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皮秒級(jí)多脈沖時(shí)間間隔大量程時(shí)間測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)[其他][其他]

時(shí)間測(cè)量技術(shù)在激光測(cè)距、粒子鑒別、放射性核醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域中都有重要應(yīng)用。本設(shè)計(jì)采用基于Altera公司的FPGA EP3C55F484C6結(jié)合時(shí)間內(nèi)插技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)較高精度的時(shí)間數(shù)字轉(zhuǎn)換器(Time-to-Digital Converter，TDC)。通過(guò)結(jié)合上位機(jī)，實(shí)現(xiàn)單次測(cè)量一個(gè)Start脈沖對(duì)應(yīng)的多個(gè)Stop脈沖的個(gè)數(shù)可調(diào)，可以解決一次測(cè)量中有多個(gè)待測(cè)目標(biāo)時(shí)需反復(fù)多次測(cè)量的問(wèn)題。經(jīng)過(guò)測(cè)試，設(shè)計(jì)分辨率可以達(dá)到90.08 ps，測(cè)量精度可以達(dá)到33.54 ps，積分非線性INL范圍是(-0.34 LSB~+0.27 LSB)，微分非線性DNL范圍是(-0.28 LSB~+0.31 LSB)。

發(fā)表于：10/12/2022 1:52:00 PM

機(jī)載垂尾超短波一體化天線的設(shè)計(jì)[其他][其他]

設(shè)計(jì)了一種適用于機(jī)載垂尾頂部安裝的超短波一體化天線，實(shí)現(xiàn)了天線與天線罩結(jié)構(gòu)和性能上一體化。對(duì)一體化和分離式兩種形式的超短波天線進(jìn)行了研究，采用曲流和匹配加載技術(shù)實(shí)現(xiàn)了天線的寬頻帶工作特性，在工作頻帶內(nèi)實(shí)測(cè)駐波比≤2.5，相較于分離式天線，一體化天線解決了天線與天線罩之間的加載耦合效應(yīng)而導(dǎo)致天線增益下降的問(wèn)題，在全頻帶增益提高了約2 dB，重量降低了1.9 kg，天線性能得到全面提升。

發(fā)表于：10/12/2022 1:47:00 PM

基于串并聯(lián)結(jié)合饋電的高增益垂直極化全向天線[其他][其他]

采用基于串并聯(lián)結(jié)合饋電的方法設(shè)計(jì)了一種高增益垂直極化全向天線。采用印刷偶極子天線作為基本輻射單元；將4個(gè)該基本輻射單元組成串饋陣列以提高天線增益；為進(jìn)一步提高天線增益和改善串饋陣方向圖的頻偏特性，將兩個(gè)四元串饋陣列并聯(lián)起來(lái)，并通過(guò)微帶線從并聯(lián)中心饋電；最后將金屬支撐與微帶饋電網(wǎng)絡(luò)對(duì)稱設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)良好的饋電和改善水平面方向圖的不圓度。制作了天線實(shí)物并進(jìn)行了測(cè)試，實(shí)物的測(cè)試結(jié)果表明，天線在7.4 GHz~8.4 GHz的頻段內(nèi)VSWR≤2，阻抗帶寬為13%。在工作頻段內(nèi)天線方向圖不圓度小于2.5 dB，增益大于8 dB。此外，天線的橫向尺寸小于0.7λ0。該天線結(jié)構(gòu)緊湊、加工方便、性能優(yōu)良, 可應(yīng)用于寬帶、高增益、全向空域覆蓋的通信系統(tǒng)中。

發(fā)表于：10/12/2022 1:42:00 PM

基于小波包組合特征和LMS-LSTM的表面肌電信號(hào)分類[其他][其他]

為了利用表面肌電信號(hào)分類手勢(shì)動(dòng)作，創(chuàng)新地提出了結(jié)合時(shí)域和時(shí)頻特征作為特征參數(shù)，即采用小波包系數(shù)和方差的組合特征。采用自適應(yīng)濾波-長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LMS-LSTM)結(jié)合的分類器，在設(shè)置電路濾波器一次濾波后，添加自適應(yīng)濾波算法，對(duì)方差特征進(jìn)行二次濾波。對(duì)5種手勢(shì)動(dòng)作進(jìn)行分類識(shí)別，得到93.78%的分類識(shí)別率。采用主成分分析法(PCA)降維，仍保持92.68%的平均識(shí)別率，并達(dá)到優(yōu)化結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，LSTM分類結(jié)果高于傳統(tǒng)線性判別和決策樹(shù)算法。

發(fā)表于：10/12/2022 1:38:00 PM

一種基于微服務(wù)的飛機(jī)加油調(diào)度系統(tǒng)的架構(gòu)研究[其他][其他]

隨著民航業(yè)的高速發(fā)展，為其提供保障服務(wù)的飛機(jī)加油業(yè)務(wù)對(duì)電子化、信息化、智能化發(fā)展有著迫切的需求，目前需在各干線機(jī)場(chǎng)建立飛機(jī)加油調(diào)度系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)加油任務(wù)調(diào)度、加油作業(yè)實(shí)施等業(yè)務(wù)的電子化、自動(dòng)化。針對(duì)系統(tǒng)業(yè)務(wù)以及對(duì)高可用、可擴(kuò)展、快速部署等方面的需求，引入微服務(wù)架構(gòu)，對(duì)微服務(wù)及相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)基于微服務(wù)的飛機(jī)加油調(diào)度系統(tǒng)架構(gòu)，選用Spring Cloud微服務(wù)技術(shù)框架進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，對(duì)應(yīng)用進(jìn)行容器化部署。該架構(gòu)在中航油智慧加油系統(tǒng)中應(yīng)用，滿足了系統(tǒng)對(duì)軟件高速迭代、機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)快速接入與定制化的需求。

發(fā)表于：10/12/2022 1:33:00 PM

ZYNQ在SoC IP驗(yàn)證方案的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

隨著SoC芯片設(shè)計(jì)的流行，各種各樣的IP設(shè)計(jì)需求也日益增加，如何快速而又正確地驗(yàn)證這些IP功能的正確性考驗(yàn)著IC設(shè)計(jì)工程師和驗(yàn)證工程師們。針對(duì)這些需求，提出一種基于ZYNQ的SoC IP驗(yàn)證方案設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。從傳統(tǒng)的一些驗(yàn)證手段出發(fā)，列出在驗(yàn)證方面所遇到的問(wèn)題，分別闡述了驗(yàn)證方案的總體框架，ZYNQ平臺(tái)的硬件資源、軟件優(yōu)勢(shì)，以及如何對(duì)所要驗(yàn)證的IP進(jìn)行封裝，集成到ZYNQ系統(tǒng)中，并利用SDK編寫軟件代碼對(duì)所測(cè)試的IP進(jìn)行測(cè)試，最后通過(guò)rdc IP的驗(yàn)證實(shí)例來(lái)說(shuō)明此方案的可行性與優(yōu)越性。

發(fā)表于：10/12/2022 1:29:00 PM

基于飛行時(shí)間相機(jī)的軌道三維成像方法研究[其他][其他]

高速鐵路的快速發(fā)展對(duì)軌道的實(shí)時(shí)性檢測(cè)要求越來(lái)越高。為滿足軌道檢測(cè)的速度和三維成像需求，提出一種基于飛行時(shí)間相機(jī)的軌道檢測(cè)方法。飛行時(shí)間相機(jī)通過(guò)計(jì)算光在空氣中的往返時(shí)間來(lái)獲取目標(biāo)的強(qiáng)度信息和深度信息；通過(guò)改變相機(jī)的成像深度范圍從軌道點(diǎn)云數(shù)據(jù)中粗提取出軌道信息，利用相機(jī)輸出的二維圖像和深度數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道信息的精提取，快速獲得軌道的三維數(shù)據(jù)；搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，利用相機(jī)拍攝不同成像深度的軌道圖像，經(jīng)處理后得到軌道的幾何尺寸和體積。

發(fā)表于：10/12/2022 1:25:00 PM

一種不良域名快速核驗(yàn)方法的研究[其他][其他]

針對(duì)大量網(wǎng)絡(luò)賭博、淫穢色情等不良域名網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容存在高度相似性，且運(yùn)營(yíng)者多采用注冊(cè)大量域名部署同一套網(wǎng)站代碼的方式，變相規(guī)避域名被封等特征，利用圖像相似性聚類和相似性搜索等技術(shù)，提出一種不良域名的快速核驗(yàn)方法。實(shí)驗(yàn)表明，人工抽樣一萬(wàn)個(gè)不良域名樣本(淫穢色情和網(wǎng)絡(luò)賭博域名各5 000個(gè))進(jìn)行判定，該不良域名核驗(yàn)方法總體準(zhǔn)確率為99.67%，淫穢色情類準(zhǔn)確率為99.66%，網(wǎng)絡(luò)賭博類準(zhǔn)確率為99.68%，大幅提升了不良域名人工審核效率。

發(fā)表于：10/12/2022 1:21:00 PM

自動(dòng)鄰區(qū)優(yōu)化技術(shù)共享網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用研究[其他][其他]

4G共建共享后鄰近的異運(yùn)營(yíng)商共享基站間X2互通后實(shí)施ANR技術(shù)可實(shí)現(xiàn)eNodeB層面的鄰區(qū)互配。對(duì)共享網(wǎng)絡(luò)ANR技術(shù)進(jìn)行了深入分析，并基于大量數(shù)據(jù)驗(yàn)證了共享網(wǎng)絡(luò)ANR效果。結(jié)果表明ANR技術(shù)實(shí)施3天及以上達(dá)到鄰區(qū)關(guān)系穩(wěn)定，ANR應(yīng)用后解放了優(yōu)化人員雙手，提高了鄰區(qū)添加效率，改善了小區(qū)掉話率。

發(fā)表于：10/12/2022 1:17:00 PM

基于Q算法的認(rèn)證協(xié)議漏洞挖掘技術(shù)研究[其他][其他]

認(rèn)證授權(quán)協(xié)議在不泄露用戶口令的情況下允許第三方獲取用戶資源，解決了云平臺(tái)下第三方授權(quán)問(wèn)題，提高了用戶的交互體驗(yàn)。但是協(xié)議在交互處理中的不確定性和復(fù)雜性導(dǎo)致其在實(shí)際應(yīng)用時(shí)可能會(huì)存在邏輯漏洞。針對(duì)該問(wèn)題提出一種模糊仿真方法，通過(guò)對(duì)協(xié)議交互過(guò)程進(jìn)行模糊處理，利用協(xié)議實(shí)體動(dòng)作的不確定性，發(fā)現(xiàn)協(xié)議的邏輯漏洞。同時(shí)，結(jié)合SA-Q強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練智能體學(xué)習(xí)最優(yōu)模糊策略，智能化挖掘漏洞。經(jīng)過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)，相比于基本的Q學(xué)習(xí)算法，該方法的收斂速度提升了9.27%，使得模型在訓(xùn)練時(shí)更容易收斂，有效提高了漏洞的挖掘效率。

發(fā)表于：10/12/2022 1:12:00 PM