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MATLAB到高性能C的代碼轉(zhuǎn)換系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[可編程邏輯][其他]

MATLAB被廣泛應(yīng)用于算法設(shè)計及驗證，但由于平臺限制及性能因素影響，實際工作中通常使用C語言及高性能庫來重寫和優(yōu)化代碼。人工轉(zhuǎn)換MATLAB到C工作繁瑣，而大部分已有的自動轉(zhuǎn)換方法又難以解決MATLAB的高性能矢量運算和庫函數(shù)與C的對接問題。為此，設(shè)計了一個MATLAB到高性能C的自動轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，通過將MATLAB代碼轉(zhuǎn)換為中間表示，進一步轉(zhuǎn)換為C代碼。同時，將MATLAB的高性能矢量運算和庫函數(shù)對接到高性能C函數(shù)庫Math Kernel Library(MKL)上。在相同MATLAB代碼上的實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)轉(zhuǎn)換生成的C代碼性能與人工編寫的C代碼相當(dāng)，優(yōu)于已有的轉(zhuǎn)換方法生成的C代碼。

發(fā)表于：7/5/2022

民用無人機領(lǐng)域數(shù)據(jù)與飛行安全法律規(guī)制研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

無人機技術(shù)是當(dāng)今工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的助力之一，尤其是5G技術(shù)與無人機技術(shù)的結(jié)合成為推動工業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的重要力量。但是，在無人機大規(guī)模應(yīng)用的同時，也不能忽視其給行業(yè)帶來的風(fēng)險與挑戰(zhàn)。主要討論民用無人機存在的隱私侵權(quán)問題及其造成的數(shù)據(jù)安全問題和“黑飛”問題，并對比中外法律法規(guī)提出有關(guān)法律體系建設(shè)的建議。

發(fā)表于：7/5/2022

大數(shù)據(jù)技術(shù)中的隱私保護法律問題[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應(yīng)用的同時也帶來了諸多問題，對用戶隱私和數(shù)據(jù)安全造成了嚴(yán)重侵害。由于大數(shù)據(jù)發(fā)展速度快和法律屬性界定復(fù)雜等原因，現(xiàn)行法律法規(guī)存在一定的滯后，對此類問題適用性不佳，需要隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展進行及時的改進，從而適應(yīng)日新月異的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

發(fā)表于：7/5/2022

保留格式加密的雙擾工作模式[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

在通常的分組密碼ECB或CBC工作模式下，當(dāng)數(shù)據(jù)分組的分組長度較小時，可能會因為密文組重復(fù)導(dǎo)致明文信息泄露。為此，給出了一種適用于保留格式加密算法的創(chuàng)新工作模式。以加密初始向量為起點，用一種密鑰參與運算的非線性遞歸方法產(chǎn)生不可預(yù)測序列，并以加擾形式將該序列作用到分組迭代變換的輸入和輸出數(shù)據(jù)組中。即明文組變換到密文組的過程由明文加擾、分組加密和密文加擾三步構(gòu)成。這樣的工作模式將使得攻擊者難以獲得和積累明密對，以及實施已知明文攻擊。這將在一定程度上消除某些密碼算法因為明文組空間較小而存在的安全缺陷。因此，該工作模式適用于某些保留格式加密算法或分組較小的輕量級分組算法。

發(fā)表于：7/5/2022

基于CL-PKC的衛(wèi)星通信認(rèn)證技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

隨著衛(wèi)星通信技術(shù)的不斷發(fā)展，衛(wèi)星通信組網(wǎng)技術(shù)受到越來越多的關(guān)注，其相關(guān)的安全問題也更加突出。針對衛(wèi)星通信認(rèn)證技術(shù)進行研究，分析了衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的特點和安全認(rèn)證需求，提出了一種基于身份的密碼體制認(rèn)證方案，實現(xiàn)了身份認(rèn)證和密鑰協(xié)商，以及對合法用戶的身份信息的保護功能。并進行仿真實驗對協(xié)議的安全可行性進行了驗證，結(jié)果表明，該方案達到了安全、高效的認(rèn)證效果。

發(fā)表于：7/5/2022

基于變分自編碼器和三支決策的工控入侵檢測算法[其他][工業(yè)自動化]

為了更精確地提取工控入侵?jǐn)?shù)據(jù)集特征和更精準(zhǔn)地分類惡意數(shù)據(jù)，使得入侵檢測方法滿足當(dāng)前工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)的安全需求，提出了基于變分自編碼器(Variational Autoencoder，VAE)和三支決策理論(Three-way Decisions，TWD)的新型工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)入侵檢測算法(VAE-TWD)。該算法利用變分自編碼器強大的感知能力對高維數(shù)據(jù)進行降維映射和特征提取，再對正常和惡意數(shù)據(jù)利用三支決策理論進行即刻決策，劃分入正向決策域和負(fù)向決策域。而對于邊界域內(nèi)不確定的數(shù)據(jù)，將通過不同粒度的特征，選擇適當(dāng)數(shù)據(jù)構(gòu)成新的訓(xùn)練集并擴充到原有數(shù)據(jù)集中。然后重復(fù)決策過程，直至決策域中數(shù)據(jù)為空，規(guī)避盲目決策的風(fēng)險。實驗結(jié)果表明VAE-TWD算法提升了對工控入侵檢測的特征提取能力和分類能力，且在準(zhǔn)確率、檢出率、誤報率、F1得分等指標(biāo)上均優(yōu)于對比算法，有效提高了工控入侵檢測的性能。

發(fā)表于：7/5/2022

基于擠壓激勵網(wǎng)絡(luò)的惡意代碼家族檢測方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

惡意代碼已經(jīng)成為威脅網(wǎng)絡(luò)安全的重要因素。基于機器學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測方法已經(jīng)取得較好的效果，但面對相似的惡意代碼家族，往往效果不佳。對此，提出了一種基于擠壓激勵網(wǎng)絡(luò)的檢測算法，由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)與擠壓和激勵(Squeeze-and-Excitation，SE)模塊構(gòu)成。CNN先快速提取惡意代碼的圖像特征，SE模塊對多通道特征圖進行全局平均池化，將全局信息壓縮，然后通過全連接層自適應(yīng)學(xué)習(xí)，并將每個通道特征圖賦予不同的權(quán)重來表示不同的重要程度，指導(dǎo)激勵或抑制特征信息。實驗結(jié)果表明，該方法相對于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法有更好的檢測效果，與深度學(xué)習(xí)算法相比檢測效果也有一定的提升且參數(shù)量大大減少。

發(fā)表于：7/5/2022

破解SiC、GaN柵極動態(tài)測試難題的魔法棒 — 光隔離探頭[測試測量][工業(yè)自動化]

發(fā)表于：7/2/2022

在設(shè)計條形音箱時，確保您的無線技術(shù)能夠提供最高質(zhì)量的、可靠的音頻[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著高清晰度電視機（HDTV）變得越來越薄，能夠在其中打造高質(zhì)量內(nèi)部揚聲器也變得極具挑戰(zhàn)性。結(jié)果是什么？視頻和音頻體驗的質(zhì)量之間出現(xiàn)了巨大的差距。條形音箱已經(jīng)進入市場，為消費者提供了一種便捷的方式來提高音頻體驗的質(zhì)量，但對于音頻質(zhì)量和可靠性而言，不同的技術(shù)提供了截然不同的體驗。

發(fā)表于：7/2/2022

自主軟硬件生態(tài)的建設(shè)模式研究[其他][其他]

近年來中國自主軟硬件聯(lián)合生態(tài)發(fā)展迅速。軟硬件生態(tài)的建立包括底層硬件和操作系統(tǒng)構(gòu)成的基礎(chǔ)設(shè)施，豐富的通用工具軟件，大量的中間件、應(yīng)用，以及眾多的開發(fā)者。為了解決自主軟硬件生態(tài)的健康發(fā)展問題，了解生態(tài)的發(fā)展情況并研究其建設(shè)模式很有必要。創(chuàng)新地將我國當(dāng)前自主軟硬件生態(tài)的建設(shè)情況歸納出三種模式，即產(chǎn)品模式、集團攻關(guān)模式和服務(wù)模式。通過結(jié)合自主軟硬件生態(tài)中的適配產(chǎn)品數(shù)據(jù)和開發(fā)者行為數(shù)據(jù)，闡述了三種建設(shè)模式的特點和差異，為我國IT產(chǎn)業(yè)成功建設(shè)自主軟硬件生態(tài)提供經(jīng)驗參考與決策支持。

發(fā)表于：7/1/2022

空基下視多角度紅外目標(biāo)識別[其他][其他]

為實現(xiàn)空基下視紅外目標(biāo)的快速高精度識別，提出了一種單階段的空基下視多角度紅外目標(biāo)識別算法。首先使用Darknet-53結(jié)合SPP模塊對紅外目標(biāo)進行特征提取，使局部特征與全局特征融合，提高特征圖表達能力，最后借鑒RetinaNet中的Focal loss鎖定目標(biāo)的檢測框，同時得出目標(biāo)類型及檢測精度。針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)集多為平視，且視角單一的缺陷，使用復(fù)合翼無人機分別從不同高度和角度采集紅外圖像，構(gòu)建多尺度下視紅外目標(biāo)數(shù)據(jù)集，在PyTorch架構(gòu)上實現(xiàn)并進行性能驗證實驗，所提算法對分辨率為640×512的下視紅外圖像中目標(biāo)識別的mAP達到91.74%，識別速度為33 f/s，滿足空基平臺前端的在線識別需求，且在公開紅外船舶數(shù)據(jù)集上也具有較好的識別結(jié)果。實驗表明該算法在保證精度的基礎(chǔ)上滿足實時性的要求，為后續(xù)用于復(fù)合翼無人機上的多尺度目標(biāo)實時識別提供了理論技術(shù)。

發(fā)表于：7/1/2022

基于LC補償?shù)膯伍_關(guān)ECPT系統(tǒng)研究[其他][其他]

單開關(guān)DC-DC變流器的電場耦合式無線電能傳輸系統(tǒng)可以提高系統(tǒng)的工作頻率，但開關(guān)管承受的截止電壓很高。提出了一種使用LC補償網(wǎng)絡(luò)的單開關(guān)Buck-Boost電場耦合的無線電能傳輸系統(tǒng)，引入的LC補償網(wǎng)絡(luò)可以降低開關(guān)管的電壓應(yīng)力。另一方面，一定程度上減小了輸出受負(fù)載變化的影響。同時，變流器等效工作在電流源模式，耦合電容較小時可以有效地傳輸功率。且電路能夠?qū)崿F(xiàn)軟開關(guān)，電路的控制更加容易和安全。仿真和實驗結(jié)果表明了理論分析的有效性。

發(fā)表于：7/1/2022

基于時間交替采樣技術(shù)的1 GS/s、16 bit數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究[其他][其他]

為了實現(xiàn)對大動態(tài)范圍信號的高精度幅度信息獲取，基于時間交替采樣技術(shù)，研制1 GS/s、16 bit高速高分辨率數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，功能測試發(fā)現(xiàn)：當(dāng)輸入模擬信號中含有較大直流分量時，輸出采樣數(shù)據(jù)波形會發(fā)生振蕩問題。研究時間交替采樣技術(shù)，確認(rèn)偏置誤差是導(dǎo)致振蕩問題發(fā)生的原因。設(shè)置ADC工作在實時校正誤差模式，結(jié)合離線校正算法，解決采樣數(shù)據(jù)的振蕩問題，對比偏置誤差校正前后的時域波形和頻譜，驗證校正算法的有效性。測試結(jié)果表明，研制的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實現(xiàn)了對大動態(tài)范圍信號的單信道高精度測量功能。

發(fā)表于：7/1/2022

一種低雜散低相噪頻率源的設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][其他]

為了降低頻率綜合器的相噪和復(fù)雜度，提出了一種新的低相噪頻率綜合器的設(shè)計方法。它利用諧波發(fā)生器產(chǎn)生低相噪的高頻信號，同時采用集成壓控振蕩器的頻率合成器芯片LMX2820來直接產(chǎn)生輸出信號和反饋信號，反饋信號和低相噪高頻混頻后產(chǎn)生低頻的反饋信號，通過這種內(nèi)置混頻來降低分頻值的方式來實現(xiàn)低相噪。采用該方法實現(xiàn)的13.75 GHz~16.25 GHz(不包含15 GHz)頻率合成器，其相噪指標(biāo)優(yōu)于-102 dBc/Hz@1kHz。

發(fā)表于：7/1/2022

一種新型的高抑制度波導(dǎo)濾波器設(shè)計[其他][其他]

針對目前頻譜資源擁擠所提出的頻帶間高隔離度需求，提出了一種新型的小型化高抑制度波導(dǎo)濾波器。在傳統(tǒng)波導(dǎo)濾波器的非相鄰諧振腔間引入新型的波導(dǎo)CT型感性交叉耦合結(jié)構(gòu)，使其在阻帶產(chǎn)生有限的傳輸零點，進一步提高帶外抑制，縮小了濾波器的體積，且降低了因腔體個數(shù)而引入的損耗。同時，根據(jù)其結(jié)構(gòu)的不連續(xù)性，采用模式匹配法進行優(yōu)化設(shè)計，設(shè)計周期短，性能很好。

發(fā)表于：7/1/2022