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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?zāi)B(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(gòu)；然后對重構(gòu)信號進行奇異值分解，結(jié)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(jié)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：2024/3/20 13:02:25

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(wù)下發(fā)、邊緣節(jié)點轉(zhuǎn)加密等技術(shù)，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(wù)壓力，提高主站系統(tǒng)的工作效率。

發(fā)表于：2024/3/20 13:02:24

基于SIP技術(shù)的固態(tài)硬盤電路設(shè)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(shè)計了一款基于SiP技術(shù)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(nèi)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(yīng)用SiP技術(shù)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(shè)計和驗證奠定了一定的技術(shù)基礎(chǔ)。

發(fā)表于：2024/3/20 13:02:21

一種高效能可重構(gòu)1 024位大數(shù)乘法器的設(shè)計[嵌入式技術(shù)][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(guān)鍵電路延遲過高、能耗過大的問題，設(shè)計了一種基于流水線的可重構(gòu)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(jié)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(guān)鍵電路延遲2.5 ns，電路面積7.03 mm2 ，能耗576 mW。

發(fā)表于：2024/3/20 13:02:19

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

提出一種有效提升大電流輸出應(yīng)用的低壓差線性穩(wěn)壓器（LDO）環(huán)路穩(wěn)定性的技術(shù)，采用負載追蹤補償方式消除電路輸出端與負載相關(guān)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(yīng)性能的目的。采用TSMC 0.18 µm BCD工藝進行仿真驗證，結(jié)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(nèi)，瞬態(tài)性能大幅提升。

發(fā)表于：2024/3/20 13:02:11

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(guān)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(jié)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：2024/3/20 13:02:09

Wi-Fi7關(guān)鍵技術(shù)分析綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][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(nèi)容。Wi-Fi7標準作為Wi-Fi技術(shù)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(guān)鍵技術(shù)指標和特征，然后著重介紹與分析多鏈路同傳技術(shù)和多資源單位的工作原理以及對Wi-Fi技術(shù)帶來的變化或影響，并且闡述了Wi-Fi7物理層的調(diào)制方式和帶寬的變化，接著對Wi-Fi7到Wi-Fi8的潛在技術(shù)演進進行分析和探討，最后對Wi-Fi技術(shù)發(fā)展做總結(jié)和展望。

發(fā)表于：2024/3/20 13:02:07

6G關(guān)鍵技術(shù)及其面臨的挑戰(zhàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

6G及未來的通信系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)將滿足一個世界性完全連接的要求，革命性的技術(shù)方案預計將推動快速增長的智能設(shè)備和服務(wù)應(yīng)用。針對實現(xiàn)6G互聯(lián)互通目標的重大技術(shù)應(yīng)用進行深入的相關(guān)主題研究，包括在太赫茲波段與更廣泛的網(wǎng)絡(luò)操作實現(xiàn)通信、智能通信環(huán)境、人工智能、網(wǎng)絡(luò)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(shù)應(yīng)用可能面臨的問題挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：2024/3/20 13:02:05

基于5G網(wǎng)絡(luò)的RedCap部署方案研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

RedCap作為輕量化的5G技術(shù)，是5G Rel-17 版本定義的新終端類型，可有效兼顧行業(yè)對于技術(shù)性能和部署成本的并存需求。一般認為，這種輕量級5G技術(shù)的核心價值在于與5G NR網(wǎng)絡(luò)優(yōu)異特性的融合，即如何基于運營商已部署的5G無線網(wǎng)引入RedCap是其中的關(guān)鍵問題。結(jié)合運營商無線網(wǎng)現(xiàn)狀，通過分析RedCap與無線網(wǎng)絡(luò)側(cè)相關(guān)的功能特性，提出引入RedCap后的無線網(wǎng)組網(wǎng)部署方案，包括無線網(wǎng)升級方案、參數(shù)配置方案以及信令開銷策略等，可為國內(nèi)各運營商在方案制定及工程實施上提供參考。

發(fā)表于：2024/3/20 13:02:03

Flash陣列無效塊管理[EDA與制造][航空航天]

Flash陣列在當今數(shù)據(jù)存儲領(lǐng)域占據(jù)著重要地位，提高Flash陣列可靠性的關(guān)鍵在于提出合理的壞塊管理方法。針對固有壞塊，提出基于整合塊的壞塊管理方法和基于EEPROM查找表的壞塊管理方法。對于在使用過程中出現(xiàn)的突發(fā)壞塊，提出基于頁跳過和頁替換的突發(fā)壞塊管理方法。經(jīng)過實驗分析表明壞塊管理方法提高了NAND Flash數(shù)據(jù)存儲的可靠性，在保證存儲速度的情況下對NAND Flash存儲空間得到最大化利用。

發(fā)表于：2024/3/20 13:02:00