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單頻段體表/體外雙模式可穿戴天線設(shè)計*

單頻段體表/體外雙模式可穿戴天線設(shè)計*[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了一款5.5 GHz頻段基于超表面的寬帶方向圖分集天線,可應用于單頻段體表/體外雙通信模式。通過對超表面天線進行特征模分析,選擇合適的定向和全向特征模式,修正超表面結(jié)構(gòu),抑制高次模,設(shè)計合適的饋電結(jié)構(gòu)將其激勵出來。最后仿真和測試的結(jié)果表明,端口1具有全向輻射特性,可用于體表通信模式;端口2具有定向輻射特性,可用于體外通信模式。天線兩種模式的工作帶寬為23.6%(4.98 GHz~6.25 GHz),帶內(nèi)隔離度高于30 dB。

發(fā)表于:2023/9/22 15:50:08

一種用于FOD檢測系統(tǒng)的V波段波導縫隙陣列天線

一種用于FOD檢測系統(tǒng)的V波段波導縫隙陣列天線[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

提出了一種適用于跑道異物(Foreign Object Debris, FOD)檢測系統(tǒng)的V波段波導縫隙陣列天線。所提出的陣列天線工作頻帶為74~79 GHz,陣面包含2 048個單元。天線采用多模波導縫隙陣列天線形式,并設(shè)計了波導功分網(wǎng)絡(luò),具有高增益、低剖面等優(yōu)良特點。天線整體結(jié)構(gòu)厚度10 mm以內(nèi),輻射效率50%以上。天線的實測結(jié)果表明,理論結(jié)果和測試結(jié)果吻合,具有較高的工程實用性。

發(fā)表于:2023/9/22 15:33:04

一種一分八微帶扇形功分器的設(shè)計與實現(xiàn)

一種一分八微帶扇形功分器的設(shè)計與實現(xiàn)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對毫米波大功率雷達導引頭接收機易燒毀的難題,設(shè)計了一種工作在Ka頻段的毫米波微帶一分八扇形功分器,用于毫米波接收前端來實現(xiàn)抗燒毀和低噪聲的功能。該功分器結(jié)構(gòu)緊湊,具有小型化、低插損、相位一致性好的優(yōu)點。將該功分器、超低噪聲低噪放、限幅器和與之對應的八路合成器整體應用于接收前端,突破了毫米波大功率導引頭的發(fā)展瓶頸,具有廣闊的應用前景。

發(fā)表于:2023/9/22 15:24:12

一種L/C雙頻段盤錐和微帶陣列的天線綜合設(shè)計

一種L/C雙頻段盤錐和微帶陣列的天線綜合設(shè)計[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了一種工作于L、C頻段的復合天線,天線采用盤錐天線和微帶陣列疊層復合設(shè)計。盤錐天線通過加載金屬短路柱實現(xiàn)小型化和寬頻化,在0.95~1.6 GHz輻射水平全向電磁波;微帶天線采用2×2小型化陣列,在4.25~4.35 GHz實現(xiàn)高增益定向電磁波輻射。該復合天線內(nèi)嵌安裝于金屬腔體內(nèi),腔體直徑為200 mm,高度為26.5 mm,易與蒙皮共形,能夠同時滿足L頻段多種數(shù)據(jù)鏈功能和C頻段無線電測高功能需求,可廣泛應用于航空航天領(lǐng)域。

發(fā)表于:2023/9/22 15:16:18

基于PG網(wǎng)絡(luò)的全流程優(yōu)化在高性能CPU內(nèi)核中的應用

基于PG網(wǎng)絡(luò)的全流程優(yōu)化在高性能CPU內(nèi)核中的應用[電子元件][工業(yè)自動化]

隨著高性能計算芯片的集成度不斷提高以及工藝的進步, 金屬連線的寬度越來越窄,芯片電源網(wǎng)絡(luò)上電阻增加和高密度的邏輯門單元同時有邏輯翻轉(zhuǎn)動作時會在電源網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生電壓降(IR Drop),導致芯片產(chǎn)生時序問題,甚至可能發(fā)生邏輯門的功能故障。

發(fā)表于:2023/8/29 13:25:00

一種基于Mesh網(wǎng)絡(luò)的混合AOA/RSSI協(xié)作定位算法

一種基于Mesh網(wǎng)絡(luò)的混合AOA/RSSI協(xié)作定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)到達角度(Angle-Of-Arrival, AOA)/接受信號強度指示(Received Signal Strength Indicator, RSSI)混合定位往往需要多個錨節(jié)點布設(shè)陣列天線以實現(xiàn)高精度定位,為解決在錨節(jié)點資源受限下精度較低的問題,提出了一種基于Mesh網(wǎng)絡(luò)的混合AOA/RSSI協(xié)作定位方法。僅有中心主錨節(jié)點提供AOA角度的情況下,采取最小二乘法對聯(lián)合真實和虛擬錨節(jié)點所對應角度和距離信息進行初步定位;利用未知節(jié)點之間的協(xié)作通信和測距信息,位置估計問題被轉(zhuǎn)換為無約束非線性優(yōu)化問題,給予短距離鏈路更高權(quán)重,通過迭代求解最終實現(xiàn)協(xié)作定位。仿真結(jié)果表明,所提算法在錨節(jié)點資源受限情況下有效地提升了定位精度。

發(fā)表于:2023/8/25 16:49:34

基于區(qū)塊鏈的分布式標識密碼管理*

基于區(qū)塊鏈的分布式標識密碼管理*[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

基于標識的密碼算法(如SM9等),需要可信第三方密鑰生成中心KGC為用戶生成標識私鑰,存在密鑰托管、單點故障的風險和問題。提出了一種分布式標識密碼管理方案,多個參與方分別產(chǎn)生部分標識私鑰發(fā)送給用戶,用戶本地運算產(chǎn)生標識私鑰,避免了密鑰托管的問題;同時身份標識狀態(tài)等數(shù)據(jù)可信上鏈,可以去中心化查詢用戶身份標識及有效性,解決了KGC單點失效及信任的問題,提高了系統(tǒng)可用性和安全性。經(jīng)分析表明,方案在運行效率和帶寬要求方面均具有明顯優(yōu)勢。

發(fā)表于:2023/8/25 16:46:35

基于改進Stacking集成分類算法的用戶用電信息異常識別

基于改進Stacking集成分類算法的用戶用電信息異常識別[人工智能][智能電網(wǎng)]

隨著電力用戶信息采集系統(tǒng)的發(fā)展,更豐富的用戶用電信息被用于用戶用電信息異常的識別?;贔DI攻擊進行虛假數(shù)據(jù)注入,構(gòu)造用戶用電信息異常數(shù)據(jù)集,并提出了一種基于召回率的改進Stacking集成分類算法。該算法采用K-近鄰算法(k-Nearest Neighbors,KNN)、隨機森林模型(Random Forests,RF)、支持向量機(Support Vector Machine,SVM)以及梯度決策樹(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作為Stacking結(jié)構(gòu)的基分類模型;采用邏輯回歸(Logistic Regression,LR)作為Stacking結(jié)構(gòu)的元分類模型。并基于召回率為基分類模型的輸出結(jié)果進行權(quán)值賦值,從而作為元分類模型的輸入數(shù)據(jù)集。通過實驗驗證,所提的基于召回率的改進Stacking集成分類算法相比于傳統(tǒng)Stacking集成分類算法擁有更高效的分類性能。

發(fā)表于:2023/8/25 16:43:30

多核專用指令處理器集成開發(fā)環(huán)境設(shè)計

多核專用指令處理器集成開發(fā)環(huán)境設(shè)計[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

該集成開發(fā)環(huán)境面向一款多核密碼專用指令協(xié)處理器而設(shè)計,包含指令集模擬器、匯編器、調(diào)試器等功能模塊,支持基于匯編語言的軟件調(diào)試,支持密碼算法性能評估。根據(jù)實現(xiàn)密碼算法的特點,該集成開發(fā)環(huán)境中的密碼處理引擎模擬器采用了運算指令提前譯碼的方式,以提高模擬器的性能。在此基礎(chǔ)上,為了程序調(diào)試和算法性能評估的需要,采用不同的模擬策略,分別設(shè)計了指令級同步模擬器和共享數(shù)據(jù)級同步模擬器。經(jīng)測試,該集成開發(fā)環(huán)境在進行算法評估時,模擬指令的速度達到了4.83 MIPS,性能評估結(jié)果與硬件仿真一致。

發(fā)表于:2023/8/25 16:40:25

萬兆鏈路聚合式多路高清視頻傳輸技術(shù)研究及應用*

萬兆鏈路聚合式多路高清視頻傳輸技術(shù)研究及應用*[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了滿足目前攝像機看得清、看得遠、看得實時、成本低等需求,結(jié)合高清模擬視頻的發(fā)展現(xiàn)狀,針對基于光纖通信技術(shù)的多路高清模擬視頻超遠距離傳輸存在成本高、傳輸速率慢、實時性差等主要問題,分析多路大帶寬高清模擬視頻如何在一條光纜傳輸?shù)年P(guān)鍵技術(shù),提出了基于萬兆鏈路聚合的模擬視頻遠距離傳輸?shù)慕M網(wǎng)解決方案。該方案可以幫助同軸模擬高清視頻解決遠距離超高成本傳輸問題,為模擬監(jiān)控整體解決方案提供了必不可缺的組成部分,具有引領(lǐng)作用。

發(fā)表于:2023/8/25 16:37:17

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