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5G NSA接入網(wǎng)共享技術(shù)演進(jìn)方案研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著5G商用，越來越多的國(guó)家都商用了5G網(wǎng)絡(luò)，但受限于5G SA標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)備和終端的成熟度，初期的5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)均采用NSA組網(wǎng)方案，后續(xù)必然需要考慮向SA網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的問題，故對(duì)于5G NSA接入網(wǎng)共享方案，也需要考慮NSA接入網(wǎng)共享向SA接入網(wǎng)共享的演進(jìn)問題。針對(duì)NSA向SA演進(jìn)過程中不同接入網(wǎng)共享演進(jìn)方案在組網(wǎng)復(fù)雜度、運(yùn)維優(yōu)化復(fù)雜度、用戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)等方面進(jìn)行系統(tǒng)分析，以期為運(yùn)營(yíng)商N(yùn)SA接入網(wǎng)共享的演進(jìn)方案選擇提供參考。

發(fā)表于：5/8/2020

5G測(cè)試儀器關(guān)鍵技術(shù)研究與產(chǎn)品開發(fā)[測(cè)試測(cè)量][5G]

隨著5G技術(shù)研發(fā)試驗(yàn)和產(chǎn)品研發(fā)試驗(yàn)的推進(jìn)，作為支撐產(chǎn)業(yè)發(fā)展的測(cè)試儀器也進(jìn)入到發(fā)展快車道，國(guó)內(nèi)廠家已經(jīng)成功開發(fā)出基站、終端、外場(chǎng)與核心網(wǎng)等5G通信測(cè)試儀器。介紹了5G通信測(cè)試儀器的關(guān)鍵技術(shù)突破與最新產(chǎn)品成果，包括高性能5G通信測(cè)試平臺(tái)設(shè)計(jì)與制造、多標(biāo)準(zhǔn)5G NR物理層測(cè)試、5G異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)空口協(xié)議解析、微波毫米波測(cè)試校準(zhǔn)等關(guān)鍵技術(shù)，也介紹了基站測(cè)試、終端綜測(cè)和空口監(jiān)測(cè)等測(cè)試儀器性能，這些測(cè)試儀器在5G通信產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)發(fā)揮了重要作用，為產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展提供了有力支撐。

發(fā)表于：5/8/2020

Trinamic推出三相BLDC/PMSM電池供電電機(jī)的高效驅(qū)動(dòng)器[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

Trinamic的TMC6300是一款高效低壓驅(qū)動(dòng)器，適用于峰值電流高達(dá)2A的BLDC和PMSM電機(jī)。該驅(qū)動(dòng)器待機(jī)電流為零，非常適合電池供電的設(shè)備。漢堡，2020年4月20日– TRINAMIC運(yùn)動(dòng)控制有限公司宣布推出最新的電池驅(qū)動(dòng)解決方案電機(jī)驅(qū)動(dòng)器IC。帶有集成功率MOSFET和電荷泵的微型三相電機(jī)驅(qū)動(dòng)器IC非常適用于BLDC和PMSM電機(jī)，它們僅需一個(gè)鋰離子電池或雙節(jié)AA電池即可提供高達(dá)2A峰值和2V（1.8V）…11V DC的電壓。

發(fā)表于：4/29/2020

為什么網(wǎng)絡(luò)攻擊無法與自動(dòng)駕駛相匹敵[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

惡意軟件、勒索軟件、病毒、拒絕服務(wù)攻擊——這些威脅可能會(huì)讓企業(yè)陷入困境，這是因?yàn)槠潆y以恢復(fù)。其他的情況可能根本無法恢復(fù)，但這并沒有阻止大多數(shù)行業(yè)把網(wǎng)絡(luò)安全當(dāng)作事后諸葛亮。不幸的是，這是自第一個(gè)黑客出現(xiàn)以來的處理方式。只有當(dāng)一家公司受到攻擊時(shí)，其他公司才會(huì)開始做出反應(yīng)，通常是爭(zhēng)先恐后的提高自己的安全性，希望自己的生意不會(huì)成為下一個(gè)目標(biāo)。

發(fā)表于：4/28/2020

Achronix創(chuàng)新的機(jī)器學(xué)習(xí)處理器（MLP）突破傳統(tǒng)FPGA時(shí)序性能瓶頸[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

MLP_Conv2D是功能齊全的設(shè)計(jì)，可將2D輸入圖像與多個(gè)內(nèi)核同時(shí)進(jìn)行卷積。該設(shè)計(jì)充分利用了MLP和BRAM模塊，每個(gè)MLP一個(gè)周期執(zhí)行12個(gè)int8乘法。此外，MLP列和BRAM塊均等級(jí)聯(lián)以有效地將圖像數(shù)據(jù)傳遞，從而允許同時(shí)處理多個(gè)內(nèi)核。

發(fā)表于：4/27/2020

分時(shí)供電全橋Buck型雙輸入直流變換器[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

在多種新能源聯(lián)合供電的分布式發(fā)電系統(tǒng)中，用多輸入直流變換器替代多個(gè)單輸入直流變換器，能夠簡(jiǎn)化電路結(jié)構(gòu)，降低系統(tǒng)成本。分析研究了一種分時(shí)供電全橋Buck型雙輸入直流變換器的電路拓?fù)?、最大功率輸出能量管理控制策略和穩(wěn)態(tài)原理特性，給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。該電路拓?fù)涫怯蓛蓚€(gè)并聯(lián)分時(shí)選擇支路和Buck型直流變換器級(jí)聯(lián)構(gòu)成的，該控制策略是通過控制輸出電流瞬時(shí)值和雙輸入源輸出功率之比間接地實(shí)現(xiàn)兩個(gè)輸入源的最大功率輸出。設(shè)計(jì)并研制的3 kW雙輸入直流變換器具有體積重量小、成本低等性能，驗(yàn)證了理論分析的正確性與可行性。

發(fā)表于：4/26/2020

一種最大效率恒壓輸出無線供能控制技術(shù)研究[電源技術(shù)][汽車電子]

針對(duì)無線電能傳輸技術(shù)中的恒壓輸出和最大效率問題，提出了一種基于能量注入的移相恒壓控制無線電能傳輸技術(shù)。首先通過電路分析得到系統(tǒng)電壓增益和傳輸效率等特性函數(shù)，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種新型控制方法，通過改變逆變器的能量注入占空比和移相角，實(shí)現(xiàn)在負(fù)載變化時(shí)系統(tǒng)的最大效率和恒壓輸出。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的可行性和理論分析的正確性，在整個(gè)負(fù)載變化范圍內(nèi)，采用能量注入的移相恒壓控制方法時(shí)整機(jī)效率比常見的移相恒壓控制方法提高3%~10%，滿載時(shí)整機(jī)效率達(dá)到89%。

發(fā)表于：4/24/2020

基于肌電信號(hào)稀疏特征的手勢(shì)識(shí)別方法研究[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

基于表面肌電信號(hào)(sEMG)的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)是人機(jī)自然交互領(lǐng)域的重要研究方向。手勢(shì)識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵在于如何提取sEMG信號(hào)的有效特征。提出了一種提取sEMG信號(hào)稀疏特征用于多類手勢(shì)識(shí)別的有效方法。該方法以稀疏表示作為特征提取工具，以支持向量機(jī)(SVM)作為分類器對(duì)多個(gè)手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別。首先，采用雙閾值法檢測(cè)分割出手勢(shì)動(dòng)作的活動(dòng)段；其次隨機(jī)抽取部分運(yùn)動(dòng)段樣本初始化稀疏表示詞典，利用KSVD方法對(duì)過完備字典和稀疏系數(shù)進(jìn)行無監(jiān)督更新;最后，利用SVM對(duì)稀疏系數(shù)特征向量進(jìn)行分類以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同手勢(shì)的識(shí)別。通過在公開數(shù)據(jù)庫(kù)和自有數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，結(jié)果表明結(jié)合稀疏特征和SVM分類方法可實(shí)現(xiàn)16種手勢(shì)平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到98.4%。

發(fā)表于：4/24/2020

【鼎陽(yáng)硬件智庫(kù)原創(chuàng)︱測(cè)試測(cè)量】從時(shí)域到頻域-換個(gè)角度看世界[測(cè)試測(cè)量][其他]

鼎陽(yáng)科技為廣大的電子工程師提供了一系列不同的示波器，用以對(duì)我們感興趣的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行捕獲、觀察、測(cè)量、分析和存檔。相信大家很容易就能夠理解示波器的基本工作原理并熟練掌握對(duì)示波器的使用和操作方法。但是，一個(gè)信號(hào)是否真的就像看起來那樣“純潔無瑕”、“完美無缺”呢？有時(shí)候用示波器是很難做到真實(shí)、定量分析的。一個(gè)肉眼看起來十分平滑的正弦波，里面有沒有諧波和非諧波分量？一個(gè)方波的拐角，為什么用示波器觀察總是沒辦法呈現(xiàn)出一個(gè)完美的直角？這些問題時(shí)常會(huì)困擾一些沒有接觸過頻譜分析儀的用戶朋友。而頻域，這個(gè)隱藏在時(shí)域背后的角色，似乎被蒙上了一層神秘的面紗，讓一些電子工程師很容易產(chǎn)生距離感。而且頻譜分析儀上各種帶寬、放大器、衰減器和濾波器等等概念，往往讓我們無從下手，很難得到一個(gè)正確的結(jié)果。鼎陽(yáng)科技作為通用電子測(cè)試測(cè)量?jī)x器的行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)，始終把高效、真實(shí)、準(zhǔn)確、方便、快捷作為我們?cè)O(shè)計(jì)產(chǎn)品的核心思想，SSA3000X Plus系列高性能頻譜分析儀和SVA1000X系列頻譜&矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀，正完美詮釋了以客戶為中心的產(chǎn)品理念，讓我們的頻譜測(cè)試變得非常簡(jiǎn)單。

發(fā)表于：4/24/2020

基于狀態(tài)增廣的修正迭代擴(kuò)展卡爾曼濾波[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)修正迭代擴(kuò)展卡爾曼濾波一次迭代后系統(tǒng)狀態(tài)和估計(jì)狀態(tài)不與測(cè)量噪聲之間保持相互獨(dú)立的問題，將測(cè)量噪聲增廣到狀態(tài)變量中，提出了基于狀態(tài)增廣的修正迭代擴(kuò)展卡爾曼濾波。然后將該濾波方法應(yīng)用到基于雷達(dá)測(cè)量的再入飛行器目標(biāo)跟蹤問題中，仿真結(jié)果表明：與修正迭代擴(kuò)展卡爾曼濾波和傳統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波相比，該濾波方法具有更快的收斂速度和更優(yōu)的估計(jì)精度。

發(fā)表于：4/23/2020

VPx幀內(nèi)壓縮的快速算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)VPx視頻的幀內(nèi)壓縮處理復(fù)雜度高的問題，給出一種快速算法。該方法首先根據(jù)圖像中亮度子塊在宏塊中的空間位置確定最鄰近子塊，再通過最鄰近子塊的最佳預(yù)測(cè)模式、子塊重構(gòu)和率失真比較判斷當(dāng)前子塊的可能預(yù)測(cè)模式，并結(jié)合率失真閾值得到用于該子塊幀內(nèi)壓縮的最終預(yù)測(cè)模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地減少VPx幀內(nèi)壓縮中由重構(gòu)處理帶來的包括頻域變換、量化、反量化、頻域反變換的大量運(yùn)算，從而在保證壓縮質(zhì)量的情況下，提高幀內(nèi)壓縮速度。

發(fā)表于：4/23/2020

4開關(guān)降壓-升壓控制器，具備直通功能，可以消除開關(guān)噪聲 [電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

常見的DC-DC轉(zhuǎn)換器問題是：在輸入電壓可能高于、低于或等于輸出時(shí)生成穩(wěn)壓電壓，也就是說，轉(zhuǎn)換器必須執(zhí)行升壓和降壓操作。從標(biāo)稱12 V電池為汽車電子供電，就是一個(gè)典型場(chǎng)景，從引擎冷啟動(dòng)（低至3 V）到負(fù)載突降（高達(dá)100 V），或者因?yàn)椴僮鲉T出錯(cuò)導(dǎo)致出現(xiàn)反向電池電壓（電壓變化范圍相當(dāng)廣泛）。從SEPIC到4開關(guān)拓?fù)?，有好幾種DC-DC轉(zhuǎn)換器拓?fù)淇梢詧?zhí)行升壓和降壓操作，但這些解決方案中沒有任何一個(gè)能夠在主動(dòng)激活開關(guān)的情況，直接將輸入電壓輸入到輸出，現(xiàn)在依然是這樣。

發(fā)表于：4/23/2020

MEMS加速度傳感器在電機(jī)健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)上的應(yīng)用[MEMS|傳感技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著工業(yè)4.0深入的推進(jìn)，電機(jī)已經(jīng)成為了工業(yè)生產(chǎn)中最主要的驅(qū)動(dòng)設(shè)備，廣泛應(yīng)用于各個(gè)生產(chǎn)領(lǐng)域。電機(jī)在長(zhǎng)期運(yùn)行中難免會(huì)產(chǎn)生一些故障，如何實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)工作狀態(tài)，及時(shí)診斷出電機(jī)的健康狀況就變得非常重要。研究表明，電機(jī)振動(dòng)信號(hào)中包含了大量的電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息，對(duì)電機(jī)振動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)可以有效的判斷電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)故障及時(shí)診斷和預(yù)警，大大降低電機(jī)發(fā)生重大事故的概率，用客戶的話講就是“讓機(jī)器說話”。據(jù)ADI代理商Excelpoint世健公司介紹，世健已經(jīng)為湖南、四川等多個(gè)地區(qū)的鋼鐵、風(fēng)電等客戶搭建了從傳感器到云端的全套系統(tǒng)，目前進(jìn)入前期導(dǎo)入階段。

發(fā)表于：4/23/2020

采用矩陣遞歸的最小測(cè)試用例集生成算法[測(cè)試測(cè)量][航空航天]

符合MC/DC準(zhǔn)則的最小測(cè)試用例集算法具有重要的實(shí)用價(jià)值。首先將布爾表達(dá)式轉(zhuǎn)換為語法二叉樹，然后采用矩陣組合邏輯運(yùn)算方法逐層遞歸，從而獲得完備的MC/DC最小測(cè)試用例集。經(jīng)驗(yàn)證，矩陣組合邏輯運(yùn)算方法是合理的、正確的。該方法對(duì)于非平凡布爾表達(dá)式可快速獲取完備的MC/DC最小測(cè)試用例集，同時(shí)也可以處理帶耦合條件的復(fù)雜布爾表達(dá)式。

發(fā)表于：4/22/2020

基于CNN-LSTM的太陽(yáng)能光伏組件故障診斷研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

太陽(yáng)能光伏產(chǎn)業(yè)近年發(fā)展迅速，準(zhǔn)確診斷光伏組件故障位置及類型可以提升運(yùn)維人員的工作效率。提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長(zhǎng)短期記憶模型(Convolutional Neural Networks-Long Short Term Memory，CNN-LSTM)的深度學(xué)習(xí)診斷模型，利用電站原有設(shè)備就可完成檢測(cè)任務(wù)。首先提出了一種依據(jù)電流值的組件故障分類方式；然后，檢測(cè)模型根據(jù)光伏陣列布局特點(diǎn)設(shè)計(jì)了一種特征提取算法，分別提取光伏陣列電流橫向與縱向特征，來獲取空間與時(shí)間上的特性；再通過CNN網(wǎng)絡(luò)來對(duì)橫向特征做進(jìn)一步的提取與縱向特征的壓縮，以解決特征種類單一及訓(xùn)練緩慢的問題；最終進(jìn)入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成對(duì)光伏組件的故障診斷。

發(fā)表于：4/22/2020