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基于壓縮感知理論NSL0算法的改進(jìn)[其他][其他]

壓縮感知理論提供一種全新的信號(hào)獲取方式；對(duì)信號(hào)進(jìn)行稀疏變換，利用少量的觀測(cè)值，通過重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)信號(hào)的高精度重構(gòu)。其中，信號(hào)重構(gòu)是壓縮感知的核心，而在信號(hào)重構(gòu)的各類算法中，最直接、有效的信號(hào)重構(gòu)的方法是在L0范數(shù)下求解。為了解決NSL0（Newton Smooth L0 Norm）算法重構(gòu)質(zhì)量較差的問題，在NSL0算法基礎(chǔ)上，采用“陡峭性”更大的反余弦函數(shù)，結(jié)合修正牛頓法和牛頓阻尼法，提出一種更快速、精度更高的信號(hào)重建算法，命名為ACNSL0(Arc Cosin Newton Smooth L0 Norm)。通過一維信號(hào)、二維圖像重構(gòu)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該算法在相同條件下與同類算法相比，在精確重構(gòu)率和峰值信噪比上都有較大提高。

發(fā)表于：4/27/2021

數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)綜合抗干擾性能評(píng)估方法研究[其他][其他]

當(dāng)前數(shù)據(jù)鏈抗干擾性能評(píng)估中，只單獨(dú)討論針對(duì)某種類型干擾的抗干擾情況，而缺乏對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)綜合抗干擾性能的評(píng)估，無法整體評(píng)估數(shù)據(jù)鏈。建立了數(shù)據(jù)鏈指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)模型，將綜合抗干擾性能分解為多個(gè)指標(biāo)，形成指標(biāo)評(píng)估集，通過分析確定每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。針對(duì)該權(quán)重?zé)o法反映指標(biāo)稀缺性特點(diǎn)，提出權(quán)重值自適應(yīng)修正算法，對(duì)權(quán)重值進(jìn)行修正，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)鏈的綜合抗干擾性能實(shí)施更加科學(xué)、可靠的評(píng)價(jià)。

發(fā)表于：4/27/2021

5G安全風(fēng)險(xiǎn)分析與防護(hù)體系建設(shè)[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著移動(dòng)通信世代的不斷演進(jìn)，人類社會(huì)從移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代逐步邁向萬物互聯(lián)時(shí)代，5G網(wǎng)絡(luò)將打破傳統(tǒng)移動(dòng)通信行業(yè)局限，顛覆和重塑社會(huì)發(fā)展模式，引領(lǐng)實(shí)現(xiàn)新一輪的信息革命。5G作為全新一代的移動(dòng)通信技術(shù)可為當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新應(yīng)用提供基礎(chǔ)通信保障，滿足數(shù)據(jù)流量爆炸式增長及其數(shù)以千億計(jì)的海量設(shè)備連接需求。5G安全是其全面推進(jìn)的不容忽視的核心支撐要素，首先分析研究了5G網(wǎng)絡(luò)面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)，明確了5G網(wǎng)絡(luò)安全需求，并提出了相應(yīng)的防護(hù)體系架構(gòu)，對(duì)后續(xù)5G網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)發(fā)展有一定的借鑒意義。

發(fā)表于：4/27/2021

半球諧振陀螺儀溫控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[其他][其他]

熱漂移是影響半球諧振陀螺使用精度的重要因素之一。為了保證半球諧振陀螺的輸出精度，設(shè)計(jì)了一種半球諧振陀螺溫控系統(tǒng)，為陀螺提供一個(gè)恒溫環(huán)境，減小溫度變化帶來的影響，避免熱漂移的產(chǎn)生，進(jìn)而保證半球諧振陀螺的使用精度。該系統(tǒng)采用硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)結(jié)合軟件編程，運(yùn)用PID控制算法結(jié)合繼電反饋法自整定參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)溫控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。硬件設(shè)計(jì)了恒溫箱和控制柜，其中恒溫箱內(nèi)置金屬托盤，用于放置半球諧振陀螺儀；控制柜內(nèi)置油循環(huán)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集設(shè)備，用于系統(tǒng)的加熱、冷卻和數(shù)據(jù)采集；軟件采用LabVIEW完成整個(gè)系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)，并在上位機(jī)提供可視化界面。整個(gè)系統(tǒng)通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該溫控系統(tǒng)能夠達(dá)到預(yù)期的設(shè)計(jì)效果，溫控精度可以達(dá)到±0.05 ℃。

發(fā)表于：4/27/2021

傾轉(zhuǎn)旋翼無人機(jī)動(dòng)力學(xué)建模與控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[其他][其他]

傾轉(zhuǎn)旋翼無人機(jī)綜合了四旋翼無人機(jī)垂直起降、懸停與固定翼無人機(jī)遠(yuǎn)距離、高速度航行的能力，是一種新模式的無人機(jī)。通過對(duì)此類無人機(jī)槳葉的拉力分析和計(jì)算，建立了傾轉(zhuǎn)旋翼無人機(jī)的動(dòng)力學(xué)模型,并對(duì)模型中拉力系數(shù)、舵機(jī)電機(jī)響應(yīng)等進(jìn)行測(cè)量。同時(shí)針對(duì)多路PWM輸出，設(shè)計(jì)了控制電路。對(duì)傾轉(zhuǎn)舵機(jī)傾轉(zhuǎn)過程進(jìn)行程序設(shè)計(jì)，完成兩種模態(tài)的過渡過程。測(cè)試結(jié)果表明，控制系統(tǒng)可以完成傾轉(zhuǎn)過程并實(shí)現(xiàn)自穩(wěn)定調(diào)節(jié)。

發(fā)表于：4/27/2021

聲學(xué)多普勒流速快速測(cè)量的設(shè)計(jì)[其他][其他]

傳統(tǒng)的多普勒流速剖面測(cè)量儀將混頻正交與低通濾波在軟件中實(shí)現(xiàn)，存在測(cè)量時(shí)間長、精度不高等問題。為解決上述問題，采用運(yùn)算速度更快、內(nèi)存容量更大的 STM32H743單片機(jī)作為主控芯片，同時(shí)設(shè)計(jì)了將信號(hào)混頻、正交與 FIR 低通濾波在硬件電路中實(shí)現(xiàn)的多普勒流速剖面儀，這樣大大減少了 CPU 的運(yùn)算時(shí)間，提高了測(cè)量精度。運(yùn)用 FFT 算法進(jìn)行信號(hào)質(zhì)量分析，利用自相關(guān)算法計(jì)算出各層流速。通過試驗(yàn)，對(duì)測(cè)得的多普勒頻偏以及流速進(jìn)行分析，結(jié)果表明，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)滿足在實(shí)際小型河流中的精確測(cè)量，具有可行性。

發(fā)表于：4/27/2021

基于負(fù)反饋技術(shù)的嵌套式直流失調(diào)消除電路[其他][其他]

基于UMC 40 nm CMOS工藝，設(shè)計(jì)了一種帶有直流失調(diào)消除電路(DCOC)的可編程增益放大器(PGA)，該P(yáng)GA采用閉環(huán)電阻反饋結(jié)構(gòu)，由兩級(jí)增益單元級(jí)聯(lián)構(gòu)成。DCOC電路基于傳統(tǒng)的直流負(fù)反饋結(jié)構(gòu)，針對(duì)多級(jí)級(jí)聯(lián)的方式，提出了一種嵌套式反饋方法，可降低電路功耗和面積。仿真結(jié)果表明，DCOC在0-52 dB的增益變化范圍內(nèi)高通截止頻率恒為10 kHz，相對(duì)抑制度恒為50 dB，且在0 dB時(shí)可矯正的最大輸入失調(diào)量為110 mV。與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法相比，DCOC的面積減小近一半。

發(fā)表于：4/27/2021

基于SystemC語言實(shí)現(xiàn)UHF RFID系統(tǒng)自頂向下設(shè)計(jì)[其他][其他]

為了滿足對(duì)于集成電路的復(fù)雜設(shè)計(jì)需求，繼承了C++擴(kuò)展庫的SystemC的開發(fā)與設(shè)計(jì)應(yīng)運(yùn)而生。SytemC可以滿足對(duì)于軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的要求，在設(shè)計(jì)的過程中，可以進(jìn)行快速仿真和驗(yàn)證。針對(duì)于通信協(xié)議(ISO/IEC 18000-6C)進(jìn)行較高層次的建模設(shè)計(jì)，采用函數(shù)調(diào)用的方式實(shí)現(xiàn)詢問機(jī)和標(biāo)簽之間的協(xié)議通信。針對(duì)于UHF RFID(Ultra High Frequency Radio Frequency Identification)通信協(xié)議，從系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)到行為級(jí)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)該協(xié)議的自頂向下的設(shè)計(jì)，完成了標(biāo)簽識(shí)別層和基帶通信鏈路層的設(shè)計(jì)。最后采用Vivado HLS綜合軟件將SystemC源代碼轉(zhuǎn)化成Verilog等硬件描述語言，軟件描述的系統(tǒng)級(jí)綜合成RTL級(jí)代碼。針對(duì)標(biāo)簽基帶鏈路ENCODE_T模塊，在Microsoft Visual C++ 6.0中對(duì)數(shù)據(jù)“1001001001011001”進(jìn)行fm0\miller編碼仿真之后，在Modelsim中完成了波形驗(yàn)證，并通過Vivado HLS綜合軟件將其轉(zhuǎn)化為RTL級(jí)電路。

發(fā)表于：4/27/2021

基于改進(jìn)MTCNN算法的低功耗邊緣人臉檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)[其他][其他]

邊緣設(shè)備的快速發(fā)展和深度學(xué)習(xí)的落地應(yīng)用越來越多，兩者結(jié)合的趨勢(shì)越發(fā)明顯。而針對(duì)低功耗邊緣設(shè)備AI應(yīng)用的潛力還未完全開發(fā)出來，大量設(shè)備隱藏著大量計(jì)算能力，釋放其潛力所帶來的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益是非常明顯的。因此，以目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中較為常見的人臉檢測(cè)為例，將MTCNN人臉檢測(cè)算法改進(jìn)并移植到資源極其緊張的低功耗嵌入式平臺(tái)，在一定環(huán)境條件下，最終成功地檢測(cè)到人臉，并繪制出人臉候選框，結(jié)合舵機(jī)云臺(tái)具備了一定的人臉跟蹤能力。

發(fā)表于：4/27/2021

基于DBN的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估和態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)建模研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

計(jì)算機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)高速發(fā)展，日新月異，隨之涌現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)攻擊、破壞現(xiàn)象形態(tài)各異、層出不窮。態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)為網(wǎng)絡(luò)安全提供了全面保障，提高態(tài)勢(shì)評(píng)估和態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)建模的穩(wěn)定性、精準(zhǔn)性和快速性是態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)研究的重要方向。深度信念網(wǎng)作為一種深度學(xué)習(xí)智能算法，為網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估和態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)的精確性、理論化帶來新方向。考慮深度信念網(wǎng)算法采用受限玻爾茲曼機(jī)作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，逐層預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)為網(wǎng)絡(luò)核心部分。構(gòu)建廣義網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估指標(biāo)體系，并建立計(jì)算機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)安全的態(tài)勢(shì)評(píng)估和態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型。通過入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集CIC-IDS2017進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，驗(yàn)證了該模型的精準(zhǔn)性和有效性。

發(fā)表于：4/27/2021

FIR數(shù)字濾波器的智能優(yōu)化算法設(shè)計(jì)綜述[其他][其他]

對(duì)有限沖激響應(yīng)(Finite Impulse Response，F(xiàn)IR)數(shù)字濾波器的智能優(yōu)化算法進(jìn)行了歸納和總結(jié)，優(yōu)化算法設(shè)計(jì)將數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)問題轉(zhuǎn)化為誤差函數(shù)最小化問題，相比傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法，智能優(yōu)化算法更易確定通帶和阻帶的邊界頻率，降低計(jì)算復(fù)雜度并且減小幅頻響應(yīng)在通帶和阻帶上的誤差。從收斂速度、通帶波紋、阻帶衰減等角度分析和比較了遺傳算法、進(jìn)化算法和粒子群算法等在FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)上的特點(diǎn)，著重討論了粒子群算法中慣性權(quán)重等參數(shù)的改進(jìn)策略。

發(fā)表于：4/27/2021

基于網(wǎng)絡(luò)安全攻防演習(xí)的縱深防御體系建設(shè)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

目前電力企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全面臨較多的威脅，電力監(jiān)控系統(tǒng)信息安全保障能力不足，網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)監(jiān)測(cè)尤為重要。在此背景下，開展基于網(wǎng)絡(luò)安全攻防演習(xí)的縱深防御體系建設(shè)，從技術(shù)和管理兩方面進(jìn)行部署和防護(hù)，將系統(tǒng)防護(hù)與企業(yè)管理、技術(shù)支撐相結(jié)合，解決不同層次的安全問題，加強(qiáng)企業(yè)整體網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力，為今后的安全生產(chǎn)和管理奠定良好基礎(chǔ)。

發(fā)表于：4/27/2021

城市軌道交通5G虛擬專網(wǎng)建設(shè)方案研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

分析了城市軌道交通安全生產(chǎn)、內(nèi)部管理和外部服務(wù)3個(gè)域里不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)的差異化需求，并針對(duì)這些差異化需求，研究了5G網(wǎng)絡(luò)切片和多接入邊緣計(jì)算等構(gòu)建5G虛擬專網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)。給出以5G網(wǎng)絡(luò)切片和多接入邊緣計(jì)算技術(shù)為核心，建設(shè)城市軌道交通5G虛擬專網(wǎng)的技術(shù)方案，為城市軌道交通向便捷化、高效化和智能化發(fā)展提供了有力支撐。

發(fā)表于：4/27/2021

5G在船舶制造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

智能制造是船舶制造的趨勢(shì)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵核心技術(shù)之一。5G作為新一代移動(dòng)通信技術(shù)，其無線、高速、大容量、低時(shí)延、高可靠的特點(diǎn)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)信息傳輸?shù)囊蟾叨绕鹾稀鴥?nèi)船廠在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方面做了諸多探索，但暴露出實(shí)施成本高、數(shù)據(jù)孤島、設(shè)備入網(wǎng)難等問題。通過將船舶制造與5G技術(shù)特點(diǎn)相結(jié)合，提出了5G在船舶制造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景。最后對(duì)5G在船舶制造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用提出了建議。

發(fā)表于：4/27/2021

基于5G網(wǎng)聯(lián)無人機(jī)的智慧巡防應(yīng)用研究[人工智能][5G]

為提升治安巡防等的快速響應(yīng)與智慧化水平，基于5G、無人機(jī)、邊緣計(jì)算(MEC)以及人工智能(AI)，構(gòu)建了一套網(wǎng)聯(lián)無人機(jī)智慧巡防解決方案。通過專用5G通信終端實(shí)現(xiàn)無人機(jī)網(wǎng)聯(lián)接入，借助5G上行超大帶寬實(shí)現(xiàn)高清視頻遠(yuǎn)程回傳，基于5G MEC超低時(shí)延實(shí)現(xiàn)無人機(jī)超視距精準(zhǔn)控制。針對(duì)低空無人機(jī)視頻特征，優(yōu)化人臉識(shí)別算法，實(shí)時(shí)精準(zhǔn)捕捉人臉并進(jìn)行人物特征AI識(shí)別，實(shí)現(xiàn)智慧巡防。在施工工地進(jìn)行了應(yīng)用實(shí)踐與測(cè)試，對(duì)工地附近人員是否佩戴口罩進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，達(dá)到了預(yù)期效果。

發(fā)表于：4/27/2021