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基于系統(tǒng)級封裝技術(shù)的X頻段變頻模塊研制[EDA與制造][工業(yè)自動化]

研制了一款利用系統(tǒng)級封裝技術(shù)（SIP）的小體積X頻段雙通道收發(fā)變頻模塊，在其內(nèi)部集成了采用不同工藝制成的器件。模塊把發(fā)射通道和接收通道集成到一個腔體中，并實現(xiàn)收發(fā)分時控制。模塊采用上下雙腔結(jié)構(gòu)，不同腔體之間采用BGA球柵陣列進行垂直連接，顯著減小模塊體積，模塊體積為21 mm×16 mm×3.8 mm。模塊主要指標(biāo)測試結(jié)果為：接收通道輸入P-1dB ≤-10 dBm，接收信號增益30～35 dB，接收通道隔離度大于等于55 dB，接收噪聲系數(shù)小于等于8 dB；發(fā)射通道增益10～12 dB，發(fā)射通道最大輸出功率大于等于12 dBm，二次三次諧波抑制大于等于60 dBc，雜波抑制大于等于55 dBc，模塊可在-55～+85 ℃正常工作。實測結(jié)果與仿真結(jié)果基本一致。

發(fā)表于：12/17/2024 1:31:30 PM

基于鎖相放大器的電渦流金屬分類系統(tǒng)設(shè)計[測試測量][工業(yè)自動化]

電渦流檢測是一種通過檢測金屬導(dǎo)體感應(yīng)出的微小渦流信號來識別被測材料性質(zhì)的方法。在利用電渦流檢測技術(shù)進行金屬分類時，微弱信號甚至?xí)辉肼曅盘柾耆蜎]，這使提取有效信號變得非常困難。針對這種實際問題，根據(jù)相關(guān)檢測法設(shè)計了基于鎖相放大器的金屬分類系統(tǒng)。在設(shè)計中，微弱待測信號經(jīng)過低噪聲放大后與兩路正交參考信號進行互相關(guān)，再經(jīng)過低通濾波電路后被采集，對被采集的信號進行計算即可實現(xiàn)對微弱信號的檢測。實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)具有較高的精度和靈敏度，能夠極大地提高信號的信噪比，實現(xiàn)對金屬材料的快速分類，分類準(zhǔn)確率可達93%。

發(fā)表于：12/17/2024 1:20:56 PM

基于編程組態(tài)軟件的二總線圖形建模及調(diào)試研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

以太網(wǎng)控制自動化技術(shù)（Ethernet Control Automation Technology，EtherCAT）是當(dāng)前工業(yè)控制領(lǐng)域的一個重要應(yīng)用技術(shù)。基于EtherCAT總線的PLC可以集成控制二總線系統(tǒng)，在實施過程中，用戶為PLC編程時會編寫大量代碼，在異步系統(tǒng)間也會存在消息不同步的問題。為解決上述問題，提出了一種基于編程組態(tài)軟件對二總線設(shè)備組態(tài)建模和圖形化調(diào)試技術(shù)，該技術(shù)包括異步系統(tǒng)間消息同步、二總線協(xié)議轉(zhuǎn)換與解析、二總線拓撲構(gòu)建狀態(tài)機、在線實時調(diào)試功能以及可視化交互界面設(shè)計。

發(fā)表于：12/16/2024 5:31:01 PM

通信模塊和計算主機分離場景下安全有效入網(wǎng)認證的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著5G、移動技術(shù)的不斷發(fā)展，移動終端的形態(tài)越來越多樣，具備移動接入能力的設(shè)備推動了萬物互聯(lián)時代的到來。移動終端從CDMA時代開始就已經(jīng)實現(xiàn)了機卡分離，全網(wǎng)通的出現(xiàn)使得計算主機和通信模塊進一步解耦。人們希望自己的移動終端可以在任何時間、任何地點接入任何網(wǎng)絡(luò)。無線技術(shù)之所以能夠?qū)崿F(xiàn)突飛猛進的發(fā)展，正是因為順應(yīng)了分工合作、各自發(fā)展這一趨勢。物聯(lián)網(wǎng)的時代，終端設(shè)備往往規(guī)格低、數(shù)量大，新技術(shù)、新頻段的不斷涌現(xiàn)，導(dǎo)致主機和通信模塊發(fā)展不同步，終端組合式接入給移動安全提出新挑戰(zhàn)。探討了如何通過數(shù)字證書、安全管控等技術(shù)實現(xiàn)通信模塊和計算主機機分離場景下終端的入網(wǎng)認證。

發(fā)表于：12/16/2024 5:12:29 PM

基于深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的5G信號室內(nèi)分布預(yù)測[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

為解決5G信號室內(nèi)覆蓋的質(zhì)量與穩(wěn)定性問題，提出了一種基于深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的5G信號室內(nèi)分布預(yù)測方法。采用基于全連接的深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建預(yù)測模型，利用發(fā)射機與接收機的三維空間坐標(biāo)信息和接收機的參考信號接收功率（Reference Signal Receiving Power， RSRP）數(shù)據(jù)作為輸入特征，而無需收集復(fù)雜的環(huán)境特征信息。實驗結(jié)果表明，該深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在不依賴詳細環(huán)境參數(shù)的情況下，經(jīng)歸一化訓(xùn)練，預(yù)測出的RSRP與實際值相比，MAE為0.029 455，RMSE為0.041 495，能有效地預(yù)測室內(nèi)的5G信號分布，驗證了基于深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法在室內(nèi)5G信號覆蓋預(yù)測問題上的有效性，為優(yōu)化室內(nèi)5G網(wǎng)絡(luò)部署和提升用戶體驗提供了科學(xué)依據(jù)和技術(shù)手段，具有重要的實際應(yīng)用價值。

發(fā)表于：12/16/2024 5:02:13 PM

改進LCR儀表測量穩(wěn)定性的相位裕度優(yōu)化方法及硬件實現(xiàn)[測試測量][工業(yè)自動化]

為解決LCR表在測量容性阻抗時的自激問題，設(shè)計了一種增強測量穩(wěn)定性的LCR儀表。通過分析測量前端自平衡電橋電路的相位裕度，采用相位補償電路解決因相位滯后造成的自激問題。應(yīng)用直接數(shù)字頻率合成技術(shù)結(jié)合相位校準(zhǔn)電路設(shè)計，產(chǎn)生相位準(zhǔn)確的正交測量信號。使用開關(guān)鑒相式鎖相放大器處理微弱信號，經(jīng)16位模數(shù)轉(zhuǎn)換器采集后輸入到微處理器進行矢量信號合成與輸出顯示。相比專業(yè)儀器，所設(shè)計樣機對電阻測量相對誤差可達0.5%，對大電容測量相對誤差可達1%。

發(fā)表于：12/16/2024 4:53:21 PM

速度型水聲傳感器的頻率響應(yīng)特性[MEMS|傳感技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

聲納技術(shù)是人類探索海洋的主要手段，而水聲傳感器是聲納裝置的重要組成部分。水聲傳感器分為標(biāo)量和矢量水聲傳感器。矢量傳感器可以彌補標(biāo)量傳感器獲取聲場信息不完整的不足，可以實現(xiàn)對水中聲壓和介質(zhì)振速的精確測量從而確定目標(biāo)方位等。主要對速度型矢量水聲傳感器的頻率響應(yīng)特性進行了研究，討論高保真和高增益下速度型水聲振幅模型、響應(yīng)比及頻率響應(yīng)特性，提出頻響設(shè)計原則，最后概括速度型水聲傳感器的應(yīng)用。水聲傳感器是水下探測、定位和通信的重要手段。研究有助于開發(fā)高靈敏度和更好低頻特性的速度型水聲傳感器，從而極大提升傳統(tǒng)水聲傳感器的作用距離。遠聲場傳感器的研制，提升諸如潛艇、UUV等水下目標(biāo)的探測距離，將有利于從根本改變目前我國水聲探測網(wǎng)絡(luò)的格局，具有重要軍事意義。

發(fā)表于：12/16/2024 4:44:01 PM

基于多頭注意力的社交網(wǎng)絡(luò)用戶身份鏈接方法[人工智能][消費電子]

隨著社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，人們在社交網(wǎng)絡(luò)中擁有越來越多的虛擬身份，識別同一自然人不同網(wǎng)絡(luò)虛擬身份的網(wǎng)絡(luò)用戶身份鏈接問題變得越來越重要。用戶身份鏈接有助于挖掘網(wǎng)絡(luò)用戶的隱信息，構(gòu)建全面的網(wǎng)絡(luò)用戶畫像，進而促進跨網(wǎng)絡(luò)的推薦、鏈接預(yù)測、信息傳播等多個研究領(lǐng)域發(fā)展。現(xiàn)有的基于用戶屬性和基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的用戶身份鏈接方法，沒有考慮不同用戶之間影響力差異因素，收斂速度較慢。基于深度游走的用戶身份鏈接方法，融入多頭注意力機制，對用戶間影響力進行建模，實驗結(jié)果表明，該方法可以很好地改進算法有效性，提高訓(xùn)練效率。

發(fā)表于：12/16/2024 4:34:14 PM

基于改進YOLOv5n的腐敗水果檢測模型[人工智能][消費電子]

為了實現(xiàn)多種水果在采摘后自動化篩選和分揀中腐敗水果識別的問題，提出了改進的YOLOv5n模型，命名為mobile-YOLO。首先將YOLOv5n的主干網(wǎng)絡(luò)替換為MobileNetV3并引入深度可分離卷積，相較于原模型，這種改進在計算效率和速度上都有所提升，并且準(zhǔn)確率也得到了提高。為了進一步提升速度，將C3模塊替換為C2f模塊，實現(xiàn)輕量化的同時獲得了更豐富的梯度流信息。最后將原有的CIoU替換為α-CIoU，以加快收斂速度并保證圖像框位置的準(zhǔn)確性。mobile-YOLO相較于原始的YOLOv5n，mAP@.5（mean Average Precision）達到了98.1%，mAP@.5：.95達到了94.2%，同時在P（Precision）值為97.1%和R（Recall）值為96.8%的情況下，參數(shù)量幾乎與YOLOv5n保持一致。

發(fā)表于：12/16/2024 4:24:06 PM

一種基于狀態(tài)預(yù)測的多線程數(shù)據(jù)過濾算法[人工智能][其他]

數(shù)據(jù)過濾算法在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域有著重要的作用。基于正則表達式匹配技術(shù)的數(shù)據(jù)過濾算法憑借強大的特征表達能力適合于處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)。然而，傳統(tǒng)的正則表達式匹配過程為串行匹配，造成性能低，無法滿足現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理的需求。針對傳統(tǒng)正則表達式匹配性能低的問題，提出一種基于多線程和狀態(tài)預(yù)測的正則表達式加速匹配算法，稱之為μFA：基于向量指令執(zhí)行字符值比較，獲取可直接跳過的信任字符數(shù)。同時，基于多線程加速和狀態(tài)猜測技術(shù)，實現(xiàn)字符串的分段匹配處理，通過圈定字符危險區(qū)域，研判各分段最終匹配結(jié)果的正確性。實驗結(jié)果表明，μFA算法的吞吐率是原始DFA算法的10.12~91.36倍、ßFA算法的1.08~2.97倍。

發(fā)表于：12/16/2024 4:22:38 PM