关键词： 航磁补偿   Tolles-Lawson模型   航磁校准   数据加密  

摘要： 航空磁探技术指的是通过磁测设备收集数据并结合算法来判断所测区域内是否包含引起磁异常物体的目标探测手段。随着无人机航空平台的日益成熟和智能,无人机航空磁探由于其环境适应力强和安全等优势,逐渐成为了航空磁探技术中正蓬勃发展的新兴分支。从航空磁探的流程来看,无人机采集到航磁数据后,需要将数据传送给地面,接着研究者需要对数据进行降采样、校准和补偿等一系列复杂的处理才能够得到最终的结果。目前的无人机航磁数据处理技术存在以下几个问题:无人机飞行和传输数据过程中数据的安全性无法保证;数据处理的流程过于繁琐导致手动对数据进行处理的难度很高;数据处理结果的展示不够直观。针对以上问题,本文开发了一套集成了数据加密传输、降采样、校准和补偿等所有航磁数据处理流程的系统,该系统使用清晰直观的图像展示航磁数据补偿的结果,在保证了数据安全的同时,为航磁数据的处理提供了功能强大且方便快捷的平台。本文的主要研究内容如下:首先,从无人机航磁数据处理的流程及系统的应用环境出发,对系统的需求进行了细致的分析。分析系统的功能性需求时考虑了所有可能用到的数据处理流程并对每个流程中的子功能进行了梳理。分析系统的非功能性需求时考虑了系统的运行环境、性能、可用性、易用性和兼容性。在需求分析的基础上给出了系统的概要设计,详细描述了系统的总体架构及时序逻辑。其次,对无人机航磁数据处理系统在设计与实现过程中所涉及到的关键技术进行了研究。首先考虑了数据的安全性问题,提出了一种对称加密和非对称加密相结合的数据加密方案。此外,对航磁补偿的磁干扰模型和模型求解算法进行推导,为系统的实现夯实了理论基础。根据算法的推导以及航磁数据处理的流程,对系统核心的磁补偿算法库进行了设计。最后,对无人机航磁数据处理系统进行了实现和测试。给出了系统实现的流程说明,并对系统进行了功能测试和性能测试。经测试,本系统已实现需求分析中所提出的航磁数据处理的全部功能,并具备良好的性能。

关键词： 目标跟踪   海量数据   三坐标航管一次雷达   DBSCAN-KALMAN算法  

摘要： 现代雷达在进行目标跟踪时,都要经过雷达信号处理、雷达数据处理后才能生成对应目标的航迹。现代雷达跟踪目标数量逐渐增加,再加上杂波的不规则性和雷达组网的趋势,雷达录取器中可能出现大量的点迹数据,给雷达数据处理带来极大的处理载荷,造成雷达跟踪效率下降,跟踪的航迹质量也不高,关于如何在海量数据背景下对大型机和非合作目标的快速跟踪和发现的相关研究,不仅可以解决实际工程问题,还对国防建设有积极促进的意义。本课题以“基于三坐标航管一次雷达的角度（方位角、俯仰角）解析”项目为背景,围绕雷达数据处理算法优化做了以下工作:（1）对雷达目标跟踪滤波算法进行了深入研究,并总结了雷达目标跟踪领域几种典型算法的优缺点及适用范围。（2）重点研究了DBSCAN聚类算法以及聚类参数根据数据分布动态选择的自适应DBSCAN算法。（3）从减少输入到雷达数据处理系统的候选点迹角度出发,并利用点迹量测数据为时间序列数据的特点,提出了基于自适应DBSCAN的雷达数据处理算法,即DBSCAN-KALMAN混合算法。该算法包括两个部分,分别是点迹数据精细化处理阶段和目标跟踪阶段。根据雷达目标跟踪目标飞行特性来静态确定样本阈值Min Pts,根据不同时间片数据分布来动态确定半径阈值Eps。并通过MATLAB进行实验,对实验结果分析后得出被错误标记为噪声点的真实目标点的情况占7.8%,正确被标记为噪声点的情况占92.2%,正确被标记为目标点的情况占85.7%,错误被标记为目标点的情况占14.3%。实验验证该混合算法在南充某机场录取到的真实数据集上满足有效性,即跟踪到的航迹质量明显提高,短航迹基本消失、虚假航迹数量有所减少、航迹分叉情况得到好转。（4）将DBSCAN-KALMAN混合算法应用到“三坐标航管一次雷达跟踪系统软件化”项目中,并将该系统部署在南充机场某空旷区域,进行实际的目标跟踪,观察跟踪效果,可以证明DBSCAN-KALMAN混合算法在实际场景下同样满足有效性,即离散噪声点大面积减少、虚假航迹数量减少、目标航迹质量改善、跟踪效率提高。

关键词： 综合能源系统   短期负荷预测   优化调度   数据处理   鲸鱼优化算法   长短时记忆网络  

摘要： 随着当今清洁能源快速发展，能源互联网作为统筹各种能源的结构已成为当今能源领域的热点，而综合能源系统(IES)作为其实现形式之一正被广泛研究与讨论。综合能源系统相关的优化调度是其研究领域的核心一环，也是系统维持节能环保、实现能源的梯级利用的关键措施，而负荷预测作为运行优化调度的基础，同样也是该研究领域内不可分割的一部分。然而，随着人工智能方法的兴起以及系统内部多能耦合程度的不断提升，传统综合能源系统相关负荷预测、优化调度的方法以及理论研究已经难以适用当今现状。鉴于如今综合能源系统已经在以商业和住宅为主的城市园区广泛应用，因此，本文以商住园区综合能源系统为对象。首先针对商住园区综合能源系统设备配置优化问题，提出了一种基于改进WOA算法的商住园区综合能源系统设备配置优化方法;然后对于综合能源系统多元负荷预测方面存在数据特征提取不完整以及耦合信息学习不充分的问题，提出一种基于ML-CNN-LSTM模型的多元负荷预测方法;最后对于商住园区综合能源系统日间运行优化调度问题，采用多目标形式，提出一种基于AMOWOA算法的商住园区综合能源系统运行优化调度方法。多个应用案例均表明，对于三个问题所提出的方法在结果上都优于其他传统方法，为商住园区综合能源系统应用提供了思路以及指导。　　本文所研究的内容如下所示:　　1、针对商住园区综合能源系统设备配置优化经济指标不完整问题，构建了以考虑环保、投资回收期的综合经济收益为最优目标的商住园区综合能源系统的设备配置优化模型，同时为了保证模型的寻优精度，提出一种改进的鲸鱼优化算法，并利用12个基准函数测试的测试结果证明了相比其他算法本文所提出算法具有良好的寻优精度，并将提出算法应用于综合能源系统设备配置优化模型中，求得设备最优配置容量。通过南京江宁某商住园区综合能源系统应用实例验证了提出方法的合理性。　　2、针对综合能源系统多元负荷预测问题，由于系统间不同能源耦合相对复杂，现有负荷预测方法难以完整挖掘出负荷数据间关联特征以及能源耦合信息，提出一种以多任务学习为框架、基于CNN-LSTM混合模型的综合能源系统多元负荷预测方法。首先，方法利用卷积神经网络提取综合能源系统负荷数据中关联特征，然后输入长短时记忆网络(LSTM)进行预测，同时方法采用多任务学习模式，利用硬共享机制学习不同种类负荷预测子任务中的耦合信息。最后，以美国某商业与住宅区域综合能源系统真实数据为例，结果表明，所提出方法相比现有方法对于多元负荷预测有着更高的预测精度。　　3、由于只考虑系统经济指标的单目标运行优化方法难以匹配目前IES的运行调度，需要研究一种多目标运行策略来解决系统运行问题。针对该问题，本文首先综合考虑经济与能源利用两个指标并结合商业住宅园区的特性，以日运行收益和一次能源利用率为优化目标构建了商业住宅园区综合能源系统多目标日间运行优化模型。其次由于传统多目标智能优化算法种群最优解选取缺乏一种综合评价方式，为保证针对具体问题时种群向正确方向进化，提出一种基于动态层次分析的多目标鲸鱼优化算法(AMOWOA)，并将提出算法对商住园区综合能源系统多目标运行优化模型进行求解。最后以华东某商业住宅园区综合能源系统为例进行仿真，验证了该方法的有效性和可行性。

关键词： 智能电网   大数据   问题   措施  

摘要： 随着我国经济的快速发展,人们对电力的需求越来越大,使得电网在实际的运行中会产生大量的数据信息,而智能电网大数据处理技术就是对电网运行产生的数据信息进行分类存储与使用.文章对大数据来源和自身特点进行简述,对其相关技术做了简要分析,阐述了大数据技术在电力行业中的典型应用,论述了其对于电力行业进一步发展的重要性.

关键词： 大数据   数据仓库   MPPDB   Hadoop  

摘要： 在互联网和物联网快速发展的背景下，我国进入了“大数据时代”，社会各行各业都通过大数据获得了新的经济增长点。在电信业运营中，大数据运营将成为电信运营商实现“去管道化”的有力抓手，它能有效地促进电信运营商降本增效，因此在企业中建立大数据平台是一大趋势。对数据仓库、MPP和Hadoop这3个大数据处理技术框架和应用场景进行分析和比较，介绍了中国移动通信集团某分公司大数据建设运营的实践案例。

关键词： 每日疫情电子地图   地图设计   数据处理   地图制作  

摘要： 针对目前疫情地图缺乏对市下辖区县疫情情况、具体病例小区分布的表示，无法满足居民对当地疫情全局、直观认知需求等问题，提出了每日疫情电子地图的设计与制作方法。探讨了每日疫情电子地图的设计原则，重点研究了每日疫情电子地图表示内容和表示方法的设计，提出了每日疫情电子地图的具体制作过程。以河南省疫情较严重的郑州、信阳、南阳和驻马店四市疫情地图设计和制作为例，基于图形图像技术和ArcGIS软件制作出了4种类型160多幅每日疫情地图。每日为河南省卫生健康委员会和河南省广播电视台等8家媒体提供了疫情电子地图服务，为居民了解、预防疫情提供了参考，为相关部门科学决策、精准施策提供了依据。

关键词： 影像去雾   地图瓦片   影像融合  

摘要： 地理影像数据作为地理信息系统中的主要原始数据类型,往往存在预处理不足和数据陈旧等问题。本文针对原始影像数据多云多雾以及地图瓦片数据融合显示效果不佳的问题,学习研究了图像去雾和图像融合的相关算法,并结合处理数据源类型,优化了现有算法,设计实现了相关模块的应用程序。本文提出了一种基于生成对抗网络的地理影像雾图的去雾方法,通过细化局部光照的预估,在达到去雾目的的同时避免了局部地物地貌特征的损失,提升了影像的清晰度。首先,本文对雾天影像的成像方式和退化过程进行研究,并建立大气散射模型来模拟影像在拍摄过程中的退化情况。其次,针对地理影像的数据特点,结合条件生成对抗网络优化影像去雾模型,使模型输出的影像更接近真实影像。通过大量实验证明,本文设计的基于条件生成对抗网络的影像去雾模型处理后的图片具有很好的对比度和色彩丰富度,可以有效地解决雾天图像退化的问题。同时随着配对数据集的减少,会使地理影像去雾模型的测试指标有所下降。本文实现了基于地图瓦片数据的影像融合的算法。首先,在自动色彩均衡算法的基础上,利用瓦片数据结构化的特性,优化了原有算法,并且针对两时相瓦片分辨率不同以及数据重叠等特殊情况,结合直方图匹配的方法优化了融合效果,使得融合后的数据在更新地物地貌特征的同时,能较大程度的达到色彩均衡的效果,最后通过将地图瓦片划分为若干子集,并行执行算法处理模块,极大限度地利用内存,缩短融合处理的时间,进一步提升了算法的性能。通过实验证明,优化后的算法处理瓦片数据时在满足数据融合更新的基础上大大缩短了处理的时间,提升了该模块性能。

关键词： 保密通信   量子密钥分发   专用集成电路   量子密钥分发数据后处理   TCP/IP卸载引擎  

摘要： 量子密钥分发(Quantum Key Distribution,QKD)技术是一种原理上绝对安全的密钥分发技术,其是量子力学和密码学相结合的产物,在保密通讯领域有着广泛的应用前景。QKD凭借其独有的安全性优势,有望成为未来保密通讯的最佳方案。我国在QKD领域耕耘多年,已经走在了世界的前列。“墨子号”科学试验卫星一系列实验的圆满成功,量子保密通信“京沪干线”的建成,标志着我国天地一体化的量子密钥分发网络已经初步建成。未来,我国将建设覆盖范围更广、性能更优的QKD网络。QKD技术的发展趋势是技术的民用化、组网的全球化和设备的小型化。设备的小型化是QKD网络大规模建设和应用的重要基础,而设备小型化的关键是QKD关键部件的芯片化。论文针对QKD系统中的数据处理子系统的集成化进行研究,提出基于ASIC(Application-Specific Integrated Circuit,ASIC)技术设计一款 QKD 专用数据处理芯片(称为QKDOC芯片),以替代原有QKD设备中的数据处理子系统,实现数据处理子系统的集成化。QKD专用数据处理芯片集成了光源编码、探测器控制、QKD数据后处理、密钥分发、网络协商、流程控制等多种功能,将为QKD设备的集成化、低功耗化和低成本化奠定重要的基础。更为重要的是,该款芯片是我国首款面向QKD领域的数据处理芯片,且具有完全的自主知识产权,对于我国在QKD领域实现技术自主化具有重要意义。QKDOC芯片的设计目标是用ASIC芯片替代原有QKD设备内的数据处理子系统,协调光源子系统和探测器子系统,实现量子密钥生成的功能。QKDOC芯片实现了以下几方面的功能。首先是光源子系统的管理。芯片为光源子系统提供驱动编码信息,驱动其产生特定的光脉冲信号,并对光源子系统的运行状态进行监控和管理。其次是探测器子系统的管理。芯片对探测器子系统的运行状态进行监控和管理,并从探测器子系统获取探测到的光子的原始信息。最后是密钥生成流程的管理。密钥生成流程包括和密钥管理设备之间的协商、设备的校准、光源编码信息的生成、探测器数据的获取与预处理、数据的后处理、密钥网络协商、密钥上传等。QKDOC芯片采用“处理器+协处理器”架构,使用CPU(Central Processing Unit,CPU)及其子系统实现QKD任务的调度和流程的管理,使用QKD协处理器实现高速QKD数据的后处理,使用TOE(TCP/IP Offload Engine,TOE)网络卸载引擎实现密钥的网络协商功能。测试结果表明,QKDOC芯片达到了设计预期的目标,其数据处理能力支持100kbps速率的密钥生成。本论文的创新点主要体现在以下几个方面:(1)QKDOC芯片是我国首款面向QKD领域的数据处理芯片,具有自主知识产权。其基于现有的成熟QKD架构设计,首次在系统级层面实现了 QKD系统的集成化、低功耗化。(2)实现了基于TOE技术的网络协商方案。这是首次将TOE技术引入QKD领域。对于提高QKD网络协商的速度、稳定性、安全性具有重要意义。(3)实现了基于协处理器的密钥数据后处理方案。该协处理器集成了 QKD所需的所有数据后处理算法,包括基矢比对、信息融合、纠错、隐私放大、密钥分发、身份认证等。这对于提高密钥处理的速度和安全性具有重要意义。

关键词： 信号采集   数据处理   嵌入式系统   FPGA  

摘要： 近年来,互联网和集成芯片的发展带动了信号采集处理系统的更新换代,随着应用需求的不断增加,信号采集处理系统在采集速率、采集精度、数据处理能力上都有很大的提升。在超声检测、分布式光纤检测以及工业现场多点模拟测量等具有复杂噪声背景的应用场景下,需要采集处理系统具有多通道数据处理能力;在一些工业生产线、输油管道等需要实时监测温度和应力等物理量的应用场景下,则需要采集处理系统具备良好的实时性。经过调研并综合考虑信号采集处理系统的性能、适用性及成本等因素,目前已有的采集系统并不能完全满足应用需求。针对上述问题,本文对信号采集处理系统展开了深入研究,设计了本课题系统的整体框架,并通过对以下几方面内容的研究,实现了一套嵌入式多通道高速信号采集处理系统。根据系统整体框架,设计了基于SPI的一主多从通信总线。以传输控制单元为SPI主机,实现了对6个采集控制单元(SPI从机)数据的并行接收和采集控制指令发送,传输速率最大可达20Mbps。通过对FPGA高速信号采集处理技术和同步时序处理技术的研究,设计了基于Cyclone 10LP系列低功耗FPGA的采集控制单元逻辑功能。并通过对累加平均滤波算法的研究和算法降噪原理的定量分析,结合FPGA并行流水线架构,实现了基于FPGA的实时累加平均滤波算法,该算法可自适应触发频率,解决了以往触发频率必须为固定频率的问题。通过对异构SoC FPGA及其片内高速AXI总线的研究,设计了基于Cyclone V系列SoC FPGA的传输控制单元逻辑功能,利用片上高速AXI总线设计接口应用,实现了FPGA与HPS的高速互联,解决了FPGA与ARM之间数据吞吐率不足的问题。通过对嵌入式Socket网络通信技术的研究,设计了采集系统配套软件。本文所设计的嵌入式多通道高速信号采集处理系统具有36个模拟信号通道,每个通道最高采样速率为65MHz,采样分辨率为14位,可实时对采样数据进行累加平均滤波处理,并通过上位机显示各通道的采样波形。经过实验测试,验证了系统的可行性且具有较强的实际应用价值。该采集系统对大背景噪声下的重复信号具有一定的通用性,可为工业现场中多通道信号采集处理提供平台支撑。

关键词： 摆式倾斜仪   压电陶瓷   PyQt5   数据处理   差分极值  

摘要： 地倾斜观测是地壳形变观测中的一种,其主要目的是获取地震震前异常信息与地震孕育信息。摆式倾斜仪是进行地倾斜观测的一种重要观测仪器。摆式倾斜仪检测平台主要由倾斜平台、微位移发生装置、激光干涉仪、待测摆式倾斜仪以及数据采集器等组成,其主要目的是为了标定出研制的摆式倾斜仪的灵敏度、线性度误差等各项指标。微位移发生装置主要是利用压电陶瓷产生阶跃信号推动倾斜平台,当倾斜平台产生倾斜量后,摆式倾斜仪输出量发生变化,这种变化会被数据采集器记录到并输出,而激光干涉仪则会测定出倾斜平台的垂直量变化,根据垂直量变化的输入与数据采集器采集到的输出可以计算出仪器的灵敏度与线性度误差等。但是这种整机检测方式缺少相应的数据处理软件,微位移发生装置与激光干涉仪数据读取,数据采集器的数据读取是分开进行的,不能够做到在同一个PC端下同时进行工作与相应的数据处理。因此本文针对摆式倾斜仪检测平台整机检测的这些缺点,利用PyQt5进行软件开发,设计了相关方案驱动压电陶瓷工作并且实现摆式倾斜仪检测平台的数据处理软件。本文主要以Python语言为主,利用PyQt5进行开发一款界面友好且功能善的摆式倾斜仪检测平台微位移驱动及数据处理软件。在微位移发生装置方面,本文通过Stm32单片机及相关电路的设计等实现压电陶瓷驱动倾斜平台,在数据处理软件设计方面,在Windows10操作系统上完成开发,采用Python3.6、PyQt5、Eric6、QtDesigner以及Anconda等开发平台。在进行数据计算的过程中,本文设计了Python语言读取激光干涉仪及数据采集器的数据程序并且进行了可视化操作,同时根据采集到的数据特点设计出了差分极值算法和改进的差分极值算法,用这两种算法来进行激光干涉仪与数据采集器数据点的提取以便完成相关计算操作,然后将上述设计的程序嵌入到PyQt5中以便完成数据处理软件开发。本文实现了上位机驱动检测平台微位移,实现激光干涉仪与数据采集器的数据读取,实现了摆式倾斜仪检测平台的数据自动化处理,计算出待测倾斜仪的灵敏度与线性度等,形成界面友好,程序清晰,方便用户在PC端进行简便的可视化操作。