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多環(huán)境自適應(yīng)探測網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)技術(shù)研究

多環(huán)境自適應(yīng)探測網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

網(wǎng)絡(luò)空間測繪平臺能夠?qū)崿F(xiàn)對各類網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)的高效探測、融合分析及繪制,從而為網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)管理、暴露面分析和安全防護提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然而,隨著探測目標(biāo)類型和數(shù)量的不斷增多,現(xiàn)有測繪平臺在探測網(wǎng)絡(luò)快速組織、探測資源高效利用等方面無法滿足多源多目標(biāo)靈活探測的需求,為此,研究并提出了一種異構(gòu)多環(huán)境下探測網(wǎng)絡(luò)組織管理模型,該模型通過節(jié)點管理、任務(wù)管理、資源管理方法和API的設(shè)計,有效提升了平臺的組織管理能力,通過測試驗證該模型的可用性和靈活性。

發(fā)表于:8/14/2025 3:02:00 PM

基于復(fù)合超混沌系統(tǒng)與計算全息的圖像加密算法

基于復(fù)合超混沌系統(tǒng)與計算全息的圖像加密算法[模擬設(shè)計][信息安全]

針對傳統(tǒng)圖像加密算法在高敏感性數(shù)據(jù)保護、傳輸效率及多樣化應(yīng)用中的局限性,提出了一種基于超混沌系統(tǒng)與計算全息技術(shù)的多圖像加密算法。結(jié)合改進的Logistic混沌與六維細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌,生成高隨機性與復(fù)雜性的混沌序列,從而增強了加密過程的安全性。通過結(jié)合隨機相位編碼與傅里葉變換的計算全息技術(shù),進一步提升了加密效果與抗攻擊能力。為了提高傳輸效率,采用壓縮感知技術(shù)壓縮加密多幅圖像,減少數(shù)據(jù)傳輸量和密鑰消耗。仿真結(jié)果表明,所提算法在提高圖像安全性的同時,顯著提升了傳輸效率,減少了傳輸時間,并在不同加密強度下保持較低的圖像失真度。實驗驗證表明,該算法能有效抵抗常見攻擊,具有較強的安全性和較高的傳輸效率,適用于醫(yī)療、金融等領(lǐng)域的高敏感數(shù)據(jù)保護。

發(fā)表于:8/14/2025 2:52:00 PM

數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究

數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究[模擬設(shè)計][航空航天]

數(shù)字圖像邊緣檢測常規(guī)的方法有Canny算法、Sobel算法、Prewitt算法等。在研究圖像邊緣檢測常規(guī)方法的計算原理基礎(chǔ)上,提出一種數(shù)字圖像邊緣檢測算法,該算法包括圖像的初步極值邊緣矩陣計算、Otsu閾值的抑制計算和邊緣的延長計算。將該算法與常規(guī)算法提取的圖像邊緣進行比較,驗證該算法的可行性。使用該算法與常規(guī)算法對發(fā)動機噴嘴燃燒火焰圖像進行邊緣檢測,Sobel算法、Prewitt算法提供了少量火焰的邊緣,Canny算法提供了火焰的大輪廓,而該算法提供了大量的火焰細(xì)節(jié)邊緣信息。因為燃燒火焰的邊緣是燃燒的重要特征,所以該算法更適用于噴嘴燃燒火焰的數(shù)字圖像邊緣深度分析,為噴嘴燃燒火焰分析提供一種新方法。

發(fā)表于:8/14/2025 2:43:00 PM

一種基于嵌套CRC的分段極化碼設(shè)計

一種基于嵌套CRC的分段極化碼設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

極化碼循環(huán)冗余校驗輔助的串行抵消列表(Cyclic Redundancy Check Aided Successive Cancellation List,CA-SCL)譯碼算法隨著列表的增大,需要大量的空間存儲資源,導(dǎo)致其在資源受限條件下無法應(yīng)用。針對該問題,提出了一種基于嵌套CRC的分段極化碼設(shè)計方法。通過分段內(nèi)并行、分段之間串行的碼字結(jié)構(gòu),極大降低了存儲資源消耗;利用設(shè)計的嵌套CRC多重校驗的優(yōu)異檢錯性能,以及創(chuàng)新的分段之間串行列表譯碼算法,進一步提高了碼字性能。仿真結(jié)果表明,所提算法在明顯低于CA-SCL譯碼算法的存儲資源消耗下,可以獲得更優(yōu)的譯碼性能。

發(fā)表于:8/14/2025 2:32:00 PM

基于知識圖譜和協(xié)同過濾算法的多頭注意力網(wǎng)絡(luò)

基于知識圖譜和協(xié)同過濾算法的多頭注意力網(wǎng)絡(luò)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

當(dāng)前基于知識圖譜的推薦方法大多聚焦于知識關(guān)聯(lián)的編碼機制,往往忽視了用戶-物品交互中潛在的關(guān)鍵協(xié)同信號,導(dǎo)致現(xiàn)有模型學(xué)習(xí)到的嵌入向量無法有效地表達用戶和物品在向量空間中的潛在語義。為解決這一問題,提出一種融合知識圖譜和協(xié)同過濾的多頭注意力網(wǎng)絡(luò)——協(xié)同知識感知多頭注意力網(wǎng)絡(luò)(CKAN-MH)。該網(wǎng)絡(luò)在傳統(tǒng)的CKAN模型的基礎(chǔ)上引入多頭注意力機制,以自適應(yīng)地關(guān)注不同特征的子集,通過動態(tài)調(diào)整注意力權(quán)重,對尾實體進行差異化加權(quán)處理。引入多頭注意力機制后,模型能夠更全面地捕捉數(shù)據(jù)中隱含的復(fù)雜關(guān)系與模式,進而顯著提升推薦系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。此外,還在三個真實數(shù)據(jù)集上應(yīng)用CKAN-MH模型進行實驗評估。實驗結(jié)果表明,CKAN-MH模型在性能上優(yōu)于當(dāng)前多個主流先進基線模型,驗證了該模型的有效性和優(yōu)越性。

發(fā)表于:8/14/2025 2:23:00 PM

基于變步長LMS的多普勒雷達回波信號處理方法

基于變步長LMS的多普勒雷達回波信號處理方法[測試測量][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對復(fù)雜電磁環(huán)境下多普勒雷達回波信噪比較低導(dǎo)致難以處理的問題,提出一種基于改進箕舌線函數(shù)的變步長LMS自適應(yīng)噪聲對消方法。通過在原本的步長迭代公式和濾波器權(quán)系數(shù)迭代中添加反饋量來提高算法整體的抗干擾性能,在步長迭代中添加補償量來加快算法初期的迭代速度。仿真結(jié)果表明在0至-10 dB信噪比下,所提算法能夠有效還原含噪信號中的目標(biāo)信號,誤差均方值最小為0.004 5,最大相關(guān)系數(shù)為0.95,最大輸出信噪比為10.60dB。實測結(jié)果表明所提方法在雷達回波信號降噪方面的性能突出,均方誤差最小為0.005 5,在實際電磁信號降噪處理中具有適應(yīng)性和有效性。

發(fā)表于:8/14/2025 2:14:00 PM

基于變量地址的DCS平臺下裝技術(shù)研究

基于變量地址的DCS平臺下裝技術(shù)研究[測試測量][智能電網(wǎng)]

依據(jù)核電廠控制系統(tǒng)運行場景,分析了一類基于變量地址的DCS平臺在下裝工程組態(tài)數(shù)據(jù)時存在的問題,研究了一種無擾的增量下裝技術(shù),包括工程組態(tài)軟件、控制器、數(shù)據(jù)服務(wù)及人機接口的優(yōu)化改進。通過設(shè)計驗證及實際工程應(yīng)用表明所研究的增量下載方案可有效回收空閑地址位,確定變量地址與變量名稱的對應(yīng)關(guān)系,防止現(xiàn)場數(shù)據(jù)錯位及執(zhí)行機構(gòu)誤動作,提高DCS的運行效率及核電廠的運行安全性。

發(fā)表于:8/14/2025 2:03:00 PM

智能水位標(biāo)尺監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計實現(xiàn)

智能水位標(biāo)尺監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計實現(xiàn)[測試測量][安防電子]

隨著目前深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,通過視頻來監(jiān)測水位成為近年來的研究熱點,為了提高對城市河道、水庫等地水位高度檢測的準(zhǔn)確性,提出了一種5G智能水位標(biāo)尺監(jiān)測系統(tǒng),主要介紹以星宸SSC338G為核心的硬件設(shè)計和一種基于YOLOv8n改進的水位監(jiān)測方法。首先用于識別水尺方位,再對水尺圖像進行灰度化和二值化處理,最后通過YOLOv8n識別水尺上的字符及刻度信息,分析計算水位數(shù)據(jù)。通過引入注意力機制EMA和更換損失函數(shù)Focal-EIoU,使得改進后的模型參數(shù)量減少了21%,模型大小減少了17%,浮點運算次數(shù)減少了21%。根據(jù)與人眼實際對比實驗,證明該模型精度符合要求,總體實現(xiàn)了智能水尺設(shè)計要求。

發(fā)表于:8/14/2025 1:53:00 PM

探索分布式仿真方法加速Chiplet系統(tǒng)級驗證

探索分布式仿真方法加速Chiplet系統(tǒng)級驗證[EDA與制造][工業(yè)自動化]

隨著人工智能(AI)和高性能計算領(lǐng)域?qū)π酒懔π枨蟮脑鲩L,Chiplet方案正日益受到行業(yè)重視。然而Multi-Die系統(tǒng)復(fù)雜性和規(guī)模的擴大導(dǎo)致仿真消耗服務(wù)器資源大、驗證交付周期延長等。為解決這些問題,分析了傳統(tǒng)的三步法和Socket驗證方法,重點探索了Cadence分布式仿真方案,基于某實際Chiplet項目將系統(tǒng)級仿真任務(wù)分解成多個子Die并行執(zhí)行的仿真實例,從服務(wù)器內(nèi)存、跨服務(wù)器通信延遲、同步時間精準(zhǔn)調(diào)控、信號連接開始時間及信號連接數(shù)量等多個方面探索了分布式仿真提效的措施,實現(xiàn)了超大規(guī)模Chiplet系統(tǒng)級RTL仿真和回歸效率提升。

發(fā)表于:8/14/2025 1:44:00 PM

XR芯片系統(tǒng)的EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案

XR芯片系統(tǒng)的EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案[EDA與制造][工業(yè)自動化]

隨著XR領(lǐng)域的不斷發(fā)展,市場對全功能和更高性能的復(fù)雜XR芯片系統(tǒng)需求越來越強烈。需求傳導(dǎo)到芯片設(shè)計環(huán)節(jié),呈現(xiàn)出芯片規(guī)模和復(fù)雜度增加的態(tài)勢,給芯片驗證收斂帶來的挑戰(zhàn)也同時不斷增大。如何在投片前做到關(guān)鍵指標(biāo)驗證收斂,是每個芯片工程師和項目經(jīng)理面對的難題。在XR芯片研發(fā)領(lǐng)域,為了解決這一難題,提出EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案,其中EMU設(shè)備采用Cadence Palladium Z2,AVIP在Cadence VIP的基礎(chǔ)上,適配Palladium Z2 EMU環(huán)境,對接PCIe、MIPI、USB、UART等不同接口,并滿足仿真加速、數(shù)據(jù)比對等需求。通過在XR芯片系統(tǒng)中EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案的應(yīng)用,有效提升驗證收斂效率,為芯片的成功交付做到了有力支撐。

發(fā)表于:8/14/2025 1:35:00 PM

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