基于RFID车-车通信的防碰撞预警系统设计

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针对路边侧方位停车起步或车门开启时存在与道路上行驶车辆发生碰撞的问题,设计了基于无线射频识别(RFID)车车通信的防碰撞预警系统。停放车辆通过传感器收集自身转向车轮转动和车门开闭状态的数据,采用RFID技术将收集到的数据信息传输至附近道路的行驶车辆,经道路行驶车辆的电子控制单元(ECU)安全判别后,决定是否生成预警或相应驾驶辅助操作。经实验室模型车试验,验证了该系统的有效性。
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针对小型无人机威胁低空领域且在复杂电磁环境下难识别的问题,提出了一种基于卷积神经网络的信号识别算法。首先,分析了无人机应用背景下直接序列扩频信号的特性,并采用短时傅里叶变换获取信号时频特征;然后,利用提出的能量阈值降噪法降低时频特征中噪声成分;最后,设计了卷积神经网络用于分类识别。仿真结果表明,该算法在信噪比为-6 dB时可达到0.97的识别率,具备较强的鲁棒性和低信噪比环境适应性,其性能显著优于传统算法。