一、Bluetooth技术的发展与展望（论文文献综述）
王研[1]（2021）在《基于CVAE的语气语音合成及在便携式同声翻译器的应用》文中指出近年来,随着计算机科学和人工智能技术的不断发展,语音合成技术已经被广泛应用在文本阅读、智能导航等领域,机器输出的语音已经慢慢满足了可懂性,但目前语音合成仍存在自然度低,缺乏语气情感等问题。针对当前语音合成缺乏对语气的良好支持,本文提出了基于条件变分自编码器（Conditional Variational auto-encoder,CVAE）的语气语音合成模型以增强合成语音的表现力,并将其应用于便携式同声翻译器的开发实践。语气作为话语信息中重要的情感表达方式,是表达说话人对所陈述内容的态度和看法,可以给话语信息提供重要的感情色彩。语气通常可以分为情感语气和诸如陈述、疑问和感叹等语气类别的功能语气两种。情感语气主观性强、难以在语料库中进行标注,缺乏庞大的情感语气语料库支持,而变分自编码（VAE）是一类非监督的生成模型,可以对高维信息进行有效隐变量表征的同时完成数据生成任务。因此,本文引入VAE模型对隐含的情感语气信息进行表征学习,并将功能语气作为条件输入到自编码器网络,建立基于条件变分自编码的语气模型,实现对合成语音生成特定类别的语气和变化的情感语气。在语气模型基础上,结合统计参数语音合成（Statistical Parameter Speech Synthesis,SSPS）方法,提出了语气语音合成模型,包括声学模型、声码器等模块,以生成带有语气的语音。通过Blizzard Challenge2018作为模型训练的语料库,利用World声码器进行了语音的合成,从主观与客观两个方面表明了所提出的模型在情感语气生成方面具有语气多样性的同时可以生成特定的语气类别。市场中现有语音翻译机输出的语音语调平淡,无法表达说话者不同的语气等缺点,本文提出了基于语气语音合成的同声翻译的总体设计,包括语音识别,语言翻译,语气识别和语气转换,以及语气语音合成等模块实现不同语言之间相互转换,在不改变表达内容的情况下增强语气信息的输出,提高对话交流的效果。进一步针对当前语音翻译机存在缺乏便携性、使用不灵活等问题,本文进行了个人便携式同声翻译器的设计和实现,包括便携式拾音和播放设备的硬件设计、同声翻译器APP开发与翻译器云平台三部分。基于Android平台完成了便携式蓝牙同声语音翻译器的设计和开发,实现了基于蓝牙技术的语音和文本的本地传输,作为客户端调用第三方云服务器进行语音识别和语言文本翻译,并远程调用语气语音合成服务器生成带有语气的目标语言的语音,实现不同语种者之间的交谈,消除语言交流障碍,具有重要的应用价值。
张子豪[2]（2021）在《基于软件无线电的5G邻域网络增强方案研究》文中认为随着5G技术在全世界正式商用,新型媒体业务层出不穷,移动设备流量的增长比4G时代更加快速,这对网络能力尤其是无线侧的承载能力提出了更高的要求。5G邻域网络是指与同一空间中除5G外的其它网络系统,尤指非3GPP标准的网络。如WLAN、Bluetooth、ZigBee等。这类网络系统多在非授权频段使用,其较低的成本、方便的部署赢得消费者的青睐。如何利用好这些网络,将其与5G网络有机地、动态地、高效地整合,并充分发挥各网络的优势是一个非常有意义的课题。在现有的3GPP标准中,只定义了与WLAN融合的方案,该方案对现网改动较大,且不够灵活。软件无线电技术具有高扩展性、高灵活性,成本较低。基于此背景,本课题对5G邻域网络增强方案进行研究,主要工作与创新点如下。一是设计并实现了一个基于软件无线电技术的通用型5G邻域网络增强系统。应用网络聚合的原理,利用紧耦合模型设计了邻域网络增强系统的架构,设计了流量分流、聚合的协议栈,同时设计了新的SIB消息以支持UE自动获取邻域网络的连接参数信息。在基站侧将5G与邻域网络设计为相互独立的结构,之间通过TCP协议通信,使5G网络与邻域网络在结构上解耦,这使得系统具有通用性,不要求邻域网络的类型、架构,只需邻域网络侧实现相应的接口即可与5G侧形成逻辑上的聚合。分流方面使用了一种简单的基于效用函数的分流方案,能够实时综合5G网络状态、邻域网络状态与传输的流量所属业务类型进行分流,提高网络性能。同时详细介绍了利用软件无线电技术和开源基站平台OAI基于Linux的实现方案。二是分别设计并实现了使用WLAN和Bluetooth技术对5G网络增强的方案。分别对两种无线通信技术进行分析,研究基于Linux开源平台的方案实现,包括硬件选型、三方库（驱动方案）选择、邻域网络参数的获取方案等。对设计的系统分别使用不同类型业务进行传输测试,测试结果表明UE能够自动的连接到邻域网络增强系统中,系统能够按照流量业务类型、网络状态进行正确分流,实现了对5G网络的增强。
温良东[3]（2020）在《照度无线反馈的日光感知照明系统设计》文中研究说明LED光源的出现,无线通信技术的成熟与广泛应用,使得照明系统的构成与控制出现了新的形式。日光感知照明根据日光照度调整电灯亮度,从而保持工作面照度稳定的照明方法,具有显着的节能效果。其核心之一是自动控制技术,为保持工作面照度恒定,宜采用闭环的控制方式,将传感器置于工作面是最为直接的照度测量方法。通过无线通信将工作面照度反馈给控制器,相对于有线方式可避免布线,具有快速布置,方便灵活的特点。本文结合照度无线反馈技术,对LED智能照明中的日光感知照明系统进行研究与设计。本文首先对蓝牙技术、WIFI技术、ZigBee技术三种无线技术进行对比并针对本课题的无线网络搭建需求和特点进一步做出分析,选择了ZigBee无线技术作为本课题的通信方式。设计了日光知照明系统,包括控制器、大功率LED驱动器与无线照度传感器。射频芯片采用CC2530,软件采用的是Z-Stack协议栈,照度传感器为BH1750,控制模块为Arduino单片机,驱动模块为LED驱动器,利用上述模块构建一个闭环的控制系统,从而进行日光照度的采集和LED灯光的渐变调控。系统设计主要包含日光照度采集、照度信息传输和灯光控制三个方面,针对以上三方面进行每个模块的工作流程和接口通信进行设计。ZigBee网络软件设计,Z-Stack协议栈中的操作系统抽象层OSAL循环查询事件,对ZigBee协调器和ZigBee终端节点的数据帧格式和事件的优先等级进行定义,事件处理函数、包解析函数和BH1750光照传感器采集函数的编写。Arduino开发板封装的函数库非常完善,直接利用函数库的已有的函数对LED光源进行调节、控制。最后,使用协议分析软件进行网络建立分析,使用串口调试助手软件进行网络通信测试,以及观察示波器输入的脉冲调制信号、通过数字照度计测量LED光源照度验证照明系统的渐变调光功能。综上所述,本文通过ZigBee网络和Arduino单片机构建了照度无线反馈的日光感知照明系统,实现了LED渐变调光功能。该系统的设计在LED智能照明系统的开发方面能够起到一定的参照作用。
赵帅杰[4]（2020）在《基于WiFi/蓝牙融合的室内定位算法研究》文中研究指明随着移动智能终端设备的普及、物联网技术的快速发展,位置感知技术在人们生活、工作中扮演着重要角色,成为目前位置服务领域研究的热点,具有广阔的应用场景。由于大部分智能手机设备端都支持WiFi和蓝牙功能,WiFi和蓝牙已分别成为目前使用率最高的室内定位技术之一。WiFi具有低成本、覆盖范围广的优点,蓝牙具有低功耗、定位精度较高的优点,因此研究WiFi、蓝牙和二者融合定位技术具有很大的理论和应用价值。针对WiFi和蓝牙信号在传播过程中易受干扰、且单一定位技术定位精度有限的问题,本文分别提出一种基于WiFi指纹定位和基于蓝牙指纹定位算法,并在此基础上提出一种WiFi/蓝牙融合定位算法,本文研究内容具体如下:（1）设计了一种基于WiFi指纹的AP加权特征距离定位算法。离线指纹库构建阶段,针对WiFi信号不稳定的问题,利用AP选择算法筛选最优AP和均值滤波算法预处理接收的AP信号,并采用一种指纹库构建方法,将AP信号的标准差和信号强度值共同作为参考点指纹特征值存入指纹库。在线算法匹配阶段,针对指纹库构建方法,提出一种基于AP加权特征距离定位算法,通过计算AP的影响能力指标,赋予每个AP权值,通过计算参考点距离和,筛选所需参考点并赋予权值,并结合AP权值和参考点权值,计算位置坐标。对比WKNN（Weighted K Nearest Neighbor,加权K近邻法）算法,定位误差在3m以内的概率从79.6%提升到87.5%。（2）设计了一种基于蓝牙的指纹过滤WKNN定位算法。离线指纹库构建阶段,针对蓝牙信号不稳定的问题,使用3δ准则和高斯滤波算法对蓝牙信号预处理,剔除不稳定和小概率被干扰的信号,将预处理之后的蓝牙信号和参考点坐标共同作为指纹特征值存入指纹库,并使用改进的K-means聚类算法划分指纹库;在线算法匹配阶段,提出一种基于指纹过滤WKNN定位算法,根据在线采集的蓝牙信号,剔除对定位精度无益的参考点,并结合WKNN算法计算位置坐标。对比WKNN算法,定位误差在2m内的概率从63.4%提升到76.6%。（3）设计了一种WiFi/蓝牙融合定位算法,结合两种定位技术的优点,提高定位精度、稳定性。分别使用WiFi和蓝牙技术定位,当WiFi定位技术每输出一次定位结果,蓝牙定位技术输出多次定位结果,并根据空间距离关系筛选蓝牙定位结果,选择对定位精度有益的定位结果,并使用自适应确权算法将两种定位技术最终输出结果在决策层进行融合,输出融合定位位置坐标。对比蓝牙定位技术,定位误差在2m的概率从76.6%提升到87.3%。
饶林虎[5]（2020）在《基于国产芯片的PC蓝牙驱动及维测程序设计与实现》文中研究说明蓝牙已经成为应用最广泛的无线通讯技术之一,被应用在手机、PC、智能设备等各类产品中,渗入到各个行业。目前,欧美在全球蓝牙芯片市场上仍占据主导地位,PC蓝牙芯片主要由欧美等国家所生产。但随着国内对芯片研究的不断重视,近年蓝牙芯片技术也取得了很大发展。本文以实验室与国内某硬件厂商合作项目“无线网卡驱动”为背景,在实验室已有蓝牙技术的研究基础上,将国产蓝牙芯片应用到Windows和Linux操作系统上,着重对蓝牙在PC上的驱动程序和维测程序进行了研究和设计。基于Linux系统的开源性,蓝牙驱动技术成熟,项目厂商已在Linux操作系统上实现国产蓝牙芯片的驱动程序。因此本次设计中的蓝牙驱动与维测主要分为三个模块,分别是Windows蓝牙驱动模块、Windows系统及Linux系统的蓝牙维测模块。Windows蓝牙驱动模块是实现蓝牙芯片在Windows操作系统上的适配,从而使芯片正常工作。Windows以及Linux蓝牙维测程序模块,是对蓝牙芯片在Windows和Linux操作系统上使用时进行维护测试,保证芯片的稳定性。本文首先介绍蓝牙芯片的驱动与维测的整体设计目标,引出需要实现的关键模块,并围绕这些模块介绍了相关的关键技术,包括Windows驱动开发框架WDF、Linux蓝牙协议栈BlueZ及蓝牙HCI报文。然后根据各个模块的具体需求,给出了各个功能模块的架构并给出了具体的实现过程,包括Windows蓝牙驱动模块以及维测模块的设计与实现。本文中的驱动与维测程序开发为项目“无线网卡驱动”的一、二期目标提供了技术支撑。
梁丽竹[6]（2020）在《基于LoRa技术的温室监测系统研究》文中认为传统温室大棚中农作物的最佳生长环境参数需要已有的种植经验来判断,随着数字化农业环境监测的普及,人们需要远程监控温室农作物生长所需的温湿度、光照强度以及土壤湿度、土壤PH值等是否利于农作物生长。传统温室通常采用有线网络进行远距离信息传输,实际应用中有着组网复杂,传输距离有限、生产效率较低等问题。随着科技的发展与进步,温室环境无线监测系统逐渐显现出了其使用便捷、节省人工成本等优势。为此,将物联网技术应用到农业温室大棚来提高农作物的质量和生产效率。本文提出一种将LoRa传输技术与温室中农作物的土壤环境参数采集技术相结合的监测系统,旨在实现温室农作物生长环境参数的采集与解决数据的低功耗远距离传输问题。本文首先分析研究了 LoRa传输技术,了解了 LoRaWAN协议架构以及LoRa传输的终端工作模式与组网模式等。以温室环境参数和土壤参数为监测对象,基于STM32单片机构建信息采集系统,选用LoRa无线网络对传感器采集的数据进行传输,设计了温室无线监测系统。系统的子节点选用的核心处理器为STM32F103RCT6,完成对温室中空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤含水量、土壤PH值和土壤导电率的参数采集,以及通过LoRa网络对传感器采集的环境和土壤数据进行传输。系统的主节点采用STM32F407ZET6处理器,通过LoRa模块接收子节点发送的数据并进行分析,再通过蓝牙通信完成与手机端的无线数据传输,使得用户可以远程在手机上对环境参数进行实时查看。最后对传输系统中选用的LoRa射频模块的数据传输、实际通信距离以及不同距离下传输时的丢包率进行了测试,并对测试结果进行了分析,结果表明LoRa传输数据的丢包率与其通信距离成反比,得出最佳节点的部署半径。该系统若应用于实际,用户可在手机端对温室中农作物的生长环境参数和土壤参数进行监测,有利于农业智能化的推进,方便农户管理。
鲍博武[7]（2020）在《面向移动语音安全的蓝牙密钥协议关键技术研究》文中研究说明随着计算机和移动互联网技术的发展,移动通信网已成为目前覆盖范围最大、应用最广泛的通信网络。但是空中接口开放、核心交换网络由运营商控制等特点使移动语音通信极易遭受窃听攻击,不能满足党政、军事等高安全领域的需求。专用保密通话系统兼容性差、成本高的问题限制了移动语音安全通信的进一步应用。蓝牙作为移动终端设备的重要接口,可用于语音或数据文件传输。通过外挂蓝牙设备实现端到端保密通信具有通用性强、改造成本低、便于管理的优势。本文深入研究移动语音通信数据传输流程,结合端到端保密通信需求构建了一种基于蓝牙的移动语音安全通信模型。在此基础,分别设计带纠错的类语音调制解调方案、面向蓝牙的高效认证密钥协商协议、基于蓝牙语音的密钥协商数据交互协议。最后实现面向移动通信网的蓝牙认证密钥协商原型系统。针对语音信道传输数据时存在误码率高的问题,设计一种带纠错的类语音调制解调方案。方案在最优码本的基础上,基于模拟退火思想建立最优数据-波形映射,并结合BCH码进一步提高传输可靠性。相比其他同类方案,本方案在增加少量存储和计算资源的情况下,显着降低了移动语音信道传输数据的误码率。针对蓝牙设备密钥协商的安全与效率问题,基于ECC离散对数问题,设计一种无证书的高效认证密钥协商协议,并在无证书通用安全模型下证明了协议安全性。协议在产生部分私钥的哈希函数中引入秘密值保证了其不可伪造性,同时避免使用双线性对降低了计算复杂度。相较于同类方案,在通信和计算开销上均具有优势,适用于资源受限的蓝牙设备。针对蓝牙语音信道缺少上层协议支持密钥协商数据交互的问题,提出一种基于蓝牙语音的密钥协商数据传输协议。结合蓝牙语音信道特点和数据传输阶段,设计密钥协商协议数据单元,并在此基础上,设计基于蓝牙语音的密钥协商数据传输协议,保证了蓝牙设备通过语音信道完成密钥协商数据交互并能同步地进行状态转换。在上述研究基础上,依据移动语音安全通信需求,从硬件、固件两个层次着手,设计并实现了基于蓝牙语音的认证密钥协商原型系统,并对系统的关键功能进行测试。测试结果表明,原型系统能够通过语音信道传输数据并实现密钥协商协议,满足设计需求。本文的研究内容为基于蓝牙的移动语音加密建立了安全通道,拓展了蓝牙在移动语音安全领域的应用。
许书凯[8]（2020）在《蓝牙音频信号处理算法研究》文中认为蓝牙技术自诞生到如今已经发展了22年,由于不断地吸收新的技术,提出新的功能,扩展新的应用场景,蓝牙技术具有强大的生命力。蓝牙标准中的高级音频分发规范（A2DP,Advanced Audio Distribution Profile）定义了子带编解码器（SBC,Subband Codec）,作为蓝牙音频设备中强制支持的编解码器,对该编解码器的实现算法进行改进和优化研究,对于提升蓝牙音频质量具有重要的意义。本文重点研究SBC编解码器算法的改进和优化。在熟悉了蓝牙协议栈和蓝牙音频应用开发框架基础上,研究分析SBC编解码器中的滤波器组和调制器算法原理,重点针对当前算法中编解码质量较差、数据压缩率低的问题对算法进行改进优化,然后在完成算法优化的基础上对SBC编解码器各模块进行硬件设计,最终得到SBC编解码器RTL硬件电路。本文的主要研究成果和创新点如下:1.改进余弦调制公式。针对原滤波系统子带划分性能较差和失真较严重的问题,在滤波系统设计中,结合正交镜像滤波器组设计方法中分析滤波器与合成滤波器的约束关系,将其运用到余弦调制滤波器组设计方法中,得到了改进的余弦调制公式,消除了相位失真和绝大部分混叠失真。与原余弦调制公式相比,改进余弦调制公式得到的滤波器组使低频子带和高频子带的通带带宽提高68.14%,同时幅度失真下降39.10%,能有效改善音频信号中低频和高频部分的声音质量。2.优化原型低通滤波器设计。在原型低通滤波器设计中,本文在Kaiser窗函数法基础上,引入滤波器过渡带和阻带衰减的指标作为约束函数,通过迭代计算得到实系数线性相位FIR低通滤波器,设计的滤波器具有很高的阻带衰减及合理的过渡带变化趋势。当设计4子带滤波器组时,经过10次迭代计算得到阶数为41,最小阻带衰减为-65.53d B的原型滤波器;当设计8子带滤波器组时,经过21次迭代计算得到阶数为79,最小阻带衰减为-116.62d B的原型滤波器。最终得到的实系数余弦调制滤波器组相比原方法中的滤波器组,在引入的噪声更低的同时具有更好的子带分析与合成性能。3.改进自适应差分脉冲编码调制。针对SBC编解码器算法中使用的自适应脉冲编码调制（APCM,Adaptive Pulse Coded Modulation）技术只能有限地调节编码量化阶的问题以及编码数据量较大的问题,本文结合差分脉冲编码调制（DPCM,Differential Pulse Coded Modulation）技术,将原来对输入信号直接进行编码调制的方式改为对输入信号及其预测值之差进行编码调制。同时,在调制技术中增加了非线性压缩算法,使调制器能均衡编码音频信号中的大信号和小信号。综合优化后的自适应差分脉冲调制器（ADPCM,Adaptive Differential Pulse Coded Modulation）与原SBC编解码器中的调制器相比,数据压缩比最高支持6:1,同时编译码质量更高。4.设计并实现SBC编解码器硬件电路。本文进行了改进后的SBC编解码器的硬件实现,并给出了RTL电路设计。根据子带编解码器的特点,采用并行结构设计硬件电路,以提高编解码器的运算速度,降低算法延时,同时在编解码器中加入了CRC校验模块,有效保障编解码的正确性。
魏凡[9]（2020）在《基于设备状态识别的智能手机蓝牙攻击监测系统的研究与实现》文中研究表明物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的信息技术革命,对新一轮产业变革和经济社会绿色、智能、可持续发展具有重要意义。蓝牙作为物联网感知层的一种无线通信协议,已经在许多类型的商业和消费设备中有着广泛的应用。如今,手机蓝牙已经成为人们生活中不可或缺的一部分,智能手机的蓝牙模块具备文件传输、网络共享和控制其他蓝牙设备等功能。由于智能手机的广泛使用,蓝牙的大量应用,蓝牙的安全性受到了广泛的关注。近年来,智能手机相关的蓝牙漏洞频繁被暴出,针对智能手机的蓝牙攻击也层出不穷,识别和阻止蓝牙攻击以确保智能手机免受蓝牙攻击的威胁越来越重要。本文对蓝牙安全威胁进行了分析,对蓝牙攻击技术进行了研究,给出了四种常见的针对智能手机的蓝牙攻击的实现方法。而后,本文提出了针对智能手机的蓝牙攻击监测方案。在本文给出的监测场景中,该方案在针对智能手机的蓝牙攻击检测中具有较高的精确率和召回率。最后,依据该监测方案,设计并实现了针对智能手机的蓝牙攻击监测系统,该系统能够对四种常见的针对智能手机的蓝牙攻击进行有效监测。本文具体研究内容如下:（1）研究和分析了针对智能手机的蓝牙攻击技术。对蓝牙攻击分类进行了研究,分析了常见的蓝牙攻击工具,深入探索了蓝牙攻击的实现方法。此外,给出了拒绝服务攻击、模糊测试攻击、扫描攻击和基于蓝牙漏洞的攻击这四种蓝牙攻击的实现方法,这四种蓝牙攻击较为常见且对智能手机有较大威胁。（2）提出了一种基于设备状态识别的智能手机蓝牙攻击监测方案。该方案利用侧信道的思想,通过蓝牙设备状态变化识别蓝牙攻击行为,同时利用蓝牙L2CAP中ping的响应时间来反应智能手机蓝牙状态,而无需获取蓝牙通信流量,解决了智能手机的蓝牙通信流量难以捕获的问题。此外,在检测模型中引入了机器学习算法LSTM,使用了交叉熵的损失函数和梯度下降法进行求解,并使用TensorFlow平台实现了整个检测模型。本方案模拟了攻击者实施四种蓝牙攻击,获取了模型的训练集和测试集,并使用测试集对训练好的模型进行了实验,实验结果表明,在本文给出的监测场景中,本文提出的检测模型在特定蓝牙攻击的监测上具有较高的精确率和召回率。（3）设计并实现了针对智能手机的蓝牙攻击监测系统。首先,对监测系统进行了详细的需求分析,给出了系统的功能需求和非功能需求。然后,对系统整体和各个模块进行了详细的设计与分析。最后,对系统进行了实现并给出了系统工作流程与演示。本文实现的监测系统能够对周围的蓝牙设备进行扫描,还能对指定蓝牙设备进行信息采集,并能够对四种特定的针对智能手机的蓝牙攻击进行有效监测,对监测到的攻击行为能够进行实时告警。
赵丰[10]（2020）在《基于FreeRTOS的低功耗蓝牙系统的研究与设计》文中研究说明随着物联网技术的飞速发展,人们对生活智能化的要求将越来越高。而作为其中最关键的一环是无线技术突破性的进展,比如将采集到的数据发送到对端设备中或者从对端设备中获得相应的处理指令,这些过程都是通过无线技术实现的。现在市面上采用的无线设备有Wi Fi、Zig Bee和Blue Tooth等,本文选择低功率蓝牙作为无线设备的研究对象,是因为它具备低成本、低功耗以及使用广泛等优点。本文是针对在低功耗蓝牙设备之间能稳定、高效且快速的传输数据而进行的研究。以低功耗蓝牙系统为主要研究方向,改进了系统调度机制来降低低功耗蓝牙的丢包率。为了达到此研究目的,主要的研究内容有如下几点:1.设计了一套用于本文研究低功耗蓝牙无线连接和数据传输的嵌入式系统。根据功能需求裁剪Free RTOS内核,将其移植到基于ARM Corter-M0处理器的低功耗蓝牙芯片上,修改Free RTOS中与硬件相关的文件以及硬件接口函数,如Free RTOS中第一个任务的启动以及任务切换机制等等,并选择合适的内存管理方案,合理且最优化的利用低功耗蓝牙开发板的内存资源。2.设计了一系列用于移植低功耗蓝牙协议栈的接口函数。通过分析低功耗蓝牙的连接过程以及每层低功耗蓝牙协议数据传输的特点,在Free RTOS内核中实现了这些接口函数,用于低功耗蓝牙协议栈能够在Free RTOS中运行起来,从而构建出整个低功耗蓝牙系统。3.设计了几种用于HCI层进行任务调度以及对命令、数据进行处理的信号量。基于Free RTOS任务优先级抢占和时间片轮转的特性,任务优先级根据每个任务运行时间的大小而动态设定。根据优先级大小执行触发相应信号量的任务事件,对于被设定为同等优先级的任务,将以时间片轮转的方式执行。4.设计了智能照明系统中四种基本任务事件处理流程的相关函数。基于改进的调度机制和智能照明系统,实现了HCI命令的下发与执行、HCI命令执行完成的状态事件反馈、接收对端设备的ACL数据以及向对端设备发送数据的任务处理流程。最后本文通过Packet Sniffer抓包软件工具进行丢包率的统计,相比于原先基于OSAL的低功耗蓝牙系统,本文设计的低功耗蓝牙系统的丢包率平均降低了7%之多。设计单节点和多节点组网多次测试,发现入网速度大大增加,并且连接上后数据传输更加稳定且出错率更低,保证了低功耗蓝牙系统在实现万物互联方面更进了一步。
二、Bluetooth技术的发展与展望（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、Bluetooth技术的发展与展望（论文提纲范文）
（1）基于CVAE的语气语音合成及在便携式同声翻译器的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景介绍及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 语音合成技术 |
| 1.2.2 可控语音合成技术 |
| 1.2.3 基于便携式的同声翻译技术 |
| 1.3 研究的主要内容概述 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 第2章 论文技术基础理论 |
| 2.1 VAE的理论背景 |
| 2.1.1 隐变量模型 |
| 2.1.2 VAE的原理 |
| 2.2 语气语音 |
| 2.2.1 语气的定义 |
| 2.2.2 语气的分类 |
| 2.2.3 不同语气在语音特征的表现 |
| 2.3 深度学习算法基础 |
| 2.3.1 激活函数 |
| 2.3.2 长短时记忆网络 |
| 2.3.3 门控循环单元 |
| 2.4 统计参数语音合成 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于CVAE的语气语音合成 |
| 3.1 基于CVAE的语气语音合成系统整体框架 |
| 3.2 声学模型 |
| 3.3 基于CVAE的语气模型 |
| 3.3.1 模型原理及结构 |
| 3.3.2 基频特征提取 |
| 3.4 声码器 |
| 3.5 实验与结果分析 |
| 3.5.1 实验语料库 |
| 3.5.2 实验配置 |
| 3.5.3 模型训练 |
| 3.5.4 实验客观评价 |
| 3.5.5 实验主观评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于语气语音合成的同声翻译总体设计 |
| 4.1 设计背景与意义 |
| 4.2 同声翻译系统概述 |
| 4.3 语音识别 |
| 4.4 语言翻译 |
| 4.5 语气识别与语气转换 |
| 4.6 语气语音合成 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于ANDROID的同声翻译APP的设计与实现 |
| 5.1 便携式同声翻译器APP总体设计 |
| 5.2 蓝牙拾音器和播放器 |
| 5.3 同声翻译器APP |
| 5.3.1 APP主程序 |
| 5.3.2 语音识别客户端的实现 |
| 5.3.3 语言翻译客户端 |
| 5.3.4 语气语音合成客户端的实现 |
| 5.4 语气语音合成服务器的设计与实现 |
| 5.5 系统功能测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的论文成果及参与项目 |
| 致谢 |
（2）基于软件无线电的5G邻域网络增强方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 移动通信系统的发展 |
| 1.1.2 研究意义和研究现状 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 邻域网络增强技术概述 |
| 2.1 邻域网络增强技术 |
| 2.1.1 邻域网络聚合模型 |
| 2.1.2 网络聚合协议架构 |
| 2.1.3 网络聚合层选择 |
| 2.2 软件无线电技术 |
| 2.3 开源基站软件平台 |
| 2.3.1 开源基站项目介绍 |
| 2.3.2 OAI平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 通用型5G邻域网络增强方案设计与实现 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 方案设计与系统实现 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 协议设计 |
| 3.2.3 系统功能模块设计与实现 |
| 3.2.4 UE接入流程设计 |
| 3.2.5 分流方案设计 |
| 3.3 功能验证 |
| 3.3.1 参数配置 |
| 3.3.2 实验场景 |
| 3.3.3 5G性能测试 |
| 3.3.4 邻域网络侧注册与UE连接测试 |
| 3.3.5 流量识别测试 |
| 3.3.6 测试结论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 应用WLAN和Bluetooth对5G网络增强的设计与实现 |
| 4.1 应用WLAN对5G网络增强 |
| 4.1.1 WLAN技术简介 |
| 4.1.2 WLAN方案选择 |
| 4.1.3 连接建立流程 |
| 4.1.4 WLAN网络参数接口实现 |
| 4.1.5 系统测试和验证 |
| 4.2 应用Bluetooth对5G网络传输增强 |
| 4.2.1 Bluetooth技术简介 |
| 4.2.2 Bluetooth方案选择 |
| 4.2.3 Bluetooth连接建立流程 |
| 4.2.4 Bluetooth网络参数接口实现 |
| 4.2.5 系统测试和验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 |
（3）照度无线反馈的日光感知照明系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与论文构成 |
| 第二章 无线技术调研与通信方式选择 |
| 2.1 几种常见无线技术 |
| 2.1.1 Bluetooth技术 |
| 2.1.2 Wi-Fi技术 |
| 2.1.3 ZigBee技术 |
| 2.2 无线技术对比与分析 |
| 2.2.1 无线技术对比 |
| 2.2.2 无线技术分析 |
| 2.3 ZigBee网络结构 |
| 2.3.1 ZigBee网络体系结构 |
| 2.3.2 ZigBee网络拓扑结构 |
| 2.3.3 ZigBee协议架构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 日光感知照明系统硬件设计 |
| 3.1 系统硬件总体设计方案 |
| 3.2 无线照度传感单元 |
| 3.2.1 采集模块 |
| 3.2.2 发送模块 |
| 3.3 LED智能驱动单元 |
| 3.3.1 控制模块 |
| 3.3.2 接收模块 |
| 3.3.3 驱动模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 日光感知照明系统软件设计 |
| 4.1 关于ZigBee无线网络的节点设计 |
| 4.1.1 ZigBee网络组建 |
| 4.1.2 传输帧格式 |
| 4.2 Arduino控制系统软件设计 |
| 4.2.1 Arduino IDE编译环境 |
| 4.2.2 Arduino工作流程 |
| 4.3 本章小节 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统通信测试 |
| 5.1.1 ZigBee网络组建 |
| 5.1.2 Zigbee网络通信测试 |
| 5.2 系统实物连接 |
| 5.2.1 无线照度传感单元实物连接 |
| 5.2.2 LED智能驱动单元实物连接 |
| 5.3 照明功能测试 |
| 5.4 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 硕士学位期间科研成果 |
（4）基于WiFi/蓝牙融合的室内定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题研究背景及意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 室内定位算法研究现状 |
| §1.2.2 室内定位技术研究现状 |
| §1.2.3 指纹定位法研究现状 |
| §1.2.4 融合定位方法研究现状 |
| §1.3 论文主要研究内容与工作 |
| 第二章 室内定位相关技术 |
| §2.1 WiFi技术简介 |
| §2.2 蓝牙技术简介 |
| §2.3 常用指纹定位算法 |
| §2.3.1 指纹定位算法分类 |
| §2.3.2 KNN算法 |
| §2.3.3 WKNN指纹定位算法 |
| §2.4 指纹采集APP开发 |
| §2.4.1 WiFi指纹采集APP |
| §2.4.2 蓝牙指纹采集APP |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 基于WiFi指纹的AP加权特征距离定位算法 |
| §3.1 定位算法概述 |
| §3.2 WiFi指纹库构建方法设计 |
| §3.2.1 WiFi信号分析 |
| §3.2.2 AP选择算法 |
| §3.2.3 信号预处理 |
| §3.2.4 指纹库构建 |
| §3.3 基于AP加权特征距离定位算法 |
| §3.4 实验结果与分析 |
| §3.4.1 实验环境介绍 |
| §3.4.2 AP选择算法性能分析 |
| §3.4.3 AP加权特征距离定位算法性能分析 |
| §3.5 本章小结 |
| 第四章 基于蓝牙的指纹过滤WKNN定位算法 |
| §4.1 定位算法概述 |
| §4.2 蓝牙指纹库构建方法设计 |
| §4.2.1 蓝牙信号分析 |
| §4.2.2 蓝牙信号预处理 |
| §4.2.3 聚类算法划分指纹库 |
| §4.3 基于指纹过滤WKNN定位算法 |
| §4.4 实验结果与分析 |
| §4.4.1 实验环境部署 |
| §4.4.2 改进K-means算法性能分析 |
| §4.4.3 指纹过滤WKNN定位算法性能分析 |
| §4.5 本章小结 |
| 第五章 WiFi/蓝牙融合定位算法 |
| §5.1 融合定位算法概述 |
| §5.2 信息融合技术 |
| §5.2.1 数据层信息融合 |
| §5.2.2 特征层信息融合 |
| §5.2.3 决策层信息融合 |
| §5.3 融合定位算法设计与实现 |
| §5.4 融合定位系统设计 |
| §5.5 实验结果与分析 |
| §5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 全文总结 |
| §6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士学位期间的主要研究成果 |
（5）基于国产芯片的PC蓝牙驱动及维测程序设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究介绍 |
| 1.3 论文的结构安排 |
| 2 蓝牙驱动与维测关键技术综述 |
| 2.1 蓝牙芯片应用总体目标 |
| 2.2 Windows驱动框架及关键技术 |
| 2.3 Linux蓝牙系统 |
| 2.4 HCI报文 |
| 2.5 蓝牙驱动及维测研发的技术挑战 |
| 2.6 本章小节 |
| 3 Windows蓝牙驱动设计与实现 |
| 3.1 Windows蓝牙驱动目标及需求 |
| 3.2 蓝牙驱动技术路线 |
| 3.3 蓝牙驱动方案设计 |
| 3.4 串口对接实现 |
| 3.5 蓝牙初始化实现 |
| 3.6 蓝牙协议栈对接实现 |
| 3.7 驱动日志上报实现 |
| 3.8 Windows蓝牙测试 |
| 3.9 本章小节 |
| 4 Windows蓝牙维测设计与实现 |
| 4.1 Windows蓝牙维测目标及需求 |
| 4.2 Windows蓝牙维测技术路线 |
| 4.3 蓝牙过滤驱动设计方案 |
| 4.4 下层过滤驱动实现 |
| 4.5 HCI报文截取实现 |
| 4.6 旁路上报实现 |
| 4.7 Window蓝牙维测测试 |
| 4.8 本章小节 |
| 5 Linux蓝牙维测设计与实现 |
| 5.1 Linux蓝牙维测目标及需求 |
| 5.2 Linux蓝牙维测技术路线 |
| 5.3 Linux蓝牙维测方案设计 |
| 5.4 日志系统模块实现 |
| 5.5 AT命令模块实现 |
| 5.6 Linux蓝牙维测测试 |
| 5.7 本章小节 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参加科研项目和研究成果 |
（6）基于LoRa技术的温室监测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状和发展前景 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 发展趋势 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.3.1 本文的研究目标和内容 |
| 1.3.2 论文的结构安排 |
| 2 LoRa网络技术 |
| 2.1 LoRa通讯特点 |
| 2.2 LoRaWAN网络架构 |
| 2.3 LoRa调制技术 |
| 2.3.1 CCS扩频 |
| 2.3.2 LoRa扩频 |
| 2.3.3 LoRa工作频段 |
| 2.4 LoRaWAN通信协议 |
| 2.4.1 LoRa帧结构 |
| 2.4.2 终端工作方式 |
| 2.4.3 LoRaWAN入网方式 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统总体设计 |
| 3.1 系统整体硬件设计方案 |
| 3.2 子节点硬件设计 |
| 3.2.1 子节点单片机芯片选型 |
| 3.2.2 LoRa射频模块选型 |
| 3.2.3 USB电路设计 |
| 3.2.4 外围电路设计 |
| 3.3 数据采集传感器选型 |
| 3.3.1 环境温湿度采集传感器 |
| 3.3.2 光照传感器 |
| 3.3.3 二氧化碳浓度传感器 |
| 3.3.4 土壤湿度传感器 |
| 3.3.5 土壤导电率传感器 |
| 3.3.6 土壤PH值检测传感器 |
| 3.4 主节点硬件设计 |
| 3.4.1 主节点单片机芯片选型 |
| 3.4.2 蓝牙传输模块 |
| 3.4.3 LCD屏幕选择 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统软件设计方案 |
| 4.1 软件设计的整体流程 |
| 4.2 系统主节点软件总体流程 |
| 4.3 系统子节点软件总体流程 |
| 4.4 传感器软件设计 |
| 4.4.1 光照传感器 |
| 4.4.2 环境温湿度传感器 |
| 4.4.3 土壤湿度传感器 |
| 4.4.4 二氧化碳浓度传感器 |
| 4.4.5 土壤电导率传感器和PH值传感器 |
| 4.4.6 传感器数据防冲突机制 |
| 4.5 LoRa传输设计 |
| 4.5.1 LoRa组网 |
| 4.5.2 Lora通信程序 |
| 4.6 数据分析和处理 |
| 4.7 蓝牙传输 |
| 4.7.1 单片机中的蓝牙传输 |
| 4.7.2 Android上位机中的蓝牙传输 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 温室监测系统整体构建 |
| 5.1 LoRa通信测试 |
| 5.1.1 LoRa模块传输方式测试 |
| 5.1.2 LoRa模块传输距离测试 |
| 5.2 温室监测系统搭建 |
| 5.2.1 温室监测系统主体搭建 |
| 5.2.2 温室监测系统上位机显示 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 论文的创新点 |
| 6.3 不足之处 |
| 6.4 展望 |
| 7 参考文献 |
| 8 致谢 |
（7）面向移动语音安全的蓝牙密钥协议关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 移动语音安全研究现状 |
| 1.2.2 蓝牙研究现状 |
| 1.2.3 密钥协商研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 系统总体设计 |
| 2.1 移动语音通信安全分析 |
| 2.2 基于蓝牙的移动语音安全通信模型建立 |
| 2.3 蓝牙安全增强模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 带纠错的类语音调制解调方案 |
| 3.1 类语音调制解调模型建立 |
| 3.2 调制解调器设计 |
| 3.2.1 纠错编码 |
| 3.2.2 调制解调误码率 |
| 3.2.3 数据-波形映射搜索算法 |
| 3.3 性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 面向蓝牙的高效认证密钥协商协议 |
| 4.1 安全模型 |
| 4.1.1 相关假设及定义 |
| 4.1.2 通用无证书安全模型 |
| 4.2 高效无证书认证密钥协商协议 |
| 4.3 协议分析 |
| 4.3.1 协议正确性 |
| 4.3.2 安全性分析 |
| 4.4 性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于蓝牙语音的密钥协商数据传输协议 |
| 5.1 密钥协商PDU设计 |
| 5.2 密钥协商状态机 |
| 5.3 蓝牙密钥协商数据交互协议 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 原型系统实现与测试分析 |
| 6.1 系统实现 |
| 6.1.1 原型系统总体结构 |
| 6.1.2 系统硬件实现 |
| 6.1.3 关键固件模块设计 |
| 6.2 系统功能测试 |
| 6.2.1 测试环境 |
| 6.2.2 语音信道传输数据功能测试 |
| 6.2.3 密钥协商功能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
（8）蓝牙音频信号处理算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文结构及章节安排 |
| 第二章 蓝牙音频技术基础 |
| 2.1 蓝牙协议栈 |
| 2.1.1 蓝牙协议栈框架 |
| 2.1.2 不同模式蓝牙技术区别 |
| 2.1.3 蓝牙数据传输框架 |
| 2.2 蓝牙音频应用框架 |
| 2.3 A2DP高级音频分发规范 |
| 2.3.1 基本原理 |
| 2.3.2 工作机制 |
| 2.3.3 解码器支持机制 |
| 2.4 蓝牙音频编解码器 |
| 2.4.1 SBC子带编解码器 |
| 2.4.2 厂商指定编解码器 |
| 2.4.3 编解码器性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 SBC编解码器算法设计与仿真 |
| 3.1 SBC编解码器组成模块 |
| 3.2 分析/合成滤波器组算法改进 |
| 3.2.1 滤波器组实现方法 |
| 3.2.2 原型低通滤波器设计 |
| 3.2.3 滤波器组仿真分析 |
| 3.3 ADPCM调制器算法改进 |
| 3.3.1 PCM调制基础 |
| 3.3.2 SBC编解码器中APCM调制原理 |
| 3.3.3 ADPCM调制算法改进 |
| 3.3.4 ADPCM调制器仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 SBC编解码器硬件设计与验证 |
| 4.1 分析/合成滤波器组硬件设计与验证 |
| 4.1.1 滤波器组顶层结构 |
| 4.1.2 原型低通滤波器硬件设计 |
| 4.1.3 分析滤波器组硬件设计 |
| 4.1.4 合成滤波器组硬件设计 |
| 4.1.5 滤波器组整体模块硬件设计 |
| 4.2 ADPCM调制器硬件设计与验证 |
| 4.2.1 调制器顶层结构 |
| 4.2.2 编码器硬件设计 |
| 4.2.3 译码器硬件设计 |
| 4.2.4 调制器整体模块硬件设计 |
| 4.3 数据处理模块硬件设计与验证 |
| 4.3.1 数据处理模块顶层结构 |
| 4.3.2 数据打包/拆包模块硬件设计 |
| 4.3.3 CRC运算/校验模块硬件设计 |
| 4.3.4 数据处理整体模块硬件设计 |
| 4.4 SBC编解码器硬件设计与验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）基于设备状态识别的智能手机蓝牙攻击监测系统的研究与实现（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 研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 基础理论及关键技术 |
| 2.1 蓝牙规范及蓝牙协议 |
| 2.1.1 蓝牙规范 |
| 2.1.2 蓝牙协议 |
| 2.2 蓝牙安全 |
| 2.2.1 蓝牙安全特性 |
| 2.2.2 蓝牙安全威胁 |
| 2.3 机器学习算法 |
| 2.3.1 循环神经网络 |
| 2.3.2 长短期记忆神经网络 |
| 2.4 TensorFlow平台 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于设备状态识别的智能手机蓝牙攻击监测方案 |
| 3.1 蓝牙攻击 |
| 3.1.1 蓝牙攻击分类及蓝牙攻击工具 |
| 3.1.2 拒绝服务攻击 |
| 3.1.3 模糊测试攻击 |
| 3.1.4 扫描攻击 |
| 3.1.5 基于蓝牙漏洞的攻击 |
| 3.2 监测模式 |
| 3.2.1 监测场景 |
| 3.2.2 基于蓝牙Ping响应的设备状态识别 |
| 3.3 监测方法 |
| 3.3.1 监测流程 |
| 3.3.2 数据预处理 |
| 3.3.3 LSTM算法的引入 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 实验结果 |
| 3.4.2 实验分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 智能手机蓝牙攻击监测系统的设计与实现 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.1.1 需求概述 |
| 4.1.2 功能需求 |
| 4.1.3 非功能需求 |
| 4.2 系统架构 |
| 4.3 系统模块设计与实现 |
| 4.3.1 数据采集模块 |
| 4.3.2 预处理模块 |
| 4.3.3 检测引擎 |
| 4.3.4 监测响应模块 |
| 4.3.5 数据库模块 |
| 4.4 系统运行环境 |
| 4.5 系统工作流程及演示 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（10）基于FreeRTOS的低功耗蓝牙系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 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 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容以及章节概述 |
| 第二章 低功率蓝牙系统简介 |
| 2.1 硬件系统的概述 |
| 2.1.1 ARM Cortex-M0 的简介 |
| 2.1.2 低功耗蓝牙芯片的启动流程 |
| 2.2 低功耗蓝牙系统架构 |
| 2.2.1 低功耗蓝牙协议的基础知识 |
| 2.2.2 低功耗蓝牙协议的组成 |
| 2.3 数据包传输过程 |
| 2.3.1 数据包格式 |
| 2.3.2 广播方式 |
| 2.3.3 连接方式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统环境的搭建 |
| 3.1 Free RTOS简介 |
| 3.1.1 Free RTOS基本框架 |
| 3.1.2 Free RTOS编码标准和风格 |
| 3.1.3 Free RTOS常用函数及功能 |
| 3.2 Free RTOS内核工作原理 |
| 3.2.1 Free RTOS启动流程 |
| 3.2.2 Free RTOS任务管理 |
| 3.2.3 Free RTOS任务切换 |
| 3.3 Free RTOS和协议栈的移植 |
| 3.3.1 移植Free RTOS |
| 3.3.2 移植低功耗蓝牙协议栈 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统调度机制的设计 |
| 4.1 系统调度机制的研究 |
| 4.1.1 基本调度机制的评价 |
| 4.1.2 OSAL和 Free RTOS的比较 |
| 4.2 调度机制的设计 |
| 4.2.1 HCI层信号量的设计 |
| 4.2.2 HCI层调度机制的设计 |
| 4.2.3 基本任务事件的处理流程 |
| 4.3 系统软件的整合 |
| 4.3.1 系统整体大概流程 |
| 4.3.2 软件整体框架 |
| 4.3.3 抓包测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试及性能分析 |
| 5.1 系统功能验证 |
| 5.1.1 抓取空中包分析 |
| 5.1.2 统计丢包率 |
| 5.1.3 健壮性测试 |
| 5.2 性能分析 |
| 5.2.1 功耗测试 |
| 5.2.2 HCI命令测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、Bluetooth技术的发展与展望（论文参考文献）
- [1]基于CVAE的语气语音合成及在便携式同声翻译器的应用[D]. 王研. 东华大学, 2021(09)
- [2]基于软件无线电的5G邻域网络增强方案研究[D]. 张子豪. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]照度无线反馈的日光感知照明系统设计[D]. 温良东. 大连工业大学, 2020(08)
- [4]基于WiFi/蓝牙融合的室内定位算法研究[D]. 赵帅杰. 桂林电子科技大学, 2020(04)
- [5]基于国产芯片的PC蓝牙驱动及维测程序设计与实现[D]. 饶林虎. 华中科技大学, 2020(01)
- [6]基于LoRa技术的温室监测系统研究[D]. 梁丽竹. 天津科技大学, 2020(08)
- [7]面向移动语音安全的蓝牙密钥协议关键技术研究[D]. 鲍博武. 战略支援部队信息工程大学, 2020(03)
- [8]蓝牙音频信号处理算法研究[D]. 许书凯. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [9]基于设备状态识别的智能手机蓝牙攻击监测系统的研究与实现[D]. 魏凡. 北京邮电大学, 2020(04)
- [10]基于FreeRTOS的低功耗蓝牙系统的研究与设计[D]. 赵丰. 西安电子科技大学, 2020(05)