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基于SystemVerilog的超高頻RFID標簽數(shù)字基帶設(shè)計與研究

基于SystemVerilog的超高頻RFID標簽數(shù)字基帶設(shè)計與研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在ISO/IEC 18000-6C標準協(xié)議的基礎(chǔ)上,對超高頻射頻識別(UHF RFID)標簽數(shù)字基帶的設(shè)計與實現(xiàn)展開研究。根據(jù)協(xié)議規(guī)定的標簽數(shù)字基帶的設(shè)計要求和指標,采用SystemVerilog分別對標簽發(fā)送和接收基帶進行建模,并給出基帶中關(guān)鍵模塊的理論推導(dǎo)和設(shè)計實現(xiàn)。SystemVerilog作為Verilog基礎(chǔ)上拓展產(chǎn)生的硬件描述語言和驗證語言,可以大幅度提高SoC設(shè)計的效率。最后使用Modelsim SE-64 10.4對標簽數(shù)字基帶設(shè)計進行仿真,結(jié)果表明該數(shù)字基帶符合ISO/IEC 18000-6C協(xié)議要求,該設(shè)計為單芯片UHF RFID標簽提供了設(shè)計參考。

發(fā)表于:1/15/2021 9:19:00 AM

基于改進的Faster R-CNN的古建筑地磚缺陷檢測

基于改進的Faster R-CNN的古建筑地磚缺陷檢測[測試測量][其他]

缺陷檢測對于古建筑的保護和修繕具有重要的意義,傳統(tǒng)的地磚缺陷檢測通過目視檢查,存在受人力影響大、耗時長等限制?;谏疃葘W(xué)習(xí)的良好應(yīng)用前景,建立故宮地磚缺陷的數(shù)據(jù)集,提出改進型Faster R-CNN的網(wǎng)絡(luò)。首先,構(gòu)建可變形卷積,通過網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)并提取地磚中的缺陷特征;然后,將特征圖輸入?yún)^(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)中生成候選區(qū)域框,將生成的特征圖和候選區(qū)域框進行池化操作;最后,輸出缺陷檢測結(jié)果。在故宮地磚圖片數(shù)據(jù)集的測試下,改進后的模型平均準確率均值到達92.49%,與Faster R-CNN模型相比提高了2.99%,更適用于地磚缺陷檢測。

發(fā)表于:1/15/2021 9:11:00 AM

基于ADAS的汽車倒車防碰撞系統(tǒng)設(shè)計與研究

基于ADAS的汽車倒車防碰撞系統(tǒng)設(shè)計與研究[微波|射頻][汽車電子]

深入分析了當前倒車影像系統(tǒng)在實際使用場景上的不足,介紹了雷達存在的輻射面有限、角度盲區(qū)、物體識別方面的缺陷,以及毫米波雷達的高成本難以普及應(yīng)用。提出了基于ADAS的汽車倒車防碰撞系統(tǒng)設(shè)計,對系統(tǒng)倒車功能做了深入的原理分析,針對基于倒車攝像頭圖像分析的ADAS算法詳細介紹了其技術(shù)關(guān)鍵點和基于倒車場景融合特征的創(chuàng)新應(yīng)用,算法識別效果精準有效。針對不同車輛攝像頭安裝位置和朝向的差異創(chuàng)新設(shè)計了靈活的預(yù)警和報警區(qū)域的調(diào)節(jié)功能,結(jié)合TTS語音提醒和圖文顯示提醒司機采取合適的操作保障行車安全,極大地改善了該倒車防碰撞系統(tǒng)的用戶體驗和實際作用,為司機的安全行車提供了有力保障。

發(fā)表于:1/14/2021 9:32:00 AM

FinFET器件結(jié)構(gòu)發(fā)展綜述

FinFET器件結(jié)構(gòu)發(fā)展綜述[其他][其他]

隨著集成電路技術(shù)日新月異的發(fā)展,器件尺寸不斷縮小,當場效應(yīng)晶體管溝道縮短至22 nm以后,傳統(tǒng)平面場效應(yīng)晶體管不再滿足發(fā)展的需求。FinFET是一種新型的三維器件,由于良好的性能目前被廣泛研究應(yīng)用。主要介紹了FinFET器件的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)以及基礎(chǔ)工藝流程,以及在基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)上所發(fā)展起來的一些改良后的FinFET器件結(jié)構(gòu)。最后結(jié)合實際對未來FinFET器件結(jié)構(gòu)的發(fā)展寄予展望。

發(fā)表于:1/14/2021 9:23:00 AM

一種小型化大動態(tài)范圍的接收機信道設(shè)計與測試

一種小型化大動態(tài)范圍的接收機信道設(shè)計與測試[測試測量][工業(yè)自動化]

當兩個較強信號同時被接收機接收時,為了降低其產(chǎn)生的三階交調(diào)分量對接收機造成的干擾,提高接收機的無雜散動態(tài)范圍,提出了一種高線性度接收機信道設(shè)計方案。通過對信道鏈路合理的增益分配、恰當?shù)脑骷x型,實現(xiàn)了輸出三階截斷點(3rd-order Output Intercept Point,OIP3)為45 dBm的接收機指標。采用MCM(Multichip Module)技術(shù)實現(xiàn)了接收機小型化的硬件設(shè)計,并用改進的測試方法進行了測試,驗證了此接收機良好的動態(tài)范圍特性。

發(fā)表于:1/13/2021 9:01:00 AM

一種手持終端的470 MHz頻段IoT天線設(shè)計

一種手持終端的470 MHz頻段IoT天線設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

許多手持終端設(shè)備都需要一種輕便、緊湊的接收和發(fā)射天線,F(xiàn)PC天線以重量輕、厚度薄等特點收到廣大設(shè)計師的青睞。為獲得適合尺寸、帶寬和增益的天線,提出一種以FPC軟材質(zhì)為集成平臺,采用傳輸線與天線為一體化設(shè)計,在保持天線大小不變的情況下,通過增加耦合枝的方式增強輻射單元能量耦合,從而有效改善帶寬和提升增益。傳輸線與天線一體化設(shè)計可以有效利用天線空間,改善端口特性。通過仿真與實際測試,天線帶寬滿足在470 MHz~510 MHz工作頻段,S11<-10 dB。在490 MHz處S11<-12 dB,有效增益0 dBi。

發(fā)表于:1/13/2021 8:53:00 AM

接收機下變頻器級聯(lián)噪聲系數(shù)研究

接收機下變頻器級聯(lián)噪聲系數(shù)研究[模擬設(shè)計][其他]

依據(jù)噪聲系數(shù)定義,推導(dǎo)出了包含混頻器接收機的級聯(lián)噪聲系數(shù)公式,根據(jù)公式很容易計算和分析器件噪聲、增益及鏡頻抑制度對整機噪聲系數(shù)的影響。鏡頻抑制濾波器位置要在低噪聲放大器后盡量靠近混頻器,濾波器前的增益以及濾波器鏡頻抑制度要足夠大,至少大于20 dB。通過合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計以及鏡頻抑制后,二次、三次下變頻接收機噪聲系數(shù)分別比鏡頻噪聲完全不抑制時降低接近6 dB、9 dB。

發(fā)表于:1/12/2021 9:57:00 AM

DC-40 GHz通用化BGA封裝的射頻微系統(tǒng)測試技術(shù)研究

DC-40 GHz通用化BGA封裝的射頻微系統(tǒng)測試技術(shù)研究[微波|射頻][工業(yè)自動化]

射頻微系統(tǒng)是未來電子器件小型化的發(fā)展趨勢,球珊陣列(BGA)封裝是其常用實現(xiàn)形式之一。由于BGA封裝無法連接矢網(wǎng)進行測量,因此對射頻BGA封裝的測試技術(shù)進行研究,設(shè)計了一款可應(yīng)用于DC-40 GHz射頻BGA封裝的測試夾具,并為其設(shè)計了校準件,解決了射頻BGA封裝的測試問題。仿真結(jié)果顯示,在DC-40 GHz頻段內(nèi),工作狀態(tài)的測試夾具回波損耗優(yōu)于18 dB,設(shè)計的開路校準件的回波損耗小于0.88 dB,直通和延遲線校準件的插入損耗都小于1.1 dB,符合校準的設(shè)計要求。該產(chǎn)品具有良好的電接觸性,且具有免焊接、可重復(fù)使用、易加工、取放料方便的特點,對于標準尺寸的BGA封裝具有通用性。

發(fā)表于:1/12/2021 9:51:00 AM

對相控陣雷達自適應(yīng)旁瓣對消干擾技術(shù)研究

對相控陣雷達自適應(yīng)旁瓣對消干擾技術(shù)研究[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

自適應(yīng)旁瓣對消雷達系統(tǒng)能夠有效對抗來自副瓣方向的有源干擾,在分析相控陣雷達自適應(yīng)旁瓣對消工作原理基礎(chǔ)上,基于設(shè)計的輔助天線配置方案,針對干擾源相對雷達角度變化以及雷達天線方向圖差異,對自適應(yīng)旁瓣對消雷達系統(tǒng)的對消性能進行了系統(tǒng)全面仿真。仿真實驗結(jié)果表明,多個單一極化干擾源和單個極化干擾源對自適應(yīng)旁瓣對消雷達系統(tǒng)分別干擾時,閃爍干擾和極化干擾方法都存在干擾不理想的情況,因此,建議對自適應(yīng)旁瓣對消雷達系統(tǒng)實施旁瓣干擾時,采用多點干擾源閃爍干擾和極化干擾復(fù)合的干擾策略。

發(fā)表于:12/31/2020 9:14:00 AM

一種改進粒子群優(yōu)化算法的多機器人地圖拼接方法

一種改進粒子群優(yōu)化算法的多機器人地圖拼接方法[人工智能][其他]

多機器人共同創(chuàng)建大規(guī)模地圖,實現(xiàn)的關(guān)鍵在于機器人相對位置未知的情況下將多張局部柵格地圖進行拼接。結(jié)合圖像特征匹配的方法和改進的粒子群優(yōu)化算法,先提取待拼接的兩幅柵格地圖的特征點進行匹配,并篩選有效特征點對;再將特征點對的信息作為改進的粒子群優(yōu)化算法的輸入?yún)?shù),計算從源圖像到目標圖像的最佳轉(zhuǎn)換矩陣;最后將轉(zhuǎn)換后的源圖像和目標圖像使用柵格疊加的規(guī)則拼接在一起。通過仿真實驗與數(shù)據(jù)分析,證明了算法的穩(wěn)定性與準確性。

發(fā)表于:12/31/2020 9:06:00 AM

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