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超寬帶微封裝頻率合成器的設(shè)計(jì)[其他][其他]

現(xiàn)代電子偵察系統(tǒng)中，尤其是便攜式、單兵等通信偵察系統(tǒng)，在功能技術(shù)指標(biāo)保持不變的前提下，對(duì)于整機(jī)體積和重量都提出了更高要求，要求內(nèi)部器件具有更小體積和更輕重量，所以，實(shí)現(xiàn)小型化、輕量化的超寬帶頻率源成為實(shí)現(xiàn)便攜式偵察設(shè)備的重點(diǎn)和關(guān)鍵?；趩捂i相環(huán)構(gòu)架，采用新的電路和工藝實(shí)現(xiàn)方式，實(shí)現(xiàn)了0.2 GHz~20 GHz高性能超寬帶頻率源，為工程應(yīng)用提供高性能、小型化和輕量化的頻率源。

發(fā)表于：12/1/2021 4:34:00 PM

基于MOSFET的電動(dòng)汽車電源開關(guān)設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][汽車電子]

針對(duì)傳統(tǒng)繼電器的機(jī)械磨損和電弧灼燒的現(xiàn)象，為滿足電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的開關(guān)控制要求，設(shè)計(jì)了一款基于MOSFET的大功率電源開關(guān)。該開關(guān)能夠有效提高開關(guān)的通斷速度和降低機(jī)械損壞。詳細(xì)分析了電源開關(guān)工作原理，其次闡述了電源開關(guān)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和各模塊的設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)，其中就如何選取合適的MOSFET驅(qū)動(dòng)器進(jìn)行重點(diǎn)闡述，最后，通過電流耐受能力試驗(yàn)，驗(yàn)證電源開關(guān)可以在375 A大電流下正常工作。

發(fā)表于：12/1/2021 4:30:00 PM

基于0.35 μm CMOS工藝的高溫高壓LDO芯片設(shè)計(jì)[其他][其他]

基于X-FAB xa 0.35 μm CMOS工藝，首先采用Cascode電流鏡和高壓管，設(shè)計(jì)了一種具有高電源抑制比且無需額外提供偏置模塊的高溫高壓基準(zhǔn)電路，在輸入電壓為5.5 V～30 V、工作溫度為-55 ℃～175 ℃時(shí)，可獲得穩(wěn)定的0.9 V基準(zhǔn)電壓。接著針對(duì)負(fù)反饋環(huán)路的穩(wěn)定性問題，根據(jù)動(dòng)態(tài)零點(diǎn)補(bǔ)償原理設(shè)計(jì)了一種新的動(dòng)態(tài)零點(diǎn)補(bǔ)償電路，使系統(tǒng)在全負(fù)載變化范圍內(nèi)保持穩(wěn)定。同時(shí)配合其他過溫保護(hù)、過壓保護(hù)、過流保護(hù)和邏輯控制等電路模塊，完成一款面積為2.822 3 mm2的高溫高壓低壓差線性穩(wěn)壓器(LDO)芯片的設(shè)計(jì)。

發(fā)表于：12/1/2021 4:23:00 PM

非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法研究[其他][其他]

非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)技術(shù)有助于用電精細(xì)化管理，但細(xì)粒度的電力消費(fèi)數(shù)據(jù)也導(dǎo)致了用戶隱私信息暴露在攻擊者面前。首先分析了非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)所面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)，并從密碼學(xué)角度提出了基于AES+RSA的混合加解密信息安全方案。方案采用對(duì)稱算法AES加密數(shù)據(jù)、非對(duì)稱算法RSA加密AES密鑰來實(shí)現(xiàn)高效的密鑰管理。利用Visio Studio 2017+Qt軟件開發(fā)測(cè)試界面，通過數(shù)據(jù)總線將算法寫入STM32單片機(jī)進(jìn)行方案性能測(cè)試，優(yōu)選出最佳的運(yùn)行模式，同時(shí)驗(yàn)證了混合加解密方案的有效性?？偨Y(jié)得到，方案的耗時(shí)長短取決于RSA算法的加解密或簽名驗(yàn)簽的效率。

發(fā)表于：12/1/2021 4:20:00 PM

基于區(qū)塊鏈的物聯(lián)網(wǎng)卡安全流轉(zhuǎn)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)卡非法流通現(xiàn)象嚴(yán)重、監(jiān)管溯源工作困難的問題，運(yùn)用區(qū)塊鏈為核心技術(shù)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，設(shè)計(jì)物聯(lián)網(wǎng)卡安全流轉(zhuǎn)方法和系統(tǒng)。該系統(tǒng)由區(qū)塊鏈系統(tǒng)、信息系統(tǒng)、區(qū)塊鏈終端、微信小程序組成，安全流轉(zhuǎn)過程包括卡信息初始錄入、轉(zhuǎn)出申請(qǐng)、轉(zhuǎn)入確認(rèn)和溯源查詢。該系統(tǒng)采用智能合約實(shí)現(xiàn)流轉(zhuǎn)過程規(guī)則,分布式存儲(chǔ)信息摘要和物權(quán)變更信息,數(shù)據(jù)庫集中式存儲(chǔ)物聯(lián)網(wǎng)卡ICCID號(hào)段和信息摘要對(duì)應(yīng)關(guān)系,SE-SIM實(shí)現(xiàn)終端密鑰存儲(chǔ)和數(shù)字簽名。經(jīng)試點(diǎn)驗(yàn)證和分析，該系統(tǒng)能夠保證溯源數(shù)據(jù)安全可信，兼顧批量并發(fā)性能，并提高監(jiān)管效率。

發(fā)表于：12/1/2021 4:15:00 PM

基于自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大功率LED調(diào)光模型[其他][其他]

大功率LED光度輸出不僅與操作電流大小有關(guān)，且受傳熱過程的時(shí)滯時(shí)變不確定因素影響難以預(yù)測(cè)。針對(duì)傳統(tǒng)機(jī)理建模存在參數(shù)提取困難、模型適應(yīng)性弱等缺點(diǎn)，提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模算法，從而構(gòu)建以操作電流、熱沉溫度、環(huán)境溫度為輸入，光通量為輸出的調(diào)光模型。模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)依據(jù)在線數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，通過遞推學(xué)習(xí)，模糊規(guī)則得到增量式完善，進(jìn)而不斷逼近實(shí)際動(dòng)態(tài)過程。結(jié)果表明，利用該方法構(gòu)建的調(diào)光模型與參考模型理論值相對(duì)誤差小于3%，與其他模型相比，結(jié)構(gòu)更加緊湊，預(yù)測(cè)精度更高。

發(fā)表于：12/1/2021 4:11:00 PM

基于核函數(shù)及參數(shù)優(yōu)化的KPLS質(zhì)量預(yù)測(cè)研究[其他][其他]

核偏最小二乘(KPLS)在工業(yè)過程監(jiān)測(cè)和質(zhì)量預(yù)測(cè)中得到了廣泛的應(yīng)用，核函數(shù)和核參數(shù)的選取對(duì)KPLS質(zhì)量預(yù)測(cè)結(jié)果有重要影響。然而，如何選擇核函數(shù)類型和核參數(shù)一直是該方法應(yīng)用的瓶頸。針對(duì)以上問題，提出一種改進(jìn)遺傳算法的核函數(shù)優(yōu)化方法。該方法將核的種類及核參數(shù)作為優(yōu)化的決策變量，以均方根誤差為目標(biāo)，分別從編碼方案、遺傳策略、適應(yīng)度函數(shù)優(yōu)化、交叉和變異算法等方面進(jìn)行設(shè)計(jì)，以保證核函數(shù)種類的多樣性，利用2折交叉驗(yàn)證法對(duì)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。以田納西-伊斯曼過程(TE)與MATLAB結(jié)合進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，仿真結(jié)果表明，該方法能尋找到最優(yōu)核函數(shù)以及其核參數(shù)，具有很好的穩(wěn)定性和一致性。

發(fā)表于：12/1/2021 4:06:00 PM

可信技術(shù)在國產(chǎn)化嵌入式平臺(tái)的應(yīng)用研究[其他][其他]

國產(chǎn)化嵌入式平臺(tái)的安全威脅依舊嚴(yán)峻，為了提高國產(chǎn)化平臺(tái)的安全性與可控性，可信技術(shù)的應(yīng)用十分關(guān)鍵。在基于龍芯2K-1000CPU的國產(chǎn)化嵌入式平臺(tái)上,采用可信平臺(tái)控制模塊(Trusted Platform Control Module，TPCM)，應(yīng)用可信啟動(dòng)、可信軟件基、可信文件存儲(chǔ)和I/O口的可信訪問等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了國產(chǎn)化嵌入式平臺(tái)的可信運(yùn)行。TPCM可信模塊基于CCP903T密碼芯片實(shí)現(xiàn)。此平臺(tái)已在某安全項(xiàng)目中通過測(cè)試投入使用，對(duì)可信技術(shù)在國產(chǎn)化平臺(tái)的應(yīng)用以及標(biāo)準(zhǔn)化形成留下參考性意義。

發(fā)表于：12/1/2021 4:02:00 PM

基于視頻內(nèi)容特征值的VVC碼率控制算法[其他][其他]

針對(duì)VVC碼率控制算法沒有綜合考慮編碼幀實(shí)際紋理特征，其編碼率失真性能和視覺體驗(yàn)還有待提高的問題，提出了一種基于視頻內(nèi)容相關(guān)特征值的碼率控制算法。通過引入灰度共生矩陣，計(jì)算出反映編碼幀紋理復(fù)雜度的相關(guān)特征值，用于幀層圖像權(quán)重的調(diào)整；基于R-λ模型，對(duì)LCU層的λ參數(shù)進(jìn)行重新計(jì)算，提高LCU層比特分配的精度。經(jīng)測(cè)試，該算法在低時(shí)延配置下，與自適應(yīng)比特分配算法相比，在更接近目標(biāo)碼率情況下，率失真性能提升了0.86%，視頻編碼主觀質(zhì)量得到較明顯改善。

發(fā)表于：12/1/2021 3:57:00 PM

基于形態(tài)學(xué)濾波和時(shí)頻譜圖對(duì)消的多跳頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)[微波|射頻][其他]

針對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下多跳頻信號(hào)的參數(shù)估計(jì)問題，提出一種基于多尺度形態(tài)學(xué)濾波和時(shí)頻譜圖對(duì)消的信號(hào)參數(shù)盲估計(jì)算法。首先根據(jù)跳頻信號(hào)、干擾和噪聲的時(shí)頻特征差異性，采用多尺度形態(tài)學(xué)濾波消除噪聲、突發(fā)和掃頻信號(hào)，并利用譜圖對(duì)消法剔除定頻信號(hào)；然后通過八連通域標(biāo)記獲取跳頻信號(hào)的位置信息，利用改進(jìn)的K-means聚類算法實(shí)現(xiàn)異速跳頻信號(hào)的分離；最后由各類簇參數(shù)估計(jì)多跳頻信號(hào)的周期、跳變時(shí)刻和跳頻頻率。仿真結(jié)果表明，與利用形態(tài)學(xué)濾波并提取時(shí)頻脊線的方法相比，該算法在低信噪比下具有更高的估計(jì)精度，且在定頻、跳頻信號(hào)發(fā)生頻率碰撞時(shí)，仍能準(zhǔn)確估計(jì)跳頻參數(shù)。

發(fā)表于：12/1/2021 3:53:00 PM