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安富利：聚焦數(shù)字經(jīng)濟時代下的新技術(shù)、新生態(tài)[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

近年來，全球經(jīng)濟數(shù)字化發(fā)展趨勢愈加明顯，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)正在加速向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型升級，使得數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模持續(xù)擴大，并成為全球經(jīng)濟發(fā)展的新動能。作為一種新的經(jīng)濟形態(tài)，數(shù)字經(jīng)濟既包括將數(shù)據(jù)或數(shù)字化的知識與信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的經(jīng)濟，也包括以云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)手段。

發(fā)表于：12/1/2021

基于AD9361的雷達(dá)射頻和差模擬器[微波|射頻][航空航天]

脈沖雷達(dá)是我國骨干測控設(shè)備，由于波束窄，在測控任務(wù)中捕獲、跟蹤一直是其難點。多年來測控技術(shù)人員一直對模擬實戰(zhàn)訓(xùn)練進(jìn)行不間斷的研究、探索，傳統(tǒng)的射頻模擬器均采用上變頻模式實現(xiàn)，設(shè)備龐大，價格昂貴。通過介紹測控設(shè)備的基本組成與和差信號在脈沖雷達(dá)中的形成過程，基于實戰(zhàn)雷達(dá)系統(tǒng)，采用軟件模塊實現(xiàn)了上位機系統(tǒng)控制硬件和與雷達(dá)設(shè)備的信息傳輸，采用AD9361射頻芯片實現(xiàn)了C波段雷達(dá)模擬信號的產(chǎn)生，通過在雷達(dá)設(shè)備上的測試驗證，采用軟件無線電技術(shù)實現(xiàn)C頻段射頻信號的產(chǎn)生，解決了設(shè)備人員實戰(zhàn)化訓(xùn)練手段不足的問題，進(jìn)一步提升設(shè)備人員捕獲跟蹤及應(yīng)急處置能力，是全面檢驗設(shè)備技、戰(zhàn)術(shù)性能的重要手段。

發(fā)表于：12/1/2021

超寬帶微封裝頻率合成器的設(shè)計[其他][其他]

現(xiàn)代電子偵察系統(tǒng)中，尤其是便攜式、單兵等通信偵察系統(tǒng)，在功能技術(shù)指標(biāo)保持不變的前提下，對于整機體積和重量都提出了更高要求，要求內(nèi)部器件具有更小體積和更輕重量，所以，實現(xiàn)小型化、輕量化的超寬帶頻率源成為實現(xiàn)便攜式偵察設(shè)備的重點和關(guān)鍵?；趩捂i相環(huán)構(gòu)架，采用新的電路和工藝實現(xiàn)方式，實現(xiàn)了0.2 GHz~20 GHz高性能超寬帶頻率源，為工程應(yīng)用提供高性能、小型化和輕量化的頻率源。

發(fā)表于：12/1/2021

基于MOSFET的電動汽車電源開關(guān)設(shè)計[電源技術(shù)][汽車電子]

針對傳統(tǒng)繼電器的機械磨損和電弧灼燒的現(xiàn)象，為滿足電動汽車動力電池的開關(guān)控制要求，設(shè)計了一款基于MOSFET的大功率電源開關(guān)。該開關(guān)能夠有效提高開關(guān)的通斷速度和降低機械損壞。詳細(xì)分析了電源開關(guān)工作原理，其次闡述了電源開關(guān)結(jié)構(gòu)設(shè)計和各模塊的設(shè)計優(yōu)勢，其中就如何選取合適的MOSFET驅(qū)動器進(jìn)行重點闡述，最后，通過電流耐受能力試驗，驗證電源開關(guān)可以在375 A大電流下正常工作。

發(fā)表于：12/1/2021

基于0.35 μm CMOS工藝的高溫高壓LDO芯片設(shè)計[其他][其他]

基于X-FAB xa 0.35 μm CMOS工藝，首先采用Cascode電流鏡和高壓管，設(shè)計了一種具有高電源抑制比且無需額外提供偏置模塊的高溫高壓基準(zhǔn)電路，在輸入電壓為5.5 V～30 V、工作溫度為-55 ℃～175 ℃時，可獲得穩(wěn)定的0.9 V基準(zhǔn)電壓。接著針對負(fù)反饋環(huán)路的穩(wěn)定性問題，根據(jù)動態(tài)零點補償原理設(shè)計了一種新的動態(tài)零點補償電路，使系統(tǒng)在全負(fù)載變化范圍內(nèi)保持穩(wěn)定。同時配合其他過溫保護(hù)、過壓保護(hù)、過流保護(hù)和邏輯控制等電路模塊，完成一款面積為2.822 3 mm2的高溫高壓低壓差線性穩(wěn)壓器(LDO)芯片的設(shè)計。

發(fā)表于：12/1/2021

非侵入式負(fù)荷監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法研究[其他][其他]

非侵入式負(fù)荷監(jiān)測技術(shù)有助于用電精細(xì)化管理，但細(xì)粒度的電力消費數(shù)據(jù)也導(dǎo)致了用戶隱私信息暴露在攻擊者面前。首先分析了非侵入式負(fù)荷監(jiān)測數(shù)據(jù)所面臨的安全風(fēng)險，并從密碼學(xué)角度提出了基于AES+RSA的混合加解密信息安全方案。方案采用對稱算法AES加密數(shù)據(jù)、非對稱算法RSA加密AES密鑰來實現(xiàn)高效的密鑰管理。利用Visio Studio 2017+Qt軟件開發(fā)測試界面，通過數(shù)據(jù)總線將算法寫入STM32單片機進(jìn)行方案性能測試，優(yōu)選出最佳的運行模式，同時驗證了混合加解密方案的有效性?？偨Y(jié)得到，方案的耗時長短取決于RSA算法的加解密或簽名驗簽的效率。

發(fā)表于：12/1/2021

基于區(qū)塊鏈的物聯(lián)網(wǎng)卡安全流轉(zhuǎn)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對物聯(lián)網(wǎng)卡非法流通現(xiàn)象嚴(yán)重、監(jiān)管溯源工作困難的問題，運用區(qū)塊鏈為核心技術(shù)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，設(shè)計物聯(lián)網(wǎng)卡安全流轉(zhuǎn)方法和系統(tǒng)。該系統(tǒng)由區(qū)塊鏈系統(tǒng)、信息系統(tǒng)、區(qū)塊鏈終端、微信小程序組成，安全流轉(zhuǎn)過程包括卡信息初始錄入、轉(zhuǎn)出申請、轉(zhuǎn)入確認(rèn)和溯源查詢。該系統(tǒng)采用智能合約實現(xiàn)流轉(zhuǎn)過程規(guī)則,分布式存儲信息摘要和物權(quán)變更信息,數(shù)據(jù)庫集中式存儲物聯(lián)網(wǎng)卡ICCID號段和信息摘要對應(yīng)關(guān)系,SE-SIM實現(xiàn)終端密鑰存儲和數(shù)字簽名。經(jīng)試點驗證和分析，該系統(tǒng)能夠保證溯源數(shù)據(jù)安全可信，兼顧批量并發(fā)性能，并提高監(jiān)管效率。

發(fā)表于：12/1/2021

基于自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大功率LED調(diào)光模型[其他][其他]

大功率LED光度輸出不僅與操作電流大小有關(guān)，且受傳熱過程的時滯時變不確定因素影響難以預(yù)測。針對傳統(tǒng)機理建模存在參數(shù)提取困難、模型適應(yīng)性弱等缺點，提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模算法，從而構(gòu)建以操作電流、熱沉溫度、環(huán)境溫度為輸入，光通量為輸出的調(diào)光模型。模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)依據(jù)在線數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，通過遞推學(xué)習(xí)，模糊規(guī)則得到增量式完善，進(jìn)而不斷逼近實際動態(tài)過程。結(jié)果表明，利用該方法構(gòu)建的調(diào)光模型與參考模型理論值相對誤差小于3%，與其他模型相比，結(jié)構(gòu)更加緊湊，預(yù)測精度更高。

發(fā)表于：12/1/2021

基于核函數(shù)及參數(shù)優(yōu)化的KPLS質(zhì)量預(yù)測研究[其他][其他]

核偏最小二乘(KPLS)在工業(yè)過程監(jiān)測和質(zhì)量預(yù)測中得到了廣泛的應(yīng)用，核函數(shù)和核參數(shù)的選取對KPLS質(zhì)量預(yù)測結(jié)果有重要影響。然而，如何選擇核函數(shù)類型和核參數(shù)一直是該方法應(yīng)用的瓶頸。針對以上問題，提出一種改進(jìn)遺傳算法的核函數(shù)優(yōu)化方法。該方法將核的種類及核參數(shù)作為優(yōu)化的決策變量，以均方根誤差為目標(biāo)，分別從編碼方案、遺傳策略、適應(yīng)度函數(shù)優(yōu)化、交叉和變異算法等方面進(jìn)行設(shè)計，以保證核函數(shù)種類的多樣性，利用2折交叉驗證法對訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行驗證。以田納西-伊斯曼過程(TE)與MATLAB結(jié)合進(jìn)行仿真實驗，仿真結(jié)果表明，該方法能尋找到最優(yōu)核函數(shù)以及其核參數(shù)，具有很好的穩(wěn)定性和一致性。

發(fā)表于：12/1/2021

可信技術(shù)在國產(chǎn)化嵌入式平臺的應(yīng)用研究[其他][其他]

國產(chǎn)化嵌入式平臺的安全威脅依舊嚴(yán)峻，為了提高國產(chǎn)化平臺的安全性與可控性，可信技術(shù)的應(yīng)用十分關(guān)鍵。在基于龍芯2K-1000CPU的國產(chǎn)化嵌入式平臺上,采用可信平臺控制模塊(Trusted Platform Control Module，TPCM)，應(yīng)用可信啟動、可信軟件基、可信文件存儲和I/O口的可信訪問等技術(shù)，實現(xiàn)了國產(chǎn)化嵌入式平臺的可信運行。TPCM可信模塊基于CCP903T密碼芯片實現(xiàn)。此平臺已在某安全項目中通過測試投入使用，對可信技術(shù)在國產(chǎn)化平臺的應(yīng)用以及標(biāo)準(zhǔn)化形成留下參考性意義。

發(fā)表于：12/1/2021

基于視頻內(nèi)容特征值的VVC碼率控制算法[其他][其他]

針對VVC碼率控制算法沒有綜合考慮編碼幀實際紋理特征，其編碼率失真性能和視覺體驗還有待提高的問題，提出了一種基于視頻內(nèi)容相關(guān)特征值的碼率控制算法。通過引入灰度共生矩陣，計算出反映編碼幀紋理復(fù)雜度的相關(guān)特征值，用于幀層圖像權(quán)重的調(diào)整；基于R-λ模型，對LCU層的λ參數(shù)進(jìn)行重新計算，提高LCU層比特分配的精度。經(jīng)測試，該算法在低時延配置下，與自適應(yīng)比特分配算法相比，在更接近目標(biāo)碼率情況下，率失真性能提升了0.86%，視頻編碼主觀質(zhì)量得到較明顯改善。

發(fā)表于：12/1/2021

基于形態(tài)學(xué)濾波和時頻譜圖對消的多跳頻信號參數(shù)估計[微波|射頻][其他]

針對復(fù)雜電磁環(huán)境下多跳頻信號的參數(shù)估計問題，提出一種基于多尺度形態(tài)學(xué)濾波和時頻譜圖對消的信號參數(shù)盲估計算法。首先根據(jù)跳頻信號、干擾和噪聲的時頻特征差異性，采用多尺度形態(tài)學(xué)濾波消除噪聲、突發(fā)和掃頻信號，并利用譜圖對消法剔除定頻信號；然后通過八連通域標(biāo)記獲取跳頻信號的位置信息，利用改進(jìn)的K-means聚類算法實現(xiàn)異速跳頻信號的分離；最后由各類簇參數(shù)估計多跳頻信號的周期、跳變時刻和跳頻頻率。仿真結(jié)果表明，與利用形態(tài)學(xué)濾波并提取時頻脊線的方法相比，該算法在低信噪比下具有更高的估計精度，且在定頻、跳頻信號發(fā)生頻率碰撞時，仍能準(zhǔn)確估計跳頻參數(shù)。

發(fā)表于：12/1/2021

基于STM32的非接觸物體尺寸形態(tài)測量系統(tǒng)[其他][其他]

目前工件尺寸檢測主要依靠機械式測量或人工測量，存在檢測困難、效率低等問題。針對該狀況，設(shè)計了一套非接觸物體尺寸形態(tài)測量系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用 STM32單片機作為核心處理器；采用OpenMV 和激光測距傳感器作為非接觸檢測單元，以實現(xiàn)測量目標(biāo)物體顏色、形狀、尺寸及距離等信息的功能。同時，該系統(tǒng)中激光管的方向由舵機控制，以達(dá)到快速跟蹤目標(biāo)物體中心的目的。實驗結(jié)果表明，該裝置能夠準(zhǔn)確測量目標(biāo)物體的顏色、形狀，且可以得到高精度的物體尺寸及距離并快速跟蹤目標(biāo)物體的中心位置。

發(fā)表于：12/1/2021

基于新型PID算法的整流罩空調(diào)控制系統(tǒng)研究[其他][其他]

針對整流罩空調(diào)機組工況復(fù)雜，溫濕度控制的非線性、滯后性、時變性、強耦合等特點，闡述了整流罩空調(diào)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及機組工作時空氣處理過程。在控制算法上，通過分析溫濕度控制的干擾因素，研究了傳統(tǒng)PID、專家PID、模糊自適應(yīng)PID控制原理，提出了一種新型PID算法。將新型PID算法應(yīng)用于基于國產(chǎn)PLC的整流罩空調(diào)機組，運行結(jié)果表明，機組能夠以高效率、高精度、可調(diào)參實時在線控制，滿足任務(wù)保障要求。

發(fā)表于：12/1/2021

客戶側(cè)竊電態(tài)勢感知及智能預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)的研究[其他][其他]

客戶側(cè)竊電行為不僅造成電能資源大量流失，同時造成線路負(fù)荷過載引發(fā)火災(zāi)等重大安全事故。針對當(dāng)前客戶側(cè)竊電行為的多樣性與隱蔽性特征，以約束客戶側(cè)竊電行為為目的，設(shè)計了客戶側(cè)竊電態(tài)勢感知及智能預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)?？紤]客戶側(cè)竊電行為的多樣性與隱蔽性特性，選取額定電壓偏離度、電壓不平衡率與電流不平衡率等6個客戶側(cè)竊電態(tài)勢感知指標(biāo)，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建客戶側(cè)竊電態(tài)勢感知模型，將所選取的6個指標(biāo)與相關(guān)數(shù)據(jù)作為模型輸入，通過動態(tài)K均值聚類算法優(yōu)化模型，模型輸出結(jié)果即為客戶側(cè)竊電態(tài)勢感知結(jié)果。基于感知結(jié)果，通過聲光報警裝置與智能設(shè)備實現(xiàn)智能預(yù)警，實驗結(jié)果顯示，該技術(shù)能夠有效抑制客戶側(cè)竊電行為。

發(fā)表于：12/1/2021