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一種EEPROM中高壓產(chǎn)生電路的設(shè)計與實現(xiàn)[電源技術(shù)][汽車電子]

設(shè)計了一種應(yīng)用于EEPROM的低電源電壓的片內(nèi)升壓電路?；陔妷罕冻穗娐罚@得兩倍于電源電壓的驅(qū)動電壓，用來驅(qū)動高壓電荷泵電路得到EEPROM擦寫用的15 V高壓，實現(xiàn)EEPROM在1.3 V電壓下穩(wěn)定的工作。同時，基于負(fù)溫度特性的電壓分壓電路實現(xiàn)電荷泵輸出高壓的負(fù)溫度特性，提升了存儲器在整個工作溫度范圍（-40 ℃~85 ℃）內(nèi)的可靠性。設(shè)計的高壓產(chǎn)生電路在0.13 μm Embedded EEPROM CMOS工藝實現(xiàn)，工作電壓為1.3 V~1.75 V，面積大小為600 μm×80 μm。

發(fā)表于：10/27/2017

寬帶電力線載波系統(tǒng)中的信道編碼技術(shù)研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

電力線載波通信具有網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍廣、接入方便的特點，但電力線不是一種理想的傳輸信道，其信道傳輸環(huán)境惡劣，不但具有阻抗匹配和頻率選擇性衰減的問題，而且還存在著嚴(yán)重的噪聲和干擾。長期的實踐證明：對抗惡劣電力線信道的最有效手段是信道編碼技術(shù)，HomepulgAV標(biāo)準(zhǔn)中給出了雙二元Turbo編碼構(gòu)造以及碼內(nèi)交織方案，但這種編碼已經(jīng)被國外通信設(shè)備商申請了專利，如果照搬恐會引起知識產(chǎn)權(quán)糾紛，因而給出了一種新的Turbo碼交織方案，其性能比HomeplugAV標(biāo)準(zhǔn)略有提升，復(fù)雜程度完全相同，并給出仿真結(jié)果。

發(fā)表于：10/26/2017

寬帶電力線通信芯片的低功耗設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

針對寬帶電力線通信芯片因工作頻段寬和通信速率高而導(dǎo)致功耗較大的問題,在介紹寬帶電力線通信單元及芯片的基礎(chǔ)上，圍繞芯片功耗的影響因素，從工作頻段、物理層、MAC層及芯片級多方面詳細(xì)分析了芯片的低功耗設(shè)計技術(shù)。目前寬帶電力線通信芯片及模塊已研發(fā)成功，測試結(jié)果表明完全滿足國家電網(wǎng)用電信息采集系統(tǒng)對寬帶電力線通信單元的功耗要求。

發(fā)表于：10/26/2017

Java卡虛擬機(jī)的安全攻擊技術(shù)及防御技術(shù)研究[嵌入式技術(shù)][信息安全]

Java卡是一個基于Java的智能卡操作系統(tǒng)，Java卡能夠動態(tài)更新。著重介紹了在Java卡系統(tǒng)實現(xiàn)過程中需要關(guān)注的各種基于Java卡虛擬機(jī)的安全點，研究了Java卡虛擬機(jī)運(yùn)行過程中的脆弱性，總結(jié)了其在安全方面面臨的各種威脅，并進(jìn)一步研究了這些安全威脅可能產(chǎn)生的影響。最后針對可能出現(xiàn)的不同的安全攻擊，提出并完成了相應(yīng)的安全防御措施。實驗證明，這些防御措施能夠有效地保障Java卡系統(tǒng)的安全性。

發(fā)表于：10/25/2017

基于IR46標(biāo)準(zhǔn)的雙芯電能表主控關(guān)鍵技術(shù)研究[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

我國標(biāo)準(zhǔn)體系對智能電表的軟件和硬件要求比較固化，電能表均為一體化設(shè)計，一旦出現(xiàn)硬件或軟件故障，只能采取更換整表的方式?；贗R46標(biāo)準(zhǔn)提出計量芯與管理芯分離的雙芯電能表技術(shù)方案，實現(xiàn)計量芯的法制獨(dú)立和管理芯應(yīng)用程序的遠(yuǎn)程在線升級。詳述分析了雙芯電能表計量芯和管理芯各自需要完成的功能，并重點研究了計量芯和管理芯各自的主控芯片要完成的功能、核心技術(shù)指標(biāo)及相應(yīng)的關(guān)鍵技術(shù)。此研究成果對未來IR46標(biāo)準(zhǔn)的智能電表和電表主控的開發(fā)具有很好的參考意義。

發(fā)表于：10/25/2017

具有有源濾波功能的UPS電源設(shè)計[電源技術(shù)][汽車電子]

為了提高離線式UPS的利用率并改善其所在場合的電網(wǎng)電能質(zhì)量，研究了具有有源濾波功能的UPS電源。其本質(zhì)是對離線式UPS的一種改進(jìn)，在基本不增加硬件成本的情況下，同時實現(xiàn)不間斷供電和有源濾波功能。系統(tǒng)可根據(jù)電網(wǎng)狀況，分別工作于APF模式和UPS模式。闡述了APF模式下并網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)及諧波檢測方法，并采用了一種快速的電壓跌落檢測算法，最后利用MATLAB/SIMULINK搭建系統(tǒng)，通過仿真驗證了系統(tǒng)的可行性及實用性。

發(fā)表于：10/24/2017

基于現(xiàn)場總線的氙氣燈多級調(diào)光安定器設(shè)計與實現(xiàn)[電源技術(shù)][汽車電子]

傳統(tǒng)的氙氣燈安定器多是固定功率的輸出，導(dǎo)致氙氣燈的亮度無法改變，這在很多場合造成了很大的浪費(fèi)和不便。為解決這個問題，設(shè)計了一種基于現(xiàn)場總線的氙氣燈多級調(diào)光系統(tǒng)，該調(diào)光系統(tǒng)可通過RS485總線與基于Modbus協(xié)議的私有通信協(xié)議，使用氙氣燈控制軟件與板內(nèi)MCU進(jìn)行通信，利用MCU對氙氣燈進(jìn)行多級調(diào)光，實現(xiàn)節(jié)能。實驗結(jié)果表明，該氙氣燈調(diào)光系統(tǒng)滿足本文所設(shè)計的多級調(diào)光要求，且調(diào)節(jié)過程平滑、穩(wěn)定可靠。

發(fā)表于：10/24/2017

新型不對稱三電平四橋臂Z源逆變器的SVPWM算法[電源技術(shù)][汽車電子]

為了簡化三電平逆變器結(jié)構(gòu)，提出了一種新型不對稱三電平四橋臂Z源逆變器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。與常規(guī)對稱三電平四橋臂Z源逆變器相比，減少了功率器件的數(shù)量，且無需二極管或電容進(jìn)行箝位，結(jié)構(gòu)簡單，有效降低三電平Z源逆變器的成本。針對不對稱三電平拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的逆變器在進(jìn)行空間矢量調(diào)制時因開關(guān)矢量缺失，無法通過冗余矢量進(jìn)行中點電位控制的問題，根據(jù)Z源特有的上下直通狀態(tài)對中點電位的影響，提出了一種基于abc坐標(biāo)系下的不對稱三電平四橋臂逆變器最優(yōu)SVPWM控制策略，通過控制上下直通時間，在實現(xiàn)直流升壓的同時有效抑制了中點電位的偏移。仿真驗證了該方法的可行性和有效性。

發(fā)表于：10/23/2017

結(jié)合本征分解和抽樣學(xué)習(xí)的快速SVM分類器[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

為了提高經(jīng)典支持向量機(jī)（SVM）分類器的運(yùn)算效率，提出一種改進(jìn)的快速SVM分類器。針對低維空間向高維空間變換時核矩陣運(yùn)算效率低的問題，采用本征分解方法對核矩陣進(jìn)行降維處理，得到核矩陣的近似表示；同時，對訓(xùn)練子集進(jìn)行劃分，隨機(jī)抽樣訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，進(jìn)一步提高SVM分類器的運(yùn)算效率。圖像分類實驗結(jié)果表明，改進(jìn)的SVM分類器不僅分類正確率高于經(jīng)典SVM、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，而且訓(xùn)練耗時最少，平均分類耗時也低于經(jīng)典SVM分類器。

發(fā)表于：10/23/2017

一種改進(jìn)的航拍圖像序列自動排序算法[嵌入式技術(shù)][航空航天]

為實現(xiàn)無人機(jī)航拍圖像中圖像序列自動排序，提出了一種基于相位相關(guān)法改進(jìn)的圖像序列自動排序算法。該算法利用對數(shù)極坐標(biāo)的方式來表示圖像間的平移、旋轉(zhuǎn)、尺度縮放的關(guān)系，并利用最大相關(guān)度準(zhǔn)則以及峰值坐標(biāo)判斷相鄰圖像的位置關(guān)系。實驗結(jié)果表明，此算法能有效地解決全景圖像拼接中序列圖像混亂的問題，避免了人工干預(yù)，增強(qiáng)了算法的應(yīng)用范圍，具有很強(qiáng)的實用價值。

發(fā)表于：10/20/2017

基于MapReduce的并行抽樣路徑K-匿名隱私保護(hù)算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

K-匿名算法及現(xiàn)存K-匿名改進(jìn)算法大多使用犧牲時間效率降低發(fā)布數(shù)據(jù)信息損失量的方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的匿名化，但隨著數(shù)據(jù)量的急劇增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)匿名化方法已不適用于對較大數(shù)據(jù)的處理。針對K-匿名算法在單機(jī)執(zhí)行過程中產(chǎn)生大量頻繁項集和重復(fù)搜索數(shù)據(jù)表的缺點，將MapReduce模型引入到抽樣泛化路徑K-匿名算法中對其進(jìn)行優(yōu)化。該方法兼具M(jìn)apReduce及抽樣泛化算法的優(yōu)點，高效分布式匿名化數(shù)據(jù)集，降低發(fā)布數(shù)據(jù)集信息損失量，提高數(shù)據(jù)的可用性。實驗結(jié)果表明：當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時，該優(yōu)化算法在時間效率及數(shù)據(jù)精度方面有顯著提高。

發(fā)表于：10/20/2017

基于EKF的四旋翼姿態(tài)解算仿真與設(shè)計[嵌入式技術(shù)][航空航天]

隨著電子技術(shù)的發(fā)展，四旋翼上的控制芯片處理速度越來越快，使得運(yùn)行較復(fù)雜的姿態(tài)處理算法成為可能。擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）在無人機(jī)姿態(tài)解算領(lǐng)域也得到了應(yīng)用。推導(dǎo)了四旋翼的傳感器和EKF的數(shù)學(xué)模型，并對其進(jìn)行了MATLAB仿真。仿真結(jié)果表明，擴(kuò)展卡爾曼濾波器能解算出比較好的姿態(tài)數(shù)據(jù)。最后在實際無人機(jī)上進(jìn)行了驗證。

發(fā)表于：10/19/2017

基于分形理論的直升機(jī)雷擊附著位置數(shù)值分析[嵌入式技術(shù)][航空航天]

進(jìn)行飛機(jī)防雷設(shè)計的第一步即為確定飛機(jī)的雷擊附著位置。提出了一種基于分形先導(dǎo)發(fā)展模型的直升機(jī)初始雷擊附著位置數(shù)值分析方法。首先對先導(dǎo)發(fā)展模型進(jìn)行了描述，分析了雷電下行先導(dǎo)電荷分布及發(fā)展規(guī)則、迎面先導(dǎo)起始判據(jù)及發(fā)展規(guī)律、最終擊穿條件等；并根據(jù)分形理論，采用電介質(zhì)擊穿模型中的概率發(fā)展方式來決定下行先導(dǎo)的發(fā)展方向。然后，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)SAE-ARP 5416A中規(guī)定的相關(guān)試驗方法對仿真環(huán)境中各項參數(shù)的選擇進(jìn)行了討論，包括極板尺寸、直升機(jī)與極板之間的距離等。最后，利用所提出的方法對UH-60“黑鷹”進(jìn)行仿真，得到了其初始雷擊附著位置。

發(fā)表于：10/19/2017

基于節(jié)點編碼感知的機(jī)會轉(zhuǎn)發(fā)路由協(xié)議[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對現(xiàn)有考慮節(jié)點編碼機(jī)會的編碼感知路由協(xié)議ExCAR（a coding-aware routing protocol termed extended coding aware routing）在無線鏈路不穩(wěn)定的情況下轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集內(nèi)的節(jié)點在計算編碼機(jī)會時可能產(chǎn)生誤判，以及在轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集內(nèi)選擇最優(yōu)編碼節(jié)點時需要交換大量的數(shù)據(jù)包緩存信息會導(dǎo)致較大的端到端時延和網(wǎng)絡(luò)開銷等問題，提出一種適用于多跳無線網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點編碼感知機(jī)會轉(zhuǎn)發(fā)路由協(xié)議NAOFP（node network coding aware opportunistic forwarding routing protocol）。NAOFP協(xié)議通過引入基于偵聽概率的附加ID信息添加機(jī)制和轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集的最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點選擇機(jī)制，提高了網(wǎng)絡(luò)吞吐量和編碼包的解碼成功率，減小了數(shù)據(jù)包的平均端到端時延。仿真結(jié)果表明，與ExCAR協(xié)議相比，NAOFP協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)吞吐量、平均端到端時延、編碼包的解碼成功率等方面的性能均得到了有效的改善。

發(fā)表于：10/18/2017

一種認(rèn)知智能電網(wǎng)中頻譜接入策略選擇機(jī)制[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對智能電網(wǎng)中頻譜資源短缺問題，認(rèn)知無線電技術(shù)被引入到智能電網(wǎng)中，構(gòu)建認(rèn)知智能電網(wǎng)。然而，認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中頻譜資源的不確定和智能電網(wǎng)中節(jié)點通信環(huán)境的不確定性直接影響到系統(tǒng)性能。為此，提出一種認(rèn)知智能電網(wǎng)中頻譜接入策略優(yōu)化選擇機(jī)制。電網(wǎng)節(jié)點根據(jù)自身的實時傳輸需求和實時可用頻譜資源狀況，選擇不同的頻譜接入策略，以最大化節(jié)點的有效傳輸范圍。仿真結(jié)果驗證了所提選擇機(jī)制的有效性。

發(fā)表于：10/18/2017