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芯片搭載試驗(yàn)數(shù)據(jù)存儲與傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][航空航天]

航天級芯片搭載試驗(yàn)過程中會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，為了實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的存儲、管理與傳輸，并且適應(yīng)嵌入式設(shè)備內(nèi)存資源少等特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了采用SD卡和UDP的數(shù)據(jù)存儲與傳輸系統(tǒng)。首先，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)存儲與傳輸系統(tǒng)架構(gòu)，主控芯片通過SPI總線與SD卡通信，并通過UDP與搭載芯片和上位機(jī)通信。然后，介紹了SD卡和文件系統(tǒng)的選型和軟件設(shè)計(jì)。接下來，基于LwIP進(jìn)行了數(shù)據(jù)傳輸部分的軟件設(shè)計(jì)。最后，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該數(shù)據(jù)存儲傳輸系統(tǒng)的有效性，并測試得到該系統(tǒng)的傳輸速率可達(dá)4.5 Mb/s且內(nèi)存占用僅為57 KB，滿足了芯片搭載試驗(yàn)過程中對數(shù)據(jù)存儲與傳輸?shù)男枨螅蚁啾扔趥鹘y(tǒng)的存儲與傳輸方式，該方法大大提高了傳輸速率，降低了內(nèi)存占用。

發(fā)表于：9/17/2025 4:35:06 PM

航天發(fā)射任務(wù)場景快速構(gòu)建方法研究[模擬設(shè)計(jì)][航空航天]

隨著航天任務(wù)復(fù)雜性的不斷提升，傳統(tǒng)指揮顯示系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)難以滿足高密度、多任務(wù)的需求。提出了一種基于建模的航天發(fā)射任務(wù)場景快速構(gòu)建方法，通過標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)分解與場景模板設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能組件的提取與復(fù)用。以元模型為核心，結(jié)合層次化建模的思想，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的建模框架，將復(fù)雜任務(wù)需求分解為標(biāo)準(zhǔn)化場景模塊，并識別任務(wù)間的依賴關(guān)系。基于模塊化設(shè)計(jì)原則，構(gòu)建場景模板庫，實(shí)現(xiàn)場景的復(fù)用和動態(tài)組合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法顯著提升了任務(wù)場景構(gòu)建效率，模板復(fù)用率達(dá)到85%~90%，配置時間節(jié)省率達(dá)83%，有效提升了任務(wù)建模與場景配置的整體性能。

發(fā)表于：9/17/2025 4:26:03 PM

利用STK和MATLAB互聯(lián)實(shí)現(xiàn)低傾角衛(wèi)星軌道優(yōu)化設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][航空航天]

提出針對特定緯度區(qū)域目標(biāo)的低傾角衛(wèi)星軌道設(shè)計(jì)方法。首先，分析了低傾角衛(wèi)星軌道的特點(diǎn)；然后，以衛(wèi)星一個回歸周期內(nèi)覆蓋時間最長為性能指標(biāo)，構(gòu)建了衛(wèi)星軌道設(shè)計(jì)的優(yōu)化模型；最后，在利用STK和MATLAB互聯(lián)的基礎(chǔ)上，充分利用STK的覆蓋分析能力和MATLAB的遺傳算法工具箱，優(yōu)化設(shè)計(jì)出符合模型需求的最優(yōu)解。所提方法實(shí)現(xiàn)了軟件的優(yōu)勢組合，簡單且易于實(shí)現(xiàn)，具有較高的求解效率，為衛(wèi)星軌道設(shè)計(jì)提供了新的思路和途徑。

發(fā)表于：9/17/2025 4:16:03 PM

氣象衛(wèi)星掩星探測載荷智能自動化測試系統(tǒng)研究[測試測量][航空航天]

為提高氣象衛(wèi)星掩星探測載荷的生產(chǎn)測試效率，解放生產(chǎn)力、釋放設(shè)備資源，提出了一種智能自動化測試系統(tǒng)。具體介紹了掩星探測載荷搭載的衛(wèi)星模擬系統(tǒng)原理及其測試的基本流程，詳細(xì)闡述了智能自動化測試系統(tǒng)方案及實(shí)現(xiàn)方式。系統(tǒng)軟件的核心架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)的TestStand和LabVIEW架構(gòu)向Python技術(shù)棧的遷移，可以實(shí)現(xiàn)智能接口適配、智能測試規(guī)劃、智能故障檢測并自動生成測試報(bào)告，支撐掩星探測載荷研發(fā)-測試-交付全流程測試。研究氣象衛(wèi)星掩星探測載荷智能自動化測試技術(shù)可打通氣象衛(wèi)星掩星探測載荷自動化測試標(biāo)準(zhǔn)流程，推動掩星探測載荷技術(shù)發(fā)展，助力氣象觀測技術(shù)提升及應(yīng)用。

發(fā)表于：9/17/2025 3:57:03 PM

基于FPGA的梳狀譜通信干擾信號設(shè)計(jì)與研究[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了有效測試通信電臺的實(shí)際抗干擾性能，提出了一種基于FPGA的高斯白噪聲梳狀譜干擾信號設(shè)計(jì)方案，相比傳統(tǒng)隨機(jī)相位調(diào)頻梳狀譜干擾，在對抗寬帶通信系統(tǒng)時干擾效果更強(qiáng)。該方案以FPGA為核心，通過改進(jìn)Ziggurat算法和DDS技術(shù)實(shí)現(xiàn)梳狀譜干擾信號的生成，在滿足高速、高性能的同時，具有較強(qiáng)的靈活性。并通過DA芯片輸出，實(shí)現(xiàn)了3~11個梳狀譜信號的生成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：生成的梳狀譜干擾信號頻率控制誤差小于0.001%，干擾效果量化一個指標(biāo)。

發(fā)表于：9/17/2025 3:26:00 PM

基于手勢識別的視力檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][醫(yī)療電子]

在手勢識別與人機(jī)交互成為當(dāng)下熱點(diǎn)的背景下，為解決傳統(tǒng)視力檢測過程煩瑣、效率低的問題，提出基于手勢識別的視力檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)以STM32單片機(jī)作為核心控制，通過激光測距模塊、手勢識別模塊以及視力表顯示模塊等實(shí)現(xiàn)智能化、自助式視力檢測。系統(tǒng)通過TFT LCD顯示屏顯示視標(biāo)，在測距達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)范圍后，以手勢識別傳感器識別被測者的手勢動作，通過微處理器采集、對比、判斷后，以單視標(biāo)判斷準(zhǔn)則及二分法檢索策略，完成視力等級顯示。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)的可行性，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對四種手勢的正確識別且視力檢測時的平均準(zhǔn)確識別率達(dá)到82%，具有良好的準(zhǔn)確性和高效性。

發(fā)表于：9/17/2025 3:15:02 PM

多通道大功率氮化鎵T/R組件模塊散熱技術(shù)研究[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動化]

總結(jié)了多通道大功率T/R組件散熱設(shè)計(jì)中面臨的問題和挑戰(zhàn)，分析了各種散熱方案的散熱能力。微通道和歧管微通道散熱技術(shù)在高熱流密度散熱場景得到廣泛關(guān)注，成為大功率、高熱流密度集成電路一種有效散熱手段，同時多通道的流量分配是影響溫度均勻性的重要因素。應(yīng)用上述技術(shù)，提出一種應(yīng)用于多通道T/R組件模塊散熱方案的設(shè)計(jì)方法并應(yīng)用在具體散熱方案設(shè)計(jì)中，采用計(jì)算流體動力學(xué)方法對各種方案分析比較和評價，嵌入載臺的歧管微通道及并聯(lián)分流方案，可有效解決局部功率密度大于500 W/cm2的多通道T/R組件冷卻問題，熱阻和通道間溫度均勻度小于2℃。

發(fā)表于：9/17/2025 2:44:02 PM

基于信號置信度的礦井定位方法研究[模擬設(shè)計(jì)][安防電子]

針對煤礦井下狹窄縱深的巷道環(huán)境，無線信號極易反射導(dǎo)致定位精度差甚至定位失敗的問題，提出了一種利用UWB信號置信度，結(jié)合定位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、TOF測距和Kalman濾波的組合定位方法。首先利用標(biāo)識卡與基站間的UWB信息及標(biāo)識卡真實(shí)距離，離線訓(xùn)練定位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其次在實(shí)時測距時提出UWB信號置信度判別方法，參與TOF定位計(jì)算，最后再通過Kalman濾波進(jìn)一步提升定位精度。結(jié)果表明：該方法能夠在煤礦井下顯著降低由于信號反射所導(dǎo)致的定位精度差問題，混合定位精度小于10 cm，具有速度快、穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：9/17/2025 2:29:02 PM

基于LSTM模型的智能服務(wù)治理方案研究與實(shí)踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為解決航空公司網(wǎng)站在訪問量大幅波動時容易導(dǎo)致系統(tǒng)異常、難以快速進(jìn)行治理的問題，以Spring Cloud微服務(wù)治理框架為基礎(chǔ)，融入長短期記憶（LSTM）模型對系統(tǒng)指標(biāo)進(jìn)行分析與預(yù)測，結(jié)合云原生架構(gòu)，提出了一種基于LSTM模型的智能服務(wù)治理方案。利用LSTM對歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并輸出預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對于指標(biāo)的趨勢預(yù)測；結(jié)合云原生基礎(chǔ)設(shè)施，生成基于預(yù)測結(jié)果的主動式水平容器組自動伸縮器，實(shí)現(xiàn)資源預(yù)伸縮；根據(jù)指標(biāo)預(yù)測結(jié)果與變化趨勢自動下發(fā)與回收治理策略，實(shí)現(xiàn)智能化的流量治理。實(shí)踐表明，該方案能根據(jù)模型預(yù)測結(jié)果提前做好資源擴(kuò)縮容與服務(wù)治理，有效規(guī)避系統(tǒng)風(fēng)險。

發(fā)表于：9/17/2025 2:17:01 PM

基于幾何特征的圖像畸變校正方法[顯示光電][消費(fèi)電子]

為解決傳統(tǒng)畸變校正存在操作復(fù)雜等困難，提出一種基于幾何特征的畸變校正方法，該方法對徑向畸變的相機(jī)模型進(jìn)行分析，利用單張圖像計(jì)算圖像徑向幾何畸變中心及畸變系數(shù)。通過對圖像中的曲線進(jìn)行穩(wěn)健評估，經(jīng)過兩次不同方向上曲線的彎曲程度求解，找到光學(xué)圖像的最佳幾何畸變中心，接著利用遞推最小二乘法來計(jì)算徑向幾何畸變的多項(xiàng)式系數(shù)，得出最優(yōu)的畸變系數(shù)，對失真圖像進(jìn)行校正。實(shí)驗(yàn)通過仿真及實(shí)際圖像測試，結(jié)果表明該方法無需標(biāo)定板，僅采集單幅真實(shí)場景圖像，便能有效校正成像測量系統(tǒng)中的徑向幾何畸變，并能對圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的畸變校正。

發(fā)表于：9/17/2025 2:06:00 PM