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三模混合集成小型化濾波器設(shè)計(jì)[其他][其他]

提出了一種基于LC串聯(lián)單元的三模混合集成小型化濾波器電路拓?fù)洹Ｔ撾娐吠負(fù)渚哂袑?duì)稱性，主體由4個(gè)LC串聯(lián)單元所構(gòu)成的“星型”結(jié)構(gòu)組成，能夠通過對(duì)其并聯(lián)于地的LC串聯(lián)單元中元件參數(shù)的調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)對(duì)濾波器雙零點(diǎn)的自由調(diào)節(jié)。基于奇偶模分析方法，給出了所提出濾波器拓?fù)涞木C合設(shè)計(jì)方法，并采用基于商業(yè)化硅基表貼電容的低成本混合集成技術(shù)研制一款具有明顯小型化特性的三模多零點(diǎn)帶通濾波器。所研制的濾波器仿真與測(cè)試結(jié)果吻合良好，其中心頻率為2.6 GHz，3 dB帶寬為1.34 GHz，插入損耗典型值為1.6 dB，能夠在4~12 GHz的頻帶范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)30 dB的抑制能力，其面積尺寸為3.2 mm×1.9 mm(0.03λ0×0.02λ0)。

發(fā)表于：4/2/2022

基于Hadoop的應(yīng)急聯(lián)防移動(dòng)處置平臺(tái)設(shè)計(jì)[其他][其他]

針對(duì)城市安全問題，為實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控的可信預(yù)警、辨別潛在的突發(fā)事件并及時(shí)處理，基于Hadoop搭建了身份識(shí)別應(yīng)急聯(lián)防移動(dòng)處置平臺(tái)，采用HDFS Streaming數(shù)據(jù)流形式讀取視頻數(shù)據(jù)，利用MapReduce框架在計(jì)算集群中對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式分析，使用 OpenCV 集成的 LBPH 算法實(shí)現(xiàn)視頻目標(biāo)的有效跟蹤。平臺(tái)功能覆蓋了樣本信息采集、隱患發(fā)現(xiàn)、信息發(fā)布、應(yīng)急處置等安全管理應(yīng)急聯(lián)防的全過程，可直接服務(wù)于應(yīng)急現(xiàn)場(chǎng)管理，具有極強(qiáng)的適應(yīng)性和便捷性。

發(fā)表于：4/2/2022

智能遠(yuǎn)程多生理參數(shù)健康監(jiān)護(hù)儀[其他][其他]

為了能讓患者在家中長(zhǎng)期地監(jiān)測(cè)自身的各種生理參數(shù)，隨時(shí)捕捉突發(fā)性心率失常，同時(shí)能將生理參數(shù)反映給醫(yī)療機(jī)構(gòu)，方便醫(yī)務(wù)人員用于指導(dǎo)和協(xié)助治療，設(shè)計(jì)了一款基于單片機(jī)的智能遠(yuǎn)程多生理參數(shù)健康監(jiān)護(hù)儀。通過血氧、脈搏和體溫等數(shù)字信號(hào)采集模塊采集原始數(shù)據(jù)，由單片機(jī)進(jìn)行算法處理，在顯示模塊顯示人體的血氧值、心率值和體溫值等，用戶還可通過按鍵配置生理參數(shù)的閾值報(bào)警、按鍵發(fā)送生理參數(shù)至云端。最后，與標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)用監(jiān)護(hù)儀進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，驗(yàn)證了該設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性與可行性。

發(fā)表于：4/2/2022

LoRa空口數(shù)據(jù)的同步與解調(diào)[其他][其他]

LoRa通信技術(shù)具有低功耗、遠(yuǎn)距離的特點(diǎn)，在生活中越來越受到關(guān)注。然而，對(duì)于底層的LoRa調(diào)制解調(diào)技術(shù)以及物理層通信鏈路流程，官方?jīng)]有公開的技術(shù)文檔說明，只有一些文獻(xiàn)提及了這些內(nèi)容。基于此，結(jié)合官方羅德儀表LoRa調(diào)制參數(shù)配置接口與文獻(xiàn)資料，完善了物理層通信鏈路流程；從本質(zhì)上，描述了LoRa調(diào)制解調(diào)技術(shù)的原理，從羅德儀表空口采集LoRa調(diào)制數(shù)據(jù)，對(duì)文獻(xiàn)提出LoRa調(diào)制解調(diào)算法進(jìn)行驗(yàn)證，提出了一種LoRa空口數(shù)據(jù)的同步算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)LoRa空口數(shù)據(jù)的解調(diào)。最后，對(duì)LoRa調(diào)制技術(shù)在5種碼率下進(jìn)行抗噪聲性能仿真。仿真結(jié)果表明，并不是糾錯(cuò)碼位數(shù)越多糾錯(cuò)效果越好；碼率為4/5效果糾錯(cuò)最佳，抗噪聲性能大約提高1 dB。

發(fā)表于：4/2/2022

基于攻擊樹和CVSS的網(wǎng)絡(luò)攻擊效果評(píng)估方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為有效解決網(wǎng)絡(luò)攻擊效果評(píng)估中對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的過度依賴性，提高網(wǎng)絡(luò)攻擊效果評(píng)估的準(zhǔn)確性，提出了一種基于攻擊樹和CVSS的網(wǎng)絡(luò)攻擊效果評(píng)估方法。首先，采用攻擊樹模型描述系統(tǒng)可能存在的攻擊路徑，并利用模糊層次分析法對(duì)各葉節(jié)點(diǎn)的發(fā)生概率進(jìn)行求解；然后，基于CVSS漏洞信息建立網(wǎng)絡(luò)攻擊效果量化評(píng)估模型；最后，采用實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證分析說明。該方法能夠充分利用己有的攻擊行為研究成果，評(píng)估結(jié)果較為客觀，且思路清晰，算法簡(jiǎn)單，具有較強(qiáng)的通用性和工程應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：4/2/2022

面向云計(jì)算環(huán)境的OpenFOAM網(wǎng)格生成服務(wù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)格生成是計(jì)算流體力學(xué)仿真分析基礎(chǔ)。由于網(wǎng)格生成的計(jì)算量大，適合利用服務(wù)器的高性能計(jì)算能力在服務(wù)器端運(yùn)行，以云服務(wù)方式為用戶提供高效的網(wǎng)格生成服務(wù)。提出了一種面向云計(jì)算的網(wǎng)格生成服務(wù)模型，基于該模型能夠?qū)鹘y(tǒng)的單機(jī)版網(wǎng)格生成模塊進(jìn)行服務(wù)化封裝，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格生成的云服務(wù)。采用該模型對(duì)OpenFOAM的網(wǎng)格生成模塊進(jìn)行服務(wù)化封裝，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)面向服務(wù)的網(wǎng)格生成服務(wù)原型軟件。通過網(wǎng)格生成客戶端軟件與網(wǎng)格生成云服務(wù)的集成測(cè)試，驗(yàn)證表明“云+端”的網(wǎng)格生成服務(wù)能夠充分利用服務(wù)器端和客戶端的計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)云端協(xié)同的網(wǎng)格生成優(yōu)化計(jì)算。

發(fā)表于：4/2/2022

噪聲中的復(fù)信號(hào)盲源分離算法[其他][其他]

復(fù)信號(hào)分析是信號(hào)處理技術(shù)常見的問題之一，在盲信號(hào)分離及處理技術(shù)中特別是卷積混合問題或頻域分析等均需要建立與之相應(yīng)的復(fù)值分析模型。然而在以往的分析中，由于此類問題往往是基于無噪聲的約束條件，因此局限了該技術(shù)在實(shí)際中的應(yīng)用。針對(duì)這一問題，將復(fù)值盲源分離問題推廣到含噪聲的一般環(huán)境中。通過分析高斯噪聲協(xié)方差的一般特征，利用高斯噪聲協(xié)方差的參數(shù)信息，導(dǎo)出了一種在噪聲環(huán)境下盲源分離的不動(dòng)點(diǎn)算法，該算法可以在噪聲環(huán)境中通過觀測(cè)信號(hào)估計(jì)與之對(duì)應(yīng)的有效分離矩陣，使得復(fù)值信號(hào)在噪聲環(huán)境中混合中仍然能成功分離出源信號(hào)。仿真結(jié)果表明了所研究方法的可行性與有效性。

發(fā)表于：4/2/2022

基于NOMA的移動(dòng)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案[其他][其他]

移動(dòng)邊緣計(jì)算(MEC)使智能終端能夠?qū)⒉糠钟?jì)算負(fù)載轉(zhuǎn)移到位于基站子系統(tǒng)的邊緣服務(wù)器上，以解決物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)大量數(shù)據(jù)處理問題。通過研究非正交多址(NOMA)的多址MEC，提出了一種終端-邊緣服務(wù)器資源分配方案，通過NOMA方式傳輸，智能終端可以將計(jì)算工作負(fù)載卸載到不同的邊緣服務(wù)器，從而減少完成智能終端的計(jì)算工作負(fù)載的總延遲。該方案目標(biāo)是優(yōu)化資源成本最小，該系統(tǒng)成本考慮終端卸載的計(jì)算工作量和邊緣服務(wù)器的計(jì)算資源使用成本的總延遲。通過單個(gè)終端的最優(yōu)卸載解決方案數(shù)值結(jié)果驗(yàn)證了方案的有效性。

發(fā)表于：4/2/2022

固定測(cè)速系統(tǒng)的光伏供電技術(shù)與節(jié)電策略[其他][其他]

在對(duì)現(xiàn)有高速公路固定測(cè)速系統(tǒng)供電方法分析比較的基礎(chǔ)上，提出了基于光伏發(fā)電技術(shù)的固定測(cè)速供電方法。根據(jù)典型低日照地區(qū)的日照條件，對(duì)組成光伏系統(tǒng)的各部分進(jìn)行了專項(xiàng)研究設(shè)計(jì)，對(duì)核心控制器涉及的太陽能電池板最大功率點(diǎn)跟蹤技術(shù)和蓄電池充放電算法進(jìn)行了設(shè)計(jì)，有針對(duì)性地提出高速公路固定測(cè)速系統(tǒng)節(jié)電策略與方法。試驗(yàn)結(jié)果表明，控制器高效、穩(wěn)定，實(shí)際應(yīng)用中能實(shí)現(xiàn)固定測(cè)速系統(tǒng)全年不間斷電力供給，供電效率高，電壓、頻率穩(wěn)定。

發(fā)表于：4/2/2022

一種進(jìn)位鏈TDC的實(shí)現(xiàn)及其抽頭方式研究[其他][其他]

采用Xilinx公司的Kintex-7內(nèi)部的進(jìn)位鏈，實(shí)現(xiàn)了時(shí)間數(shù)字轉(zhuǎn)換器(Time to Digital Converter，TDC)。采用碼密度校準(zhǔn)方法對(duì)TDC進(jìn)行逐位校準(zhǔn)，標(biāo)定了TDC的碼寬。碼密度校準(zhǔn)過程中發(fā)現(xiàn)，不同的進(jìn)位鏈抽頭位置會(huì)導(dǎo)致TDC的碼寬不同、非線性不同，研究了2抽頭、4抽頭方式下的TDC的碼寬和非線性，在“0tap+3tap”的2抽頭方式下，TDC可以獲得較好的線性，時(shí)間分辨率為25 ps(對(duì)應(yīng)最低有效位(Least Significant Bit，LSB))，微分非線性范圍為-0.84~3.1 LSB，積分非線性范圍為-5.2~2.2 LSB。

發(fā)表于：4/2/2022

預(yù)調(diào)制多陪集采樣系統(tǒng)[其他][其他]

目前，壓縮采樣系統(tǒng)主要有隨機(jī)解調(diào)器、調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換器和多陪集采樣3種，其中，多陪集采樣的系統(tǒng)框架簡(jiǎn)單、重構(gòu)成功率高，但用硬件實(shí)現(xiàn)時(shí)面臨兩個(gè)難題，一是低速模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)的輸入模擬帶寬存在上限，二是難以實(shí)現(xiàn)各通道上的精準(zhǔn)時(shí)延。借鑒調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換器在采樣前先對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)調(diào)制的思想，將預(yù)調(diào)制與多陪集采樣結(jié)合，提出了預(yù)調(diào)制多陪集采樣系統(tǒng)。采樣前，在采樣系統(tǒng)各通道上，由隨機(jī)序列發(fā)生器產(chǎn)生周期單脈沖序列，對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行頻譜調(diào)制以降低采樣前信號(hào)的模擬帶寬；然后，調(diào)制信號(hào)由低速ADC進(jìn)行采樣，且各通道上的低速ADC與隨機(jī)序列發(fā)生器列共用同一個(gè)控制時(shí)鐘；最后，采用多信號(hào)分類算法(MUSIC)算法近乎無失真地重構(gòu)出輸入信號(hào)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)以15%的奈奎斯特采樣速率對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行壓縮采樣時(shí)，重構(gòu)信號(hào)的均方誤差僅為10-5量級(jí)。這驗(yàn)證了該采樣系統(tǒng)的可行性，有效解決了多陪集采樣系統(tǒng)的兩個(gè)難題。

發(fā)表于：4/2/2022

熱場(chǎng)發(fā)射電子槍在電子束光刻機(jī)中的應(yīng)用研究[其他][其他]

介紹了電子槍的分類與特點(diǎn)，重點(diǎn)介紹了熱場(chǎng)發(fā)射電子槍的原理、結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)及在電子束光刻機(jī)中的應(yīng)用。闡述了電子束光刻機(jī)束流與電子槍提取極電流之間關(guān)系，并分析了熱場(chǎng)發(fā)射電子槍各個(gè)參數(shù)對(duì)提取極電流的影響。研究了熱場(chǎng)發(fā)射電子槍的調(diào)校對(duì)電子束光刻工藝的影響，并通過實(shí)驗(yàn)得出束斑與束流的關(guān)系。最后通過調(diào)整電子槍參數(shù)，制備了不同的光刻圖形，滿足了不同的光刻工藝要求，驗(yàn)證了分析的結(jié)論。

發(fā)表于：4/2/2022

基于FPGA的大功率壓電陶瓷數(shù)字驅(qū)動(dòng)電源設(shè)計(jì)[其他][其他]

目前疊堆型壓電陶瓷最高能夠產(chǎn)生70 kN的推力，且具有納米級(jí)的精密定位。為提高壓電陶瓷驅(qū)動(dòng)電源的輸出性能和精確度，提出了一種基于FPGA的大功率高精度壓電陶瓷數(shù)字驅(qū)動(dòng)電源的設(shè)計(jì)，具有100倍固定輸出增益。該驅(qū)動(dòng)電源以FPGA作為控制核心，采用半橋逆變的電路拓?fù)洌瑫r(shí)引入閉環(huán)控制調(diào)節(jié)輸出電壓。在等效電容為5 μF的壓電陶瓷負(fù)載下，該驅(qū)動(dòng)電源的輸入帶寬為10 Hz~800 Hz，輸出功率可達(dá)1 kW，電壓紋波小于30 mV，輸出精度高達(dá)99.3%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該驅(qū)動(dòng)電源可應(yīng)用于振動(dòng)臺(tái)、六足控制平臺(tái)等疊堆型壓電陶瓷應(yīng)用領(lǐng)域中，具有良好的驅(qū)動(dòng)性能。

發(fā)表于：4/2/2022

面向水下目標(biāo)的雙目視覺測(cè)距方法[其他][其他]

針對(duì)水下機(jī)器人對(duì)于探測(cè)海洋具有的高靈敏度、低成本、易攜帶特點(diǎn)的要求，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)面向水下目標(biāo)的雙目視覺測(cè)距檢測(cè)方法。采用張正友標(biāo)定算法，通過使用9×9棋盤獲取水下雙目相機(jī)的內(nèi)外矩陣模型的參數(shù)，采用SGBM(Semi-Global Block Matching)立體匹配算法，增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度，削弱了圖像色斑的影響，保證了算法的魯棒性，提升了匹配搜索速度。將視差圖通過矩陣運(yùn)算轉(zhuǎn)化成深度圖，并將其映射成可視化點(diǎn)云，構(gòu)建目標(biāo)物體的三維立體信息。

發(fā)表于：4/2/2022

基于混合聚類與融合用戶興趣的協(xié)同過濾推薦算法[其他][其他]

發(fā)表于：4/2/2022