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基于開關(guān)多模式的Doherty射頻功率放大器設(shè)計[微波|射頻][其他]

在工作頻率為2.4 GHz的背景下，基于所設(shè)計的Doherty功率放大器，設(shè)計了一種改進的多模開關(guān)控制和包絡(luò)跟蹤調(diào)制的Doherty功率放大器。設(shè)計中使用的電子管是Renesas的GaAs晶體管NE6510179A。設(shè)計的Doherty峰值輸出(32.0 dBm)時功率附加效率達到27.2%，回退6 dB時的功率附加效率為27.0%。在與搭建的包絡(luò)跟蹤模型級聯(lián)改進后，新結(jié)構(gòu)對低輸出功率的功率附加效率有一定程度的改善，在中高輸出功率部分的線性度有較大的改善。

發(fā)表于：7/1/2022

基于功放、功分技術(shù)的微波信號源擴展方法研究[微波|射頻][工業(yè)自動化]

量子超導(dǎo)計算芯片的測試需要幾十甚至上百路高頻微波信號輸入，普通微波信號源一般只有1～2個通道，遠遠不能滿足測試需求；若集成多個信號源以擴展信號通道，不但體積龐大，成本昂貴，信號源的同步控制也是一個難題。針對上述問題，基于功放及功分技術(shù)，提出了對微波信號源的一路輸出進行等功率擴展的方法，設(shè)計了集成了衰減器、功放和功分模塊的信號源等幅擴展裝置。利用微波信號源、頻譜儀、網(wǎng)分等測量儀器搭建實驗平臺，對所設(shè)計信號源擴展裝置的性能開展實驗研究，同時驗證基于功放、功分技術(shù)的微波信號源擴展方法。實驗結(jié)果表明，所提出的方法能保證所擴展信號的中心頻率、功率與源信號高度一致，各擴展通道的信號相位穩(wěn)定性好，相位長期漂移控制在±1°以內(nèi)，滿足了量子超導(dǎo)計算芯片測試的需求。

發(fā)表于：7/1/2022

面向云計算環(huán)境的后處理服務(wù)[其他][其他]

后處理分析是計算流體力學(xué)仿真分析中的一個重要組成部分。面向云計算環(huán)境設(shè)計了一種后處理服務(wù)模型，基于模型實現(xiàn)了一個后處理服務(wù)原型軟件，用戶可以通過客戶端訪問實現(xiàn)對流場數(shù)據(jù)的后處理分析。這種面向云計算環(huán)境的后處理服務(wù)充分利用了云端服務(wù)器的高性能計算資源，實現(xiàn)了大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效后處理計算，實現(xiàn)了“云+端”的靈活后處理分析，具有良好的可擴展性。

發(fā)表于：7/1/2022

基于改進中值濾波的手機玻璃瑕疵圖像增強方法[其他][其他]

手機蓋板玻璃瑕疵檢測主要分為圖像獲取、圖像預(yù)處理、圖像分割和瑕疵分類這幾個步驟。由于高質(zhì)量圖像獲取難度大，接下來的圖像預(yù)處理就會顯得尤其重要。傳統(tǒng)的濾波方法在處理圖像噪聲時，都或多或少對圖片產(chǎn)生一定的模糊，損失部分有效信息，通常噪聲的存在會使得附近鄰域內(nèi)的極值上下差距較大，所以濾波變成不可或缺的步驟。改進傳統(tǒng)的中值濾波，通過判斷目標像素點是否需要進行濾波處理的辦法，增強圖像的同時，使得有用瑕疵信息的損失降低。在濾波處理后用直方圖均衡化對圖像進一步處理，起到圖像增強的效果。相比于傳統(tǒng)的中值濾波，該方法不僅會保留瑕疵邊緣信息，同時圖像增強后的效果也更好。

發(fā)表于：7/1/2022

基于AIDC鏈路的多模式串口切換系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[其他][其他]

目前，民航管制單位在與相鄰管制單位進行AIDC移交時，如果采用的是X.25專線方式，則需要在本地2套自動化系統(tǒng)之間共享一條物理鏈路。當自動化系統(tǒng)主備狀態(tài)切換時，往往需要人工方式切換線纜連接，切換時間較長且增加了故障風(fēng)險。提出了一種串口切換設(shè)備的設(shè)計方案，使2套自動化系統(tǒng)的X.25處理設(shè)備能夠以切換的方式共享一條專線鏈路，并且支持3種切換模式。目前切換器樣機已在北京區(qū)管測試平臺上進行了功能測試，在主備自動化系統(tǒng)AIDC鏈路切換場景下能夠?qū)崿F(xiàn)物理鏈路的快速切換。

發(fā)表于：7/1/2022

基于YOLO的手機外觀缺陷視覺檢測算法[其他][其他]

針對在小規(guī)模手機屏幕缺陷數(shù)據(jù)檢測效率不高的問題，提出了一個基于YOLO v3的手機外觀缺陷視覺檢測算法，即YOLO-q-v3算法。YOLO-q-v3算法通過改進DarkNet-53網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，減少原網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和相應(yīng)的模型參數(shù)，有效地提高算法的檢測效率。將YOLO v3算法和本文提出的YOLO-q-v3算法對同一數(shù)據(jù)集進行對比實驗，實驗結(jié)果表明，YOLO-q-v3算法能夠正確識別手機屏幕裂痕，YOLO-q-v3在檢測速率上比YOLO v3算法提高了24%。

發(fā)表于：7/1/2022

面向城市數(shù)字孿生的多尺度三維建模方法研究[其他][其他]

城市三維模型作為城市物理實體的立體可視化表達，是連接物理空間與數(shù)字空間的橋梁，也是實現(xiàn)城市數(shù)字孿生的關(guān)鍵基礎(chǔ)。對當前城市數(shù)字化三維重建技術(shù)及應(yīng)用進行研究，從不同尺度的三維建模方法出發(fā)，對“天空地室元”多尺度全要素建模方法進行總結(jié)，并分析數(shù)字孿生城市三維重建面臨的挑戰(zhàn)和趨勢。

發(fā)表于：7/1/2022

衛(wèi)星通信鏈路上/下行及單/雙通道計算方法研究[其他][航空航天]

針對衛(wèi)星X波段通信系統(tǒng)鏈路設(shè)計需求，詳細研究了傳輸過程中的各項損耗、干擾及系統(tǒng)指標和特性，提出了衛(wèi)星通信系統(tǒng)的上、下行及單、雙通道情況下的多種鏈路計算方法，并通過實際示例驗證該計算模型的可行性。該計算方法模型可用于衛(wèi)星通信系統(tǒng)的參數(shù)選擇、信號質(zhì)量鏈路能力的預(yù)測，對衛(wèi)星通信系統(tǒng)的設(shè)計具有指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：7/1/2022

基于輕量級密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車載自組網(wǎng)入侵檢測方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

在車載自組網(wǎng)中，攻擊者可以通過偽造、篡改消息等方式發(fā)布虛假交通信息，導(dǎo)致交通擁堵甚至是嚴重的交通事故，而傳統(tǒng)的入侵檢測方法不能滿足車載自組網(wǎng)的應(yīng)用需求。為了解決現(xiàn)階段車載網(wǎng)中入侵檢測方法性能低且存儲與時間成本高的問題，提出了一種基于密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法L-DenseNet(Light Dense Neural Network)，通過降低模型復(fù)雜性，提升算法訓(xùn)練速度和部署適應(yīng)性，使其更適用于車載自組網(wǎng)中的入侵檢測。在VeReMi數(shù)據(jù)集上進行對比實驗，結(jié)果表明，該方法在識別各類攻擊的精確率和召回率的綜合表現(xiàn)最好，且具有較少的時間成本和存儲開銷。

發(fā)表于：7/1/2022

基于自校驗孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障區(qū)段定位方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對中壓配電網(wǎng)區(qū)段定位方法所存在的由系統(tǒng)中性點接地方式、故障點距離和過渡電阻大小等環(huán)境因素，以及電流互感器極性未知或智能電表錯誤安裝等人為因素所導(dǎo)致的定位不準確問題，提出一種平穩(wěn)小波極性校驗下基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障區(qū)段定位方法。首先，分析了零序電流暫態(tài)特征，指出了傳統(tǒng)線性相關(guān)法存在的定位缺陷；其次，使用平穩(wěn)小波變換解決信號同步和設(shè)備反接的問題；最后引入孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對故障點上下游信號進行相似性匹配，經(jīng)訓(xùn)練該模型可以準確定位故障區(qū)段。通過仿真驗證，該方法具有較強的抗干擾能力，對于定位盲區(qū)也有較高的識別率。

發(fā)表于：7/1/2022

基于表面掃描法的SiP器件近場電磁輻射測試方法[其他][其他]

在近場電磁輻射測試研究中，還沒有一套完整的面向單個元器件的測試方法。針對此問題，基于表面掃描法對SiP器件的近場電磁輻射測試方法進行研究。第一，利用X光研究SiP器件內(nèi)部結(jié)構(gòu)并進行干擾源分析；第二，完成硬件、軟件層搭建使器件進入工作狀態(tài)；第三，搭建近場測試系統(tǒng)，對工作中的器件實施近場測試。在案例研究中，所用SiP器件內(nèi)部封裝外圍器件和作為主要干擾源的處理器。近場測試結(jié)果顯示，PCB上輻射主要集中在SiP器件周圍，器件近場輻射集中在處理器芯片處。案例研究的結(jié)果說明這種測試方法可以有效測量SiP器件的近場電磁輻射，并對器件內(nèi)干擾源進行分析。

發(fā)表于：7/1/2022

大擺幅輸出的高速線性行波驅(qū)動器[其他][其他]

基于0.13 μm SiGe BiCMOS工藝設(shè)計了高速線性行波馬赫-曾德爾調(diào)制器(Mach-Zehnder Modulators，MZM)驅(qū)動器。驅(qū)動器主要由三個部分組成，分別是輸入級、輸出級和直流消除(Direct Current Offset Compensation，DCOC)。輸入級在差分對的發(fā)射極引入可變電容和可變電阻來實現(xiàn)增益可調(diào)的功能，在輸出節(jié)點采用了并聯(lián)電感峰化技術(shù)來提高帶寬；輸出級中采用了擊穿電壓倍增技術(shù)來獲得大擺幅輸出電壓，以及采用了并聯(lián)電感峰化技術(shù)來提高帶寬；DCOC通過在行波MZM驅(qū)動器的輸出和輸入之間建立反饋以消除直流失調(diào)，并且采用了一階低通濾波器以保證環(huán)路穩(wěn)定。仿真結(jié)果顯示，驅(qū)動器的增益可以在較大的范圍內(nèi)可調(diào)，DCOC環(huán)路的相位裕度高達82°，最高工作速率為100 Gb/s，輸出Vpp約為4 V，可以很好地驅(qū)動行波MZM。

發(fā)表于：7/1/2022

C-R型多通道10 bit SAR-ADC設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

采用0.13 μm工藝，設(shè)計并實現(xiàn)了一款單端CR型分級的10 bit SAR-ADC。在設(shè)計中，CR型分級的采用顯著降低了芯片面積，高5位的溫度計碼控制有效消除時鐘潰通等誤差，自舉開關(guān)的設(shè)計提高了采樣精度，前置放大器的高精度靜態(tài)比較器有效降低失調(diào)、提升了轉(zhuǎn)換精度。設(shè)計的ADC內(nèi)核尺寸為580 μm×290 μm，后仿真結(jié)果顯示，在采樣率1 MS/s下，輸入正弦信號200 kHz時，ENOB可達9.5位，EO=1 LSB。

發(fā)表于：7/1/2022

Yolo神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在集成電路焊盤布局規(guī)則檢測上的應(yīng)用研究[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

為探索深度學(xué)習(xí)在集成電路設(shè)計自動化上的應(yīng)用，以電源和接地焊盤的排列規(guī)則作為檢查案例，研究了Yolo v3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在版圖檢查上的可行性。采用Python腳本批量生成版圖樣本圖片，并使用LabelImg進行標簽標記。使用TensorFlow框架編寫了基于Yolo v3的版圖檢查器。結(jié)果顯示，版圖檢查器在判斷焊盤布局正確性上實現(xiàn)了高精確率與高召回率。此外，還通過調(diào)整版圖的大小、形狀、對稱性與焊盤數(shù)目的方式對檢查器進行了進一步測試。檢查器仍表現(xiàn)卓越，體現(xiàn)出良好的擴展性。研究表明Yolo v3可以很好地找出焊盤布局的錯誤。深度學(xué)習(xí)在集成電路版圖檢查中的潛力大，值得繼續(xù)探索。

發(fā)表于：7/1/2022

基于SiP技術(shù)的某分組件及測試系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

系統(tǒng)級封裝SiP已成為突破摩爾定律的主要技術(shù)路線，是未來武器裝備小型化和多功能化的重要依托，在武器裝備研制和應(yīng)用領(lǐng)域具有廣闊的市場和前景。針對區(qū)域信號目標識別系統(tǒng)輕量化、小型化、集成化、低功耗等要求，設(shè)計一種基于SiP技術(shù)的某分組件并為此開發(fā)一套自動化測試系統(tǒng)，通過該自動化測試系統(tǒng)對200多套產(chǎn)品進行試驗，得出該產(chǎn)品性能穩(wěn)定、可靠；輕量化、小型化、低功耗等要求也滿足客戶要求。

發(fā)表于：7/1/2022