123,123

面向云桌面环境的安全运维管理平台架构设计[通信与网络][信息安全]

运维管理平台是业务系统在开发、测试、运维过程中的重要工具。近年来，随着信息安全形势逐步严峻，越来越多的企业选用云桌面这一安全加固方式，实现办公、开发测试、生产三种网络环境的隔离。为了在网络隔离环境下安全、便捷地访问各个环境的业务系统，结合客户端/服务器和浏览器/服务器架构的优点，设计了一种面向云桌面环境的安全运维管理平台架构方案。该架构不占用服务器资源，可以降低系统信息安全隐患，并可在各个环境之间迁移复用，极大地提升了运维管理平台的开发效率及升级灵活性。

發(fā)表于：2024/12/25 下午4:10:31

基于机器学习的网络入侵检测技术综述[人工智能][通信网络]

新兴技术的发展推动了机器学习等智能化方法在网络入侵检测的广泛应用，有效提高了入侵检测的效率和准确率，然而基于机器学习的网络入侵检测领域仍然面临着大规模网络数据处理难、数据样本不平衡、未知威胁难以有效检测、模型泛化能力差等挑战。文章对基于机器学习的网络入侵检测技术进行综述和总结，对比和分析当前主流方法的优势和局限性，并总结和讨论该领域目前挑战和未来展望，以便为该领域人员了解最新研究动态提供借鉴参考。

發(fā)表于：2024/12/25 下午3:59:05

不稳定气流影响下多卫星抗干扰混合定位方法的研究[通信与网络][航空航天]

不稳定的气流会导致信号传播路径的扭曲和延迟变化，从而导致接收到的卫星信号的延迟和失真。这将导致定位系统的测距和寻向误差增大，影响定位结果的精度和准确性。因此，提出了一种新型的在不稳定气流影响下的多卫星抗干扰混合定位方法。对高空不稳定湍流数据进行预处理，快速验证湍流数据的真实性。基于动量守恒定律构建流场描述方程。通过运用载波相位观测和卫星天线相位中心坐标建立多卫星运动方程，并构建抗干扰混合定位模型。引入全球导航卫星系统（GNSS）技术，利用多颗卫星的信号来计算接收器的位置、速度和时间，从而解决多卫星混合抗干扰模型。实验结果表明，对于静态目标，该研究方法在目标方向N（北）、S（南）和E（东）的定位偏差较小；采用近地卫星、中等高度卫星和地球同步卫星混合定位时，定位误差的均方值始终低于0.002 cm。对于动态目标，该方法不受杂波干扰，能够稳定地定位目标。此外，所提出的方法具有更低的定位延迟和更高的定位效率。

發(fā)表于：2024/12/17 下午1:52:56

应用于无人监控的雷达发射机的设计与实现[微波|射频][通信网络]

设计了一种用于无人监控雷达的发射机系统，旨在实现对监控区域的高效探测和精准监测。该发射机系统采用了FMCW（调频连续波）雷达技术，其核心是一种线性连续信号。针对无人监控领域的特定需求和特点，对发射模块进行了方案确定和指标分析，并仿真设计了功率放大器和天线。在此基础上，对功放和天线的结构进行了有效改进。最后进行了系统的实物测试，结果达到了预期的7 W发射功率，证明提出的设计方案满足实际的设计应用需求，验证了其在该领域的可行性。

發(fā)表于：2024/12/17 下午1:43:44

基于系统级封装技术的X频段变频模块研制[EDA与制造][工业自动化]

研制了一款利用系统级封装技术（SIP）的小体积X频段双通道收发变频模块，在其内部集成了采用不同工艺制成的器件。模块把发射通道和接收通道集成到一个腔体中，并实现收发分时控制。模块采用上下双腔结构，不同腔体之间采用BGA球栅阵列进行垂直连接，显著减小模块体积，模块体积为21 mm×16 mm×3.8 mm。模块主要指标测试结果为：接收通道输入P-1dB ≤-10 dBm，接收信号增益30～35 dB，接收通道隔离度大于等于55 dB，接收噪声系数小于等于8 dB；发射通道增益10～12 dB，发射通道最大输出功率大于等于12 dBm，二次三次谐波抑制大于等于60 dBc，杂波抑制大于等于55 dBc，模块可在-55～+85 ℃正常工作。实测结果与仿真结果基本一致。

發(fā)表于：2024/12/17 下午1:31:30

基于锁相放大器的电涡流金属分类系统设计[测试测量][工业自动化]

电涡流检测是一种通过检测金属导体感应出的微小涡流信号来识别被测材料性质的方法。在利用电涡流检测技术进行金属分类时，微弱信号甚至会被噪声信号完全淹没，这使提取有效信号变得非常困难。针对这种实际问题，根据相关检测法设计了基于锁相放大器的金属分类系统。在设计中，微弱待测信号经过低噪声放大后与两路正交参考信号进行互相关，再经过低通滤波电路后被采集，对被采集的信号进行计算即可实现对微弱信号的检测。实验结果表明，系统具有较高的精度和灵敏度，能够极大地提高信号的信噪比，实现对金属材料的快速分类，分类准确率可达93%。

發(fā)表于：2024/12/17 下午1:20:56

基于编程组态软件的二总线图形建模及调试研究[通信与网络][工业自动化]

以太网控制自动化技术（Ethernet Control Automation Technology，EtherCAT）是当前工业控制领域的一个重要应用技术。基于EtherCAT总线的PLC可以集成控制二总线系统，在实施过程中，用户为PLC编程时会编写大量代码，在异步系统间也会存在消息不同步的问题。为解决上述问题，提出了一种基于编程组态软件对二总线设备组态建模和图形化调试技术，该技术包括异步系统间消息同步、二总线协议转换与解析、二总线拓扑构建状态机、在线实时调试功能以及可视化交互界面设计。

發(fā)表于：2024/12/16 下午5:31:01

通信模块和计算主机分离场景下安全有效入网认证的研究[通信与网络][5G]

随着5G、移动技术的不断发展，移动终端的形态越来越多样，具备移动接入能力的设备推动了万物互联时代的到来。移动终端从CDMA时代开始就已经实现了机卡分离，全网通的出现使得计算主机和通信模块进一步解耦。人们希望自己的移动终端可以在任何时间、任何地点接入任何网络。无线技术之所以能够实现突飞猛进的发展，正是因为顺应了分工合作、各自发展这一趋势。物联网的时代，终端设备往往规格低、数量大，新技术、新频段的不断涌现，导致主机和通信模块发展不同步，终端组合式接入给移动安全提出新挑战。探讨了如何通过数字证书、安全管控等技术实现通信模块和计算主机机分离场景下终端的入网认证。

發(fā)表于：2024/12/16 下午5:12:29

基于深度残差神经网络的5G信号室内分布预测[通信与网络][5G]

为解决5G信号室内覆盖的质量与稳定性问题，提出了一种基于深度残差神经网络的5G信号室内分布预测方法。采用基于全连接的深度残差神经网络构建预测模型，利用发射机与接收机的三维空间坐标信息和接收机的参考信号接收功率（Reference Signal Receiving Power， RSRP）数据作为输入特征，而无需收集复杂的环境特征信息。实验结果表明，该深度残差神经网络模型在不依赖详细环境参数的情况下，经归一化训练，预测出的RSRP与实际值相比，MAE为0.029 455，RMSE为0.041 495，能有效地预测室内的5G信号分布，验证了基于深度残差神经网络的预测方法在室内5G信号覆盖预测问题上的有效性，为优化室内5G网络部署和提升用户体验提供了科学依据和技术手段，具有重要的实际应用价值。

發(fā)表于：2024/12/16 下午5:02:13

改进LCR仪表测量稳定性的相位裕度优化方法及硬件实现[测试测量][工业自动化]

为解决LCR表在测量容性阻抗时的自激问题，设计了一种增强测量稳定性的LCR仪表。通过分析测量前端自平衡电桥电路的相位裕度，采用相位补偿电路解决因相位滞后造成的自激问题。应用直接数字频率合成技术结合相位校准电路设计，产生相位准确的正交测量信号。使用开关鉴相式锁相放大器处理微弱信号，经16位模数转换器采集后输入到微处理器进行矢量信号合成与输出显示。相比专业仪器，所设计样机对电阻测量相对误差可达0.5%，对大电容测量相对误差可达1%。

發(fā)表于：2024/12/16 下午4:53:21