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2~18 GHz外場RCS測量系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[測試測量][航空航天]

外場RCS測量是獲取大型全尺寸目標電磁散射特性的重要手段。在介紹脈間頻率步進雷達一維、二維成像原理的基礎(chǔ)上，給出了一種寬帶（2~18 GHz）雙通道雷達目標RCS測量系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。該系統(tǒng)可用于外場目標后向電磁散射特性測量和散射源高分辨力二維成像。介紹了系統(tǒng)的技術(shù)特點，討論了影響外場RCS測量精度的幾種主要誤差來源并提出了解決辦法，最后對系統(tǒng)性能進行了驗證。

發(fā)表于：8/16/2018

基于靜止無功發(fā)生器的三態(tài)滯環(huán)控制策略研究[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

為確保采用直接電流控制方式的靜止無功發(fā)生器在準確快速補償無功的同時降低開關(guān)頻率和損耗，提出了三態(tài)滯環(huán)控制策略。分析了傳統(tǒng)滯環(huán)控制策略和三態(tài)滯環(huán)控制策略的原理以及開關(guān)頻率。仿真對比驗證表明，三態(tài)滯環(huán)控制策略比傳統(tǒng)滯環(huán)控制策略的開關(guān)頻率低、動態(tài)損耗小，可以有效提高整個裝置的運行效率。

發(fā)表于：8/16/2018

直驅(qū)式風電機組并網(wǎng)動態(tài)性能研究[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

提出發(fā)電機側(cè)整流器采用直接電流控制方式，用以穩(wěn)定直流側(cè)電壓、使發(fā)電機側(cè)高功率因數(shù)運行,減小發(fā)電機損耗；電網(wǎng)側(cè)逆變器對有功、無功功率解耦控制，使風機運行在最大功率點，保證系統(tǒng)以單位功率因數(shù)并網(wǎng)，減少并網(wǎng)電流諧波，提高并網(wǎng)電能質(zhì)量。與傳統(tǒng)的控制方式相比，該控制方式具有控制結(jié)構(gòu)簡單，發(fā)電機側(cè)功率因數(shù)高，動態(tài)響應(yīng)快等優(yōu)點。

發(fā)表于：8/16/2018

基于第三代電流傳輸器的濾波器設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

提出一種基于第三代電流傳輸器（CCIII）的電流模式二階濾波器的實現(xiàn)方法，導(dǎo)出的電流模式連續(xù)時間二階濾波器結(jié)構(gòu)比較簡單，可實現(xiàn)低通、高通、帶通3種濾波。這3種濾波的無源和有源靈敏度較低。本文提出的電路基于TMSC 0.35 um CMOS工藝，在2.5 V電源電壓工作條件下，采用Hspice在LEVEL49模型參數(shù)下對整個電路進行仿真。

發(fā)表于：8/16/2018

一種新型的無刷直流電動機換相控制算法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

在分析RC硬件濾波器及FIR數(shù)字濾波器的基礎(chǔ)上，設(shè)計了反電動勢過零硬件檢測電路和軟件檢測算法，并利用Matlab擬合換相角的頻率特性曲線將硬件預(yù)估和軟件計算得到的結(jié)果按隨電機運行頻率變化的權(quán)重進行融合，得到與實際更吻合的換相角。使用DSP控制器實現(xiàn)該算法，能在各種頻率下精確地控制BLDCM穩(wěn)定運行。驗證了該方法的合理性和有效性，為無位置傳感器無刷直流電機的控制提供了一種新的方法。

發(fā)表于：8/16/2018

一種無源射頻識別編解碼電路的設(shè)計與驗證[微波|射頻][安防電子]

提出了一種基于ISO/IEC 14443協(xié)議的高頻13.56 MHz RFID芯片的數(shù)字編解碼電路結(jié)構(gòu)，采用Altera FPGA搭建驗證系統(tǒng)，進行了系統(tǒng)設(shè)計的仿真與驗證。該電路實現(xiàn)了RFID標簽芯片通信時所需要的副載波調(diào)制后曼徹斯特編碼和修正密勒碼的解碼，并為后端的協(xié)議棧電路設(shè)計了SPI從機通信接口。

發(fā)表于：8/16/2018

短溝道MOSFET的毫米波噪聲建模[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于40 nm MOSFET的器件物理結(jié)構(gòu)，建立了統(tǒng)一的MOSFET毫米波噪聲模型，以此來表征漏極電流噪聲、感應(yīng)柵極電流噪聲以及兩者之間的互相關(guān)噪聲的特性。通過將柵極過載效應(yīng)引入高頻噪聲模型，使得統(tǒng)一模型具有良好的平滑性、準確性和連續(xù)性。最后，將所建模型的仿真結(jié)果與傳統(tǒng)的高頻噪聲模型進行對比，并且對比所建模型與傳統(tǒng)模型的四噪聲參數(shù)以及實測的數(shù)據(jù)來驗證模型的有效性和精準性。

發(fā)表于：8/16/2018

1.9 GHz低電壓低功耗CMOS射頻低噪聲放大器的設(shè)計[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對1.9 GHz PHS和DECT無線接入系統(tǒng)的應(yīng)用，提出了一種可工作于0.9 V低電壓的CMOS射頻低噪聲放大器，并對其電路結(jié)構(gòu)、噪聲及線性度等主要性能進行分析。該電路基于傳統(tǒng)的折疊結(jié)構(gòu)低噪聲放大器，利用晶體管線性補償技術(shù)，實現(xiàn)了低壓低功耗下的高線性度。采用TSMC 0.18 um CMOS工藝模型設(shè)計與驗證。

發(fā)表于：8/16/2018

基于高層次綜合工具的BIST控制器設(shè)計[EDA與制造][數(shù)據(jù)中心]

存儲器內(nèi)建自測試（MBIST）技術(shù)在存儲器測試中具有廣泛應(yīng)用，針對傳統(tǒng)寄存器傳輸級描述語言設(shè)計BIST控制器的過程相對繁瑣、專用EDA工具定義算法的靈活性差和電路結(jié)構(gòu)固定等問題，提出采用高層次綜合工具設(shè)計BIST控制器的方法。以SRAM為對象，采用C語言描述MARCH算法，并采取端口分配、流水線優(yōu)化和數(shù)組分割等優(yōu)化方案完善設(shè)計。最后借助FPGA平臺驗證評估了高層次綜合工具輸出的RTL級代碼電路的功能可靠性和規(guī)?？煽匦?。相對于傳統(tǒng)的兩種方法，擺脫了算法實現(xiàn)和電路結(jié)構(gòu)設(shè)計的局限性，縮短了算法實現(xiàn)周期。

發(fā)表于：8/16/2018

基于FPGA的實時QRS波檢測系統(tǒng)設(shè)計[可編程邏輯][醫(yī)療電子]

根據(jù)在線心電信號自動分析系統(tǒng)的實時性要求，提出了一種基于現(xiàn)場可編程門陣列的QRS波檢測解決方案和硬件結(jié)構(gòu)。該方案采用離散小波變換（DWT）算法結(jié)合閾值檢測算法進行特征點提取，克服了傳統(tǒng)算法受噪聲、基漂、雜波等影響的缺點，邏輯簡單，適合硬件實現(xiàn)。

發(fā)表于：8/16/2018

Prewitt圖像邊緣檢測及邊緣細化的FPGA實現(xiàn)[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對實時圖像處理的要求，使用FPGA對圖像數(shù)據(jù)流進行在線Prewitt邊緣檢測。針對傳統(tǒng)算法需要人工給定閾值和產(chǎn)生的邊緣較寬的不足，用基于FPGA的自適應(yīng)閾值算法和非極大值抑制方法對邊緣檢測的結(jié)果進行細化處理，提高了邊緣檢測的精度。

發(fā)表于：8/16/2018

基于GPS的遠程心電監(jiān)護定位系統(tǒng)的設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][醫(yī)療電子]

設(shè)計了一種基于GPS的遠程心電監(jiān)護定位系統(tǒng)。提出了一種基于GPS的遠程心電監(jiān)護定位系統(tǒng)的設(shè)計,介紹其硬件結(jié)構(gòu)的總體框架, 重點介紹了心電監(jiān)護定位系統(tǒng)終端的硬件電路設(shè)計和軟件設(shè)計思想。該系統(tǒng)充分利用CDMA網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)和資源優(yōu)勢實現(xiàn)對病人隨時隨地的監(jiān)護。

發(fā)表于：8/16/2018

基于FPGA的新型高性能永磁同步電機驅(qū)動系統(tǒng)設(shè)計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

提出了一種基于FPGA的單芯片驅(qū)動控制方案。它采用硬件模塊化的現(xiàn)代EDA設(shè)計方法，使用VHDL硬件描述語言，實現(xiàn)了永磁同步電機矢量控制系統(tǒng)的設(shè)計。

發(fā)表于：8/16/2018

基于FPGA的方向濾波指紋圖像增強算法實現(xiàn)[可編程邏輯][安防電子]

設(shè)計了一種基于FPGA純硬件方式實現(xiàn)方向濾波的指紋圖像增強算法。采用寄存器傳輸級（RTL）硬件描述語言（Verilog HDL），利用時分復(fù)用和流水線處理等技術(shù)完成了方向濾波指紋圖像增強算法在FPGA上的實現(xiàn)。系統(tǒng)通過了Modelsim的仿真驗證，并在Terasic公司的DE2平臺上完成了硬件測試。

發(fā)表于：8/16/2018

基于混沌特性的跳頻序列復(fù)雜度分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

對于已有的跳頻序列復(fù)雜度分析方法，通過分析跳頻序列的混沌特性，提出了一種用關(guān)聯(lián)維數(shù)度量跳頻序列復(fù)雜度的方法，該方法能夠?qū)M足混沌特性的跳頻序列進行復(fù)雜度分析，為跳頻序列復(fù)雜度的度量提供了一種新的參考依據(jù)。最后對基于L-G非連續(xù)抽頭模型和Logistic-Kent級聯(lián)映射構(gòu)造的跳頻序列進行了基于混沌特性的復(fù)雜度分析，并對兩者的復(fù)雜度進行了比較。

發(fā)表于：8/15/2018