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使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

在現代汽車嵌入式系統中，高度安全的數據存儲是必不可少的，尤其是在面對日益高明的網絡攻擊時。本文將介紹設計師正確使用閃存的步驟。

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基于碳化硅MOSFET半橋驅動及保護電路設計[模擬設計][工業自動化]

針對碳化硅MOSFET驅動電路設計難度較大、門極易受串擾、保護功能不齊全以及全國產化的問題，基于國產芯片設計了一款碳化硅MOSFET半橋驅動及保護電路。重點分析總結了碳化硅MOSFET有源米勒鉗位保護、退飽和保護以及橋臂互鎖保護原理與模型。在隔離原邊信號與副邊信號的同時，采用18 V/-3.3 V的高低電平，實現對上、下橋臂碳化硅MOSFET的控制，同時集成了欠壓鎖定、退飽和保護、橋臂互鎖、有源米勒鉗位保護的功能。與國際先進水平Wolf Speed的碳化硅MOSFET驅動板CGD1200HB2P-BM2進行了參數對比和功能測試。實驗結果表明，該電路開關參數與CGD1200HB2P-BM2驅動板相近，滿足碳化硅MOSFET驅動需求，并能可靠觸發保護功能。電路已實際應用于碳化硅MOSFET的驅動中。

發表于：3/19/2025

星載X波段寬帶雙圓極化微帶陣列天線設計[微波|射頻][航空航天]

針對某衛星X波段通信數據轉發系統的要求，設計了一種新型星載X波段寬帶雙圓極化微帶陣列天線。天線單元采用微帶形式，整體能量饋入方式為底部饋電，采用縫隙耦合饋電方式以實現寬頻帶，采用3 dB定向耦合器實現兩信號間相位差來滿足雙圓極化。陣列天線由24個天線單元按4×6矩形排列，每4個單元為一組進行旋轉排布。通過電磁仿真軟件分析可得：陣列天線在8 GHz~8.4 GHz工作頻帶內，中心頻點8.2 GHz處增益為17.9 dBi，軸比為0.06 dB。該天線實現了寬頻帶、雙圓極化等性能指標，對X波段無線通信系統設計有一定指導意義。

發表于：3/19/2025

一種新型反相輸出功分器設計[微波|射頻][通信網絡]

提出了一種新型的兩路等幅反相輸出功分器。該功分器設計的基本原理是基于傳統的威爾金森結構，通過改變兩路輸出傳輸路徑上的傳輸線長度，并在兩輸出端口間的隔離電阻一端引入一段額外的傳輸線，使得該結構在一定帶寬內獲得等幅反相輸出及良好的隔離效果。另外，利用奇偶模電壓分析法，對該結構的具體參數進行了詳細的推導。最后，采用平面微帶線結構對該設計方法進行了驗證，實測該功分器中心頻率為3.8 GHz，1 dB相對帶寬為31%，帶內回波優于-15 dB，隔離度優于20 dB。

發表于：3/19/2025

關于調頻連續波測距信號的研究[微波|射頻][通信網絡]

調頻連續波測距信號的頻率參量隨時間規律性周期變化，使得對其進行傳統的時域和頻域分析都很復雜，且難于理解。通過對于差頻信號相位進行分析，證明靜態調頻連續波測距差頻信號是周期信號，頻譜是離散的，差頻信號能量分散在各次諧波上，各次諧波分量是由頻偏、距離和調制周期共同決定的。當存在徑向相對運動時，差頻信號頻譜存在多普勒頻移，當多普勒頻移不是原周期重復頻率的整數倍時，差頻信號不再是周期信號。

發表于：3/19/2025

基于深度學習的桑葉病害識別方法研究[模擬設計][其他]

為提高桑葉病害檢測精度，實現將模型方便快速部署到移動端，針對自然環境下桑葉病害病斑小、背景復雜等問題，以YOLOv8為基線模型進行改進，提出了一種YOLOv8-Evo的桑葉病害識別算法。首先在Backbone模塊中加入了可變形卷積模塊從而更靈活地捕捉病害的細節和形狀，其次在Neck模塊中增加了CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力機制，發掘圖像中的關鍵特征和區域，最后在18 849張桑葉病害數據集上進行驗證，相較YOLOv8s模型，YOLOv8-Evo的識別精度提高2.4%，召回率提高1.5%，mAP50提高1%，mAP50-95提高0.7%，實驗證明改進的YOLOv8-Evo模型為桑葉病害識別的自動化提供了理論依據與技術支持。

發表于：3/19/2025

電力物聯網智能巡檢業務與無線通信適配技術研究[模擬設計][智能電網]

隨著電力物聯網的建設，安全、高效的智能巡檢技術是電力行業健康發展的重要保障。智能巡檢具有通信要求高、工作環境復雜等特點，通信技術匹配難度較大。首先分析智能巡檢業務的特點及其對各類無線通信技術的性能需求，然后提出了一種基于貝葉斯最佳-最差法（Bayesian Best-Worst Method， BBWM）和改進多準則折衷排序法（VIKOR）的智能巡檢業務與無線通信適配方法，最后對三種智能巡檢業務與無線通信技術進行仿真實驗。仿真結果表明，所提方法可以較好解決智能巡檢業務與無線通信技術的適配難題。

發表于：3/19/2025

復雜場景下SAR圖像多尺度艦船檢測算法[模擬設計][其他]

針對復雜場景下的多尺度SAR艦船目標檢測存在誤檢漏檢的問題，提出了一種改進的SAR艦船目標檢測方法。首先，利用多尺度目標特征提取網絡提取特征信息，以提升多尺度目標的檢測能力并減少冗余計算。其次，引入可形變卷積（DConv）通過自適應調整卷積核的形狀來提升復雜場景下SAR艦船目標的檢測性能。最后，引入了注意力機制來抑制背景雜波并增強特征信息。實驗結果表明，在SSDD數據集和HRSID數據集上改進方法的檢測精度分別達到了97.9%和 93.1%，整體性能優于現有主流目標檢測算法。

發表于：3/19/2025

Microgate 的自適應光學技術在深空探索中大顯身手[電源技術][航空航天]

幾代人對深空探索充滿了向往，這源于他們對揭示宇宙起源的強烈渴望。意大利 Microgate公司及其客戶也在這段旅程中不斷發現新事物，并獲得靈感。Microgate 由 Vinicio 和 Roberto Biasi 兄弟于 1989 年創立，早期通過為職業體育賽事和賽車賽事提供高精度計時設備贏得了良好的聲譽。之后，他們對極高精度的追求擴展到了太空領域，并發明了用于大型地球望遠鏡的電機控制系統。

發表于：3/19/2025

基于N32的隱藏式門把手控制器的設計[模擬設計][汽車電子]

傳統手動開啟方式的旋轉式隱藏式門把手不具備智能化的自動展開與收回功能，為此提出一種隱藏式門把手控制器設計方案。該控制器以N32G455RBL7為主控制芯片，通過其片內bxCAN（basic extended CAN）模塊監聽車身控制器CAN總線上的開/關鎖、擋位等信號，并根據智能控制需求驅動配套門鎖執行電機，進而實現隱藏式門把手的電動化和智能化控制。該控制器在多款國產新能源汽車上進行了長時間運行測試，結果表明在實際應用中該控制器具有較好的穩定性和可靠性，能夠為其他結構的手動隱藏式門把手的智能化控制方案提供參考。

發表于：3/17/2025

一種應用乒乓自歸零的高精度放大器[模擬設計][工業自動化]

設計實現了一種低失調、高增益的運算放大器（運放）。整體電路包含帶隙基準、振蕩器、分頻器、輔助運放和主運放等。該電路采用乒乓結構的自歸零技術，實現了連續工作，同時顯著縮減了放大器的輸入失調偏移。此外，還提出了一種新穎、高效的控制時序，以較低的成本有效降低了放大器在乒乓切換過程中的穩定時間，進一步減小了放大器的輸出毛刺。該放大器芯片基于350 nm CMOS工藝設計制造，實際測試結果表明，在5 V電源電壓下，放大器消耗了0.65 mA的電流，實現了最大3 µV的輸入失調偏移，增益帶寬積為8 MHz，噪聲頻譜密度降到了30 nV/√Hz。

發表于：3/17/2025

一種帶短路保護的磁隔離IGBT驅動架構[模擬設計][工業自動化]

設計一種帶短路保護的磁隔離IGBT驅動架構，該架構采用變壓器隔離，集成去飽和檢測電路、米勒鉗位電路和軟關斷，當IGBT發生短路故障退出飽和區，便對器件執行軟關斷，并通過米勒鉗位電路抑制柵極電壓尖峰。同時通過故障反饋通道將故障信號反饋給前級控制器，實現對短路故障的快速響應。仿真和實測結果表明，本架構具有8 kV的隔離耐壓，去飽和檢測和米勒鉗位閾值分別為9 V和2 V，去飽和故障響應時間為419 ns，故障報錯時間為311 ns，軟關斷時間為136 ns。該架構實現了短路故障保護和故障反饋，已應用在某一高耐壓隔離IGBT驅動器中。

發表于：3/17/2025

X波段寬帶高效率連續類功率放大器芯片設計[模擬設計][通信網絡]

為提高功率放大器的帶寬和效率，基于0.25 μm GaAs pHEMT ED工藝，通過控制輸出級二次諧波阻抗進行波形控制，實現連續B/J類波形，設計了一款單片集成的X波段高效率連續B/J類功率放大器。放大器由兩級構成，驅動級使用增強型晶體管實現高增益，輸出級使用耗盡型晶體管實現高效率與瓦級的輸出功率。仿真結果顯示，該功率放大器在7.3~12.2 GHz的頻帶內實現了29~30.6 dBm的輸出功率，功率增益為17~18.6 dB，功率附加效率大于50%，峰值效率為59%，輸入回波損耗小于10 dB，芯片尺寸僅為2.1 mm×1.3 mm。

發表于：3/17/2025

基于機器學習的智能傳感器綜述[MEMS|傳感技術][工業自動化]

隨著機器學習的飛速發展，機器學習算法創建的智能模型正逐步成為新型傳感器數據分析的核心部分。首先介紹了支持機器學習的智能傳感器背景，對智能模型的構建和數據集的生成、驗證、測試過程進行簡述，隨后列舉了基于機器學習的智能傳感器的應用，最后指出了基于機器學習的智能傳感器目前面臨的問題和挑戰并提出了具有可行性的解決方法，為相關研究人員提供有價值的學術參考。

發表于：3/17/2025

制導雷達智能處理技術現狀和發展趨勢[模擬設計][通信網絡]

圍繞制導雷達智能處理技術的最新進展及其發展趨勢進行綜述。闡述了當前在制導雷達智能處理領域存在的技術挑戰，從多源信息融合技術、跟蹤與濾波方法、智能化與認知技術及智能抗干擾技術等方面著手，梳理總結了近幾年的研究進展，并針對該領域未來技術發展趨勢進行了展望。整體上看，智能處理技術正朝著高度集成化、自主智能化和多模態融合的方向發展，以提升制導雷達的精確性和可靠性，為未來制導系統提供更為強大、靈活和可靠的導引信息。

發表于：3/17/2025

基于有限記憶、概率學習的雙時間尺度切片資源分配方法[通信與網絡][5G]

網絡切片是使網絡能夠滿足不同垂直領域的不同服務需求的關鍵要素，為解決網絡中切片類型動態變化的問題，提出了一種聯邦-多智能體強化學習雙時間尺度資源分配（F-MALML）算法。大時間尺度下，通過有限記憶學習算法為每個基站分配資源；小時間尺度內各基站使用F-MALML算法進一步為切片中的用戶動態分配資源。引入了一種概率學習機制，根據前一時隙的分配結果和網絡實際狀態，動態調整每個時間尺度的分配策略。仿真結果表明，所提算法相比于其他兩種基準算法在新增切片的切片滿意度及系統頻譜效率方面都有較大提升，且表現出更好的穩定性。

發表于：3/17/2025

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