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一種12 GHz的高增益低噪聲放大器[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

通過分析GaAs pHEMT器件特性設(shè)計了一款兩級高增益、低功耗的低噪聲放大器。采用兩級結(jié)構(gòu)提高低噪聲放大器的增益，設(shè)計了一種共用電流結(jié)構(gòu)，降低了放大器的功耗，同時降低電路噪聲。輸入、輸出匹配均采用LC階梯匹配網(wǎng)絡(luò)，具有良好的匹配性，并使用CAD軟件對電路進行設(shè)計優(yōu)化。電路仿真結(jié)果表明，在中心頻率12 GHz下實現(xiàn)了增益為27.299 dB、噪聲系數(shù)為0.889 dB、S11和S22均小于-10 dB的性能，工作帶寬為600 MHz。此低噪聲放大器作為12 GHz頻段的接收機的前端設(shè)計研究，具有一定意義。

發(fā)表于：4/2/2022 11:10:00 AM

X波段功率器件外殼端口仿真與測試差異性研究[其他][其他]

基于探針測試方法進行X波段功率器件外殼端口的仿真與測試差異性研究。在使用仿真軟件對其進行優(yōu)化后,通過HTCC(高溫共燒陶瓷)工藝線制備和生產(chǎn)，發(fā)現(xiàn)使用GSG探針對該端口進行測試后的插入損耗遠遠大于仿真結(jié)果。通過對照實驗和仿真驗證等實驗方法，分析出插入損耗仿真與測試的差異來源于輻射損耗，導(dǎo)致信號在返回路徑的信號完整性受到影響。對結(jié)構(gòu)進行相應(yīng)的優(yōu)化后插入損耗大幅減小，證明輻射損耗是造成差距的原因，通過電磁屏蔽可以得到有效解決。該研究可以為大功率器件類封裝外殼的設(shè)計、測試和使用提供借鑒意義。

發(fā)表于：4/2/2022 11:04:00 AM

三模混合集成小型化濾波器設(shè)計[其他][其他]

提出了一種基于LC串聯(lián)單元的三?；旌霞尚⌒突癁V波器電路拓撲。該電路拓撲具有對稱性，主體由4個LC串聯(lián)單元所構(gòu)成的“星型”結(jié)構(gòu)組成，能夠通過對其并聯(lián)于地的LC串聯(lián)單元中元件參數(shù)的調(diào)節(jié)實現(xiàn)對濾波器雙零點的自由調(diào)節(jié)?；谄媾寄７治龇椒?，給出了所提出濾波器拓撲的綜合設(shè)計方法，并采用基于商業(yè)化硅基表貼電容的低成本混合集成技術(shù)研制一款具有明顯小型化特性的三模多零點帶通濾波器。所研制的濾波器仿真與測試結(jié)果吻合良好，其中心頻率為2.6 GHz，3 dB帶寬為1.34 GHz，插入損耗典型值為1.6 dB，能夠在4~12 GHz的頻帶范圍內(nèi)實現(xiàn)30 dB的抑制能力，其面積尺寸為3.2 mm×1.9 mm(0.03λ0×0.02λ0)。

發(fā)表于：4/2/2022 11:00:00 AM

基于Hadoop的應(yīng)急聯(lián)防移動處置平臺設(shè)計[其他][其他]

針對城市安全問題，為實現(xiàn)視頻監(jiān)控的可信預(yù)警、辨別潛在的突發(fā)事件并及時處理，基于Hadoop搭建了身份識別應(yīng)急聯(lián)防移動處置平臺，采用HDFS Streaming數(shù)據(jù)流形式讀取視頻數(shù)據(jù)，利用MapReduce框架在計算集群中對視頻數(shù)據(jù)進行分布式分析，使用 OpenCV 集成的 LBPH 算法實現(xiàn)視頻目標的有效跟蹤。平臺功能覆蓋了樣本信息采集、隱患發(fā)現(xiàn)、信息發(fā)布、應(yīng)急處置等安全管理應(yīng)急聯(lián)防的全過程，可直接服務(wù)于應(yīng)急現(xiàn)場管理，具有極強的適應(yīng)性和便捷性。

發(fā)表于：4/2/2022 10:55:00 AM

智能遠程多生理參數(shù)健康監(jiān)護儀[其他][其他]

為了能讓患者在家中長期地監(jiān)測自身的各種生理參數(shù)，隨時捕捉突發(fā)性心率失常，同時能將生理參數(shù)反映給醫(yī)療機構(gòu)，方便醫(yī)務(wù)人員用于指導(dǎo)和協(xié)助治療，設(shè)計了一款基于單片機的智能遠程多生理參數(shù)健康監(jiān)護儀。通過血氧、脈搏和體溫等數(shù)字信號采集模塊采集原始數(shù)據(jù)，由單片機進行算法處理，在顯示模塊顯示人體的血氧值、心率值和體溫值等，用戶還可通過按鍵配置生理參數(shù)的閾值報警、按鍵發(fā)送生理參數(shù)至云端。最后，與標準醫(yī)用監(jiān)護儀進行對比測試，驗證了該設(shè)計的準確性與可行性。

發(fā)表于：4/2/2022 10:51:00 AM

LoRa空口數(shù)據(jù)的同步與解調(diào)[其他][其他]

LoRa通信技術(shù)具有低功耗、遠距離的特點，在生活中越來越受到關(guān)注。然而，對于底層的LoRa調(diào)制解調(diào)技術(shù)以及物理層通信鏈路流程，官方?jīng)]有公開的技術(shù)文檔說明，只有一些文獻提及了這些內(nèi)容?；诖耍Y(jié)合官方羅德儀表LoRa調(diào)制參數(shù)配置接口與文獻資料，完善了物理層通信鏈路流程；從本質(zhì)上，描述了LoRa調(diào)制解調(diào)技術(shù)的原理，從羅德儀表空口采集LoRa調(diào)制數(shù)據(jù)，對文獻提出LoRa調(diào)制解調(diào)算法進行驗證，提出了一種LoRa空口數(shù)據(jù)的同步算法，實現(xiàn)了對LoRa空口數(shù)據(jù)的解調(diào)。最后，對LoRa調(diào)制技術(shù)在5種碼率下進行抗噪聲性能仿真。仿真結(jié)果表明，并不是糾錯碼位數(shù)越多糾錯效果越好；碼率為4/5效果糾錯最佳，抗噪聲性能大約提高1 dB。

發(fā)表于：4/2/2022 10:45:00 AM

基于攻擊樹和CVSS的網(wǎng)絡(luò)攻擊效果評估方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為有效解決網(wǎng)絡(luò)攻擊效果評估中對指標數(shù)據(jù)的過度依賴性，提高網(wǎng)絡(luò)攻擊效果評估的準確性，提出了一種基于攻擊樹和CVSS的網(wǎng)絡(luò)攻擊效果評估方法。首先，采用攻擊樹模型描述系統(tǒng)可能存在的攻擊路徑，并利用模糊層次分析法對各葉節(jié)點的發(fā)生概率進行求解；然后，基于CVSS漏洞信息建立網(wǎng)絡(luò)攻擊效果量化評估模型；最后，采用實例進行驗證分析說明。該方法能夠充分利用己有的攻擊行為研究成果，評估結(jié)果較為客觀，且思路清晰，算法簡單，具有較強的通用性和工程應(yīng)用價值。

發(fā)表于：4/2/2022 10:41:00 AM

面向云計算環(huán)境的OpenFOAM網(wǎng)格生成服務(wù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)格生成是計算流體力學(xué)仿真分析基礎(chǔ)。由于網(wǎng)格生成的計算量大，適合利用服務(wù)器的高性能計算能力在服務(wù)器端運行，以云服務(wù)方式為用戶提供高效的網(wǎng)格生成服務(wù)。提出了一種面向云計算的網(wǎng)格生成服務(wù)模型，基于該模型能夠?qū)鹘y(tǒng)的單機版網(wǎng)格生成模塊進行服務(wù)化封裝，實現(xiàn)網(wǎng)格生成的云服務(wù)。采用該模型對OpenFOAM的網(wǎng)格生成模塊進行服務(wù)化封裝，實現(xiàn)了一個面向服務(wù)的網(wǎng)格生成服務(wù)原型軟件。通過網(wǎng)格生成客戶端軟件與網(wǎng)格生成云服務(wù)的集成測試，驗證表明“云+端”的網(wǎng)格生成服務(wù)能夠充分利用服務(wù)器端和客戶端的計算資源，實現(xiàn)云端協(xié)同的網(wǎng)格生成優(yōu)化計算。

發(fā)表于：4/2/2022 10:37:00 AM

噪聲中的復(fù)信號盲源分離算法[其他][其他]

復(fù)信號分析是信號處理技術(shù)常見的問題之一，在盲信號分離及處理技術(shù)中特別是卷積混合問題或頻域分析等均需要建立與之相應(yīng)的復(fù)值分析模型。然而在以往的分析中，由于此類問題往往是基于無噪聲的約束條件，因此局限了該技術(shù)在實際中的應(yīng)用。針對這一問題，將復(fù)值盲源分離問題推廣到含噪聲的一般環(huán)境中。通過分析高斯噪聲協(xié)方差的一般特征，利用高斯噪聲協(xié)方差的參數(shù)信息，導(dǎo)出了一種在噪聲環(huán)境下盲源分離的不動點算法，該算法可以在噪聲環(huán)境中通過觀測信號估計與之對應(yīng)的有效分離矩陣，使得復(fù)值信號在噪聲環(huán)境中混合中仍然能成功分離出源信號。仿真結(jié)果表明了所研究方法的可行性與有效性。

發(fā)表于：4/2/2022 10:32:00 AM

基于NOMA的移動邊緣計算網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案[其他][其他]

移動邊緣計算(MEC)使智能終端能夠?qū)⒉糠钟嬎阖撦d轉(zhuǎn)移到位于基站子系統(tǒng)的邊緣服務(wù)器上，以解決物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)大量數(shù)據(jù)處理問題。通過研究非正交多址(NOMA)的多址MEC，提出了一種終端-邊緣服務(wù)器資源分配方案，通過NOMA方式傳輸，智能終端可以將計算工作負載卸載到不同的邊緣服務(wù)器，從而減少完成智能終端的計算工作負載的總延遲。該方案目標是優(yōu)化資源成本最小，該系統(tǒng)成本考慮終端卸載的計算工作量和邊緣服務(wù)器的計算資源使用成本的總延遲。通過單個終端的最優(yōu)卸載解決方案數(shù)值結(jié)果驗證了方案的有效性。

發(fā)表于：4/2/2022 10:27:00 AM