一、雷达数据采集与特征提取系统BIT设计与实现（论文文献综述）
宋彦颉[1]（2021）在《基于路侧激光雷达的在途目标分类技术研究》文中提出在途目标的有效分类对缓解交通拥堵、道路结构设计施工、高速公路通行管控等具有重要意义。国家《交通运输信息化“十三五”发展规划》中明确提出将大力发展的智能交通系统（ITS）为目标分类提供了新手段。利用多样化的目标检测设备采集交通信息,提炼具有差异度的分类特征,使用机器学习算法处理数据或构建分类模型,从而助力在途目标的准确、高效分类。路侧激光雷达是近几年新兴的一种交通数据采集方式,众多研究者们开展了研究,但目前利用路侧激光雷达得到的点云数据进行目标分类的研究尚不充分。基于上述,本文使用路侧激光雷达采集交通点云信息,在设备性能及数据微观结构特点的基础上,研发了包括采集平台、目标点云分割获取、识别追踪、特征提取、机器学习复合分类器在内的成套在途目标分类技术。相关工作对基于点云数据的目标分类研究具有一定的参考和完善意义。本文所得重要结论如下:（1）通过定义感兴趣区域（ROI）,减轻计算负担,改进的随机抽样一致性（RANSAC）地面估计算法从而把目标点云和地面分割并提取出来,使用考虑目标高度分布的基于噪音点的密度聚类算法（3D-DBSCAN）分簇属于同一目标的点云,利用全局最近邻关联算法（GNN）追踪目标轨迹;试验结果表明,在25m范围内,所提出的这一目标识别追踪流程可实现96.3%的准确率。（2）根据现有分类标准并结合现场观测,定义了 10种常见在途目标类型,基于车型之间侧面轮廓具有差异性的特点,提取以高度值序列为主的5个分类特征,并提出相应特征计算方法,在此基础上构建了 SDUITC目标点云特征数据库,作为后续分类样本集;（3）建立并对比了自适应增强算法（AdaBoost）在内的五种机器学习分类器,进一步的,基于F1值加权投票的原理集成多分类器,结合特征衰减和归类手段,来优化分类性能,形成一套完整的在途目标复合分类系统。试验结果表明,所提出的复合分类器可实现93%的高精度目标分类。
高楷[2]（2021）在《基于环境感知的无人船决策保障专家系统研究》文中研究指明人类从利用太阳能的农耕时代发展到利用化石能的工业时代,如今正在向利用新能源的智能时代迈进。科技与生活息息相关,智能无人车、无人机的迅猛发展给我们的生活带来了便利,在方方面面发挥着独特的作用。而在这海洋资源丰富的土地上,智能无人船的研究价值不言而喻。这也使得许许多多的国内外学者为之努力。无人船是一个智能化的无人控制平台。无人即意味着对保障其安全运行的要求更高。在航行作业开始后,其大部分行为动作依靠船上搭载的系统,如自主避障、自主航行等。然而,海洋环境十分复杂,甚至有极端恶劣的天气发生。为提升生存能力、保证在各种环境中都可以安全、可靠、自主的完成各种复杂任务,就需要其控制系统具备一定的对突发事件的处理能力。因此,本文针对目前无人船控制系统对突发情形的处理需求,提出了一种基于环境感知的的无人船决策保障专家系统。本文研究的主要内容如下:（1）查阅国内外环境感知技术方法以及专家系统在无人船等海事领域的应用,并对其研究现状进行总结,选择合适的无人船信息采集设备,为后续搭建数据采集网络以及数据处理打下基础。（2）分析常规无人船信息系统组成,建立无人船信息采集网络,采集包括位置信息（GPS设备）、障碍物距离信息（4G固态雷达设备）、海况视觉信息（高清摄像机）在内的各种数据。并对这些数据进行处理、汇总,用于后续决策系统使用。（3）设计并开发无人船感知设备数据采集处理以及应急决策软件,将无人船信息采集网络中得到的各种信息汇总在一个软件平台中,进行统一管理与处理调度。汇总所得的各种船上数据,作为决策保障专家系统的输入数据,用于决策判断。（4）设计一个以CLIPS专家系统开发工具为基础的、可用的推理框架,以实现推理决策功能。然后分析船舶的航行情形,抽象其中的推理逻辑关系,搭建专家系统知识库。最后依据感知网络获取的数据特点的不同,设计测试样例对推理系统功能进行验证。
张国骥[3]（2021）在《基于电磁信号探测的吸波涂层无损检测实现》文中认为吸波涂层一般指一种喷覆于材料和器材表面,具有特殊微波性能的材料涂层,其使用的涂料一般又被称为微波吸收涂料,在军用以及涉密航空器应用领域也被称为雷达波吸收涂料。目前被广泛运用于相关领域的涂层材料吸收剂主要分为非金属材料基材与含金属材料基材两大部分,其中运用相对广泛的含金属材料基材可分为导电聚合物系列、多晶铁纤维系列以及铁氧体系列等。涂层本身的材料特性,基材本身的材料特性和涂覆表面的物理特性是影响涂层耐用程度和抗腐蚀程度的直接影响因素,而喷涂工艺和喷涂设备的精度则直接影响到了涂层的表面工艺和平整度,加之应用场景广泛,且不同场景之间的设备工作环境差异极大,间接的增加了涂层完整性检测的复杂程度。本文针对铁氧体系列磁损耗型吸波涂层,提出一种通过对涂层表面执行磁信号写入和磁信号读取实现涂层缺陷检测的方案,针对于该理论方案给出一种涂层检测原型样机的设计实现。在设计指标内,对特定检测试件表面的磁损耗型吸波涂层的多种类型缺陷实现有效检测。原型样机的设计过程中涉及到以下部分的工作内容:1、硬件相关部分设计,分析需求,确定检测系统采用的传感器以及相关电路的指标需求,从需求出发对传感器和相关器件进行选型。合理规划硬件的布置结构使之能够满足检测系统的实际使用要求和功能需求,同时能够实现预期设计指标的检测精度,同时在尽可能的情况下实现电路的低噪声。2、运动结构与机械固定结构部分,针对检测系统可能需要的使用过程当中的机械运动,从实际使用角度出发选择合适的器件搭建运动平台,选用可执行程序化运动的运动控制器对运动实现统一控制。同时根据检测系统的具体需求和功能需要,设计合理的夹具对检测系统的电路和硬件等设备起到固定与调整的作用。3、软件设计部分,从检测实际出发分析系统需要的各项功能,从软件底层对相关功能进行设计,在软件表层为控制界面合理分配各项功能的分区位置,以及操作人性化等软件优化工作。
陈宇[4]（2021）在《全波形激光雷达数据采集技术研究》文中研究说明随着激光雷达技术的发展,对信息的获取有着更高的要求,有限次发射激光脉冲以及回波信息的记录往往存在着误差,对于高精度需求的测量来说是不符合要求的。要得到被测目标的高精度测量信息就需要对回波信号的完整分析。全波形激光雷达能够采集到信号全波形数据,满足高精度需求。但由于数据量大也为接收和提取带来了技术难题,全波形激光雷达的研究是大势所趋。本课题通过对全波形激光雷达接收相关问题的研究,主要是高速脉冲信号采集等相关技术,完成了激光接收系统的搭建,实现了数据采集等功能。首先,根据项目指标要求与性能要求对整体设计进行分析,确定探测体制,综合分析了数据处理接口等具体要求,对整体方案进行了构建。然后,对接收机进行分块详细设计,硬件方面对光电探测电路和数据处理电路进行了详细讨论,确保器件选择、电路设计符合要求;光电探测电路负责实现激光主波信号、激光回波信号的光电转换、增益调整、探测器温度、高压、控制电压状态遥测等功能,光电探测电路主要包括:恒流源电路、信号驱动电路、温度信号调理电路、贝塞尔滤波电路、单端转差分电路、接口电路等;数据处理以FPGA（现场可编辑门阵列）芯片为主控芯片,包括数据采集与数据合成两个模块,采用了子母板的设计形式,文中详细说明了各部分FPGA实现的功能并针对主要部分进行了仿真分析。接着,对接收机电路可靠性方面进行了分析。最后,对所设计系统进行了功能性验证测试及设计指标测试。测试结果表明满足设计指标要求及功能要求。本文所设计的全波形激光雷达接收系统在工程上有重要的应用价值。
徐帅[5]（2021）在《车辆CAN数据帧信号提取与分析研究》文中指出随着汽车电子化和智能化程度不断增加,车辆内电子组件间的通信也越来越复杂。CAN总线是车辆内各电子组件间重要的通信方式,车辆厂商一般对CAN数据帧内信号的解析格式严格保密,而获取CAN数据帧内信号的解析格式在车辆后装市场、渗透测试、入侵检测以及逆向工程等领域具有重要作用。现有研究工作基于CAN数据帧报文设计了信号提取方法,但没有考虑CAN数据帧字节间编码格式,导致小端字节序的跨字节信号被错误分割为多个信号,而且对提取的信号缺乏进一步分析,难以完成信号物理含义的标注。为此,本文设计了一套无监督的车辆CAN数据帧信号提取与分析系统,无需标注车辆状态,能够自动完成CAN数据帧字节间编码格式的估计,信号的比特位分割,信号的类别划分以及相似信号的聚类。本文主要工作如下:1.数据采集终端的设计与开发。明确车辆内数据采集需求,设计并开发了基于无线传输并支持CAN数据帧、模拟信号和电平信号多路采集的数据采集终端,利用数据采集终端采集实际车辆CAN数据并结合开源数据完成数据集的构建。2.无监督的CAN数据帧信号提取算法设计与实现。根据CAN数据帧内信号编码规范和编码特征,结合贪婪搜索,设计了无监督的CAN数据帧信号提取算法。实验结果表明该算法能够正确识别CAN数据帧字节间编码格式,并有效提升信号比特位分割的准确度。3.CAN数据帧信号类别划分与聚类算法设计与实现。提取信号后,根据各类别信号的编码特征设计了信号类别划分算法,并基于余弦相似度,对连续物理信号进行层次聚类,形象并且直观地展示了信号间相关关系,有助于信号物理含义的标注。4.集成平台开发与测试。设计并开发了 CAN数据帧采集与信号提取的集成软件平台,支持离线进行信号的提取,在线完成数据采集、信号解析与波形绘制。并对数据采集终端和集成软件平台进行整体测试,验证了数据采集终端和集成软件平台的功能和性能符合设计要求。
刘镇疑[6]（2021）在《面向汽车自动驾驶的模拟图像生成技术及应用研究》文中提出自动驾驶是汽车技术发展的主要方向,而以深度学习为代表、基于数据驱动的目标检测算法是自动驾驶感知系统的重要组成部分,在汽车自动驾驶领域取得了重要进展。使用车载相机采集的图像数据已经被广泛应用于基于深度学习方法的模型训练和目标检测,但也面临着一些问题:一方面,基于深度学习的目标检测方法依赖大量带有语义标签的数据。大量的图像数据采集不仅成本高昂、采集过程的安全性难以保障。而且,图像数据的人工标注也十分繁琐,不仅成本高、而且精度难以保障。这都严重制约着基于深度学习方法的自动驾驶感知算法的快速发展。另一方面,图像的观察角度或主体从人类变成了深度学习模型,深度学习方法的一个局限性是可解释性不强,因此如何针对深度学习模型对图像数据的需要进行图像采集系统的设计值得深入研究。近年来图像模拟技术日益成为了解决上述问题的有效手段:利用计算机模拟生成图像有其高效、安全和可自动完成像素级别精准标注等优势,可大幅减少路采数据成本高、安全难以保障、人工标注精度难以保障等诸多问题;另一方面,图像模拟可针对深度学习算法对图像数据的特征需求进行设计和优化。然而,现有的图像模拟技术还难以解决上述问题:1)目前主流的图像模拟技术还是以提升人类视觉系统感知效果为主,并不是以真实表达图像物理特性为目标,因此难以对图像的物理属性进行量化分析和提供有物理含义的参数;2)目前使用模拟图像作为训练集的深度学习模型在检测性能上仍与使用真实图像数据训练的模型有明显差距,如何提升模拟图像数据集的模型训练效果及感知性能仍是一个有待解决的问题。针对上述问题,本文主要开展了相应的研究并取得了以下几方面的研究成果:（1）提出了高物理真实度且可量化的图像模拟方法。本文采用了光线追踪的方式模拟了光子在场景中从光源发出到被相机传感器接收的过程:光子经过物体反射,相机光学模组的透射,抵达相机传感器表面的传播过程,同时模拟了光子在相机传感器成像的过程,包括光电转换,色彩滤波,光子噪声,器件噪声,模数转换,去马赛克及图像后处理的过程。本文使用有明确物理意义的参数控制从光子到图像的转换过程,并通过实验分别验证了模拟图像低阶特征（low-level feature）的物理准确性和高阶特征（highlevel feature）在深度学习模型上的有效性。该方法可同时满足面向深度学习方法的定量分析和参数化生成图像集的需求。（2）构建和开源了一个面向汽车自动驾驶的模拟图像集生成平台,以满足高逼真度场景构建和规模化生成图像集的需求。平台采用了德国航空航天中心开发的交通流仿真软件SUMO（Simulation of Urban Mobility）对场景中的交通参与物体（车辆,行人等）进行参数化控制,同时提出了SUSO（Simulation of Stationary Objects）的方法自动化地配置场景中的非交通对象（树木,楼房等）。针对高质量图像集生成对计算平台算力和存储空间的要求,本文采用容器编排平台Kubernetes规模化地使用云端的计算集群生成图像,对三维素材采用云数据库Flywheel进行高效地存储和管理。该方法为模拟图像集的生成、参数配置和深度学习模型的训练验证提供了高效手段。（3）提出了自动驾驶目标检测任务的图像质量评价标准:OD50（Object Distance at50%average precision—在平均精度为50%下的物体距离）。针对传统面向人类视觉系统的质量评价标准（MTF50和SNR）难以满足自动驾驶感知测试要求等问题,本文提出的OD50在平均精度（AP）的基础上增加了目标距离的维度（AP,Z）,更适用于自动驾驶的感知测试需求。针对深度学习算法可解释性差的问题,本文利用OD50评价标准和模拟图像集生成平台,进一步深入分析了相机成像的关键要素包括像素大小,色彩滤波阵列,传感器曝光算法和后处理算法等对深度学习算法的影响发现:对深度学习算法,成像过程影响较大的是曝光算法,而通常人类视觉系统更敏感的图像后处理算法对深度学习算法的检测准确性没有显着影响。（4）提高了模拟图像集到真实图像集上的泛化性能,解决了过去使用模拟图像训练的深度学习模型在真实场景中目标检测准确率不高的问题。通过深入研究基于深度学习算法在模拟和真实图像集之间训练测试的差距发现,在自动驾驶应用中,影响模拟图像集泛化性能的关键指标是:样本多样性、数据域差距,场景渲染质量和相机参数匹配等。最后,本文在泛化关键性指标的指导下生成了ISETAuto模拟图像集,并开展了基于深度学习的目标检测算法的模型训练,采用了自动驾驶常用的真实图像集KITTI和Cityscape对训练后的模型进行了测试,与目前具有领先水平的模拟图像集相比,本文提出的ISETAuto模拟图像集其检测结果的平均准确率分别提升了13%和40%,与真实图像集之间的泛化性能水平接近;因此本文提出的模拟图像生成技术可用于深度学习模型的训练,减少深度学习算法对大量真实路采图像的需求,对于加快汽车自动驾驶感知算法的研发具有重要意义。
林文华[7]（2020）在《基于TIADC技术高分辨率GPR系统设计与实现》文中研究表明近年来,道路损害的问题越来越严重,如何在不破坏道路结构、不影响车辆正常行驶速度的前提下,快速准确地获取路面和路面下的信息,从而掌握道路的质量和寿命周期,显得尤为重要。但目前国内外可用于道路检测的探地雷达系统,由于采样方式、采样率、脉宽、天线、笨重的机械结构等方面的限制,不能完全满足高速检测的要求。本文以克服这些缺陷为目标,设计开发了一套基于TIADC技术高分辨率探地雷达系统,具体工作包括:（1）基于雪崩三极管的开关特性设计了一款UWB脉冲生成电路,根据实际测试,该电路产生的脉冲信号宽度为2ns、信号幅度为11V。（2）为了解决传统TIADC失配误差等问题,本文基于TIADC技术提出了一种改进型数据采集系统。通过FPGA控制多相时钟选通,驱动高速ADC芯片实现对同一模拟信号的并行交替采样,将采集到的数据缓存在FIFO进行重组。采集系统以FPGA为核心,控制系统中各部分工作,包括SPI接口增益控制、多路采样时钟选通、数据缓存存储实现、UDP传输以及高速ADC控制,实现了探地雷达数据的采集、缓存和传输,通过UDP协议将采集到的探地雷达数据传输到计算机中后,可对保存的数据进行处理与分析,同时设计了基于QT的探地雷达界面显示,便于观察采集数据回波信号波形。（3）设计并制作了一种300MHz～2GHz的Vivaldi天线。测试结果表明,Vivaldi天线回波损耗优于-10d B,辐射效率最高可达到99%,天线的回波增益最高可达到9.2d B。基于上述技术,本文完成了整个GPR软硬件系统设计,包括UWB脉冲信号发生器、数据采集系统、天线、FPGA控制系统、上位机。实验结果表明本文设计的探地雷达系统具有高速探测目标体的能力,探地雷达系统采集回波数据所需时间仅为800ns,等效采样频率为5GHz,满足快速收集地下介质信息的需求。
胡凯叠[8]（2020）在《面向驾驶辅助技术融合算法的日志系统设计与实现》文中认为作为新一代驾驶辅助技术的核心,融合算法借助感知传感器和控制器实现了车外目标的精确定位和分类。这些目标信息帮助整车控制系统实现了车辆的安全行驶。融合算法作为一款嵌入式算法软件,在测试阶段通常使用硬件在环（Hardware In The Loop）（简称HIL）测试对它的功能进行验证和评估。传统的HIL测试使用昂贵的软硬件来模拟各种路况,这些路况最终被转化为传感器的电气信号用以模拟实际的感知数据并与控制器内的融合算法软件进行交互。基于开发成本的考虑,企业需要在没有HIL设备情况下构建一个轻量化、低成本的路况仿真环境用以测试融合算法。因此,本文设计了一款利用车况日志数据搭建虚拟路况的日志系统。论文的主要工作如下:首先,通过分析融合算法使用HIL设备时遇到的设备成本高、无法模拟复杂路况的问题,本文提出利用真实路况环境下车况日志数据构建虚拟路况的设计方案。车况日志数据指的是融合算法所使用的车内外传感器采集的真实路况数据。在此基础上根据融合算法所在系统的软硬件资源,提出了系统架构。日志系统采用上下位机架构,下位机软件与融合算法软件处于同一个控制器中,它负责采集、注入日志数据;上位机软件处于PC机端,它负责保存、发送日志数据和控制下位机。随后,通过研究主流融合算法硬件配置,定义了最小硬件系统。上位机使用VECTOR以太网数据收发器（VN5610）和PC,下位机以支持多核和MAC的英飞凌TC397微控处理器为核心,经由NXP的TJA1100HN车载以太网PHY收发器和SJA1105PEL交换机进行数据交互,用以解决日志数据传输时的带宽瓶颈问题。上位机软件使用CANoe平台进行设计开发,该平台与数据收发器（VN5610）无缝对接,能够方便进行以太网报文的收发;下位机软件遵照汽车开放系统架构（Automotive Open System Architecture）（简称AUTOSAR）,使用VECTOR公司的Davinci工具进行设计,有利于软件模块的开发和移植。之后,对整个系统进行了详细设计,其中包括下位机与融合算法软件的交互接口,主要涉及到车况、雷达探测点、跟踪片段和融合后数据的采集和注入方法;日志数据采集和注入时间点的同步;上下位机之间的日志数据传输,本文在用户数据报协议（User Datagram Protocol）（简称UDP）基础上增加了应答和重发机制实现了以太网报文的可靠传输;通过使用变化量压缩算法和行程长度压缩算法（Run Length Encoding）（简称RLE）对日志数据压缩以减少报文传输时间。除此之外,为了提高系统的实时性和安全性,本文基于AUTOSAR架构的嵌入式多核操作系统,实现了融合算法软件与下位机软件的并行化运行,在此基础上利用核间通信（Spinlock）解决了共享数据一致性问题。本文最后通过比较融合算法在实车路试和日志系统搭建的虚拟路况下所得到的输出结果,验证了日志系统的功能,证明了日志系统可以生成出拟真度较高的仿真环境（虚拟路况）。使用日志系统可以提高融合算法测试和开发人员分析问题,解决问题的效率。该系统能够适应未来汽车行业对融合算法测试的高要求。
王汉章[9]（2020）在《井中雷达中收采一体系统的研究与设计》文中研究说明井中雷达是探地雷达（GPR）分支中的一种。相比常规的只能应用在地表的探地雷达,其由于下放深度可控因此具有非常大的探测范围,并且能够对于异常地层多次重复测量来获取充足的数据。但也随之带来了一些需要考虑的实际问题,比如井管空间有限、系统内部互联不宜复杂等。本文依托实际的雷达测井项目,研究分析了井中雷达中的关键部分即收采一体系统的设计与实现。首先,通过对井中雷达工作原理与项目需求进行分析,摒弃了传统的将接收机和采集板分立的方案,而是把二者的主要功能集成在一起形成新的收采一体系统。在采集方式的选择上,鉴于满足采样指标而且采集数据量大以及引入误差小等原因选择了实时采集,并制定了详细的收采一体设计方案。其次,在具体的设计阶段按照信号流动的方向并参照需求分析,进行逐级逐模块的硬件电路搭建和FPGA逻辑设计。从接收天线送过来的信号在无源衰减电路和可控增益电路的作用下实现了较大范围的增益调节且步进值1dB,为方便ADC采样同时进行了单端转差分和共模匹配。到了高速采集部分,在硬件电路的基础上并通过FPGA对AD96XX和LMK048XX进行一系列的配置实现了JESD204B高速接口协议,而后进行了解映射和FPGA内部采集触发的实现。再次,关于雷达系统对信噪比要求较高并且测井数据量大不易上传（尤其针对项目中1000m以上井深的充满泥浆的油井环境中）的实际问题,结合理论分析分别采用脉冲积累和LZW无损压缩的方案使之得到改善。同时,完成了FPGA配置电路、系统供电电路以及地面控制系统等部分的设计,从而完善了整体的功能,由于本系统存在有高速信号和复杂供电所以还给出了PCB设计的注意事项。最后,在上述硬件系统加工出来之后对电源、时钟、信号接收和数据采集等电路与功能模块进行调试,确保整个收采一体系统可以完成项目预期的功能。随后还通过了采样率、增益调节、采集效果以及脉冲积累等指标的验证,并且将单独的收采系统与雷达的其它部分进行了联合测试,即开展井中雷达系统的地面联调实验,从而测试雷达整体的性能,可以发现各个单元均工作正常。
眭超亚[10]（2020）在《气象雷达故障诊断与健康管理关键技术研究》文中指出随着气候的多样变化和极端天气的频繁出现,农业领域对气象雷达的依赖越来越严重。气象雷达一般建立在人烟稀少的露天场所,各种天气对其损坏以及零配件的自然老化都影响着气象雷达的性能及正常业务的进行。目前,一般采取周期性的“定时维修”和出现故障后的“事后维修”等方式,此类策略浪费人力、财力,可靠性差。因此,有必要对气象雷达的故障诊断和健康管理进行研究,实现维修策略由“事后维修”、“定时维修”向预防性维修的转变,以提高维修效率,保证气象雷达运行能力。本文主要研究的具体工作包括:第一,根据气象雷达系统的组成以及工作原理,结合气象雷达故障历史数据,分析气象雷达的故障类型、故障时间、各类故障占比情况等,为后续的故障诊断提供支撑。同时梳理故障诊断与健康管理的理论知识,设计了针对气象雷达的开放式健康管理系统体系结构。第二,深入研究气象雷达伺服电机的故障诊断技术,利用四种方法,层层递进实现伺服电机故障的精确诊断,首先,在时域上人工提取信号特征,并把特征送入常规神经网络进行故障诊断;接着,采用对时间序列具有优良处理能力的LSTM长短时记忆网络来完成故障诊断;然后,结合人工提取的特征具有时间依赖性的特点,将其送入到LSTM网络,实现故障诊断;最后,利用Conv1D卷积神经网络对信号进行特征的自动提取,结合LSTM网络,提出Conv1DLSTM深度神经网络方法来进行故障诊断,该方法能同时兼具特征自动提取与时间依赖的特点。实验结果表明,Conv1DLSTM深度神经网络方法明显优于其它方法,能够很好地解决本项目中气象雷达伺服电机故障诊断问题。第三,气象雷达健康管理系统的设计和实现。针对全国范围内气象雷达实时数据采集时存在的各种问题,设计了数据采集、数据存储、数据挖掘与分析、数据可视化的四层气象雷达健康管理系统,针对每一层包含的功能和特性,进行了详细的技术需求分析,最终在数据采集层采用Kafka技术、数据存储层采用HDFS和Redis技术、数据挖掘与分析采用Spark实时计算框架、数据可视化层采用Django Web框架。在完成软件架构设计和技术选型后,搭建了测试系统,实现了模拟数据产生、实时数据接收、模型训练、模型诊断和数据展示等模块。
二、雷达数据采集与特征提取系统BIT设计与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、雷达数据采集与特征提取系统BIT设计与实现（论文提纲范文）
（1）基于路侧激光雷达的在途目标分类技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 侵入式目标分类技术研究现状 |
| 1.2.2 车载和机载目标分类技术 |
| 1.2.3 路侧目标分类技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 路侧LiDAR数据采集平台及点云微观特征解析 |
| 2.1 激光雷达设备介绍 |
| 2.1.1 RS-LiDAR-32基本参数 |
| 2.1.2 垂直视场角 |
| 2.2 数据采集平台及场景 |
| 2.2.1 数据采集平台 |
| 2.2.2 采集场景 |
| 2.3 点云微观特征解析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 目标点云分割获取与识别追踪方法 |
| 3.1 基于RANSAC算法的目标点云分割获取方法 |
| 3.1.1 自定义ROI感兴趣区域 |
| 3.1.2 RANSAC地面估计方法 |
| 3.1.3 PL3-RANSAC地面估计方法 |
| 3.1.4 实验结果与分析 |
| 3.2 基于3D密度聚类的目标识别算法 |
| 3.2.1 算法基本原理 |
| 3.2.2 主要参数分析 |
| 3.2.3 实验结果与分析 |
| 3.3 基于全局距离搜索的目标追踪方法 |
| 3.3.1 目标追踪算法步骤 |
| 3.3.2 算法参数分析 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 在途目标特征提取技术与数据库建立 |
| 4.1 在途目标类型划分 |
| 4.2 特征选择及提取方法 |
| 4.2.1 车辆外形信息分析 |
| 4.2.2 基于车辆侧面轮廓的分类特征选择 |
| 4.2.3 基于关联点云数最值的特征提取方法 |
| 4.2.4 实验结果与分析 |
| 4.3 SDUITC在途目标特征数据库 |
| 4.3.1 SDUITC数据库简介 |
| 4.3.2 SDUITC数据库建立过程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于SDUITC数据库的复合分类器研究 |
| 5.1 多种机器学习目标分类器 |
| 5.1.1 SDUITC样本特点与网格搜索选参 |
| 5.1.2 RF分类器 |
| 5.1.3 AdaBoost分类器 |
| 5.1.4 BPNN分类器 |
| 5.1.5 PNN分类器 |
| 5.1.6 SVM分类器 |
| 5.2 分类器预测评价与指标分析 |
| 5.2.1 基于算法原理的分类器优劣对比 |
| 5.2.2 分类器综合评价指标分析 |
| 5.3 复合分类器与性能优化 |
| 5.3.1 基于集成学习思想的RAPS复合分类器 |
| 5.3.2 特征衰减优化性能 |
| 5.3.3 归类目标优化性能 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）基于环境感知的无人船决策保障专家系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人船研究现状 |
| 1.2.2 环境感知技术研究现状 |
| 1.2.3 专家系统研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及方法 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 论文总体结构 |
| 2 无人船感知与控制网络构成 |
| 2.1 网络构成与设备选型 |
| 2.1.1 网络总体构成 |
| 2.1.2 设备选型 |
| 2.2 信息采集部分 |
| 2.2.1 固态雷达 |
| 2.2.2 AIS设备 |
| 2.2.3 高清摄像机 |
| 2.3 判断决策部分 |
| 2.3.1 工控机 |
| 2.4 反馈控制部分 |
| 2.4.1 主机、舵机 |
| 2.4.2 辅助控制设备 |
| 2.5 设备总连接图 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 无人船数据采集与主机控制 |
| 3.1 AIS数据采集与处理 |
| 3.1.1 数据解析 |
| 3.2 雷达数据采集与处理 |
| 3.2.1 图像采集 |
| 3.2.2 图像处理 |
| 3.3 视觉数据获取与控制 |
| 3.3.1 数据获取 |
| 3.3.2 反馈控制 |
| 3.4 主机数据获取与控制 |
| 3.4.1 数据获取 |
| 3.4.2 反馈控制 |
| 3.5 通信模块实现 |
| 3.5.1 服务端软件设计 |
| 3.5.2 客户端软件设计 |
| 3.5.3 关键技术 |
| 3.5.4 模块实现 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 专家系统设计实现 |
| 4.1 系统整体设计结构 |
| 4.2 搭建开发环境 |
| 4.2.1 实现功能交互 |
| 4.2.2 实现路由跳转 |
| 4.2.3 总体功能结构 |
| 4.3 建立推理规则框架 |
| 4.3.1 基本推理逻辑 |
| 4.3.2 推理结构定义 |
| 4.3.3 最终推理实现 |
| 4.4 系统整合与仿真测试 |
| 4.4.1 系统整合构建 |
| 4.4.2 推理仿真测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）基于电磁信号探测的吸波涂层无损检测实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外涂层检测研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本文的研究内容及结构 |
| 第二章 磁损耗型多层异质薄膜结构无损检测系统的设计方案 |
| 2.1 检测系统的具体需求分析 |
| 2.2 磁损耗型涂层检测的原理分析 |
| 2.2.1 传感器及信号调理电路需求分析 |
| 2.2.2 多通道同步采集系统需求分析 |
| 2.2.3 运动平台与机械固定结构需求分析 |
| 2.2.4 其他配套子系统需求分析 |
| 2.3 检测系统总体设计框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 检测模块总成设计与实现 |
| 3.1 传感器选型与信号通道设计 |
| 3.1.1 单传感器多通道信号输入输出的设计方案 |
| 3.1.2 传感器排布与检测路线设计 |
| 3.1.3 传感器性能测试与测试电磁性能测试 |
| 3.2 磁信号读取通道与信号调理电路设计 |
| 3.2.1 运算放大器模块设计方案 |
| 3.2.2 光电隔离器模块设计方案 |
| 3.3 供电与PCB接口组件解决方案 |
| 3.3.1 PCB电源模块设计方案 |
| 3.3.2 PCB接口组件设计与实现 |
| 3.4 传感器外壳屏蔽与工作模式转换设计 |
| 3.4.1 传感器外壳屏蔽设计 |
| 3.4.2 检测模式转换设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 传感器固定机构与检测系统运动机构 |
| 4.1 Z轴缓震结构需求分析与解决方案 |
| 4.2 传感器姿态微调结构需求分析与解决方案 |
| 4.3 传感器贴合状态分析与判断 |
| 4.4 运动平台解决方案 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 高速多通道数据采集系统和缺陷显示算法的设计方案 |
| 5.1 采样率与采样深度对缺陷检测的具体影响 |
| 5.2 数据采集设备需求分析 |
| 5.3 高速多通道数据采集系统的常用解决方案 |
| 5.4 高速多通道同步采集的实现方案 |
| 5.4.1 采样模式 |
| 5.4.2 AD功能 |
| 5.4.3 AD数据排列方式 |
| 5.5 数据处理与缺陷算法 |
| 5.5.1 信号降噪算法 |
| 5.5.2 缺陷显示算法 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统调试优化与测试分析 |
| 6.1 系统调试中问题及解决方案 |
| 6.2 检测系统最终状态 |
| 6.2.1 检测系统定型 |
| 6.2.2 检测样件 |
| 6.2.3 检测系统测试流程 |
| 6.3 系统指标测试结果分析 |
| 6.3.1 缺陷分辨率测试 |
| 6.3.2 缺陷显示算法与C扫图 |
| 6.3.3 检测系统其他功能指标 |
| 6.4 测试总结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 课题结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）全波形激光雷达数据采集技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及来源 |
| 1.2 国内外研究情况 |
| 1.2.1 国外研究情况 |
| 1.2.2 国内研究情况 |
| 1.2.3 发展趋势 |
| 1.3 论文章节结构 |
| 第2章 激光接收机方案设计 |
| 2.1 激光探测体制选择 |
| 2.2 课题功能指标要求分析 |
| 2.2.1 功能要求 |
| 2.2.2 性能要求 |
| 2.2.3 电路接口 |
| 2.2.4 设计流程 |
| 2.3 全波形测距工作时序 |
| 2.4 激光接收机系统构成 |
| 2.4.1 光电探测电路组件设计 |
| 2.4.2 数据处理电路组件设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 激光接收机电路设计 |
| 3.1 电路总体设计流程 |
| 3.2 光电探测电路及组件详细设计 |
| 3.2.1 波形信号采集探测器选择 |
| 3.2.2 光电探测电路设计 |
| 3.2.3 APD电源电路设计 |
| 3.3 激光信号处理器详细设计 |
| 3.3.1 数据采集电路设计 |
| 3.3.2 数据合成电路设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 FPGA软件设计 |
| 4.1 FPGA介绍 |
| 4.1.1 FPGA结构说明 |
| 4.1.2 FPGA的设计流程 |
| 4.2 串行总线通讯协议要求 |
| 4.2.1 三线串行遥控协议 |
| 4.2.2 三线串行遥测协议 |
| 4.3 数据采集软件设计 |
| 4.3.1 功能要求 |
| 4.3.2 程序功能划分 |
| 4.3.3 接口要求 |
| 4.3.4 软件接口 |
| 4.4 信号采集程序详细设计 |
| 4.4.1 时钟芯片的配置 |
| 4.4.2 AD芯片的软件设计 |
| 4.4.3 FPGA内部数据处理逻辑设计 |
| 4.4.4 APD及相关组件控制 |
| 4.5 数据合成软件设计 |
| 4.5.1 功能要求 |
| 4.5.2 程序功能划分 |
| 4.5.3 性能要求 |
| 4.5.4 接口要求 |
| 4.5.5 软件接口 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 电路可靠性设计 |
| 5.1 EMC设计 |
| 5.1.1 元器件选择 |
| 5.1.2 印制板设计 |
| 5.1.3 电缆选择 |
| 5.1.4 电源设计 |
| 5.1.5 EMC设计结论 |
| 5.2 静电防护设计 |
| 5.2.1 电路设计上采取的措施 |
| 5.2.2 在机箱设计上采取的措施 |
| 5.2.3 静电防护设计结论 |
| 5.3 冗余设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 接收机测试及误差分析 |
| 6.1 数据接收优化设计 |
| 6.1.1 问题现象 |
| 6.1.2 问题分析 |
| 6.1.3 解决措施 |
| 6.1.4 结果验证 |
| 6.2 系统功能验证 |
| 6.3 指标性能测试 |
| 6.3.1 采样速度测试 |
| 6.3.2 系统带宽测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（5）车辆CAN数据帧信号提取与分析研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关研究及研究现状 |
| 1.2.1 协议逆向研究 |
| 1.2.2 车辆CAN总线逆向研究 |
| 1.3 本文工作与章节安排 |
| 2 车辆内通信网络介绍 |
| 2.1 车辆内通信网络架构 |
| 2.2 CAN总线 |
| 2.3 SAE J1939 |
| 2.4 CAN通信矩阵 |
| 2.5 OBD Ⅱ |
| 2.6 本章小结 |
| 3 车辆CAN数据帧采集 |
| 3.1 车辆数据采集需求分析 |
| 3.1.1 数据采集终端功能需求 |
| 3.1.2 数据采集终端功能设计 |
| 3.2 数据采集终端设计 |
| 3.2.1 硬件电路设计 |
| 3.2.2 硬件PCB及外壳设计 |
| 3.2.3 软件设计 |
| 3.3 车辆CAN数据集构建 |
| 3.4.1 自测数据 |
| 3.4.2 开源数据 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 CAN数据帧信号提取算法设计与实现 |
| 4.1 CAN数据帧编码规范与编码特征 |
| 4.1.1 数据帧编码规范 |
| 4.1.2 数据帧编码特征 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.3 基于编码规范和翻转频率的信号提取算法 |
| 4.3.1 比特位翻转频率的确定 |
| 4.3.2 字节间编码格式的估计 |
| 4.3.3 比特位的分割 |
| 4.4 算法有效性验证 |
| 4.4.1 有效性验证方法 |
| 4.4.2 字节间编码格式估计方法有效性验证 |
| 4.4.3 信号提取算法有效性验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 CAN数据帧信号类别划分与聚类算法设计与实现 |
| 5.1 信号类别划分 |
| 5.1.1 信号类别 |
| 5.1.2 信号类别划分算法 |
| 5.2 连续物理信号聚类 |
| 5.2.1 信号相似性度量 |
| 5.2.2 层次聚类 |
| 5.2.3 连续物理信号聚类算法 |
| 5.3 算法有效性验证 |
| 5.3.1 信号类别划分有效性验证 |
| 5.3.2 连续物理信号聚类有效性验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 CAN数据帧采集与信号提取集成平台开发与测试 |
| 6.1 平台整体架构 |
| 6.2 数据采集软件模块 |
| 6.2.1 数据采集终端Wi-Fi配置 |
| 6.2.2 数据采集配置 |
| 6.2.3 采集数据传输 |
| 6.3 CAN数据帧信号提取模块 |
| 6.4 信号解析与可视化模块 |
| 6.5 终端与集成平台测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（6）面向汽车自动驾驶的模拟图像生成技术及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状及分析 |
| 1.3.1 模拟图像生成技术的研究现状 |
| 1.3.2 深度学习方法解释评价的研究现状 |
| 1.3.3 模拟图像泛化性能的研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第2章 模拟图像的生成技术研究 |
| 2.1 场景模拟方法研究 |
| 2.1.1 光源模拟 |
| 2.1.2 多频谱表征 |
| 2.1.3 材质反射模拟 |
| 2.1.4 三维物体构建 |
| 2.2 相机模拟方法研究 |
| 2.2.1 光学系统模拟 |
| 2.2.2 图像传感器模拟 |
| 2.2.3 图像后处理模拟 |
| 2.3 模拟图像生成系统搭建 |
| 2.3.1 三维几何建模 |
| 2.3.2 光线追踪 |
| 2.3.3 传感器模拟及后处理 |
| 2.3.4 代码示例与结果展示 |
| 2.4 模拟图像质量的实验验证 |
| 2.4.1 图像质量客观衡量标准 |
| 2.4.2 图像光学特性验证 |
| 2.4.3 图像频谱特性验证 |
| 2.4.4 图像噪声及强度特性验证 |
| 2.4.5 基于深度学习的图像特征验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 模拟图像集的生成平台搭建与评价方法研究 |
| 3.1 复杂场景规模化平台构建方法 |
| 3.2 基于云平台的规模化生成技术 |
| 3.2.1 基于云存储平台三维素材管理 |
| 3.2.2 基于云平台图像自动化生成管线 |
| 3.2.3 模拟图像集结果 |
| 3.3 模拟图像集质量评价研究 |
| 3.3.1 基于车辆检测任务的质量评价方法 |
| 3.3.2 传感器像素的影响分析 |
| 3.3.3 传感器曝光的影响分析 |
| 3.3.4 图像后处理的影响分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 模拟图像集的泛化性能研究 |
| 4.1 真实图像集之间的泛化性能研究 |
| 4.1.1 真实图像集之间的泛化性能对比分析 |
| 4.1.2 真实图像集域差距分析 |
| 4.2 模拟图像集之间的泛化性能研究 |
| 4.2.1 传感器像素尺寸的泛化性能分析 |
| 4.2.2 色彩滤波阵列的泛化性能分析 |
| 4.2.3 位元深度的泛化性能分析 |
| 4.2.4 传感器曝光算法的泛化性能分析 |
| 4.2.5 传感器的图像处理的泛化性能分析 |
| 4.3 模拟图像集到真实图像集的泛化性能研究 |
| 4.3.1 负样本的影响分析 |
| 4.3.2 数据多样性的影响分析 |
| 4.3.3 样本分布的影响分析 |
| 4.3.4 场景渲染参数的影响分析 |
| 4.3.5 相机参数的影响分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 面向自动驾驶的模拟图像集实验验证 |
| 5.1 模拟图像集的生成 |
| 5.2 实验结果与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结及展望 |
| 6.1 本文主要研究的创新性成果 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）基于TIADC技术高分辨率GPR系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1.论文背景及意义 |
| 1.2.国内外研究现状 |
| 1.3.论文主要工作及其内容安排 |
| 第二章 GPR系统原理及关键技术概述 |
| 2.1.电磁学理论 |
| 2.1.1 麦克斯韦方程 |
| 2.1.2 GPR技术参数 |
| 2.2.探地雷达系统综述 |
| 2.2.1 GPR工作原理 |
| 2.2.2 GPR结构综述 |
| 2.3.探地雷达系统关键技术综述 |
| 2.3.1 UWB脉冲信号发生器 |
| 2.3.2 超宽带雷达天线 |
| 2.3.3 回波信号数据采集技术 |
| 2.3.4 数据处理算法研究 |
| 2.4.本章小结 |
| 第三章 基于TIADC技术GPR控制系统设计 |
| 3.1.TIADC技术设计与电路实现 |
| 3.1.1 信号采样理论 |
| 3.1.2 TIADC技术原理 |
| 3.1.3 基于TIADC技术数据采集电路设计 |
| 3.2.基于TIADC技术的FPGA控制系统设计 |
| 3.2.1 SPI接口增益控制 |
| 3.2.2 多路采样时钟选通控制 |
| 3.2.3 数据缓存存储实现 |
| 3.2.4 UDP数据传输 |
| 3.2.5 高速ADC控制 |
| 3.3.本章小结 |
| 第四章 基于TIADC技术GPR实现与验证 |
| 4.1.GPR硬件系统设计 |
| 4.1.1 UWB脉冲信号发生器的设计与实现 |
| 4.1.2 探地雷达天线设计 |
| 4.1.3 电源转换电路 |
| 4.2.GPR软件系统设计 |
| 4.2.1 基于QT的GPR界面设计 |
| 4.2.2 探地雷达的信号处理算法研究 |
| 4.3.探地雷达系统验证与测试 |
| 4.3.1 FPGA仿真测试 |
| 4.3.2 系统结构测试与分析 |
| 4.4.本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1.工作总结 |
| 5.2.展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间获得的奖项 |
| 致谢 |
（8）面向驾驶辅助技术融合算法的日志系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究目标和内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 日志系统相关技术综述 |
| 2.1 ADAS介绍 |
| 2.1.1 基于数据融合技术的ADAS |
| 2.1.2 基于毫米波雷达和摄像头传感器的融合算法 |
| 2.1.3 ADAS总体架构 |
| 2.2 AUTOSAR架构介绍 |
| 2.3 车载以太网介绍 |
| 2.4 核间通信技术介绍 |
| 3 日志系统需求分析 |
| 3.1 系统需求概述 |
| 3.2 传统HIL系统的特点分析 |
| 3.3 用户需求分析 |
| 3.4 日志系统的设计目标 |
| 3.5 日志系统的功能性需求 |
| 3.6 日志系统的非功能性需求 |
| 3.7 可行性分析 |
| 3.7.1 经济效益分析 |
| 3.7.2 技术可行性分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 日志系统总体架构设计 |
| 4.1 日志系统设计方案 |
| 4.2 日志系统硬件架构 |
| 4.2.1 日志系统上位机硬件架构 |
| 4.2.2 日志系统下位机硬件架构 |
| 4.3 日志系统软件架构 |
| 4.3.1 日志系统下位机软件架构 |
| 4.3.2 日志系统上位机软件架构 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 日志系统下位机软件设计 |
| 5.1 日志系统下位机软件设计概要 |
| 5.2 Davinci系列工具简介 |
| 5.3 融合算法软件结构分析 |
| 5.4 采集和注入功能的实现 |
| 5.4.1 日志数据的定义 |
| 5.4.2 日志数据采集时间点的定义 |
| 5.4.3 日志数据注入时间点的同步 |
| 5.4.4 日志数据管理 |
| 5.4.5 日志数据的无损压缩 |
| 5.4.6 日志数据采集功能设计 |
| 5.4.7 日志数据注入功能设计 |
| 5.4.8 核间通信的设计 |
| 5.5 日志系统通信模块的实现 |
| 5.5.1 以太网通信的整体架构 |
| 5.5.2 以太网驱动层的配置 |
| 5.5.3 以太网协议栈TCPIP配置 |
| 5.5.4 套接字适配器So Ad配置 |
| 5.5.5 应用层通信模块的设计---UDP可靠传输 |
| 6 日志系统上位机软件设计 |
| 6.1 日志系统上位机软件设计概要 |
| 6.2 CANoe的配置 |
| 6.3 通信模块的设计 |
| 6.4 数据采集和注入功能模块的设计 |
| 6.5 日志数据管理功能的设计 |
| 6.6 传感器故障模拟功能的设计 |
| 7 调试与验证结果分析 |
| 7.1 测试目标和方法概述 |
| 7.2 DVTool介绍 |
| 7.3 日志系统的功能测试 |
| 7.3.1 搭建虚拟路况----图像比较 |
| 7.3.2 搭建虚拟路况----数据比较 |
| 7.3.3 搭建虚拟路况----结论 |
| 7.3.4 传感器故障模拟功能 |
| 7.4 日志系统的性能测试 |
| 7.4.1 车载以太网通信的延迟 |
| 7.4.2 Spinlock时间消耗 |
| 7.4.3 结论 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 工作总结 |
| 8.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（9）井中雷达中收采一体系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本论文的结构安排 |
| 第二章 井中雷达收采系统总体方案 |
| 2.1 井中雷达工作原理 |
| 2.2 收采系统需求分析 |
| 2.3 采集方案对比与分析 |
| 2.4 核心器件的选择 |
| 2.5 井中雷达收采系统总体设计方案 |
| 2.5.1 收采系统硬件电路总体方案设计 |
| 2.5.2 收采系统FPGA逻辑方案设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 信号通道电路设计与实现 |
| 3.1 信号调理通道研究与设计 |
| 3.1.1 无源衰减电路 |
| 3.1.2 多级放大电路 |
| 3.2 JESD204B协议原理 |
| 3.2.1 应用层 |
| 3.2.2 传输层 |
| 3.2.3 数据链路层 |
| 3.2.4 物理层 |
| 3.3 JESD204B接口设计与实现 |
| 3.3.1 发送端ADC设计 |
| 3.3.2 时钟电路设计 |
| 3.3.3 接收端FPGA设计 |
| 3.4 触发定位功能的设计与实现 |
| 3.4.1 解映射模块设计 |
| 3.4.2 触发点定位模块设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数据流处理与后端电路设计 |
| 4.1 基于脉冲积累的信噪比提升方法研究 |
| 4.1.1 脉冲积累的原理 |
| 4.1.2 脉冲积累的具体实现 |
| 4.2 基于FPGA的LZW无损压缩算法实现 |
| 4.2.1 LZW压缩算法 |
| 4.2.2 LZW算法的FPGA实现 |
| 4.3 井下后端电路设计 |
| 4.3.1 FPGA配置电路设计 |
| 4.3.2 电源模块设计与实现 |
| 4.3.3 系统PCB注意事项 |
| 4.4 地面控制系统设计与实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统调试及实验 |
| 5.1 硬件调试与分析 |
| 5.1.1 电源与时钟调试 |
| 5.1.2 信号调理通道调试 |
| 5.1.3 JESD204B仿真与调试 |
| 5.2 系统性能验证 |
| 5.2.1 采样率与采集效果验证 |
| 5.2.2 可调增益验证 |
| 5.2.3 信噪比和有效位数验证 |
| 5.2.4 脉冲积累功能验证 |
| 5.2.5 无损压缩仿真验证 |
| 5.2.6 井中雷达系统地面联调实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 课题研究结论 |
| 6.2 课题展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（10）气象雷达故障诊断与健康管理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断与健康管理研究现状 |
| 1.2.2 雷达故障诊断研究现状 |
| 1.2.3 深度学习在故障诊断中的应用 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 2 气象雷达故障诊断理论与健康管理系统框架 |
| 2.1 气象雷达简介 |
| 2.2 气象雷达故障分析 |
| 2.2.1 气象雷达故障分类 |
| 2.2.2 气象雷达故障时间及原因分析 |
| 2.3 气象雷达故障诊断理论基础 |
| 2.3.1 气象雷达故障的基本特点 |
| 2.3.2 气象雷达故障诊断的方法 |
| 2.4 气象雷达健康管理系统 |
| 2.4.1 健康管理系统完成的功能 |
| 2.4.2 融合型数据处理流程 |
| 2.4.3 健康管理系统体系结构 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于深度学习的气象雷达伺服电机故障诊断 |
| 3.1 伺服电机数据准备 |
| 3.2 基于神经网络的故障诊断 |
| 3.2.1 神经网络介绍 |
| 3.2.2 时间序列信号特征提取 |
| 3.2.3 基于时域特征的神经网络故障诊断 |
| 3.3 基于LSTM长短时记忆网络的故障诊断 |
| 3.3.1 循环神经网络的引入 |
| 3.3.2 BPTT算法 |
| 3.3.3 LSTM长短时记忆网络 |
| 3.3.4 基于LSTM网络的故障诊断 |
| 3.4 基于Conv1D_LSTM的故障诊断 |
| 3.4.1 Conv1D_LSTM算法设计 |
| 3.4.2 Conv1D_LSTM网络模型特点 |
| 3.4.3 Conv1D_LSTM故障诊断结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于Spark的气象雷达实时大数据健康管理系统设计与实现 |
| 4.1 气象雷达健康管理系统设计 |
| 4.1.1 气象雷达健康管理系统面临的技术问题 |
| 4.1.2 气象雷达健康管理系统架构与技术选型 |
| 4.1.3 实际部署方案的考虑 |
| 4.2 气象雷达健康管理系统实现 |
| 4.2.1 模拟数据生产模块 |
| 4.2.2 实时数据接收模块 |
| 4.2.3 模型训练模块 |
| 4.2.4 实时诊断与预测模块 |
| 4.2.5 数据展示模块 |
| 4.3 结果展示 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
四、雷达数据采集与特征提取系统BIT设计与实现（论文参考文献）
- [1]基于路侧激光雷达的在途目标分类技术研究[D]. 宋彦颉. 山东大学, 2021
- [2]基于环境感知的无人船决策保障专家系统研究[D]. 高楷. 大连理工大学, 2021(01)
- [3]基于电磁信号探测的吸波涂层无损检测实现[D]. 张国骥. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]全波形激光雷达数据采集技术研究[D]. 陈宇. 北华航天工业学院, 2021(06)
- [5]车辆CAN数据帧信号提取与分析研究[D]. 徐帅. 浙江大学, 2021(01)
- [6]面向汽车自动驾驶的模拟图像生成技术及应用研究[D]. 刘镇疑. 吉林大学, 2021(01)
- [7]基于TIADC技术高分辨率GPR系统设计与实现[D]. 林文华. 南京邮电大学, 2020(03)
- [8]面向驾驶辅助技术融合算法的日志系统设计与实现[D]. 胡凯叠. 上海交通大学, 2020(01)
- [9]井中雷达中收采一体系统的研究与设计[D]. 王汉章. 电子科技大学, 2020(01)
- [10]气象雷达故障诊断与健康管理关键技术研究[D]. 眭超亚. 成都大学, 2020(08)