一、第三代IP DSLAM節(jié)流之道（論文文獻綜述）
張碩[1]（2021）在《示波記錄儀程控及底層軟件設計與實現》文中提出隨著電力電子、機電一體化等領域的快速發(fā)展,電子測試技術已經越來越廣泛地應用于各類工業(yè)生產和科研工作中。但是傳統(tǒng)的測量儀器面對現代社會越來越高的測量需求,已經難以應對。因此開發(fā)出一款能夠實現多通道、多物理量測量并且具有程控功能的示波記錄儀尤為重要。本文研制的示波記錄儀是一款基于采集板卡+信號處理板+工控機架構的多功能電子測量儀器,本文的研究目標是為其設計實現底層軟件及程控功能,底層軟件包括可供應用層調用的儀器驅動以及工控機與FPGA之間的數據傳輸系統(tǒng)。主要研究內容如下:1、設計實現符合IVI規(guī)范的儀器驅動程序。為不同的采集板卡設計專用驅動器,再注冊類驅動器的方式,實現了采集板卡驅動的可互換性,為儀器內部工控機和儀器外的遠程上位機的應用層代碼提供可供調用的IVI驅動函數接口。2、設計實現了FPGA與工控機之間的PCIe總線數據傳輸功能,并對其效率提高的方案進行了研究。設計PIO模式和連續(xù)內存的DMA,實現單個指令和普通場景下的波形數據傳輸。對數據傳輸功能進行優(yōu)化。針對示波記錄儀多通道指令使用PIO模式發(fā)送效率低下的問題,設計了一種高效的命令處理系統(tǒng),實現由該系統(tǒng)對指令進行傳輸、解析和分發(fā),大大提高了指令的傳輸速率。針對示波記錄儀數據量巨大的特點,設計一種基于命令緩存機制的分散/聚合內存DMA數據傳輸功能,解決了連續(xù)內存DMA無法開辟大容量的內存的問題,實現高效的DMA描述符處理,提高了數據傳輸效率。3、設計實現示波記錄儀的程控功能。為滿足用戶的多種遠程控制方式進行程控的需求,設計了一種程控主程序,為多總線驅動統(tǒng)一了通信接口,實現了遠程本地狀態(tài)的切換和鎖定控制。針對本課題研制的示波記錄儀具有測量電壓、電流、應變、頻率、溫度和加速度等多種物理量和記錄測量數據的功能特點,根據程控命令兼容功率分析功能的需求,結合SCPI規(guī)范構建了特定的命令集,并設計了SCPI命令處理器,實現對命令的解析和響應。通過測試,本文中設計與實現的儀器驅動軟件能夠實現用戶界面對13種硬件采集板卡進行控制,PCIe總線數據傳輸速度最高達到344MB/s,遠程上位機能夠通過多種總線實現對示波記錄儀的程控,支持217條SCPI指令。
李昊[2]（2021）在《基于深度學習的柑橘病害智能在線監(jiān)測系統(tǒng)研究》文中研究指明柑橘是我國主要的經濟林果之一,柑橘因種植區(qū)多在山區(qū)坡地,病蟲害防治給管理帶來了很大困難,在線監(jiān)測的智能識別是當前現代農業(yè)發(fā)展的方向。在柑橘生長過程中,容易受到多種外界因素的影響從而產生各種病蟲害,常發(fā)生在葉片器官等部位,因此,針對柑橘植株葉片進行病害判別是病害防治的有效方法之一。伴隨著技術的進步,深度學習被廣泛應用于農業(yè)領域,研究表明基于深度學習的圖像處理技術有著精度高、速度快等優(yōu)點,可以實現病蟲害的快速識別。為實現柑橘病蟲害的快速智能識別,本文采用深度學習方法結合物聯網技術,利用尺度可變視頻流信息,設計并構建了一套柑橘病害智能在線監(jiān)測系統(tǒng)。主要研究內容如下:（1）基于深度學習的葉片檢測算法研究針對視頻監(jiān)測的視場下存在多張柑橘葉片的問題,本文提出了高實時性和高檢測精度的柑橘葉片檢測算法,在YOLOv4的基礎上進行改進,通過K-Means聚類分析重新構建網絡模型的目標候選框、優(yōu)化網絡結構等改進方法構建了柑橘葉片檢測算法,檢測的MAP達到85.10%,實驗結果表明本文提出的葉片檢測算法能夠滿足葉片檢測的基本要求。（2）基于卷積神經網絡的柑橘病蟲害識別算法研究針對柑橘葉片病害識別的需求,本文以卷積神經網絡為基礎,綜合實驗多種分類網絡,如Inceptionv3、Xception、Res Net以及Dense Net,通過分析實驗結果,提出一種基于多路融合卷積神經網絡的分類模型,將Dense Net和Xception融合起來共同提取特征,引入遷移學習,減少了算法訓練的時間,提高了模型檢測的準確度,最終模型的平均分類精度達到96.69%,實驗結果表明提出的算法識別率較高,能夠滿足病害智能識別的基本要求。（3）柑橘病害智能在線監(jiān)測系統(tǒng)研發(fā)針對果園對于柑橘生長狀況以及病害情況的實時監(jiān)測需求,本文設計并研發(fā)了基于深度學習的柑橘病害智能在線監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用C/S架構設計,客戶端為用戶提供人機交互界面,通過視頻預覽對果園的重點區(qū)域進行實時監(jiān)測,并通過圖像截取功能實現圖像實時采集,將采集的圖像發(fā)送至服務端,系統(tǒng)服務端上搭建算法服務,通過卷積神經網絡實現病害智能識別,并將識別的結果發(fā)送至客戶端,實現了客戶端中果園不同區(qū)域的檢測結果實時呈現。
王亞利[3]（2020）在《一種實現IP零代理快速漫游的方法》文中研究指明隨著移動通信技術的發(fā)展,無線局域網用戶在各種不同的移動模式下有相應的移動性管理策略。動態(tài)地址分配協(xié)議是移動終端在接入到不同網絡時,根據網絡當前的配置自動獲取網絡的合法IP地址的通用方法和技術。STA對接入業(yè)務的需求呈現寬帶化、移動化和便捷化等特點。傳統(tǒng)的DHCP協(xié)議在應用中,由于每次切換需要重新獲取IP地址,會造成通信的中斷和業(yè)務延時,為適應移動性的要求,各種針對IP切換的技術也得到了普遍應用,這些針對IP切換的技術主要目的在于降低IP切換的時間,減少IP切換后數據包的丟失。然而目前的技術都是基于AP和STA相互配合,或是不同AP子網間需要進行代理協(xié)作才能有效實施。本文從WIFI網絡中STA的IP的切換過程進行分析,從STA切換過程的角度提出一種快速漫游切換的方法,本文主要是針對網絡層IP快速漫游的情況作了分析,主要工作包括:1.本文首先是對現有的一些相關協(xié)議和技術的介紹,在現有協(xié)議的基礎上做了分析?，F有方法主要是通過DHCP預分配方式,不同子網間進行漫游代理方式來建立通信隧道,通過隧道建立不同子網間的切換路由,從而保證STA IP切換和數據漫游的時效性和數據不丟失。本文基于WIFI終端在不同子網間漫游的切換過程的協(xié)議交換進行分析,以減少IP切換時延為目的,發(fā)掘現有DHCP協(xié)議可以合理利用的規(guī)則,實現優(yōu)化。2.本文提出一種IP零代理快速漫游切換的方法,通過分析STA的行為,識別終端上一次的網絡配置信息,網關主動適配STA的上一網絡的配置,使得STA不需要重新獲取IP地址,從而減少了網絡間切換的時延。本方法是無代理的任意IP的適配,對STA上一次接入的網絡不需要任何的代理關聯;采用本方法的網關不需要知道終端上一次連接的網絡,可以為任意的網關實現完全代理;當STA進入新的網絡時,STA不需要改變原有的IP配置,從而大大縮短了由于重新獲取IP地址帶來的時延。
馬來賓[4]（2020）在《面向河道環(huán)境的雙軸驅動無人巡檢器及系統(tǒng)研發(fā)》文中研究指明隨著以汽車行業(yè)為代表的智能工業(yè)的發(fā)展,智能巡檢系統(tǒng)的應用正處于快速發(fā)展階段。智能巡檢系統(tǒng)依靠其靈活的移動能力、快速的數據處理能力以及豐富的拓展性能等,使特定環(huán)境下的巡檢任務出現了新的解決方案。在當前河道環(huán)境治理的背景下,為更好地服務河道環(huán)境下的巡邏監(jiān)測與治理保護,本文設計并實現了一種面向河道環(huán)境的無人巡檢器,構建了無人巡檢器網聯系統(tǒng),對關鍵的硬件、軟件及避障算法進行了研究與實現。具體工作內容包括:（1）針對傳統(tǒng)河道環(huán)境監(jiān)測方法成本高,靈活度低等問題,設計了雙軸驅動無人巡檢器。無人巡檢器以樹莓派為核心,集成網絡攝像頭、GPS、環(huán)境監(jiān)控傳感器等多參數信息采集器,構建了邊緣計算網絡節(jié)點。能夠依據遙控指令,移動式收集多點環(huán)境數據。（2）針對無人巡檢器自主作業(yè)過程中存在與速度不確定性障礙物發(fā)生碰撞的問題,利用動力學特性構建無人巡檢器速度空間,結合速度障礙法建立速度威脅等級,設計推導滿足海事碰撞規(guī)則的反應式避障策略。同時,根據動態(tài)距離邊界和動態(tài)時間邊界分別設計了避障開始和結束的參考節(jié)點。仿真實驗表明,該策略能夠使無人巡檢器在作業(yè)過程中依據海事規(guī)則有效地躲避速度不確定性障礙物,并在完成避障后回歸既定作業(yè)路線。（3）開發(fā)了基于4G的無人巡檢器網聯系統(tǒng)。設計了應用層通訊協(xié)議,開發(fā)了無人巡檢器終端控制軟件、移動控制終端軟件和云端服務器軟件系統(tǒng)。結果表明,系統(tǒng)可以支撐多臺無人巡檢器同時在線作業(yè),極大地提升了服務覆蓋面、縮短了數據采集周期,為河道環(huán)境治理決策提供了高效的數據支持。通過本文的設計與開發(fā),為河道環(huán)境治理提供靈活可靠的數據支持。以無人巡檢器為數據感知層,結合網聯系統(tǒng)能夠極大地提升環(huán)境監(jiān)控的實時性與拓展性,通過避障算法有望進一步實現系統(tǒng)的自動化程度,具有一定的工程參考價值和理論意義。
夏振飛[5]（2020）在《基于機器學習的業(yè)務識別》文中研究指明傳統(tǒng)的封閉式網絡架構存在固定僵化、靈活性差、擴展性差、管理困難等問題,無法適配物聯網（Internet of Things,Io T）業(yè)務與垂直行業(yè)的差異化需求。軟件定義網絡（Software Defined Network,SDN）作為5G的關鍵技術,能夠將控制平面與數據平面分離,實現軟硬件的解耦,使得網絡控制具有可編程性,為網絡管理提供新的解決方案?；赟DN的業(yè)務識別與分類對進一步拓展網絡的功能,實現網絡的精細化管理和精準控制具有十分重要的意義。目前,傳統(tǒng)的基于網絡流統(tǒng)計特征的機器學習分類方法被廣泛應用,但是其難點在于如何從網絡流中獲取有效的特征,并且特征獲取的過程可能造成信息熵的損失,影響了識別的精度。現有的特征選擇與獲取過程需要消耗研究者大量的時間和精力。因此,網絡業(yè)務分類研究中對特征的學習和選擇顯得尤為重要。近年來,深度學習模型被廣泛應用于圖像領域,其可以自動的從輸入數據中學習特征。鑒于深度學習模型的特點,可以將深度學習模型引入到網絡業(yè)務分類研究中。同時,網絡業(yè)務數據集的匱乏與數據集分布非平衡性導致模型出現過擬合現象,嚴重影響業(yè)務識別的精度。針對上述的兩個問題,本文進行了如下研究:（1）本文研究了一種基于機器學習的業(yè)務識別方法。首先,基于SDN的三層網絡架構,構建基于機器學習的SDN網絡業(yè)務識別系統(tǒng)。然后基于該系統(tǒng)模型提出一個基于神經網絡的業(yè)務識別方案,給出了卷積神經網絡（Convolutional Neural Network,CNN）模型的設計結構。該方案可以自動學習業(yè)務特征,彌補了人工特征提取的不足。針對SDN網絡環(huán)境,設計一種網絡業(yè)務流時空樣本構造方法。最后采用軟硬件結合的方式搭建了實驗平臺,驗證了所設計的基于機器學習的業(yè)務識別方案可行性。同時與基于網絡流統(tǒng)計特征的機器學習分類方法對比,結果表明本文業(yè)務識別方案在減少信息熵損失的同時,提高了業(yè)務識別的準確率,準確率由88%提高到94%。（2）針對業(yè)務數據集獲取困難與數據集分布不平衡導致模型出現過擬合現象,影響了業(yè)務識別的精度,本文研究一種基于GAN-CNN的業(yè)務識別算法。該算法充分利用生成對抗網絡（Generative Adversarial Network,GAN）增強數據的優(yōu)勢,可以根據已有的數據集產生相似數據集,然后將它們組成的混合的數據集輸入到CNN模型中,完成業(yè)務識別模型的訓練。最后基于Tensorflow框架,對該算法進行實驗驗證,實驗結果表明,本文所研究的基于GAN-CNN的業(yè)務識別算法有效地解決了業(yè)務識別過程中出現的過擬合以及樣本數據不平衡的問題,將業(yè)務識別的準確率提高到96%。
曹書強[6]（2020）在《短波IP網絡通信協(xié)議子網接口子層的研究》文中指出短波通信因其顯著的優(yōu)點,廣泛應用于軍事及民事領域。而短波網絡通信作為未來短波通信發(fā)展的一個重要方向,受到廣泛的關注。但是短波信道存在很多干擾,導致信道質量并不穩(wěn)定。在此背景下,歐美國家聯合定義了短波IP協(xié)議,在協(xié)議模型中不僅要傳輸用戶數據,同時需要傳輸維護短波網絡鏈路正常運行的通信控制參數。本文主要研究該短波IP協(xié)議中的子網接口子層和常用客戶端,對客戶端程序和子網接口子層程序進行開發(fā),實現節(jié)點間硬鏈接的可靠建立和用戶數據的傳輸。首先,對短波IP協(xié)議的子網接口子層進行研究,并完成基于該短波IP協(xié)議的通信方案的設計。詳細分析子網接口子層與客戶端之間交互使用的通信原語功能和幀結構,對節(jié)點通信使用的硬鏈路類型進行深入的研究,針對通信節(jié)點數和網絡質量需選擇不同類型的硬鏈路。對傳統(tǒng)的SMTP協(xié)議和POP3協(xié)議進行改進,使用了更適于在短波中傳遞的HMTP協(xié)議和HFPOP3協(xié)議,提高郵件通過短波信道傳輸的效率。然后,對客戶端和子網接口子層進行軟件開發(fā)。本文搭建了郵件系統(tǒng)和實驗所需的硬件環(huán)境,使用編程語言編寫了郵件代理服務器、客戶端模塊及子網接口子層模塊。對原語及協(xié)議數據單元的編解碼函數進行編寫。設計了客戶端綁定與解綁、硬鏈接建立與終止、鍵話數據和郵件數據傳輸等工作流程。在完成協(xié)議基本通信功能后,設計鏈接判決算法有效解決了多節(jié)點建鏈時存在的沖突,并基于RC4加密算法設計包含節(jié)點地址和特殊字段的密鑰流,保障鏈路的可靠性。最后,對本文所設計的各功能模塊進行測試。主要測試客戶端綁定、硬鏈接建立、硬鏈接保護、多節(jié)點鏈路建立和數據傳輸等過程的可行性和正確性。
趙亞楠[7]（2020）在《一體化反應堆微沸騰自然循環(huán)運行特性研究》文中研究表明微沸騰自然循環(huán)是一種有效提升反應堆自然循環(huán)能力的技術手段,已應用于國內外低溫供熱堆、動力堆和非能動安全系統(tǒng)的設計和實踐中。微沸騰自然循環(huán)反應堆中,冷卻劑在堆芯出口被加熱至接近飽和溫度,通過欠熱沸騰產生少量蒸汽。進入上升段后由于靜壓下降出現持續(xù)的閃蒸沸騰,進一步提升了冷卻劑空泡份額。汽、液相間巨大的密度差提供了額外的自然循環(huán)驅動力,使反應堆可以實現全功率范圍的自然循環(huán)運行。微沸騰自然循環(huán)技術能顯著簡化反應堆結構,提高反應堆的固有安全性。但目前,針對微沸騰自然循環(huán)技術及基于該技術的微沸騰自然循環(huán)一體化反應堆的運行特性研究仍顯不足。微沸騰自然循環(huán)技術可塑性強的特點,在拓展了微沸騰自然循環(huán)一體化反應堆應用形式的同時,也造成了研究結果的對象依賴度高、通用性差的問題,無法形成對微沸騰自然循環(huán)一體化反應堆的熱工水力特性及安全特性的統(tǒng)一認識。隨著固有安全性理念的不斷深化和對高性能一體化反應堆的迫切需求,亟需針對一體化反應堆的微沸騰自然循環(huán)運行特性開展深入研究,充分掌握微沸騰自然循環(huán)技術及其特有的自穩(wěn)壓機制對反應堆熱工水力特性、穩(wěn)定性及安全性等方面的影響規(guī)律。本文以微沸騰自然循環(huán)一體化反應堆IP100為工程背景和研究對象,從反應堆結構和運行熱工狀態(tài)等方面闡述了微沸騰自然循環(huán)的實現方式,重點介紹了微沸騰自然循環(huán)技術、自穩(wěn)壓機制、核熱耦合反應性反饋機制、冷卻劑流量的負荷跟蹤特性、內置式控制棒驅動機構等關鍵技術的技術特點和運行原理。采用熱平衡分析法從微沸騰自然循環(huán)、自穩(wěn)壓機制、冷卻劑的質量流速限制及閃蒸起始點位置等方面得出了微沸騰自然循環(huán)一體化反應堆熱工水力特性的影響規(guī)律?；谖⒎序v自然循環(huán)一體化反應堆中存在的溫度-壓力聯調聯控機制和一、二回路匹配特性,合并了堆芯冷卻劑溫度控制和反應堆壓力控制,提出了一回路壓力恒定和蒸汽發(fā)生器蒸汽壓力恒定的雙恒定運行方案,完成了包括堆芯功率控制、給水流量控制和反應堆壓力安全控制在內的IP100反應堆控制系統(tǒng)設計。為細致剖析一體化反應堆的微沸騰自然循環(huán)運行特性的細節(jié)特征和技術特點,并論證所提出的運行方案和控制策略的效能,本文利用RELAP5/MOD4.0程序建立了IP100反應堆仿真模型。研究了微沸騰自然循環(huán)一體化反應堆的穩(wěn)態(tài)運行特性,揭示了微沸騰自然循環(huán)一體化反應堆關鍵部位的流動換熱規(guī)律和不同負荷下的主要參數變化。利用甩負荷工況和階躍降負荷工況測試了IP100反應堆的瞬態(tài)運行特性,分析了反應堆控制系統(tǒng)和自穩(wěn)自調機制對提高反應堆瞬態(tài)工況機動性的作用。針對低負荷工況下蒸汽發(fā)生器出現的流動不穩(wěn)定性現象,提出并驗證了蒸汽發(fā)生器分組運行和反應堆滑壓運行等運行方案優(yōu)化設計,有效拓展了IP100反應堆的穩(wěn)定運行負荷區(qū)間。針對微沸騰自然循環(huán)系統(tǒng)中存在的兩相流動不穩(wěn)定性問題,建立了相應的仿真模型,研究了微沸騰自然循環(huán)系統(tǒng)中存在的閃蒸誘發(fā)的流動不穩(wěn)定性現象。研究中發(fā)現了間歇振蕩、復合振蕩、正弦振蕩等三種流動不穩(wěn)定性狀態(tài)。通過分析振蕩現象的演化機理,將這三種流量振蕩現象歸結于上升段閃蒸和加熱段沸騰共同作用的結果。通過特征參數的直接分析和與其他現象近似、機制不同的流動不穩(wěn)定性現象進行特征參數比較,最終將閃蒸誘發(fā)的流動不穩(wěn)定性現象歸類為第一類密度波振蕩。開展了流動不穩(wěn)定性邊界的參數敏感性分析,并根據得出的規(guī)律提出了對反應堆穩(wěn)定運行及啟停方案方面的建議。在反應堆安全特性分析中,選取了汽腔小破口失水事故、給水喪失事故和主蒸汽管道破損事故等三個有代表性的事故,重點分析非能動安全系統(tǒng)和反應堆的自穩(wěn)自調能力在緩解事故后果、保障反應堆安全等方面的作用。著重考察了偏保守假設條件下各事故工況對反應堆熱工安全準則不同方面的考驗,證明了IP100反應堆在各項非能動技術協(xié)同作用下具備優(yōu)秀的安全特性。本文的研究成果較為系統(tǒng)地揭示了一體化反應堆微沸騰自然循環(huán)運行特性,重點論證了微沸騰自然循環(huán)一體化反應堆的可行性和技術特點,為全自然循環(huán)一體化反應堆的設計提供了一種可行的技術方案。本文得出的結論能為微沸騰自然循環(huán)一體化反應堆的設計和應用提供堅實的理論依據和技術支持。
杜長江[8]（2020）在《基于STM32的機艙分布式處理系統(tǒng)設計》文中研究表明經濟迅猛發(fā)展的二十一世紀,海洋經濟的發(fā)展是世界經濟的重要組成部分。國家層面也相繼推出了《中國制造2025》、《交通強國建設綱要》等重大戰(zhàn)略舉措以加快海洋強國建設。而船舶工業(yè)是集水路交通、海洋經濟開發(fā)以及國防建設等于一體的現代化綜合性制造產業(yè)。船舶機艙監(jiān)控系統(tǒng)是船舶設備智能化升級重點改造對象之一,肩負著機艙機電設備工作狀態(tài)感知的使命,主要負責獲取機電設備狀態(tài)數據、狀態(tài)監(jiān)測與控制。而基于STM32的機艙分布式處理系統(tǒng)是全船綜合分布式監(jiān)控處理系統(tǒng)的一部分,也是極為關鍵的底層,其對于船舶安全保障具有重要意義。在本文設計中首先重點參照了鋼質海船入級規(guī)范自動化篇章、國家船舶行業(yè)標準以及船舶工業(yè)標準體系等技術規(guī)范準則,同時還對康斯伯格K-Chief700、海蘭信VMS 200等當前主流機艙監(jiān)控系列產品設計思路進行系統(tǒng)分析,總結了機艙分布式處理系統(tǒng)的技術趨勢及需求分析。總體遵循IEEE802.3標準、UDP協(xié)議以及TCP協(xié)議,提出了基于STM32的機艙分布式處理系統(tǒng)設計方案,借助以太網進行指令發(fā)布與數據傳輸,通過嵌入式實時操作系統(tǒng)實現應用的多任務管理,并采用文件系統(tǒng)實現過程數據的格式化存儲與記錄。在系統(tǒng)總體設計方案基礎上,對基于STM32的機艙分布式處理系統(tǒng)進行軟硬件設計。方案設計主要分為系統(tǒng)硬件設計與軟件設計兩大部分,采用EDA工具軟件Altium Designer18.07進行硬件電路設計,硬件設計主要包括24V-5V電壓轉換模塊、5V-3.3V電壓轉換模塊、時鐘電路模塊、系統(tǒng)復位模塊、以太網通信模塊、數字量和模擬量采集與輸出控制模塊、SD卡存儲電路模塊等;在Keil μVersion 5.29集成開發(fā)環(huán)境中進行下位機軟件設計,主要完成了 ARM Cortex-M7內核啟動分析、軟件開發(fā)環(huán)境搭建、軟件任務流程設計、各硬件驅動模塊設計、嵌入式實時操作系統(tǒng)μC/OS-Ⅲ移植、FATFS文件系統(tǒng)移植、數字量和模擬量采集與輸出任務設計、通信協(xié)議設計等工作。最后基于系統(tǒng)的軟硬件設計進行聯合測試,結合Windows10平臺PC端、基于STM32的機艙分布式處理系統(tǒng)以及交換機等組建測試平臺進行聯機測試。測試結果表明系統(tǒng)設計方案能夠準確采集信號、通信穩(wěn)定、可靠性高、實時性好、數據存儲與記錄完整且與測試上位機良好交互,系統(tǒng)整體運行良好,符合方案預期并滿足船舶行業(yè)相關體系準則。
高聰[9]（2020）在《傅里葉光譜焦平面探測與干涉數據處理技術研究》文中研究表明當今氣象衛(wèi)星通過測量大氣溫濕輪廓線,獲取大氣溫度和濕度垂直信息,提高了天氣預報準確性。星載紅外傅里葉光譜儀具備高光譜分辨率探測和大氣垂直探測能力,能夠準確地獲得大氣溫濕輪廓線,是目前氣象領域的研究熱點之一。第17屆世界氣象大會上,世界氣象組織委員會確定了全球綜合觀測系統(tǒng)2040年遠景發(fā)展計劃,在高分辨率區(qū)域數值天氣預報及有效地指導超短期預報上提出了進一步要求,例如實時地監(jiān)測臺風和強對流系統(tǒng)的強度和路徑變化。因此,需要星載傅里葉光譜儀進一步加快觀測頻次。為滿足更快觀測頻次的需求,星載傅里葉光譜儀需配置更大面陣的紅外焦平面探測器并提高干涉圖采集速度,這增大了系統(tǒng)數據采集、傳輸和處理的負荷。此外,為進一步提高氣象預報準確度,還需獲得長波波段紅外干涉信息。要實現長波紅外干涉信號的有效探測,系統(tǒng)需具備更強的抗干擾和低噪聲獲取能力,進一步增大了設計難度。使用更大面陣焦平面探測器獲取高質量的紅外干涉數據,需設計和構建出在一套等光程差間隔、高幀頻、外觸發(fā)采樣條件下的干涉信息獲取系統(tǒng);本文調研了目前國內及歐美星載紅外傅里葉光譜儀信息獲取技術方案;闡述了傅里葉光譜儀的工作原理,對紅外干涉信號獲取方法進行了全面完整的分析論述;深入研究了高幀頻外部觸發(fā)下微弱干涉信號獲取和數據傳輸問題;分析了多系統(tǒng)間耦合以及機械振動對系統(tǒng)噪聲的影響;建立了紅外干涉信號獲取信息鏈路的噪聲模型;采用光伏型碲鎘汞焦平面探測器搭建了兩套干涉信號獲取系統(tǒng),分別在紅外中波段和長波段下采集得到了干涉數據;搭建測試平臺,實現了對噪聲等效光譜輻射的定量計算,完成了對紅外干涉系統(tǒng)的性能評估。通過硬件和軟件優(yōu)化,進一步抑制了系統(tǒng)數模信號干擾問題;在探測器響應率不均勻的情況下,提高了干涉數據質量。針對厚云層對星載傅里葉光譜儀探測阻礙問題,提出了一種實時云端檢測方案,并利用Zynq-7020對方案進行了驗證。對獲取的紅外干涉數據進行分析和處理,發(fā)現并解決了采集不穩(wěn)定造成的干涉圖平移和干涉信息獲取不均勻問題。對于波段范圍在4.44μm到6.06μm的中波波段信號,系統(tǒng)能夠穩(wěn)定完整地獲取1024像元的全部干涉信息。最后,為今后實現更大面陣的星載紅外傅里葉光譜儀的電子信息獲取方法提出了構想和展望。
王淑文[10]（2020）在《PandaX-nT暗物質直接探測實驗讀出電子學系統(tǒng)研究》文中提出現代天文學通過星系旋轉曲線、引力透鏡效應和宇宙微波背景輻射等證實暗物質是存在的,并且暗物質占整個宇宙的26.8%左右。但是人們至今仍沒有直接探測到暗物質粒子,因此對暗物質的探究成為當今物理學的重要課題之一。探尋暗物質主要有三種方法:基于對撞機“創(chuàng)造”出暗物質粒子、間接探測和直接探測。直接探測主要是通過探測暗物質粒子與探測器中的物質發(fā)生相互作用產生的信號,從而直接探測暗物質粒子性質。目前國際上展開了眾多的暗物質直接探測實驗,例如XENON實驗、LUX實驗、XMASS實驗等。這些實驗也正在向著不斷提高暗物質探測靈敏度的方向升級。我國也在積極開展暗物質直接探測實驗,由上海交通大學主導,國內多個大學和研究所共同合作的PandaX實驗正是其中之一?，F階段,PandaX-Ⅰ和PandaX-Ⅱ已經完成其使命,PandaX-nT的升級工作正在緊張的展開中。為了進一步提高暗物質探測的靈敏度,獲取更高精度的WIMP粒子反應排除截面,PandaX-nT的升級正向著噸量級的靶物質、低本底和不同的本底甄別算法方向升級。通道數的增加,需要高速高精度的波形采樣,以及由此產生的數據傳輸等問題,都對讀出電子學提出了進一步的需求。本論文的主要工作是針對PandaX-nT的升級,提出并設計實現了一套原型讀出電子學系統(tǒng)。原型讀出電子學系統(tǒng)包括前置放大模塊、波形數字化模塊和時鐘觸發(fā)模塊。前置放大模塊可以實現對PandaX-nT中PMT輸出信號的10倍增益放大和直流偏置調節(jié)。波形數字化模塊主要集成了 8通道1GS/s采樣率、14bit分辨率的ADC,可實現對8路前放信號進行波形數字化;與此同時,波形數字化模塊采用千兆以太網接口與數據服務器進行數據交換,基于TCP的可靠協(xié)議傳輸,傳輸速率達到600Mbps;波形數字化模塊還設計并實現了基于UDP協(xié)議的萬兆以太網接口,留作后續(xù)升級使用。時鐘觸發(fā)模塊主要用于給波形數字化模塊提供同步時鐘和觸發(fā)信號,時鐘觸發(fā)模塊和波形數字化模塊之間通過光纖接口進行數據交換。本論文還對原型電子學系統(tǒng)關鍵部分的性能進行了測試。主要包括對前置放大模塊的帶寬和增益進行了測試;對波形數字化模塊的各項性能,例如DNL、INL、ENOB等進行了測試;對數據傳輸部分,包括以太網和光纖接口進行了測試;以及對波形數字化模塊不同通道間的同步性能也進行了測試。測試結果表明,原型電子學的性能指標符合預期。最后,原型電子學系統(tǒng)還與PandaX-Ⅱ探測器進行了聯調測試,主要包括PMT增益測試和氡氣放射源測試。氡氣放射源測試結果表明原型電子學系統(tǒng)能夠很好的區(qū)分核反沖和電子反沖事例。原型電子學系統(tǒng)的基本功能得到了成功驗證。
二、第三代IP DSLAM節(jié)流之道（論文開題報告）
（1）論文研究背景及目的
此處內容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準備的觀點或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結構并詳細分析其設計過程。在該MMU結構中,TLB采用叁個分離的TLB,TLB采用基于內容查找的相聯存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結構映射地址空間,并詳細論述了四級頁表轉換過程,TLB結構組織等。該MMU結構將作為該處理器存儲系統(tǒng)實現的一個重要組成部分。
（2）本文研究方法
調查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關研究對象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關信息。
實驗法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現與確認事物間的因果關系。
文獻研究法：通過調查文獻來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實證研究法：依據現有的科學理論和實踐的需要提出設計。
定性分析法：對研究對象進行“質”的方面的研究，這個方法需要計算的數據較少。
定量分析法：通過具體的數字，使人們對研究對象的認識進一步精確化。
跨學科研究法：運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行研究。
功能分析法：這是社會科學用來分析社會現象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設一個與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、第三代IP DSLAM節(jié)流之道（論文提綱范文）
（1）示波記錄儀程控及底層軟件設計與實現（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題研究背景與意義 |
| 1.2 國內外研究歷史及現狀 |
| 1.3 本文內容與結構 |
| 第二章 示波記錄儀系統(tǒng)方案研究 |
| 2.1 示波記錄儀硬件方案設計 |
| 2.2 示波記錄儀底層軟件及程控方案分析 |
| 2.2.1 底層驅動軟件方案分析 |
| 2.2.2 數據傳輸軟件方案分析 |
| 2.2.3 程控軟件方案分析 |
| 2.3 本章小結 |
| 第三章 底層驅動軟件設計與實現 |
| 3.1 示波記錄儀IVI驅動設計 |
| 3.2 示波記錄儀功能函數設計 |
| 3.2.1 通道控制模塊設計 |
| 3.2.2 觸發(fā)控制模塊設計 |
| 3.2.3 采集控制模塊設計 |
| 3.3 遠程上位機儀器驅動器設計 |
| 3.4 本章小結 |
| 第四章 數據傳輸軟件設計與實現 |
| 4.1 數據傳輸軟件方案設計 |
| 4.1.1 PCIe總線FPGA實現方案 |
| 4.1.2 PCIe總線驅動開發(fā)方案設計 |
| 4.2 數據傳輸系統(tǒng)基礎功能設計與實現 |
| 4.2.1 PIO模式設計與實現 |
| 4.2.2 連續(xù)內存DMA設計與實現 |
| 4.3 數據傳輸系統(tǒng)效率提高方法研究與實現 |
| 4.3.1 中斷模式DMA設計與實現 |
| 4.3.2 命令自動處理系統(tǒng)設計與實現 |
| 4.3.3 分散/聚合內存DMA設計與實現 |
| 4.3.4 命令緩存DMA設計與實現 |
| 4.4 本章小結 |
| 第五章 程控功能軟件設計與實現 |
| 5.1 程控功能軟件方案設計 |
| 5.1.1 程控通信主程序方案 |
| 5.1.2 SCPI命令與處理機方案設計 |
| 5.2 程控通信主程序軟件設計 |
| 5.2.1 多總線程控接口函數設計 |
| 5.2.2 進程通信模塊設計與實現 |
| 5.2.3 遠程本地控制鎖定設計 |
| 5.3 示波記錄儀SCPI命令系統(tǒng)設計 |
| 5.3.1 通道命令系統(tǒng)設計 |
| 5.3.2 數據記錄命令系統(tǒng)設計 |
| 5.3.3 功率分析命令系統(tǒng)設計 |
| 5.4 SCPI命令處理機設計與實現 |
| 5.4.1 SCPI命令解析器設計與實現 |
| 5.4.2 SCPI命令響應函數設計與實現 |
| 5.5 本章小結 |
| 第六章 功能測試與驗證 |
| 6.1 測試平臺搭建 |
| 6.2 系統(tǒng)功能測試 |
| 6.2.1 底層軟件功能測試 |
| 6.2.2 數據傳輸功能測試 |
| 6.2.3 程控功能測試 |
| 6.3 本章小結 |
| 第七章 總結與展望 |
| 7.1 工作總結 |
| 7.2 未來展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻 |
| 攻讀碩士學位期間取得的成果 |
（2）基于深度學習的柑橘病害智能在線監(jiān)測系統(tǒng)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 1.2 國內外研究進展 |
| 1.2.1 植物病蟲害智能識別方法研究進展 |
| 1.2.2 植物智能監(jiān)測系統(tǒng)研究進展 |
| 1.3 論文主要工作 |
| 1.4 論文結構安排 |
| 第二章 柑橘病害智能監(jiān)測的相關理論與技術 |
| 2.1 深度學習理論基礎 |
| 2.1.1 卷積神經網絡 |
| 2.1.2 目標檢測技術 |
| 2.1.3 深度學習評價指標 |
| 2.2 網絡模型研究 |
| 2.2.1 ResNet |
| 2.2.2 DenseNet |
| 2.2.3 Inceptionv3 |
| 2.2.4 Xception |
| 2.3 在線監(jiān)測的數據傳輸技術 |
| 2.3.1 近距離傳輸技術 |
| 2.3.2 遠距離傳輸技術 |
| 2.4 本章小結 |
| 第三章 基于深度學習的柑橘病蟲害智能識別研究 |
| 3.1 柑橘病蟲害智能識別技術方案 |
| 3.1.1 柑橘病蟲害智能識別流程 |
| 3.1.2 圖像葉片區(qū)域分割 |
| 3.2 基于YOLOv4的柑橘葉片檢測算法研究 |
| 3.2.1 葉片檢測數據集構建 |
| 3.2.2 網絡模型核心模塊選擇 |
| 3.2.3 目標框獲取方法改進 |
| 3.2.4 網絡結構優(yōu)化 |
| 3.2.5 柑橘葉片檢測算法的實現與驗證 |
| 3.3 基于多路融合卷積網絡的柑橘病蟲害識別算法研究 |
| 3.3.1 病害識別數據集構建 |
| 3.3.2 網絡結構搭建 |
| 3.3.3 遷移學習 |
| 3.3.4 柑橘病蟲害識別模型的實現與驗證 |
| 3.4 本章小結 |
| 第四章 柑橘病害智能在線監(jiān)測系統(tǒng)設計與應用 |
| 4.1 柑橘病害智能在線監(jiān)測系統(tǒng)概述 |
| 4.1.1 系統(tǒng)需求分析 |
| 4.1.2 系統(tǒng)設計原則 |
| 4.1.3 系統(tǒng)運行環(huán)境 |
| 4.2 柑橘病害智能在線監(jiān)測系統(tǒng)設計 |
| 4.2.1 信息感知層設計 |
| 4.2.2 信息傳輸層設計 |
| 4.2.3 系統(tǒng)應用層設計 |
| 4.3 柑橘病害智能在線監(jiān)測系統(tǒng)研發(fā) |
| 4.3.1 在線監(jiān)測系統(tǒng)工作流程設計 |
| 4.3.2 視頻解碼模塊 |
| 4.3.3 算法調度模塊 |
| 4.3.4 數據庫模塊 |
| 4.3.5 預警模塊 |
| 4.4 柑橘病害智能在線監(jiān)測系統(tǒng)實現 |
| 4.4.1 設備搭載 |
| 4.4.2 系統(tǒng)應用 |
| 4.5 柑橘病害智能在線監(jiān)測系統(tǒng)測試 |
| 4.5.1 測試環(huán)境 |
| 4.5.2 測試方案 |
| 4.5.3 測試結果分析 |
| 4.6 本章小結 |
| 第五章 全文總結與展望 |
| 5.1 全文總結 |
| 5.2 后續(xù)工作展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻 |
| 攻讀碩士學位期間取得的成果 |
（3）一種實現IP零代理快速漫游的方法（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 專用術語注釋表 |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題研究背景和意義 |
| 1.2 課題研究現狀 |
| 1.3 論文的主要研究內容和創(chuàng)新點 |
| 1.4 論文的結構安排 |
| 第二章 網絡各協(xié)議的概述 |
| 2.1 IP網絡各協(xié)議概述 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 DHCP工作方式 |
| 2.2 NATIP共享 |
| 2.2.1 NATIP概述 |
| 2.2.2 NAT對報文的處理流程 |
| 2.3 ARP虛擬技術 |
| 2.3.1 基本概念 |
| 2.3.2 主要的作用 |
| 2.4 DNS協(xié)議和DNS Server |
| 2.4.1 DNS協(xié)議的介紹 |
| 2.4.2 DNS Server的概述 |
| 2.5 路由協(xié)議 |
| 2.5.1 靜態(tài)路由和動態(tài)路由 |
| 2.5.2 路由設備 |
| 第三章 一種實現IP零代理快速漫游切換 |
| 3.1 現有方法及模型介紹 |
| 3.1.1 現有基于DHCP協(xié)議及其優(yōu)化方法介紹 |
| 3.1.2 DHCP Sever對報文的流程 |
| 3.2 IP零代理快速漫游的方法 |
| 3.2.1 網絡模型 |
| 3.2.2 零IP代理快速漫游的方法具體實現過程 |
| 3.2.3 現有方法漫游過程和本文方法對比 |
| 3.3 IP報文的處理 |
| 3.3.1 IP報文的處理過程 |
| 3.3.2 ICMP包的處理 |
| 3.3.3 UDP數據報的處理 |
| 3.3.4 TCP數據報的處理 |
| 3.3.5 應用層網關的處理 |
| 3.3.6 零IP技術的優(yōu)勢 |
| 3.4 IP零代理快速漫游的應用場景 |
| 3.4.1 橋模式下零IP的實現 |
| 3.4.2 路由模式下零IP的實現 |
| 3.5 IP零代理快速漫游的限制場景 |
| 3.5.1 IP地址沖突 |
| 3.5.2 IP地址沖突的影響 |
| 3.5.3 IP地址沖突問題的解決 |
| 3.6 本章小結 |
| 第四章 仿真結果與分析 |
| 4.1 資源消耗仿真比較 |
| 4.1.1 仿真參數設置 |
| 4.1.2 不同速率下參數的比較 |
| 4.1.3 現有方法和零IP代理時延 |
| 4.2 測試的目的 |
| 4.3 零IP測試模型及過程 |
| 4.3.1 測試模型及步驟 |
| 4.3.2 IP地址沖突測試 |
| 4.4 本章小結 |
| 第五章 總結與展望 |
| 5.1 本文的工作總結 |
| 5.2 未來的工作展望 |
| 參考文獻 |
| 附錄1 攻讀碩士學位期間申請的專利 |
| 致謝 |
（4）面向河道環(huán)境的雙軸驅動無人巡檢器及系統(tǒng)研發(fā)（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 國內外研究現狀 |
| 1.3 論文結構安排 |
| 第2章 系統(tǒng)總體方案設計 |
| 2.1 系統(tǒng)設計需求 |
| 2.2 系統(tǒng)總體方案設計 |
| 2.2.1 硬件系統(tǒng)設計 |
| 2.2.2 系統(tǒng)軟件設計 |
| 2.3 本章小結 |
| 第3章 無人巡檢器硬件設計與開發(fā) |
| 3.1 無人巡檢器底盤設計 |
| 3.1.1 無人巡檢器底盤結構布置 |
| 3.1.2 驅動方案設計 |
| 3.2 無人巡檢器終端驅動器設計 |
| 3.2.1 電源模塊 |
| 3.2.2 主控制模塊 |
| 3.2.3 驅動模塊 |
| 3.2.4 檢測模塊 |
| 3.2.5 通信與定位模塊 |
| 3.3 本章小結 |
| 第4章 無人巡檢器避障策略設計 |
| 4.1 理論基礎 |
| 4.1.1 橢圓速度障礙法 |
| 4.1.2 無人巡檢器運動模型 |
| 4.1.3 視線制導軌跡跟蹤算法 |
| 4.2 避障策略設計 |
| 4.2.1 避障規(guī)則約束 |
| 4.2.2 威脅分級與避障策略 |
| 4.2.3 避障節(jié)點的選擇 |
| 4.2.4 避障策略執(zhí)行流程 |
| 4.3 仿真與結果分析 |
| 4.4 本章小結 |
| 第5章 系統(tǒng)軟件設計 |
| 5.1 網絡通訊協(xié)議設計 |
| 5.2 無人巡檢器軟件設計 |
| 5.2.1 軟件平臺與環(huán)境 |
| 5.2.2 控制模塊 |
| 5.2.3 網絡通訊模塊 |
| 5.3 移動端軟件設計 |
| 5.4 云端服務器軟件設計 |
| 5.4.1 數據接收服務的設計實現 |
| 5.4.2 數據處理服務的設計實現 |
| 5.4.3 數據管理服務的設計實現 |
| 5.5 本章小結 |
| 第6章 總結與展望 |
| 6.1 論文總結 |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 攻讀學位期間參加的科研項目和成果 |
（5）基于機器學習的業(yè)務識別（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符號對照表 |
| 縮略語對照表 |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 國內外研究現狀 |
| 1.3 研究意義與內容 |
| 1.4 論文結構安排 |
| 第二章 相關技術概述 |
| 2.1 SDN軟件定義網絡 |
| 2.1.1 SDN網絡架構 |
| 2.1.2 Open Flow協(xié)議 |
| 2.1.3 SDN控制器 |
| 2.1.4 SDN北向接口 |
| 2.2 機器學習基礎 |
| 2.2.1 機器學習概述 |
| 2.2.2 卷積神經網絡 |
| 2.2.3 生成對抗網絡 |
| 2.3 網絡業(yè)務的識別與分類 |
| 2.3.1 基于端口的分類方法 |
| 2.3.2 基于深度包檢測技術的分類方法 |
| 2.3.3 基于行為模式的分類方法 |
| 2.3.4 基于流統(tǒng)計特征的分類方法 |
| 2.4 模型評估性能指標 |
| 2.5 本章小結 |
| 第三章 基于機器學習的業(yè)務識別研究與實現 |
| 3.1 基于機器學習的SDN網絡業(yè)務識別設計方案 |
| 3.1.1 系統(tǒng)模型 |
| 3.1.2 基于機器學習的SDN網絡業(yè)務識別方案設計 |
| 3.2 網絡業(yè)務識別與分類問題建模 |
| 3.2.1 業(yè)務識別與分類模型描述 |
| 3.3 網絡業(yè)務識別樣本集構建 |
| 3.3.1 原始數據采集 |
| 3.3.2 樣本數據集創(chuàng)建 |
| 3.4 基于卷積神經網絡的業(yè)務識別模型 |
| 3.4.1 卷積神經網絡模型的選擇 |
| 3.4.2 基于卷積神經網絡的業(yè)務識別模型設計 |
| 3.4.3 基于卷積神經網絡的業(yè)務識別模型結構 |
| 3.5 平臺搭建與方案驗證 |
| 3.5.1 平臺搭建方法與過程 |
| 3.5.2 方案測試與結果分析 |
| 3.6 本章小結 |
| 第四章 基于GAN-CNN的業(yè)務識別算法研究 |
| 4.1 系統(tǒng)模型 |
| 4.2 基于GAN-CNN的業(yè)務識別 |
| 4.2.1 GAN模型原理 |
| 4.2.2 基于GAN的數據增強 |
| 4.2.3 基于GAN-CNN的業(yè)務識別算法 |
| 4.3 實驗結果與分析 |
| 4.3.1 實驗環(huán)境 |
| 4.3.2 實驗結果分析 |
| 4.4 本章小結 |
| 第五章 總結與未來展望 |
| 5.1 全文總結 |
| 5.2 未來研究方向 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 作者簡介 |
（6）短波IP網絡通信協(xié)議子網接口子層的研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題研究背景及意義 |
| 1.2 研究現狀及發(fā)展 |
| 1.3 論文的主要工作及章節(jié)安排 |
| 第2章 短波IP網絡通信協(xié)議子網接口子層 |
| 2.1 短波IP網絡通信協(xié)議 |
| 2.2 短波IP網絡通信協(xié)議子網接口子層 |
| 2.2.1 子網接口子層原語類型及幀結構 |
| 2.2.2 子網接口子層協(xié)議數據單元類型及幀結構 |
| 2.3 常用客戶端 |
| 2.3.1 HMTP客戶端 |
| 2.3.2 HFPOP3客戶端 |
| 2.4 子網接口子層對等通信協(xié)議 |
| 2.4.1 軟鏈接數據交換會話 |
| 2.4.2 硬鏈接數據交換會話 |
| 2.5 本章小結 |
| 第3章 子網接口子層協(xié)議的實現 |
| 3.1 實驗硬件結構 |
| 3.2 郵件系統(tǒng)的搭建 |
| 3.3 協(xié)議的軟件設計 |
| 3.3.1 利用MFC搭建界面 |
| 3.3.2 利用Socket實現網絡通信 |
| 3.4 協(xié)議流程及模塊設計 |
| 3.4.1 總體流程 |
| 3.4.2 程序模塊設計 |
| 3.4.3 原語及協(xié)議數據單元的編碼與解碼 |
| 3.5 客戶端綁定與解綁 |
| 3.6 硬鏈接對等通信的實現 |
| 3.6.1 硬鏈接建立過程 |
| 3.6.2 多點對點建鏈機制 |
| 3.6.3 多點環(huán)形建鏈機制 |
| 3.6.4 硬鏈接終止機制 |
| 3.7 鏈路保護模塊的設計 |
| 3.7.1 鏈路干擾 |
| 3.7.2 RC4加密算法 |
| 3.7.3 鏈路保護模塊的實現 |
| 3.8 用戶數據交換會話 |
| 3.8.1 鍵話發(fā)送流程 |
| 3.8.2 郵件發(fā)送流程 |
| 3.8.3 數據傳輸流程 |
| 3.9 本章小結 |
| 第4章 子網接口子層協(xié)議的測試 |
| 4.1 測試環(huán)境搭建 |
| 4.2 程序功能測試 |
| 4.2.1 測試過程 |
| 4.2.2 綁定過程測試 |
| 4.2.3 硬鏈接過程測試 |
| 4.2.4 鍵話數據傳輸過程測試 |
| 4.2.5 郵件傳輸過程測試 |
| 4.3 本章小結 |
| 第5章 結論與展望 |
| 5.1 結論 |
| 5.2 進一步工作方向 |
| 致謝 |
| 參考文獻 |
| 攻讀學位期間的研究成果 |
（7）一體化反應堆微沸騰自然循環(huán)運行特性研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符號表 |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 國內外研究現狀 |
| 1.2.1 一體化反應堆發(fā)展方向 |
| 1.2.2 微沸騰自然循環(huán)技術在一體化反應堆中的應用 |
| 1.2.3 微沸騰自然循環(huán)一體化反應堆熱工水力研究現狀 |
| 1.2.4 閃蒸誘發(fā)的流動不穩(wěn)定性研究現狀 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第2章 微沸騰自然循環(huán)的運行機理及實現方式 |
| 2.1 IP100反應堆簡介 |
| 2.1.1 IP100反應堆設計 |
| 2.1.2 IP100反應堆堆芯設計 |
| 2.2 微沸騰自然循環(huán)的關鍵技術及運行機制 |
| 2.2.1 微沸騰自然循環(huán) |
| 2.2.2 自穩(wěn)壓技術 |
| 2.2.3 核熱耦合反應性反饋 |
| 2.2.4 冷卻劑流量的負荷跟蹤特性 |
| 2.2.5 內置式控制棒驅動機構 |
| 2.3 微沸騰自然循環(huán)一體化反應堆的熱工水力特性 |
| 2.3.1 自然循環(huán)能力的評估 |
| 2.3.2 自穩(wěn)壓機制對堆芯溫度的影響 |
| 2.3.3 冷卻劑質量流速的限制 |
| 2.3.4 閃蒸起始點 |
| 2.4 微沸騰自然循環(huán)一體化反應堆的運行方案及控制策略 |
| 2.4.1 運行方案 |
| 2.4.2 控制方法 |
| 2.4.3 反應堆控制系統(tǒng)初步設計 |
| 2.5 本章小結 |
| 第3章 一體化反應堆微沸騰自然循環(huán)運行特性分析 |
| 3.1 RELAP5仿真模型 |
| 3.1.1 RELAP5程序的基本模型 |
| 3.1.2 相間傳熱-傳質模型 |
| 3.1.3 RELAP5中的模型選項及限值處理 |
| 3.1.4 IP100反應堆仿真模型 |
| 3.1.5 仿真模型驗證 |
| 3.2 穩(wěn)態(tài)運行特性分析 |
| 3.2.1 堆芯特性 |
| 3.2.2 直流蒸汽發(fā)生器特性 |
| 3.2.3 微沸騰自然循環(huán)特性 |
| 3.2.4 IP100反應堆的負荷特性 |
| 3.3 瞬態(tài)特性分析 |
| 3.3.1 甩負荷工況 |
| 3.3.2 設計參數對瞬態(tài)特性的影響 |
| 3.3.3 階躍降負荷工況 |
| 3.4 運行方案的優(yōu)化 |
| 3.4.1 OTSG分組運行方案 |
| 3.4.2 反應堆滑壓運行方案 |
| 3.5 本章小結 |
| 第4章 閃蒸誘發(fā)的流動不穩(wěn)定性研究 |
| 4.1 研究模型及驗證 |
| 4.1.1 實驗裝置介紹 |
| 4.1.2 RELAP5建模方案 |
| 4.1.3 RELAP5模型驗證 |
| 4.2 閃蒸誘發(fā)的流動不穩(wěn)定性現象及演化機理 |
| 4.2.1 不穩(wěn)定性的整體現象及特征 |
| 4.2.2 間歇振蕩過程 |
| 4.2.3 復合振蕩過程 |
| 4.2.4 正弦振蕩過程 |
| 4.3 與其他類型流動不穩(wěn)定性現象的區(qū)別 |
| 4.3.1 與間歇泉的區(qū)別 |
| 4.3.2 與流型轉換不穩(wěn)定性的區(qū)別 |
| 4.3.3 與自然循環(huán)振蕩的區(qū)別 |
| 4.4 流動不穩(wěn)定性邊界的參數敏感性分析 |
| 4.4.1 系統(tǒng)壓力的影響 |
| 4.4.2 流動阻力的影響 |
| 4.4.3 上升段高度的影響 |
| 4.5 本章小結 |
| 第5章 微沸騰自然循環(huán)對反應堆安全特性的影響 |
| 引言 |
| 5.1 小破口失水事故 |
| 5.1.1 小破口失水事故假設及序列 |
| 5.1.2 非能動安全系統(tǒng)模型節(jié)點劃分 |
| 5.1.3 計算結果分析 |
| 5.1.4 破口尺寸的影響 |
| 5.2 給水喪失事故 |
| 5.2.1 部分給水喪失事故 |
| 5.2.2 完全給水喪失事故 |
| 5.2.3 關鍵熱工參數對事故進程的影響 |
| 5.3 主蒸汽管道破損事故 |
| 5.3.1 事故描述及模型設置 |
| 5.3.2 二回路熱工水力特性 |
| 5.3.3 一回路熱工水力特性 |
| 5.3.4 MDNBR的參數敏感性分析 |
| 5.4 本章小結 |
| 結論 |
| 參考文獻 |
| 攻讀博士學位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果 |
| 致謝 |
（8）基于STM32的機艙分布式處理系統(tǒng)設計（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 論文研究背景與意義 |
| 1.2 機艙DPS系統(tǒng)研究現狀與趨勢 |
| 1.2.1 研究現狀 |
| 1.2.2 發(fā)展趨勢 |
| 1.3 論文主要工作與結構安排 |
| 2 嵌入式技術理論與系統(tǒng)總體設計 |
| 2.1 嵌入式系統(tǒng)技術基礎 |
| 2.1.1 嵌入式系統(tǒng)技術概述 |
| 2.1.2 μC/OS-Ⅲ操作系統(tǒng)分析 |
| 2.1.3 FATFS文件系統(tǒng)研究 |
| 2.2 關鍵網絡通信技術分析 |
| 2.2.1 以太網技術分析 |
| 2.2.2 UDP通信協(xié)議 |
| 2.2.3 Socket通信技術 |
| 2.2.4 HTTP通信協(xié)議 |
| 2.3 系統(tǒng)總體設計方案 |
| 3 分布式處理系統(tǒng)硬件設計 |
| 3.1 硬件原理圖電路設計 |
| 3.1.1 主處理器選型 |
| 3.1.2 電源模塊電路 |
| 3.1.3 復位與時鐘電路 |
| 3.1.4 數字量處理電路 |
| 3.1.5 模擬量處理電路 |
| 3.1.6 以太網接口電路 |
| 3.1.7 存儲模塊電路 |
| 3.2 PCB印刷電路板設計 |
| 4 分布式處理系統(tǒng)軟件設計 |
| 4.1 系統(tǒng)軟件開發(fā)環(huán)境搭建 |
| 4.1.1 STM32系列開發(fā)方式選擇 |
| 4.1.2 基于KeiluVersion的開發(fā)環(huán)境搭建 |
| 4.1.3 STM32F767IGx引導分析 |
| 4.2 系統(tǒng)模塊驅動軟件設計 |
| 4.2.1 實時操作系統(tǒng)μC/OS-Ⅲ移植 |
| 4.2.2 文件系統(tǒng)FATFS移植設計 |
| 4.2.3 以太網卡W5500驅動設計 |
| 4.3 系統(tǒng)應用軟件設計 |
| 4.3.1 系統(tǒng)軟件工作流程設計 |
| 4.3.2 系統(tǒng)內部任務介紹 |
| 4.3.3 電源任務設計 |
| 4.3.4 時間任務設計 |
| 4.3.5 數字量采集/輸出任務設計 |
| 4.3.6 模擬量采集/輸出任務設計 |
| 5 系統(tǒng)測試與分析 |
| 5.1 系統(tǒng)硬件測試與分析 |
| 5.2 以太網模塊測試與分析 |
| 5.3 數字量采集與輸出測試分析 |
| 5.4 模擬量采集與輸出測試分析 |
| 5.5 SD+FATFS讀寫測試分析 |
| 6 總結與展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 作者簡歷及攻讀碩士學位期間的科研成果 |
（9）傅里葉光譜焦平面探測與干涉數據處理技術研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題的背景 |
| 1.2 星載傅里葉光譜儀發(fā)展概況 |
| 1.3 國內外傅里葉光譜焦平面探測研究現狀 |
| 1.3.1 美國-GIFTS(GeosynchronousimagingFouriertransform spectrometer) |
| 1.3.2 美國-Cr IS(Cross-track Infrared Sounder) |
| 1.3.3 歐洲-IASI(Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) |
| 1.3.4 歐洲-MTG(Meteosat third generation) |
| 1.3.5 中國-大氣垂直探測儀 |
| 1.4 課題的研究內容 |
| 第2章 傅里葉光譜焦平面探測技術 |
| 2.1 邁克爾遜干涉儀 |
| 2.2 干涉圖與光譜圖 |
| 2.3 碲鎘汞紅外焦平面探測器 |
| 2.3.1 紅外探測器發(fā)展歷程 |
| 2.3.2 傅里葉光譜焦平面探測器 |
| 2.3.3 噪聲等效功率與探測率D* |
| 2.3.4 光電探測器噪聲組成 |
| 2.3.5 紅外探測器背景輻射噪聲及其抑制 |
| 2.3.6 光導型和光伏型探測器歸一化探測率 |
| 2.4 探測系統(tǒng)制冷 |
| 2.5 干涉信號的采集與處理 |
| 2.5.1 干涉信號采集流程 |
| 2.5.2 干涉數據處理 |
| 2.6 本章小節(jié) |
| 第3章 紅外干涉信號并行獲取技術研究 |
| 3.1 針對干涉信號的低噪聲獲取技術研究 |
| 3.1.1 紅外探測器信號輸出特性 |
| 3.1.2 微弱信號提取和低噪聲獲取 |
| 3.2 外部觸發(fā)的超高幀頻率的數據采集研究 |
| 3.2.1 干涉信號等光程差采集 |
| 3.2.2 干涉信號高速傳輸研究 |
| 3.3 電磁干擾以及機械振動對系統(tǒng)影響 |
| 3.3.1 電磁輻射 |
| 3.3.2 機械振動 |
| 3.4 系統(tǒng)性能評估體系建立 |
| 3.4.1 系統(tǒng)噪聲的組成 |
| 3.4.2 紅外干涉信號模擬噪聲分析 |
| 3.4.3 噪聲等效光譜輻射 |
| 3.4.4 光譜分辨率 |
| 3.5 本章小結 |
| 第4章 大規(guī)模紅外干涉信號獲取系統(tǒng)設計 |
| 4.1 大規(guī)模紅外干涉信號獲取系統(tǒng)搭建 |
| 4.2 中波紅外干涉信號獲取系統(tǒng)電路組成 |
| 4.2.1 中波碲鎘汞紅外焦平面探測器 |
| 4.2.2 中波探測器電壓偏置電路 |
| 4.2.3 A/D模數轉換電路 |
| 4.2.4 模擬信號調理電路 |
| 4.2.5 電源供電系統(tǒng) |
| 4.3 中波系統(tǒng)軟件設計 |
| 4.3.1 等光程差下外觸發(fā)采集 |
| 4.3.2 數據總線分時復用控制 |
| 4.4 長波紅外干涉信號獲取系統(tǒng)電路組成 |
| 4.4.1 長波碲鎘汞紅外焦平面探測器 |
| 4.4.2 長波探測器電壓偏置電路 |
| 4.4.3 A/D模數轉換電路 |
| 4.4.4 模擬信號調理電路 |
| 4.4.5 DDR3存儲電路 |
| 4.4.6 電源供電系統(tǒng) |
| 4.5 長波系統(tǒng)軟件設計 |
| 4.5.1全可編程平臺以及Zynq-7000 |
| 4.5.2 基于Zynq7000平臺云端檢測方案驗證 |
| 4.5.3 長波系統(tǒng)邏輯時序控制以及干涉數據獲取方案 |
| 4.6 紅外干涉系統(tǒng)優(yōu)化 |
| 4.6.1 采集控制時序優(yōu)化 |
| 4.6.2 抑制探測器器件非均勻響應對系統(tǒng)影響 |
| 4.7 紅外干涉信號獲取系統(tǒng)測試 |
| 4.7.1 等光程差采樣時序模塊測試 |
| 4.7.2 電源系統(tǒng)噪聲測試 |
| 4.7.3 模擬鏈路測試 |
| 4.8 本章小結 |
| 第5章 紅外干涉數據處理技術 |
| 5.1 干涉數據重組 |
| 5.2 干涉圖分析以及修正問題研究 |
| 5.2.1 干涉圖數據的橫向平移現象 |
| 5.2.2 干涉圖數據的縱向平移現象 |
| 5.2.3 平移現象對系統(tǒng)影響 |
| 5.2.4 對平移干涉數據的修正 |
| 5.3 大規(guī)模紅外干涉信號的獲取 |
| 5.4 本章小結 |
| 第6章 結論與展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 作者簡歷及攻讀學位期間發(fā)表的學術論文與研究成果 |
（10）PandaX-nT暗物質直接探測實驗讀出電子學系統(tǒng)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 暗物質存在的證據 |
| 1.1.1 星系旋轉曲線 |
| 1.1.2 引力透鏡效應 |
| 1.1.3 宇宙微波背景輻射 |
| 1.2 暗物質粒子候選者 |
| 1.2.1 軸子 |
| 1.2.2 惰性中微子 |
| 1.2.3 大質量弱相互作用粒子 |
| 1.3 暗物質探測方法 |
| 1.3.1 對撞機實驗 |
| 1.3.2 間接探測 |
| 1.3.3 直接探測 |
| 1.4 基于兩相型液氙時間投影室的暗物質直接探測技術 |
| 1.4.1 液氙性質 |
| 1.4.2 氙的光電特性 |
| 1.4.3 兩相型氙時間投影室的探測原理 |
| 1.4.4 本底事例甄別技術 |
| 1.5 本論文研究內容及結構安排 |
| 參考文獻 |
| 第2章 基于氙探測器的暗物質探測現狀與發(fā)展趨勢 |
| 2.1 國外相關實驗調研 |
| 2.1.1 XENON實驗 |
| 2.1.2 LUX實驗 |
| 2.1.3 LZ實驗 |
| 2.1.4 XMASS實驗 |
| 2.2 國內相關實驗調研 |
| 2.2.1 PandaX-Ⅰ暗物質直接探測實驗 |
| 2.2.2 PandaX-Ⅱ暗物質直接探測實驗 |
| 2.3 基于氙的暗物質探測實驗的發(fā)展趨勢 |
| 2.4 本章小結 |
| 參考文獻 |
| 第3章 PandaX-nT探測器電子學方案設計 |
| 3.1 PandaX-nT暗物質直接探測實驗 |
| 3.2 探測器電子學需求分析 |
| 3.2.1 波形數字化采樣率分析 |
| 3.2.2 波形數字化方案分析 |
| 3.2.3 ADC量化精度分析 |
| 3.2.4 數據傳輸帶寬分析 |
| 3.3 原型電子學方案設計 |
| 3.4 本章小結 |
| 參考文獻 |
| 第4章 PandaX-nT原型電子學設計實現 |
| 4.1 前置放大模塊 |
| 4.2 波形數字化模塊 |
| 4.2.1 波形數字化模塊結構框圖 |
| 4.2.2 模擬前端電路設計 |
| 4.2.3 波形數字化模塊設計 |
| 4.2.4 同步時鐘設計 |
| 4.2.5 FPGA控制設計 |
| 4.2.6 數據傳輸設計 |
| 4.2.7 電源方案設計 |
| 4.3 時鐘觸發(fā)模塊 |
| 4.3.1 時鐘觸發(fā)模塊設計 |
| 4.3.2 觸發(fā)方案設計 |
| 4.4 原型電子學測試 |
| 4.4.1 前置放大模塊性能測試 |
| 4.4.2 波形數字化模塊性能測試 |
| 4.4.3 數據傳輸性能測試 |
| 4.4.4 通道間的同步性測試 |
| 4.5 本章小結 |
| 參考文獻 |
| 第5章 原型電子學與PandaX-Ⅱ探測器的聯調測試 |
| 5.1 聯調平臺 |
| 5.2 PMT增益刻度 |
| 5.3 氡氣放射源測試 |
| 5.4 本章小結 |
| 參考文獻 |
| 第6章 總結與展望 |
| 6.1 總結 |
| 6.2 展望 |
| 致謝 |
| 在讀期間發(fā)表的學術論文 |
四、第三代IP DSLAM節(jié)流之道（論文參考文獻）
- [1]示波記錄儀程控及底層軟件設計與實現[D]. 張碩. 電子科技大學, 2021(01)
- [2]基于深度學習的柑橘病害智能在線監(jiān)測系統(tǒng)研究[D]. 李昊. 電子科技大學, 2021(01)
- [3]一種實現IP零代理快速漫游的方法[D]. 王亞利. 南京郵電大學, 2020(02)
- [4]面向河道環(huán)境的雙軸驅動無人巡檢器及系統(tǒng)研發(fā)[D]. 馬來賓. 浙江科技學院, 2020(03)
- [5]基于機器學習的業(yè)務識別[D]. 夏振飛. 西安電子科技大學, 2020(05)
- [6]短波IP網絡通信協(xié)議子網接口子層的研究[D]. 曹書強. 南昌大學, 2020(01)
- [7]一體化反應堆微沸騰自然循環(huán)運行特性研究[D]. 趙亞楠. 哈爾濱工程大學, 2020
- [8]基于STM32的機艙分布式處理系統(tǒng)設計[D]. 杜長江. 大連海事大學, 2020(01)
- [9]傅里葉光譜焦平面探測與干涉數據處理技術研究[D]. 高聰. 中國科學院大學(中國科學院上海技術物理研究所), 2020(03)
- [10]PandaX-nT暗物質直接探測實驗讀出電子學系統(tǒng)研究[D]. 王淑文. 中國科學技術大學, 2020(01)