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一種高線性度的2.4 GHz CMOS功率放大器設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

為了滿足目前物聯(lián)網(wǎng)低成本、低功耗與較高線性度的市場應用需求，提出了一種高線性度的2.4 GHz功率放大器(PA)。該功率放大器為兩級結(jié)構(gòu)，為了提高增益的同時保持較低的靜態(tài)功耗其驅(qū)動級采用了電流復用兩級共源放大結(jié)構(gòu)，并且使用了兩級失真抵消的方法減小了晶體管跨導非線性的影響，同時采用二極管線性化偏置來補償寄生電容非線性導致的增益壓縮現(xiàn)象。該功率放大器采用0.18 μm CMOS工藝，后仿真結(jié)果表明，在2.4 GHz工作頻率下，該PA小信號增益為30 dB，輸出1 dB壓縮點為22 dBm，靜態(tài)功耗為53 mW，功率附加效率峰值為31%。

發(fā)表于：12/20/2022 4:05:00 PM

一種LZ4無損壓縮電路設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

為緩解存儲系統(tǒng)中軟件壓縮算法對計算資源的大量占用，使用LZ4算法設(shè)計了一種無損壓縮電路。提出了一種循環(huán)隊列結(jié)構(gòu)的滑動字典，結(jié)合散列表模塊構(gòu)建LZ4無損壓縮電路，最后使用Calgary和Canterbury語料庫，在Xilinx KC705 FPGA平臺對電路進行驗證并與軟件壓縮對比。結(jié)果表明所設(shè)計的LZ4無損壓縮電路保持了軟件壓縮相同的壓縮率的同時，在壓縮效率上遠超過軟件壓縮。

發(fā)表于：12/20/2022 3:59:00 PM

基于深度學習的詞語級中文唇語識別[其他][其他]

在無聲或噪聲干擾嚴重的環(huán)境下，或?qū)τ诖嬖诼犛X障礙的人群，唇語識別至關(guān)重要。針對詞語級中文唇語識別的問題，提出了SinoLipReadingNet模型，前端采用Conv3D+ResNet34結(jié)構(gòu)用于時空特征提取，后端分別采用Conv1D結(jié)構(gòu)和Bi-LSTM結(jié)構(gòu)用于分類預測，并引入Self-Attention、CTCLoss對Bi-LSTM后端進行改進。最終在新網(wǎng)銀行唇語識別數(shù)據(jù)集上進行實驗，結(jié)果表明，SinoLipReadingNet模型在識別準確率上明顯優(yōu)于中科院D3D模型，多模型融合的預測準確率達到了77.64%，平均字錯率為21.68%。

發(fā)表于：12/20/2022 3:53:00 PM

融合輕量化與梯形結(jié)構(gòu)的學生行為檢測算法[其他][其他]

為了解決常見目標檢測算法在課堂場景中難以有效應用的問題，提出了一種融合輕量化與梯形結(jié)構(gòu)的學生行為檢測算法。該算法基于YOLOv4架構(gòu)，針對目標分類和分布空間的特點，提出一種新的“梯”形特征融合結(jié)構(gòu)，并結(jié)合MobileNetv2思想，優(yōu)化模型參數(shù)得到梯形-MobileDarknet19特征提取網(wǎng)絡(luò)，既減少了網(wǎng)絡(luò)的計算量，提高了工作效率，同時加強了目標特征的信息傳輸，提升了模型學習能力；在尺度檢測階段引入5層的DenseNet網(wǎng)絡(luò)，增強網(wǎng)絡(luò)對小目標的檢測能力。實驗結(jié)果表明，提出的YOLOv4-ST算法相比于原YOLOv4算法mAP提高了5.5%，相比于其他主流算法，在學生課堂行為檢測任務(wù)中具有較好的實用性。

發(fā)表于：12/20/2022 3:47:00 PM

服務(wù)型自主創(chuàng)新生態(tài)的價值及產(chǎn)業(yè)趨勢研究[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

近年來中國自主軟硬件生態(tài)發(fā)展迅速，然而自主技術(shù)體系依舊存在資源稀缺、技術(shù)服務(wù)獲取難度大、成本高等痛點。為此，鵬城實驗室提出了基于開源開放的模式發(fā)展服務(wù)型自主生態(tài)，搭建了鵬城生態(tài)開發(fā)者云平臺，無償為開發(fā)者提供一體化的自主軟硬件技術(shù)棧和服務(wù)。介紹了鵬城生態(tài)開發(fā)者云平臺過去三年的建設(shè)成果和服務(wù)情況?；陂_發(fā)者云用戶對計算資源的使用數(shù)據(jù)，計算了開發(fā)者云產(chǎn)生的綜合經(jīng)濟效益。通過對開發(fā)者云用戶行為數(shù)據(jù)的分析，找出了自主產(chǎn)業(yè)的三個發(fā)展趨勢，為自主軟硬件生態(tài)的發(fā)展研究提供了新視角、新思路和新方法。

發(fā)表于：12/20/2022 3:44:00 PM

能源互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢體系建設(shè)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

發(fā)表于：12/20/2022 3:39:00 PM

面向設(shè)計制造的多集群高性能計算平臺構(gòu)建技術(shù)[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

工業(yè)制造與工程研制對仿真分析計算需求的不斷增加、仿真分析模型越來越大、計算精度要求越來越高、多學科迭代次數(shù)越來越多，對高性能計算能力要求也呈現(xiàn)幾何級數(shù)的增長，這一切都對高性能計算資源提出了更高的要求。經(jīng)過多年的建設(shè)，陸續(xù)建成了一批獨立的高性能計算系統(tǒng),該模式不利于資源的共享和高效利用。為此提出了一種基于多集群構(gòu)建的高性能計算平臺的設(shè)計方法。

發(fā)表于：12/20/2022 3:22:00 PM

基于規(guī)則和詞典的用電安全領(lǐng)域命名實體識別[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

在用電安全領(lǐng)域，存在著大量數(shù)據(jù)、知識未得到充分挖掘和利用，構(gòu)建領(lǐng)域知識圖譜不僅可以實現(xiàn)用電安全知識的整合，還能極大地提高電力行業(yè)的工作效率。命名實體識別是構(gòu)建知識圖譜的基礎(chǔ)性工作，研究了基于字典和規(guī)則的命名實體識別，通過領(lǐng)域?qū)嶓w詞典、構(gòu)詞特征字符規(guī)則匹配和詞性組合特征規(guī)則匹配三種方法從非結(jié)構(gòu)文本中準確地提取用電安全相關(guān)實體，為用電安全領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建提供高質(zhì)量和高精度的實體。為優(yōu)化識別流程、提高響應速度，將通用詞性標注任務(wù)交由邊緣節(jié)點進行處理，中心服務(wù)器僅需響應規(guī)則模板匹配等任務(wù)。在小規(guī)模測試實驗中，綜合使用三種方法對用電安全文本進行領(lǐng)域?qū)嶓w識別，F(xiàn)1值能達到85%以上。

發(fā)表于：12/20/2022 3:17:00 PM

輸配電5G衛(wèi)星融合組網(wǎng)數(shù)據(jù)卸載方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著輸配電網(wǎng)的快速發(fā)展，輸配電業(yè)務(wù)對時延、能效、可靠性等差異化通信指標提出了更高的的要求。為此，基于5G高速率大連接和衛(wèi)星靈活廣覆蓋的特點，結(jié)合邊緣計算高效處理數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，構(gòu)建了面向輸配電場景的5G衛(wèi)星融合組網(wǎng)架構(gòu)。然后以最大化輸配電業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳輸平均能效與總時延的加權(quán)差為優(yōu)化目標，構(gòu)建了5G衛(wèi)星融合組網(wǎng)數(shù)據(jù)卸載優(yōu)化問題，并提出基于差異化業(yè)務(wù)需求感知的5G衛(wèi)星融合組網(wǎng)數(shù)據(jù)卸載算法(Differentiated Service Requirement-aware Learning-based Data Offloading algorithm for 5G satellite integrated networking，DSRL-DO)求解。仿真結(jié)果表明，所提算法能夠降低數(shù)據(jù)卸載時延的同時保證較高的能效，有效滿足輸配電業(yè)務(wù)的差異化需求。

發(fā)表于：12/20/2022 3:10:00 PM

面向6G演進的確定性信息物理系統(tǒng)架構(gòu)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

確定性技術(shù)是滿足6G新興業(yè)務(wù)確定性轉(zhuǎn)發(fā)要求的重要研究內(nèi)容。信息物理系統(tǒng)(Cyber-Physical System，CPS)作為工業(yè)4.0的核心系統(tǒng)，其確定性保障對于生產(chǎn)的高效穩(wěn)定和服務(wù)的安全可靠至關(guān)重要。圍繞以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為代表的CPS系統(tǒng)的確定性需求，提出一種基于確定性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的CPS系統(tǒng)架構(gòu)，包括確定性通信網(wǎng)絡(luò)和確定性系統(tǒng)組件。在此基礎(chǔ)上，面向低時延云化控制場景、高可靠移動控制場景和大帶寬閉環(huán)控制場景三類典型用例對所提的系統(tǒng)架構(gòu)進行細化設(shè)計，并對系統(tǒng)的時延、抖動、可靠性、帶寬等指標的確定性進行分析。

發(fā)表于：12/20/2022 3:06:00 PM