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分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動異構組網(wǎng)方法與仿真實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡][智能電網(wǎng)]

為提升新型電力系統(tǒng)海量分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動能力，提出了分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動異構組網(wǎng)方法與仿真實現(xiàn)。構建“三層兩網(wǎng)” 分布式源荷儲資源協(xié)同互動異構組網(wǎng)方法，在調峰、調頻、需求響應等典型互動業(yè)務建模需求分析基礎上，通過OMNeT++平臺建立分布式資源協(xié)同互動通信網(wǎng)絡模型，根據(jù)網(wǎng)絡實際運行特征構建通信仿真平臺，實現(xiàn)分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動網(wǎng)絡性能多場景仿真。為分布式資源協(xié)同互動業(yè)務開展提供定量分析工具，對新型電力系統(tǒng)建設與新能源消納能力提升具有重要支撐作用。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:29 PM

空間眾包中一種支持高效任務分配的隱私保護方案[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

空間眾包中的位置隱私泄露問題近些年來已經(jīng)引起了學術界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關注。面對這一挑戰(zhàn)，不少研究者提出了相應的隱私保護方案來保護任務分配過程中參與者的位置信息安全。然而，這些方案在分配效率方面有所限制，不具備高效性。針對這一問題，提出了一種高效的隱私保護方案，使用網(wǎng)格索引四叉樹結構來實現(xiàn)高效且穩(wěn)定的任務分配服務，并使用一種對稱隱藏向量加密算法來保護參與者的隱私安全。大量基于真實數(shù)據(jù)集的仿真實驗表明該方案能夠支持高效的任務分配服務。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:27 PM

基于EEMD奇異值熵的局部放電模式識別[測試測量][智能電網(wǎng)]

針對氣體絕緣組合電器（GIS）局部放電故障信號非平穩(wěn)性和放電類型識別準確率低的問題，提出了一種基于集合經(jīng)驗模態(tài)分解（EEMD）奇異值熵的局部放電模式識別算法。首先對局部放電原始信號進行EEMD分解，得到多個固有模態(tài)分量（IMF），根據(jù)均方差、峭度和歐氏距離評價指標選取隱含放電信息居多的最優(yōu)模態(tài)分量進行信號重構；然后對重構信號進行奇異值分解，結合信息熵算法計算出奇異值熵；最后，根據(jù)奇異值熵大小區(qū)分出GIS局部放電的類型。實驗結果表明，通過與傳統(tǒng)的EMD奇異值熵和VMD奇異值熵算法對比，該方法可以有效地通過各自不同區(qū)間的奇異熵值進行識別放電類型。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:25 PM

基于邊緣計算的智能電能表校時方法研究[測試測量][智能電網(wǎng)]

隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能電能表的不斷普及，解決電能表時鐘異常問題、對時鐘超差電能表進行校時已經(jīng)成為電力公司一項越來越重要的工作。對于時鐘偏差超過5分鐘的費控電能表，目前主流做法是通過點對點密文校時的方法來進行矯正，但這種超差電表數(shù)量增多之后，會給主站系統(tǒng)校時工作帶來較大負荷。針對這一問題，借鑒邊緣計算思想，即將整體工作拆分后部分分配至邊緣節(jié)點，分布式完成整體工作，提出了一種基于邊緣計算的批量電能表校時方法，通過主站批量任務下發(fā)、邊緣節(jié)點轉加密等技術，實現(xiàn)對時鐘超差電能表的批量校時，減輕主站系統(tǒng)的業(yè)務壓力，提高主站系統(tǒng)的工作效率。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:24 PM

基于SIP技術的固態(tài)硬盤電路設計[EDA與制造][工業(yè)自動化]

存儲系統(tǒng)小型化、高性能需求與日俱增，為此設計了一款基于SiP技術的固態(tài)硬盤電路，用于驗證存儲系統(tǒng)SiP電路的可行性。該SiP電路內部以SSD控制模塊為核心處理單元，集成了用于數(shù)據(jù)存儲的NAND顆粒、用于固件存儲的SPI Flash以及電源管理等元器件。在搭建的軟硬件平臺上進行底層ATA指令驗證以及與傳統(tǒng)分離式存儲系統(tǒng)的對比性能測試，證明了應用SiP技術的存儲系統(tǒng)具備高性能、小型化、低功耗等諸多優(yōu)勢，為后續(xù)SiP存儲系統(tǒng)的設計和驗證奠定了一定的技術基礎。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:21 PM

一種高效能可重構1 024位大數(shù)乘法器的設計[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

在SM9加密等算法中經(jīng)常使用大數(shù)乘法，為了解決大數(shù)乘法中關鍵電路延遲過高、能耗過大的問題，設計了一種基于流水線的可重構1 024位乘法器。使用64位乘法單元和128位先行進位加法單元，分20個周期流水產(chǎn)生最終結果，緩解了傳統(tǒng)乘法器中加法部分的延時，實現(xiàn)電路復用，有效減小能耗。在SMIC 0.18 μm工藝庫下，關鍵電路延遲2.5 ns，電路面積7.03 mm2 ，能耗576 mW。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:19 PM

基于負載追蹤補償?shù)拇箅娏鱈DO設計[電源技術][工業(yè)自動化]

提出一種有效提升大電流輸出應用的低壓差線性穩(wěn)壓器（LDO）環(huán)路穩(wěn)定性的技術，采用負載追蹤補償方式消除電路輸出端與負載相關的極點對環(huán)路穩(wěn)定性的影響，且在維持環(huán)路低頻增益不變的前提下降低高頻下環(huán)路中節(jié)點阻抗，從而達到同時提升輸出精度和優(yōu)化瞬態(tài)響應性能的目的。采用TSMC 0.18 µm BCD工藝進行仿真驗證，結果表明電路最大輸出電流6 A，在6 A/6 μs的負載突變情況下輸出電壓下沖為36.6 mV，過沖為35.3 mV，穩(wěn)定時間小于56.3 μs。全負載電流范圍內，瞬態(tài)性能大幅提升。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:11 PM

全局通道注意力增強的毫米波圖像目標檢測[人工智能][安防電子]

針對主動毫米波圖像中目標與背景紋理區(qū)分度較低導致隱匿目標漏檢問題，并根據(jù)安檢實時性要求，提出一種基于全局通道注意力增強的主動毫米波圖像目標檢測方法。該方法以YOLOv5s為載體，在坐標注意力位置方向上引入全局通道注意模塊，增強對隱匿目標全局通道信息的關注，從而提升在隱匿目標與背景紋理區(qū)分度較低時的檢測能力；再利用K-means++聚類算法重新生成適合毫米波圖像目標檢測的錨框。實驗結果表明，無論是陣列圖像數(shù)據(jù)集還是線掃圖像數(shù)據(jù)集，該方法增強了對隱匿目標的特征注意，提高了召回率，在滿足安檢實時性的前提下，提升了檢測性能。通過增加少量參數(shù)，在陣列圖像數(shù)據(jù)集上，精度、召回率和mAP@.5達到了92.0%、90.93%和95.32%；在線掃圖像數(shù)據(jù)集上，精度、召回率和mAP@.5達到了94.65%、92.67%和97.73%。平均單張圖像推理時間在兩個數(shù)據(jù)集上均達到1 ms，滿足實時性要求。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:09 PM

Wi-Fi7關鍵技術分析綜述[通信與網(wǎng)絡][物聯(lián)網(wǎng)]

迄今IEEE已經(jīng)制定了下一代Wi-Fi7標準（即802.11be）的主要內容。Wi-Fi7標準作為Wi-Fi技術性能演進的標桿，預計2024年以后支持Wi-Fi7的產(chǎn)品將逐漸成為市場主流。首先概述Wi-Fi7的關鍵技術指標和特征，然后著重介紹與分析多鏈路同傳技術和多資源單位的工作原理以及對Wi-Fi技術帶來的變化或影響，并且闡述了Wi-Fi7物理層的調制方式和帶寬的變化，接著對Wi-Fi7到Wi-Fi8的潛在技術演進進行分析和探討，最后對Wi-Fi技術發(fā)展做總結和展望。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:07 PM

6G關鍵技術及其面臨的挑戰(zhàn)[通信與網(wǎng)絡][5G]

6G及未來的通信系統(tǒng)網(wǎng)絡將滿足一個世界性完全連接的要求，革命性的技術方案預計將推動快速增長的智能設備和服務應用。針對實現(xiàn)6G互聯(lián)互通目標的重大技術應用進行深入的相關主題研究，包括在太赫茲波段與更廣泛的網(wǎng)絡操作實現(xiàn)通信、智能通信環(huán)境、人工智能、網(wǎng)絡自動化、環(huán)境反向散射通信、用立方體衛(wèi)星和無人機實現(xiàn)的衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)、無蜂窩大規(guī)模MIMO通信等，并討論技術應用可能面臨的問題挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:05 PM