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中央處理器安全測試與自修復(fù)技術(shù)研究[其他][其他]

中央處理器在工業(yè)控制領(lǐng)域起到重要作用，其正常工作是工業(yè)控制中的重要穩(wěn)定運(yùn)行保障。主要研究中央處理器的安全測試與自修復(fù)相關(guān)技術(shù)。從故障注入到故障測試再到自修復(fù)，對相關(guān)安全技術(shù)作了比較介紹與分類總結(jié)，包括硬軟件的故障注入技術(shù)、掃描鏈、內(nèi)建自測試、TSV等故障測試方法，以及以替代修復(fù)和容錯自修復(fù)技術(shù)。最后提出中央處理器安全協(xié)同模型，對各個技術(shù)的基本原理和創(chuàng)新點做出歸納總結(jié)，為未來中央處理器的故障處理技術(shù)發(fā)展提供安全設(shè)計全參考，在保證安全和性能的同時降低成本和能耗，助力工控設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行。

發(fā)表于：9/19/2022 10:53:00 AM

《2022芯片與科學(xué)法》對我國集成電路產(chǎn)業(yè)的影響和建議[其他][其他]

集成電路是關(guān)系國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性和戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。當(dāng)前，國際環(huán)境日趨復(fù)雜，百年變局和世紀(jì)疫情相互交織，中美之間持續(xù)升級的大國博弈和不斷深化的利益脫鉤對全球集成電路產(chǎn)業(yè)鏈格局產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。近日美國出臺《2022芯片與科學(xué)法》并聯(lián)手日本、韓國等組建“四方芯片聯(lián)盟”，構(gòu)建“圍堵”中國的“統(tǒng)一戰(zhàn)線”，試圖將中國集成電路產(chǎn)業(yè)孤立在全球供應(yīng)鏈體系之外。通過梳理美國在科技立法上的歷史沿革和主要特點，以及《2022芯片與科學(xué)法》在集成電路領(lǐng)域的最新戰(zhàn)略部署，對由此帶來的全球集成電路產(chǎn)業(yè)格局新變化以及對我國的影響進(jìn)行研判，并提出相關(guān)發(fā)展建議。

發(fā)表于：9/19/2022 10:49:00 AM

基于改進(jìn)UKF的轉(zhuǎn)彎機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法研究[其他][其他]

針對轉(zhuǎn)彎率未知或變化條件下的精確跟蹤問題開展研究，給出了基于UKF的自適應(yīng)協(xié)同轉(zhuǎn)彎跟蹤算法，該算法充分利用了擴(kuò)維技術(shù)和自適應(yīng)漸消因子技術(shù)，不斷實時估計轉(zhuǎn)彎率，同時基于漸消因子調(diào)節(jié)過程噪聲及其對應(yīng)的增益，并對不敏卡爾曼濾波算法的采樣范圍進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié),使采樣點更接近目標(biāo)真實狀態(tài)。仿真表明該算法在轉(zhuǎn)彎率變化時獲得了較好的跟蹤性能，有效提升了對于轉(zhuǎn)彎機(jī)動目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

發(fā)表于：9/19/2022 10:30:00 AM

存儲系統(tǒng)中L波段射頻直采技術(shù)設(shè)計與實現(xiàn)[其他][其他]

隨著軍事科技技術(shù)的不斷發(fā)展，存儲關(guān)鍵敏感數(shù)據(jù)的存儲系統(tǒng)在軍事領(lǐng)域的重要性越來越突顯出來。L波段作為重要的數(shù)據(jù)信號工作頻段，已廣泛運(yùn)用在衛(wèi)星導(dǎo)航、警戒雷達(dá)、通信偵察等領(lǐng)域。介紹了一種基于JESD204B的高速串行總線技術(shù)、超低抖動時鐘方案及最新高速ADC實現(xiàn)L波段射頻直采,采樣率可達(dá)6 GS/s，SFDR(無雜散動態(tài)范圍)實測可達(dá)67 dBFS以上，直采數(shù)據(jù)通過FPGA內(nèi)部進(jìn)行數(shù)字下變頻后送給存儲單元進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲。

發(fā)表于：9/19/2022 10:24:00 AM

基于信道容量的協(xié)同探測資源聯(lián)合優(yōu)化方法[其他][其他]

針對空間感知中的協(xié)同探測任務(wù)，利用探測信道容量作為優(yōu)化目標(biāo)，對蜂群算法進(jìn)行改進(jìn)并實現(xiàn)對集群軌跡與動力的聯(lián)合優(yōu)化。首先構(gòu)建了多發(fā)多收協(xié)同探測模型，基于信息論的視角，推導(dǎo)出探測模型的信道容量，將其作為優(yōu)化無人集群動力與輻射功率的目標(biāo)函數(shù)，然后逐個分析并梳理出影響與制約目標(biāo)函數(shù)的因素，從而明晰了優(yōu)化目標(biāo)與約束條件。接著針對蜂群算法的不足，改進(jìn)其搜索策略與參數(shù)優(yōu)化方法。進(jìn)而構(gòu)建了基于改機(jī)蜂群算法的協(xié)同探測動力優(yōu)化流程。最后通過仿真驗證與算法對比，表明本文算法能夠提升無人機(jī)集群協(xié)同探測的感知能力。

發(fā)表于：9/19/2022 10:19:00 AM

有源相控陣?yán)走_(dá)均衡技術(shù)研究與實現(xiàn)[其他][其他]

對于寬帶有源相控陣?yán)走_(dá)，通道失配會影響陣列處理性能，可通過通道均衡技術(shù)進(jìn)行補(bǔ)償?，F(xiàn)有研究大多以仿真模型為基礎(chǔ)，鮮有實測數(shù)據(jù)為支撐，且均衡評價方法過于單一。構(gòu)建了結(jié)合剩余失配特性、脈壓及波束形成方向圖的綜合評價體系，可更加全面地評價均衡效果。此外，以某機(jī)載有源相控陣?yán)走_(dá)為平臺，工程實驗了150 MHz寬帶信號的頻域均衡算法，并提出矩形窗加權(quán)均衡算法，仿真及實測數(shù)據(jù)表明該算法對均衡效果有所提升。

發(fā)表于：9/19/2022 10:14:00 AM

一種修正k值的OS-CFAR檢測器[其他][其他]

OS-CFAR(Ordered Statistics)檢測器的k值存在著取值方法不確定的缺陷。考慮到實際工程應(yīng)用中的目標(biāo)回波信號，在經(jīng)過脈壓匹配濾波器后，輸出是Sa函數(shù)鐘型包絡(luò)，因此在選取k值時，可能會發(fā)生背景雜波估計取在干擾目標(biāo)的能量單元中，使雜波估計偏大導(dǎo)致目標(biāo)漏檢。提出一種修正k值方法，在OS-CFAR檢測器選擇k值時將目標(biāo)回波為擴(kuò)展目標(biāo)考慮在內(nèi)，令k的取值更加準(zhǔn)確。通過詳細(xì)的仿真實驗，發(fā)現(xiàn)了參考滑窗內(nèi)有無干擾目標(biāo)兩種條件下OS-CFAR檢測器性能隨k值變化的不同規(guī)律，并證明修正k值的OS-CFAR檢測器在多目標(biāo)環(huán)境中有更好的性能。

發(fā)表于：9/19/2022 10:08:00 AM

面向航天任務(wù)的可視化應(yīng)用拓?fù)浣７椒ㄑ芯?>
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面向航天任務(wù)的可視化應(yīng)用拓?fù)浣７椒ㄑ芯縖其他][航空航天]

針對新一代航天發(fā)射任務(wù)快速準(zhǔn)備、快速裝訂、快速切換以及指揮、保障場景的多元呈現(xiàn)、動態(tài)構(gòu)建的實時性特點，提出了一種可視化應(yīng)用拓?fù)浣７椒?。通過制定一套統(tǒng)一的數(shù)據(jù)和邏輯交互接口，設(shè)計了一種用戶自定義場景建模和應(yīng)用軟件自編程方法。該方法將場景元素抽象為數(shù)據(jù)驅(qū)動的邏輯、擬物兩類圖元庫，提供統(tǒng)一架構(gòu)的圖元編輯和處理平臺，能夠自動生成場景配置文件，快速加載到業(yè)務(wù)系統(tǒng)。通過應(yīng)用驗證，基于此方法構(gòu)建的可視化建模方法能夠基于歷史任務(wù)快速構(gòu)建新型號、新任務(wù)場景頁面，既改變了以前只能靜態(tài)或者有限動態(tài)的展示模式，又提高了航天任務(wù)準(zhǔn)備效率。

發(fā)表于：9/1/2022 3:00:57 PM

正交約束型SincNet可微分前端及在音頻分類中的應(yīng)用[其他][其他]

在音頻場景分類任務(wù)中，現(xiàn)有端到端模型中特征建模層學(xué)習(xí)過程存在缺乏約束、學(xué)習(xí)結(jié)果缺乏直觀解釋以及僅適用于特定的后端分類模型等缺點。因此，以SincNet可微分前端為基礎(chǔ)，引入正交約束提高其求解效率，同時提高所得可微分前端的可解釋性，并使其能提高多種后端網(wǎng)絡(luò)的分類性能。提出的這種新型可微分前端命名為正交約束型SincNet(OrthSincNet)。研究發(fā)現(xiàn)，OrthSincNet卷積核對應(yīng)的頻譜既具有類似于梅爾濾波器的形態(tài)，又可提高分類效果。在UrbanSound8K官方評測數(shù)據(jù)集上的實驗表明，相對于常用的梅爾頻譜前端，OrthSincNet改進(jìn)了6種后端分類網(wǎng)絡(luò)的性能，分類準(zhǔn)確率平均提高了2.2%。

發(fā)表于：9/1/2022 2:53:44 PM

自由演化量子態(tài)的一種在線估計算法[其他][其他]

目前，對量子狀態(tài)估計的算法大都采用離線批處理的方式進(jìn)行，但離線量子態(tài)估計的方法對演化的量子系統(tǒng)難以實時估計。為了解決這一問題，提出一種在線優(yōu)化算法，用于從具有測量隨機(jī)噪聲的量子系統(tǒng)中，通過連續(xù)弱測量估計該自由演化量子系統(tǒng)的狀態(tài)密度。該算法基于在線鄰近梯度法和交替方向乘子法提出，通過1、2、3和4位量子系統(tǒng)的仿真實驗，驗證了該算法計算高效，對測量隨機(jī)噪聲具有更高的魯棒性。

發(fā)表于：9/1/2022 2:45:34 PM