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恩智浦Premium Radar SDK——現(xiàn)可供客戶量產(chǎn)[微波|射頻][汽車電子]

　　雷達(dá)技術(shù)在汽車上的應(yīng)用越來越廣泛，也越來越重要。它實(shí)現(xiàn)了自動緊急制動、盲點(diǎn)檢測等安全功能，可達(dá)到NCAP五星級標(biāo)準(zhǔn)。因此，配備雷達(dá)系統(tǒng)的汽車越來越多，每輛汽車攜帶的雷達(dá)傳感器數(shù)量也在增加，對雷達(dá)干擾的擔(dān)憂也日益增多。大多數(shù)傳感器的發(fā)射頻段在77GHz，可能會限制甚至損害彼此的功能。恩智浦Premium Radar SDK通過在多個域應(yīng)用高級處理來解決這些問題。它能抑制原始數(shù)據(jù)中的干擾信號，并以顯著改善的信噪比傳送原始數(shù)據(jù)以供進(jìn)一步處理。

發(fā)表于：5/15/2023

提高運(yùn)動效率，助力工業(yè)碳減排[人工智能][工業(yè)自動化]

　　如今，消費(fèi)者熱衷于使用低碳產(chǎn)品和服務(wù)，各國政府也紛紛出臺相關(guān)法規(guī)，以減少碳排放并實(shí)現(xiàn)凈零排放。在追求這一目標(biāo)的過程中，工業(yè)制造企業(yè)有望借助新技術(shù)加速制造業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。本文將深入探討減少工業(yè)碳排放的兩大主題：　　▲擴(kuò)大電機(jī)驅(qū)動器部署以提高能效　　▲數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對提高制造效率的影響

發(fā)表于：5/14/2023

以太網(wǎng)APL：利用可行的見解幫助優(yōu)化過程自動化[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

　　以太網(wǎng)APL（高級物理層）詳細(xì)說明以太網(wǎng)通信在過程工業(yè)的傳感器和執(zhí)行器中應(yīng)用的相關(guān)信息，并將根據(jù)IEC標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布。它以2019年11月7日批準(zhǔn)的新10BASE-T1L （IEEE802.3cg-2019）以太網(wǎng)物理層標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，指定在危險(xiǎn)場所實(shí)施和使用的防爆方法。領(lǐng)先的過程自動化公司在PROFIBUS and PROFINET International （PI）、ODVA, Inc.和FieldComm Group®標(biāo)準(zhǔn)框架下共同努力，使以太網(wǎng)APL能夠跨工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議使用，并加速其部署。

發(fā)表于：5/14/2023

統(tǒng)一 AI/ML 解決方案加速驗(yàn)證曲線收斂[人工智能][汽車電子]

　　隨著應(yīng)用要求的激增和用戶需求的增加，硬件設(shè)計(jì)變得更加復(fù)雜。市場趨勢的快速變化，以及對電動汽車等技術(shù)的更多關(guān)注，決定了對高效電源管理和高性能處理的需求水漲船高。隨著 SoC 設(shè)計(jì)規(guī)模的擴(kuò)大，復(fù)雜程度的增加，驗(yàn)證吞吐量仍然是一個瓶頸，單純依靠增加 CPU 核數(shù)量和運(yùn)行更多的并行測試治標(biāo)不治本。上述因素的疊加讓驗(yàn)證工程師面對復(fù)雜設(shè)計(jì)的壓力與日俱增。

發(fā)表于：5/14/2023

大聯(lián)大詮鼎集團(tuán)推出基于立锜科技產(chǎn)品的高/低壓側(cè)雙向電流和功率監(jiān)測方案[測試測量][安防電子]

　　2023年5月11日，致力于亞太地區(qū)市場的國際領(lǐng)先半導(dǎo)體元器件分銷商---大聯(lián)大控股宣布，其旗下詮鼎推出基于立锜科技（Richtek）RT6056/RTQ6056（工業(yè)級）的高/低壓側(cè)雙向電流和功率監(jiān)測方案。

發(fā)表于：5/14/2023

Diodes 公司高效率降壓轉(zhuǎn)換器提供各種 POL 設(shè)計(jì)多樣性[電子元件][消費(fèi)電子]

　　【2023 年 5 月 11 日美國德州普拉諾訊】Diodes 公司（Diodes）（Nasdaq：DIOD）宣布推出同步降壓轉(zhuǎn)換器產(chǎn)品組合的新產(chǎn)品。AP62500 和 AP62800 的連續(xù)輸出電流額定值分別為 5A 和 8A，讓工程師在開發(fā)針對效率或尺寸進(jìn)行優(yōu)化的負(fù)載點(diǎn) （POL）解決方案時，更具彈性。這些裝置能夠以最少的組件數(shù)量達(dá)成小巧緊湊的實(shí)作，主要運(yùn)用于大眾市場消費(fèi)性產(chǎn)品，例如 5V 和 12V 分布式電源總線供應(yīng)器、電視機(jī)和顯示器、白色家電和小型家電、FPGA、DSP 和 ASIC 電源、家庭音響、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、游戲機(jī)、消費(fèi)電子產(chǎn)品和通用負(fù)載點(diǎn)。

發(fā)表于：5/14/2023

基于Excel VBA的電源電流檢測電路快速參數(shù)選定[其他][其他]

對于實(shí)際的電源電路系統(tǒng)，通過設(shè)計(jì)電流檢測電路來實(shí)現(xiàn)對各路電源電流的實(shí)時檢測，在電流檢測電路設(shè)計(jì)過程中通常需要對采樣電阻和調(diào)理電阻的阻值進(jìn)行選型計(jì)算。針對這種比較繁瑣且重復(fù)性較高的工作，提出利用Excel VBA編寫包含串聯(lián)、并聯(lián)及比例的阻值選型計(jì)算模塊技術(shù)，能夠快速有效地解決電流檢測電路中的電阻選型問題。結(jié)果表明：使用VBA程序?qū)﹄娮钄?shù)據(jù)進(jìn)行選型計(jì)算，能夠在Excel的工作表單元格上自動生成目標(biāo)電阻阻值，該方法能夠有效地提高采樣電阻和調(diào)理電阻的阻值選型計(jì)算的精度及效率。

發(fā)表于：5/12/2023

一種無錨節(jié)點(diǎn)的協(xié)同定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了解決無錨節(jié)點(diǎn)協(xié)同定位過程中累積誤差的傳播問題，提出了一種基于mesh網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的map-growing算法。該算法首先通過推導(dǎo)參考節(jié)點(diǎn)與待測節(jié)點(diǎn)的定位誤差估計(jì)值，提出了基于幾何的虛擬錨節(jié)點(diǎn)共線度表達(dá)式；再根據(jù)多條件約束確定了虛擬參考節(jié)點(diǎn)建立相對參考坐標(biāo)系，并實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)節(jié)點(diǎn)集定位；最后引入節(jié)點(diǎn)不確定度實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)升級策略，控制迭代定位過程中累積誤差的擴(kuò)散。在不同節(jié)點(diǎn)分布場景下的仿真結(jié)果表明，所提算法有效的緩解了協(xié)同定位過程中的累積誤差，取得了較好的定位性能。

發(fā)表于：5/12/2023

基于UWB的實(shí)時消防空間三維定位系統(tǒng)研究[其他][其他]

隨著城市高層單體建筑物的普及與增多，火災(zāi)救援已由簡單平面救援向三維空間延伸，頻發(fā)的火災(zāi)對進(jìn)入此類火場的消防救援人員的生命安全造成了極大的威脅，如何準(zhǔn)確定位火場人員的位置以在需要時進(jìn)行營救成為一個極具價值的課題?；诔瑢拵В║ltra-wide Bandwidth，UWB）定位技術(shù)，由于LSE/TDOA（Least Square Error/ Time Differential of Arrival）混合算法僅在二維求解中有較好表現(xiàn)，而三維定位精度不高誤差較大，進(jìn)一步提出了Chan-WLS（Weighted Least Squares）/TDOA定位算法，實(shí)驗(yàn)證明該算法具有較高的穩(wěn)定性和定位精準(zhǔn)度。同時，首次理論推導(dǎo)出了三維TDOA算法的克拉美羅下界，并求得了所提出的Chan-WLS/TDOA定位算法的CRLB值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在多種復(fù)雜環(huán)境下采用該定位算法可將誤差控制在一定范圍，滿足工程應(yīng)用需求。

發(fā)表于：5/12/2023

基于CNN和GRU的高階調(diào)制自動編碼器研究[其他][其他]

基于深度學(xué)習(xí)的自動編碼器是替代傳統(tǒng)通信發(fā)射器和接收器的一種新方法。提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN）和門遞歸單元（Gate Recurrent Unit， GRU）的自動編碼器，集成了星座映射和信道編碼功能。設(shè)計(jì)了一種并行CNN結(jié)構(gòu)，并將輸入比特流進(jìn)行分段的one-hot編碼。這樣做有兩個優(yōu)點(diǎn)：（1）與不分段的one-hot編碼相比，數(shù)據(jù)的維度降低了；（2）數(shù)據(jù)的稀疏性降低，這使網(wǎng)絡(luò)可以更快更好地收斂。此外，引入GRU以實(shí)現(xiàn)信道編碼。所提出的模型可以應(yīng)用于高階調(diào)制如4096QAM信號，在加性高斯白噪聲（AWGN）信道和瑞利信道下都有著優(yōu)于傳統(tǒng)方法的性能。

發(fā)表于：5/12/2023

旋轉(zhuǎn)變壓器軟解碼算法分析研究[其他][其他]

永磁同步電機(jī)矢量控制當(dāng)中，需要獲得電機(jī)轉(zhuǎn)子準(zhǔn)確的電角度，在工業(yè)控制當(dāng)中電機(jī)位置傳感器常采用旋轉(zhuǎn)變壓器獲取電機(jī)轉(zhuǎn)子位置。旋轉(zhuǎn)變壓器位置解碼常采用專用解碼芯片獲取電機(jī)轉(zhuǎn)子位置，但解碼芯片增加硬件開發(fā)成本，故對旋轉(zhuǎn)變壓器的位置解碼進(jìn)行軟件算法設(shè)計(jì)分析。針對傳統(tǒng)二階角度跟蹤器對加速度跟蹤效果不佳的問題進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，提出對二階跟蹤器進(jìn)行前饋校正裝置設(shè)計(jì)以達(dá)到更好的角度跟蹤效果。通過MATLAB/Simulink對軟件算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。采用MCAL配置TC275外設(shè)DSADC解碼旋變信息，通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證方案的可行性。

發(fā)表于：5/12/2023

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)編碼調(diào)制策略[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

NTN（Non-Terrestrial Network）是面向衛(wèi)星通信和低空通信的重要應(yīng)用場景，標(biāo)志著5G技術(shù)應(yīng)用從陸地通信走向了空間通信，可以預(yù)見衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)將是未來6G通信網(wǎng)絡(luò)中重要組成。為了滿足衛(wèi)星通信質(zhì)量要求、最大程度地增大系統(tǒng)容量，需要應(yīng)用自適應(yīng)編碼調(diào)制技術(shù)根據(jù)信道狀態(tài)信息在不斷變化的通信環(huán)境下動態(tài)調(diào)整調(diào)制階數(shù)和編碼碼率。人工智能在解決衛(wèi)星高動態(tài)場景下信道條件快速變化所產(chǎn)生的問題具有明顯的潛力。采用基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的低軌衛(wèi)星自適應(yīng)編碼調(diào)制策略，解決了衛(wèi)星通信環(huán)境的變化造成的門限表與實(shí)際信道不匹配的問題，與傳統(tǒng)ARIMA （Autoregressive Integrated Moving Average）算法相比提升達(dá)到20%以上。

發(fā)表于：5/12/2023

基于FXLMS算法的直升機(jī)旋翼主動噪聲控制的研究[其他][其他]

為了降低直升機(jī)旋翼噪聲，采用FXLMS算法建立了直升機(jī)旋翼噪聲主動控制系統(tǒng)模型。采用離線辨識方法對次級聲路徑進(jìn)行辨識。利用旋翼轉(zhuǎn)速信號構(gòu)造聲源參考信號，從而避免次級聲源對參考信號的干擾。結(jié)合歸一化算法與G-SVSLMS算法，提出一種改進(jìn)的變步長算法。該算法不僅具有收斂速度快、穩(wěn)態(tài)誤差小的優(yōu)點(diǎn)，而且適應(yīng)參考信號時變的特點(diǎn)，參數(shù)選擇方便。仿真研究了旋翼噪聲，與G-SVSLMS算法相比，該算法具有更快的收斂速度，對參考信號變化的適應(yīng)性更好，與歸一化算法相比具有更小的穩(wěn)態(tài)誤差。結(jié)果表明，該算法能有效降低直升機(jī)旋翼噪聲，在一定頻率下降噪效果可達(dá)24.8 dB，同時提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：5/12/2023

基于顯微成像系統(tǒng)最優(yōu)聚焦函數(shù)選取[其他][其他]

與光學(xué)成像系統(tǒng)不同，光學(xué)顯微的成像系統(tǒng)景深較小，在聚焦過程中的主要核心問題在于聚焦評價函數(shù)的選取。針對目前常用的8種聚焦評價函數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并對聚焦評價曲線進(jìn)行定性分析，采用靈敏度因子、清晰度度比率、平緩區(qū)波動量以及運(yùn)行時間進(jìn)行定量分析，結(jié)合分析數(shù)據(jù)選取出適用于顯微成像系統(tǒng)的最優(yōu)聚焦評價函數(shù)。

發(fā)表于：5/12/2023

基于(Δcos(?))?ΔI因子的步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動電流優(yōu)化控制研究[其他][其他]

脈沖步進(jìn)指令控制的傳統(tǒng)步進(jìn)電機(jī)具有開環(huán)定位的特點(diǎn)，無需位置傳感器。而開環(huán)控制的缺點(diǎn)在于當(dāng)發(fā)生過載時容易導(dǎo)致失步，為了降低失步發(fā)生的概率，步進(jìn)電機(jī)通常以最大電流工作，這會影響其工作效率。針對上述問題，提出了一種基于(Δcos(?))?ΔI因子的優(yōu)化步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動電流的控制算法，該算法結(jié)合步進(jìn)電機(jī)的特性及其步進(jìn)指令脈沖，適用性強(qiáng)，計(jì)算過程簡單，無需額外設(shè)置步進(jìn)電機(jī)的機(jī)械或電氣參數(shù)。利用混合式步進(jìn)電機(jī)的實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)，證明了所提出算法的有效性。

發(fā)表于：5/12/2023