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基于信道容量的協(xié)同探測資源聯(lián)合優(yōu)化方法[其他][其他]

針對空間感知中的協(xié)同探測任務(wù)，利用探測信道容量作為優(yōu)化目標，對蜂群算法進行改進并實現(xiàn)對集群軌跡與動力的聯(lián)合優(yōu)化。首先構(gòu)建了多發(fā)多收協(xié)同探測模型，基于信息論的視角，推導出探測模型的信道容量，將其作為優(yōu)化無人集群動力與輻射功率的目標函數(shù)，然后逐個分析并梳理出影響與制約目標函數(shù)的因素，從而明晰了優(yōu)化目標與約束條件。接著針對蜂群算法的不足，改進其搜索策略與參數(shù)優(yōu)化方法。進而構(gòu)建了基于改機蜂群算法的協(xié)同探測動力優(yōu)化流程。最后通過仿真驗證與算法對比，表明本文算法能夠提升無人機集群協(xié)同探測的感知能力。

發(fā)表于：9/19/2022

有源相控陣雷達均衡技術(shù)研究與實現(xiàn)[其他][其他]

對于寬帶有源相控陣雷達，通道失配會影響陣列處理性能，可通過通道均衡技術(shù)進行補償?，F(xiàn)有研究大多以仿真模型為基礎(chǔ)，鮮有實測數(shù)據(jù)為支撐，且均衡評價方法過于單一。構(gòu)建了結(jié)合剩余失配特性、脈壓及波束形成方向圖的綜合評價體系，可更加全面地評價均衡效果。此外，以某機載有源相控陣雷達為平臺，工程實驗了150 MHz寬帶信號的頻域均衡算法，并提出矩形窗加權(quán)均衡算法，仿真及實測數(shù)據(jù)表明該算法對均衡效果有所提升。

發(fā)表于：9/19/2022

一種修正k值的OS-CFAR檢測器[其他][其他]

OS-CFAR(Ordered Statistics)檢測器的k值存在著取值方法不確定的缺陷。考慮到實際工程應(yīng)用中的目標回波信號，在經(jīng)過脈壓匹配濾波器后，輸出是Sa函數(shù)鐘型包絡(luò)，因此在選取k值時，可能會發(fā)生背景雜波估計取在干擾目標的能量單元中，使雜波估計偏大導致目標漏檢。提出一種修正k值方法，在OS-CFAR檢測器選擇k值時將目標回波為擴展目標考慮在內(nèi)，令k的取值更加準確。通過詳細的仿真實驗，發(fā)現(xiàn)了參考滑窗內(nèi)有無干擾目標兩種條件下OS-CFAR檢測器性能隨k值變化的不同規(guī)律，并證明修正k值的OS-CFAR檢測器在多目標環(huán)境中有更好的性能。

發(fā)表于：9/19/2022

是德科技面向移動行業(yè)處理器接口推出全新汽車測試解決方案[測試測量][汽車電子]

是德科技公司(NYSE：KEYS)近日宣布，推出新型汽車串行器/解串器(SerDes)接收機(Rx)合規(guī)性測試解決方案，從而根據(jù)合規(guī)性測試規(guī)范(CTS)的要求驗證移動行業(yè)處理器接口(MIPI)A-PHY 器件。

發(fā)表于：9/17/2022

助力提升芯片質(zhì)量和產(chǎn)量，半導體工藝監(jiān)測中的光譜應(yīng)用[測試測量][工業(yè)自動化]

根據(jù)檢測工藝所處的環(huán)節(jié)，IC集成電路檢測被分為設(shè)計驗證、前道量檢測和后道檢測。前道量測、檢測均會用到光學技術(shù)和電子束技術(shù)，其中光學量測通過分析光的反射、衍射光譜間接進行測量，其優(yōu)點是速度快、分辨率高、非破壞性。后道檢測工藝是芯片生產(chǎn)線的“質(zhì)檢員”，根據(jù)工藝在封裝環(huán)節(jié)的前后順序，后道檢測可以分為CP測試和FT測試。

發(fā)表于：9/16/2022

ADI電磁流量計模擬前端電路方案實測[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

電磁流量計是20世紀50~60年代隨著電子技術(shù)的發(fā)展而興起的新型流量測量儀表，由于其無阻流件等特點，在測量領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。持續(xù)的技術(shù)進步要求不斷提高解決方案的集成度，技術(shù)型授權(quán)代理商Excelpoint世健的工程師Nathan Xiao借助ADI的放大器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器，進行了可實現(xiàn)高分辨率、低噪聲的工業(yè)電磁流量計模擬前端電路的實測。

發(fā)表于：9/15/2022

要上天的RISC-V到底落地了哪些應(yīng)用？躍昉攜合作伙伴秀出案例[EDA與制造][工業(yè)自動化]

中國，深圳——近日，美國國家航空航天局（NASA）宣布基于RISC-V架構(gòu)打造下一代高性能航天計算芯片的消息瞬間出圈，一時將RISC-V再次推向聚光燈下。

發(fā)表于：9/14/2022

汽車CIS專題 | 【ADAS （四）】你知道嗎，汽車“眼”中的紅不是紅[顯示光電][汽車電子]

消費者、政策/法規(guī)、市場三合力，不斷推動ADAS滲透率提升。2022年3月國內(nèi)新車L2級配套量接近41.6萬，滲透率近30%。ADAS成標配，CIS如何升級？豪威集團汽車CIS系列專題ADAS篇將分5期，每期一個硬核知識點，助您詳盡了解ADAS領(lǐng)域應(yīng)用、技術(shù)趨勢與車規(guī)產(chǎn)品。

發(fā)表于：9/8/2022

電動汽車充電的三大設(shè)計注意事項[電源技術(shù)][汽車電子]

用于商業(yè)和住宅用途的典型電動汽車 (EV) 充電站設(shè)計包括電能計量、剩余電流檢測（交流和直流）、隔離安全合規(guī)性、繼電器和接觸器，還具有驅(qū)動功能、雙向通信以及服務(wù)和用戶界面。雖然充電站的目標是高效地將電力傳輸?shù)杰囕v，但實現(xiàn)電力傳輸僅是其最初的功能。

發(fā)表于：9/8/2022

三大趨勢，引領(lǐng) EDA 未來[EDA與制造][工業(yè)自動化]

電子設(shè)計自動化(EDA)行業(yè)的增長勢頭強勁，為半導體和電子系統(tǒng)設(shè)計行業(yè)實現(xiàn)更大的成功做出了重要貢獻。越來越多的系統(tǒng)公司開始自己設(shè)計芯片和電子產(chǎn)品，他們的創(chuàng)新步伐會受到哪些主要 EDA 趨勢的影響?

發(fā)表于：9/1/2022

面向航天任務(wù)的可視化應(yīng)用拓撲建模方法研究[其他][航空航天]

針對新一代航天發(fā)射任務(wù)快速準備、快速裝訂、快速切換以及指揮、保障場景的多元呈現(xiàn)、動態(tài)構(gòu)建的實時性特點，提出了一種可視化應(yīng)用拓撲建模方法。通過制定一套統(tǒng)一的數(shù)據(jù)和邏輯交互接口，設(shè)計了一種用戶自定義場景建模和應(yīng)用軟件自編程方法。該方法將場景元素抽象為數(shù)據(jù)驅(qū)動的邏輯、擬物兩類圖元庫，提供統(tǒng)一架構(gòu)的圖元編輯和處理平臺，能夠自動生成場景配置文件，快速加載到業(yè)務(wù)系統(tǒng)。通過應(yīng)用驗證，基于此方法構(gòu)建的可視化建模方法能夠基于歷史任務(wù)快速構(gòu)建新型號、新任務(wù)場景頁面，既改變了以前只能靜態(tài)或者有限動態(tài)的展示模式，又提高了航天任務(wù)準備效率。

發(fā)表于：9/1/2022

正交約束型SincNet可微分前端及在音頻分類中的應(yīng)用[其他][其他]

在音頻場景分類任務(wù)中，現(xiàn)有端到端模型中特征建模層學習過程存在缺乏約束、學習結(jié)果缺乏直觀解釋以及僅適用于特定的后端分類模型等缺點。因此，以SincNet可微分前端為基礎(chǔ)，引入正交約束提高其求解效率，同時提高所得可微分前端的可解釋性，并使其能提高多種后端網(wǎng)絡(luò)的分類性能。提出的這種新型可微分前端命名為正交約束型SincNet(OrthSincNet)。研究發(fā)現(xiàn)，OrthSincNet卷積核對應(yīng)的頻譜既具有類似于梅爾濾波器的形態(tài)，又可提高分類效果。在UrbanSound8K官方評測數(shù)據(jù)集上的實驗表明，相對于常用的梅爾頻譜前端，OrthSincNet改進了6種后端分類網(wǎng)絡(luò)的性能，分類準確率平均提高了2.2%。

發(fā)表于：9/1/2022

自由演化量子態(tài)的一種在線估計算法[其他][其他]

目前，對量子狀態(tài)估計的算法大都采用離線批處理的方式進行，但離線量子態(tài)估計的方法對演化的量子系統(tǒng)難以實時估計。為了解決這一問題，提出一種在線優(yōu)化算法，用于從具有測量隨機噪聲的量子系統(tǒng)中，通過連續(xù)弱測量估計該自由演化量子系統(tǒng)的狀態(tài)密度。該算法基于在線鄰近梯度法和交替方向乘子法提出，通過1、2、3和4位量子系統(tǒng)的仿真實驗，驗證了該算法計算高效，對測量隨機噪聲具有更高的魯棒性。

發(fā)表于：9/1/2022

基于t分布變異的改進麻雀搜索算法[其他][其他]

針對麻雀搜索算法收斂速度慢、難以跳出局部最優(yōu)等問題，提出一種基于t分布變異的改進麻雀搜索算法。在更新麻雀種群加入者位置后，引入自適應(yīng)t分布變異，對加入者位置產(chǎn)生擾動，避免陷入局部最優(yōu)，增強算法性能；通過比較灰狼優(yōu)化算法、飛蛾火焰優(yōu)化算法和原始麻雀搜索算法，在6個基準函數(shù)上進行仿真實驗。實驗結(jié)果和Wilcoxon符號秩檢驗結(jié)果都表明所提出的改進麻雀搜索算法的收斂精度與速度均優(yōu)于其他算法，達到提高算法收斂速度，增強算法跳出局部極值能力的效果。

發(fā)表于：9/1/2022

基于PSO優(yōu)化Bi-LSTM的交通流量預測[其他][其他]

針對城市交通流量強隨機性的問題，為克服非線性和時變特點的影響，提出了基于粒子群（PSO）優(yōu)化雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（Bi-LSTM）的交通流量預測模型，達到城市交通流量高精度預測效果。首先，建立基于Bi-LSTM的交通流量短期預測模型；其次，采用粒子群PSO算法對Bi-LSTM模型的超參數(shù)進行尋優(yōu)，提升預測模型的泛化性。通過對比實驗分析，驗證了該交通流量預測模型具有更優(yōu)的性能。

發(fā)表于：9/1/2022