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基于(Δcos(?))?ΔI因子的步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)電流優(yōu)化控制研究[其他][其他]

脈沖步進(jìn)指令控制的傳統(tǒng)步進(jìn)電機(jī)具有開環(huán)定位的特點(diǎn)，無需位置傳感器。而開環(huán)控制的缺點(diǎn)在于當(dāng)發(fā)生過載時(shí)容易導(dǎo)致失步，為了降低失步發(fā)生的概率，步進(jìn)電機(jī)通常以最大電流工作，這會(huì)影響其工作效率。針對(duì)上述問題，提出了一種基于(Δcos(?))?ΔI因子的優(yōu)化步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)電流的控制算法，該算法結(jié)合步進(jìn)電機(jī)的特性及其步進(jìn)指令脈沖，適用性強(qiáng)，計(jì)算過程簡(jiǎn)單，無需額外設(shè)置步進(jìn)電機(jī)的機(jī)械或電氣參數(shù)。利用混合式步進(jìn)電機(jī)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)，證明了所提出算法的有效性。

發(fā)表于：5/12/2023

面向6G的通信感知一體化[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

通信感知一體化作為6G的重要特征和關(guān)鍵使能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了通信和感知的信息共享和協(xié)同增益。首先介紹了通信感知一體化技術(shù)的研究現(xiàn)狀，從學(xué)術(shù)研究和標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)展兩方面進(jìn)行了梳理，進(jìn)而在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、組網(wǎng)和波形設(shè)計(jì)三方面對(duì)于通信技術(shù)和感知技術(shù)的一體化設(shè)計(jì)問題進(jìn)行了深入探討和總結(jié)分析。最后展望了通信感知一體化技術(shù)在6G的中發(fā)展趨勢(shì)并分析了可能面臨的挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：5/12/2023

一種基于雙歷史站的數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

在DCS系統(tǒng)中，歷史站承擔(dān)著歷史數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)以及查詢功能，而實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)則是組態(tài)軟件的核心技術(shù)。設(shè)計(jì)了一種基于雙歷史站的實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法，分別介紹了系統(tǒng)體系設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、歷史數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)同步策略、歷史數(shù)據(jù)庫對(duì)外接口等。該系統(tǒng)實(shí)時(shí)性高、存儲(chǔ)空間節(jié)約、查詢速度快，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域的工業(yè)控制系統(tǒng)。

發(fā)表于：5/12/2023

面向臨床決策支持系統(tǒng)的醫(yī)療文本分析模型[其他][醫(yī)療電子]

醫(yī)療文本的特征提取及分析在建設(shè)臨床決策支持系統(tǒng)方面具有較大的實(shí)用價(jià)值。針對(duì)包含各種術(shù)語和縮寫的原始醫(yī)療文本難以提取特征的情況，提出了一種基于BERT與Word2vec的醫(yī)療文本分析模型。該模型對(duì)醫(yī)療病歷中關(guān)鍵醫(yī)療實(shí)體進(jìn)行識(shí)別，基于知識(shí)建立權(quán)重評(píng)分機(jī)制，對(duì)醫(yī)學(xué)文本進(jìn)行語義分析。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，模型在醫(yī)療文本特征提取方面具有一定優(yōu)勢(shì)，對(duì)高血壓性腦出血病歷的分析診斷性能良好，能有效應(yīng)用于臨床決策支持系統(tǒng)。

發(fā)表于：5/12/2023

基于增強(qiáng)語義信息理解的場(chǎng)景圖生成[其他][其他]

場(chǎng)景圖生成（SGG）任務(wù)旨在檢測(cè)圖像中的視覺關(guān)系三元組，即主語、謂語、賓語，為場(chǎng)景理解提供結(jié)構(gòu)視覺布局。然而，現(xiàn)有的場(chǎng)景圖生成方法忽略了預(yù)測(cè)的謂詞頻率高但卻無信息性的問題，從而阻礙了該領(lǐng)域進(jìn)步。為了解決上述問題，提出一種基于增強(qiáng)語義信息理解的場(chǎng)景圖生成算法。整個(gè)模型由特征提取模塊、圖像裁剪模塊、語義轉(zhuǎn)化模塊、拓展信息謂詞模塊四部分組成。特征提取模塊和圖像裁剪模塊負(fù)責(zé)提取視覺特征并使其具有全局性和多樣性。語義轉(zhuǎn)化模塊負(fù)責(zé)將謂詞之間的語義關(guān)系從常見的預(yù)測(cè)中恢復(fù)信息預(yù)測(cè)。拓展信息謂詞模塊負(fù)責(zé)擴(kuò)展信息謂詞的采樣空間。在數(shù)據(jù)集VG和VG-MSDN上與其他方法進(jìn)行比較，平均召回率分別達(dá)到59.5%和40.9%。該算法可改善預(yù)測(cè)出來的謂詞信息性不足問題，進(jìn)而提升場(chǎng)景圖生成算法的性能。

發(fā)表于：5/12/2023

我國數(shù)據(jù)交易統(tǒng)一大市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀與路徑思考[其他][數(shù)據(jù)中心]

數(shù)據(jù)交易在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)展中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。通過梳理我國當(dāng)前數(shù)據(jù)市場(chǎng)交易暴露的痛點(diǎn)問題，圍繞我國數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)培育的總體要求，結(jié)合實(shí)踐基礎(chǔ)以及國家推進(jìn)全國統(tǒng)一大市場(chǎng)的總體要求，提出破解數(shù)據(jù)交易困境、加快建設(shè)全國統(tǒng)一數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)亟待處理好安全與發(fā)展、政府與市場(chǎng)、競(jìng)爭(zhēng)與合作以及管理與技術(shù)四對(duì)關(guān)系。同時(shí)，以“統(tǒng)一制度建設(shè)、推進(jìn)交易場(chǎng)所功能互補(bǔ)、強(qiáng)化基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通和推進(jìn)所商分離與生態(tài)建設(shè)”為四大核心抓手，推動(dòng)統(tǒng)一數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)建設(shè)。

發(fā)表于：5/12/2023

基于Radon變換的高分辨SAR圖像艦船目標(biāo)精細(xì)分割[其他][其他]

隨著合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar， SAR）分辨率的提升，利用SAR圖像進(jìn)行艦船檢測(cè)和識(shí)別逐漸成為海洋目標(biāo)監(jiān)視的重要手段。但受限于SAR成像機(jī)理，高分辨SAR圖像旁瓣問題開始凸顯，這嚴(yán)重影響艦船目標(biāo)的主體分割。提出一種基于Radon變換的艦船目標(biāo)精細(xì)分割算法，通過將SAR圖像進(jìn)行Radon變換，在Radon域?qū)崿F(xiàn)了旁瓣數(shù)據(jù)的識(shí)別與剔除。然后利用形態(tài)學(xué)濾波去除細(xì)碎旁瓣，最終實(shí)現(xiàn)了SAR圖像旁瓣的有效抑制。利用高分三號(hào)和COSMO-SkyMed衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明該算法相比于現(xiàn)有分割算法，在區(qū)域內(nèi)均勻性、區(qū)域間差異性、形狀復(fù)雜度等方面均具有較好的提升。

發(fā)表于：5/12/2023

結(jié)合區(qū)域全局特征和Ann-SIFT的二階段快速景象匹配算法[其他][其他]

在GPS拒止環(huán)境下，提出了一種基于高清航拍圖像的視覺定位方法。為了保證高分辨率圖像匹配的實(shí)時(shí)性，結(jié)合粗粒度高級(jí)語義全局特征和細(xì)粒度點(diǎn)特征實(shí)現(xiàn)兩階段快速景象匹配。第一階段，設(shè)計(jì)三元組網(wǎng)絡(luò)針對(duì)圖像區(qū)域提取具有尺度和旋轉(zhuǎn)不變性的全局描述符進(jìn)行區(qū)域預(yù)匹配。第二階段，快速最近鄰點(diǎn)搜索的Ann-SIFT對(duì)實(shí)時(shí)圖和參考區(qū)域進(jìn)行精確點(diǎn)匹配以實(shí)現(xiàn)定位。對(duì)于3 000×3 000的參考圖像和500×500到1 000×1 000尺寸范圍的實(shí)時(shí)圖像，平均耗時(shí)可以從66.24 s降低到0.97 s。

發(fā)表于：5/12/2023

基于UWB的無人機(jī)自主導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

針對(duì)衛(wèi)星拒止環(huán)境下的無人機(jī)導(dǎo)航，提出一種基于超寬帶（Ultra Wide-Band，UWB）技術(shù)的局部定位系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)定位與導(dǎo)航。首先利用UWB技術(shù)實(shí)現(xiàn)測(cè)距，進(jìn)而解算無人機(jī)在局部坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)，然后基于擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）融合多傳感器數(shù)據(jù)以提高無人機(jī)的定位精度。基于開源飛控Pixhawk搭建了無人機(jī)飛行驗(yàn)證平臺(tái)，將UWB定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)與飛控傳感器數(shù)據(jù)融合，對(duì)無人機(jī)在局部坐標(biāo)系下的自主飛行進(jìn)行了仿真。最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于UWB的多傳感器數(shù)據(jù)融合導(dǎo)航在無人機(jī)自主導(dǎo)航控制上的可行性，實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)在地面平臺(tái)上的自主起降、對(duì)地目標(biāo)伴飛等飛行導(dǎo)航任務(wù)。

發(fā)表于：5/11/2023

EIE組合磁材磁集成變壓器的設(shè)計(jì)與研究[電子元件][其他]

針對(duì)帶有功率因素校正功能的LLC諧振變換器，提出了一種新型EIE組合磁材磁集成變壓器，采用解耦集成的方式將PFC電感、LLC諧振電感以及LLC高頻變壓器這三個(gè)獨(dú)立的磁性元件集成到一起。詳細(xì)介紹了磁集成變壓器設(shè)計(jì)方法，并利用ANSYS Maxwell仿真軟件對(duì)EIE組合磁材磁集成變壓器進(jìn)行建模仿真。比較錳鋅鐵氧體材料與鐵硅鋁磁粉芯材料的特點(diǎn)后，為了提高變壓器的抗飽和能力，選用I型磁芯材質(zhì)為鐵硅鋁磁粉芯。最后，搭建了一臺(tái)輸出功率為100 W的實(shí)驗(yàn)樣機(jī)證實(shí)了EIE組合磁材磁集成變壓器設(shè)計(jì)方法的可行性。

發(fā)表于：5/11/2023

基于頻移鍵控的無線電能與數(shù)據(jù)共同傳輸方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

無線電能與數(shù)據(jù)共同傳輸技術(shù)可在傳輸能量的同時(shí)實(shí)現(xiàn)信息交互，近年來被廣泛研究。采用二進(jìn)制頻移鍵控（2FSK）的方式將數(shù)據(jù)調(diào)制到能量傳輸通道，通過改變逆變器工作在兩個(gè)不同的頻率實(shí)現(xiàn)二進(jìn)制信息的調(diào)制。數(shù)據(jù)解調(diào)電路利用鎖相環(huán)的頻率跟蹤特性實(shí)現(xiàn)信息的提取，即相位鎖定時(shí)可以輸出有效信號(hào)，不能鎖定時(shí)可以輸出電平相反的信號(hào)。通過構(gòu)建原理樣機(jī)，驗(yàn)證了無線電能與數(shù)據(jù)共同傳輸技術(shù)的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的無線電能傳輸方法可以在電能正常傳輸?shù)耐瑫r(shí)實(shí)現(xiàn)10 kb/s的通信速率，且能量傳輸從幾十瓦到幾百瓦變化時(shí)通信性能不受影響。

發(fā)表于：5/11/2023

反激變換器開關(guān)噪聲抑制策略[電子元件][其他]

多用于小功率輔助電源的反激變換器拓?fù)洌β势骷膶?dǎo)通及關(guān)斷噪聲在高壓輸入的情況下更加嚴(yán)重，甚至導(dǎo)致芯片無法正常工作。首先分析了反激變換器噪聲的產(chǎn)生機(jī)理，通過控制變壓器漏感，結(jié)合變換器負(fù)載條件以抑制輸出導(dǎo)通噪聲；其次，利用TL431及光耦變換器特性，設(shè)計(jì)可變補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)，從環(huán)路控制方面補(bǔ)償漏感變化造成的系統(tǒng)性能降低；最后，搭建輸入430 V~650 V，多路輸出共10 W的反激輔助電源，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的可行性與正確性。

發(fā)表于：5/11/2023

一種Buck-Boost開關(guān)電源環(huán)路補(bǔ)償電路設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

設(shè)計(jì)了一種用于Buck-Boost開關(guān)電源電壓控制模式的環(huán)路補(bǔ)償電路。該補(bǔ)償電路是TYPEIII型補(bǔ)償環(huán)路，分析了Buck-Boost開關(guān)電源功率級(jí)建模以及誤差放大器補(bǔ)償環(huán)路的電路設(shè)計(jì)，以此來確保開關(guān)電源的穩(wěn)定性。提出的電路基于0.5 μm工藝進(jìn)行版圖設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證，后仿真結(jié)果表明誤差放大器的帶寬和相位裕度均滿足要求，系統(tǒng)的電壓調(diào)整率為0.42%，穩(wěn)定時(shí)間為300 μs，負(fù)載調(diào)整率為0.17%，穩(wěn)定時(shí)間為300 μs，已經(jīng)滿足設(shè)計(jì)需求，在一款Buck-Boost開關(guān)電源芯片中得到了應(yīng)用。

發(fā)表于：5/11/2023

基于自動(dòng)編譯碼器的端到端無線通信系統(tǒng)FPGA實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于自動(dòng)編譯碼器的通信系統(tǒng)是近年來無線通信的一個(gè)熱門研究領(lǐng)域，如何將其部署在嵌入式設(shè)備中具有非常重要的實(shí)踐意義。提出了一種基于自動(dòng)編譯碼器的端到端無線通信系統(tǒng)的FPGA設(shè)計(jì)方案，在FPGA上部署基于自動(dòng)編譯碼器的端到端無線通信系統(tǒng)，使用AD9361射頻芯片作為射頻前端處理模塊，實(shí)現(xiàn)真正意義上的空中傳輸。并且對(duì)系統(tǒng)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了硬件加速方案，在卷積計(jì)算單元內(nèi)進(jìn)行并行性探索，設(shè)計(jì)了流水線架構(gòu)，加速卷積運(yùn)算。對(duì)于存儲(chǔ)單元，采用雙緩沖設(shè)計(jì)，利用乒乓操作，提高數(shù)據(jù)通信速率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在不同的調(diào)制方式下，系統(tǒng)實(shí)測(cè)誤塊率與在瑞利信道下的仿真結(jié)果相接近。在誤塊率相當(dāng)?shù)那闆r下，與通用CPU Intel i5-9300相比，所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)推理速度提升了3.98倍。與英偉達(dá)1650 GPU相比，功耗約是它的0.18倍。

發(fā)表于：5/11/2023

低軌衛(wèi)星通信中的波束跳變和頻率復(fù)用方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

面向廣域非均勻分布的業(yè)務(wù)需求，在多低軌衛(wèi)星移動(dòng)波束覆蓋場(chǎng)景下，聯(lián)合考慮跳波束圖案設(shè)計(jì)、波束頻率分配和傳輸功率優(yōu)化，提出基于改進(jìn)粒子群算法的波束資源管理機(jī)制，通過系統(tǒng)級(jí)仿真平臺(tái)進(jìn)行了性能驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明，相比基于空間隔離角和基于優(yōu)先級(jí)的波束資源管理機(jī)制，在full buffer業(yè)務(wù)模型下，所提機(jī)制可顯著提升用戶信干噪比和系統(tǒng)容量，且頻率復(fù)用因子越低系統(tǒng)容量越高。

發(fā)表于：5/11/2023