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極化SAR影像地物智能分類技術進展[其他][其他]

對基于極化SAR影像的地物分類技術發(fā)展進行歸納與總結。首先提出地物分類技術的價值需求和應用特點，對其所要解決的科學問題進行歸納；其次總結分析極化SAR影像分類的一般技術流程；進一步對國內外研究現(xiàn)狀與技術算法特點進行分類梳理，提出其在理論方法與地物分類應用中的技術優(yōu)缺點，尤其對基于人工智能理論的極化SAR影像地物分類技術進行探討；最后結合SAR遙感的發(fā)展趨勢，指出未來極化SAR影像地物智能分類技術的研究方向。

發(fā)表于：8/9/2022

一種基于深度強化學習的任務卸載方法[通信與網絡][汽車電子]

隨著車聯(lián)網的快速發(fā)展，車載應用大多是計算密集和延遲敏感的。車輛是資源受限的設備，無法為這些應用提供所需的計算和存儲資源。邊緣計算通過將計算和存儲資源提供給網絡邊緣的車輛，有望成為滿足低延遲需求的有效解決方案。這種將任務卸載到邊緣服務器的計算模式不僅可以克服車輛資源的不足，還可以避免將任務卸載到云可能導致的高延遲。提出了一種基于深度強化學習的任務卸載方法，以最小化任務的平均完成時間。首先，把多任務卸載決策問題規(guī)約為優(yōu)化問題。其次，使用深度強化學習對優(yōu)化問題進行求解，以獲得具有最小完成時間的優(yōu)化卸載策略。最后，實驗結果表明，該方法的性能優(yōu)于其他基準方法。

發(fā)表于：8/9/2022

基于FPGA的雷達A式顯示電路設計[可編程邏輯][其他]

為了實現(xiàn)對雷達顯示技術的優(yōu)化與升級，設計實現(xiàn)了一種基于FPGA的雷達A式顯示電路，采用FPGA集成雷達顯示IP核實現(xiàn)雷達前端信號的采樣、處理及顯示。該設計利用FPGA芯片龐大的可編程邏輯單元以及豐富的成熟IP核的優(yōu)勢，實現(xiàn)了單片邏輯芯片實現(xiàn)雷達輸入信號的接收、采樣、變換以及顯示的功能，簡化了以往雷達顯示電路的硬件結構，降低了信號的顯示延遲，整體提升雷達顯示性能。同時該設計可以通過進一步修改內部IP核實現(xiàn)其他雷達顯示方式，使其具備硬件設備的通用性和可擴展性。

發(fā)表于：8/9/2022

基于雙平行馬赫曾德調制器的微波光子測向技術研究[其他][其他]

針對傳統(tǒng)的電域測向方法工作頻率低、帶寬窄，很難滿足未來電子偵察系統(tǒng)需求的難題，介紹了一種結構緊湊的基于相位干涉儀原理的微波光子測向方案，利用雙平行馬赫曾德調制器來實現(xiàn)超寬頻帶的高精度測向。仿真和實驗結果表明，所提出的設計方法可以在5~40 GHz頻率范圍內實現(xiàn)-90°~+90°的相位差測量，測量相位誤差可達到±2°以內。

發(fā)表于：8/9/2022

一種基于不確定分布的多目標航跡關聯(lián)模型及求解[其他][其他]

傳統(tǒng)航跡關聯(lián)模型中通常將噪聲和干擾用高斯分布來描述，而電子裝備的大量使用，使得戰(zhàn)場電磁環(huán)境日趨復雜。針對這一問題，提出了一種基于不確定分布的多目標航跡關聯(lián)模型，通過引入不確定分布函數(shù)來描述航跡關聯(lián)過程中的噪聲及干擾，使模型更符合戰(zhàn)場真實情況，構建了雙傳感器情況下的多目標航跡關聯(lián)流程，并利用經典算法對不同數(shù)量目標進行了仿真驗證。結果表明，在同等條件下，所提出的模型均優(yōu)于傳統(tǒng)模型，能夠帶來關聯(lián)準確率的提升。

發(fā)表于：8/9/2022

小型調頻連續(xù)波雷達優(yōu)化設計與性能分析[其他][其他]

調頻連續(xù)波(Frequency Modulation Continuous Wave，F(xiàn)MCW)雷達具有體積小、功耗低、低截獲特性，在車載導航雷達、低截獲雷達等領域應用廣泛。借鑒麻省理工學院咖啡罐雷達的設計，使用模塊化集成微波器件，改造完成了一套S波段小型FMCW雷達系統(tǒng)。該系統(tǒng)設計的簡易陣列天線增加了信號增益；調整電子線路板以增強系統(tǒng)穩(wěn)定性，改進音頻接口使得應用更加廣泛，使用距離多普勒(RD)方法測量目標參數(shù)，并在原來“停-走-停”靜止模型的基礎上增加了滑軌連續(xù)運動的改進RD成像算法，補償了運動期間多普勒伸縮對合成孔徑雷達(SAR)成像的影響。通過仿真和實測實驗驗證了該系統(tǒng)設計的合理性和可靠性。

發(fā)表于：8/9/2022

岸基對海雷達STC曲線設計與性能對比[其他][其他]

雷達對海探測過程中，近程海雜波回波功率大，嚴重影響雷達接收機工作和后續(xù)信號處理，為了平衡雷達接收機的增益和靈敏度，需要合理設計靈敏度時間控制(STC)曲線。介紹了利用GARCH模型、多項式函數(shù)、雷達距離方程和指數(shù)函數(shù)的四種STC設計曲線方法，采用高、低兩種海況下實測數(shù)據(jù)對四種STC曲線的近程海雜波抑制性能進行了對比分析。實驗結果表明，在高、低兩種海況下，雷達距離方程形式的STC曲線抑制海雜波性能顯著；GARCH模型建模的STC曲線適用于低海況下；多項式形式和指數(shù)形式的STC曲線在不同海況下效果接近。

發(fā)表于：8/9/2022

烽火發(fā)布FitCampus全光園區(qū)數(shù)字底座解決方案[模擬設計][消費電子]

近日，在烽火通信舉辦的“光聯(lián)四海，迎烽啟航”2022年商業(yè)分銷合作伙伴大會上，烽火行業(yè)營銷中心市場部總經理程榮發(fā)表了《新一代全光網絡，連接數(shù)字世界》的主題演講，并發(fā)布FitCampus全光園區(qū)數(shù)字底座解決方案。

發(fā)表于：8/4/2022

Molex莫仕汽車連接器解決方案 | 新能源電池包（Battery Pack)[模擬設計][汽車電子]

Molex電池包低壓專用連接器方案助力提升電動汽車安全性及續(xù)航里程節(jié)省綜合制造成本。

發(fā)表于：8/4/2022

應用如何決定AI的開發(fā)[人工智能][工業(yè)自動化]

如今人工智能（AI）已成為技術領域最時髦的用語之一，它在廣義上通常用來描述互連的“智能”技術。然而，考慮到AI可以實現(xiàn)的各種不同的功能，以及AI解決方案產出的成果，AI的格局及其開發(fā)可以說都十分復雜。事實上，AI技術的特定應用不僅將它從眾多技術中區(qū)別開來，還決定了它的開發(fā)方式，開發(fā)的標準和要求以及需要進行的測試。因此，與其說AI是一種“包括萬象”的技術，不如說是一種定制化解決方案的網絡，用于解決復雜的技術挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：8/3/2022

行業(yè)工程洞察：以太網在IT領域之外的發(fā)展[通信與網絡][通信網絡]

本文將回顧以太網技術從新興的 IT 計算機網絡時代一直到如今的興起過程，探討它在運營技術 (OT) 和汽車應用方面的進展，并深入研究SPE、TSN over SPE、IOLINK over SPE、PoE和PoDL等一些最新的動向。

發(fā)表于：8/1/2022

Qorvo® UWB 解決方案獲 Apple U1 互操作性認證此認證加速了 IPHONE 和 APPLE WATCH 商用超寬帶配件的開發(fā)[其他][其他]

移動應用、基礎設施與航空航天、國防應用中 RF 解決方案的領先供應商 Qorvo® (Nasdaq:QRVO) 今天宣布，該公司已完成其超寬帶解決方案與支持的 iPhone 和 Apple Watch 型號中使用的 Apple U1 芯片的互操作 MFi 認證。* Qorvo 超寬帶解決方案符合Nearby Interaction?配件協(xié)議，讓開發(fā)者能夠輕松設計新的商用超寬帶配件，進而利用配備 U1 的 iPhone 或 Apple Watch 型號的高級位置、方向和距離功能。

發(fā)表于：8/1/2022

用智能設備保障安全與健康[人工智能][消費電子]

疫情后人們在重返辦公室時將重新重視衛(wèi)生和健康，以及標準安全問題。智能建筑將繼續(xù)監(jiān)測空氣質量、濕度和照明，另外還將增加社交距離監(jiān)測。在公司的員工與訪客保持社交距離的同時，主要傳感器和系統(tǒng)，如Analog Devices (ADI) 的EagleEye? Trial Kit或Texas Instruments (TI) 的雷達占用檢測系統(tǒng)將繼續(xù)保護辦公室人員的安全和健康。

發(fā)表于：7/28/2022

如何使用Python編程語言和ADALM2000創(chuàng)建虛擬示波器[測試測量][工業(yè)自動化]

本文旨在演示用戶如何使用ADI ADALM2000和簡單的開源編程語言Python開發(fā)所需的虛擬實驗室儀器。通過Python與ADALM2000相結合，可以開發(fā)多種虛擬實驗室儀器，如示波器、信號發(fā)生器、數(shù)字萬用表等。其中，示波器作為物理電子實驗室中常用的基本儀器之一，是個不錯的入門選擇，將在下文中重點討論。

發(fā)表于：7/26/2022

美光LPDDR5 內存獲得 ISO 26262 安全標準 ASIL-D 等級認證[EDA與制造][汽車電子]

隨著自動駕駛汽車愈發(fā)迅猛的發(fā)展驅勢，人們對汽車的功能安全也更加關注。由于許多新興高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）平臺的組件與系統(tǒng)非常復雜，與數(shù)據(jù)中心相比有過之而無不及，因此確保汽車的硬件系統(tǒng)符合各項安全風險防控標準至關重要。事實上，當前許多 L2 和L3 級別的自動駕駛汽車都使用了數(shù)據(jù)中心組件與系統(tǒng)級芯片（SoC），如專用視覺處理器、GPU與高性能內存等。

發(fā)表于：7/25/2022