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一種稀疏度自適應(yīng)的SIMO-NOMA系統(tǒng)多用戶檢測(cè)算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

非正交多址接入（NOMA）可以通過(guò)對(duì)資源的非交使用來(lái)提高頻譜利用率，增加用戶連接數(shù)，有望成為5G的關(guān)鍵技術(shù)之一?？紤]基站端配備多根天線，針對(duì)上行免調(diào)度SIMO-NOMA系統(tǒng)中活躍用戶數(shù)量未知的情況，提出了一種基于壓縮感知的稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤硬融合算法(SAMP-HFA)。所提算法主要包括三部分：首先利用傳統(tǒng)的SAMP算法估計(jì)基站端每根天線上的用戶活動(dòng)情況，接著融合這些檢測(cè)到的用戶活動(dòng)信息獲得一個(gè)公共的活躍用戶集合，最后利用該集合估計(jì)活躍用戶的傳輸數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果表明，隨著天線數(shù)目的增加，所提算法的誤碼率性能顯著提高。

發(fā)表于：1/21/2019

應(yīng)用于空間調(diào)制系統(tǒng)的低復(fù)雜度檢測(cè)算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

應(yīng)用于大規(guī)模多輸入多輸出系統(tǒng)的空間調(diào)制系統(tǒng)是一種新穎的5G傳輸方案。針對(duì)空間調(diào)制提出了一種復(fù)雜度較低的檢測(cè)算法，提出的算法通過(guò)將接收天線重排序來(lái)減少總復(fù)雜度。算法結(jié)合已有的A-Star算法對(duì)接收天線分層并排序，改變樹搜索結(jié)構(gòu)并排除錯(cuò)的節(jié)點(diǎn)，使所選分支盡可能包括最優(yōu)路徑，極大縮小了所需訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)數(shù)。該算法具有近似最優(yōu)的誤比特性能和更低的計(jì)算復(fù)雜度，與最大似然檢測(cè)算法相比復(fù)雜度減少了80%左右。

發(fā)表于：1/21/2019

穩(wěn)健的汽車40V功率MOSFET提高汽車安全性[電源技術(shù)][汽車電子]

意法半導(dǎo)體最先進(jìn)的40V功率MOSFET可以完全滿足EPS (電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng))和EPB (電子駐車制動(dòng)系統(tǒng)) 等汽車安全系統(tǒng)的機(jī)械、環(huán)境和電氣要求。這些機(jī)電系統(tǒng)必須符合汽車AEC Q101規(guī)范，具體而言，低壓MOSFET必須耐受高溫和高尖峰電流。

發(fā)表于：1/21/2019

基于議價(jià)博弈的高效機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

現(xiàn)有基于議價(jià)博弈的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法存在著因節(jié)點(diǎn)交互過(guò)程偏多所引起的控制開銷過(guò)大、對(duì)無(wú)用消息提出請(qǐng)求時(shí)帶來(lái)了額外開銷和博弈雙方達(dá)成交易概率不高所引起的時(shí)延以及SV列表中消息剩余跳數(shù)降為1時(shí)帶來(lái)了額外開銷等問(wèn)題，對(duì)此提出了一種高效的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法——EORB。該算法通過(guò)采用自適應(yīng)精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)包摘要、自適應(yīng)合并SV-DP消息和求購(gòu)消息、綜合考慮買賣雙方收益的博弈策略等機(jī)制減少了冗余開銷，加速了消息的轉(zhuǎn)發(fā)速率并提高了消息的到達(dá)率。仿真結(jié)果表明，該算法有效提高了數(shù)據(jù)傳送到達(dá)的成功率，降低了系統(tǒng)開銷以及消息的平均端到端時(shí)延。

發(fā)表于：1/18/2019

基于EEMD-SE和GARBF的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[電源技術(shù)][其他]

為了提高短期電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)精度，提出了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）-樣本熵（SE）和遺傳算法（GA）來(lái)優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合方法。利用EEMD分解法自適應(yīng)地對(duì)負(fù)荷序列進(jìn)行分解，結(jié)合樣本熵對(duì)復(fù)雜度相似的子序列進(jìn)行合并，有效減小了運(yùn)算規(guī)模?；诟鱾€(gè)子序列復(fù)雜度的差異構(gòu)建相應(yīng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用遺傳算法避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)和收斂性問(wèn)題，進(jìn)而對(duì)合并的新子序列進(jìn)行預(yù)測(cè)并疊加得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果。仿真結(jié)果表明，該預(yù)測(cè)算法具有良好的預(yù)測(cè)效果，滿足短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的要求。

發(fā)表于：1/18/2019

基于資源三號(hào)衛(wèi)星與Landsat 8 OLI的水庫(kù)庫(kù)容估算*[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

遙感技術(shù)具有探測(cè)范圍廣、更新速度快、周期性強(qiáng)等特點(diǎn)，在水庫(kù)庫(kù)容監(jiān)測(cè)中具有巨大優(yōu)勢(shì)。以遼寧省撫順市大伙房水庫(kù)為研究對(duì)象，基于資源三號(hào)衛(wèi)星提取的DEM數(shù)據(jù)建立模型，從不同時(shí)相的Landsat 8 OLI影像中提取庫(kù)面積，并利用模型計(jì)算庫(kù)容。結(jié)果顯示：與利用庫(kù)容曲線計(jì)算的庫(kù)容相比，該方法相對(duì)誤差在20%以內(nèi)，且具有較好的相關(guān)性，為水庫(kù)庫(kù)容的快速估算提供了一種方法，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：1/18/2019

電力企業(yè)云百科系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

隨著云計(jì)算服務(wù)在電力行業(yè)的廣泛應(yīng)用，用戶對(duì)電力云平臺(tái)的搜索能力要求越來(lái)越高，電力云百科系統(tǒng)主要應(yīng)用于電力系統(tǒng)內(nèi)部的電力知識(shí)的共享以及更新。系統(tǒng)是基于電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)云搜索引擎的快速檢索，便捷相應(yīng)知識(shí)內(nèi)容的利用。由于采用了云計(jì)算技術(shù)，可以提高并發(fā)訪問(wèn)量、檢索速度，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展和節(jié)約成本。

發(fā)表于：1/17/2019

基于頻譜特性和自適應(yīng)蟲孔定位的小麥識(shí)別[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)小麥不完善粒批量、快速、準(zhǔn)確地識(shí)別，提出了一種基于小麥圖像特征的小麥不完善粒識(shí)別方法。采集不完善粒小麥圖像，對(duì)每粒小麥圖像提取其自適應(yīng)蟲孔特征、頻譜特性、周長(zhǎng)、最小外接圓面積等89維特征參數(shù)。研究結(jié)果表明，對(duì)于常見小麥不完善粒類別，尤其是發(fā)芽粒和生蟲粒具有較高的識(shí)別率。該識(shí)別方法對(duì)正常粒、破碎粒、生蟲粒、生病粒、發(fā)芽粒的識(shí)別率分別為98.75%、97.50%、93.02%、99%、96.25%，平均識(shí)別率為96.90%，相較于傳統(tǒng)的圖像處理識(shí)別方法，識(shí)別準(zhǔn)確率提高20%左右，表明提出的方法能有效運(yùn)用于小麥不完善粒檢測(cè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中。

發(fā)表于：1/17/2019

基于改進(jìn)的SVD和Prony的諧波檢測(cè)算法[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)傳統(tǒng)的Prony算法在諧波及間諧波檢測(cè)過(guò)程中對(duì)噪聲敏感，導(dǎo)致辨識(shí)精度不高的問(wèn)題，提出了一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition，SVD)和Prony的改進(jìn)算法?；赟VD理論，提出了一種奇異點(diǎn)輔助算法，自適應(yīng)地選取奇異值分解的有效階次，從而精確地濾除噪聲信號(hào)?；谝汛_定的有效階次，利用改進(jìn)的Prony算法對(duì)濾除噪聲之后的信號(hào)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，可以準(zhǔn)確地估計(jì)出各個(gè)諧波及間諧波分量的參數(shù)。通過(guò)MATLAB仿真分析，表明算法能夠準(zhǔn)確地提取出電力信號(hào)的參數(shù)信息，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：1/17/2019

基于MLVDS和USB3.0的多節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中上位機(jī)無(wú)法與多節(jié)點(diǎn)采集設(shè)備高速通信的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于MLVDS接口和USB3.0接口的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)。該傳輸系統(tǒng)采用CYUSB3014接口芯片實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與FPGA的高速數(shù)據(jù)傳輸，采用ADN4693E接口芯片完成多節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸，以FPGA作為核心控制器，并基于MLVDS自定義協(xié)議解析多節(jié)點(diǎn)通信邏輯，實(shí)現(xiàn)MLVDS接口與USB3.0接口之間的數(shù)據(jù)交互。測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換結(jié)果準(zhǔn)確、可靠，實(shí)現(xiàn)了上位機(jī)與多節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集設(shè)備間的高速通信。

發(fā)表于：1/17/2019

一種基于STIX信息交互的滲透測(cè)試協(xié)作方案研究*[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全工作滲透測(cè)試工作中的效率瓶頸問(wèn)題進(jìn)行了分析,總結(jié)了原有測(cè)試工作協(xié)作方式以及測(cè)試過(guò)程中的低效之處。對(duì)現(xiàn)有威脅情報(bào)實(shí)時(shí)信息共享標(biāo)準(zhǔn)（STIX）進(jìn)行了介紹，提出了一種基于STIX信息交互的滲透測(cè)試協(xié)作方案。通過(guò)對(duì)STIX進(jìn)行定制擴(kuò)充，可有效提升測(cè)試人員與測(cè)試人員、測(cè)試人員與測(cè)試工具以及測(cè)試工具之間的信息交互效率，提高信息交互的標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化程度。

發(fā)表于：1/17/2019

再獲新能源汽車大廠訂單，富士通原廠+代理身份完美布局汽車電子產(chǎn)業(yè)鏈[模擬設(shè)計(jì)][汽車電子]

IC Insights數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)2018年汽車電子的銷售額將增長(zhǎng)7.0％，2019年將增長(zhǎng)6.3％，成為六大半導(dǎo)體目標(biāo)市場(chǎng)中兩年來(lái)的最高增長(zhǎng)率。值得注意的是，汽車特殊用途邏輯類別預(yù)計(jì)2018年增長(zhǎng)29％，汽車應(yīng)用專用模擬市場(chǎng)增長(zhǎng)14％——作為備用攝像頭、盲點(diǎn)(車道偏離)探測(cè)器和其他“智能”系統(tǒng)被強(qiáng)制或以其他方式添加到更多車輛中。同時(shí)，存儲(chǔ)器在車輛中使用的新汽車系統(tǒng)解決方案的開發(fā)中越來(lái)越重要。

發(fā)表于：1/16/2019

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的等級(jí)保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

建立一個(gè)基于等級(jí)保護(hù)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的信息安全測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，對(duì)等級(jí)保護(hù)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)通過(guò)專家經(jīng)驗(yàn)定性識(shí)別形成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)先驗(yàn)概率，通過(guò)歷史資料形成的條件概率定量分析得出后驗(yàn)概率，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果推理算法，確定測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)中各測(cè)評(píng)項(xiàng)概率值，同時(shí)根據(jù)測(cè)評(píng)項(xiàng)概率對(duì)被測(cè)評(píng)系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。通過(guò)上述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程使被測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)感知風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)。

發(fā)表于：1/16/2019

基于GaN HEMT的S波段的功率放大器設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

采用內(nèi)匹配技術(shù)，使用單胞的電路結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一款3.8～4.2 GHz的功率放大器。該放大器基于南京電子器件研究所自主研制的GaN HEMT管芯芯片。通過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)該放大器在10%的相對(duì)帶寬、漏源電壓28 V、連續(xù)波的工作條件下,實(shí)現(xiàn)了輸出峰值功率Pout大于30 W,功率附加效率PAE大于48%,充分顯示了GaN功率器件寬帶、高效和高功率的工作性能,具有廣闊的工程應(yīng)用前景。

發(fā)表于：1/16/2019

基于動(dòng)態(tài)頻率的芯片面積功耗優(yōu)化設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

發(fā)表于：1/16/2019