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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。

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一種無錨節點的協同定位算法[通信與網絡][通信網絡]

為了解決無錨節點協同定位過程中累積誤差的傳播問題，提出了一種基于mesh網絡改進的map-growing算法。該算法首先通過推導參考節點與待測節點的定位誤差估計值，提出了基于幾何的虛擬錨節點共線度表達式；再根據多條件約束確定了虛擬參考節點建立相對參考坐標系，并實現了最優節點集定位；最后引入節點不確定度實現節點升級策略，控制迭代定位過程中累積誤差的擴散。在不同節點分布場景下的仿真結果表明，所提算法有效的緩解了協同定位過程中的累積誤差，取得了較好的定位性能。

發表于：5/12/2023

基于UWB的實時消防空間三維定位系統研究[其他][其他]

隨著城市高層單體建筑物的普及與增多，火災救援已由簡單平面救援向三維空間延伸，頻發的火災對進入此類火場的消防救援人員的生命安全造成了極大的威脅，如何準確定位火場人員的位置以在需要時進行營救成為一個極具價值的課題。基于超寬帶（Ultra-wide Bandwidth，UWB）定位技術，由于LSE/TDOA（Least Square Error/ Time Differential of Arrival）混合算法僅在二維求解中有較好表現，而三維定位精度不高誤差較大，進一步提出了Chan-WLS（Weighted Least Squares）/TDOA定位算法，實驗證明該算法具有較高的穩定性和定位精準度。同時，首次理論推導出了三維TDOA算法的克拉美羅下界，并求得了所提出的Chan-WLS/TDOA定位算法的CRLB值。實驗結果表明，在多種復雜環境下采用該定位算法可將誤差控制在一定范圍，滿足工程應用需求。

發表于：5/12/2023

基于CNN和GRU的高階調制自動編碼器研究[其他][其他]

基于深度學習的自動編碼器是替代傳統通信發射器和接收器的一種新方法。提出了一種基于卷積神經網絡（Convolutional Neural Network， CNN）和門遞歸單元（Gate Recurrent Unit， GRU）的自動編碼器，集成了星座映射和信道編碼功能。設計了一種并行CNN結構，并將輸入比特流進行分段的one-hot編碼。這樣做有兩個優點：（1）與不分段的one-hot編碼相比，數據的維度降低了；（2）數據的稀疏性降低，這使網絡可以更快更好地收斂。此外，引入GRU以實現信道編碼。所提出的模型可以應用于高階調制如4096QAM信號，在加性高斯白噪聲（AWGN）信道和瑞利信道下都有著優于傳統方法的性能。

發表于：5/12/2023

旋轉變壓器軟解碼算法分析研究[其他][其他]

永磁同步電機矢量控制當中，需要獲得電機轉子準確的電角度，在工業控制當中電機位置傳感器常采用旋轉變壓器獲取電機轉子位置。旋轉變壓器位置解碼常采用專用解碼芯片獲取電機轉子位置，但解碼芯片增加硬件開發成本，故對旋轉變壓器的位置解碼進行軟件算法設計分析。針對傳統二階角度跟蹤器對加速度跟蹤效果不佳的問題進行優化設計，提出對二階跟蹤器進行前饋校正裝置設計以達到更好的角度跟蹤效果。通過MATLAB/Simulink對軟件算法進行仿真驗證。采用MCAL配置TC275外設DSADC解碼旋變信息，通過實驗進進行結果驗證方案的可行性。

發表于：5/12/2023

基于強化學習的自適應編碼調制策略[通信與網絡][5G]

NTN（Non-Terrestrial Network）是面向衛星通信和低空通信的重要應用場景，標志著5G技術應用從陸地通信走向了空間通信，可以預見衛星網絡將是未來6G通信網絡中重要組成。為了滿足衛星通信質量要求、最大程度地增大系統容量，需要應用自適應編碼調制技術根據信道狀態信息在不斷變化的通信環境下動態調整調制階數和編碼碼率。人工智能在解決衛星高動態場景下信道條件快速變化所產生的問題具有明顯的潛力。采用基于強化學習的低軌衛星自適應編碼調制策略，解決了衛星通信環境的變化造成的門限表與實際信道不匹配的問題，與傳統ARIMA （Autoregressive Integrated Moving Average）算法相比提升達到20%以上。

發表于：5/12/2023

基于FXLMS算法的直升機旋翼主動噪聲控制的研究[其他][其他]

為了降低直升機旋翼噪聲，采用FXLMS算法建立了直升機旋翼噪聲主動控制系統模型。采用離線辨識方法對次級聲路徑進行辨識。利用旋翼轉速信號構造聲源參考信號，從而避免次級聲源對參考信號的干擾。結合歸一化算法與G-SVSLMS算法，提出一種改進的變步長算法。該算法不僅具有收斂速度快、穩態誤差小的優點，而且適應參考信號時變的特點，參數選擇方便。仿真研究了旋翼噪聲，與G-SVSLMS算法相比，該算法具有更快的收斂速度，對參考信號變化的適應性更好，與歸一化算法相比具有更小的穩態誤差。結果表明，該算法能有效降低直升機旋翼噪聲，在一定頻率下降噪效果可達24.8 dB，同時提高了系統的穩定性。

發表于：5/12/2023

基于顯微成像系統最優聚焦函數選取[其他][其他]

與光學成像系統不同，光學顯微的成像系統景深較小，在聚焦過程中的主要核心問題在于聚焦評價函數的選取。針對目前常用的8種聚焦評價函數進行實驗，并對聚焦評價曲線進行定性分析，采用靈敏度因子、清晰度度比率、平緩區波動量以及運行時間進行定量分析，結合分析數據選取出適用于顯微成像系統的最優聚焦評價函數。

發表于：5/12/2023

基于(Δcos(?))?ΔI因子的步進電機驅動電流優化控制研究[其他][其他]

脈沖步進指令控制的傳統步進電機具有開環定位的特點，無需位置傳感器。而開環控制的缺點在于當發生過載時容易導致失步，為了降低失步發生的概率，步進電機通常以最大電流工作，這會影響其工作效率。針對上述問題，提出了一種基于(Δcos(?))?ΔI因子的優化步進電機驅動電流的控制算法，該算法結合步進電機的特性及其步進指令脈沖，適用性強，計算過程簡單，無需額外設置步進電機的機械或電氣參數。利用混合式步進電機的實測數據進行了數據仿真實驗，證明了所提出算法的有效性。

發表于：5/12/2023

面向6G的通信感知一體化[通信與網絡][5G]

通信感知一體化作為6G的重要特征和關鍵使能技術，實現了通信和感知的信息共享和協同增益。首先介紹了通信感知一體化技術的研究現狀，從學術研究和標準化進展兩方面進行了梳理，進而在網絡架構、組網和波形設計三方面對于通信技術和感知技術的一體化設計問題進行了深入探討和總結分析。最后展望了通信感知一體化技術在6G的中發展趨勢并分析了可能面臨的挑戰。

發表于：5/12/2023

一種基于雙歷史站的數據庫存儲結構的設計與實現[模擬設計][工業自動化]

在DCS系統中，歷史站承擔著歷史數據的收集、存儲以及查詢功能，而實時和歷史數據庫存儲結構的設計則是組態軟件的核心技術。設計了一種基于雙歷史站的實時和歷史數據庫存儲結構的設計和實現方法，分別介紹了系統體系設計、數據采集、實時數據數據庫設計、歷史數據庫設計、數據同步策略、歷史數據庫對外接口等。該系統實時性高、存儲空間節約、查詢速度快，已經廣泛應用于多個領域的工業控制系統。

發表于：5/12/2023

面向臨床決策支持系統的醫療文本分析模型[其他][醫療電子]

醫療文本的特征提取及分析在建設臨床決策支持系統方面具有較大的實用價值。針對包含各種術語和縮寫的原始醫療文本難以提取特征的情況，提出了一種基于BERT與Word2vec的醫療文本分析模型。該模型對醫療病歷中關鍵醫療實體進行識別，基于知識建立權重評分機制，對醫學文本進行語義分析。實驗數據表明，模型在醫療文本特征提取方面具有一定優勢，對高血壓性腦出血病歷的分析診斷性能良好，能有效應用于臨床決策支持系統。

發表于：5/12/2023

基于增強語義信息理解的場景圖生成[其他][其他]

場景圖生成（SGG）任務旨在檢測圖像中的視覺關系三元組，即主語、謂語、賓語，為場景理解提供結構視覺布局。然而，現有的場景圖生成方法忽略了預測的謂詞頻率高但卻無信息性的問題，從而阻礙了該領域進步。為了解決上述問題，提出一種基于增強語義信息理解的場景圖生成算法。整個模型由特征提取模塊、圖像裁剪模塊、語義轉化模塊、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責提取視覺特征并使其具有全局性和多樣性。語義轉化模塊負責將謂詞之間的語義關系從常見的預測中恢復信息預測。拓展信息謂詞模塊負責擴展信息謂詞的采樣空間。在數據集VG和VG-MSDN上與其他方法進行比較，平均召回率分別達到59.5%和40.9%。該算法可改善預測出來的謂詞信息性不足問題，進而提升場景圖生成算法的性能。

發表于：5/12/2023

我國數據交易統一大市場發展現狀與路徑思考[其他][數據中心]

數據交易在數字經濟發展發展中發揮了至關重要的作用。通過梳理我國當前數據市場交易暴露的痛點問題，圍繞我國數據要素市場培育的總體要求，結合實踐基礎以及國家推進全國統一大市場的總體要求，提出破解數據交易困境、加快建設全國統一數據交易市場亟待處理好安全與發展、政府與市場、競爭與合作以及管理與技術四對關系。同時，以“統一制度建設、推進交易場所功能互補、強化基礎設施互聯互通和推進所商分離與生態建設”為四大核心抓手，推動統一數據交易市場建設。

發表于：5/12/2023

基于Radon變換的高分辨SAR圖像艦船目標精細分割[其他][其他]

隨著合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar， SAR）分辨率的提升，利用SAR圖像進行艦船檢測和識別逐漸成為海洋目標監視的重要手段。但受限于SAR成像機理，高分辨SAR圖像旁瓣問題開始凸顯，這嚴重影響艦船目標的主體分割。提出一種基于Radon變換的艦船目標精細分割算法，通過將SAR圖像進行Radon變換，在Radon域實現了旁瓣數據的識別與剔除。然后利用形態學濾波去除細碎旁瓣，最終實現了SAR圖像旁瓣的有效抑制。利用高分三號和COSMO-SkyMed衛星圖像數據對算法進行驗證，結果表明該算法相比于現有分割算法，在區域內均勻性、區域間差異性、形狀復雜度等方面均具有較好的提升。

發表于：5/12/2023

結合區域全局特征和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時性，結合粗粒度高級語義全局特征和細粒度點特征實現兩階段快速景象匹配。第一階段，設計三元組網絡針對圖像區域提取具有尺度和旋轉不變性的全局描述符進行區域預匹配。第二階段，快速最近鄰點搜索的Ann-SIFT對實時圖和參考區域進行精確點匹配以實現定位。對于3 000×3 000的參考圖像和500×500到1 000×1 000尺寸范圍的實時圖像，平均耗時可以從66.24 s降低到0.97 s。

發表于：5/12/2023

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