【摘 要】
：
由于卫星具有强覆盖性以及可避免自然灾害的能力等优势,利用卫星通讯实现天地一体化通信网络系统是当下网络通信的发展方向。将地面网络与卫星网络进行无缝连接实现多种数据类型以及大容量信息数据传输是现在研究的热点。但是,地面通信环境与空间通信环境有很大的差异,因此地面网络的TCP/IP协议并不适用于空间通信,空间通信需要一种适合自身通信环境的协议。由于地面与空间通信网络的协议类型不同,要实现地面通信网络协议
论文部分内容阅读
由于卫星具有强覆盖性以及可避免自然灾害的能力等优势,利用卫星通讯实现天地一体化通信网络系统是当下网络通信的发展方向。将地面网络与卫星网络进行无缝连接实现多种数据类型以及大容量信息数据传输是现在研究的热点。但是,地面通信环境与空间通信环境有很大的差异,因此地面网络的TCP/IP协议并不适用于空间通信,空间通信需要一种适合自身通信环境的协议。由于地面与空间通信网络的协议类型不同,要实现地面通信网络协议与空间通信网络协议的融合就需要一种协议转换机制。随着地面通信技术的进步,IPv4协议的不足日益成为限制通信发展的因素之一,在此背景下新一代IPv6协议的出现将会替代现有的IPv4协议。本文为了使地面网络与空间网络在IPv6协议层（网络层）实现融合,设计了一种IPv6 over AOS网关系统,该系统可实现使用AOS空间数据链路协议的包业务传输IPv6数据包,并具有地址解析功能。本文主要工作内容如下:一、针对国内外天地一体化的发展现状,研究了IPv6协议、NDP协议、IPv6组播技术、CCSDS制定的空间通信标准和IP over CCSDS协议的转换机制,根据目前天地一体化需求设计了IPv6 over AOS网关系统总体框架,并在网关系统总体框架中设置了地址解析模块,可以实现网关系统与本侧子网之间的地址解析。二、对CCSDS封装流程以及AOS包业务进行了重点剖析,设计了系统中AOS传输帧的结构。通过对CCSDS封装包的分片重组实现不定长的IPv6数据包与定长的AOS传输帧的适配。根据设计需求对硬件选型做了介绍。三、基于FPGA平台使用模块化设计方案对IPv6 over AOS网关进行设计和实现,并对各模块设计方法做了详细介绍。使用Vivado 2019.1为开发工具,借助其仿真功能对地址解析和协议转换模块进行了仿真,并对仿真结果的正确性做了分析验证。四、搭建了系统测试环境,使用逻辑分析仪和网络抓包工具对IPv6 over AOS网关系统进行了功能验证和性能测试。测试结果表明,IPv6 over AOS网关系统可以实现地址解析以及协议转换等功能。
其他文献
阿尔兹海默症（Alzheimer’s Disease,AD）俗称老年痴呆,是一种不可逆且致死的慢性神经性疾病。目前,全球有阿尔兹海默症患者5000万人,且患病人数逐年增长。该病发展病程缓慢,且临床上没有能完全治愈该病的方案,只能在该病前驱期（Mild Cognitive Impairment,MCI）通过一些药物或心理干预的方法减轻症状延缓病情。因此,通过医学影像技术对该病及其前驱期的诊断非常重要
随着社会和科学的不断进步,移动机器人在各方面得到广泛的应用,其中运动目标检测和跟踪技术也应用到移动机器人上,受到广泛研究者的关注。然而,运动的目标在检测和跟踪,会受到各种各样因素的影响,比如出现动态背景的干扰,光照的突然变化,遮挡物体的突然出现,目标颜色与背景颜色相似等情况,这些因素都会对检测和跟踪产生干扰,所以对于运动目标检测和跟踪技术的研究也变得越来越重要。为解决上述问题,本文主要借助移动机器
虽然,视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)广泛应用于机器人自主定位和地图构建。但是,在面对光照变化、纹理变化、以及快速运动等情况时,视觉SLAM定位会产生精度不准确的问题。因此,在视觉SLAM系统中引入IMU传感器进行耦合(视觉惯性里程计)提升定位的准确性和鲁棒性。其中,若视觉信息失效会导致IMU迅速漂移。当移动机器人以恒速运动或者纯旋转运动时
随着现代物流和服务行业的发展,人们对移动机器人的功能要求越来越高,希望机器人能深入人类社会生活,协助人类完成更精细、更多样的智能任务。提高移动机器人功能的技术核心是自动导航技术,该技术能使移动机器人在复杂陌生的环境中自主且精准地完成导航任务,但目前传统的导航方式已然不能满足现代需求。被广泛研究的实时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM
混沌是在研究非线性系统过程中发现的一种极为特殊的现象,其动态特征极为复杂。混沌理论是现代非线性系统研究的重要分支。本文基于Lü系统,通过增加非线性状态反馈控制器,提出了一种新型超混沌系统。在此基础上对系统的状态方程进行了动力学特性分析:如耗散性、稳定性、初值敏感性等;通过对该系统Lyapunov指数谱的分析,得出了系统在周期、准周期、混沌及超混沌状态下的系统参数范围及相对应的相位图。根据系统的状态
如今全球糖尿病的人数越来越多,很多糖尿病并发症都会成为人眼失明的主要原因,如糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)、新生血管性青光眼(Neovascular Glaucoma,NVG)等,一旦疾病恶化到一定阶段,会对视力造成不可逆转的损伤甚至失明。目前对于眼底病变的诊断基本通过专业医生对眼底生理结构或病灶直接观察。这个过程费时费力,同时眼底图像病症复杂,各种病变程度存在
导热系数是材料的热物性参数之一,导热系数的准确测量有着非常重要的理论意义和使用价值。防护热板法是目前为止测量绝热导热材料导热系数最准确的绝对方法,但是近年来中国计量科学研究院开展的国内绝热材料导热系数测量的比对结果显示,不同实验室、不同来源的防护热板导热仪的测量偏差达到±15%。分析比对结果,认为产生测量差异较大的关键原因是导热仪的温度测量和控制水平不高,急需一种精确控温的方法和热控制系统,来提高
运动目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域的一个重要研究课题,已经被广泛应用于安防、交通管理、机器人视觉。通过搭载视觉传感器获取视频图像信息,已成为移动机器人平台感知环境的重要方式。本文基于单目视觉研究NAO机器人运动目标检测与跟踪应用实现。由于实际应用场景复杂多变,现有的算法不能满足实际应用的需要。针对经典Camshift算法应用于机器人目标跟踪过程中遇到的问题,分别从目标检测和目标跟踪两个方面进行
在全球范围内,肺癌的死亡率居各种癌症之首。肺结节是肺癌早期的发病症状,准确检测与治疗肺结节对降低肺癌患者死亡率具有重要意义。目前,肺结节的筛查与诊断主要通过计算机断层扫描(CT)图像来实现。然而,肺结节在CT图像中尺寸不固定、形态多变,且易与肺内血管、器官等组织混淆粘连,因此,准确检测肺结节是一项十分困难的工作。随着深度学习在医学图像中的发展和应用,使人工智能技术辅助医生快速诊断肺结节已成为可能。
随着数据的爆炸式增长,越来越多人开始关注大数据问题。由于大数据具有规模大、维度高、数据复杂且变化速度快的特性,导致传统的机器学习算法不再适用。大数据约简是解决大数据问题的一种有效方法,大数据约简方法主要分为两类:样例约简和属性约简,也称为样例选择和特征选择。样例选择是从大规模数据集中选择出最有代表性的数据子集来代替原始数据集,特征选择是从高维的数据集中选择出重要的特征子集,并将原始数据投影到特征子