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基于三維集成的小型化Ku波段收發(fā)組件[其他][其他]

基于硅基三維集成模塊和印制板(Printed Circuit Board，PCB)混壓工藝，設(shè)計(jì)了一種小型化Ku波段收發(fā)組件，并對(duì)其原理方案和具體實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了介紹。該收發(fā)組件整體電路采用三維集成架構(gòu)實(shí)現(xiàn)，射頻及中頻芯片和其外圍電路集成于硅基三維集成模塊中，外部電路板采用射頻與低頻混壓印制板，模塊和印制板通過(guò)球柵陣列(Ball Grid Array，BGA)互聯(lián)。通過(guò)對(duì)信號(hào)過(guò)渡結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，降低了信號(hào)傳輸損耗，提升了通道間隔離度。電路測(cè)試表明，組件在工作頻帶內(nèi)滿足通道間幅度一致性、帶內(nèi)平坦度、噪聲系數(shù)等指標(biāo)要求，且符合組件小型化、高集成度、高一致性、高可生產(chǎn)性的現(xiàn)實(shí)需求。

發(fā)表于：5/16/2022

基于量化測(cè)量的前向-后向箱粒子平滑器[其他][其他]

提出了一種新的前向-后向箱粒子平滑算法。在正向過(guò)程中，使用標(biāo)準(zhǔn)的箱粒子濾波算法。在后向過(guò)程中，使用箱粒子近似平滑后驗(yàn)概率。提出了一種額外的箱粒子移動(dòng)步驟，使箱粒子在目標(biāo)周?chē)小Ｍㄟ^(guò)量化測(cè)量下的仿真，驗(yàn)證了所提算法的性能優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：5/16/2022

綜合電子系統(tǒng)重構(gòu)時(shí)間分析方法研究[其他][其他]

針對(duì)綜合電子系統(tǒng)重構(gòu)的不確定性、多樣性導(dǎo)致的系統(tǒng)狀態(tài)復(fù)雜的問(wèn)題，對(duì)不同重構(gòu)模式下的重構(gòu)時(shí)間進(jìn)行分析。首先研究系統(tǒng)架構(gòu)和軟硬件配置，建立系統(tǒng)重構(gòu)和重構(gòu)時(shí)間模型，提出應(yīng)用遷移優(yōu)化算法。然后通過(guò)綜合電子系統(tǒng)重構(gòu)驗(yàn)證平臺(tái)模擬故障，分析計(jì)算不同類型故障導(dǎo)致系統(tǒng)重構(gòu)消耗的時(shí)間。實(shí)驗(yàn)證明，不同類型的故障導(dǎo)致的系統(tǒng)重構(gòu)時(shí)間不同，優(yōu)化重構(gòu)藍(lán)圖和遷移過(guò)程可以有效縮短重構(gòu)時(shí)間。

發(fā)表于：5/16/2022

基于改進(jìn)蟻群算法的云計(jì)算資源分配策略研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在實(shí)際的項(xiàng)目中會(huì)發(fā)現(xiàn)蟻群算法直接應(yīng)用于云計(jì)算資源分配時(shí)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)負(fù)載失衡的情況，導(dǎo)致資源利用率不高，同時(shí)導(dǎo)致任務(wù)完成時(shí)間太長(zhǎng)，算法迭代次數(shù)過(guò)大。這種情況不僅會(huì)大大地降低云計(jì)算系統(tǒng)的效率，還會(huì)造成系統(tǒng)不穩(wěn)定。因此針對(duì)蟻群算法進(jìn)行了一系列改進(jìn)，具體包括：引入偽隨機(jī)比例規(guī)則，進(jìn)行全局信息素強(qiáng)化，引入了交叉變異操作，將蟻群算法與遺傳算法相融合。然后進(jìn)行了MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)算法的任務(wù)完成時(shí)間更短，算法迭代次數(shù)更少，負(fù)載均衡效果更好。由此可以得出結(jié)論：對(duì)蟻群算法的改進(jìn)是有效的。

發(fā)表于：5/16/2022

基于EEMD和LeNet-5的腦電信號(hào)情緒識(shí)別[其他][其他]

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，人們對(duì)情緒這一概念有了全新的認(rèn)識(shí)，從過(guò)去認(rèn)為情緒來(lái)源于“心”逐漸發(fā)展到了當(dāng)下普遍認(rèn)為情緒來(lái)源于“腦”。針對(duì)腦電信號(hào)所具有的諸多特性，首先通過(guò)去除心電、肌電噪聲，濾波提取腦電信號(hào)中的有用波段；再利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行特征提取，利用提取特征通過(guò)空間插值法繪制腦電地形圖；接著利用LeNet-5算法開(kāi)展具體情緒識(shí)別，并建立模型。最終通過(guò)不斷地改進(jìn)模型，顯著提高了情緒識(shí)別準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率最高可達(dá)80.1%。

發(fā)表于：5/16/2022

一種隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)安全性和隱私性受到越來(lái)越多的關(guān)注和重視。聯(lián)邦學(xué)習(xí)被視為是一種隱私保護(hù)的可行技術(shù)，允許從去中心化的數(shù)據(jù)中訓(xùn)練深度模型。針對(duì)電力投資系統(tǒng)中各部門(mén)因擔(dān)心數(shù)據(jù)隱私信息泄露而帶來(lái)的數(shù)據(jù)孤島和隱私保護(hù)問(wèn)題，提出了一種隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，允許各部門(mén)自有數(shù)據(jù)在不出本地的情況下，聯(lián)合訓(xùn)練模型。首先，提出了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)，支持分布式地訓(xùn)練模型；其次，引入同態(tài)加密技術(shù)，提出了隱私保護(hù)的聯(lián)邦平均學(xué)習(xí)流程，在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的情況下，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合訓(xùn)練模型；最后，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該框架具有較好的收斂性，而且聯(lián)合訓(xùn)練得到的模型具有較好的精度。

發(fā)表于：5/16/2022

基于EAIDK310和OneNET云平臺(tái)的非接觸式智能門(mén)禁系統(tǒng)[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下，智能家居作為人們?nèi)粘Ｉ钪兄匾囊画h(huán)，正在飛速發(fā)展。設(shè)計(jì)了一款基于EAIDK310和OneNET云平臺(tái)的非接觸式智能門(mén)禁系統(tǒng)，采用Arm公司與Open AI Lab聯(lián)合開(kāi)發(fā)的EAIDK310人工智能開(kāi)發(fā)套件作為系統(tǒng)控制核心，在主控板內(nèi)通過(guò)人臉識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別、語(yǔ)音交互等功能實(shí)現(xiàn)無(wú)接觸門(mén)禁進(jìn)出。系統(tǒng)借助人工智能中發(fā)展較為成熟的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并通過(guò)百度AI開(kāi)放平臺(tái)的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)進(jìn)行人臉識(shí)別、手勢(shì)數(shù)字識(shí)別和語(yǔ)音實(shí)時(shí)交互，在保證識(shí)別速度夠快的同時(shí)也能夠維持非常高的識(shí)別精準(zhǔn)度，引入活體檢測(cè)避免不法分子使用照片欺騙系統(tǒng)，使得整個(gè)門(mén)禁系統(tǒng)更加安全。系統(tǒng)通過(guò)Wi-Fi將數(shù)據(jù)上傳移動(dòng)OneNET云平臺(tái)，與微信小程序進(jìn)行數(shù)據(jù)圖像交互，主人可在任何地點(diǎn)通過(guò)手機(jī)對(duì)門(mén)禁系統(tǒng)進(jìn)行解鎖等操作，并能監(jiān)控門(mén)禁外實(shí)時(shí)圖像，能夠在住戶安全方面提供保障。

發(fā)表于：5/16/2022

Allegro基于MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

為了實(shí)現(xiàn)通過(guò)Allegro軟件對(duì)PCB板卡數(shù)據(jù)自動(dòng)采集、錄入、保存等功能，研究基于SKILL語(yǔ)言的Allegro軟件二次開(kāi)發(fā)和IPC通信原理，提出并設(shè)計(jì)一種Allegro軟件基于MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)。根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)存取需求及用戶權(quán)限，設(shè)計(jì)前端數(shù)據(jù)采集模塊和網(wǎng)頁(yè)顯示模塊，在前端數(shù)據(jù)采集模塊中，通過(guò)研究IPC通信，制定通信協(xié)議，并結(jié)合SKILL語(yǔ)言、Python語(yǔ)言編寫(xiě)通信接口，實(shí)現(xiàn)Allegro軟件與MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)通信；網(wǎng)頁(yè)顯示模塊使用Java語(yǔ)言用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行展示和處理。最后對(duì)數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)進(jìn)行功能測(cè)試，測(cè)試證明能夠達(dá)到預(yù)期效果。系統(tǒng)中Allegro軟件與MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)通信協(xié)議設(shè)計(jì)以及通信接口設(shè)計(jì)是系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)計(jì)，系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集模塊的實(shí)現(xiàn)對(duì)后續(xù)Allegro軟件與其他語(yǔ)言通信、網(wǎng)頁(yè)端功能擴(kuò)展具有很大的參考價(jià)值。

發(fā)表于：5/16/2022

PCI-Express總線傳輸效率提升的技術(shù)分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

高速差分PCI-Express總線的應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越廣闊，為了提高總線上數(shù)據(jù)傳輸?shù)男?，從PCI-Express的總線結(jié)構(gòu)、帶寬開(kāi)銷點(diǎn)、系統(tǒng)參數(shù)配置進(jìn)行說(shuō)明，并通過(guò)對(duì)不同長(zhǎng)度的報(bào)文在讀、寫(xiě)傳輸?shù)谋尘跋逻M(jìn)行理論分析與計(jì)算，得到了提升總線傳輸效率的合理配置，實(shí)現(xiàn)了PCI-Express總線傳輸效率的顯著提升。

發(fā)表于：5/16/2022

智能牽引變電所網(wǎng)絡(luò)化自投功能研究與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)電氣化鐵路智能牽引變電所發(fā)生進(jìn)線電源失壓或牽引變壓器故障，備用進(jìn)線電源與備用牽引變壓器自動(dòng)投入問(wèn)題，提出了基于GOOSE與SMV的網(wǎng)絡(luò)化自投方案。將自投程序固化至2臺(tái)既有主變測(cè)控裝置，裝置與裝置之間、裝置與智能組件之間通過(guò)GOOSE信號(hào)傳遞閉鎖信號(hào)、開(kāi)關(guān)分合閘信號(hào)或開(kāi)關(guān)位置信號(hào)；合并單元通過(guò)SMV向裝置傳遞電壓、電流等模擬量。運(yùn)行牽引變壓器側(cè)的主變測(cè)控裝置作為自投的主用裝置，另一臺(tái)主變測(cè)控裝置作為自投備用裝置，確保自投功能順利實(shí)現(xiàn)?，F(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性與正確性。

發(fā)表于：5/16/2022

基于泛洪區(qū)域限定的改進(jìn)DSR節(jié)能組網(wǎng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)動(dòng)態(tài)源自組網(wǎng)(Dynamic Source Routing，DSR)因泛洪組網(wǎng)請(qǐng)求(Route Request，RREQ)而產(chǎn)生的高組網(wǎng)能耗問(wèn)題，提出基于區(qū)域的發(fā)現(xiàn)機(jī)制的DSR組網(wǎng)(Zone-based Route Discovery Mechanism，ZRDM)。ZRDM組網(wǎng)依據(jù)節(jié)點(diǎn)的環(huán)境以及鄰居節(jié)點(diǎn)的分布情況，將節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域劃分為3個(gè)子區(qū)域。每個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)含一個(gè)鄰居表，并將鄰居節(jié)點(diǎn)劃分為3個(gè)子區(qū)域。同時(shí)DSR組網(wǎng)只允許部分節(jié)點(diǎn)傳輸RREQ數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果表明，提出的ZRDM組網(wǎng)降低了能耗，提高了數(shù)據(jù)傳遞率。在節(jié)點(diǎn)數(shù)為140時(shí)，相比DSR組網(wǎng)，ZRDM組網(wǎng)的歸一化能耗下降了47.8%，數(shù)據(jù)傳遞率提高約2.78%。

發(fā)表于：5/16/2022

基于競(jìng)爭(zhēng)時(shí)隙的空間飛行器快速組網(wǎng)策略[其他][其他]

主要研究適用于無(wú)初始時(shí)隙分配和無(wú)固定時(shí)間基準(zhǔn)終端的分布式空間飛行器自組網(wǎng)的初始組網(wǎng)策略。針對(duì)空間飛行器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞秶?、?jié)點(diǎn)數(shù)目少、協(xié)同組網(wǎng)任務(wù)具有臨時(shí)性、可靠性要求高等特點(diǎn)，提出了一種基于時(shí)分多址(Time Division Multiple Access，TDMA)的競(jìng)爭(zhēng)式組網(wǎng)策略，并建立馬爾可夫決策模型計(jì)算出最優(yōu)競(jìng)爭(zhēng)概率，完成網(wǎng)絡(luò)的快速建立。仿真結(jié)果表明，所提出的競(jìng)爭(zhēng)式時(shí)分多址組網(wǎng)策略具有網(wǎng)絡(luò)建立時(shí)間短、組網(wǎng)過(guò)程可靠性高的特點(diǎn)，提高了網(wǎng)絡(luò)的快速性、靈活性和安全性。

發(fā)表于：5/16/2022

衛(wèi)星USB測(cè)控副載波同步算法研究[其他][其他]

吉林一號(hào)衛(wèi)星測(cè)控采用USB測(cè)控體制，遙控接收采用FFT+DPLL1+DPLL2的架構(gòu)，F(xiàn)FT主要實(shí)現(xiàn)對(duì)載波的粗捕，DPLL1在FFT的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)載波相位的精跟蹤，DPLL2實(shí)現(xiàn)副載波的跟蹤。對(duì)遙控副載波跟蹤所用到的數(shù)字PLL技術(shù)進(jìn)行了研究，首先給出了載波多普勒折算到副載波上的方法，然后對(duì)模擬PLL數(shù)字化進(jìn)行了詳細(xì)的論述，并設(shè)計(jì)了遙控副載波同步用的PLL2，對(duì)其穩(wěn)定性、快捕帶及快捕時(shí)間、捕獲帶和捕獲時(shí)間、同步速率等進(jìn)行了分析和仿真。結(jié)果表明,該方法具有捕獲時(shí)間短、跟蹤精度高、穩(wěn)定性好等特點(diǎn)，易于數(shù)字化實(shí)現(xiàn)，已成功在吉林一號(hào)系列衛(wèi)星中得到應(yīng)用。

發(fā)表于：5/16/2022

安全可信智能電廠控制系統(tǒng)構(gòu)建方案[其他][其他]

隨著火電廠信息化建設(shè)的快速推進(jìn)，工控系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)高度數(shù)字化和智能化，對(duì)傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的計(jì)算、存儲(chǔ)以及安全防護(hù)能力提出了較高的要求?；谥袊?guó)電子PK體系，提出一種自主安全可信的智能電廠控制系統(tǒng)構(gòu)建方案，通過(guò)云邊協(xié)同機(jī)制，有效提高工業(yè)控制系統(tǒng)的邊緣計(jì)算能力和基于自動(dòng)預(yù)判、自主決策的智能化水平；進(jìn)一步基于網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)規(guī)定，提出了云-網(wǎng)-端一體化的積極防御體制。

發(fā)表于：5/16/2022

基于單分類結(jié)合模糊寬度學(xué)習(xí)的負(fù)荷辨識(shí)方法[其他][其他]

非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)是智能用電的關(guān)鍵技術(shù)，有助于加強(qiáng)負(fù)荷側(cè)管理，提高用電效率。隨著電力負(fù)荷類型和數(shù)量的迅速增加，當(dāng)模型中接入訓(xùn)練樣本之外的未知電器時(shí)會(huì)導(dǎo)致模型誤判，降低負(fù)荷識(shí)別的準(zhǔn)確性。為了提高負(fù)荷識(shí)別模型的穩(wěn)定性以及識(shí)別精度，提出一種單分類結(jié)合模糊寬度學(xué)習(xí)的電力負(fù)荷識(shí)別方法。首先，構(gòu)建負(fù)荷特征庫(kù)實(shí)現(xiàn)多負(fù)荷識(shí)別；然后，通過(guò)單分類K近鄰方法進(jìn)行樣本篩選，排除未知電器的干擾；最后，提出一種基于模糊寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的負(fù)荷識(shí)別方法解決識(shí)別模型復(fù)雜度高、識(shí)別速率慢的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法能夠快速有效地識(shí)別電力負(fù)荷。

發(fā)表于：5/16/2022