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一種融合多維信息的電力物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備指紋識別技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

針對電力物聯(lián)網(wǎng)無算力設(shè)備面臨的惡意篡改、非法接入等安全問題，以及現(xiàn)有設(shè)備指紋技術(shù)在復雜環(huán)境下適應性不足，提出一種融合多維信息的設(shè)備指紋識別技術(shù)，提升設(shè)備識別安全性與準確性。方法上，融合硬件標識、通信協(xié)議特征及運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過自適應哈希編碼、注意力增強編碼、窗口算法等構(gòu)建動態(tài)指紋模型，并與主流算法對比驗證。研究結(jié)果表明，該技術(shù)在正常及異常網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和電力運行狀態(tài)下，準確率、召回率和F1值均較高，適配無算力設(shè)備，且能適應一定程度的環(huán)境變化。該技術(shù)為電力物聯(lián)網(wǎng)無算力設(shè)備的精準識別和安全管理提供了有效方案，未來可結(jié)合新技術(shù)進一步優(yōu)化，以適應更多新場景。

發(fā)表于：2025/10/14 16:55:00

芯片搭載試驗數(shù)據(jù)存儲與傳輸系統(tǒng)設(shè)計[模擬設(shè)計][航空航天]

航天級芯片搭載試驗過程中會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，為了實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的存儲、管理與傳輸，并且適應嵌入式設(shè)備內(nèi)存資源少等特點，設(shè)計了采用SD卡和UDP的數(shù)據(jù)存儲與傳輸系統(tǒng)。首先，設(shè)計了數(shù)據(jù)存儲與傳輸系統(tǒng)架構(gòu)，主控芯片通過SPI總線與SD卡通信，并通過UDP與搭載芯片和上位機通信。然后，介紹了SD卡和文件系統(tǒng)的選型和軟件設(shè)計。接下來，基于LwIP進行了數(shù)據(jù)傳輸部分的軟件設(shè)計。最后，通過實驗驗證了該數(shù)據(jù)存儲傳輸系統(tǒng)的有效性，并測試得到該系統(tǒng)的傳輸速率可達4.5 Mb/s且內(nèi)存占用僅為57 KB，滿足了芯片搭載試驗過程中對數(shù)據(jù)存儲與傳輸?shù)男枨?，且相比于傳統(tǒng)的存儲與傳輸方式，該方法大大提高了傳輸速率，降低了內(nèi)存占用。

發(fā)表于：2025/9/17 16:35:06

航天發(fā)射任務場景快速構(gòu)建方法研究[模擬設(shè)計][航空航天]

隨著航天任務復雜性的不斷提升，傳統(tǒng)指揮顯示系統(tǒng)的軟件設(shè)計難以滿足高密度、多任務的需求。提出了一種基于建模的航天發(fā)射任務場景快速構(gòu)建方法，通過標準化任務分解與場景模板設(shè)計，實現(xiàn)系統(tǒng)功能組件的提取與復用。以元模型為核心，結(jié)合層次化建模的思想，構(gòu)建標準化的建模框架，將復雜任務需求分解為標準化場景模塊，并識別任務間的依賴關(guān)系?；谀K化設(shè)計原則，構(gòu)建場景模板庫，實現(xiàn)場景的復用和動態(tài)組合。實驗結(jié)果表明，該方法顯著提升了任務場景構(gòu)建效率，模板復用率達到85%~90%，配置時間節(jié)省率達83%，有效提升了任務建模與場景配置的整體性能。

發(fā)表于：2025/9/17 16:26:03

利用STK和MATLAB互聯(lián)實現(xiàn)低傾角衛(wèi)星軌道優(yōu)化設(shè)計[模擬設(shè)計][航空航天]

提出針對特定緯度區(qū)域目標的低傾角衛(wèi)星軌道設(shè)計方法。首先，分析了低傾角衛(wèi)星軌道的特點；然后，以衛(wèi)星一個回歸周期內(nèi)覆蓋時間最長為性能指標，構(gòu)建了衛(wèi)星軌道設(shè)計的優(yōu)化模型；最后，在利用STK和MATLAB互聯(lián)的基礎(chǔ)上，充分利用STK的覆蓋分析能力和MATLAB的遺傳算法工具箱，優(yōu)化設(shè)計出符合模型需求的最優(yōu)解。所提方法實現(xiàn)了軟件的優(yōu)勢組合，簡單且易于實現(xiàn)，具有較高的求解效率，為衛(wèi)星軌道設(shè)計提供了新的思路和途徑。

發(fā)表于：2025/9/17 16:16:03

氣象衛(wèi)星掩星探測載荷智能自動化測試系統(tǒng)研究[測試測量][航空航天]

為提高氣象衛(wèi)星掩星探測載荷的生產(chǎn)測試效率，解放生產(chǎn)力、釋放設(shè)備資源，提出了一種智能自動化測試系統(tǒng)。具體介紹了掩星探測載荷搭載的衛(wèi)星模擬系統(tǒng)原理及其測試的基本流程，詳細闡述了智能自動化測試系統(tǒng)方案及實現(xiàn)方式。系統(tǒng)軟件的核心架構(gòu)實現(xiàn)了從傳統(tǒng)的TestStand和LabVIEW架構(gòu)向Python技術(shù)棧的遷移，可以實現(xiàn)智能接口適配、智能測試規(guī)劃、智能故障檢測并自動生成測試報告，支撐掩星探測載荷研發(fā)-測試-交付全流程測試。研究氣象衛(wèi)星掩星探測載荷智能自動化測試技術(shù)可打通氣象衛(wèi)星掩星探測載荷自動化測試標準流程，推動掩星探測載荷技術(shù)發(fā)展，助力氣象觀測技術(shù)提升及應用。

發(fā)表于：2025/9/17 15:57:03

基于FPGA的梳狀譜通信干擾信號設(shè)計與研究[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了有效測試通信電臺的實際抗干擾性能，提出了一種基于FPGA的高斯白噪聲梳狀譜干擾信號設(shè)計方案，相比傳統(tǒng)隨機相位調(diào)頻梳狀譜干擾，在對抗寬帶通信系統(tǒng)時干擾效果更強。該方案以FPGA為核心，通過改進Ziggurat算法和DDS技術(shù)實現(xiàn)梳狀譜干擾信號的生成，在滿足高速、高性能的同時，具有較強的靈活性。并通過DA芯片輸出，實現(xiàn)了3~11個梳狀譜信號的生成。實驗結(jié)果表明：生成的梳狀譜干擾信號頻率控制誤差小于0.001%，干擾效果量化一個指標。

發(fā)表于：2025/9/17 15:26:00

基于手勢識別的視力檢測系統(tǒng)設(shè)計[模擬設(shè)計][醫(yī)療電子]

在手勢識別與人機交互成為當下熱點的背景下，為解決傳統(tǒng)視力檢測過程煩瑣、效率低的問題，提出基于手勢識別的視力檢測系統(tǒng)設(shè)計。該系統(tǒng)以STM32單片機作為核心控制，通過激光測距模塊、手勢識別模塊以及視力表顯示模塊等實現(xiàn)智能化、自助式視力檢測。系統(tǒng)通過TFT LCD顯示屏顯示視標，在測距達到標準范圍后，以手勢識別傳感器識別被測者的手勢動作，通過微處理器采集、對比、判斷后，以單視標判斷準則及二分法檢索策略，完成視力等級顯示。通過實驗驗證了系統(tǒng)的可行性，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對四種手勢的正確識別且視力檢測時的平均準確識別率達到82%，具有良好的準確性和高效性。

發(fā)表于：2025/9/17 15:15:02

多通道大功率氮化鎵T/R組件模塊散熱技術(shù)研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

總結(jié)了多通道大功率T/R組件散熱設(shè)計中面臨的問題和挑戰(zhàn)，分析了各種散熱方案的散熱能力。微通道和歧管微通道散熱技術(shù)在高熱流密度散熱場景得到廣泛關(guān)注，成為大功率、高熱流密度集成電路一種有效散熱手段，同時多通道的流量分配是影響溫度均勻性的重要因素。應用上述技術(shù)，提出一種應用于多通道T/R組件模塊散熱方案的設(shè)計方法并應用在具體散熱方案設(shè)計中，采用計算流體動力學方法對各種方案分析比較和評價，嵌入載臺的歧管微通道及并聯(lián)分流方案，可有效解決局部功率密度大于500 W/cm2的多通道T/R組件冷卻問題，熱阻和通道間溫度均勻度小于2℃。

發(fā)表于：2025/9/17 14:44:02

基于信號置信度的礦井定位方法研究[模擬設(shè)計][安防電子]

針對煤礦井下狹窄縱深的巷道環(huán)境，無線信號極易反射導致定位精度差甚至定位失敗的問題，提出了一種利用UWB信號置信度，結(jié)合定位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、TOF測距和Kalman濾波的組合定位方法。首先利用標識卡與基站間的UWB信息及標識卡真實距離，離線訓練定位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其次在實時測距時提出UWB信號置信度判別方法，參與TOF定位計算，最后再通過Kalman濾波進一步提升定位精度。結(jié)果表明：該方法能夠在煤礦井下顯著降低由于信號反射所導致的定位精度差問題，混合定位精度小于10 cm，具有速度快、穩(wěn)定性高等優(yōu)點。

發(fā)表于：2025/9/17 14:29:02

基于LSTM模型的智能服務治理方案研究與實踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為解決航空公司網(wǎng)站在訪問量大幅波動時容易導致系統(tǒng)異常、難以快速進行治理的問題，以Spring Cloud微服務治理框架為基礎(chǔ)，融入長短期記憶（LSTM）模型對系統(tǒng)指標進行分析與預測，結(jié)合云原生架構(gòu)，提出了一種基于LSTM模型的智能服務治理方案。利用LSTM對歷史指標數(shù)據(jù)進行訓練并輸出預測模型，實現(xiàn)對于指標的趨勢預測；結(jié)合云原生基礎(chǔ)設(shè)施，生成基于預測結(jié)果的主動式水平容器組自動伸縮器，實現(xiàn)資源預伸縮；根據(jù)指標預測結(jié)果與變化趨勢自動下發(fā)與回收治理策略，實現(xiàn)智能化的流量治理。實踐表明，該方案能根據(jù)模型預測結(jié)果提前做好資源擴縮容與服務治理，有效規(guī)避系統(tǒng)風險。

發(fā)表于：2025/9/17 14:17:01