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頭條

基于LSTM模型的智能服务治理方案研究与实践

为解决航空公司网站在访问量大幅波动时容易导致系统异常、难以快速进行治理的问题，以Spring Cloud微服务治理框架为基础，融入长短期记忆（LSTM）模型对系统指标进行分析与预测，结合云原生架构，提出了一种基于LSTM模型的智能服务治理方案。利用LSTM对历史指标数据进行训练并输出预测模型，实现对于指标的趋势预测；结合云原生基础设施，生成基于预测结果的主动式水平容器组自动伸缩器，实现资源预伸缩；根据指标预测结果与变化趋势自动下发与回收治理策略，实现智能化的流量治理。实践表明，该方案能根据模型预测结果提前做好资源扩缩容与服务治理，有效规避系统风险。

基于手势识别的视力检测系统设计

在手势识别与人机交互成为当下热点的背景下，为解决传统视力检测过程烦琐、效率低的问题，提出基于手势识别的视力检测系统设计。该系统以STM32单片机作为核心控制，通过激光测距模块、手势识别模块以及视力表显示模块等实现智能化、自助式视力检测。系统通过TFT LCD显示屏显示视标，在测距达到标准范围后，以手势识别传感器识别被测者的手势动作，通过微处理器采集、对比、判断后，以单视标判断准则及二分法检索策略，完成视力等级显示。通过实验验证了系统的可行性，该系统能够实现对四种手势的正确识别且视力检测时的平均准确识别率达到82%，具有良好的准确性和高效性。

發(fā)表于：2025/10/16

基于FPGA的梳状谱通信干扰信号设计与研究

为了有效测试通信电台的实际抗干扰性能，提出了一种基于FPGA的高斯白噪声梳状谱干扰信号设计方案，相比传统随机相位调频梳状谱干扰，在对抗宽带通信系统时干扰效果更强。该方案以FPGA为核心，通过改进Ziggurat算法和DDS技术实现梳状谱干扰信号的生成，在满足高速、高性能的同时，具有较强的灵活性。并通过DA芯片输出，实现了3~11个梳状谱信号的生成。实验结果表明：生成的梳状谱干扰信号频率控制误差小于0.001%，干扰效果量化一个指标。

發(fā)表于：2025/10/15

气象卫星掩星探测载荷智能自动化测试系统研究

为提高气象卫星掩星探测载荷的生产测试效率，解放生产力、释放设备资源，提出了一种智能自动化测试系统。具体介绍了掩星探测载荷搭载的卫星模拟系统原理及其测试的基本流程，详细阐述了智能自动化测试系统方案及实现方式。系统软件的核心架构实现了从传统的TestStand和LabVIEW架构向Python技术栈的迁移，可以实现智能接口适配、智能测试规划、智能故障检测并自动生成测试报告，支撑掩星探测载荷研发-测试-交付全流程测试。研究气象卫星掩星探测载荷智能自动化测试技术可打通气象卫星掩星探测载荷自动化测试标准流程，推动掩星探测载荷技术发展，助力气象观测技术提升及应用。

發(fā)表于：2025/10/13

利用STK和MATLAB互联实现低倾角卫星轨道优化设计

提出针对特定纬度区域目标的低倾角卫星轨道设计方法。首先，分析了低倾角卫星轨道的特点；然后，以卫星一个回归周期内覆盖时间最长为性能指标，构建了卫星轨道设计的优化模型；最后，在利用STK和MATLAB互联的基础上，充分利用STK的覆盖分析能力和MATLAB的遗传算法工具箱，优化设计出符合模型需求的最优解。所提方法实现了软件的优势组合，简单且易于实现，具有较高的求解效率，为卫星轨道设计提供了新的思路和途径。

發(fā)表于：2025/10/13

航天发射任务场景快速构建方法研究

随着航天任务复杂性的不断提升，传统指挥显示系统的软件设计难以满足高密度、多任务的需求。提出了一种基于建模的航天发射任务场景快速构建方法，通过标准化任务分解与场景模板设计，实现系统功能组件的提取与复用。以元模型为核心，结合层次化建模的思想，构建标准化的建模框架，将复杂任务需求分解为标准化场景模块，并识别任务间的依赖关系。基于模块化设计原则，构建场景模板库，实现场景的复用和动态组合。实验结果表明，该方法显著提升了任务场景构建效率，模板复用率达到85%~90%，配置时间节省率达83%，有效提升了任务建模与场景配置的整体性能。

發(fā)表于：2025/9/26

芯片搭载试验数据存储与传输系统设计

航天级芯片搭载试验过程中会产生大量数据，为了实现对数据的存储、管理与传输，并且适应嵌入式设备内存资源少等特点，设计了采用SD卡和UDP的数据存储与传输系统。首先，设计了数据存储与传输系统架构，主控芯片通过SPI总线与SD卡通信，并通过UDP与搭载芯片和上位机通信。然后，介绍了SD卡和文件系统的选型和软件设计。接下来，基于LwIP进行了数据传输部分的软件设计。最后，通过实验验证了该数据存储传输系统的有效性，并测试得到该系统的传输速率可达4.5 Mb/s且内存占用仅为57 KB，满足了芯片搭载试验过程中对数据存储与传输的需求，且相比于传统的存储与传输方式，该方法大大提高了传输速率，降低了内存占用。

發(fā)表于：2025/9/26

基于Cadence软件平台的分布式电源噪声仿真方法研究

为了缩短采用PowerSI提取电源S参数的建模时间，提高芯片内部功能模块电源仿真的精度，进一步识别敏感区域电源噪声，引入了一种基于封装电源的分布式建模及电源噪声实测点确定方法。用该方法研究了系统处理芯片内部功能模块的电源仿真，发现在时域电源仿真的噪声中，同一数据流流经功能近似的电源模块产生的电源噪声存在相似性。在此基础上，建立电源分布式模型，将功能近似的电源模块进行分组，并将分组后的封装电源S 参数模型和die内RC模型融入到电源时域噪声仿真中，然后根据仿真结果确定封装bump处敏感区域噪声实测点的位置。通过仿测对比发现，在噪声频域主频点对齐的条件下，噪声时域的仿测误差小于6%，验证了所提分布式仿真方法的有效性。

發(fā)表于：2025/9/23

XR芯片系统的EMU全场景AVIP快速迭代验证方案

随着XR领域的不断发展，市场对全功能和更高性能的复杂XR芯片系统需求越来越强烈。需求传导到芯片设计环节，呈现出芯片规模和复杂度增加的态势，给芯片验证收敛带来的挑战也同时不断增大。如何在投片前做到关键指标验证收敛，是每个芯片工程师和项目经理面对的难题。在XR芯片研发领域，为了解决这一难题，提出EMU全场景AVIP快速迭代验证方案，其中EMU设备采用Cadence Palladium Z2，AVIP在Cadence VIP的基础上，适配Palladium Z2 EMU环境，对接PCIe、MIPI、USB、UART等不同接口，并满足仿真加速、数据比对等需求。通过在XR芯片系统中EMU全场景AVIP快速迭代验证方案的应用，有效提升验证收敛效率，为芯片的成功交付做到了有力支撑。

發(fā)表于：2025/9/18

探索分布式仿真方法加速Chiplet系统级验证

随着人工智能（AI）和高性能计算领域对芯片算力需求的增长，Chiplet方案正日益受到行业重视。然而Multi-Die系统复杂性和规模的扩大导致仿真消耗服务器资源大、验证交付周期延长等。为解决这些问题，分析了传统的三步法和Socket验证方法，重点探索了Cadence分布式仿真方案，基于某实际Chiplet项目将系统级仿真任务分解成多个子Die并行执行的仿真实例，从服务器内存、跨服务器通信延迟、同步时间精准调控、信号连接开始时间及信号连接数量等多个方面探索了分布式仿真提效的措施，实现了超大规模Chiplet系统级RTL仿真和回归效率提升。

發(fā)表于：2025/9/18

智能水位标尺监测系统的设计实现

随着目前深度学习的发展，通过视频来监测水位成为近年来的研究热点，为了提高对城市河道、水库等地水位高度检测的准确性，提出了一种5G智能水位标尺监测系统，主要介绍以星宸SSC338G为核心的硬件设计和一种基于YOLOv8n改进的水位监测方法。首先用于识别水尺方位，再对水尺图像进行灰度化和二值化处理，最后通过YOLOv8n识别水尺上的字符及刻度信息，分析计算水位数据。通过引入注意力机制EMA和更换损失函数Focal-EIoU，使得改进后的模型参数量减少了21%，模型大小减少了17%，浮点运算次数减少了21%。根据与人眼实际对比实验，证明该模型精度符合要求，总体实现了智能水尺设计要求。

發(fā)表于：2025/9/17