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星敏感器DC-DC浪涌抑制电路的EMC分析设计[电子元件][工业自动化]

对某型号星敏感器的浪涌抑制电路作了简要介绍，针对现有浪涌抑制电路设计方法提出了一种电路性能最佳的元器件参数分析计算方法。从电路功能的稳定实现和电路的电磁兼容性两个方面入手，分析了浪涌抑制电路中关键器件的选型分析，并通过理论分析和试验仿真验证，证明了文中提出的兼容性分析思路所得出的器件选型在给定的设计条件下具有有效性和正确性，同时为其他分系统的浪涌抑制设计提供参考，从而提高整个星上电子设备的可靠性。

发表于：8/9/2022

软件无线电架构的导航接收机模拟前端设计[模拟设计][工业自动化]

针对基于超外差或低中频的传统导航接收机模拟前端电路功能复杂、功耗高、不利于单片集成等问题，基于模拟最小化，数字最大化的思想，通过芯片内部集成高增益射频放大器、低功耗的高速模数转换器、低抖动的时钟锁相环，创新性地设计并实现了一款基于软件无线电架构的接收机模拟前端电路。通过55 nm CMOS 工艺电路设计、版图设计、仿真及硅流片验证，测试结果表明该接收机前端电路各模块功能正常，实现了单个模拟接收通道处理多模导航信号，极大地降低了模拟电路的规模及功耗并成功应用于一款多模导航SoC芯片中。

发表于：8/9/2022

基于电压比较器的固态功率控制器驱动保护电路研究[模拟设计][工业自动化]

研究了基于电压比较器的固态功率控制器驱动保护技术原理，设计了降栅压保护电路。通过设置降栅压保护电路的输出电压值和电压上升/下降的速度，实现了对MOSFET栅极电压的控制和对负载在过流或短路时的及时保护功能。解决了现有技术中使用稳压二极管判断过流门限电压，导致对MOSFET栅极电压的控制精度不高和受保护MOSFET在一个时延内反复开通/关断的问题。经过电路分析和仿真实验，结果表明降栅压保护电路可以在45 μs内对短路负载进行关断保护。

发表于：8/9/2022

基于谐波分量与有效值的神经网络负荷分解[电源技术][智能电网]

非侵入式负荷分解可以从主表电流变化信息中分解出各个用电器的用电信息，方便为用电户提供更精细化、有针对性的用电管理和调度服务。当前利用一维卷积的非侵入式负荷分解算法存在分解准确率不高、新增用户用电器需要重新训练、复杂度较高的问题。基于此，利用电流有效值和傅里叶变换后的谐波分量信息，提出一种基于一维卷积神经网络的负荷分解算法，利用相似性对比分解出各个用电器电流信息，解决了新增用户或用电器需要重新训练的问题。经实验发现，所提出的方法还可以在一定程度上提高负荷分解的准确率，且复杂度较低。

发表于：8/9/2022

基于双注意力和多区域检测的细粒度图像分类[其他][其他]

有效地检测具有辨别性的局部区域和更准确地提取图像的细粒度特征有助于提高细粒度图像的分类效果。为此，提出了一种结合双注意力机制和多区域检测的细粒度图像分类方法。多区域检测旨在通过类别标签学习定位到具有辨别性的图像区域，然后通过特征提取网络提取辨别性局部区域的特征并与全局特征相融合。同样，更精确的特征提取网络能够提取图像细粒度的特征。因此，通过将双注意力机制和多区域检测相结合，所提出的方法在3个公开的细粒度图像数据集CUB-200-2011、StanfordCars和FGVC Aircraft上分别达到了88.3%、94.5%和92.3%的准确率。

发表于：8/9/2022

基于空间深度置信网络的风速预测优化方法[测试测量][通信网络]

风能是目前应用最为广泛、技术最为成熟的可再生能源。为了保证风电场的稳定和安全运行，风速的准确预测至关重要。除传统的数值天气预报以外，机器学习技术已经广泛应用于不同时间尺度的风速预测。然而这些工作大多局限于单一地点的风速序列分析，没有考虑和利用风速的空间相关性。对此，使用深度置信网络(Deep Belief Network，DBN)对同一区域内多个地点的风速序列进行空间相关性特征识别。在训练过程中，深度置信网络充分挖掘了该区域内历史风速的联合分布，借此改善未来的风速预测。多组风速预测实验表明，空间深度置信网络能够有效降低风速的预测误差，经过空间深度置信网络重构后的风速预测误差平均降低了0.4 m/s。

发表于：8/9/2022

基于Flutter开发框架的数据存储访问机制研究[可编程逻辑][数据中心]

移动端应用程序需要存储与访问的数据越来越多，而移动端设备的存储空间有限，很难满足用户需要，在进行移动端应用程序开发时，选择合适、高效的数据存储与访问机制受到普遍关注。针对Google推出的Flutter跨平台移动开发框架提供的key-value键值对、File文件、SQLite数据库和网络4种数据存储访问机制，深入阐述了它们的内在工作原理，给出了具体实现方法和实现代码。最后，根据4种数据存储访问机制各自的特点和实际的应用程序开发需求，分析了每种机制的应用场景。

发表于：8/9/2022

基于虚实交互场景的综合演训平台研究与实现[其他][其他]

近年来随着现场科学技术的迅速发展并广泛应用于军事领域，相关业务训练必将进行相应的改革，对专业知识化、新技术平台化、系统集成化等应用领域的要求亦将大大提高。由于训练内容日益增加，出现了训练内容加大及训练难度强化的必然趋势。实际场景下，由于受场地、设备、器械等原因无法开展相关业务的训练及全过程全要素的演练，故需要采用全新的科学技术手段，通过虚拟与实际相结合、演训与考核相结合等不断改革专业训练方法。通过虚实交互技术使训练方式的操作灵活性、便利性及易用性显而易见，也为新技术新设备的研发测试带来更安全更可靠的技术支撑。本演训平台充分运用模拟训练部署、模拟业务部署等方式通过网络、控制、仿真、光电等技术实现军事业务训练演练全过程要素应用，实现规范训练内容、提高训练质量、强化训练效果、衡量训练水平及检验训练成果等目的。

发表于：8/9/2022

GFDM中基于高阶长短时记忆神经网络的自适应均衡器[通信与网络][5G]

在广义频分复用系统(GFDM)中，为解决5G网络下车载移动通信在Sub-6 GHz频段信道中信号严重失真的问题，提出一种基于高阶长短时记忆神经网络(HO-LSTM)结构的自适应均衡器。HO-LSTM自适应均衡器在传统高阶前馈神经网络(HO-FNN)的基础上，采用复杂度更低的广义记忆多项式模型(GMP)代替Volterra模型，并引入LSTM神经网络使其更适用于复杂非线性模型的预测。结果表明，相比于传统HO-FNN均衡器和LSTM均衡器，所提出的HO-LSTM均衡器的均衡效果显著提升，系统性能也得到进一步改善。

发表于：8/9/2022

基于光纤波分复用的时频信号分发传输技术[微波|射频][其他]

在数字相控阵中为保证多通道之间信号合成效率，需要系统为相控阵的多个子阵提供高稳定的时频信号。传统相控阵采用电缆直接分发传输的方法存在幅相一致性差的问题。提出了一种基于光纤波分复用的时频信号分发传输技术，可有效解决数字相控阵中时频信号高效稳定分发传输问题，分发传输后的各支路信号幅度随温度变化在±0.5 dBm之内，相位随温度变化在±3°之内。该时频信号分发传输技术已经成功应用于某数字相控阵多目标统一测控系统。

发表于：8/9/2022

星载双频双端口天线设计[模拟设计][航空航天]

针对星载收发机的使用需求，设计了一种双频段、双端口、双天线共口径的微带天线。通过辐射贴片加载短路过孔技术，配合外部方形圆孔贴片和内部圆形贴片切角技术，使双天线均工作在主模。双天线共口径工作，分别辐射左旋圆极化和右旋圆极化波，有效降低星载双天线布局复杂度。仿真结果表明：天线在中心频点1.615 GHz处回波损耗为-13 dB，10 dB带宽为50 MHz，增益为6 dB，半功率波束宽度为90°，±60°波束内轴比小于3 dB；天线在中心频点2.491 GHz处回波损耗为-18 dB，10 dB带宽为40 MHz，增益为6 dB,半功率波束宽度为90°，±60°波束内轴比小于3 dB；双端口隔离度优于32 dB。经加工，实测结果与仿真结果一致，该天线对星载双频段、双端口共口径天线设计具有一定指导意义。

发表于：8/9/2022

基于虚拟仪器的显示器音频自动测试系统设计[测试测量][其他]

针对传统显示器音频测试过程中需通过繁琐人工操作导致耗时冗长的问题，结合显示器音频测试基本原理提出了一种基于虚拟仪器技术的显示器音频自动测试系统方案。该方案设计了计算机与待测显示器的通信电路，并通过LabVIEW与VC++的混合编程实现远程通信；接着，通过虚拟仪器的相关工具实现对测量仪器的控制；最后，结合音频测试步骤设计系统测试流程，实现全测试项目自动执行。经过实验验证表明，相较于人工操作，相同精度情况下，该系统自动化程度较高，测试平均时长缩短了84.25%，为显示设备音频自动测试提供了一种切实可行的参考方案。

发表于：8/9/2022

旋转环境下的无线时钟抖动估计与修正方法[其他][其他]

直升机旋翼表面非定常载荷测量试验中，导电滑环的性能优劣和现场环境的电磁辐射对外部时钟信号的质量影响较大，受影响的外部时钟信号会导致错误的采集动作，从而无法准确地获取特定方位角处的载荷数据。为提高外部时钟信号的品质，提出一种用于旋转环境下的数据采集系统的无线时钟抖动估计及修正方法，即外部时钟信号经无线收发模块传输，采用两组相位差90°的三角波进行等幅度斜边估计时钟抖动量，并且使用拉格朗日插值算法修正传感器的采样值。仿真与风洞表明，该方法能有效地减小外部时钟抖动造成的采集误差，对准确测量旋转环境下旋翼表面的载荷信号具有显著效果。

发表于：8/9/2022

基于时频色谱图的串联故障电弧识别[其他][其他]

由于电力线老化损坏以及连接处松动会产生故障电弧，可能会意外引起严重的电气火灾。不同类型的负载所引起的故障电弧存在差异，导致住宅区故障电弧识别变得困难。提出了一种基于时频图和深度卷积神经网络的串联故障电弧识别的方法。通过故障电弧实验采集了负载正常工作和故障电弧的电流数据。单个负载半周期电流数据将通过连续小波变换转换为三维特征图像，然后将这些图像输入到改进的深度卷积神经网络中进行训练、测试。实验结果表明，单个负载正常和电弧状态识别的精度在99.31%，对多个负载工作状态的识别准确率平均可以达到99.2%。

发表于：8/9/2022

从RTL到GDS的功耗优化全流程[人工智能][工业自动化]

功耗作为大型SoC芯片的性能功耗面积(PPA)三要素之一，已经变得越来越重要。尤其是当主流设计平台已经发展到了7 nm以下。AI芯片一般会有多个核心并行执行高性能计算任务。这种行为会产生巨大的功耗。因此在AI芯片的设计过程中，功耗优化变得尤为重要。利用一个典型的功耗用例波形或者一组波形，可以从RTL进来开始功耗优化。基本的方式是借助Joules-replay实现基于RTL波形产生相对应的网表波形。在Genus的syn-gen、syn-map、syn-opt三个综合阶段，都可以加入Joules-replay，并且产生和综合网表相对应的波形，用于Innovus PR阶段进一步地进行功耗优化。在Innovus中实现Place和Routing也分为3个阶段：place_opt、cts_opt和route_opt。同样每一步都可以引入Joules-replay来生成功耗优化所需的网表波形。最终在Tempus timing signoff的环境中，再次引入波形进行功耗优化。基于上面的一系列各个节点的精确功耗优化该设计可以获得10%以上的功耗节省。此时再结合multi-bit技术，最终可以获得21%的功耗节省。

发表于：8/9/2022