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地面站Ka頻段G/T值測量方法研究[測試測量][航空航天]

航天測控地面站的系統(tǒng)品質因數(shù)(G/T值)測量一般采用對塔測量、對射電星測量及對同步衛(wèi)星測量等方法。目前國內大部分用于接收低軌衛(wèi)星Ka頻段寬帶數(shù)據(jù)的12 m口徑地面站均無法采用常規(guī)方法進行G/T值測量，同時傳統(tǒng)的計算公式在Ka頻段也無法滿足G/T值測量精度的要求。針對該問題，提出了利用無人機在滿足遠場和仰角條件下的測試方法，給出了待誤差修正的計算公式，對該方法下的大氣損耗、無人機定位精度、信標功率修正及指向精度等影響因素進行了分析和計算，在試驗場進行了對比試驗，證明利用該方法測量Ka頻段的G/T值可行且精度滿足要求，解決了目前大部分地面站Ka頻段G/T值無法準確測量的問題。

發(fā)表于：8/9/2022

星敏感器DC-DC浪涌抑制電路的EMC分析設計[電子元件][工業(yè)自動化]

對某型號星敏感器的浪涌抑制電路作了簡要介紹，針對現(xiàn)有浪涌抑制電路設計方法提出了一種電路性能最佳的元器件參數(shù)分析計算方法。從電路功能的穩(wěn)定實現(xiàn)和電路的電磁兼容性兩個方面入手，分析了浪涌抑制電路中關鍵器件的選型分析，并通過理論分析和試驗仿真驗證，證明了文中提出的兼容性分析思路所得出的器件選型在給定的設計條件下具有有效性和正確性，同時為其他分系統(tǒng)的浪涌抑制設計提供參考，從而提高整個星上電子設備的可靠性。

發(fā)表于：8/9/2022

軟件無線電架構的導航接收機模擬前端設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

針對基于超外差或低中頻的傳統(tǒng)導航接收機模擬前端電路功能復雜、功耗高、不利于單片集成等問題，基于模擬最小化，數(shù)字最大化的思想，通過芯片內部集成高增益射頻放大器、低功耗的高速模數(shù)轉換器、低抖動的時鐘鎖相環(huán)，創(chuàng)新性地設計并實現(xiàn)了一款基于軟件無線電架構的接收機模擬前端電路。通過55 nm CMOS 工藝電路設計、版圖設計、仿真及硅流片驗證，測試結果表明該接收機前端電路各模塊功能正常，實現(xiàn)了單個模擬接收通道處理多模導航信號，極大地降低了模擬電路的規(guī)模及功耗并成功應用于一款多模導航SoC芯片中。

發(fā)表于：8/9/2022

基于電壓比較器的固態(tài)功率控制器驅動保護電路研究[模擬設計][工業(yè)自動化]

研究了基于電壓比較器的固態(tài)功率控制器驅動保護技術原理，設計了降柵壓保護電路。通過設置降柵壓保護電路的輸出電壓值和電壓上升/下降的速度，實現(xiàn)了對MOSFET柵極電壓的控制和對負載在過流或短路時的及時保護功能。解決了現(xiàn)有技術中使用穩(wěn)壓二極管判斷過流門限電壓，導致對MOSFET柵極電壓的控制精度不高和受保護MOSFET在一個時延內反復開通/關斷的問題。經(jīng)過電路分析和仿真實驗，結果表明降柵壓保護電路可以在45 μs內對短路負載進行關斷保護。

發(fā)表于：8/9/2022

基于諧波分量與有效值的神經(jīng)網(wǎng)絡負荷分解[電源技術][智能電網(wǎng)]

非侵入式負荷分解可以從主表電流變化信息中分解出各個用電器的用電信息，方便為用電戶提供更精細化、有針對性的用電管理和調度服務。當前利用一維卷積的非侵入式負荷分解算法存在分解準確率不高、新增用戶用電器需要重新訓練、復雜度較高的問題。基于此，利用電流有效值和傅里葉變換后的諧波分量信息，提出一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的負荷分解算法，利用相似性對比分解出各個用電器電流信息，解決了新增用戶或用電器需要重新訓練的問題。經(jīng)實驗發(fā)現(xiàn)，所提出的方法還可以在一定程度上提高負荷分解的準確率，且復雜度較低。

發(fā)表于：8/9/2022

基于雙注意力和多區(qū)域檢測的細粒度圖像分類[其他][其他]

有效地檢測具有辨別性的局部區(qū)域和更準確地提取圖像的細粒度特征有助于提高細粒度圖像的分類效果。為此，提出了一種結合雙注意力機制和多區(qū)域檢測的細粒度圖像分類方法。多區(qū)域檢測旨在通過類別標簽學習定位到具有辨別性的圖像區(qū)域，然后通過特征提取網(wǎng)絡提取辨別性局部區(qū)域的特征并與全局特征相融合。同樣，更精確的特征提取網(wǎng)絡能夠提取圖像細粒度的特征。因此，通過將雙注意力機制和多區(qū)域檢測相結合，所提出的方法在3個公開的細粒度圖像數(shù)據(jù)集CUB-200-2011、StanfordCars和FGVC Aircraft上分別達到了88.3%、94.5%和92.3%的準確率。

發(fā)表于：8/9/2022

基于空間深度置信網(wǎng)絡的風速預測優(yōu)化方法[測試測量][通信網(wǎng)絡]

風能是目前應用最為廣泛、技術最為成熟的可再生能源。為了保證風電場的穩(wěn)定和安全運行，風速的準確預測至關重要。除傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預報以外，機器學習技術已經(jīng)廣泛應用于不同時間尺度的風速預測。然而這些工作大多局限于單一地點的風速序列分析，沒有考慮和利用風速的空間相關性。對此，使用深度置信網(wǎng)絡(Deep Belief Network，DBN)對同一區(qū)域內多個地點的風速序列進行空間相關性特征識別。在訓練過程中，深度置信網(wǎng)絡充分挖掘了該區(qū)域內歷史風速的聯(lián)合分布，借此改善未來的風速預測。多組風速預測實驗表明，空間深度置信網(wǎng)絡能夠有效降低風速的預測誤差，經(jīng)過空間深度置信網(wǎng)絡重構后的風速預測誤差平均降低了0.4 m/s。

發(fā)表于：8/9/2022

基于Flutter開發(fā)框架的數(shù)據(jù)存儲訪問機制研究[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

移動端應用程序需要存儲與訪問的數(shù)據(jù)越來越多，而移動端設備的存儲空間有限，很難滿足用戶需要，在進行移動端應用程序開發(fā)時，選擇合適、高效的數(shù)據(jù)存儲與訪問機制受到普遍關注。針對Google推出的Flutter跨平臺移動開發(fā)框架提供的key-value鍵值對、File文件、SQLite數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡4種數(shù)據(jù)存儲訪問機制，深入闡述了它們的內在工作原理，給出了具體實現(xiàn)方法和實現(xiàn)代碼。最后，根據(jù)4種數(shù)據(jù)存儲訪問機制各自的特點和實際的應用程序開發(fā)需求，分析了每種機制的應用場景。

發(fā)表于：8/9/2022

基于虛實交互場景的綜合演訓平臺研究與實現(xiàn)[其他][其他]

近年來隨著現(xiàn)場科學技術的迅速發(fā)展并廣泛應用于軍事領域，相關業(yè)務訓練必將進行相應的改革，對專業(yè)知識化、新技術平臺化、系統(tǒng)集成化等應用領域的要求亦將大大提高。由于訓練內容日益增加，出現(xiàn)了訓練內容加大及訓練難度強化的必然趨勢。實際場景下，由于受場地、設備、器械等原因無法開展相關業(yè)務的訓練及全過程全要素的演練，故需要采用全新的科學技術手段，通過虛擬與實際相結合、演訓與考核相結合等不斷改革專業(yè)訓練方法。通過虛實交互技術使訓練方式的操作靈活性、便利性及易用性顯而易見，也為新技術新設備的研發(fā)測試帶來更安全更可靠的技術支撐。本演訓平臺充分運用模擬訓練部署、模擬業(yè)務部署等方式通過網(wǎng)絡、控制、仿真、光電等技術實現(xiàn)軍事業(yè)務訓練演練全過程要素應用，實現(xiàn)規(guī)范訓練內容、提高訓練質量、強化訓練效果、衡量訓練水平及檢驗訓練成果等目的。

發(fā)表于：8/9/2022

GFDM中基于高階長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應均衡器[通信與網(wǎng)絡][5G]

在廣義頻分復用系統(tǒng)(GFDM)中，為解決5G網(wǎng)絡下車載移動通信在Sub-6 GHz頻段信道中信號嚴重失真的問題，提出一種基于高階長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(HO-LSTM)結構的自適應均衡器。HO-LSTM自適應均衡器在傳統(tǒng)高階前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(HO-FNN)的基礎上，采用復雜度更低的廣義記憶多項式模型(GMP)代替Volterra模型，并引入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡使其更適用于復雜非線性模型的預測。結果表明，相比于傳統(tǒng)HO-FNN均衡器和LSTM均衡器，所提出的HO-LSTM均衡器的均衡效果顯著提升，系統(tǒng)性能也得到進一步改善。

發(fā)表于：8/9/2022

基于光纖波分復用的時頻信號分發(fā)傳輸技術[微波|射頻][其他]

在數(shù)字相控陣中為保證多通道之間信號合成效率，需要系統(tǒng)為相控陣的多個子陣提供高穩(wěn)定的時頻信號。傳統(tǒng)相控陣采用電纜直接分發(fā)傳輸?shù)姆椒ù嬖诜嘁恢滦圆畹膯栴}。提出了一種基于光纖波分復用的時頻信號分發(fā)傳輸技術，可有效解決數(shù)字相控陣中時頻信號高效穩(wěn)定分發(fā)傳輸問題，分發(fā)傳輸后的各支路信號幅度隨溫度變化在±0.5 dBm之內，相位隨溫度變化在±3°之內。該時頻信號分發(fā)傳輸技術已經(jīng)成功應用于某數(shù)字相控陣多目標統(tǒng)一測控系統(tǒng)。

發(fā)表于：8/9/2022

星載雙頻雙端口天線設計[模擬設計][航空航天]

針對星載收發(fā)機的使用需求，設計了一種雙頻段、雙端口、雙天線共口徑的微帶天線。通過輻射貼片加載短路過孔技術，配合外部方形圓孔貼片和內部圓形貼片切角技術，使雙天線均工作在主模。雙天線共口徑工作，分別輻射左旋圓極化和右旋圓極化波，有效降低星載雙天線布局復雜度。仿真結果表明：天線在中心頻點1.615 GHz處回波損耗為-13 dB，10 dB帶寬為50 MHz，增益為6 dB，半功率波束寬度為90°，±60°波束內軸比小于3 dB；天線在中心頻點2.491 GHz處回波損耗為-18 dB，10 dB帶寬為40 MHz，增益為6 dB,半功率波束寬度為90°，±60°波束內軸比小于3 dB；雙端口隔離度優(yōu)于32 dB。經(jīng)加工，實測結果與仿真結果一致，該天線對星載雙頻段、雙端口共口徑天線設計具有一定指導意義。

發(fā)表于：8/9/2022

基于虛擬儀器的顯示器音頻自動測試系統(tǒng)設計[測試測量][其他]

針對傳統(tǒng)顯示器音頻測試過程中需通過繁瑣人工操作導致耗時冗長的問題，結合顯示器音頻測試基本原理提出了一種基于虛擬儀器技術的顯示器音頻自動測試系統(tǒng)方案。該方案設計了計算機與待測顯示器的通信電路，并通過LabVIEW與VC++的混合編程實現(xiàn)遠程通信；接著，通過虛擬儀器的相關工具實現(xiàn)對測量儀器的控制；最后，結合音頻測試步驟設計系統(tǒng)測試流程，實現(xiàn)全測試項目自動執(zhí)行。經(jīng)過實驗驗證表明，相較于人工操作，相同精度情況下，該系統(tǒng)自動化程度較高，測試平均時長縮短了84.25%，為顯示設備音頻自動測試提供了一種切實可行的參考方案。

發(fā)表于：8/9/2022

旋轉環(huán)境下的無線時鐘抖動估計與修正方法[其他][其他]

直升機旋翼表面非定常載荷測量試驗中，導電滑環(huán)的性能優(yōu)劣和現(xiàn)場環(huán)境的電磁輻射對外部時鐘信號的質量影響較大，受影響的外部時鐘信號會導致錯誤的采集動作，從而無法準確地獲取特定方位角處的載荷數(shù)據(jù)。為提高外部時鐘信號的品質，提出一種用于旋轉環(huán)境下的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的無線時鐘抖動估計及修正方法，即外部時鐘信號經(jīng)無線收發(fā)模塊傳輸，采用兩組相位差90°的三角波進行等幅度斜邊估計時鐘抖動量，并且使用拉格朗日插值算法修正傳感器的采樣值。仿真與風洞表明，該方法能有效地減小外部時鐘抖動造成的采集誤差，對準確測量旋轉環(huán)境下旋翼表面的載荷信號具有顯著效果。

發(fā)表于：8/9/2022

基于時頻色譜圖的串聯(lián)故障電弧識別[其他][其他]

由于電力線老化損壞以及連接處松動會產(chǎn)生故障電弧，可能會意外引起嚴重的電氣火災。不同類型的負載所引起的故障電弧存在差異，導致住宅區(qū)故障電弧識別變得困難。提出了一種基于時頻圖和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的串聯(lián)故障電弧識別的方法。通過故障電弧實驗采集了負載正常工作和故障電弧的電流數(shù)據(jù)。單個負載半周期電流數(shù)據(jù)將通過連續(xù)小波變換轉換為三維特征圖像，然后將這些圖像輸入到改進的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中進行訓練、測試。實驗結果表明，單個負載正常和電弧狀態(tài)識別的精度在99.31%，對多個負載工作狀態(tài)的識別準確率平均可以達到99.2%。

發(fā)表于：8/9/2022