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基于壓縮感知理論NSL0算法的改進[其他][其他]

壓縮感知理論提供一種全新的信號獲取方式；對信號進行稀疏變換，利用少量的觀測值，通過重構(gòu)算法實現(xiàn)信號的高精度重構(gòu)。其中，信號重構(gòu)是壓縮感知的核心，而在信號重構(gòu)的各類算法中，最直接、有效的信號重構(gòu)的方法是在L0范數(shù)下求解。為了解決NSL0（Newton Smooth L0 Norm）算法重構(gòu)質(zhì)量較差的問題，在NSL0算法基礎(chǔ)上，采用“陡峭性”更大的反余弦函數(shù)，結(jié)合修正牛頓法和牛頓阻尼法，提出一種更快速、精度更高的信號重建算法，命名為ACNSL0(Arc Cosin Newton Smooth L0 Norm)。通過一維信號、二維圖像重構(gòu)實驗，結(jié)果表明該算法在相同條件下與同類算法相比，在精確重構(gòu)率和峰值信噪比上都有較大提高。

發(fā)表于：4/27/2021 4:00:00 PM

數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)綜合抗干擾性能評估方法研究[其他][其他]

當前數(shù)據(jù)鏈抗干擾性能評估中，只單獨討論針對某種類型干擾的抗干擾情況，而缺乏對整個數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)綜合抗干擾性能的評估，無法整體評估數(shù)據(jù)鏈。建立了數(shù)據(jù)鏈指標層次結(jié)構(gòu)模型，將綜合抗干擾性能分解為多個指標，形成指標評估集，通過分析確定每個指標的權(quán)重。針對該權(quán)重無法反映指標稀缺性特點，提出權(quán)重值自適應修正算法，對權(quán)重值進行修正，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)鏈的綜合抗干擾性能實施更加科學、可靠的評價。

發(fā)表于：4/27/2021 3:57:00 PM

5G安全風險分析與防護體系建設[通信與網(wǎng)絡][5G]

隨著移動通信世代的不斷演進，人類社會從移動互聯(lián)時代逐步邁向萬物互聯(lián)時代，5G網(wǎng)絡將打破傳統(tǒng)移動通信行業(yè)局限，顛覆和重塑社會發(fā)展模式，引領(lǐng)實現(xiàn)新一輪的信息革命。5G作為全新一代的移動通信技術(shù)可為當前物聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新應用提供基礎(chǔ)通信保障，滿足數(shù)據(jù)流量爆炸式增長及其數(shù)以千億計的海量設備連接需求。5G安全是其全面推進的不容忽視的核心支撐要素，首先分析研究了5G網(wǎng)絡面臨的安全風險，明確了5G網(wǎng)絡安全需求，并提出了相應的防護體系架構(gòu)，對后續(xù)5G網(wǎng)絡安全技術(shù)發(fā)展有一定的借鑒意義。

發(fā)表于：4/27/2021 3:54:00 PM

半球諧振陀螺儀溫控系統(tǒng)的設計[其他][其他]

熱漂移是影響半球諧振陀螺使用精度的重要因素之一。為了保證半球諧振陀螺的輸出精度，設計了一種半球諧振陀螺溫控系統(tǒng)，為陀螺提供一個恒溫環(huán)境，減小溫度變化帶來的影響，避免熱漂移的產(chǎn)生，進而保證半球諧振陀螺的使用精度。該系統(tǒng)采用硬件結(jié)構(gòu)設計結(jié)合軟件編程，運用PID控制算法結(jié)合繼電反饋法自整定參數(shù)，實現(xiàn)了整個溫控系統(tǒng)的設計。硬件設計了恒溫箱和控制柜，其中恒溫箱內(nèi)置金屬托盤，用于放置半球諧振陀螺儀；控制柜內(nèi)置油循環(huán)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集設備，用于系統(tǒng)的加熱、冷卻和數(shù)據(jù)采集；軟件采用LabVIEW完成整個系統(tǒng)程序設計，并在上位機提供可視化界面。整個系統(tǒng)通過反復實驗，結(jié)果表明，該溫控系統(tǒng)能夠達到預期的設計效果，溫控精度可以達到±0.05 ℃。

發(fā)表于：4/27/2021 3:50:00 PM

傾轉(zhuǎn)旋翼無人機動力學建模與控制系統(tǒng)設計[其他][其他]

傾轉(zhuǎn)旋翼無人機綜合了四旋翼無人機垂直起降、懸停與固定翼無人機遠距離、高速度航行的能力，是一種新模式的無人機。通過對此類無人機槳葉的拉力分析和計算，建立了傾轉(zhuǎn)旋翼無人機的動力學模型,并對模型中拉力系數(shù)、舵機電機響應等進行測量。同時針對多路PWM輸出，設計了控制電路。對傾轉(zhuǎn)舵機傾轉(zhuǎn)過程進行程序設計，完成兩種模態(tài)的過渡過程。測試結(jié)果表明，控制系統(tǒng)可以完成傾轉(zhuǎn)過程并實現(xiàn)自穩(wěn)定調(diào)節(jié)。

發(fā)表于：4/27/2021 3:46:00 PM

聲學多普勒流速快速測量的設計[其他][其他]

傳統(tǒng)的多普勒流速剖面測量儀將混頻正交與低通濾波在軟件中實現(xiàn)，存在測量時間長、精度不高等問題。為解決上述問題，采用運算速度更快、內(nèi)存容量更大的 STM32H743單片機作為主控芯片，同時設計了將信號混頻、正交與 FIR 低通濾波在硬件電路中實現(xiàn)的多普勒流速剖面儀，這樣大大減少了 CPU 的運算時間，提高了測量精度。運用 FFT 算法進行信號質(zhì)量分析，利用自相關(guān)算法計算出各層流速。通過試驗，對測得的多普勒頻偏以及流速進行分析，結(jié)果表明，系統(tǒng)的設計滿足在實際小型河流中的精確測量，具有可行性。

發(fā)表于：4/27/2021 3:42:00 PM

基于負反饋技術(shù)的嵌套式直流失調(diào)消除電路[其他][其他]

基于UMC 40 nm CMOS工藝，設計了一種帶有直流失調(diào)消除電路(DCOC)的可編程增益放大器(PGA)，該PGA采用閉環(huán)電阻反饋結(jié)構(gòu)，由兩級增益單元級聯(lián)構(gòu)成。DCOC電路基于傳統(tǒng)的直流負反饋結(jié)構(gòu)，針對多級級聯(lián)的方式，提出了一種嵌套式反饋方法，可降低電路功耗和面積。仿真結(jié)果表明，DCOC在0-52 dB的增益變化范圍內(nèi)高通截止頻率恒為10 kHz，相對抑制度恒為50 dB，且在0 dB時可矯正的最大輸入失調(diào)量為110 mV。與傳統(tǒng)設計方法相比，DCOC的面積減小近一半。

發(fā)表于：4/27/2021 3:38:00 PM

基于SystemC語言實現(xiàn)UHF RFID系統(tǒng)自頂向下設計[其他][其他]

為了滿足對于集成電路的復雜設計需求，繼承了C++擴展庫的SystemC的開發(fā)與設計應運而生。SytemC可以滿足對于軟硬件協(xié)同設計的要求，在設計的過程中，可以進行快速仿真和驗證。針對于通信協(xié)議(ISO/IEC 18000-6C)進行較高層次的建模設計，采用函數(shù)調(diào)用的方式實現(xiàn)詢問機和標簽之間的協(xié)議通信。針對于UHF RFID(Ultra High Frequency Radio Frequency Identification)通信協(xié)議，從系統(tǒng)級設計到行為級設計，實現(xiàn)該協(xié)議的自頂向下的設計，完成了標簽識別層和基帶通信鏈路層的設計。最后采用Vivado HLS綜合軟件將SystemC源代碼轉(zhuǎn)化成Verilog等硬件描述語言，軟件描述的系統(tǒng)級綜合成RTL級代碼。針對標簽基帶鏈路ENCODE_T模塊，在Microsoft Visual C++ 6.0中對數(shù)據(jù)“1001001001011001”進行fm0\miller編碼仿真之后，在Modelsim中完成了波形驗證，并通過Vivado HLS綜合軟件將其轉(zhuǎn)化為RTL級電路。

發(fā)表于：4/27/2021 3:34:00 PM

基于改進MTCNN算法的低功耗邊緣人臉檢測跟蹤系統(tǒng)[其他][其他]

邊緣設備的快速發(fā)展和深度學習的落地應用越來越多，兩者結(jié)合的趨勢越發(fā)明顯。而針對低功耗邊緣設備AI應用的潛力還未完全開發(fā)出來，大量設備隱藏著大量計算能力，釋放其潛力所帶來的社會效益和經(jīng)濟效益是非常明顯的。因此，以目標檢測任務中較為常見的人臉檢測為例，將MTCNN人臉檢測算法改進并移植到資源極其緊張的低功耗嵌入式平臺，在一定環(huán)境條件下，最終成功地檢測到人臉，并繪制出人臉候選框，結(jié)合舵機云臺具備了一定的人臉跟蹤能力。

發(fā)表于：4/27/2021 3:27:00 PM

基于DBN的網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估和態(tài)勢預測建模研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

計算機通信網(wǎng)絡技術(shù)高速發(fā)展，日新月異，隨之涌現(xiàn)的網(wǎng)絡攻擊、破壞現(xiàn)象形態(tài)各異、層出不窮。態(tài)勢感知系統(tǒng)為網(wǎng)絡安全提供了全面保障，提高態(tài)勢評估和態(tài)勢預測建模的穩(wěn)定性、精準性和快速性是態(tài)勢感知系統(tǒng)研究的重要方向。深度信念網(wǎng)作為一種深度學習智能算法，為網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估和態(tài)勢預測的精確性、理論化帶來新方向?？紤]深度信念網(wǎng)算法采用受限玻爾茲曼機作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡，逐層預訓練和微調(diào)為網(wǎng)絡核心部分。構(gòu)建廣義網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估指標體系，并建立計算機通信網(wǎng)絡安全的態(tài)勢評估和態(tài)勢預測數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。通過入侵檢測數(shù)據(jù)集CIC-IDS2017進行實驗仿真，驗證了該模型的精準性和有效性。

發(fā)表于：4/27/2021 3:23:00 PM