海底通訊系統
關注創建者：烏衣巷 創建時間：2017-03-04
海底通訊系統的視頻教程
汽車電子系統的通訊基石-CAN總線
車載電子設備帶給我們方便的背后其實是一套龐大且復雜的網絡系統在接收、分析我們的操作指令，并通過電子信號傳達指令到終端的車載電子設備，反饋到我們眼前就是各種各樣的自動化動作。而這一網絡系統被我們統稱為車載網絡。這之中最常見的便是CAN-控制器區域網絡。
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海底通訊系統的實例教程
未來，裝備了人造“大腦”的智能聲吶系統，將猶如一位經驗豐富的老水手，具備很強的環境適應能力。如果將其應用于海戰系統，可幫助戰斗人員增強對未知環境的適應性。它既可使海上作戰系統繞開環境信息缺乏的阻礙，利用有限聲學數據還原目標的聲學特征，有效實現水下目標定位，又能在聲學情報與實際環境出現差異時，通過智能聲吶定位技術，修正先驗信息中出現的誤差。
如今，在機器學習與聲吶技術這一新興學科交叉方向，其研究呈現出方興未艾之勢，推動著智能聲吶研究進入快速發展階段。
高分辨水下成像，讓聲吶“明察秋毫”
智能聲吶系統要在大海中“明察秋毫”，僅有聰慧的“大腦”還不夠，同時還要有一雙看得清、辨得明的“慧眼”，實現對水下目標高分辨成像。
于是，科學家將具有高分辨成像的合成孔徑雷達技術引入聲吶系統，并將側掃聲吶與合成孔徑聲吶結合在一起。這樣，就給智能聲吶系統添上一雙明察秋毫的“慧眼”，具有了水下高分辨成像的本領。
側掃聲吶技術采用傳統的回聲測深原理，具有探測速度快、目標定位快的優勢。與普通聲吶不同的是，它向海底發射的探測聲波呈扇形，并在海底形成長條形投射區。隨著聲吶設備在探測中不斷移動，海底目標就能像拼圖一樣被細分成許多塊，一一捕捉目標的細節特征及高度信息。在這張“拼圖”上，既有捕獲的海底不同物體的形貌特征，又能幫助人們識別探測目標的種類，如同陽光灑在大地上所呈現的色彩繽紛的光學世界一樣。
不僅如此，它還能根據不同探測目的，選擇不同頻率的發射波束，對不同物質、不同頻率聲波產生不同的散射強度，使漆黑的海底也能變得“五彩斑斕”。
展開 本例為一束激光從地基激光器出發傳輸到近地軌道上的一個轉換鏡上。轉換鏡將激光反射到一個聚焦鏡上，然后這束光打到大氣層內部一個低海拔的目標上。根據Kolmogorov模型，假設目標值的半徑為10cm，就可以計算大氣像差。本例中包含了激光擴束器像差、轉換鏡上的像差以及聚焦鏡上的像差。
大氣模型假設的波陣面光譜功率為（忽略內部和外部的尺寸限制）：
其中是波陣面的光譜功率，r0為可視參數，f是空間頻率，L0是外部尺寸，Li是內部尺寸，這些參數的單位分別為rad，m，m-1。由于大氣像差和光束擴束器的像散，斯特列爾比SR=0.34。經過一個激勵器影響半徑為4.0cm的自適應鏡校正后，斯特列爾比為0.87。經過全程傳播到達目標后，光斑直徑為50cm，剩下56%的能量，相對于沒有自適應鏡時能量的22%，有了明顯的提高。由于沒有考慮大氣對光學元件散射效應的衰減效應，所以實際中傳輸到的光更加少。
###激光器光束初始化
set/alias/off
wavelength/set 1 .48 # 設置激光器波長
array/set 1 256 # 設置計算初始矩陣大小
units/s 1 .1
gauss/c/c 1 1 1.25 # 定義高斯光束
clap/cir/con 1 1.25
energy/norm 1 1. # 能量歸一化設置
set/density 64 # 設置畫圖線條密度
title 1: starting laser distribution
plot/watch ex26_1.plt
plot/liso nsl=64 xr=1.5 yr=1.5 # 繪制激光束初始強度曲線
####激光器初始光束相位分布如圖1所示：
圖1激光器光束初始分布
##光束擴束器（20X）模擬
mirror
展開 圖1.地對空激光通信系統示意圖
表1.關鍵參數
###激光器光束初始化
set/alias/off
wavelength/set 1 .48 # 設置激光器波長
array/set 1 256 # 設置計算初始矩陣大小
units/s 1 .1
gauss/c/c 1 1 1.25 # 定義高斯光束
clap/cir/con 1 1.25
energy/norm 1 1. # 能量歸一化設置
set/density 64 # 設置畫圖線條密度
title 1: starting laser distribution
plot/watch ex26_1.plt
plot/liso nsl=64 xr=1.5 yr=1.5 # 繪制激光束初始強度曲線
####激光器初始光束相位分布如圖1所示：
圖1激光器光束初始分布
##光束擴束器（20X）模擬
mirror 1 20 focallength # 擴束器透鏡1焦距設置為20cm.
dist -420 # 透鏡分離
mirror 1 400 focallength #擴束器透鏡2焦距設置為400cm.
展開 圖1.地對空激光通信系統示意圖
表1.關鍵參數
###激光器光束初始化
set/alias/off
wavelength/set 1 .48 # 設置激光器波長
array/set 1 256 # 設置計算初始矩陣大小
units/s 1 .1
gauss/c/c 1 1 1.25 # 定義高斯光束
clap/cir/con 1 1.25
energy/norm 1 1. # 能量歸一化設置
set/density 64 # 設置畫圖線條密度
title 1: starting laser distribution
plot/watch ex26_1.plt
plot/liso nsl=64 xr=1.5 yr=1.5 # 繪制激光束初始強度曲線
####激光器初始光束相位分布如圖1所示：
圖1激光器光束初始分布
##光束擴束器（20X）模擬
mirror 1 20 focallength # 擴束器透鏡1焦距設置為20cm.
dist -420 # 透鏡分離
mirror 1 400 focallength #擴束器透鏡2焦距設置為400cm.
展開 備注：現階段的OBD的診斷接口是使用的常規以太網TX協議來完成，后期可以完全實現車載系統，并需要診斷設備的支持。
XCP
全稱UniversalCalibration Protocol，是由ASAM (Association for Standardization ofAutomation and Measuring Systems,簡稱ASAM)組織在2003年提出的可在不同的通信總線上進行標定的新型標定協議，這里的X代表不同的傳輸層上傳輸(CAN、Ethernet、FlexRay、SCI、SPI、USB)。
XCPon Ethernet能夠基于以太網進行車載控制器的標定，主要用于標定、測量、少量的編程和刷新（大部分刷新會利用診斷協議）、ECU旁路功能等。基于以太網的XCP既可以使用TCP也可以使用UDP。
那么XCP主要的用處以下總結為四點：
a.標定
b.測量（反饋一些變量的值供上位機或測試系統查看，如轉速等）
c.編程和刷新（例如更新一部分地址的數據值，甚至重編程等，這部分用的較少一般用UDS）
d.對ECU功能進行旁路，簡單來說就是模擬ECU的數據
UDPNM：是AUTOSAR組織制定的基于汽車以太網的網絡管理協議，能夠有效的實現車載以太網節點的協同睡眠和喚醒，其主要工作原理類似于AUTOSAR的CANNM。正常情況下：應用層的UDPNM+物理層TC10完成整個汽車以太網系統的休眠喚醒設計。
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GLAD：地對空激光通訊系統10個月前
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大氣模型假設的波陣面光譜功率為（忽略內部和外部的尺寸限制）：
其中是波陣面的光譜功率，r0為可視參數，f
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本例為一束激光從地基激光器出發傳輸到近地軌道上的一個轉換鏡上。轉換鏡將激光反射到一個聚焦鏡上，然后這束光打到大氣層內部一個低海拔的目標上。根據Kolmogorov模型，假設目標值的半徑為10cm，就可以計算大氣像差。本例中包含了激光擴束器像差、轉換鏡上的像差以及聚焦鏡上的像差。
大氣模型假設的波陣面光譜功率為（忽略內部和外部的尺寸限制）：
其中W^2 (f)
本例為一束激光從地基激光器出發傳輸到近地軌道上的一個轉換鏡上。轉換鏡將激光反射到一個聚焦鏡上，然后這束光打到大氣層內部一個低海拔的目標上。根據Kolmogorov模型，假設目標值的半徑為10cm，就可以計算大氣像差。本例中包含了激光擴束器像差、轉換鏡上的像差以及聚焦鏡上的像差。
大氣模型假設的波陣面光譜功率為（忽略內部和外部的尺寸限制）：
其中W^2 (f)是波陣面的光譜功率
來源 |
不架構的汽車電子電氣
車載以太網協議——物理層
物理層的內容我們在前邊的內容中提過了很多，這也是車載以太網和常規以太網的重要的區別點：PHY芯片的不同。
Automotive ethernet的現階段的物理層協議主要是100Mbase-T1的IEEE802.3bw；1000Mbase-T1的IEEE802.3bp
來源 | LittleMint LittleMintTeaHouse小薄荷茶館
作為一名在通訊系統領域摸爬滾打了7年的攻城獅，最近一直想對最新形態的TBOX產品功能做個概述，近期，借領導慧眼卓識提出的各專業的知識分享任務，做了這次梳理。
由于是多個專業團隊之間的交流，因此僅做概述級別。
內容已脫敏，所提及功能、架構、邏輯等，均為行業內通用方案，不涉及任何商業秘密
來源 | LittleMintTeaHouse小薄荷茶館
標準全稱：《基于LTE的車聯網通信安全技術要求》——報批稿
一 基于LTE的車聯網通信架構
基于LTE的車聯網通信系統支持車-車（V2V）應用、車-路（V2I）應用、車-網（V2N）應用和車-人（V2P）應用，利用這些應用可向用戶提供諸如道路安全
智能聲吶系統概念圖。
●“大腦”聰慧，可高效監測復雜的水下聲音
●明察秋毫，使水下各類目標顯露“真容”
光通訊系統仿真設計軟件——Optiwave系列
Optiwave是加拿大國家實驗室所開發的軟件，主要應用于有源器件及無源器件。包括光放大器，半導體激光器，EDFA，光波導，光纖光柵等。此外，Optiwave系列軟件也有針對整個光通訊系統的設計。
Optiwave提供了完整的7個模塊，從主動組件到被動組件，然后再到整個光通訊系統，建立了一系列的完整功能。
? Optiwave 7個模塊即獨立
一、LIS儀器數據采集方法
LIS對檢驗儀器的數據采集主要通過串行口通訊、USB端口通訊、TCP/IP通訊、定時監控數據庫和手工錄入等幾種方法。串行口通訊最為普遍，采用RS-232C標準，一般的儀器都支持此標準。定時監控數據庫對儀器管理機上已有的檢驗信息數據定時直接進行讀取，而后轉發到LIS系統，一般在國產儀器中較常見。另外，檢驗科還有很多手工進行測試的項目，其信息的采集主要依靠手工的錄入。下面對各種方式進行簡要的介紹
