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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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一種寬輸入范圍高效率宇航二次電源的設計[電源技術][航空航天]

提出一種寬輸入電壓、高效率100 W宇航二次電源的設計方法。輸入電壓范圍達到20 V~50 V，可覆蓋星上28 V母線、42 V母線電壓范圍。峰值效率達到90%以上，具有體積小、功率密度高的特點。采用單端反激電路拓撲，通過加入斜坡補償技術，使得反激變換器的占空比工作在60%以上，拓寬了輸入電壓范圍。同時采用平面變壓器技術，降低變壓器漏感，提高效率并減小尺寸。

發表于：11/14/2024

基于先進工藝技術的機電控制SiP電路的設計與測試[模擬設計][工業自動化]

機電控制系統包含多款芯片，其小型化、輕量化的需求日益迫切，系統級封裝（System in Package）技術作為一種先進封裝手段能夠將多款不同類型的芯片集成于更小的空間中。基于系統級封裝技術，并結合TSV與FanOUT技術設計了一款機電控制SiP電路，該電路包括頂層DSP信號控制單元和底層FPGA信號處理單元，兩者通過PoP（Package on Package）形式堆疊構成SiP電路，相比于常規分立器件所搭建的機電控制系統，該SiP體積縮小70%以上，重量減輕80%以上。針對該款SiP電路設計了相應的測試系統，且對內部的ADC及DAC等芯片提出了一種回環測試的方法，能夠提高測試效率。測試結果表明，該電路滿足設計要求，在機電控制領域具有一定的應用前景。

發表于：11/14/2024

基于區塊鏈和神經模糊系統的邊緣計算移動接入網絡安全增強框架[通信與網絡][信息安全]

為了提高車聯網的安全性，提出了基于神經模糊系統和區塊鏈的移動邊緣計算網絡安全增強框架。該框架結合了批量認證、密鑰交換等技術，將區塊鏈與移動邊緣計算相結合，架構上分為感知層、邊緣計算層、服務層三層，感知層通過區塊鏈確保數據安全，邊緣計算層提供資源，服務層采用區塊鏈技術保護數據。仿真表明，結合區塊鏈和移動邊緣計算能有效提高車聯網安全性。

發表于：11/14/2024

智慧農業下基于聯邦學習的水稻病蟲害分類研究[模擬設計][其他]

在農業發展過程中，農作物的健康問題一直是一個重要的研究課題。面向這一課題探討智能化農業種植過程中的水稻病蟲害分類問題。在智能化農業種植場景下，為了提高設備對病蟲害的分類準確性，同時保護各設備的數據隱私，提出使用聯邦學習來解決各設備間的數據孤島問題。實驗選取了七個預訓練模型來提取特征，使用四個指標（準確率、召回率、損失函數和F1分數）來評估不同模型上的性能。實驗結果表明，在獨立同分布（IID）和非獨立同分布（Non-IID）數據下模型VGG19的準確率分別為99.05%和98.48%，表現出較高的魯棒性和準確率。通過幾種實驗和指標對比發現，聯邦學習的應用提升了設備4.36％的準確率，圖像分類模型的收斂時間受到聯邦學習輪數round和每輪聯邦學習中訓練集的訓練epoch數的共同影響，并且模型的穩定性隨著參與聯邦學習的設備數量增加而提高。

發表于：11/14/2024

ßFA：一種基于向量指令集的高性能數據處理算法[模擬設計][其他]

正則表達式匹配技術在數據清洗、解析提取等數據處理任務方面發揮重大作用。然而，由于匹配過程中存在數據強依賴關系和內存訪問不可預測等問題，造成匹配性能較低。針對此問題，提出一種基于向量指令集的高性能正則表達式數據處理算法，稱之為ßFA：通過向量指令一次性從內存讀出若干連續字符，并與最常被訪問狀態對應的非信任字符集進行向量匹配，利用內置函數定位首個非信任字符的位置，獲得可直接跳過的字符數，從而實現匹配性能的加速。實驗結果表明，ßFA算法的吞吐率優于原始DFA算法和αFA算法，是原始DFA算法的4.67~60倍以及ɑFA算法的4.37~7.82倍。

發表于：11/14/2024

基于自動編碼器和隨機樹的智能電網FDI檢測[通信與網絡][通信網絡]

為應對智能電網系統可能受到的新型網絡攻擊（如虛假數據注入攻擊），提出了一種基于機器學習的入侵檢測方法。該方法采用自動編碼器進行數據降維，并使用極端隨機樹分類器檢測潛在攻擊。在IEEE標準電力系統數據的基礎上，測試了該方法在不同系統規模和攻擊程度下的性能。實驗結果顯示，在IEEE 118節點系統中，該方法的檢測準確率高達99.76%，即使在僅有0.1%攻擊測量值的情況下，F1值也達到了99.77%，遠超其他算法。該方法不僅能有效檢測智能電網中的入侵行為，而且具有較高的計算效率。

發表于：11/14/2024

TSN交換機PSFP方法設計[通信與網絡][通信網絡]

時間敏感網絡（Time Sensitive Network，TSN）將傳統以太網“Best Effor”傳輸方式所具備的靈活性與時間敏感網絡的實時性、確定性等特點相結合，具有支持不同類型應用的能力。TSN的逐流過濾和監管（Per-Stream Filtering and Policing， PSFP）協議通過提供策略，可阻止非法報文的攻擊及流量過載。基于該協議的工作原理，對流過濾、流門控和流測量功能進行了研究，同時提出一種PSFP的實現方法，并在TSN交換機上設計網絡拓撲及實驗進行了驗證。結果表明，該方法可根據報文特征自動識別滿足一定規則的異常報文，并按照要求進行阻斷或限流操作，驗證了合理性。該方法不受限于硬件或軟件實現的TSN，對TSN在工業、車載等行業的應用有一定的參考價值。

發表于：11/14/2024

基于殘差注意力自適應去噪網絡和Stacking集成學習的局部放電故障診斷[模擬設計][智能電網]

針對傳統局部放電（Partial Discharge， PD）故障診斷方法在處理復雜含噪PD信號存在局限性并依賴于人工去噪和專家經驗，難以學習到PD特征多樣化表達等問題，分別提出殘差注意力自適應去噪網絡（Residual Attention Adaptive Denoising Network， RAADNet）和基于Stacking集成學習的PD故障診斷模型。RAADNet基于殘差網絡結構設計，通過集成CAM注意力機制和軟閾值函數實現自適應去噪；Stacking集成模型的基學習器分別由基于卷積神經網絡的RAADNet、基于多頭自注意力機制的Transformer以及基于Boosting集成策略的XGBoost多個差異化模型共同構建構成。實驗結果表明，提出的RAADNet優于其他先進方法，識別準確率達到93.99%，Stacking集成模型則通過學習多樣化特征表達，進一步提高模型性能，達到96.79%識別準確率。

發表于：11/14/2024

圓形陣列式霍爾電流傳感器抗磁干擾算法研究[MEMS|傳感技術][智能電網]

陣列式霍爾電流傳感器是電力電子領域中的一個研究熱點，特別是在直流電測量方面，它具有線性度高、動態范圍大、體積小、功耗低等優點，是對鐵磁磁芯的電流傳感器的改進。然而，由于沒有鐵芯聚磁，在汽車電子、配電系統等場所內，導體排布密集，外部磁場很容易進入磁傳感器，從而影響測量精度。因此，提出了一種抗磁干擾算法來解決這一問題，采用構造超越方程的方法，不僅可以計算被測電流，還可以計算任意位置的干擾電流，并通過數值模擬、有限元分析和室內實驗對該算法進行驗證。實驗結果表明，在受到強干擾電流的影響下，誤差在3.5%以內，驗證了構造的圓形傳感器陣列及抗磁干擾算法的有效性。

發表于：11/14/2024

某型接收機中放大器自激機理分析與預防措施[模擬設計][通信網絡]

對某型接收機中頻噪底升高故障進行了分析處理，分析結果表明射頻模塊腔體內存在個體差異，導致本振放大器在脈沖工作條件下產生自激，通過對放大器自激機理的分析給出了相應的預防措施，在射頻小盒側壁中粘貼吸波材料，可以有效消除自激。論文對今后腔體自激問題的處理分析具有參考價值。

發表于：11/14/2024

基于ARM 架構的安全總線橋設計與實現[模擬設計][工業自動化]

為提高SoC（System-On-Chip）系統安全性能，設計了一種基于ARM（Advanced RISC Machine）架構的安全總線橋電路。該電路設計了一個橋接模塊和一個訪問控制功能模塊。仿真表明，該電路能夠在任意倍頻的AHB（Advanced High-Performance Bus）和APB（Advanced Peripheral Bus）時鐘頻率下完成AHB傳輸協議向APB傳輸協議的轉換，同時支持靈活配置主從設備的訪問權限和保護模式，防止外設寄存器數據被非法訪問和惡意篡改，提高了系統的安全性能和適用性。

發表于：11/14/2024

基于改進AlexNet卷積神經網絡人臉識別的研究[人工智能][消費電子]

近期，人臉識別技術在社會上廣受關注，其非接觸式的識別特性相較于指紋等傳統接觸式識別方法展現出明顯優勢。在深度學習領域，由于傳統卷積神經網絡在人臉識別任務上的準確性和速度尚有提升空間，因此提出采用改進的AlexNet卷積神經網絡進行人臉識別。通過實驗驗證，與傳統卷積網絡相比，改進后的AlexNet在人臉識別上不僅準確度更高，而且識別過程更為穩定。

發表于：11/14/2024

計及可再生能源接入配電網的負荷預測和優化[人工智能][智能電網]

目前，可再生能源大量接入配電網，但是太陽能、風能、光伏及風電等可再生能源的間歇性和隨機性不可避免地會造成配電網的波動。考慮電網內可再生能源發電功率與用電負荷隨時間變化的特點，提出一種基于小波變換和神經網絡的可再生能源接入配電網的負荷預測和優化方法。首先采集配電網的發電與負荷數據，利用小波變換處理收集到的數據，得到局部尺度和頻率分解的特征參數，建立神經網絡預測模型；然后，對經過小波變換后得到的特征參數進行訓練，根據預測負荷對可再生能源的發電量進行調節，保持配電網供需側的動態平衡。結果表明，所提方法能夠對負荷進行有效預測，通過提前預測負荷量，保證配電網用電穩定性的同時，最大化利用可再生能源。

發表于：11/14/2024

基于Transformer殘差網絡的事件重建算法[人工智能][消費電子]

目前的人工視覺系統仍然無法處理一些涉及高速運動場景和高動態范圍的真實世界場景。事件相機因其低延遲和高動態范圍捕捉高速運動的優勢具有消除上述問題的能力。然而，由于事件數據的高度稀疏和變化性質，在保證其快速性的同時將事件重建為視頻仍然具有挑戰性。因此提出了一種基于Transformer殘差網絡和光流估計的事件流重建算法，通過光流估計和事件重建的聯合訓練，實現自監督的重建過程，并引入去模糊預處理和亞像素上采樣模塊來提高重建質量。實驗結果表明，在公開數據集上，提出的方法可以有效提高事件流的重建效果。

發表于：11/14/2024

稀疏矩陣在C66x上的應用及優化[模擬設計][其他]

隨著大數據的爆炸式發展，稀疏矩陣已經成為機器學習和邊緣計算的重要一環。在機器學習領域，數據集的稀疏矩陣化既可以保存信息又可以節省內存，已成為不可避免的趨勢。SpMV（稀疏矩陣向量乘）作為稀疏矩陣計算中的核心，其迭代求解過程的空間復雜度和時間復雜度具有重要研究意義。分析稀疏矩陣C00、CSR、ELLPACK和DIA壓縮格式，改變稀疏矩陣的稀疏度和非零元素的分布，得出COO讀取數據、CSR進行計算的SpMV通用性更強。利用C66x的VLIW指令構架，采用軟件流水的方式對SpMV_CSR算法進行指令并行優化，利用SIMD單指令多數據指令集對SpMV_CSR算法完成數據并行優化。實驗結果表明，優化后的SpMV_CSR算法相較于優化前的加速比平均達到5倍以上。

發表于：11/14/2024

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