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W頻段波導(dǎo)氣密結(jié)構(gòu)的功率合成放大器設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

針對3 mm頻段功率合成的需要，設(shè)計了一種波導(dǎo)氣密結(jié)構(gòu)的4合1放大器，用來實現(xiàn)W頻段瓦級的氣密功率合成輸出。本設(shè)計引入硅基結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了W頻段組件的氣密，解決了傳統(tǒng)3 mm頻段波導(dǎo)組件難以氣密的難題。本設(shè)計基于波導(dǎo)合路原理，運用高頻結(jié)構(gòu)仿真軟件對氣密波導(dǎo)合路結(jié)構(gòu)進行了建模與仿真。通過對比模型的仿真結(jié)果與樣機實測數(shù)據(jù)，表明該W頻段波導(dǎo)氣密功率合成放大器的指標(biāo)可滿足設(shè)計要求。

發(fā)表于：7/11/2023 3:05:11 PM

S頻段500 W高穩(wěn)相固態(tài)功放設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

介紹了一種S頻段500 W高穩(wěn)相固態(tài)功放的工程實現(xiàn)。根據(jù)實際工程需求，采用4片功率芯片進行大功率合成，在2 025 MHz~2 120 MHz頻率范圍內(nèi)實現(xiàn)輸出功率大于600 W的固態(tài)功率放大器。采用了低附加相移電路設(shè)計、微波板材模塊化設(shè)計、功率回退等措施，實現(xiàn)了在0℃~30℃的環(huán)境溫度條件下，輸出功率在1 W~500 W功率范圍內(nèi)，功放輸出端相位變化小于11.5°，滿足了厘米級擴頻測控系統(tǒng)對S頻段固態(tài)功放的工程技術(shù)要求。

發(fā)表于：7/11/2023 2:32:09 PM

基于渦旋電磁波的大容量傳輸天饋設(shè)計[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

渦旋電磁波不同軌道角動量（OAM）模態(tài)的正交性可以作為新的信息復(fù)用維度進一步提升系統(tǒng)通信容量。設(shè)計了一種基于雙環(huán)圓形陣列的渦旋電磁天饋系統(tǒng)，可同時產(chǎn)生±1、±2四模態(tài)渦旋電磁信號。暗室測試及系統(tǒng)聯(lián)試結(jié)果表明，設(shè)計的天饋系統(tǒng)模態(tài)間隔離度好，可完成4路同頻BPSK數(shù)傳信號的同時傳輸且無誤碼，實現(xiàn)了系統(tǒng)通信容量的提升。

發(fā)表于：7/11/2023 2:19:25 PM

基于隨機森林的命令混淆繞過檢測研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

運維安全管理設(shè)備中的“命令過濾”功能只能過濾黑名單中的惡意代碼，而無法有效識別并阻止使用特殊方法繞過該功能的行為。針對這一問題，提出了一種基于隨機森林的算法，可以準(zhǔn)確識別含有惡意代碼的命令執(zhí)行語句。首先，介紹了四種命令混淆繞過方法，它們用來規(guī)避黑名單中的關(guān)鍵詞并進行命令執(zhí)行。然后，為了解決這些風(fēng)險，在模型的特征選擇階段將命令混淆代碼納入考慮范圍，利用多種特征對模型進行訓(xùn)練并調(diào)整特征權(quán)重，以提高模型檢測中對使用命令混淆攻擊的識別率和準(zhǔn)確度。實驗結(jié)果表明，該方法能夠及時識別并應(yīng)對命令混淆攻擊，從而更好地保證服務(wù)器安全運行。

發(fā)表于：6/28/2023 2:55:18 PM

基于EMD和ELM相結(jié)合的門診量預(yù)測模型研究[其他][醫(yī)療電子]

針對門診量波動幅度較大的時間序列預(yù)測問題，先采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)將非線性較強的原始數(shù)據(jù)進行分解，然后通過極限學(xué)習(xí)機(ELM)將分解后的各個序列分量進行建模，最后將各個分量的預(yù)測值相加得出最終結(jié)果。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ELM兩個單一模型與EMDELM組合模型進行對比驗證，實驗結(jié)果表明組合模型的精準(zhǔn)度明顯好于兩個單一模型。

發(fā)表于：6/21/2023 4:33:10 PM

基于粒子群優(yōu)化的北斗多星定位方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)是我國自主建設(shè)運行的衛(wèi)星系統(tǒng)，向全球用戶提供高精度定位服務(wù)是其重要功能之一。為提高北斗系統(tǒng)的定位精度，一類可行的方法是偽距定位算法。針對常見的偽距算法存在依賴模型、計算復(fù)雜等問題，提出一種基于粒子群優(yōu)化的北斗衛(wèi)星定位方法。首先篩選出大氣折射誤差大、對定位貢獻小的冗余衛(wèi)星，由此獲取多顆可利用的北斗衛(wèi)星；在此基礎(chǔ)上，研究粒子群的初始群體和適應(yīng)度函數(shù)，通過粒子群算法得到優(yōu)化后的接收機位置。實驗結(jié)果表明，該方法可以快速搜索出優(yōu)化的位置；與常用的最大四面體法解算出的接收機位置相比較，定位精度可提高大約1.5 m。

發(fā)表于：6/21/2023 4:26:00 PM

基于SVM的跨湍流信道OOK調(diào)制光通信信號判決[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

自由空間光在提供快速穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸、抵御外界干擾以及極強的安全保障等方面都表現(xiàn)出色。激光在大氣信道的傳輸過程中，通信性能普遍會受到大氣狀況的影響，大氣湍流引起的光強閃爍效應(yīng)將導(dǎo)致系統(tǒng)鏈路性能惡化。研究了弱大氣湍流信道下自由空間光通信中通斷鍵調(diào)制信號的判決方法，首先依據(jù)對數(shù)正態(tài)模型對真實弱湍流信道進行數(shù)值仿真，然后針對實際使用場景下信道條件未知、模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實際情形不匹配等難點，使用數(shù)據(jù)增廣方法訓(xùn)練提升支持向量機模型的判決效果，進而提高跨湍流信道的判決能力。實驗結(jié)果初步驗證了數(shù)據(jù)增廣方法會提高信道不匹配情況下的支持向量機判決模型的效果。

發(fā)表于：6/21/2023 4:19:36 PM

基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的小樣本圖像數(shù)據(jù)增強技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）的圖像數(shù)據(jù)增強方法在近年來展現(xiàn)出了巨大的潛力。然而生成高分辨率、高保真圖像通常需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這和缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀背道而馳。為解決這一問題，提出了一種能夠在小樣本、高分辨率圖像數(shù)據(jù)集上穩(wěn)定訓(xùn)練的條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型,并且將該模型用于數(shù)據(jù)增強。實驗結(jié)果表明，在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上，該模型與當(dāng)前最新模型相比能夠生成更加逼真的圖像并取得了最低的FID值；在圖像分類任務(wù)中使用其進行數(shù)據(jù)增強能夠有效緩解分類器的過擬合問題。

發(fā)表于：6/21/2023 4:11:28 PM

基于TsFresh-Stacking的毫米波雷達人體跌倒檢測方法[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對雷達頻譜圖空間信息較少，且通過單一機器學(xué)習(xí)算法進行毫米波雷達人體跌倒行為識別精度低、穩(wěn)定性差的問題，使用人體空間雷達點云時序數(shù)據(jù)，提出了融合TsFresh特征提取和Stacking堆疊集成學(xué)習(xí)的跌倒識別方法。首先，采用TIIWR6843毫米波雷達采集人體動作對應(yīng)的人體運動跟蹤時序數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含不同年齡、身高、體重信息、跌倒方式的數(shù)據(jù)集。其次，結(jié)合TsFresh時序特征提取工具和基于隨機森林模型的特征重要性提取人體跌倒關(guān)鍵時序特征。最后，提出了融合隨機森林、支持向量機、K最鄰近算法、XGBoost和CatBoost 5種單元機器學(xué)習(xí)模型的Stacking堆疊式集成學(xué)習(xí)方法。結(jié)果表明，與典型單一機器學(xué)習(xí)算法相比，Stacking集成學(xué)習(xí)算法具有明顯的性能提升，能夠有效提升人體跌倒行為識別準(zhǔn)確性和泛化性。

發(fā)表于：6/21/2023 4:05:00 PM

IAST在金融業(yè)DevOps中的融合應(yīng)用探索[其他][信息安全]

DevOps模式的應(yīng)用強化了金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中支撐業(yè)務(wù)高速發(fā)展的能力，解決該模式下引申出的各類安全風(fēng)險問題已成為行業(yè)共識。針對傳統(tǒng)安全模式工具及能力和DevOps割裂使得安全賦能受限無法發(fā)揮其最大效力的問題，提出從模式架構(gòu)和流程出發(fā)，以IAST為契機探索將整體安全能力運用其中的方式，構(gòu)建安全能力一體化的解決思路，試驗結(jié)果表明新的融合模式能夠幫助提升開發(fā)安全能力，達到安全左移目標(biāo)，體現(xiàn)安全整體能力價值，實現(xiàn)通過融入DevOps貼近業(yè)務(wù)的目標(biāo)。

發(fā)表于：6/21/2023 3:31:00 PM