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一種六邊形分形寬帶天線的設(shè)計(jì)

一種六邊形分形寬帶天線的設(shè)計(jì)[其他][其他]

提出了一款應(yīng)用于L波段、S波段和C波段的六邊形分形寬帶微帶天線,該天線采用二階六邊形Sierpinski分形結(jié)構(gòu)作為輻射貼片,使用微帶饋電技術(shù)進(jìn)行饋電。通過仿真分析與模型優(yōu)化,天線的最終尺寸為36 mm×28 mm×1.6 mm,-10 dB阻抗相對(duì)帶寬為150.3%(1.10~7.76 GHz),在1.10 GHz處有最大峰值增益7.80 dB。該天線具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、體積小、帶寬大、增益良好的特點(diǎn),可以適用于各種寬頻帶通信系統(tǒng)中。

發(fā)表于:11/18/2020 8:54:00 AM

基于Linux的電力網(wǎng)關(guān)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于Linux的電力網(wǎng)關(guān)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的持續(xù)發(fā)展,智能用電領(lǐng)域也不斷發(fā)展。針對(duì)電力行業(yè)用戶端的需求,設(shè)計(jì)了一種基于Linux操作系統(tǒng)的電力網(wǎng)關(guān)。該網(wǎng)關(guān)采用AM335x作為處理器,運(yùn)用嵌入式編程實(shí)現(xiàn)網(wǎng)關(guān)相關(guān)功能,將智能電網(wǎng)用戶端電力設(shè)備的Modbus協(xié)議轉(zhuǎn)換成MQTT協(xié)議,再通過4G模塊將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)輸至云平臺(tái)。經(jīng)測(cè)試,該電力網(wǎng)關(guān)運(yùn)行穩(wěn)定高效,實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)有線網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)交互以及遠(yuǎn)程控制,滿足了電力行業(yè)用戶端的業(yè)務(wù)需求,同時(shí)為后期電力數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源提供了便捷途徑。

發(fā)表于:11/18/2020 8:46:00 AM

基于特征生成方法的Android惡意軟件檢測(cè)方法

基于特征生成方法的Android惡意軟件檢測(cè)方法[測(cè)試測(cè)量][信息安全]

針對(duì)傳統(tǒng)特征工程中需要大量專家經(jīng)驗(yàn)和人力的不足,研究了基于特征生成方法的Android惡意軟件檢測(cè)方法。基于UC Berkeley的ExploreKit自動(dòng)特征生成方法,通過對(duì)原始特征計(jì)算獲得大量候選特征,根據(jù)候選特征的元特征預(yù)測(cè)其性能并進(jìn)行評(píng)估排序,使用貪心算法從中選出能夠提升模型性能的新特征。從APK中提取了敏感API、危險(xiǎn)權(quán)限等多種特征,在根據(jù)信息增益對(duì)特征進(jìn)行篩選后,輸入到特征生成框架中,使用C4.5、SVM和隨機(jī)森林等作為分類模型。實(shí)驗(yàn)證明,該方法使錯(cuò)誤率平均降低了24.6%,準(zhǔn)確率達(dá)到了96.5%,曲線下面積(Area Under Curve,AUC)達(dá)到了0.99。

發(fā)表于:11/17/2020 9:24:00 AM

便攜式海水淡化系統(tǒng)設(shè)計(jì)

便攜式海水淡化系統(tǒng)設(shè)計(jì)[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)小型漁船在海上缺少電力,難以支撐起大型海水淡化設(shè)備的問題,設(shè)計(jì)一款環(huán)保型便攜式海水淡化系統(tǒng)。該系統(tǒng)以智能手機(jī)為上位機(jī)控制端,以STM32為主控制器的海水淡化系統(tǒng)為下位機(jī),利用太陽能風(fēng)能發(fā)電為系統(tǒng)電能驅(qū)動(dòng),可實(shí)現(xiàn)智能控制設(shè)備、無線檢測(cè)系統(tǒng)電量,以及GPS定位以防止?jié)O船駛出經(jīng)濟(jì)專屬區(qū),極大地克服了長(zhǎng)期喝蒸餾純凈水而造成微量元素缺失等弊端。實(shí)踐證明,該系統(tǒng)能有效地降低漁民出海帶淡水量,增加作業(yè)時(shí)長(zhǎng),提高海船的續(xù)航力和自持力等,實(shí)現(xiàn)運(yùn)行效益的最大化。

發(fā)表于:11/17/2020 9:10:00 AM

基于改進(jìn)CapsNet的色素性皮膚病識(shí)別的研究

基于改進(jìn)CapsNet的色素性皮膚病識(shí)別的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][醫(yī)療電子]

皮膚病是醫(yī)學(xué)上的常見的、多發(fā)性疾病,因此皮膚檢測(cè)技術(shù)越來越受關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是常見的皮膚檢測(cè)方法,其模型結(jié)構(gòu)會(huì)丟失很多信息。CapsNet(膠囊網(wǎng)絡(luò))是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后的一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CapsNet的矢量化特征能夠較好地表達(dá)空間關(guān)聯(lián)性,每一個(gè)capsule(膠囊)獨(dú)立地服務(wù)各自的任務(wù)。分析了CapsNet的基本結(jié)構(gòu)和主要算法,改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)模型從而避免過擬合現(xiàn)象發(fā)生,試圖基于改進(jìn)CapsNet針對(duì)預(yù)處理之后的皮膚圖像進(jìn)行識(shí)別,并與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型作對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用改進(jìn)CapsNet對(duì)色素性皮膚病進(jìn)行識(shí)別可以有較好的識(shí)別效果,并且準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)方法高出8%~10%。

發(fā)表于:11/17/2020 8:59:00 AM

物聯(lián)網(wǎng)安全標(biāo)準(zhǔn)及防護(hù)模型研究概述

物聯(lián)網(wǎng)安全標(biāo)準(zhǔn)及防護(hù)模型研究概述[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

伴隨物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與各垂直行業(yè)加速融合滲透,物聯(lián)網(wǎng)安全重要性日益凸顯。首先對(duì)物聯(lián)網(wǎng)安全挑戰(zhàn)的新特點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié),分析了物聯(lián)網(wǎng)安全威脅,對(duì)國(guó)內(nèi)外物聯(lián)網(wǎng)安全政策法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展和安全模型進(jìn)行了概述,最后對(duì)物聯(lián)網(wǎng)安全趨勢(shì)進(jìn)行了總結(jié)和展望。

發(fā)表于:11/16/2020 10:44:00 AM

基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)合成噪聲的語音增強(qiáng)方法研究

基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)合成噪聲的語音增強(qiáng)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在語音增強(qiáng)領(lǐng)域,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)大量含有不同噪聲的語音以監(jiān)督學(xué)習(xí)方式進(jìn)行訓(xùn)練建模,從而提升網(wǎng)絡(luò)的語音增強(qiáng)能力。然而不同類型噪聲的獲取成本較大,噪聲類型難以全面采集,影響了模型的泛化能力。針對(duì)這個(gè)問題,提出一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks,GAN)的噪聲數(shù)據(jù)樣本增強(qiáng)方法,該方法對(duì)真實(shí)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),根據(jù)數(shù)據(jù)特征合成虛擬噪聲,以此擴(kuò)充訓(xùn)練集中噪聲數(shù)據(jù)的數(shù)量和類型。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,所采用的噪聲合成方法能夠有效擴(kuò)展訓(xùn)練集中噪聲來源,增強(qiáng)模型的泛化能力,有效提高語音信號(hào)去噪處理后的信噪比和可理解性。

發(fā)表于:11/16/2020 9:19:00 AM

移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中D2D通信資源分配算法概述

移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中D2D通信資源分配算法概述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

Device-to-Device(D2D)通信是用于通信網(wǎng)絡(luò)中臨近設(shè)備間直接交換信息的技術(shù)。憑借有效提高頻譜利用率、減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、降低通信時(shí)延等特性,D2D技術(shù)已經(jīng)成為解決當(dāng)前高速流量增長(zhǎng)和海量設(shè)備接入的關(guān)鍵技術(shù),其中資源分配作為D2D通信中的重點(diǎn)問題之一,也正受到廣泛的研究和討論。首先對(duì)D2D通信技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)介,其次重點(diǎn)介紹D2D通信中資源分配算法的研究現(xiàn)狀,最后總結(jié)研究中的重難點(diǎn)問題,提出未來研究方向。

發(fā)表于:11/16/2020 9:10:00 AM

5G核心網(wǎng)服務(wù)化架構(gòu)演進(jìn)研究

5G核心網(wǎng)服務(wù)化架構(gòu)演進(jìn)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

在3GPP Release 15階段,服務(wù)化架構(gòu)項(xiàng)目主要完成了服務(wù)發(fā)現(xiàn)的機(jī)制,但網(wǎng)元間通信采用的還是直接通信方式,這種點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的通信方式在未來復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中極難維護(hù),同時(shí)網(wǎng)元本身的可靠性也沒有成熟的保障手段。主要研究5G核心網(wǎng)服務(wù)化架構(gòu)演進(jìn)方向,具體分析基于服務(wù)通信代理的間接通信方式,給出服務(wù)通信代理的優(yōu)勢(shì)與部署建議;分析網(wǎng)元集合與網(wǎng)元服務(wù)集合的高可靠性機(jī)制,給出網(wǎng)元卸載存儲(chǔ)、轉(zhuǎn)發(fā)功能以及專注計(jì)算的演進(jìn)方向。

發(fā)表于:11/13/2020 10:09:00 AM

5G核心網(wǎng)SMF和UPF拓?fù)湓鰪?qiáng)技術(shù)研究

5G核心網(wǎng)SMF和UPF拓?fù)湓鰪?qiáng)技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

3GPP R15版本存在不支持跨SMF服務(wù)區(qū)切換和歸屬地路由等問題,為解決這些問題,R16版本定義了ETSUN技術(shù)。主要介紹ETSUN的需求場(chǎng)景、技術(shù)方案以及通信流程,提出了ETSUN的引入建議以及對(duì)R15版本網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)需求。研究?jī)?nèi)容將對(duì)相關(guān)工作者研究ETSUN技術(shù)方案以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的技術(shù)要求有一定的幫助。

發(fā)表于:11/13/2020 10:04:00 AM

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