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基于自補(bǔ)償技術(shù)的模數(shù)混合標(biāo)準(zhǔn)電能表設(shè)計(jì)[其他][其他]

目前數(shù)字化電能表溯源方面存在很多問(wèn)題，針對(duì)這一情況，描述了一款模擬數(shù)字混合標(biāo)準(zhǔn)電能表的設(shè)計(jì)方法，使數(shù)字化電能表溯源統(tǒng)一到傳統(tǒng)的模擬溯源體系中。介紹了功率角自補(bǔ)償?shù)姆椒?，提升功率角的測(cè)量精度；通過(guò)一系列技術(shù)措施，克服了61850-9-2數(shù)字報(bào)文采樣率偏低的困難，使得該標(biāo)準(zhǔn)表準(zhǔn)確度等級(jí)達(dá)到了0.01級(jí)，對(duì)于開(kāi)展電力公司常用的0.05級(jí)數(shù)字電能表校驗(yàn)儀檢定工作有重要的意義。

發(fā)表于：7/5/2021 4:37:00 PM

電動(dòng)公交車(chē)充電插座識(shí)別方法研究[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

隨著電動(dòng)公交車(chē)在城市交通的廣泛應(yīng)用，充電工作量隨之加大。由于充電功率較大，充電電纜比較粗重，且插拔充電槍需要較大的操作力，人工作業(yè)勞動(dòng)強(qiáng)度較大。采用通用機(jī)械臂代替人工實(shí)現(xiàn)自動(dòng)插接充電槍具有廣泛的需求，識(shí)別充電插座是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)插接的前提。以充電插座為識(shí)別目標(biāo)，提出一種基于Canny算子的亞像素精度輪廓幾何匹配檢測(cè)方法，通過(guò)Halcon軟件應(yīng)用圖像處理和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行特征提取與模板匹配，實(shí)現(xiàn)充電插座的自動(dòng)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明，該方法對(duì)于有外部光照環(huán)境影響具有良好的魯棒性。

發(fā)表于：7/5/2021 4:35:00 PM

基于特征級(jí)注意力的方面級(jí)情感分類(lèi)模型研究[其他][數(shù)據(jù)中心]

近年來(lái)大數(shù)據(jù)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)得到了飛速發(fā)展。情感分析作為自然語(yǔ)言處理細(xì)分領(lǐng)域的前沿技術(shù)之一，得到了極大的重視。然而，低參數(shù)量、高精度依然是制約情感分析的關(guān)鍵因素之一。為實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)少、模型分類(lèi)精度高的情感分析需求，通過(guò)改進(jìn)特征級(jí)注意力機(jī)制的輸入向量，以及前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力編碼的前后位置關(guān)系，得到可復(fù)位特征級(jí)注意力機(jī)制，并基于該機(jī)制提出了基于可復(fù)位特征級(jí)注意力方面級(jí)情感分類(lèi)模型(RFWA)和基于可復(fù)位特征級(jí)自注意力方面級(jí)情感分類(lèi)模型(RFWSA)，實(shí)現(xiàn)了高精度的方面級(jí)情感分析效果。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比現(xiàn)有的主流情感分析方法，所提出的模型有明顯的優(yōu)勢(shì)，尤其是在取得相當(dāng)分類(lèi)效果的情況下，模型的參數(shù)量?jī)H為最新AOA網(wǎng)絡(luò)的1/4。

發(fā)表于：7/5/2021 4:33:00 PM

基于ReliefF-DDC特征選擇算法的非侵入式負(fù)荷識(shí)別研究[其他][其他]

提取有效的負(fù)荷運(yùn)行數(shù)據(jù)特征對(duì)于提高非侵入式負(fù)荷識(shí)別的精度具有重要作用。針對(duì)數(shù)據(jù)特征選擇欠佳導(dǎo)致負(fù)荷識(shí)別準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，提出了一種基于ReliefF-DDC特征選擇算法，用于降低特征維數(shù)減少?gòu)?fù)雜度，改善負(fù)荷識(shí)別效果。首先，利用ReliefF算法分析各特征與類(lèi)別的關(guān)系計(jì)算特征權(quán)重，篩選無(wú)關(guān)特征；其次，利用DDC算法計(jì)算特征之間與類(lèi)別的互信息分析相關(guān)性，根據(jù)特征子集評(píng)價(jià)度量刪除冗余特征；最后，采用孿生支持向量機(jī)(TWSVM)作分類(lèi)器進(jìn)行負(fù)荷識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明，所提出的算法在提升分類(lèi)效果的同時(shí)減少了運(yùn)行時(shí)間。

發(fā)表于：7/5/2021 4:32:00 PM

基于無(wú)線指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的認(rèn)知無(wú)線電頻譜感知[其他][其他]

提出了一種基于無(wú)線指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的頻譜感知方案。首先，在蜂窩認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)(Cell Cognitive Radio Network，CCRN)覆蓋的目標(biāo)地理區(qū)域內(nèi)，次用戶(hù)設(shè)備(Secondary User Equipment，SUE)收集大量頻譜觀測(cè)數(shù)據(jù)，基于各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)頻譜觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到授權(quán)頻譜上主用戶(hù)發(fā)射機(jī)(Primary User Transmit，PUT)的傳輸模式；隨后，在PUT不同的傳輸模式下劃分地理位置區(qū)域，采用基于空間距離計(jì)算的方法獲取網(wǎng)格標(biāo)簽，建立無(wú)線指紋數(shù)據(jù)庫(kù)；最后，有感知需求的次用戶(hù)設(shè)備(Secondary User Equipment，SUE)根據(jù)接收到的基站(Base Station，BS)參考信號(hào)的到達(dá)時(shí)間(Time Of Arrival，TOA)估計(jì)值來(lái)獲取其無(wú)線指紋，然后與無(wú)線指紋數(shù)據(jù)庫(kù)(Wireless FingerPrint Database，WFPD)中的無(wú)線指紋(Wireless FingerPrint，WFP)進(jìn)行匹配確定其地理位置，并由此確定授權(quán)頻段的接入標(biāo)簽。仿真結(jié)果表明，本方案方案在減少對(duì)主用戶(hù)干擾的前提下，增加了授權(quán)頻譜的接入機(jī)會(huì)。

發(fā)表于：7/5/2021 4:30:00 PM

不同隱蔽通信管控策略下的任務(wù)性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)隱蔽通信的任務(wù)性能評(píng)估問(wèn)題，首先提出隱蔽通信下的任務(wù)性能評(píng)估指標(biāo)，然后比較了通斷管控、功率管控以及功率和速率聯(lián)合管控3種不同策略下的隱蔽通信任務(wù)性能，最后通過(guò)仿真驗(yàn)證了不同管控策略的效果。仿真結(jié)果表明，功率和速率聯(lián)合管控策略的通信時(shí)長(zhǎng)為通斷管控策略的2.24倍，為功率管控策略的1.57倍，大大提高了隱蔽通信的可通時(shí)間，任務(wù)性能最佳。

發(fā)表于：7/5/2021 4:28:00 PM

一種支持任意碼率的高斯低通濾波器設(shè)計(jì)[微波|射頻][其他]

GMSK(高斯最小偏移鍵控)調(diào)制技術(shù)具有較高的頻譜調(diào)制效率，適用于航空航天高碼率遙測(cè)領(lǐng)域。高斯低通濾波器是GMSK調(diào)制技術(shù)的關(guān)鍵單元。介紹了高斯低通濾波器的設(shè)計(jì)原理，通過(guò)采用LUT查表法和異或運(yùn)算的方法在Xilinx的FPGA中實(shí)現(xiàn)了一種支持任意碼率、低資源消耗的高斯低通濾波器。對(duì)仿真和實(shí)現(xiàn)結(jié)果進(jìn)行分析，該濾波器在未使用DSP48E1s資源和較少的LUT資源條件下實(shí)現(xiàn)了任意碼率切換功能。

發(fā)表于：7/5/2021 4:26:00 PM

基于空間占用率判定的智能電梯控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[電子元件][其他]

針對(duì)傳統(tǒng)電梯控制系統(tǒng)存在的質(zhì)量雖未達(dá)到電梯系統(tǒng)的閾值設(shè)定，但電梯內(nèi)部空間被占滿(mǎn)，導(dǎo)致依據(jù)質(zhì)量指標(biāo)判定，響應(yīng)外部請(qǐng)求而使門(mén)控進(jìn)行無(wú)效打開(kāi)的問(wèn)題，對(duì)電梯控制系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。系統(tǒng)釆用STM32單片機(jī)作為主控芯片，利用光敏傳感器進(jìn)行電梯空間占用率的感知。采用LabVIEW搭建上位機(jī)，對(duì)電梯運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確檢測(cè)電梯空間占用率，并根據(jù)空間占用率進(jìn)行電梯運(yùn)行控制，解決了因無(wú)法判定電梯內(nèi)部空間占有率而產(chǎn)生的門(mén)控?zé)o效打開(kāi)問(wèn)題，極大節(jié)約了電力資源，節(jié)省了乘客搭乘時(shí)間，提高了電梯的運(yùn)行能效。

發(fā)表于：7/5/2021 4:25:00 PM

一種應(yīng)用于CAN收發(fā)器的寬輸入范圍的遲滯比較器設(shè)計(jì)[其他][其他]

為了將CAN(Controller Area Network)總線上的-12~12 V的信號(hào)轉(zhuǎn)化為0~5 V的串行數(shù)字信號(hào)，設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于CAN收發(fā)器的寬輸入范圍的遲滯比較器。實(shí)現(xiàn)的方案是先使用電阻將電源和總線上的信號(hào)線性疊加得到5 V電壓內(nèi)的信號(hào)，再使用全差分放大器進(jìn)行鉗位，使用共模反饋穩(wěn)定共模工作點(diǎn)，最后使用對(duì)尾電流進(jìn)行溫度補(bǔ)償?shù)膬?nèi)部正反饋的遲滯比較器比較得到數(shù)字信號(hào)。基于VIS 0.4 μm BCD工藝，使用Hspice進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明：電路能夠?qū)?12~12 V的電壓比較得到正確的數(shù)字信號(hào)。在常溫即25 ℃，TT工藝角下，遲滯門(mén)限為108.9 mV。在溫度從-40 ℃~125 ℃變化時(shí)，遲滯門(mén)限電壓變化小于9.16 mV，溫度系數(shù)為0.055 5 mV/℃。

發(fā)表于：7/5/2021 4:23:00 PM

一種基于MEMS的小型化雙通帶寬帶濾波器芯片[MEMS|傳感技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于Micro-Electro-Mechanical System(MEMS)工藝，采用雙層諧振腔濾波結(jié)構(gòu)，分析并設(shè)計(jì)了一種基于MEMS的硅基Substrate Integrated Waveguide(SIW)雙通帶寬帶帶通濾波器芯片。設(shè)計(jì)的濾波器芯片在21.25～29 GHz以及43～47.5 GHz雙通帶頻帶內(nèi)插入損耗小于3 dB，相對(duì)帶寬分別為30%以及10%，帶外抑制度大于20 dB，并且在雙通帶間產(chǎn)生了零點(diǎn)，尺寸僅為4.2 mm×1.1 mm×0.8 mm。該濾波器是平面堆疊結(jié)構(gòu)，具有體積小、頻帶寬、易集成等優(yōu)點(diǎn)，有較好的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：7/5/2021 4:21:00 PM