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基于CL-PKC的衛(wèi)星通信認(rèn)證技術(shù)研究

基于CL-PKC的衛(wèi)星通信認(rèn)證技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

隨著衛(wèi)星通信技術(shù)的不斷發(fā)展,衛(wèi)星通信組網(wǎng)技術(shù)受到越來越多的關(guān)注,其相關(guān)的安全問題也更加突出。針對衛(wèi)星通信認(rèn)證技術(shù)進(jìn)行研究,分析了衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的特點和安全認(rèn)證需求,提出了一種基于身份的密碼體制認(rèn)證方案,實現(xiàn)了身份認(rèn)證和密鑰協(xié)商,以及對合法用戶的身份信息的保護(hù)功能。并進(jìn)行仿真實驗對協(xié)議的安全可行性進(jìn)行了驗證,結(jié)果表明,該方案達(dá)到了安全、高效的認(rèn)證效果。

發(fā)表于:7/5/2022 4:06:11 PM

基于變分自編碼器和三支決策的工控入侵檢測算法

基于變分自編碼器和三支決策的工控入侵檢測算法[其他][工業(yè)自動化]

為了更精確地提取工控入侵?jǐn)?shù)據(jù)集特征和更精準(zhǔn)地分類惡意數(shù)據(jù),使得入侵檢測方法滿足當(dāng)前工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)的安全需求,提出了基于變分自編碼器(Variational Autoencoder,VAE)和三支決策理論(Three-way Decisions,TWD)的新型工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)入侵檢測算法(VAE-TWD)。該算法利用變分自編碼器強(qiáng)大的感知能力對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維映射和特征提取,再對正常和惡意數(shù)據(jù)利用三支決策理論進(jìn)行即刻決策,劃分入正向決策域和負(fù)向決策域。而對于邊界域內(nèi)不確定的數(shù)據(jù),將通過不同粒度的特征,選擇適當(dāng)數(shù)據(jù)構(gòu)成新的訓(xùn)練集并擴(kuò)充到原有數(shù)據(jù)集中。然后重復(fù)決策過程,直至決策域中數(shù)據(jù)為空,規(guī)避盲目決策的風(fēng)險。實驗結(jié)果表明VAE-TWD算法提升了對工控入侵檢測的特征提取能力和分類能力,且在準(zhǔn)確率、檢出率、誤報率、F1得分等指標(biāo)上均優(yōu)于對比算法,有效提高了工控入侵檢測的性能。

發(fā)表于:7/5/2022 3:57:45 PM

基于擠壓激勵網(wǎng)絡(luò)的惡意代碼家族檢測方法

基于擠壓激勵網(wǎng)絡(luò)的惡意代碼家族檢測方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

惡意代碼已經(jīng)成為威脅網(wǎng)絡(luò)安全的重要因素?;跈C(jī)器學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測方法已經(jīng)取得較好的效果,但面對相似的惡意代碼家族,往往效果不佳。對此,提出了一種基于擠壓激勵網(wǎng)絡(luò)的檢測算法,由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)與擠壓和激勵(Squeeze-and-Excitation,SE)模塊構(gòu)成。CNN先快速提取惡意代碼的圖像特征,SE模塊對多通道特征圖進(jìn)行全局平均池化,將全局信息壓縮,然后通過全連接層自適應(yīng)學(xué)習(xí),并將每個通道特征圖賦予不同的權(quán)重來表示不同的重要程度,指導(dǎo)激勵或抑制特征信息。實驗結(jié)果表明,該方法相對于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法有更好的檢測效果,與深度學(xué)習(xí)算法相比檢測效果也有一定的提升且參數(shù)量大大減少。

發(fā)表于:7/5/2022 3:46:53 PM

自主軟硬件生態(tài)的建設(shè)模式研究

自主軟硬件生態(tài)的建設(shè)模式研究[其他][其他]

近年來中國自主軟硬件聯(lián)合生態(tài)發(fā)展迅速。軟硬件生態(tài)的建立包括底層硬件和操作系統(tǒng)構(gòu)成的基礎(chǔ)設(shè)施,豐富的通用工具軟件,大量的中間件、應(yīng)用,以及眾多的開發(fā)者。為了解決自主軟硬件生態(tài)的健康發(fā)展問題,了解生態(tài)的發(fā)展情況并研究其建設(shè)模式很有必要。創(chuàng)新地將我國當(dāng)前自主軟硬件生態(tài)的建設(shè)情況歸納出三種模式,即產(chǎn)品模式、集團(tuán)攻關(guān)模式和服務(wù)模式。通過結(jié)合自主軟硬件生態(tài)中的適配產(chǎn)品數(shù)據(jù)和開發(fā)者行為數(shù)據(jù),闡述了三種建設(shè)模式的特點和差異,為我國IT產(chǎn)業(yè)成功建設(shè)自主軟硬件生態(tài)提供經(jīng)驗參考與決策支持。

發(fā)表于:7/1/2022 4:11:00 PM

空基下視多角度紅外目標(biāo)識別

空基下視多角度紅外目標(biāo)識別[其他][其他]

為實現(xiàn)空基下視紅外目標(biāo)的快速高精度識別,提出了一種單階段的空基下視多角度紅外目標(biāo)識別算法。首先使用Darknet-53結(jié)合SPP模塊對紅外目標(biāo)進(jìn)行特征提取,使局部特征與全局特征融合,提高特征圖表達(dá)能力,最后借鑒RetinaNet中的Focal loss鎖定目標(biāo)的檢測框,同時得出目標(biāo)類型及檢測精度。針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)集多為平視,且視角單一的缺陷,使用復(fù)合翼無人機(jī)分別從不同高度和角度采集紅外圖像,構(gòu)建多尺度下視紅外目標(biāo)數(shù)據(jù)集,在PyTorch架構(gòu)上實現(xiàn)并進(jìn)行性能驗證實驗,所提算法對分辨率為640×512的下視紅外圖像中目標(biāo)識別的mAP達(dá)到91.74%,識別速度為33 f/s,滿足空基平臺前端的在線識別需求,且在公開紅外船舶數(shù)據(jù)集上也具有較好的識別結(jié)果。實驗表明該算法在保證精度的基礎(chǔ)上滿足實時性的要求,為后續(xù)用于復(fù)合翼無人機(jī)上的多尺度目標(biāo)實時識別提供了理論技術(shù)。

發(fā)表于:7/1/2022 4:00:00 PM

基于LC補(bǔ)償?shù)膯伍_關(guān)ECPT系統(tǒng)研究

基于LC補(bǔ)償?shù)膯伍_關(guān)ECPT系統(tǒng)研究[其他][其他]

單開關(guān)DC-DC變流器的電場耦合式無線電能傳輸系統(tǒng)可以提高系統(tǒng)的工作頻率,但開關(guān)管承受的截止電壓很高。提出了一種使用LC補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)的單開關(guān)Buck-Boost電場耦合的無線電能傳輸系統(tǒng),引入的LC補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)可以降低開關(guān)管的電壓應(yīng)力。另一方面,一定程度上減小了輸出受負(fù)載變化的影響。同時,變流器等效工作在電流源模式,耦合電容較小時可以有效地傳輸功率。且電路能夠?qū)崿F(xiàn)軟開關(guān),電路的控制更加容易和安全。仿真和實驗結(jié)果表明了理論分析的有效性。

發(fā)表于:7/1/2022 3:56:00 PM

基于時間交替采樣技術(shù)的1 GS/s、16 bit數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究

基于時間交替采樣技術(shù)的1 GS/s、16 bit數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究[其他][其他]

為了實現(xiàn)對大動態(tài)范圍信號的高精度幅度信息獲取,基于時間交替采樣技術(shù),研制1 GS/s、16 bit高速高分辨率數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),功能測試發(fā)現(xiàn):當(dāng)輸入模擬信號中含有較大直流分量時,輸出采樣數(shù)據(jù)波形會發(fā)生振蕩問題。研究時間交替采樣技術(shù),確認(rèn)偏置誤差是導(dǎo)致振蕩問題發(fā)生的原因。設(shè)置ADC工作在實時校正誤差模式,結(jié)合離線校正算法,解決采樣數(shù)據(jù)的振蕩問題,對比偏置誤差校正前后的時域波形和頻譜,驗證校正算法的有效性。測試結(jié)果表明,研制的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實現(xiàn)了對大動態(tài)范圍信號的單信道高精度測量功能。

發(fā)表于:7/1/2022 3:52:00 PM

一種低雜散低相噪頻率源的設(shè)計與實現(xiàn)

一種低雜散低相噪頻率源的設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][其他]

為了降低頻率綜合器的相噪和復(fù)雜度,提出了一種新的低相噪頻率綜合器的設(shè)計方法。它利用諧波發(fā)生器產(chǎn)生低相噪的高頻信號,同時采用集成壓控振蕩器的頻率合成器芯片LMX2820來直接產(chǎn)生輸出信號和反饋信號,反饋信號和低相噪高頻混頻后產(chǎn)生低頻的反饋信號,通過這種內(nèi)置混頻來降低分頻值的方式來實現(xiàn)低相噪。采用該方法實現(xiàn)的13.75 GHz~16.25 GHz(不包含15 GHz)頻率合成器,其相噪指標(biāo)優(yōu)于-102 dBc/Hz@1kHz。

發(fā)表于:7/1/2022 3:47:00 PM

一種新型的高抑制度波導(dǎo)濾波器設(shè)計

一種新型的高抑制度波導(dǎo)濾波器設(shè)計[其他][其他]

針對目前頻譜資源擁擠所提出的頻帶間高隔離度需求,提出了一種新型的小型化高抑制度波導(dǎo)濾波器。在傳統(tǒng)波導(dǎo)濾波器的非相鄰諧振腔間引入新型的波導(dǎo)CT型感性交叉耦合結(jié)構(gòu),使其在阻帶產(chǎn)生有限的傳輸零點,進(jìn)一步提高帶外抑制,縮小了濾波器的體積,且降低了因腔體個數(shù)而引入的損耗。同時,根據(jù)其結(jié)構(gòu)的不連續(xù)性,采用模式匹配法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,設(shè)計周期短,性能很好。

發(fā)表于:7/1/2022 3:43:00 PM

基于開關(guān)多模式的Doherty射頻功率放大器設(shè)計

基于開關(guān)多模式的Doherty射頻功率放大器設(shè)計[微波|射頻][其他]

在工作頻率為2.4 GHz的背景下,基于所設(shè)計的Doherty功率放大器,設(shè)計了一種改進(jìn)的多模開關(guān)控制和包絡(luò)跟蹤調(diào)制的Doherty功率放大器。設(shè)計中使用的電子管是Renesas的GaAs晶體管NE6510179A。設(shè)計的Doherty峰值輸出(32.0 dBm)時功率附加效率達(dá)到27.2%,回退6 dB時的功率附加效率為27.0%。在與搭建的包絡(luò)跟蹤模型級聯(lián)改進(jìn)后,新結(jié)構(gòu)對低輸出功率的功率附加效率有一定程度的改善,在中高輸出功率部分的線性度有較大的改善。

發(fā)表于:7/1/2022 3:39:00 PM

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