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基于FPGA的梳狀譜通信干擾信號(hào)設(shè)計(jì)與研究

為了有效測試通信電臺(tái)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(hào)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(shí)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(hào)的生成，在滿足高速、高性能的同時(shí)，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(gè)梳狀譜信號(hào)的生成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：生成的梳狀譜干擾信號(hào)頻率控制誤差小于0.001%，干擾效果量化一個(gè)指標(biāo)。

針對態(tài)勢展示連續(xù)性的持續(xù)數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)設(shè)計(jì)

針對綜合指揮顯示系統(tǒng)對穩(wěn)定性、可靠性和靈活性不斷提升的要求，基于Qt框架設(shè)計(jì)了一套集數(shù)據(jù)處理、界面管理和多任務(wù)支持于一體的指揮顯示框架，以滿足復(fù)雜航天任務(wù)的多樣化需求。同時(shí)，采用了基于持續(xù)數(shù)據(jù)保護(hù)的多進(jìn)程頁面交互顯示技術(shù)，通過主進(jìn)程與獨(dú)立頁面顯示進(jìn)程的結(jié)合，顯著提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。此外，還應(yīng)用了連續(xù)性態(tài)勢展示技術(shù)，改進(jìn)了自適應(yīng)周期時(shí)間桶算法，通過優(yōu)化事件同步與回退機(jī)制，進(jìn)一步提高了任務(wù)回放的精度和效率。通過上述技術(shù)改進(jìn)，滿足新一代軟件系統(tǒng)指揮顯示系統(tǒng)的需求，為復(fù)雜航天任務(wù)的成功執(zhí)行提供了有力支持。

發(fā)表于：10/24/2025

面向5G演進(jìn)的通信感知一體化技術(shù)研究

通感一體化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）作為5.5G/6G通信系統(tǒng)的核心技術(shù)，通過深度融合通信與感知功能，突破傳統(tǒng)系統(tǒng)的功能邊界，實(shí)現(xiàn)頻譜、硬件資源的共享與協(xié)同，推動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)向多維感知能力演進(jìn)。系統(tǒng)探討了ISAC的核心原理、技術(shù)挑戰(zhàn)及未來方向。技術(shù)層面，ISAC利用無線信號(hào)傳輸與反射特性，通過聯(lián)合波形設(shè)計(jì)、多站協(xié)同感知架構(gòu)及自干擾消除技術(shù)，實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知與數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝诤希浒l(fā)展面臨通感波形聯(lián)合優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)資源動(dòng)態(tài)調(diào)度、多站同步與標(biāo)準(zhǔn)化等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。典型應(yīng)用場景涵蓋智能交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及空天海地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，需滿足亞米級感知精度、毫秒級時(shí)延及高可靠性等指標(biāo)需求。未來技術(shù)演進(jìn)聚焦四大方向：太赫茲頻段器件與智能超表面優(yōu)化、AI驅(qū)動(dòng)的通信-感知聯(lián)合框架、意圖驅(qū)動(dòng)的云-邊-端動(dòng)態(tài)架構(gòu)以及輕量化安全機(jī)制構(gòu)建。通過攻克通感聯(lián)合信息論、能效模型等基礎(chǔ)理論，并推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同驗(yàn)證，ISAC將加速物理世界與數(shù)字空間的深度融合，成為全域智能網(wǎng)絡(luò)的核心使能技術(shù)。

發(fā)表于：10/24/2025

基于幾何特征的圖像畸變校正方法

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：10/24/2025

基于LSTM模型的智能服務(wù)治理方案研究與實(shí)踐

為解決航空公司網(wǎng)站在訪問量大幅波動(dòng)時(shí)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(dòng)式水平容器組自動(dòng)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(dòng)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(xiǎn)。

發(fā)表于：10/17/2025

基于信號(hào)置信度的礦井定位方法研究

針對煤礦井下狹窄縱深的巷道環(huán)境，無線信號(hào)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(hào)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(shí)卡與基站間的UWB信息及標(biāo)識(shí)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(shí)測距時(shí)提出UWB信號(hào)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(hào)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：10/17/2025

多通道大功率氮化鎵T/R組件模塊散熱技術(shù)研究

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(shí)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(dòng)力學(xué)方法對各種方案分析比較和評價(jià)，嵌入載臺(tái)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：10/16/2025

基于手勢識(shí)別的視力檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

在手勢識(shí)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(shí)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(shí)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(shí)別傳感器識(shí)別被測者的手勢動(dòng)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(shí)別且視力檢測時(shí)的平均準(zhǔn)確識(shí)別率達(dá)到82%，具有良好的準(zhǔn)確性和高效性。

發(fā)表于：10/16/2025

基于FPGA的梳狀譜通信干擾信號(hào)設(shè)計(jì)與研究

為了有效測試通信電臺(tái)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(hào)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(shí)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(hào)的生成，在滿足高速、高性能的同時(shí)，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(gè)梳狀譜信號(hào)的生成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：生成的梳狀譜干擾信號(hào)頻率控制誤差小于0.001%，干擾效果量化一個(gè)指標(biāo)。

發(fā)表于：10/15/2025

氣象衛(wèi)星掩星探測載荷智能自動(dòng)化測試系統(tǒng)研究

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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)化測試技術(shù)可打通氣象衛(wèi)星掩星探測載荷自動(dòng)化測試標(biāo)準(zhǔn)流程，推動(dòng)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：10/13/2025

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)

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(gè)回歸周期內(nèi)覆蓋時(shí)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：10/13/2025