一、自适应时间比例同步算法（论文文献综述）
宋昊明[1]（2021）在《时间敏感网络中时间同步算法研究》文中研究说明时间敏感网络（Time-Sensitive Network,TSN）为新一代实时通信网络数据传输提供了解决方案。在多元化通信设备、海量数据传输需求的复杂网络环境中,如何在提高网络时间同步精度,减少节点同步过程导致的能量损耗,是目前TSN时间同步算法研究的难点与热点。同时,有线主网+无线子网的TSN结构为一种分布式通信网络模型,适用于信息物理系统的实时数据传输。本文针对TSN时间同步中时钟频率偏移、同步随机误差等因素带来的同步精度差问题,以及因同步过程中造成能量消耗过大的问题,分别提出改进卡尔曼滤波（Kalman filtering,KF）的高精度时间同步算法和TSN低能耗时间同步算法,用于提高网络同步精度和降低网络同步能耗。本文主要工作如下:（1）针对工业控制网络中设备间时间同步精准性差、信息传输延时大等问题,研究一种改进KF的TSN时间同步优化算法。首先,引入时钟频率因子建立精确时间偏差机制,降低因时钟偏移带来的同步误差,解决网络从节点的时钟偏差;其次,构建卡尔曼自适应神经滤波过程,提高时间同步精度、减少持续性误差。最后,通过仿真实验与传统的同步方法进行多维度对比,在大于3层的网络层级中本文所提算法提高了 100ns的同步精度,同时在50轮同步后算法稳定性提升了1倍。仿真结果表明本文所提算法能有效提高网络设备节点间的时间同步精度与稳定性。（2）针对TSN时间同步过程造成的网络能耗问题,提出一种低能耗时间同步优化算法。把网络分成有线主网和无线子网,并在子网中建立多Sink节点优化路由结构;针对有线主网提出了一种周期动态优化算法;对于多Sink节点网络,选用分层同步算法,其主、次网络分别采用参数估计优化算法以及单双向混合同步算法完成时间同步。在仿真实验中,有线网络在控制1μs同步精度下,牺牲同步精度可减少近50%的同步资源损耗;在无线子网中,当增加100节点时,时间同步算法的节能性提高了 9.2%。仿真结果表明,所提算法不仅具有较好的同步精度,更在路由和同步两个过程中降低了网络能耗。（3）TSN时间同步算法的精度和能耗实验验证。选用两块FET1028开发板、20个CC2530传感器节点搭载TSN时间同步网络模型,分别在实验室和操场环境下进行同步精度和同步能耗参数测量,通过在有线主网和无线子网搭载改进算法进行对比实验验证。实验结果表明,本文所提改进算法在实际实时通信网络中是可行的,并在同步效果上表现出了很好的性能。图[42]表[5]参[68]
邓皓[2]（2021）在《面向雾计算的智能分析服务运行支撑系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着人工智能、大数据、物联网、5G等智能技术与产品的融合和发展,人类的各项活动所需要的服务也日趋复杂和智能,催生出智能视频监控、电子医疗、智慧城市、智能交通等诸多智能分析服务。智能分析服务通常需要大量的感知数据和计算资源,运行计算密集型机器学习算法,并需要实时处理反馈结果。若使用传统的云计算中心模式来支撑其运行,必然会带来较大的服务响应延迟、用户体验质量差等问题。而雾计算作为云计算的延伸,通过将计算力从云中心下沉至雾边缘设备,可以有效地解决智能分析服务响应时间长,以及边缘网络的传输带宽压力大等问题。本文结合雾计算边缘网络环境的特点,重点研究智能分析服务在边缘网络上运行所需解决的两个关键问题,分别是如何优化智能分析服务的感知数据采集流程,以及如何设计智能分析服务的边缘网络部署方案,并在此基础上完成了面向雾计算的智能分析服务运行支撑系统的设计与实现。第一个关键问题是在智能分析服务的输入数据采集流程中,针对时序感知数据采集中数据冗余、产生海量数据传输量等问题,本文通过引入雾-端协同预测机制来压缩边缘网络中信息冗余度高的数据传输量,并进一步细化上述机制中阈值研究,提出一种基于时空相关性的雾-端自适应同步算法,该算法能结合时序采集数据的时间连续性和感知终端的空间部署相关性,动态调整每个感知终端所对应的同步等待时长,从而减少雾-端协同预测机制的误判率,提高服务数据采集流程的鲁棒性。实验结果表明,该算法能减少约30.68%的误判率。第二个关键问题是,为了将复杂的智能分析服务部署到资源有限的边缘设备上,本文设计了一种基于改进Kernighan-Lin算法的服务边缘部署算法,能够在异构的边缘设备群中动态求解智能分析服务计算逻辑图的最优划分个数,并选择合适的边缘设备集合来完成服务的部署,尽可能得出一个减少服务整体运算时间的部署策略,进而降低服务响应时延。实验结果表明,该算法能减少约18.59%的服务整体运算时间。本文首先阐述了整体课题研究的背景和实际意义,分析了国内外学术界对这个课题的研究现状。接着对整个智能分析服务运行支撑系统的需求进行分析,并提出系统需要实现的两个关键技术问题,进行了研究并解决。然后在此基础上,对本文所述的面向雾计算的智能分析服务运行支撑系统的架构和功能模块进行了设计与实现,对模块内部的类与接口进行了详细的介绍。最后对系统的部署与测试进行了说明,并对论文的工作进行了简要的总结与展望。
杨宇[3]（2021）在《设备密集场所共址干扰数字域抑制关键技术研究》文中提出同频段通信设备在有限区域内同时进行信号收发,密集分布的设备间同频干扰严重降低了通信质量,必须消除同频共址干扰才能保障正常通信。为了解决上述问题,本文研究了同频共址干扰的数字域干扰对消技术。考虑无线信道的快速时变特性和硬件平台的实现复杂度约束,论文设计了一种低复杂度的数字域共址干扰自适应抑制结构,具体工作如下:第一,系统分析了同频共址干扰应用场景,推导了数字域共址干扰对消算法的数学模型。考虑到接收信号与参考信号的相对延时,设计了双滑动时间同步算法并验证其可行性。同时为了实现数字域实时干扰抑制,采用了基于递推最小二乘算法的自适应滤波算法进行干扰信号重建和对消。理论分析和仿真结果表明,基于射频前端反馈的数字域干扰抑制结构,能够有效抑制非线性以及射频通道的量化噪声。第二,分析和验证了工程非理想因素对同频共址干扰抑制性能的影响。对时间同步算法中的干噪比、相关长度以及对消算法中的遗忘因子、期望信号功率、分数延时、同步偏移和滤波器阶数等工程非理想因素进行仿真验证。仿真结果表明,当参考干扰干噪比不低于50d B,接收干扰干信比20d B,期望信号信噪比10d B,同步偏移量在1个符号以内、遗忘因子不低于0.9999时,干扰抑制度可达到30d B左右,同时期望信号信噪比的恶化不超过3d B。第三,完成数字域共址干扰抑制的硬件实现以及性能测试。详细分析了各个核心模块的结构设计和状态转移过程,以及布局布线后的硬件资源消耗。在实验室环境搭建了系统平台,完成了共址干扰抑制性能测试。测试结果表明,实际抑制性能相比理论极限恶化小于5d B,产生原因是定点数据位宽以及测试设备非理想因素的影响。论文的研究成果,可为近距离密集分布的混合无线通信网,以及承载有密集电磁波收发设备的飞机、军舰、军事指挥车等平台上的无线通信数据链的设计,提供理论支撑。
申冰冰[4]（2021）在《NC-OFDM通信系统的同步技术研究与实现》文中研究指明在认知无线电的背景下,NC-OFDM通信系统成为了最具有发展前景的通信体制,它不仅具有传统OFDM通信系统的优点,还具有整合非连续频谱资源进行数据传输的特点,这也使其成为一种有效的抗干扰手段。本文重点研究了NC-OFDM系统中的同步技术,为了在干扰环境中部分子带可用时仍能够进行正常的数据传输,提出了一种基于非连续ZC序列的同步算法,并基于NI-USRP平台采用Lab VIEW FPGA编程方式进行了实现和性能测试。本文第二章介绍了信道模型以及瞄准式窄带干扰、部分带噪声干扰和多音干扰等典型干扰样式;阐述了NC-OFDM系统原理,设计了系统参数以及帧格式;提出了基于非连续ZC序列的同步方案,分析了同步序列的选取方式,并给出了同步序列结构设计。本文第三章研究了基于非连续ZC序列的NC-OFDM系统同步技术,旨在当NC-OFDM系统中有90%子带被干扰时,仍能满足系统可靠的同步性能。首先提出了一种基于非连续ZC序列的定时同步算法,给出了其同步捕获和定时估计原理,分析了同步捕获性能和定时同步性能,仿真结果表明:在AWGN信道和EVA衰落信道下,当有90%子带被干扰时,在Es N0分别为3d B和14d B时捕获概率大于99%,虚警概率小于10-3;本章还研究了基于DFT插值的频偏估计算法,可对（7）-fs 2,f s2（8）范围内的频偏进行有效估计,仿真结果表明:AWGN信道无干扰环境下,频偏估计的NRMSE性能几乎接近克拉美罗界,当有90%子带被干扰时,频偏估计的NRMSE性能与克拉美罗界相差1d B左右;它们均在SNR?2d B时,NRMSE<10-3。本文第四章给出了基于NI USRP平台的NC-OFDM同步链路实现方案。首先介绍了USRP平台XC7K410T芯片的FPGA内部结构与资源,简述了采用Lab VIEW FPGA对其进行开发的方式。接着重点给出了所研究的同步算法实现方案,对于定时同步,主要给出了滑动相关运算、平均功率运算、峰值捕获以及定时输出的实现方法;对于频率同步,主要给出了寻找最大频点、计算插值器以及采用DDS IP核进行频偏补偿的实现方法。最后,基于USRP平台对设计的同步算法进行了同步性能的实际测试。实测结果表明,无干扰环境下同步捕获性能实测与仿真相差1d B左右,频偏估计性能相差0.6d B;干扰环境下,同步捕获性能实测与仿真相差1～2d B左右,频偏估计性能相差1d B左右,差异来源于浮点与定点之间的精度差异以及器件带来的误差。
王财全[5]（2021）在《无线端对端通信的软硬件协同设计研究与实现》文中提出随着移动通信技术的不断发展,如何提高无线通信中数据的可靠性一直是通信领域的热点。本文以无线端对端通信应用场景为背景,采用了软硬件协同设计的方法,利用64阶正交振幅调制（Quadrature Amplitude Modulation,QAM）信号于ZC706开发板上实现了两个通信端点的端到端数据传输,具体实现的内容如下。首先论文实现了WINDOWS与ZC706之间的直接内存存取（Direct Memory Access,DMA）的逻辑部分开发,用于PC的上位机与开发板之间进行数据的交互;并利用Modelsim对高速串行计算机扩展总线标准（Peripheral Component Int erconnect Express,PCIE）的数据收发逻辑进行了仿真。且根据ZC706的PCIE接口特性对所设计的驱动进行了装载以及逻辑代码的测试。其次,论文针对基带处理中的各关键模块进行了算法的设计,主要对闭环反馈结构的Gardner符号同步环路、极性判决（Polarity Decision,PD）以及判决导向（Decision Directed,DD）算法的联调载波同步环路进行了功能上的仿真。除此之外,论文设计了一种64QAM基带数据接收机的实现方案,利用了ZYNQ可扩展平台的高灵活控制性,对数据解调链路进行了实现方案的软硬件功能划分,主要内容包括:（1）处理系统（processing system,PS）端完成数据的高精度符号同步,为后续载波同步提供高准确度的最佳采样点数据。（2）数据的其他模块由可编程逻辑（programmable logic,PL）端完成,主要包括基带数据调制电路、以及载波同步等解调模块。（3）PS与PL端的数据交互接口,数据采用块随机存储器（Block Random Access Memory,BRAM）存取,控制信号采用通用I/O端口（GeneralPurpose Input/Output Ports,GPIO）。采用软硬件协同的数据接收链路方案充分利用了PL的并行计算以及PS高精度的特点,能同时兼顾数据的处理速度以及可靠度,提高无线端对端通信系统的误码率性能。最后,对整个通信系统的各模块进行了整合,数据由一台PC经PCIE发送给ZYNQ开发板,通过AD9361软件无线电平台进行射频信号的收发,接收到的数据存在DDR3中,数据解调后又通过PCIE链路传递给接收方PC端,以完成整个通信过程。最终的测试表明,在有线信道以及部分无线信道条件下,系统能较为准确的实现64QAM信号的数据传递。
牛晓园[6]（2020）在《基于相干光通信系统的反馈式自适应同步算法的研究》文中研究表明随着信息科技的发展和互联网的普及应用,人们对大容量通信传输的需求日渐提高。相干光通信由于具有高灵敏度、高频谱利用率,并且采用高阶调制技术有效地提高了系统的信道容量,故在长距离传输中得到了广泛的应用。在相干光通信系中,原始信号在经过光纤传输后不仅存在幅度衰减,还会存在由于光纤线性和非线性效应引起的信号畸变,因此在接收端需要采用相应的算法进行补偿以完成对原始信号的再生与恢复。为了准确地恢复出原始信号序列,恢复发送的时钟是首要任务。因此,同步时钟信号的质量直接影响后续的载波恢复以及误码率（bit errorrate,BER）等性能。本文将针对相干光通信中的同步技术及相关的算法进行理论推导、仿真分析和实验研究。论文主要研究工作如下:（1）提出自适应均衡优化的定时恢复环路。本文对相干光通信进行了系统分析,对接收端各个模块进行了深入研究,其中包括时钟恢复模块、色散补偿模块、偏振复用等关键技术的研究。对反馈式定时恢复环路中涉及的技术进行了详细研究,即插值滤波器、定时误差检测器、数控振荡器、环路滤波器等。本文在传统的时钟恢复环路及定时误差检测算法的基础上,在色散补偿前引入基于递归最小二乘（recursive least square,RLS）算法实现的自适应均衡技术对信道噪声进行自适应滤波以减少非平稳噪声的干扰。（2）提出反馈式自适应分相误差检测算法。本文对不同的定时误差检测算法进行了对比研究,分析了各个算法的优缺点,在Gardner算法的基础上提出反馈式自适应分相误差检测算法。该算法通过计算相邻符号是否同相,采取不同的误差检测算法来确定误差值。同时与比例积分相结合,将上一时刻的误差值作为当前误差判定的参考,可以有效地解决误差过度调节问题,达到降低系统的误差抖动及提高系统传输性能的效果。（3）提出联合信道均衡的系统同步方案。本文在原有的光纤通信系统基础上,联合信道均衡技术构建了一套完善的时钟恢复系统。通过对色度色散、偏振模色散的深入分析,在时钟恢复环路中添加色散补偿及偏振模补偿消除光纤线性效应对时钟信号提取的影响。对传输链路分析确定影响时钟恢复主要因素,并通过相应补偿算法,如频偏估计、盲均衡算法等进行补偿。此外,本文通过在定时误差检测前添加消除相位干扰措施,提高时钟恢复的准确率。
谢渊[7]（2020）在《分布式环境轨迹预测算法研究与实现》文中指出轨迹预测技术在现实中应用广泛。特别是随着大数据时代的到来,利用分布式数据训练轨迹预测模型已经成为了轨迹预测技术的研究重点。当前一般采用分布式神经网络框架训练轨迹预测模型,然而,分布式神经网络框架存在诸如通信效率低下、模型准确率不理想等问题,使得基于分布式数据的轨迹预测算法不能达到理想的训练速度和模型准确率。本文针对在分布式环境下,轨迹预测模型训练收敛效率及准确率偏低的问题,重点攻关基于分布式神经网络的轨迹预测模型框架性能瓶颈,提高轨迹预测模型的收敛速度和准确率。重点工作及创新点如下:（1）提出自适应梯度压缩算法。神经网络在分布式环境训练中,各计算节点间需要传输大量的中间梯度,随着计算节点单机优化效率的提高,网络传输成为了影响分布式神经网络训练效率的主要因素。因此,需要对传输的梯度进行压缩以缩短分布式神经网络训练的时间。但是,传统的梯度压缩算法通常不能有效的动态调节压缩比,因此无法同时兼顾模型准确率与训练效率两个维度的平衡。因此,本文针对神经网络模型训练的特点,动态感知模型收敛的进程,对梯度压缩率进行自适应调整,在最小的准确率降低代价下,尽可能提高模型的收敛速度。通过实验证明,该算法在网络通信代价较大的环境中,有较高的可行性。（2）提出自组织分组动态混合同步算法。不同计算节点间的通信步调直接影响模型训练的精度和速度。目前的通信算法主要有同步通信、异步通信和混合通信三种,其中同步通信算法拥有最高的模型准确率,异步通信算法拥有最高的模型训练速度。在保证准确率的基础上,如何高效利用所有计算节点的计算性能是通信算法的重点研究方向。本文在传统通信算法的基础上,结合自适应梯度压缩算法提出自组织分组动态混合同步算法,通过感知模型训练时集群状态,动态调节通信方案,提高模型的收敛速度。（3）搭建高性能分布式轨迹预测模型系统。在上述两种算法的基础上,搭建高性能分布式轨迹预测模型系统,该系统集成了计算节点管理、任务管理、模型预测等多种功能,通过可视化的方式与系统使用者交互,对节点运行情况、任务完成情况和模型性能等信息进行可视化展示。
王志涛[8]（2019）在《大规模智能网联汽车协同控制的并行计算方法》文中进行了进一步梳理网联化的智能汽车具有超距感知、信息共享的特点,相比于孤立的智能汽车,可以进一步提升交通性能。基于信息共享的协同控制是发挥智能网联汽车优势的关键,依托云控平台的集中式控制是一种协同控制的技术方案。然而由于多车之间求解空间互相耦合,随着车群规模增长,计算量急剧增加。现有优化算法求解时间多为多项式复杂度,实时性无法保证。针对该问题,本文提出了一种基于车群系统约束解耦,适用于大规模智能网联汽车协同控制的同步并行计算方法;针对计算节点无法同步更新的并行计算网络,构建了无需协同更新的异步并行算法,同时证明了算法的收敛性。首先,构建了智能网联汽车协同控制的集中式优化问题。基于图论建立了智能网联汽车空间交互拓扑及云平台并行计算网络结构。以此为基础,构造车群系统冲突约束,并从个体全局路径规划与群体局部路径跟踪两个层面入手建立目标函数,将问题构建为集中式有限时域最优控制问题。其次,基于交替方向乘子法（ADMM）提出了求解集中式最优控制问题的同步并行计算方法。利用泰勒展开对集中式优化问题中的非凸约束进行处理,将问题近似为标准凸优化问题;通过引入一致性约束,将问题构建为一致性优化问题;最后基于ADMM框架对问题进行分解,使得优化求解并行进行,提升了大规模协同控制问题求解的计算效率。然后,对同步并行算法进行改进,提出了无需节点协同更新的异步并行计算方法。根据计算网络中节点拓扑关系,利用信息保留方案构建了异步更新机制。为了证明所提出异步算法的收敛性,首先证明同步并行算法为Douglas-Rachford分解法的一种特例,之后从该分解法角度分析异步算法,并利用随机变量收敛性质证明了所提出的异步算法具有收敛性及线性收敛速度。该异步算法使得并行计算方法可以应用于无法同步更新的网络。最后,通过三种典型多车协同场景对提出的协同控制并行算法进行验证,在4–900的车辆规模下,证明了相比于集中式计算方法,同步并行算法可以将计算复杂度从多项式级别降低到常数级,同时证明了异步算法在非协同更新网络下仍有相同的计算复杂度及线性收敛速度。
段培豪[9]（2019）在《测控接收机综合基带算法研究与实现》文中指出在运载火箭测控、深空测控、卫星中继测控等各类航天测控终端和地面设备中,为了满足不同任务的需要,传统方案针对每种任务的信号体制设计一套测控设备。这就需要在研制时对任务中要求的调制类型、载波频率、符号速率、编码方式、帧结构等参数进行定制,开发对应的功能模块。若同时兼容多个任务种类,就会导致设备功能模块数量多、体型大、通用化程度不高,因此研究同时适应多种任务的测控综合基带接收机具有重要意义。论文针对多任务地面测控站或检测站的综合基带需求,围绕测控接收机的基带系统展开研究,具体内容如下:（1）设计了支持扩频和非扩频两种模式的测控接收机的基带方案,重点设计了伪码同步、载波同步、位同步、帧同步等算法。方案具有硬件平台小型化、基带算法综合化等特点。（2）针对伪码捕获阶段的最佳门限设定问题,在固定门限和基于噪声功率的自适应门限算法基础上,设计了一种基于信噪比的自适应门限算法。仿真结果表明,基于信噪比的自适应门限算法相比其他两种算法提高了捕获过程的检测概率。（3）针对测控系统中的长码捕获问题,提出了短码引导下的多路并行长码捕获算法,以实现对长码的快捕获。分析表明,四路并行捕获方案的平均捕获时间相比改进前极大缩短,以较少的硬件资源开销换取了捕获速度的极大提高。（4）设计了扩频和非扩频模式下的载波同步方案。扩频模式下,先利用时频二维搜索算法完成伪码捕获并减少频偏,再启动锁频环完成残余频差的补偿,最后由锁相环完成载波相位的跟踪。非扩频模式下,先用FFT算法完成载波频偏捕获,将载波频偏牵引至较小偏差范围后,开启COSTAS环路进行载波相位的跟踪。通过对两种模式中鉴相算法的研究表明,反正切鉴相比硬判决鉴相算法收敛速度更快,但反正切鉴相算法硬件资源消耗更多。（5）设计了基于Gardner算法的位定时同步算法,详细设计了定时误差检测、插值滤波器、内插控制器。该算法完成了定时误差检测,选用分段式抛物线的方式实现了插值滤波器。仿真结果表明,该方法能够完成多速率信号的位同步。此外,还设计了适应不同的编译码方式、信号码型条件下的帧同步算法架构。（6）在FPGA平台上使用Verilog HDL语言编程实现了综合基带算法,并进行了关键算法模块的功能验证和总联测试。测试结果表明,各项指标均满足设计要求,共消耗英特尔Stratix IV EP4SE820的68%硬件逻辑资源。
夏晗雄[10]（2019）在《面向钢结构探伤的无线传感器网络置信加权时间同步研究》文中研究说明针对传统有线结构损伤检测布线繁琐、成本高且存在检测盲区的问题,本文以多机器人为载体,构建基于移动无线传感器网络的钢结构损伤检测系统,可实现无盲区检测。但是基于无线传感网络的损伤检测需要多机器人节点同步采集,而多机器人自组网属于分布式系统,各节点由于系统时钟的初始时间不同、晶振工艺存在误差以及钢结构环境的干扰等因素,各机器人节点之间存在时间不同步的现象。此外钢结构损伤检测需要长时间的监测,而机器人节点携带的电源有限,因此必须在满足高精度时间同步的基础上,实现无线传感器网络的节能优化。针对面向钢结构探伤的无线传感器网络时间不同步和能量开销大的问题,在洪泛时间同步算法的基础上,分别针对时间同步误差、传感器节点的节能优化展开研究工作,主要研究工作和成果如下:首先,针对钢结构环境对无线传感器网络的干扰导致异常同步数据的问题,在洪泛时间同步算法的基础上,对线性回归表内的同步偏差进行参数估计,进而实现回归表内数据的可信度分析,利用置信区间剔除异常时间同步数据。但置信区间内的数据并不能完全消除环境干扰引起的误差,故采用随机加权平均算法,建立时钟漂移率数据表,动态解算加权系数,实现时钟漂移率的稳定性优化,从而拟合有效数据,提高时间同步算法的稳定性和容错性。在理想和异常情况下,对FTSP算法和改进FTSP算法进行仿真,结果表明改进算法较于原算法具有更好的容错能力和同步精度。其次,对无线传感器网络进行节能优化。在网络层面,针对洪泛时间同步算法全网节点洪泛广播能耗大的问题,引入父节点过滤机制,将节点分为主动节点和被动节点,从而消除冗余广播节点,实现节能优化,提高网络性能。优化后的时间同步算法对节点的失效具有更好的鲁棒性。在节点层面,引入能量动态管理,针对机器人节点工作进程,设计节点工作模式,通过动态切换节点状态,降低了无效功耗。然后,以Telosb节点和TinyOS操作系统为研究平台,进行无线传感器网络微秒级时间同步测试。实验结果表明,基于改进的洪泛时间同步算法的同步精度完全满足钢结构损伤检测的要求,而且在异常干扰的情况下,具有更好的容错性。最后,为了进一步开发具有更好性能的无线传感器节点,以CC2530节点和ZStack协议栈为平台进行毫秒级时间同步测试。为以后进一步开发基于多探伤机器人的无线传感网络钢结构损伤检测系统奠定了基础。
二、自适应时间比例同步算法（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、自适应时间比例同步算法（论文提纲范文）
（1）时间敏感网络中时间同步算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 课题研究发展及现状 |
| 1.2.1 TSN时间同步协议发展 |
| 1.2.2 TSN时间同步算法研究现状 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 2 TSN时间同步算法简介 |
| 2.1 TSN技术简介 |
| 2.2 TSN网络模型 |
| 2.2.1 TSN结构网络模型 |
| 2.2.2 TSN时间网络模型 |
| 2.3 时间同步算法原理 |
| 2.3.1 最佳主时钟算法 |
| 2.3.2 时间同步算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于改进KF的时间同步算法 |
| 3.1 同步精确性分析 |
| 3.2 高精度时间同步优化算法 |
| 3.2.1 建立同步时钟模型 |
| 3.2.2 时间同步偏差算法 |
| 3.2.3 KF同步修正算法 |
| 3.2.4 改进KF优化算法 |
| 3.3 仿真结果与分析 |
| 3.3.1 实验参数设定 |
| 3.3.2 同步精度仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 低能耗时间同步算法 |
| 4.1 同步能耗分析 |
| 4.2 低能耗时间同步优化算法 |
| 4.2.1 周期动态优化算法 |
| 4.2.2 多Sink节点优化路由算法 |
| 4.2.3 分层同步算法 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.3.1 周期动态优化算法仿真 |
| 4.3.2 分层同步算法仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 时间同步算法实验 |
| 5.1 实验平台搭建 |
| 5.1.1 TSN有线网络同步实验平台 |
| 5.1.2 TSN无线网络同步实验平台 |
| 5.2 同步精度实验验证 |
| 5.2.1 实验部署与设计 |
| 5.2.2 实验验证与数据分析 |
| 5.3 低能耗实验验证 |
| 5.3.1 实验部署与设计 |
| 5.3.2 实验验证与数据分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（2）面向雾计算的智能分析服务运行支撑系统的设计与实现（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 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织与结构 |
| 第二章 相关技术简介 |
| 2.1 雾计算架构 |
| 2.2 Docker微服务技术 |
| 2.3 数据采集传输量压缩的相关技术 |
| 2.3.1 基于数据压缩的方案 |
| 2.3.2 基于数据预测的方案 |
| 2.4 Kernighan-Lin算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 需求分析 |
| 3.1 系统概述 |
| 3.2 核心功能性需求 |
| 3.2.1 服务管理 |
| 3.2.2 数据管理 |
| 3.2.3 部署管理 |
| 3.2.4 资源管理 |
| 3.3 非核心功能需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于雾-端协同预测机制的传输量压缩设计 |
| 4.1 总体流程 |
| 4.2 基于雾-端协同的预测机制 |
| 4.2.1 网络架构 |
| 4.2.2 机制设计 |
| 4.3 基于时空相关性的雾-端自适应同步算法 |
| 4.3.1 问题分析 |
| 4.3.2 问题定义 |
| 4.3.3 算法描述 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 基于雾-端协同的预测机制的实验分析 |
| 4.4.3 基于时空相关性的同步时长自适应算法的实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于改进Kernighan-Lin的服务边缘部署设计 |
| 5.1 场景分析 |
| 5.2 问题定义 |
| 5.3 算法描述 |
| 5.3.1 总体流程 |
| 5.3.2 服务划分策略 |
| 5.3.3 启发式的多目标移动决策 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.4.1 实验环境 |
| 5.4.2 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总体设计 |
| 6.1 系统总体架构 |
| 6.2 分布式部署架构介绍 |
| 6.3 系统关键功能模块介绍 |
| 6.3.1 服务管理模块 |
| 6.3.2 部署管理模块 |
| 6.3.3 数据管理模块 |
| 6.3.4 资源管理模块 |
| 6.4 系统典型工作流程 |
| 6.4.1 雾边缘网络中感知数据的采集和压缩流程 |
| 6.4.2 雾边缘网络中智能分析服务部署方案的设计流程 |
| 6.4.3 智能分析服务的启动流程 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 详细设计 |
| 7.1 服务管理模块详细设计 |
| 7.1.1 类图及接口说明 |
| 7.1.2 典型场景说明 |
| 7.2 数据管理模块详细设计 |
| 7.2.1 类图及接口说明 |
| 7.2.2 典型场景说明 |
| 7.3 部署管理详细设计 |
| 7.3.1 类图及接口说明 |
| 7.3.2 典型场景说明 |
| 7.4 资源管理详细设计 |
| 7.4.1 类图及接口说明 |
| 7.4.2 典型场景说明 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 系统部署与测试 |
| 8.1 测试环境与部署 |
| 8.2 系统测试 |
| 8.3 测试结果分析 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 论文工作总结 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（3）设备密集场所共址干扰数字域抑制关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 主要数学符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究工作与贡献 |
| 1.3 论文结构及内容安排 |
| 第二章 共址干扰抑制技术研究现状 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 共址通信系统概述 |
| 2.2.1 通信系统耦合度 |
| 2.2.2 共址干扰原因分析 |
| 2.3 被动共址干扰抑制研究现状 |
| 2.3.1 天线收发隔离 |
| 2.3.2 共址滤波 |
| 2.3.3 天线极化 |
| 2.4 主动共址干扰抑制研究现状 |
| 2.4.1 时域干扰对消 |
| 2.4.2 频域干扰对消 |
| 2.4.3 预编码干扰对消 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 共址干扰抑制需求分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 应用场景和结构分析 |
| 3.3 性能需求分析 |
| 3.3.1 干扰指标分析 |
| 3.3.2 处理损失指标 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 共址干扰抑制算法设计与仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 共址干扰信号模型 |
| 4.2.1 发射信号模型 |
| 4.2.2 接收信号模型 |
| 4.3 共址干扰信号时间同步 |
| 4.4 共址干扰重建与对消 |
| 4.5 链路仿真与性能分析 |
| 4.5.1 仿真链路结构 |
| 4.5.2 时间同步仿真分析 |
| 4.5.3 RLS自适应滤波仿真与分析 |
| 4.5.4 仿真链路小结 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 共址干扰抑制FPGA设计实现与验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 设计平台与资源汇总 |
| 5.3 物理层核心模块设计 |
| 5.3.1 干扰产生模块 |
| 5.3.2 数字上变频 |
| 5.3.3 数字下变频 |
| 5.3.4 时间同步模块设计 |
| 5.3.5 干扰重建模块 |
| 5.4 资源消耗分析 |
| 5.5 共址干扰测试分析 |
| 5.5.1 测试条件 |
| 5.5.2 接收信号频谱测试 |
| 5.5.3 时间同步单元测试 |
| 5.5.4 干扰抑制性能测试 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 下一步工作的建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（4）NC-OFDM通信系统的同步技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 主要技术研究现状 |
| 1.2.1 NC-OFDM系统的研究现状 |
| 1.2.2 NC-OFDM同步技术的研究现状 |
| 1.2.3 技术小结 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 NC-OFDM同步方案设计 |
| 2.1 信道模型与干扰样式 |
| 2.1.1 信道模型 |
| 2.1.2 干扰样式 |
| 2.2 NC-OFDM系统原理和参数设计 |
| 2.2.1 NC-OFDM系统原理 |
| 2.2.2 系统参数 |
| 2.2.3 帧格式设计 |
| 2.3 基于非连续ZC序列的NC-OFDM同步方案设计 |
| 2.4 基于非连续ZC序列的自适应同步序列设计 |
| 2.4.1 同步序列的选取 |
| 2.4.2 同步序列长度设计 |
| 2.4.3 同步序列结构设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于非连续ZC序列的NC-OFDM系统同步技术研究 |
| 3.1 同步偏差对OFDM系统性能的影响 |
| 3.1.1 符号定时偏差对系统的影响 |
| 3.1.2 载波频率偏差对系统的影响 |
| 3.2 基于非连续ZC序列的定时同步算法研究 |
| 3.2.1 OFDM传统定时同步算法原理概述 |
| 3.2.2 基于非连续ZC序列的定时同步算法原理 |
| 3.2.3 干扰对定时同步的影响 |
| 3.3 基于DFT插值的频偏估计算法研究 |
| 3.3.1 传统的频偏估计算法原理概述 |
| 3.3.2 基于DFT插值的频偏估计算法原理 |
| 3.3.3 干扰对频偏估计的影响 |
| 3.4 同步性能仿真分析 |
| 3.4.1 无干扰环境 |
| 3.4.2 瞄准式干扰 |
| 3.4.3 部分带噪声干扰 |
| 3.4.4多音干扰 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于NI-USRP平台的NC-OFDM同步实现方案设计 |
| 4.1 NI-USRP平台及FPGA开发方式 |
| 4.1.1 NI-USRP平台介绍 |
| 4.1.2 LabVIEW FPGA模块开发方式 |
| 4.2 同步链路实现方案 |
| 4.2.1 同步序列的生成实现方案 |
| 4.2.2 定时同步实现方案 |
| 4.2.3 频偏估计实现方案 |
| 4.3 实现中的经验与问题总结 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 NC-OFDM系统同步性能测试 |
| 5.1 测试系统搭建 |
| 5.2 同步性能实测 |
| 5.2.1 无干扰环境同步性能实测 |
| 5.2.2 干扰环境同步性能实测 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 全文总结及展望 |
| 6.1 本文主要贡献 |
| 6.2 未来研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（5）无线端对端通信的软硬件协同设计研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高阶QAM技术发展现状 |
| 1.2.2 定时同步技术发展现状 |
| 1.2.3 载波同步技术发展现状 |
| 1.2.4 PCIE高速接口发展现状 |
| 1.3 论文的结构安排 |
| 第二章 端到端通信的架构及原理描述 |
| 2.1 系统整体架构 |
| 2.2 QAM调制解调基带算法设计 |
| 2.2.1 加扰及解扰 |
| 2.2.2 差分编解码及星座映射 |
| 2.2.3 脉冲成型及匹配滤波 |
| 2.3 锁相环同步技术原理介绍 |
| 2.3.1 锁相环基本结构 |
| 2.3.2 环路滤波器参数设计 |
| 2.4 PCIE开发工具介绍 |
| 2.5 基于AD9361 的软件无线电平台 |
| 2.5.1 AD9361 内部结构 |
| 2.5.2 AD9361 寄存器配置 |
| 2.6 数据的采集与存储 |
| 2.6.1 MIG IP核配置 |
| 2.6.2 MIG IP核读写时序 |
| 2.6.3 DDR3 读写控制电路 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 PCIE高速接口的软硬件实现 |
| 3.1 PCIE总线协议 |
| 3.1.1 PCIE协议分层 |
| 3.1.2 PCIE协议的TLP包 |
| 3.1.3 存储器读写TLP |
| 3.1.4 完成包CPLD |
| 3.2 PCIE IP核配置及使用 |
| 3.2.1 IP核基本配置 |
| 3.2.2 BAR空间 |
| 3.2.3 PCIE中断 |
| 3.3 PCIE的 BMD逻辑代码实现 |
| 3.3.1 PCIE接收引擎 |
| 3.3.2 PCIE发送引擎 |
| 3.3.3 PCIE中断处理模块 |
| 3.4 BMD控制器的配置时序 |
| 3.4.1 存储器写时序 |
| 3.4.2 DMA数据读写时序 |
| 3.5 PCIE驱动开发 |
| 3.5.1 DMA操作命令控制 |
| 3.5.2 DMA中断 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 64QAM基带链路的软硬件实现 |
| 4.1 Gardner定时同步算法实现 |
| 4.1.1 PS与PL的数据交互接口 |
| 4.1.2 内插滤波器 |
| 4.1.3 Gardner误差检测算法 |
| 4.1.4 环路滤波器 |
| 4.1.5 插值控制器 |
| 4.1.6 Gardner定时同步C语言实现 |
| 4.1.7 Gardner定时同步仿真 |
| 4.2 载波同步环路的实现 |
| 4.2.1 载波同步鉴相算法原理 |
| 4.2.2 载波同步仿真分析 |
| 4.2.3 载波同步环路的FPGA实现 |
| 4.3 信道盲均衡 |
| 4.3.1 均衡滤波器 |
| 4.3.2 盲均衡算法的设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 端到端系统的测试与分析 |
| 5.1 端对端通信的测试环境搭建 |
| 5.1.1 端对端通信的实物架构 |
| 5.1.2 系统测试参数及方案说明 |
| 5.2 PCIE模块通信测试 |
| 5.2.1 PIO通信测试 |
| 5.2.2 DMA通信测试 |
| 5.3 DDR3 读写电路测试 |
| 5.4 有线信道下QAM传输测试 |
| 5.4.1 AD9361 射频发送测试 |
| 5.4.2 定时同步测试 |
| 5.4.3 载波同步测试及信道均衡仿真 |
| 5.4.4 帧头检测及解扰 |
| 5.5 无线信道下QAM传输测试 |
| 5.5.1 定时同步测试 |
| 5.5.2 载波同步及均衡仿真 |
| 5.5.3 帧头检测及解扰 |
| 5.6 端对端系统的性能分析 |
| 5.7 问题分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）基于相干光通信系统的反馈式自适应同步算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本论文章节安排 |
| 第二章 高速相干光通信系统组成及核心技术 |
| 2.1 高速相干光通信系统的构成 |
| 2.2 正交归一化及自适应均衡技术 |
| 2.2.1 正交归一化 |
| 2.2.2 RLS自适应均衡技术 |
| 2.3 时钟恢复技术及算法 |
| 2.4 信道均衡技术 |
| 2.4.1 色散补偿 |
| 2.4.2 频率偏移估计 |
| 2.4.3 载波相位恢复 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 时钟恢复环路及定时误差检测算法 |
| 3.1 时钟同步结构及优化 |
| 3.1.1 前馈式同步结构 |
| 3.1.2 反馈式同步结构 |
| 3.1.3 优化的同步方案 |
| 3.2 时钟恢复算法 |
| 3.2.1 STR算法 |
| 3.2.2 Godard算法 |
| 3.2.3 Gardner算法 |
| 3.3 自适应分相同步方案 |
| 3.3.1 自适应分相同步算法 |
| 3.3.2 自适应分相同步算法处理流程 |
| 3.3.3 自适应分相同步算法仿真及性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 联合信道均衡的系统同步方案 |
| 4.1 相干光传输系统设计与实现 |
| 4.2 色度色散补偿及仿真 |
| 4.3 偏振均衡及频偏估计算法 |
| 4.3.1 偏振信道均衡算法 |
| 4.3.2 频偏估计及仿真 |
| 4.4 CMA盲均衡算法 |
| 4.5 载波及相位恢复 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文研究内容总结 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（7）分布式环境轨迹预测算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 轨迹预测算法研究现状 |
| 1.2.2 分布式神经网络研究现状 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 相关理论与技术 |
| 2.1 神经网络模型 |
| 2.1.1 神经网络基本结构 |
| 2.1.2 神经网络参数优化理论 |
| 2.1.3 长短时记忆神经网络LSTM |
| 2.2 分布式神经网络技术 |
| 2.2.1 分布式神经网络基本架构 |
| 2.2.2 分布式神经网络关键技术 |
| 2.3 本章小节 |
| 第三章 自适应梯度压缩算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 现有梯度压缩算法分析 |
| 3.2.1 梯度压缩算法 |
| 3.2.2 梯度稀疏化算法带来的问题 |
| 3.3 自适应梯度压缩算法 |
| 3.3.1 指数衰减梯度压缩算法 |
| 3.3.2 自适应梯度压缩算法 |
| 3.4 实验与结果分析 |
| 3.4.1 数据集及实验环境 |
| 3.4.2 实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 自组织分组动态混合同步算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 现有分布式通信算法分析 |
| 4.3 自组织分组动态混合同步算法 |
| 4.3.1 自适应梯度压缩算法 |
| 4.3.2 自组织分组动态混合同步算法 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 分布式环境轨迹预测算法研究与实现 |
| 5.1 系统概述 |
| 5.2 总体设计 |
| 5.3 详细设计 |
| 5.3.1 节点管理引擎 |
| 5.3.2 分布式轨迹预测引擎 |
| 5.3.3 Web可视化模块 |
| 5.4 系统展示 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（8）大规模智能网联汽车协同控制的并行计算方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 多车集中控制求解研究现状 |
| 1.2.1 直接求解方案 |
| 1.2.2 序贯求解方案 |
| 1.3 并行优化算法研究现状 |
| 1.3.1 分布式次梯度法(DSM) |
| 1.3.2 交替方向乘子法(ADMM) |
| 1.3.3 其他并行优化算法 |
| 1.4 本文研究工作 |
| 第2章 协同控制集中式建模 |
| 2.1 网联汽车交互关系及计算网络 |
| 2.1.1 网联汽车交互关系建模 |
| 2.1.2 云平台并行计算网络设计 |
| 2.2 协同控制问题构建 |
| 2.2.1 独立全局路径规划 |
| 2.2.2 集中式协同路劲跟踪问题构建 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 大规模协同控制同步并行计算方法 |
| 3.1 优化问题凸化 |
| 3.1.1 避撞约束的线性化 |
| 3.1.2 非线性模型的线性化 |
| 3.2 耦合约束分解 |
| 3.2.1 一致性优化问题介绍 |
| 3.2.2 一致性优化问题构建 |
| 3.3 基于ADMM的并行求解算法 |
| 3.3.1 ADMM具体介绍 |
| 3.3.2 并行算法 |
| 3.3.3 迭代停止条件及收敛性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 异步并行算法及收敛性分析 |
| 4.1 网络异步计算 |
| 4.2 异步并行算法 |
| 4.2.1 异步算法描述 |
| 4.2.2 异步并行算法分析 |
| 4.3 异步算法收敛性分析 |
| 4.3.1 临近点算法 |
| 4.3.2 Douglas-Rachford 分解法 |
| 4.3.3 收敛性证明 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 仿真与验证 |
| 5.1 仿真环境 |
| 5.2 多车协同仿真 |
| 5.3 同步算法性能仿真 |
| 5.3.1 收敛性能测试 |
| 5.3.2 计算效率测试 |
| 5.4 异步算法性能仿真 |
| 5.4.1 收敛性能测试 |
| 5.4.2 计算效率测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）测控接收机综合基带算法研究与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 测控接收机技术研究现状 |
| 1.2.2 测控接收机基带算法研究现状 |
| 1.3 论文主要内容和结构 |
| 2 课题相关理论基础 |
| 2.1 数字下变频技术 |
| 2.1.1 正交下变频结构 |
| 2.1.2 复乘变频结构 |
| 2.1.3 数控振荡器结构 |
| 2.2 扩频通信技术基础 |
| 2.3 信号模型理论基础 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 测控接收机基带方案与关键算法 |
| 3.1 系统要求与整体方案 |
| 3.1.1 主要技术要求 |
| 3.1.2 系统整体设计方案 |
| 3.2 扩频模式下伪码同步算法 |
| 3.2.1 短码捕获 |
| 3.2.2 短码跟踪 |
| 3.3 扩频模式下关键算法及改进 |
| 3.3.1 伪码捕获自适应门限算法 |
| 3.3.2 短码引导长码捕获 |
| 3.3.3 短码引导长码捕获改进算法 |
| 3.4 扩频模式下载波同步算法 |
| 3.4.1 载波频偏和相位误差对伪码相关峰值的影响 |
| 3.4.2 载波同步设计 |
| 3.5 非扩频模式下载波同步算法 |
| 3.5.1 基于FFT的频偏估计算法原理 |
| 3.5.2 载波相位同步算法 |
| 3.5.3 鉴相方法的分析 |
| 3.6 位同步算法 |
| 3.6.1 定时误差检测器的设计 |
| 3.6.2 插值滤波器的设计 |
| 3.6.3 内插控制器的设计 |
| 3.7 帧同步算法 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 测控接收机基带算法的FPGA设计 |
| 4.1 系统开发平台介绍 |
| 4.1.1 系统开发软件介绍 |
| 4.1.2 系统硬件平台介绍 |
| 4.2 数字下变频电路的实现 |
| 4.2.1 数字正交下变频 |
| 4.2.2 复乘变频 |
| 4.3 伪码同步模块 |
| 4.3.1 短码捕获 |
| 4.3.2 短码跟踪 |
| 4.3.3 短码引导长码捕获 |
| 4.4 载波同步模块 |
| 4.4.1 扩频模式载波同步 |
| 4.4.2 非扩频模式载波同步 |
| 4.5 位同步模块 |
| 4.6 算法资源消耗及系统测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A作者在攻读学位期间参加的科研工作 |
| B作者在攻读学位期间参加的科技竞赛 |
| C学位论文数据集 |
| 致谢 |
（10）面向钢结构探伤的无线传感器网络置信加权时间同步研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 基于无线传感器网络的结构损伤检测研究综述 |
| 1.2.1 国外研究现状分析 |
| 1.2.2 国内研究现状分析 |
| 1.3 无线传感器网络时间同步研究综述 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 面向钢结构探伤的无线传感器网络时间同步 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 钢结构探伤机器人系统 |
| 2.2.1 系统整体架构 |
| 2.2.2 钢结构损伤检测无线传感器网络时间同步 |
| 2.2.3 钢结构损伤检测无线传感器网络鲁棒性要求 |
| 2.2.4 钢结构损伤检测无线传感器网络节能优化 |
| 2.3 时钟建模 |
| 2.3.1 连续时钟模型 |
| 2.3.2 离散时钟模型 |
| 2.4 无线传感器网络时间同步算法 |
| 2.4.1 基于接收者-接收者的时间同步机制 |
| 2.4.2 基于发送者-接收者的双向时间同步机制 |
| 2.4.3 基于发送者-接收者的单向时间同步机制 |
| 2.5 洪泛时间同步算法 |
| 2.5.1 根节点动态选举机制 |
| 2.5.2 多跳分层策略 |
| 2.5.3 时钟漂移的线性回归补偿 |
| 2.5.4 FTSP算法运行机制 |
| 2.5.5 FTSP算法缺陷 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于置信加权FTSP时间同步算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 同步消息传递时延分析 |
| 3.3 FTSP算法时延补偿 |
| 3.4 基于置信加权的FTSP算法优化 |
| 3.4.1 基于置信区间的异常数据检测机制 |
| 3.4.2 基于随机加权平均的稳定性优化 |
| 3.4.3 基于置信加权的异常数据检测机制 |
| 3.5 时间同步算法仿真分析 |
| 3.5.1 理想情况下的单跳时间同步 |
| 3.5.2 异常情况下单跳时间同步 |
| 3.5.3 理想情况下多跳时间同步 |
| 3.5.4 异常情况下多跳时间同步 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 钢结构探伤机器人系统节能优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 无线传感器网络节能优化策略 |
| 4.2.1 传感器节点级节能优化策略 |
| 4.2.2 传感器网络级节能优化策略 |
| 4.2.3 传感器系统级节能优化策略 |
| 4.3 FTSP算法的节能优化 |
| 4.3.1 冗余节点优化 |
| 4.3.2 时间同步算法的节能优化仿真 |
| 4.4 无线传感器节点能耗分析 |
| 4.5 无线传感器节点节能优化 |
| 4.5.1 传感器节点工作状态划分 |
| 4.5.2 钢结构探伤机器人节点工作模式设计 |
| 4.5.3 动态能量管理建模 |
| 4.5.4 能耗仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 无线传感器网络时间同步实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 微秒级时间同步实验平台搭建 |
| 5.2.1 硬件平台 |
| 5.2.2 软件平台 |
| 5.2.3 置信加权FTSP算法的实现 |
| 5.3 微秒级时间同步实验分析 |
| 5.3.1 Telosb节点时钟同步误差测试 |
| 5.3.2 异常情况下时间同步误差测试 |
| 5.3.3 多跳网络时间同步误差测试 |
| 5.4 毫秒级时间同步实验 |
| 5.4.1 CC2530 硬件平台和ZStack协议栈 |
| 5.4.2 毫秒级时间同步测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 4 发明专利 |
| 学位论文数据集 |
四、自适应时间比例同步算法（论文参考文献）
- [1]时间敏感网络中时间同步算法研究[D]. 宋昊明. 安徽理工大学, 2021(02)
- [2]面向雾计算的智能分析服务运行支撑系统的设计与实现[D]. 邓皓. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]设备密集场所共址干扰数字域抑制关键技术研究[D]. 杨宇. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]NC-OFDM通信系统的同步技术研究与实现[D]. 申冰冰. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]无线端对端通信的软硬件协同设计研究与实现[D]. 王财全. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]基于相干光通信系统的反馈式自适应同步算法的研究[D]. 牛晓园. 北京邮电大学, 2020(05)
- [7]分布式环境轨迹预测算法研究与实现[D]. 谢渊. 电子科技大学, 2020(07)
- [8]大规模智能网联汽车协同控制的并行计算方法[D]. 王志涛. 清华大学, 2019(02)
- [9]测控接收机综合基带算法研究与实现[D]. 段培豪. 重庆大学, 2019(01)
- [10]面向钢结构探伤的无线传感器网络置信加权时间同步研究[D]. 夏晗雄. 浙江工业大学, 2019(02)