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胚胎電子系統(tǒng)及其故障自檢測自修復(fù)研究[其他][航空航天]

胚胎電子系統(tǒng)是模擬生物細(xì)胞組織結(jié)構(gòu)和生長機(jī)制而設(shè)計(jì)的一種新型仿生硬件系統(tǒng)。由于其具有良好的故障容錯(cuò)能力，能有效地提高電子裝備在復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境中的可靠性，在航空航天、深水探測、電磁對抗等應(yīng)用領(lǐng)域具有重要價(jià)值。近年來，關(guān)于胚胎電子系統(tǒng)的研究主要圍繞胚胎陣列結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、分化設(shè)計(jì)和可靠性等問題展開，取得了豐富的成果。首先介紹了胚胎電子系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并對目前胚胎電子系統(tǒng)的主要結(jié)構(gòu)、自檢測技術(shù)和自修復(fù)技術(shù)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了歸納總結(jié)，最后在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，分析了胚胎電子系統(tǒng)故障自檢測和自修復(fù)技術(shù)研究存在的主要瓶頸及未來的研究方向。

發(fā)表于：2022/10/12 11:09:00

多頻雙圓極化北斗天線設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][航空航天]

設(shè)計(jì)了一款應(yīng)用于北斗導(dǎo)航系統(tǒng)的新型小型化圓極化天線。天線采用多層層疊結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)輻射單元和饋電網(wǎng)絡(luò),將B3頻段、B1頻段、L頻段、S頻段集成為一個(gè)單元。上層天線采用單饋切角形式，實(shí)現(xiàn)S波段的右旋圓極化，中間層采用3 dB定向耦合器饋電分別實(shí)現(xiàn)B1和L的右旋和左旋圓極化，底層采用威爾金森功分器雙饋實(shí)現(xiàn)B3的圓極化，天線尺寸僅60 mm×60 mm×21.6 mm。仿真結(jié)果和實(shí)測結(jié)果指標(biāo)均滿足北斗導(dǎo)航系統(tǒng)對天線性能的要求。

發(fā)表于：2022/10/12 11:03:00

面向6G毫米波通信的超寬帶超材料圓偏振器設(shè)計(jì)與研究[微波|射頻][其他]

介紹了一種6G毫米波超寬帶諧振超材料圓偏振器。該偏振器為單層結(jié)構(gòu)，基底采用10 μm超薄聚酰亞胺薄膜，有效降低了偏振器的剖面厚度，并且在一定程度上降低了基底的損耗。圓極化偏振器采用低Q的設(shè)計(jì)鏡像對稱T形金屬表面，金屬厚度為0.6 μm，小于該頻段的金屬趨膚深度，在一定程度上降低了金屬超表面結(jié)構(gòu)的金屬性，低金屬性以及低Q的超表面設(shè)計(jì)有效提高了該超材料圓偏振器的工作帶寬。諧振器采用雙諧振型超材料設(shè)計(jì)方法，對正交等幅同相位正交極化波進(jìn)行相位調(diào)制，從而達(dá)到90°相位差形成圓極化波，在中心頻率為140 GHz時(shí)，3 dB軸向比可以達(dá)到54 GHz的帶寬，中心帶寬可達(dá)到39%，插入損耗小于5 dB。

發(fā)表于：2022/10/12 10:57:00

CNI系統(tǒng)L波段接收機(jī)射頻前端綜合化設(shè)計(jì)方案探討[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對通信導(dǎo)航識別系統(tǒng)(Communiction，Navigation and Identification，CNI)中L波段多功能射頻綜合化的需求，對L波段接收機(jī)射頻前端電路進(jìn)行綜合化設(shè)計(jì)。通過分析CNI中航管、塔康、精密測距等L波段功能對接收機(jī)的性能需求，結(jié)合接收機(jī)主要工作原理和技術(shù)指標(biāo)選取二次變頻超外差接收機(jī)結(jié)構(gòu)作為實(shí)現(xiàn)方案，并對接收機(jī)射頻前端下變頻電路和中頻電路進(jìn)行設(shè)計(jì)，通過復(fù)用前級下變頻電路，在中頻放大電路中分功能處理實(shí)現(xiàn)射頻前端綜合化設(shè)計(jì)。計(jì)算了兩種放大模式下各級器件的增益、噪聲系數(shù)等指標(biāo)，結(jié)論表明各項(xiàng)指標(biāo)滿足功能設(shè)計(jì)需求，該射頻前端綜合化設(shè)計(jì)方案可以滿足CNI系統(tǒng)L波段接收機(jī)射頻綜合化需求。

發(fā)表于：2022/10/12 10:13:00

基于Web服務(wù)的施肥決策系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

為了促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展，針對我國化肥施用量過多，缺乏科學(xué)合理施肥指導(dǎo)的問題，開展了改良型測土配方施肥技術(shù)研究，突破傳統(tǒng)測土配方施肥只注重土壤本底養(yǎng)分和植物吸收的技術(shù)方案，充分考慮“土壤-植物-氣候條件”的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，在傳統(tǒng)測土配方施肥計(jì)算方法上依據(jù)積溫變化來調(diào)整追肥的施用量，看天施肥，并采用前后端分離的技術(shù)方案設(shè)計(jì)了一套基于Web服務(wù)的農(nóng)作物地塊施肥決策系統(tǒng)，集成了地塊施肥指導(dǎo)、地塊種植管理、投入品管理、用戶管理等功能，實(shí)現(xiàn)了綜合考慮土壤-植物-氣候條件的改進(jìn)型測土配方施肥技術(shù)的應(yīng)用。

發(fā)表于：2022/9/28 17:57:29

融合注意力機(jī)制的弱監(jiān)督迷彩偽裝目標(biāo)檢測算法[其他][其他]

隨著計(jì)算機(jī)硬件和人工智能技術(shù)的發(fā)展，強(qiáng)監(jiān)督目標(biāo)檢測算法已經(jīng)取得了很大的成果。然而，強(qiáng)監(jiān)督目標(biāo)檢測算法需要在大規(guī)模、標(biāo)注精度高的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。但在某些特定領(lǐng)域，上述條件要求過于苛刻。例如，軍事上常用的迷彩偽裝目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)集就比公共數(shù)據(jù)集更難獲得且標(biāo)注難度更大。因此，采用對數(shù)據(jù)集要求更低的弱監(jiān)督目標(biāo)檢測算法來實(shí)現(xiàn)迷彩偽裝目標(biāo)的檢測任務(wù)。由于圖像中迷彩偽裝目標(biāo)與背景融合度較大，導(dǎo)致原始淺層特征感知偽監(jiān)督目標(biāo)定位(Shallow feature-aware Pseudo supervised Object Localization，SPOL)算法的檢測精度相對較低。本文的核心是在SPOL算法的基礎(chǔ)上融合注意力機(jī)制，通過加入注意力模塊，讓模型更加關(guān)注迷彩偽裝目標(biāo)的區(qū)域，以此來提高迷彩偽裝目標(biāo)的檢測精度。

發(fā)表于：2022/9/28 17:48:42

基于深度學(xué)習(xí)的有效iPPG信號識別研究[其他][其他]

成像式光電容積描記法(iPPG)是一種利用攝像機(jī)遠(yuǎn)程測量血容量脈沖的技術(shù)，現(xiàn)已成為早期篩查動(dòng)脈粥樣硬化和心血管疾病的一種具有前景的技術(shù)。但iPPG信號中包含大量的噪聲，傳統(tǒng)的選取有效信號的方法準(zhǔn)確度低，普適性差?；谝陨蠁栴}，設(shè)計(jì)開發(fā)了基于Python的有效iPPG信號識別軟件，該軟件通過攝像頭采集人臉視頻并進(jìn)行人臉定位，在動(dòng)態(tài)的感興趣區(qū)域中提取iPPG信號，并對信號進(jìn)行預(yù)處理，最終使用基于深度學(xué)習(xí)的iPPG信號判別模型進(jìn)行有效性識別，平均準(zhǔn)確率高達(dá)95.1%,對于實(shí)際應(yīng)用場景下的iPPG信號判別具有良好的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性，同時(shí)驗(yàn)證了使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行非接觸式信號有效性判別的可行性。

發(fā)表于：2022/9/28 17:42:28

注意力特征融合SSD算法對遙感圖像的目標(biāo)檢測[其他][其他]

針對多尺度單發(fā)射擊檢測(Single Shot MultiBox Detector，SSD)算法對小目標(biāo)物體檢測效果不佳的問題，提出注意力特征融合SSD(Attention Feature Fusion SSD，AFF-SSD)算法。首先，為了提升網(wǎng)絡(luò)對小目標(biāo)物體的檢測性能，使用注意力特征融合模塊對淺層特征圖中的特征信息融合，在降低噪聲的同時(shí)增強(qiáng)特征圖中遠(yuǎn)距離像素的相關(guān)性；其次，針對訓(xùn)練過程中正負(fù)樣本失衡導(dǎo)致的模型退化問題，結(jié)合聚焦分類損失函數(shù)對SSD算法中的損失函數(shù)優(yōu)化;最后，引入遷移學(xué)習(xí)解決因訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少導(dǎo)致的過擬合問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與SSD算法相比，AFF-SSD算法平均準(zhǔn)確率均值提高8.09%，經(jīng)過遷移學(xué)習(xí)后，AFF-SSD算法平均準(zhǔn)確率均值提高3.47%。

發(fā)表于：2022/9/28 17:30:27

基于改進(jìn)WL圖核的代碼克隆檢測方法[其他][其他]

基于程序依賴圖(Program Dependency Graph，PDG)的代碼克隆檢測方法是檢測代碼克隆的重要方法之一，近年來提出的基于Weisfeiler-Lehman(WL)圖核迭代的近似圖匹配方法在克隆檢測中取得了較好的效果，但PDG中少量頂點(diǎn)的差異會(huì)隨著圖核迭代傳播到越來越多的頂點(diǎn)，從而導(dǎo)致算法召回率的下降。為此，針對WL圖核在克隆檢測應(yīng)用中存在的問題，提出了一種基于改進(jìn)WL圖核的代碼克隆檢測方法，將WL圖核迭代過程中采用的普通哈希算法替換為局部敏感哈希，同時(shí)引入向量的相似性度量方法，進(jìn)一步提升了對PDG近似子結(jié)構(gòu)的識別能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的方法不僅可以檢測出更多的差異克隆對，同時(shí)還保持了良好的精度和時(shí)間性能。

發(fā)表于：2022/9/28 17:12:43

基于交互行為的突發(fā)事件微博用戶社區(qū)識別及研究[其他][其他]

針對現(xiàn)有研究對于微博社區(qū)輿情用戶關(guān)系研究不足的情況，提出了基于微博用戶交互行為的微博社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。首先通過突發(fā)事件下用戶發(fā)布的相關(guān)微博內(nèi)容對微博用戶間的交互行為進(jìn)行分析，將用戶間交互行為進(jìn)行量化，根據(jù)用戶交互次數(shù)計(jì)算出用戶交互度；其次將用戶交互度作為Louvain算法權(quán)重對突發(fā)事件下微博用戶群體進(jìn)行社區(qū)識別；最后根據(jù)社區(qū)識別結(jié)果結(jié)合用戶博文內(nèi)容研究不同社區(qū)內(nèi)用戶關(guān)注主題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能更好地對微博用戶社區(qū)進(jìn)行劃分，且不同社區(qū)內(nèi)用戶的討論與關(guān)注重點(diǎn)有所不同，因此在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿論治理時(shí)能更有效地引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿論。

發(fā)表于：2022/9/28 17:04:42