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設計應用

Latch-up測試中負電流的影響和防護

Latch-up測試中負電流的影響和防護[電源技術][其他]

闡述了在Latch-up測試中負電流的產生機理，以及芯片內部寄生雙極晶體管對負電流的連鎖反應機理，并以模擬電壓緩沖器和線性穩壓器為例分析了負電流對芯片可能造成的影響，最后提出了一系列在芯片內部可以采取的防護措施。

發表于：5/21/2018 11:55:00 AM

無線電力傳輸接收系統RF-DC轉換模塊的設計

無線電力傳輸接收系統RF-DC轉換模塊的設計[電源技術][智能電網]

傳統橋式全波RF-DC變換電路在設計過程中忽略了二極管導通損耗，從而影響系統效率。采用了E類零電壓開關（Zero Voltage Switching，ZVS）RF-DC變換電路，設計了諧振頻率為8 MHz，輸入功率為1.21 W的無線電力傳輸系統接收模塊。并利用multisim軟件進行了仿真。結果表明，該設計方法降低了二極管導通損耗，有效避免了傳統橋式全波RF-DC變換電路存在的缺陷，效率可達92%。

發表于：5/21/2018 11:45:00 AM

射頻LNA的低噪聲LDO電源設計

射頻LNA的低噪聲LDO電源設計[電源技術][通信網絡]

設計了一種給單片毫米波集成電路(MMIC)中射頻低噪聲放大器(LNA)供電的電源模塊。該電源模塊集成在MMIC中并利用低壓差線性穩壓器(LDO)提供穩定的低噪聲電源電壓。由于傳統LDO結構噪聲較大，因此設計了一種電壓預調節和RC低通濾波相結合的新型LDO結構來降低電路噪聲，并針對RC低通濾波電路啟動慢的缺點提出了一種快速啟動的電路結構。利用SMIC 0.18 μm CMOS工藝對電路進行設計和仿真測試，測試結果表明，輸入電源電壓5 V，輸出電壓在1～4.2 V范圍內可調，電壓輸出線性調整率(LNR)為8.2 mV/V，負載調整率(LDR)為83.3 μV/mA，輸出噪聲電壓在1 kHz～100 kHz內的噪聲積分為34.94 μVrms，滿足LNA的供電要求。

發表于：5/18/2018 11:30:00 AM

D類放大器pop-click噪聲抑制和飽和失真補償技術

D類放大器pop-click噪聲抑制和飽和失真補償技術[模擬設計][消費電子]

基于移動設備應用，在D類放大器設計中提出爆裂和咔嚓（pop-click）噪聲抑制及飽和失真補償技術。通過檢測電源電壓，順序控制前置放大器、功率級驅動電路，并在放大器輸出與地之間提供放電通道，有效減小爆裂和咔嚓噪聲幅度；在反饋環路結構D類功率放大器中，音頻輸入信號幅度過大，導致放大器輸出飽和失真，通過對脈沖寬度調制器輸出進行補償，可有效降低放大器的飽和失真，亦可消除因功率晶體管導通時間過長，而導致功率管發生熱損壞的風險。采用上述技術的D類功率放大器在0.35 μm CMOS工藝技術上實現，在電源電壓為3.6 V時，放大器pop-click噪聲幅度為2.0 mV，THD+N為0.025%。

發表于：5/18/2018 11:07:00 AM

DME應答接收機技術研究

DME應答接收機技術研究[通信與網絡][航空航天]

應答接收機是通用航空測距機地面設備的核心，接收來自飛機的高斯脈沖對測量其與地面臺之間的距離。接收機采用數字化、模塊化的設計方法，按功能劃分成不同的模塊，以FPGA為核心進行設計。將設計分為接收機通道部分和后端信號處理部分兩大模塊，其中，接收機通道部分又分為射頻處理、半幅檢波等模塊；后端信號處理部分又分為譯碼編碼、莫爾斯識別脈沖生成、發射脈沖優先權控制等模塊。經測試表明，電路性能穩定，工作可靠。

發表于：5/17/2018 12:06:00 PM

基于復雜適應理論的電力系統生產模擬

基于復雜適應理論的電力系統生產模擬[電源技術][智能電網]

針對電力系統發展規劃、需求側管理、電力市場的理論和模擬研究工作對時序性、互動性、隨機性生產模擬的需要，在智能工程的空間基礎和方法工具支持下，根據復雜適應系統框架建立了生產模擬模型。模型通過用戶需求模塊、電網企業調度模塊、電力市場模塊和電源企業生產模塊模擬電力系統的不同環節和功能，利用k-means聚類法、整數規劃法等算法，模型實現了對系統的生產模擬，模擬結果與實際數據差異在可接受范圍之內，可以在電力發展規劃、需求側管理、電力市場等相關分析研究方面起到一定支撐作用。

發表于：5/17/2018 11:54:00 AM

面向試驗數據的裝備大數據模型

面向試驗數據的裝備大數據模型[嵌入式技術][工業自動化]

從海量的裝備試驗數據中，利用大數據挖掘思想建立裝備大數據分析處理與智能信息服務，是開展裝備數據工程建設的關鍵技術之一。分析了裝備試驗數據的特點，結合大數據處理分析思想，提出了一種裝備大數據模型，以海軍裝備試驗為例，進一步分析了模型的特點，為裝備數據工程的建設提供了一種技術路線參考。

發表于：5/16/2018 1:24:00 PM

基于RSSI的差分定位模型在糧庫測溫中的應用

基于RSSI的差分定位模型在糧庫測溫中的應用[模擬設計][工業自動化]

傳統糧庫糧食溫度測量中,測溫節點的室內定位精度依賴大量信標節點，給實際的工程應用帶來了極大不便。為簡化應用模型，根據無線電波的距離衰減曲線特性建立差分定位模型，提出了基于接收信號強度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)差分定位模型的糧庫測溫節點定位方法。模型采用動態信標節點，根據RSSI值依次確定距離信標節點最近的未知節點，最終實現全部節點的定位。實驗表明，基于RSSI差分定位模型的糧庫測溫節點不需要額外布置信標節點，可以降低環境隨機誤差，而且定位精度高于傳統測距定位模型。

發表于：5/16/2018 1:12:00 PM

生鮮產品的共享云物流資源優化調度算法

生鮮產品的共享云物流資源優化調度算法[通信與網絡][工業自動化]

為提高草原生鮮產品的物流水平，促進草原生鮮產品物流的轉型升級，提出了一種新的云物流概念。在此基礎上，設計了一種面向草原生鮮產品的共享云物流資源優化調度算法。該算法首先運用DFS、Mapreduce等大數據相關技術，實現并行計算并設計新的物流資源封裝與組織形式，分析當前云物流資源調度算法方面存在的問題并提出解決方案。面向草原生鮮產品的共享云物流資源優化調度算法采用動態NSGA-II（多目標遺傳算法）資源規劃模型，尋找NSGA-II模型的快速求解方法，為云物流突破發展瓶頸提供解決方案。實驗表明，該算法調度高效、適用性強、穩定性好，能有效提高當前草原生鮮物流的水平，能夠促進當前物流企業的轉型升級。

發表于：5/15/2018 1:03:00 PM

電力通信大數據并行化聚類算法研究

電力通信大數據并行化聚類算法研究[通信與網絡][智能電網]

隨著電力通信技術的發展，產生了大量分布式電力通信子系統以及海量電力通信數據，在海量數據中挖掘重要信息變得十分重要。聚類分析作為數據并行化處理和信息挖掘的一個有效手段，在電力通信中得到了廣泛的應用。然而，傳統聚類算法在處理海量電力數據時已不能滿足時間性能的要求。針對這一問題，提出了一種基于MapReduce模型的并行化k-medoids聚類算法，首先采用基于密度的聚類思想對k-medoids算法初始點的選取策略進行優化，并利用Hadoop平臺下的MapReduce編程框架實現了算法的并行化處理。實驗結果表明，改進的并行化聚類算法與其他算法相比，減少了聚類時間，提高了聚類精度，有利于對電力數據的有效分析和利用。

發表于：5/15/2018 11:55:00 AM

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