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基于SVA的AFDX網(wǎng)絡(luò)MAC IP核功能驗(yàn)證[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

近年來，機(jī)載SoC設(shè)計(jì)復(fù)雜度的不斷提升使得集成IP核的應(yīng)用越來越廣泛，如何高效和準(zhǔn)確地對IP核進(jìn)行功能驗(yàn)證成為目前航空領(lǐng)域的實(shí)際需求。采用SVA對AFDX網(wǎng)絡(luò)MAC IP核搭建層次化驗(yàn)證平臺，將斷言與待測設(shè)計(jì)的關(guān)鍵點(diǎn)處進(jìn)行綁定，并在驗(yàn)證平臺中插入斷言對測試激勵的時(shí)序性和完整性進(jìn)行檢查，通過覆蓋率統(tǒng)計(jì)評估驗(yàn)證的完整性。測試結(jié)果表明，采用SVA的驗(yàn)證平臺可以在需要檢查的功能點(diǎn)發(fā)生錯誤時(shí)更快、更清晰地定位出錯誤源，提高了對機(jī)載SoC中IP核功能驗(yàn)證的高效性和準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：7/24/2020 9:37:00 AM

一種增益提升和擺率增強(qiáng)的運(yùn)算跨導(dǎo)放大器[電源技術(shù)][其他]

為了解決傳統(tǒng)電流鏡運(yùn)算跨導(dǎo)放大器(OTA)在低壓、低功耗條件下增益和擺率嚴(yán)重受限的問題，提出了一種基于互補(bǔ)翻轉(zhuǎn)電壓跟隨器(FVF)的運(yùn)算跨導(dǎo)放大器，有效提升跨導(dǎo)和最大輸出電流，從而達(dá)到增益提升和擺率增強(qiáng)的目的。采用SMIC 0.18 μm CMOS工藝進(jìn)行設(shè)計(jì)和驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明，在1.8 V電源電壓下，與同等靜態(tài)功耗的傳統(tǒng)電流鏡OTA相比，提出的互補(bǔ)FVF型OTA增益提高了11 dB，單位增益帶寬提升了2倍，正、負(fù)擺率分別提升了6.7倍和6.1倍，比單FVF型OTA有更好的性能提升效果。

發(fā)表于：7/24/2020 9:31:00 AM

基于GaN HEMT寬帶低噪聲放大器設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

為了滿足不同通信標(biāo)準(zhǔn)的要求，利用氮化鎵高電子遷移率晶體管器件設(shè)計(jì)了一個(gè)高線性度寬頻帶低噪聲放大器。低噪聲放大器采用兩級電阻負(fù)反饋結(jié)構(gòu)，利用集總參數(shù)元件和微帶線對低噪聲放大器的輸入和輸出匹配網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)低噪聲、高線性度、寬頻帶和小回波損耗。在1～3 GHz頻率范圍內(nèi),仿真結(jié)果表明，低噪聲放大器的噪聲噪聲系數(shù)為2.39～3.21 dB，輸入端反射系數(shù)小于-10.6 dB，輸出端反射系數(shù)小于-17.9 dB，增益為23.74～25.68 dB，增益平坦度小于±0.97 dB，1 dB壓縮點(diǎn)輸出功率大于24.12 dBm，三階交調(diào)截取點(diǎn)輸出功率大于36.55 dBm。實(shí)際測試增益為22.08～26.12 dB，基本符合仿真結(jié)果。

發(fā)表于：7/23/2020 9:50:00 AM

基于匹配層融合的識別算法研究與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

提出一種基于音視頻匹配層自適應(yīng)加權(quán)融合的身份識別方法。在不同程度的噪聲情況下，圖像與聲音的識別率會隨噪聲的增強(qiáng)而降低，憑借單個(gè)生物模態(tài)的識別，難以達(dá)到很好的預(yù)測結(jié)果；而且兩種模態(tài)融合時(shí)的權(quán)值不同，融合系統(tǒng)的穩(wěn)定性效果也不同。采用雙模態(tài)的自適應(yīng)加權(quán)融合不僅可以有效地彌補(bǔ)不同生物模態(tài)識別之間的優(yōu)缺點(diǎn)，而且可以自適應(yīng)選擇最優(yōu)的權(quán)值進(jìn)行決策。實(shí)驗(yàn)表明，該方法的理論推測成立，比單模態(tài)的身份識別具有更高的識別率與魯棒性。

發(fā)表于：7/23/2020 9:43:00 AM

基于Faster R-CNN的道路裂縫識別[其他][其他]

傳統(tǒng)的道路裂縫識別方法有基于R-CNN、SPPnet、HOG+SVM等多種方法，但識別精度低、檢測速度慢。針對這些缺點(diǎn)，提出一種基于Faster R-CNN的道路裂縫識別方法。首先，采集道路裂縫圖像，建立Pascal VOC數(shù)據(jù)集；其次，基于谷歌開發(fā)的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架，用數(shù)據(jù)集對Faster R-CNN進(jìn)行訓(xùn)練并分析各項(xiàng)性能參數(shù)指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在迭代20 000次的情況下，可將訓(xùn)練損失降到0.188 5，AP值達(dá)到0.780 2，取得了良好效果。

發(fā)表于：7/22/2020 10:39:00 AM

低軌衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與展望[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

就衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的由來、發(fā)展以及趨勢進(jìn)行梳理，闡述國內(nèi)外衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的典型項(xiàng)目及其特點(diǎn)，指出衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)與地面5G融合以及普通個(gè)人移動手機(jī)直接與衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)鏈接是未來發(fā)展趨勢。據(jù)此，指出我國應(yīng)加快建設(shè)覆蓋全球的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，并提出建設(shè)衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)建議與思考。

發(fā)表于：7/22/2020 10:26:00 AM

Flash存儲器單粒子效應(yīng)測試研究綜述[其他][其他]

隨著Flash存儲器在航天系統(tǒng)中的大量應(yīng)用，其單粒子效應(yīng)評價(jià)至關(guān)重要。首先綜述了Flash存儲器單粒子效應(yīng)研究進(jìn)展，總結(jié)出在重離子輻照實(shí)驗(yàn)中常見單粒子效應(yīng)及其故障原因，包括由存儲單元故障和外圍電路故障造成的單粒子翻轉(zhuǎn)、單粒子功能中斷和單粒子閉鎖。隨后，歸納出常見單粒子效應(yīng)的測試區(qū)分方法、測試算法和測試流程，為相關(guān)測試實(shí)驗(yàn)研究提供參考。

發(fā)表于：7/21/2020 11:06:00 AM

5G開放式小基站的室內(nèi)專用網(wǎng)絡(luò)方案研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

垂直行業(yè)應(yīng)用的多樣化需求，催生更加豐富的建網(wǎng)模式。5G開放平臺小基站具有開放、靈活、高性價(jià)比等優(yōu)勢，將助力5G基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的高效發(fā)展。從5G時(shí)代室內(nèi)覆蓋的挑戰(zhàn)與趨勢進(jìn)行分析，提出應(yīng)對該現(xiàn)狀的基于開放平臺小基站的5G數(shù)字室分解決方案，并探討了其在典型行業(yè)應(yīng)用的技術(shù)賦能。

發(fā)表于：7/21/2020 11:01:00 AM

5G室內(nèi)覆蓋共建共享技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

中國運(yùn)營商積極響應(yīng)國務(wù)院的戰(zhàn)略要求，努力推動5G基礎(chǔ)設(shè)施共建共享，實(shí)現(xiàn)降本增效。室外5G共享技術(shù)已趨于成熟，并在全國范圍內(nèi)開展了試運(yùn)營，取得了良好效果。5G建設(shè)將逐步從室外廣覆蓋滲入到室內(nèi)精細(xì)覆蓋，努力探索5G室內(nèi)覆蓋共建共享技術(shù)和方案勢在必行。從5G室內(nèi)覆蓋共建共享意義和分類、技術(shù)方案、演進(jìn)路線、語音方案、室內(nèi)外協(xié)同和干擾避免等方面，系統(tǒng)化地闡述了5G室內(nèi)覆蓋共建共享所涉及的重要方面。

發(fā)表于：7/20/2020 11:36:00 AM

基于5G小基站的虛擬化場景與應(yīng)用分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

5G時(shí)代，伴隨著基于通用服務(wù)器的小基站的發(fā)展，利用開源開放技術(shù)實(shí)現(xiàn)無線接入網(wǎng)的虛擬化為進(jìn)一步提高通信設(shè)施資源利用率和部署效率、降低成本提供了新的方向。首先分析了基于通用服務(wù)器的新型5G小基站的結(jié)構(gòu)，然后借鑒現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)分析了小基站虛擬化部署的典型場景。隨后介紹了常見虛擬化技術(shù)的特點(diǎn)及應(yīng)用情況，結(jié)合當(dāng)前電信行業(yè)虛擬化的現(xiàn)狀以及不同應(yīng)用對于虛擬化設(shè)施要求的差異，討論了適合小基站的虛擬化技術(shù)。最后面向典型場景給出了完整的虛擬化平臺的架構(gòu)分析以及未來發(fā)展的展望。

發(fā)表于：7/20/2020 11:30:00 AM