U-Boot的分析及其在PXA270上的移植

Bootloader是嵌入式系统开发的一个重要环节,它把操作系统和硬件平台衔接起来,对嵌入式系统后继软件开发十分重要.U-Boot是一个功能十分强大的Bootloader开发软件.尽管U-Boot支持大部分主流体系结构和操作系统,但是要将其运行在一个全新的硬件开发板上还是需要进行大量的修正.对U-Boot的结构及运行的流程进行了详细的分析,并根据以PXA270为核心的XSBase270实验平台的具体硬件配置情况,将U-Boot1.3.0-rc2移植到此实验平台.最后对实验结果进行了测试,目前,U-Boot可以成功从FLASH启动,并最终实现了引导Linux操作系统内核启动的功能.     

嵌入式系统Bootloader分析及DSP56F800串口加载功能实现

简要分析嵌入式系统Bootloader和基于飞思卡尔DSP56F800串口加载功能的实现。可以让客户在无程序源代码的情况下方便地实现产品的程序加载工作。     

基于机器人视觉的银网焊点定位技术研究

铅锌电池制作工艺过程中的银网焊接工序不仅存在肉眼识别不准确、出错率高的问题,而且劳动强度大、效率低。针对此工艺,提出一种基于机器人视觉的自动化焊点定位方法。系统以机器人搭载自动化焊接设备对焊点精确定位并焊接,采用畸变校正和机器人手眼标定完成了图像坐标系到机器人坐标系之间位置的精确变换,并运用Blob分析粗定位和基于形状的模板匹配精定位相结合的算法,有效地解决了噪声干扰、非线性光照干扰及银网变形引起的识别定位障碍,达到焊点识别定位精度高、生产效率高的目标。     

嵌入式操作系统μC/OS-II在ARM上的移植与应用

以 Atmel公司的 AT91FR4 0 16 2为例 ,介绍了将公开源代码的嵌入式实时操作系统 μC/ OS-II移植到 ARM微处理器上的主要过程 ,并实现了一个嵌入式 Internet的多任务系统。实践证明 ,该系统具有成本低、便于移植和扩展性强等特点 ,有良好的应用前景     

嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ在DSP上的移植

介绍了嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ的特点,详细论述了μC/OS-Ⅱ在DSPTMS320C6416上移植的实现过程,指出μC/OS-Ⅱ移植的重点和难点,并对移植后的系统进行了内核测试及裁剪.在移植平台下的多任务运行结果表明:移植程序稳定可靠,性能指标满足嵌入式开发的基本需求.     

基SYBASE数据库的机场指挥调度系统到ORACLE的移植

本文介绍了基于SYBASE数据库的机场指挥调度系统如何移植到Oracle数据库平台，文中讲述了进行移植所需要的工具，过程和技巧。     

一种通用BOOTLOADER架构研究

随着嵌入式系统的不断发展,BOOTLOADER程序开发和移植工作的复杂度越来越高,严重影响了嵌入式系统的开发进度.通过对BOOTLOADER程序引导过程的深入分析,从功能实现、运行过程和代码结构3方面展开研究,提出了一种通用BOOTLOADER架构,并在PowerPC平台上完成了架构的实现,验证了其正确性和易用性,能够有效地提高BOOTLOADER程序的开发和移植效率,进而缩短整个嵌入式系统的开发周期,对BOOTLOADER程序的开发和移植工作具有指导性意义.     

基于CC2430的TinyOS系统移植开发

TinyOS是美国加州大学伯克利分校的创建的针对现代无线传感器网络设计的操作系统,是一个基于组件的模块化操作系统,结构简单,其采用nesC语法编程,通过ncc编译器,转换成c语言代码,再由相应的编译工具最终成为硬件可执行代码。在对TinyOS中的组件化模型及nesC编译过程进入了深入分析的基础上,针对CC2430芯片设计了可行的移植方案,测试运行结果表明：平台各功能均能正常运行,证明移植成功。这为以后更加深入地研究和应用TinyOS在无线传感器的网络节点中打下了坚实的基础。     

嵌入式操作系统μC／OS-Ⅱ在ARM上的移植与应用

以Atmel公司的AT91FR40162为例，介绍了将公开源代码的嵌入式实时操作系统μC／OS-Ⅱ移植到ARM微处理器上的主要过程，并实现了一个嵌入式Internet的多任务系统。实践证明，该系统具有成本低、便于移植和扩展性强等特点，有良好的应用前景。     

SPICE向APOLLO工作站的移植

SPICE(Simulation Program with Integrated Circuits Emphasis)是一个大型通用电中分析程序。这是一个经典的电子线路 CAA 程序,能作直流分析、交流分析、瞬态分析、直流工作点分计、直流灵敏度分析等。这个程序分析制度高,使用方便,得到了十分广泛的应用。目前,CAD 的开发与应用工作正在迅速发展中。我国有不少单位在各自的 CAD 项目中都使用了 APOLLO 工作站。将 SPICE 移植到 APOLLO 工作站上,对于在 APOLLO 上开展电子线路 CAD 工作是十分有益的。本文给出了移植过程中较完整的细节,希望能由此给出一次程序移植的完整过程,以对类似的工作起到一些参考作用。     

一种基于IP内核的PCI总线接口设计方法研究

PCI总线是数据处理器访问和管理系统资源核心部件,为处理器提供数据采集、信息访问和资源管理的有效途径.针对PCI总线协议的复杂性、以及PCI总线管理的需求,采用PCI Core内核技术,使用FPCA进行64位、66M的PCI总线接口设计,将可重用PCI Core和PCI用户应用设计集成在一个FPGA芯片中,实现PCI总线的管理,并通过对顶层文件的仿真,检测设计功能的正确性.该方法降低了设备的成本,缩短开发周期,给用户设计提供了很大的灵活性.仿真结果表明,PCICore和用户应用设计功能正确,能够满足设计要求.     

基于RDK-ELM 的航空发动机控制系统故障诊断

为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构,完成了对输入样本的特征提取,通过核函数实现了高维空间映射分类。数字仿真表明:算法分类正确率高,训练时间短,可应用于航空发动机控制系统的故障诊断。     

Human factors quantification via boundary identification of flight performance margin

A systematic methodology including a computational pilot model and a pattern recognition method is presented to identify the boundary of the flight performance margin for quantifying the human factors. The pilot model is proposed to correlate a set of quantitative human factors which represent the attributes and characteristics of a group of pilots. Three information processing components which are influenced by human factors are modeled： information perception, decision making, and action execution. By treating the human factors as stochastic variables that follow appropriate probability density functions, the effects of human factors on flight performance can be investigated through Monte Carlo（MC） simulation. Kernel density estimation algorithm is selected to find and rank the influential human factors. Subsequently, human factors are quantified through identifying the boundary of the flight performance margin by the k-nearest neighbor（k-NN） classifier. Simulation-based analysis shows that flight performance can be dramatically improved with the quantitative human factors.     

基于算子理论的系统可重构性评价与自主重构

针对航天器在轨资源严重受限（包括计算资源、硬件资源以及能量资源）的特点，开展了基于算子理论的航天器姿态控制系统可重构性评价方法和自主重构策略的研究。首先，基于稳定核表示（SKR）和稳定像表示（SIR）的算子理论给出了系统可重构性评价指标，定量地描述了系统的重构能力，突破了基于互质分解理论的系统可重构性评价方法对系统线性性质的局限。同时，基于以上结果，给出了系统可重构性最大边界，为设计人员设计自主重构策略提供了明确的指标；然后，通过在设计阶段考虑系统可重构性，充分挖掘并利用系统重构潜力，为自主重构策略的设计提供理论指导；最后，通过仿真验证了所提方法的有效性和正确性。     

Weighted marginal fisher analysis with spatially smooth for aircraft recognition

Due to limitations to extract invariant features for recognition when the aircraft presents various poses and lacks enough samples for training, a novel algorithm called Weighted Marginal Fisher Analysis with Spatially Smooth （WMFA-SS） for extracting invariant features in aircraft rec- ognition is proposed. According to the Graph Embedding （GE） framework, Heat Kernel function is firstly introduced to characterize the interclass separability when choosing the weights of penalty graph. Furthermore, Laplacian penalty is applied to constraining the coefficients to be spatially smooth in this algorithm. Laplacian penalty is able to incorporate the prior information that neigh- boring pixels are correlated. Besides, using a Laplacian penalty can also avoid the singularity of Laplacian matrix of intrinsic graph. Once compact representations of the images are obtained, it can be considered as invariant features and then be performed in classification to recognize different patterns of aircraft. Real aircraft recognition experiments show the superiority of our proposed WMFA-SS in comparison to other GE algorithms and the current aircraft recognition algorithm; the accuracy rate of our proposed method is 90.00% for dataset BH-AIR1.0 and 99.25% for dataset BH-AIR2.0.     

Remaining useful life prediction of aircraft lithium-ion batteries based on F-distribution particle filter and kernel smoothing algorithm

As an emergency and auxiliary power source for aircraft, lithium (Li)-ion batteries are important components of aerospace power systems. The Remaining Useful Life (RUL) prediction of Li-ion batteries is a key technology to ensure the reliable operation of aviation power systems. Particle Filter (PF) is an effective method to predict the RUL of Li-ion batteries because of its uncertainty representation and management ability. However, there are problems that particle weights cannot be updated in the prediction stage and particles degradation. To settle these issues, an innovative technique of F-distribution PF and Kernel Smoothing (FPFKS) algorithm is proposed. In the prediction stage, the weights of the particles are dynamically updated by the F kernel instead of being fixed all the time. Meanwhile, a first-order independent Markov capacity degradation model is established. Moreover, the kernel smoothing algorithm is integrated into PF, so that the variance of the parameters of capacity degradation model keeps invariant. Experiments based on NASA battery data sets show that FPFKS can be excellently applied to RUL prediction of Li-ion batteries.     

基于KPCA 和DBN 的航空发动机排气温度基线模型

为了给航空发动机整体性能的实时监控与健康管理提供技术手段,提出1种基于核主成分分析和深度置信网络相结合的航空发动机排气温度基线模型构建方法。以配装CFM56-7B发动机的飞机在运行过程中各系统产生的快速存取数据作为原始的数据样本,利用核主成分分析进行降维处理,选用高斯函数作为核函数,将降维后的数据作为深度置信网络的输入,建立航空发动机EGT基线模型,通过大量QAR数据验证了模型的有效性和正确性。与传统神经网络建模方法相比,所提出的建模方法不但降低了网络结构的复杂度,同时也提高了模型的精度。     

基于快速提升KLDA准则的MSTARSAR目标特征提取与识别研究

 核线性判别准则(KLDA)是一种非线性特征提取准则。利用KLDA提取MSTAR SAR图像特征，既达到较理想的识别概率，又可克服SAR图像对方位的敏感性。但此时训练样本最多，KLDA的计算代价高。为了解决这一问题，提出一种快速特征向量选择法（FFVS）。FFVS把类别和方位相似的SAR图像分成若干组，然后快速选择各组中部分图像组成一个集合且其到高维特征空间的映射作为一组基。利用该组基的线性组合表示任一样本和投影算子，降低了KLDA中核矩阵的阶数，达到降低计算代价的目的。实验结果表明，FFVS与KLDA组合能达到理想的识别结果。