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利用高帶寬任意波形發(fā)生器實現(xiàn)脈沖激光器的精準(zhǔn)控制[測試測量][其他]

　　高功率脈沖激光器是許多科學(xué)和工程實驗的核心技術(shù)，在光譜學(xué)、計量學(xué)、量子信息、原子物理學(xué)和材料研究領(lǐng)域中發(fā)揮驅(qū)動作用。為了能夠可靠、一致地進(jìn)行這些實驗，研究人員需要以高精度、高靈活性和嚴(yán)格的時序控制來控制脈沖激光器。具有高采樣率的泰克任意波形發(fā)生器（AWG）能夠完成上述任務(wù)。

發(fā)表于：1/29/2024

艾邁斯歐司朗引領(lǐng)HOD技術(shù)創(chuàng)新[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

　　如今，汽車正在從傳統(tǒng)的交通工具，轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€大型的智能設(shè)備。在汽車智能化之路上，離不開傳感器和光源這兩大關(guān)鍵技術(shù)。傳感器是一切信息來源的核心關(guān)鍵，而光又是傳感信息采集中最簡潔直接、高效且不受干擾的方式。作為智能傳感器和發(fā)射器的領(lǐng)導(dǎo)者，艾邁斯歐司朗正引領(lǐng)著光與傳感技術(shù)的深度融合，為未來的智能汽車描繪出一幅“更注重全生命周期用戶體驗、更具情感溫度”的全新圖景。

發(fā)表于：1/29/2024

基于PKS體系的 CockroachDB 性能優(yōu)化研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

分布式數(shù)據(jù)庫在PKS體系中扮演重要角色，其性能和穩(wěn)定性是提升信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵因素。聚焦基于PKS體系的 CockroachDB性能優(yōu)化研究，提出分布式數(shù)據(jù)庫 CockroachDB在 PKS平臺下的性能提升方案，并對所提出的方案進(jìn)行大量對比實驗，實驗結(jié)果表明所提出的方案能夠明顯提高數(shù)據(jù)庫的性能，為國產(chǎn)可信計算和可信存儲提供堅實基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：分布式數(shù)據(jù)庫；優(yōu)化；PKS體系；CockroachDB

發(fā)表于：1/26/2024

基于PKS體系的3D圖形圖像顯示技術(shù)探索與研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

高性能3D 圖形圖像計算對 PKS 體系拓寬現(xiàn)有生態(tài)，解決科學(xué)、工程和數(shù)據(jù)分析等問題有重要意義。聚焦于 PKS 體系的 3D 圖形圖像顯示技術(shù)探索，研究 PKS 體系上不同的 3D 圖形顯示技術(shù)路線，并在搭載兩種主流圖形顯卡上對不同 3D 圖形應(yīng)用程序編程接口的性能進(jìn)行比較，實驗結(jié)果旨在為未來 PKS 體系的3D 圖形圖像顯示技術(shù)的發(fā)展提供重要支撐和參考。關(guān)鍵詞：PKS 體系；OpenGL；Vulkan；3D 圖形圖像

發(fā)表于：1/26/2024

基于TMS570的衛(wèi)星配電熱控單元設(shè)計[測試測量][航空航天]

為適應(yīng)國內(nèi)商業(yè)航天低成本、周期短、批產(chǎn)化的快速發(fā)展趨勢，針對星上各系統(tǒng)集成度不高的現(xiàn)狀，以微控制器TMS570為核心，設(shè)計了一種衛(wèi)星配電熱控管理單元。系統(tǒng)各模塊采用內(nèi)總線架構(gòu)進(jìn)行集成，通過CAN總線與中心機進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)星上各單機配電通斷控制、整星溫度采集、加熱帶開閉環(huán)控制、電源狀態(tài)監(jiān)測、SADA驅(qū)動、軟件在軌重構(gòu)等功能，已應(yīng)用在“吉林一號”星座多顆衛(wèi)星上。地面和在軌測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有功耗低、成本低、接口標(biāo)準(zhǔn)、集成度高、擴展性強等特點。關(guān)鍵詞：TMS570；內(nèi)總線；配電；集成化設(shè)計

發(fā)表于：1/26/2024

面向批產(chǎn)衛(wèi)星的并行模飛自動化測試系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用[測試測量][航空航天]

為滿足衛(wèi)星批量化生產(chǎn)對測試工作提出的需求，針對測試中耗時長、任務(wù)重的模飛測試環(huán)節(jié)引入自動化測試的方法，具體介紹了模飛測試的基本架構(gòu)，詳細(xì)闡述了模飛自動化測試系統(tǒng)，包括測試任務(wù)自動上注、遙測自動判讀、數(shù)據(jù)自動接收、圖像自動解析四部分。目前，模飛自動化測試系統(tǒng)已成功應(yīng)用到衛(wèi)星的測試工作中，實現(xiàn)從傳統(tǒng)的單顆衛(wèi)星手動測試到多顆衛(wèi)星并行自動化測試的跨越，從而降低了人力成本，保證了測試質(zhì)量，提高了工作效率。關(guān)鍵詞：衛(wèi)星測試；批產(chǎn)化衛(wèi)星；自動化測試；并行測試；模飛測試

發(fā)表于：1/26/2024

高精度單脈沖角度跟蹤新方法[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

在雷達(dá)、通信、測控等領(lǐng)域的角度跟蹤中，基于相控陣天線的幅度和差單脈沖測角技術(shù)是主要方法，但存在以下測角誤差來源：一是低SNR導(dǎo)致的信號幅度估計誤差，二是改變波束指向?qū)е碌姆较驁D畸變誤差。針對上述誤差來源，采用信號循環(huán)位移自相關(guān)，用于估計信號幅度，減小帶內(nèi)噪聲對信號的影響；進(jìn)一步利用同心圓環(huán)陣在結(jié)構(gòu)上的對稱性，減小改變波束指向?qū)е碌姆较驁D變形。介紹了新算法的實施步驟，分析了運算復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明，本文方法能夠有效地提高測角精度。關(guān)鍵詞：角度跟蹤；循環(huán)位移自相關(guān)；同心圓環(huán)陣；幅度估計

發(fā)表于：1/26/2024

基于諧波混頻的X波段頻率源設(shè)計[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

為實現(xiàn)高分辨率、低相位噪聲、高雜散抑制、小體積、低成本的X波段頻率源，同時解決傳統(tǒng)鎖相環(huán)頻率合成頻率分辨率低和直接數(shù)字式頻率合成輸出頻率低的問題，提出了一種基于諧波混頻和小步進(jìn)鎖相環(huán)改善相位噪聲和頻率分辨率的X波段頻率源設(shè)計方法，采用了諧波混頻輸出粗步進(jìn)射頻信號與HMC830LP6GE鎖相環(huán)輸出細(xì)步進(jìn)混頻環(huán)的構(gòu)架，降低模塊的鑒相比并固定為1：1。實現(xiàn)了X波段頻率源輸出頻率范圍為8 GHz~12 GHz，幅度大于13 dBm，模塊頻率步進(jìn)為1 MHz，雜散抑制優(yōu)于60 dBc的特性，且相位噪聲優(yōu)于-115 dBc/Hz@10 kHz。該頻率源具有跳頻步進(jìn)小、體積小、雜散低、相位噪聲低等諸多優(yōu)點，能夠適用于各種需要小型化、低相位噪聲、低雜散X波段頻率源的應(yīng)用場景。關(guān)鍵詞：X波段；頻率源；諧波混頻；相位噪聲；雜散抑制

發(fā)表于：1/26/2024

一種基于UDP和FTP協(xié)議的遠(yuǎn)程瀏覽系統(tǒng)的設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

SCADA系統(tǒng)主要部署在控制系統(tǒng)的操控室，由專業(yè)人員進(jìn)行操作，對于管理人員，如果在辦公室就可以實時監(jiān)視機組運行圖和數(shù)據(jù)曲線將給管理和決策帶來極大便利。設(shè)計了一種基于UDP和FTP協(xié)議的遠(yuǎn)程瀏覽系統(tǒng)的實現(xiàn)方法，分別介紹了系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、軟件地位、系統(tǒng)模塊劃分、總體處理流程、進(jìn)程間的數(shù)據(jù)交互技術(shù)，以及FTP文件下載系統(tǒng)設(shè)計、客戶端共享顯示內(nèi)存設(shè)計等。該系統(tǒng)信息獲取便捷、快速、準(zhǔn)確，使用方法簡單易操作，已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。關(guān)鍵詞：SCADA；UDP協(xié)議；FTP協(xié)議；Tag點；進(jìn)程；共享內(nèi)存

發(fā)表于：1/26/2024

基于動力學(xué)的自適應(yīng)多段回溯前推實時速度規(guī)劃算法開發(fā)[EDA與制造][工業(yè)自動化]

為了提高微小線段的加工精度和效率，提出一種實時速度規(guī)劃算法。該算法由兩部分組成：針對剛?cè)狁詈?、重?fù)載平臺在數(shù)控運動中的抖動問題，提出基于動力學(xué)的初步規(guī)劃算法，以優(yōu)化短線段的實際加速度，提高運動的平穩(wěn)性；針對單段回溯前推算法對于微小直線/圓弧加工效率不高的問題，提出基于動力學(xué)的自適應(yīng)多段回溯前推速度規(guī)劃算法，以提升加工效率。在基于PC的實時控制器和龍門雙驅(qū)XY激光切割平臺上進(jìn)行了測試，并將該算法與自適應(yīng)速率算法和單段回溯前推算法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，所提算法在加工質(zhì)量和加工效率方面均有所提高。此外，該算法簡單有效，適用于高實時性的應(yīng)用環(huán)境。關(guān)鍵詞：數(shù)控系統(tǒng)；速度規(guī)劃；動力學(xué)；回溯前推算法；龍門雙驅(qū)

發(fā)表于：1/26/2024

基于可見光定位技術(shù)的智能車導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計[模擬設(shè)計][汽車電子]

提出了一種基于室內(nèi)可見光定位技術(shù)的智能車導(dǎo)航方案。在可見光定位方面，通過快速傅里葉變換（FFT）、最小二乘法、Tolay迭代算法可獲得誤差在12 cm以下的空間坐標(biāo)；在智能車導(dǎo)航方面，采用A*算法，并通過可見光定位獲取當(dāng)前空間坐標(biāo)來修正智能車導(dǎo)航路線，使導(dǎo)航誤差在15 cm以下，達(dá)到更精準(zhǔn)的導(dǎo)航。

發(fā)表于：1/26/2024

一種基于小波聚類的NOMA系統(tǒng)SIC盲檢測算法[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access， NOMA）下行多用戶傳輸場景中，基站將發(fā)送給多個用戶的信息在頻率域進(jìn)行疊加，各用戶通過串行干擾消除（Successive Interference Cancellation， SIC）來消除其他用戶的干擾。在解調(diào)和SIC前，需要進(jìn)行多用戶的參數(shù)盲檢測，從而降低NOMA 系統(tǒng)信令開銷。通過對星座圖的形狀特征的利用，提出一種基于小波聚類的多參數(shù)盲檢測算法，該算法利用到了聚類中的網(wǎng)格法。仿真結(jié)果表明，提出的算法檢測性能優(yōu)于經(jīng)典的基于對數(shù)最大似然估計（Max-Log Likelihood Estimation， MLLE）算法且計算復(fù)雜度與之相當(dāng)。關(guān)鍵詞：NOMA；盲檢測；小波聚類；網(wǎng)格法

發(fā)表于：1/26/2024

基于雙線以太網(wǎng)的Modbus TCP-MQTT協(xié)議轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

發(fā)表于：1/26/2024

基于UltraScale架構(gòu)FPGA的DDR3用戶接口優(yōu)化系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為滿足高速傳輸系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)τ趯崟r、高速數(shù)據(jù)采集與緩存的需求，結(jié)合Xilinx 提供的基于UltraScale架構(gòu)的XCKU060，在了解FPGA與DDR3相應(yīng)節(jié)點的定義與特性的基礎(chǔ)上，對其引腳進(jìn)行合理分配連接，使其能夠成功在IP核上運行使用。為了方便用戶在軟件方面的使用，在此基礎(chǔ)上對其控制器接口引入讀寫FIFO和讀寫邏輯控制模塊，優(yōu)化了接口封裝，并在VIVADO軟件對讀寫過程進(jìn)行測試。該方法可滿足高速、大容量、實時數(shù)據(jù)的讀寫要求，充分發(fā)揮了DDR3存儲的靈活性。關(guān)鍵詞：XCKU060；DDR3 SDRAM；讀寫方案優(yōu)化；IP核應(yīng)用；FPGA引腳分配；數(shù)據(jù)采集存儲

發(fā)表于：1/26/2024

基于FPGA的晶圓級芯片封裝圖像序列配準(zhǔn)方法的設(shè)計與實現(xiàn)*[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

針對未切割晶圓進(jìn)行封裝后的晶圓級芯片封裝（WLCSP），12英寸晶圓以1 μm物理分辨率進(jìn)行自動光學(xué)檢測（AOI）面臨大幅面、高質(zhì)量成像和成像速度的技術(shù)挑戰(zhàn)。晶圓全局圖像需由多幅掃描生成的局部圖像序列拼接而成，為實現(xiàn)圖像序列的高質(zhì)量、高速配準(zhǔn)，在FPGA中采用OpenCL實現(xiàn)相位相關(guān)法進(jìn)行四鄰域棋盤配準(zhǔn)。首先在構(gòu)建二維FFT和互功率譜函數(shù)內(nèi)核的基礎(chǔ)上，采用雙端口緩存和行緩存的設(shè)備全局內(nèi)存對計算過程的頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)用并應(yīng)用內(nèi)核通道級聯(lián)提高配準(zhǔn)速度，基于最小生成樹優(yōu)化配準(zhǔn)結(jié)果降低全局圖像坐標(biāo)計算的累積誤差，并經(jīng)實際掃描圖像驗證配準(zhǔn)算法及加速性能。關(guān)鍵詞：晶圓級芯片封裝；圖像配準(zhǔn)；FPGA；OpenCL

發(fā)表于：1/26/2024