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滑坡监测数据采集频率的自适应动态调整方法及应用
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作者 于超 亓星 曹汝亮 《山西焦煤科技》 CAS 2023年第9期31-32,38,共3页
自动化远程监测是有效获取监测区域内对应监测数据的重要手段,而监测频率过高会导致存储和数据发送的冗余,监测频率过低则可能导致漏掉关键监测信息。由此提出了针对监测设备采集频率的自适应动态调整方法,可以实现各类常见自动化监测... 自动化远程监测是有效获取监测区域内对应监测数据的重要手段,而监测频率过高会导致存储和数据发送的冗余,监测频率过低则可能导致漏掉关键监测信息。由此提出了针对监测设备采集频率的自适应动态调整方法,可以实现各类常见自动化监测设备的频率动态调整,以阈值判定作为采集频率的动态调整标准,实现在有效监测的前提下大幅度减少无用监测数据。 展开更多
关键词 自动化监测设备 采集频率 自适应动态调整 阈值判定
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自适应动态延时调整的SERDES技术在宽带数据传输中的应用 被引量:2
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作者 张峰 《电讯技术》 北大核心 2014年第4期468-471,共4页
针对宽带高速数传需求,提出了一种基于SERDES技术实现高速传输的解决方法。通过对串行器/解串器(SERDES)原理进行研究,提出了一种利用Idelay原语实现SERDES延时的自适应动态调整方法,可动态调整延时2.496 ns,解决了SERDES传输时固有的... 针对宽带高速数传需求,提出了一种基于SERDES技术实现高速传输的解决方法。通过对串行器/解串器(SERDES)原理进行研究,提出了一种利用Idelay原语实现SERDES延时的自适应动态调整方法,可动态调整延时2.496 ns,解决了SERDES传输时固有的相位漂移问题。实验结果表明,基于SERDES技术,可实现60个通路、每路850 Mb/s的传输速度,满足了项目需求,且易于移植,对于高速、多路数传系统设计有参考意义。 展开更多
关键词 机载设备 宽带数传 SERDES Idelay原语 自适应动态延时调整
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基于模糊免疫PID的时滞网络自适应主动队列管理 被引量:1
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作者 孙雁飞 张顺颐 周雷 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期36-43,50,共9页
提出了一种基于灰预测和模糊免疫PID控制的时滞网络自适应主动队列管理(AQM)算法FIGAPID,旨在增强AQM算法动态自适应能力,同时补偿网络时滞,综合提高AQM算法性能。该算法借助免疫反馈机理进行PID参数的在线自适应调整,采用模糊非线性逼... 提出了一种基于灰预测和模糊免疫PID控制的时滞网络自适应主动队列管理(AQM)算法FIGAPID,旨在增强AQM算法动态自适应能力,同时补偿网络时滞,综合提高AQM算法性能。该算法借助免疫反馈机理进行PID参数的在线自适应调整,采用模糊非线性逼近的方法进行免疫反馈函数的确定;采用等维新息滚动灰预测实现路由器队列长度的超前预测,补偿AQM控制的反馈滞后。对比传统PID算法,仿真验证了FIGAPID的有效性,表明算法能快速稳定地适应动态时滞网络环境变化,收敛于路由器队列长度期望值,同时具有较小的数据丢包率。 展开更多
关键词 主动队列管理 免疫PID控制 模糊非线性逼近 动态自适应调整 灰预测 时滞补偿
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多路基于TLK2711高速串行图像数据的传输系统 被引量:6
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作者 余达 刘金国 +4 位作者 徐东 孔德柱 陈佳豫 梅贵 周磊 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期815-821,共7页
为提高多路高速串行图像数据传输在航天应用中的FPGA IO利用率,同时克服接收到的多路并行恢复数据相对相位不确定性问题,采用时钟分路器同时为多路TLK2711和FPGA提供低抖动时钟。对于串行数据发送,采用FPGA内部的数字时钟管理单元(DCM)... 为提高多路高速串行图像数据传输在航天应用中的FPGA IO利用率,同时克服接收到的多路并行恢复数据相对相位不确定性问题,采用时钟分路器同时为多路TLK2711和FPGA提供低抖动时钟。对于串行数据发送,采用FPGA内部的数字时钟管理单元(DCM)对发送数据的相位进行调整,并采用TLK2711的内部环回功能进行发送数据和时钟相位的动态自适应调整。对于串行数据接收,采用高速异步数据缓存将多路相对相位不确定的数据调理为参考相同时钟,最终转换为满足Camera Link接口协议的图像数据。实验结果表明,采用时钟分路器可大大降低时钟抖动,该传输系统工作稳定可靠,最大传输速率可达6.8Gbit/s。此方法可大大提高FPGA内部的资源利用率,实现多路并行恢复数据的相对确定相位,满足多通道基于TLK2711的高速串行数据的高稳定传输要求。 展开更多
关键词 高速串行图像数据 IO利用率 低抖动时钟 动态自适应调整 相位不确定
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基于种群优化遗传算法的城市空间增长分析模型
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作者 郭俊琴 《科技通报》 北大核心 2015年第9期112-115,共4页
针对标准遗传算法在对城市空间增长分析时还存在精度不高、误差较大等问题,提出了一种基于种群优化遗传算法的城市空间增长分析模型,该模型在标准遗传算法的基础上,首先采用动态自适应调整策略对原算法遗传算子中的交叉算子和变异算子... 针对标准遗传算法在对城市空间增长分析时还存在精度不高、误差较大等问题,提出了一种基于种群优化遗传算法的城市空间增长分析模型,该模型在标准遗传算法的基础上,首先采用动态自适应调整策略对原算法遗传算子中的交叉算子和变异算子进行优化,然后引入蚁群算法,利用小生境方法限制种群个体的繁衍,以达到种族多样化的优化。仿真试验结果表明,本文提出的基于种群优化遗传算法的城市空间增长分析模型相对于标准遗传算法,其精度得到了很大的提升,降低了城市空间增长预测的误差。 展开更多
关键词 城市空间增长分析 改进遗传算法 蚁群优化策略 动态自适应调整 遗传算子优化
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