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衛(wèi)星USB測控副載波同步算法研究[其他][其他]

吉林一號衛(wèi)星測控采用USB測控體制，遙控接收采用FFT+DPLL1+DPLL2的架構(gòu)，F(xiàn)FT主要實(shí)現(xiàn)對載波的粗捕，DPLL1在FFT的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對載波相位的精跟蹤，DPLL2實(shí)現(xiàn)副載波的跟蹤。對遙控副載波跟蹤所用到的數(shù)字PLL技術(shù)進(jìn)行了研究，首先給出了載波多普勒折算到副載波上的方法，然后對模擬PLL數(shù)字化進(jìn)行了詳細(xì)的論述，并設(shè)計了遙控副載波同步用的PLL2，對其穩(wěn)定性、快捕帶及快捕時間、捕獲帶和捕獲時間、同步速率等進(jìn)行了分析和仿真。結(jié)果表明,該方法具有捕獲時間短、跟蹤精度高、穩(wěn)定性好等特點(diǎn)，易于數(shù)字化實(shí)現(xiàn)，已成功在吉林一號系列衛(wèi)星中得到應(yīng)用。

發(fā)表于：5/16/2022 3:08:00 PM

安全可信智能電廠控制系統(tǒng)構(gòu)建方案[其他][其他]

隨著火電廠信息化建設(shè)的快速推進(jìn)，工控系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)高度數(shù)字化和智能化，對傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的計算、存儲以及安全防護(hù)能力提出了較高的要求?；谥袊娮覲K體系，提出一種自主安全可信的智能電廠控制系統(tǒng)構(gòu)建方案，通過云邊協(xié)同機(jī)制，有效提高工業(yè)控制系統(tǒng)的邊緣計算能力和基于自動預(yù)判、自主決策的智能化水平；進(jìn)一步基于網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)規(guī)定，提出了云-網(wǎng)-端一體化的積極防御體制。

發(fā)表于：5/16/2022 3:05:00 PM

基于單分類結(jié)合模糊寬度學(xué)習(xí)的負(fù)荷辨識方法[其他][其他]

非侵入式負(fù)荷監(jiān)測是智能用電的關(guān)鍵技術(shù)，有助于加強(qiáng)負(fù)荷側(cè)管理，提高用電效率。隨著電力負(fù)荷類型和數(shù)量的迅速增加，當(dāng)模型中接入訓(xùn)練樣本之外的未知電器時會導(dǎo)致模型誤判，降低負(fù)荷識別的準(zhǔn)確性。為了提高負(fù)荷識別模型的穩(wěn)定性以及識別精度，提出一種單分類結(jié)合模糊寬度學(xué)習(xí)的電力負(fù)荷識別方法。首先，構(gòu)建負(fù)荷特征庫實(shí)現(xiàn)多負(fù)荷識別；然后，通過單分類K近鄰方法進(jìn)行樣本篩選，排除未知電器的干擾；最后，提出一種基于模糊寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的負(fù)荷識別方法解決識別模型復(fù)雜度高、識別速率慢的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法能夠快速有效地識別電力負(fù)荷。

發(fā)表于：5/16/2022 3:00:00 PM

基于滑?？刂频碾姵啬M器仿真與研究[其他][其他]

以電流可逆斬波電路為基礎(chǔ)，通過滑?？刂品椒?gòu)建了Buck-Boost變換器，實(shí)現(xiàn)了一個拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)電流雙向流動的電池模擬器，以此來模擬電池充放電過程。通過控電壓的方式進(jìn)行調(diào)節(jié)，當(dāng)電容電壓大于電池電壓時為電池充電形成Buck電路，當(dāng)電容電壓小于電池電壓時電池放電形成Boost電路。通過將滑?？刂婆c傳統(tǒng)的PI控制相比較，驗(yàn)證了在負(fù)載波動時滑模控制的調(diào)節(jié)時間優(yōu)于PI控制，有著更好的魯棒性、動態(tài)性能。在理論分析的基礎(chǔ)上，通過仿真軟件得到了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

發(fā)表于：5/16/2022 2:56:00 PM

基于BCH糾錯算法的編解碼器設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著NAND Flash存儲單元的快速發(fā)展，存儲密度增加使得器件的出錯概率增加，為此提出了一種優(yōu)化的BCH編解碼器結(jié)構(gòu)，編碼和解碼過程每個時鐘周期可以并行處理16位數(shù)據(jù)，其中譯碼電路中的伴隨式模塊、錯誤位置多項(xiàng)式模塊與錢氏(Chien)搜索模塊采取三級流水線結(jié)構(gòu)，糾錯和檢錯階段可以同時進(jìn)行，有效地提高數(shù)據(jù)的處理速度和糾錯速度。在完成電路的RTL設(shè)計后利用VCS工具完成了電路的仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明在傳輸8 192 bit數(shù)據(jù)生成672校檢因子情況下實(shí)現(xiàn)了48位糾錯，工作頻率最高支持200 MHz。

發(fā)表于：5/16/2022 2:51:00 PM

PowperPC架構(gòu)下USB3.0的IP核軟硬件協(xié)作驗(yàn)證[模擬設(shè)計][其他]

隨著USB(Universal Serial Bus)設(shè)備傳輸速率要求的不斷提高，傳統(tǒng)基于USB2.0控制器設(shè)計的PowerPC架構(gòu)處理器已經(jīng)不能滿足高速率、大容量傳輸?shù)男枨?。提出了一種基于PowerPC架構(gòu)的USB3.0的處理器解決方案。通過對比USB3.0和 USB2.0，USB3.0擁有更高的傳輸速率，同時具備更強(qiáng)的抗干擾能力。通過和高性能PowerPC處理器協(xié)同工作，顯著提高了USB控制器的傳輸能力，充分利用了PowerPC計算資源。闡述了一種基于PowerPC架構(gòu)下USB3.0的IP核(Interllectual Property Core)方案設(shè)計。最后結(jié)合軟硬件協(xié)作驗(yàn)證方法，驗(yàn)證方案可行性，為后續(xù)芯片設(shè)計和驗(yàn)證奠定了一定的技術(shù)基礎(chǔ)。

發(fā)表于：5/16/2022 2:46:00 PM

面向多說話人分離的深度學(xué)習(xí)麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)[其他][其他]

隨著近年來人機(jī)語音交互場景不斷增加，利用麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)提高語音質(zhì)量成為研究熱點(diǎn)之一。與環(huán)境噪聲不同，多說話人分離場景下干擾說話人語音與目標(biāo)說話人同為語音信號，呈現(xiàn)類似的時、頻特性，對傳統(tǒng)麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)技術(shù)提出更高的挑戰(zhàn)。針對多說話人分離場景，基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建麥陣空間響應(yīng)代價函數(shù)并進(jìn)行優(yōu)化，通過深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練設(shè)計麥克風(fēng)陣列期望空間傳輸特性，從而通過改善波束指向性能提高分離效果。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法有效提高了多說話人分離性能。

發(fā)表于：5/16/2022 2:42:00 PM

一種基于改進(jìn)的馬爾可夫鏈的交通狀況預(yù)測模型[其他][其他]

發(fā)表于：5/16/2022 2:36:00 PM

基于深度學(xué)習(xí)的口罩佩戴檢測與跟蹤[其他][其他]

佩戴口罩可以有效預(yù)防病毒的傳播，為減少通過人工方式檢查口罩佩戴情況所消耗的大量人力資源，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的口罩佩戴檢測與跟蹤方法，該方法分為檢測和跟蹤兩個模塊。檢測模塊在YOLOv3網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上引入空間金字塔池化結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)不同尺度的特征融合；然后將損失函數(shù)改為CIoU損失，減少回歸誤差，提升檢測精度，為后續(xù)跟蹤模塊提供良好的條件。跟蹤模塊采用多目標(biāo)跟蹤算法Deep SORT，對檢測到的目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時跟蹤，有效防止重復(fù)檢測，改善被遮擋目標(biāo)的跟蹤效果。測試結(jié)果表明，該方法的檢測速度為38 f/s，平均精度值達(dá)到為85.23%，相比原始YOLOv3算法提高了4%，能達(dá)到實(shí)時檢測口罩佩戴情況的效果。

發(fā)表于：5/16/2022 2:30:00 PM

新型電極材料在N型OFET中的應(yīng)用[其他][其他]

相比于無機(jī)場效應(yīng)晶體管，有機(jī)場效應(yīng)晶體管(OFET)具有制備工藝簡單、成本低、柔性、透明等優(yōu)點(diǎn)，在柔性電子產(chǎn)品、可穿戴器件等領(lǐng)域中有廣泛用途。電極作為OFET器件的一個重要組成部分，其影響OFET器件的整體性能。為了提升電極性能，一方面可以對金屬電極進(jìn)行修飾，另一方面可以使用聚合物等新材料來制作OFET電極。圍繞新型電極材料在N型OFET中的應(yīng)用展開綜述。首先，介紹OFET的一般器件結(jié)構(gòu)。接著依次介紹了修飾金屬電極、聚合物電極、碳基電極、無機(jī)化合物電極和納米線電極的N型OFET進(jìn)展。最后，總結(jié)全文，并對OFET新型電極材料的未來發(fā)展做出了展望。

發(fā)表于：5/16/2022 2:21:00 PM