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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。

最新設計資源

在不斷發展的電動汽車充電市場中，為什么提升互操作性非常重要[電源技術][汽車電子]

　　Charging Interface Initiative （CharIN）是擁有 330 家會員公司的行業協會，許多不同國家/地區的此類組織正在推動在充電系統領域，針對所有類型的電動汽車制定互操作性標準。除了開發已被多個國家/地區的 EV 充電器制造商采用的組合充電系統（CCS），CharIN 還在穩步推進，希望通過多種方式實現美國特斯拉快速充電站使用的北美充電標準（NACS）的標準化。

發表于：3/25/2024

Turbo譯碼SOVA算法的研究與實現[通信與網絡][航空航天]

針對低軌道衛星通信的應用需求，為了降低干擾，減小負荷，通常采用卷積碼、Turbo碼等信道編碼的方法提升傳輸的可靠性能。Turbo碼是一種具有接近香農極限定理的優異信道碼，SOVA譯碼是Turbo碼的一種譯碼方法。以CCSDS推薦的Turbo碼為例，研究了網格圖在SOVA譯碼過程中的功能和用法，并與Viterbi譯碼進行了對比，并基于網格圖詳細闡述了SOVA譯碼的原理和實現步驟，最后對SOVA譯碼的實現過程進行了仿真驗證。該方法已實際應用于項目，經測試該方法實現簡單，獲得了良好的信道編碼增益。

發表于：3/20/2024

星載高增益寬頻帶高指向性陣列天線設計[通信與網絡][航空航天]

針對衛星對X波段通信系統電磁波傳輸的需求，設計了一款新型X波段高增益寬頻帶高指向性微帶陣列天線。采用平面多層板形式，通過多種技術手段改善天線性能。陣列天線采用側饋的能量輸入方式、多層縫隙耦合饋電設計提高天線帶寬，同時將輻射層和饋電網絡層分離以減小電磁波串擾和提升分離設計簡約度，增加金屬反射層以提高天線正向增益和前后比。根據工程總體需求，共設計了64陣元和256陣元的矩形微帶陣列天線。兩種天線經加工測試結果與仿真結果基本一致。該天線實現了高增益、寬頻帶、高指向性等性能指標，對X波段星地無線通信系統的設計有一定指導意義。

發表于：3/20/2024

用于FPGA平臺上圖像快速旋轉的改進CORDIC算法[嵌入式技術][工業自動化]

坐標旋轉數字算法（CORDIC）被廣泛應用于消旋、相機邊框等系統中。在對傳統CORDIC算法分析的基礎上提出了重編碼預測和多倍迭代優化的方法，并用MATLAB進行了仿真，又在VIVADO上進行了FPGA驗證與對比。實驗結果表明，上述優化相對傳統CORDIC算法以及VIVADO自帶的CORDIC IP核顯著減少了迭代次數，消耗了更少的資源，計算的精度也有了一定的提升。

發表于：3/20/2024

基于RuoYi-Cloud的勞動教育平臺建設[其他][其他]

為幫助學生學習勞動文化、進行勞動實踐，輔助教師精準地安排和開展勞動教學活動，設計且實現了一款基于RuoYi-Cloud框架的勞動教育系統，具有勞動教育管理、選課管理、在線學習、學業預警、系統監控、數據分析等功能，使用RuoYi-Cloud框架開發降低了開發和維護成本，提高了開發效率。采用微服務架構，實現對用戶友好的界面和高度可擴展的后端功能，優化了系統的響應時間和資源利用率確保系統高效運行，系統的靈活性和擴展性為未來的功能擴展提供良好的基礎。系統為勞動教育實施提供可靠解決方案，通過對系統的實際應用和用戶反饋，系統對勞動教育領域有一定參考價值。

發表于：3/20/2024

多源極軌衛星微波溫度計資料實時區域同化系統[模擬設計][航空航天]

基于中尺度數值預報模式WRF和WRFDA同化系統，實現多源極軌衛星微波溫度計資料實時區域同化，并對同化產品進行評估和應用。2018年同化試驗結果表明：通過質量控制和偏差訂正，AMSU-A資料第5~9通道亮溫觀測增量O-B（觀測值O和背景場的正演輻射模擬值B的差值）的標準差有效降低，同化后各通道亮溫分析殘差O-A（觀測值O和分析場的正演輻射模擬值A的差值）的標準差有效降低。同化預報產品被應用在暴雨強對流個例和臺風個例中，取得良好效果。

發表于：3/20/2024

基于改進YOLOv5的路面裂縫檢測方法[模擬設計][智能交通]

針對現有裂縫檢測模型體積較大且檢測精度不高的問題，提出一種基于輕量化網絡的無人機航拍圖像裂縫檢測方法。首先，使用MobileNetv3網絡替代YOLOv5的主干網絡，降低模型大小；其次，引入C3TR和CBAM模塊提高網絡表征能力，將損失函數替換為EIOU以提高模型的魯棒性。實驗結果表明，該方法在自制數據集上獲得98.9%的精度，相較于原始YOLOv5提高1.2%，模型大小減小51.5%，檢測速度提高37%。改進后的模型在精度、大小和速度上均優于Faster-RCNN等4種常見裂縫檢測模型，滿足了裂縫檢測的實時性、輕量化和精度需求。

發表于：3/20/2024

分布式“源荷儲”資源協同互動異構組網方法與仿真實現[通信與網絡][智能電網]

為提升新型電力系統海量分布式“源荷儲”資源協同互動能力，提出了分布式“源荷儲”資源協同互動異構組網方法與仿真實現。構建“三層兩網” 分布式源荷儲資源協同互動異構組網方法，在調峰、調頻、需求響應等典型互動業務建模需求分析基礎上，通過OMNeT++平臺建立分布式資源協同互動通信網絡模型，根據網絡實際運行特征構建通信仿真平臺，實現分布式“源荷儲”資源協同互動網絡性能多場景仿真。為分布式資源協同互動業務開展提供定量分析工具，對新型電力系統建設與新能源消納能力提升具有重要支撐作用。

發表于：3/20/2024

空間眾包中一種支持高效任務分配的隱私保護方案[通信與網絡][通信網絡]

空間眾包中的位置隱私泄露問題近些年來已經引起了學術界和產業界的廣泛關注。面對這一挑戰，不少研究者提出了相應的隱私保護方案來保護任務分配過程中參與者的位置信息安全。然而，這些方案在分配效率方面有所限制，不具備高效性。針對這一問題，提出了一種高效的隱私保護方案，使用網格索引四叉樹結構來實現高效且穩定的任務分配服務，并使用一種對稱隱藏向量加密算法來保護參與者的隱私安全。大量基于真實數據集的仿真實驗表明該方案能夠支持高效的任務分配服務。

發表于：3/20/2024

基于EEMD奇異值熵的局部放電模式識別[測試測量][智能電網]

針對氣體絕緣組合電器（GIS）局部放電故障信號非平穩性和放電類型識別準確率低的問題，提出了一種基于集合經驗模態分解（EEMD）奇異值熵的局部放電模式識別算法。首先對局部放電原始信號進行EEMD分解，得到多個固有模態分量（IMF），根據均方差、峭度和歐氏距離評價指標選取隱含放電信息居多的最優模態分量進行信號重構；然后對重構信號進行奇異值分解，結合信息熵算法計算出奇異值熵；最后，根據奇異值熵大小區分出GIS局部放電的類型。實驗結果表明，通過與傳統的EMD奇異值熵和VMD奇異值熵算法對比，該方法可以有效地通過各自不同區間的奇異熵值進行識別放電類型。

發表于：3/20/2024

基于邊緣計算的智能電能表校時方法研究[測試測量][智能電網]

隨著電力物聯網的發展和智能電能表的不斷普及，解決電能表時鐘異常問題、對時鐘超差電能表進行校時已經成為電力公司一項越來越重要的工作。對于時鐘偏差超過5分鐘的費控電能表，目前主流做法是通過點對點密文校時的方法來進行矯正，但這種超差電表數量增多之后，會給主站系統校時工作帶來較大負荷。針對這一問題，借鑒邊緣計算思想，即將整體工作拆分后部分分配至邊緣節點，分布式完成整體工作，提出了一種基于邊緣計算的批量電能表校時方法，通過主站批量任務下發、邊緣節點轉加密等技術，實現對時鐘超差電能表的批量校時，減輕主站系統的業務壓力，提高主站系統的工作效率。

發表于：3/20/2024

基于SIP技術的固態硬盤電路設計[EDA與制造][工業自動化]

存儲系統小型化、高性能需求與日俱增，為此設計了一款基于SiP技術的固態硬盤電路，用于驗證存儲系統SiP電路的可行性。該SiP電路內部以SSD控制模塊為核心處理單元，集成了用于數據存儲的NAND顆粒、用于固件存儲的SPI Flash以及電源管理等元器件。在搭建的軟硬件平臺上進行底層ATA指令驗證以及與傳統分離式存儲系統的對比性能測試，證明了應用SiP技術的存儲系統具備高性能、小型化、低功耗等諸多優勢，為后續SiP存儲系統的設計和驗證奠定了一定的技術基礎。

發表于：3/20/2024

一種高效能可重構1 024位大數乘法器的設計[嵌入式技術][工業自動化]

在SM9加密等算法中經常使用大數乘法，為了解決大數乘法中關鍵電路延遲過高、能耗過大的問題，設計了一種基于流水線的可重構1 024位乘法器。使用64位乘法單元和128位先行進位加法單元，分20個周期流水產生最終結果，緩解了傳統乘法器中加法部分的延時，實現電路復用，有效減小能耗。在SMIC 0.18 μm工藝庫下，關鍵電路延遲2.5 ns，電路面積7.03 mm2 ，能耗576 mW。

發表于：3/20/2024

基于負載追蹤補償的大電流LDO設計[電源技術][工業自動化]

提出一種有效提升大電流輸出應用的低壓差線性穩壓器（LDO）環路穩定性的技術，采用負載追蹤補償方式消除電路輸出端與負載相關的極點對環路穩定性的影響，且在維持環路低頻增益不變的前提下降低高頻下環路中節點阻抗，從而達到同時提升輸出精度和優化瞬態響應性能的目的。采用TSMC 0.18 µm BCD工藝進行仿真驗證，結果表明電路最大輸出電流6 A，在6 A/6 μs的負載突變情況下輸出電壓下沖為36.6 mV，過沖為35.3 mV，穩定時間小于56.3 μs。全負載電流范圍內，瞬態性能大幅提升。

發表于：3/20/2024

全局通道注意力增強的毫米波圖像目標檢測[人工智能][安防電子]

針對主動毫米波圖像中目標與背景紋理區分度較低導致隱匿目標漏檢問題，并根據安檢實時性要求，提出一種基于全局通道注意力增強的主動毫米波圖像目標檢測方法。該方法以YOLOv5s為載體，在坐標注意力位置方向上引入全局通道注意模塊，增強對隱匿目標全局通道信息的關注，從而提升在隱匿目標與背景紋理區分度較低時的檢測能力；再利用K-means++聚類算法重新生成適合毫米波圖像目標檢測的錨框。實驗結果表明，無論是陣列圖像數據集還是線掃圖像數據集，該方法增強了對隱匿目標的特征注意，提高了召回率，在滿足安檢實時性的前提下，提升了檢測性能。通過增加少量參數，在陣列圖像數據集上，精度、召回率和mAP@.5達到了92.0%、90.93%和95.32%；在線掃圖像數據集上，精度、召回率和mAP@.5達到了94.65%、92.67%和97.73%。平均單張圖像推理時間在兩個數據集上均達到1 ms，滿足實時性要求。

發表于：3/20/2024

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