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基于深度學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

物聯(lián)網(wǎng)中智能設(shè)備的互聯(lián)互通在推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的同時(shí)，也因設(shè)備異構(gòu)性、協(xié)議多樣性和資源受限性導(dǎo)致安全威脅日益復(fù)雜化。傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)依賴特征匹配和規(guī)則定義，在面對(duì)新型攻擊和動(dòng)態(tài)攻擊模式時(shí)表現(xiàn)出局限性。系統(tǒng)梳理了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)展，通過(guò)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)：基于深度學(xué)習(xí)的模型在檢測(cè)精度和實(shí)時(shí)性上優(yōu)于傳統(tǒng)方法，在處理空間特征、捕捉時(shí)序依賴等方面表現(xiàn)突出；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和集成方法通過(guò)生成對(duì)抗樣本、融合多模型優(yōu)勢(shì)，有效提升了小樣本場(chǎng)景下的檢測(cè)魯棒性；當(dāng)前研究仍面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高、邊緣計(jì)算資源受限、動(dòng)態(tài)攻擊適應(yīng)性不足等挑戰(zhàn)。總結(jié)探討了未來(lái)研究應(yīng)聚焦輕量化、跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合等方向，為構(gòu)建高效、自適應(yīng)的物聯(lián)網(wǎng)安全防護(hù)體系提供理論支撐。

發(fā)表于：2025/7/17 16:47:00

智能背景下的雷達(dá)通信電子對(duì)抗一體化技術(shù)[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

在人工智能技術(shù)興起的大背景下，針對(duì)雷達(dá)通信電子對(duì)抗一體化技術(shù)進(jìn)行了分析研究，梳理了一體化技術(shù)概念，討論了一體化技術(shù)在此背景下的實(shí)現(xiàn)意義，總結(jié)分析了國(guó)內(nèi)外一體化系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r，重點(diǎn)圍繞一體化波束、一體化信號(hào)設(shè)計(jì)兩方面闡述了主要技術(shù)研究現(xiàn)狀，對(duì)一體化技術(shù)的實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)進(jìn)行了歸納討論，探討了從認(rèn)知到智能化的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，并簡(jiǎn)單列舉了無(wú)人駕駛場(chǎng)景下一體化技術(shù)的影響，指出一體化智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的可能方式，最后展望了一體化技術(shù)實(shí)現(xiàn)前景。

發(fā)表于：2025/6/19 17:12:57

基于NVRAM復(fù)合故障日志的機(jī)載雷達(dá)故障定位[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為解決機(jī)載雷達(dá)在復(fù)雜故障情景中因故障現(xiàn)象強(qiáng)耦合導(dǎo)致的分析和定位困難問(wèn)題，提出了一種基于NVRAM故障日志的復(fù)合故障日志設(shè)計(jì)方法。該方法將BIT信息和狀態(tài)標(biāo)志等多種數(shù)據(jù)整合，用于優(yōu)化故障定位過(guò)程。以某機(jī)載雷達(dá)典型故障為例，在采用該設(shè)計(jì)的復(fù)合故障日志后，能夠迅速定位故障并揭示故障出現(xiàn)的根源，查出故障機(jī)理，同時(shí)驗(yàn)證了該方法的有效性。通過(guò)復(fù)合故障日志的故障分析與定位，能夠有效解決機(jī)載雷達(dá)產(chǎn)品故障定位中的不確定性問(wèn)題，并處理故障發(fā)生時(shí)的多重故障現(xiàn)象，從而顯著提高故障定位的效率。

發(fā)表于：2025/6/19 17:02:56

基于聲波激勵(lì)天線圓形陣列空間連續(xù)采樣的地下目標(biāo)三維定位方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

聲波激勵(lì)天線技術(shù)能夠使天線尺寸實(shí)現(xiàn)數(shù)量級(jí)縮減，可在甚高頻段實(shí)現(xiàn)探地雷達(dá)系統(tǒng)的小型化。但當(dāng)前聲波激勵(lì)天線帶寬受限，距離分辨率較低，針對(duì)該問(wèn)題，提出一種不依賴距離分辨率的圓形陣列波達(dá)方向估計(jì)聯(lián)合空間連續(xù)采樣的地下目標(biāo)三維定位方法。依靠聲波激勵(lì)天線小尺寸優(yōu)勢(shì)構(gòu)建均勻圓形陣列，利用二維波達(dá)方向估計(jì)獲得目標(biāo)方位角和俯仰角，根據(jù)二維角度在空間連續(xù)采樣中的變化規(guī)律，采用遺傳算法對(duì)地下目標(biāo)三維坐標(biāo)進(jìn)行估計(jì)。數(shù)值仿真結(jié)果表明，本方法三維定位精度均方根誤差為0.039 m，優(yōu)于傳統(tǒng)寬帶天線系統(tǒng)使用雙曲線頂點(diǎn)檢測(cè)方法，且魯棒性良好，電磁仿真結(jié)果表明本方法具備地下目標(biāo)三維定位能力。

發(fā)表于：2025/6/19 16:50:55

大功率射頻放大電路過(guò)沖損傷的研究與設(shè)計(jì)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

大功率射頻放大電路因多種不易察覺(jué)的設(shè)計(jì)缺陷極易出現(xiàn)功率過(guò)沖情況，對(duì)硬件的可靠性和使用壽命造成不可忽視的影響，且嚴(yán)重干擾工作質(zhì)量。針對(duì)大功率射頻放大電路過(guò)沖損傷問(wèn)題，重點(diǎn)研究收發(fā)時(shí)序控制、頻率控制、ALC響應(yīng)等對(duì)大功率射頻放大電路的可靠性和使用壽命的影響，提出大功率射頻放大電路收發(fā)時(shí)序控制、頻率控制、ALC響應(yīng)的設(shè)計(jì)原則。典型運(yùn)用和驗(yàn)證表明，正確、可靠的收發(fā)時(shí)序控制、頻率控制、ALC響應(yīng)能夠有效解決過(guò)沖損傷問(wèn)題，提高產(chǎn)品的可靠性和使用壽命。

發(fā)表于：2025/6/19 16:38:55

基于FPGA的音頻Sigma-Delta調(diào)制器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][消費(fèi)電子]

隨著數(shù)字音源的普及，數(shù)模轉(zhuǎn)換器（Digital to Analog Converter， DAC）成為音頻設(shè)備中不可或缺的元件，其精度往往決定著整個(gè)系統(tǒng)的信號(hào)保真度?；诖?，利用噪聲整形技術(shù)對(duì)用于高精度音頻DAC的Sigma-Delta調(diào)制器進(jìn)行設(shè)計(jì)和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（Field Programmable Gate Array， FPGA）實(shí)現(xiàn)。通過(guò)搭建測(cè)試系統(tǒng)，測(cè)試結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的Sigma-Delta調(diào)制器在輸入信號(hào)為1 411.2 kHz采樣頻率、1 kHz頻率、0 dBFS（Full Scale）幅度的正弦信號(hào)條件下，其輸出信噪比（Signal to Noise Ratio， SNR）可達(dá)107.4 dB；當(dāng)輸入信號(hào)頻率在音頻頻帶內(nèi)時(shí)（輸入信號(hào)幅度為0 dBFS），其輸出SNR穩(wěn)定保持在104 dB以上；并可用于WAV音樂(lè)播放器中。

發(fā)表于：2025/6/19 16:26:52

一款雙頻段雙極化天線設(shè)計(jì)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計(jì)了一款2.4 GHz和5.8 GHz頻段的雙頻雙極化天線，可應(yīng)用于同步雙通道無(wú)線通信。首先利用特征模理論分析無(wú)U形縫隙加載的輻射結(jié)構(gòu)的諧振特性，存在兩個(gè)不同的諧振模式；其次引入輻射結(jié)構(gòu)加載U形縫隙，在高頻段得到兩個(gè)幅度相同，相位差為90°的諧振模式，實(shí)現(xiàn)了圓極化；最后在模式電流最大處引入耦合饋電，實(shí)現(xiàn)雙頻雙極化天線的設(shè)計(jì)并進(jìn)行實(shí)測(cè)驗(yàn)證。實(shí)測(cè)結(jié)果表明：天線在低頻處實(shí)現(xiàn)全向線極化，阻抗帶寬為2.1%（2.38 GHz~2.43 GHz）；在高頻處實(shí)現(xiàn)定向圓極化，阻抗帶寬為22.8%（4.90 GHz~6.16 GHz），軸比帶寬為2.4%（5.75 GHz~5.89 GHz）。測(cè)量結(jié)果和仿真結(jié)果基本吻合，驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的有效性。

發(fā)表于：2025/6/19 16:15:51

用于多機(jī)協(xié)同平臺(tái)的高隔離度收發(fā)一體射頻裝置[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)多機(jī)協(xié)同平臺(tái)的通信需求，提供了一種高隔離度、寬動(dòng)態(tài)、快速響應(yīng)的收發(fā)一體射頻裝置設(shè)計(jì)方法。介紹了收發(fā)一體機(jī)的射頻電路架構(gòu)設(shè)計(jì)，從工程應(yīng)用角度詳細(xì)分析了AGC電路、隔離度、線性度等關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)。研制了一種高隔離度的收發(fā)一體4×2射頻開(kāi)關(guān)矩陣，通過(guò)裝機(jī)測(cè)試試驗(yàn)，收發(fā)隔離度指標(biāo)大于99 dB，接收動(dòng)態(tài)范圍大于65 dB，收發(fā)一體射頻裝置的各項(xiàng)射頻指標(biāo)可靠穩(wěn)定，滿足多機(jī)通信使用需求，為后續(xù)多機(jī)數(shù)據(jù)交換設(shè)備的研制提供了參考。

發(fā)表于：2025/6/19 16:04:51

基于物聯(lián)網(wǎng)邊云協(xié)同的電網(wǎng)靈活性資源聚合商博弈優(yōu)化調(diào)度方法[模擬設(shè)計(jì)][物聯(lián)網(wǎng)]

提出了一種基于云邊協(xié)同的能量管理雙層優(yōu)化算法，旨在優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商與用戶聚合商的調(diào)度。該算法通過(guò)邊緣計(jì)算提升用戶聚合商的計(jì)算能力，降低能源系統(tǒng)運(yùn)行成本和計(jì)算復(fù)雜度。采用修正最優(yōu)值函數(shù)的啟發(fā)式算法求解雙線性優(yōu)化問(wèn)題，實(shí)驗(yàn)表明，該框架提高了協(xié)同效率，為能源管理系統(tǒng)提供了技術(shù)支持。

發(fā)表于：2025/6/19 15:53:51

基于改進(jìn)CenterNet的發(fā)票檢測(cè)算法[模擬設(shè)計(jì)][其他]

為了提高發(fā)票檢測(cè)準(zhǔn)確性和效率，提出了一種基于CenterNet的發(fā)票檢測(cè)算法。首先，算法模型采用類似CSPDarkNet作為主干網(wǎng)絡(luò)，將Triplet Attention引入CSP結(jié)構(gòu)中形成TA-CSP結(jié)構(gòu)，主干網(wǎng)絡(luò)末端引入ASPP以提高網(wǎng)絡(luò)的感受野范圍，使模型能夠更好地理解圖像的上下文信息；其次，在網(wǎng)絡(luò)的Neck部分，采用CBAM來(lái)引導(dǎo)高低層特征融合，利用高層特征圖中語(yǔ)義信息對(duì)低層特征圖進(jìn)行監(jiān)督，以抑制低層特征圖中的背景噪聲；再次，在網(wǎng)絡(luò)的Head部分，算法在CenterNet網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加4個(gè)通道的特征圖輸出，在發(fā)票檢測(cè)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)發(fā)票朝向的預(yù)測(cè)；最后，在損失函數(shù)中增加朝向損失項(xiàng)，以解決發(fā)票朝向的優(yōu)化。在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法mAP優(yōu)于CenterNet和YOLOv5s算法達(dá)到84.3%，有效提高了發(fā)票檢測(cè)準(zhǔn)確率和魯棒性。

發(fā)表于：2025/6/19 15:44:50