使用有安全保障的闪存存储构建安全的汽车系统

最新设计资源

在不断发展的电动汽车充电市场中，为什么提升互操作性非常重要[电源技术][汽车电子]

　　Charging Interface Initiative （CharIN） 是拥有 330 家会员公司的行业协会，许多不同国家/地区的此类组织正在推动在充电系统领域，针对所有类型的电动汽车制定互操作性标准。除了开发已被多个国家/地区的 EV 充电器制造商采用的组合充电系统 （CCS），CharIN 还在稳步推进，希望通过多种方式实现美国特斯拉快速充电站使用的北美充电标准 （NACS） 的标准化。

发表于：3/25/2024

Turbo译码SOVA算法的研究与实现[通信与网络][航空航天]

针对低轨道卫星通信的应用需求，为了降低干扰，减小负荷，通常采用卷积码、Turbo码等信道编码的方法提升传输的可靠性能。Turbo码是一种具有接近香农极限定理的优异信道码，SOVA译码是Turbo码的一种译码方法。以CCSDS推荐的Turbo码为例，研究了网格图在SOVA译码过程中的功能和用法，并与Viterbi译码进行了对比，并基于网格图详细阐述了SOVA译码的原理和实现步骤，最后对SOVA译码的实现过程进行了仿真验证。该方法已实际应用于项目，经测试该方法实现简单，获得了良好的信道编码增益。

发表于：3/20/2024

星载高增益宽频带高指向性阵列天线设计[通信与网络][航空航天]

针对卫星对X波段通信系统电磁波传输的需求，设计了一款新型X波段高增益宽频带高指向性微带阵列天线。采用平面多层板形式，通过多种技术手段改善天线性能。阵列天线采用侧馈的能量输入方式、多层缝隙耦合馈电设计提高天线带宽，同时将辐射层和馈电网络层分离以减小电磁波串扰和提升分离设计简约度，增加金属反射层以提高天线正向增益和前后比。根据工程总体需求，共设计了64阵元和256阵元的矩形微带阵列天线。两种天线经加工测试结果与仿真结果基本一致。该天线实现了高增益、宽频带、高指向性等性能指标，对X波段星地无线通信系统的设计有一定指导意义。

发表于：3/20/2024

用于FPGA平台上图像快速旋转的改进CORDIC算法[嵌入式技术][工业自动化]

坐标旋转数字算法（CORDIC）被广泛应用于消旋、相机边框等系统中。在对传统CORDIC算法分析的基础上提出了重编码预测和多倍迭代优化的方法，并用MATLAB进行了仿真，又在VIVADO上进行了FPGA验证与对比。实验结果表明，上述优化相对传统CORDIC算法以及VIVADO自带的CORDIC IP核显著减少了迭代次数，消耗了更少的资源，计算的精度也有了一定的提升。

发表于：3/20/2024

基于RuoYi-Cloud的劳动教育平台建设[其他][其他]

为帮助学生学习劳动文化、进行劳动实践，辅助教师精准地安排和开展劳动教学活动，设计且实现了一款基于RuoYi-Cloud框架的劳动教育系统，具有劳动教育管理、选课管理、在线学习、学业预警、系统监控、数据分析等功能，使用RuoYi-Cloud框架开发降低了开发和维护成本，提高了开发效率。采用微服务架构，实现对用户友好的界面和高度可扩展的后端功能，优化了系统的响应时间和资源利用率确保系统高效运行，系统的灵活性和扩展性为未来的功能扩展提供良好的基础。系统为劳动教育实施提供可靠解决方案，通过对系统的实际应用和用户反馈，系统对劳动教育领域有一定参考价值。

发表于：3/20/2024

多源极轨卫星微波温度计资料实时区域同化系统[模拟设计][航空航天]

基于中尺度数值预报模式WRF和WRFDA同化系统，实现多源极轨卫星微波温度计资料实时区域同化，并对同化产品进行评估和应用。2018年同化试验结果表明：通过质量控制和偏差订正，AMSU-A资料第5~9通道亮温观测增量O-B（观测值O和背景场的正演辐射模拟值B的差值）的标准差有效降低，同化后各通道亮温分析残差O-A（观测值O和分析场的正演辐射模拟值A的差值）的标准差有效降低。同化预报产品被应用在暴雨强对流个例和台风个例中，取得良好效果。

发表于：3/20/2024

基于改进YOLOv5的路面裂缝检测方法[模拟设计][智能交通]

针对现有裂缝检测模型体积较大且检测精度不高的问题，提出一种基于轻量化网络的无人机航拍图像裂缝检测方法。首先，使用MobileNetv3网络替代YOLOv5的主干网络，降低模型大小；其次，引入C3TR和CBAM模块提高网络表征能力，将损失函数替换为EIOU以提高模型的鲁棒性。实验结果表明，该方法在自制数据集上获得98.9%的精度，相较于原始YOLOv5提高1.2%，模型大小减小51.5%，检测速度提高37%。改进后的模型在精度、大小和速度上均优于Faster-RCNN等4种常见裂缝检测模型，满足了裂缝检测的实时性、轻量化和精度需求。

发表于：3/20/2024

分布式“源荷储”资源协同互动异构组网方法与仿真实现[通信与网络][智能电网]

为提升新型电力系统海量分布式“源荷储”资源协同互动能力，提出了分布式“源荷储”资源协同互动异构组网方法与仿真实现。构建“三层两网” 分布式源荷储资源协同互动异构组网方法，在调峰、调频、需求响应等典型互动业务建模需求分析基础上，通过OMNeT++平台建立分布式资源协同互动通信网络模型，根据网络实际运行特征构建通信仿真平台，实现分布式“源荷储”资源协同互动网络性能多场景仿真。为分布式资源协同互动业务开展提供定量分析工具，对新型电力系统建设与新能源消纳能力提升具有重要支撑作用。

发表于：3/20/2024

空间众包中一种支持高效任务分配的隐私保护方案[通信与网络][通信网络]

空间众包中的位置隐私泄露问题近些年来已经引起了学术界和产业界的广泛关注。面对这一挑战，不少研究者提出了相应的隐私保护方案来保护任务分配过程中参与者的位置信息安全。然而，这些方案在分配效率方面有所限制，不具备高效性。针对这一问题，提出了一种高效的隐私保护方案，使用网格索引四叉树结构来实现高效且稳定的任务分配服务，并使用一种对称隐藏向量加密算法来保护参与者的隐私安全。大量基于真实数据集的仿真实验表明该方案能够支持高效的任务分配服务。

发表于：3/20/2024

基于EEMD奇异值熵的局部放电模式识别[测试测量][智能电网]

针对气体绝缘组合电器（GIS）局部放电故障信号非平稳性和放电类型识别准确率低的问题，提出了一种基于集合经验模态分解（EEMD）奇异值熵的局部放电模式识别算法。首先对局部放电原始信号进行EEMD分解，得到多个固有模态分量（IMF），根据均方差、峭度和欧氏距离评价指标选取隐含放电信息居多的最优模态分量进行信号重构；然后对重构信号进行奇异值分解，结合信息熵算法计算出奇异值熵；最后，根据奇异值熵大小区分出GIS局部放电的类型。实验结果表明，通过与传统的EMD奇异值熵和VMD奇异值熵算法对比，该方法可以有效地通过各自不同区间的奇异熵值进行识别放电类型。

发表于：3/20/2024

基于边缘计算的智能电能表校时方法研究[测试测量][智能电网]

随着电力物联网的发展和智能电能表的不断普及，解决电能表时钟异常问题、对时钟超差电能表进行校时已经成为电力公司一项越来越重要的工作。对于时钟偏差超过5分钟的费控电能表，目前主流做法是通过点对点密文校时的方法来进行矫正，但这种超差电表数量增多之后，会给主站系统校时工作带来较大负荷。针对这一问题，借鉴边缘计算思想，即将整体工作拆分后部分分配至边缘节点，分布式完成整体工作，提出了一种基于边缘计算的批量电能表校时方法，通过主站批量任务下发、边缘节点转加密等技术，实现对时钟超差电能表的批量校时，减轻主站系统的业务压力，提高主站系统的工作效率。

发表于：3/20/2024

基于SIP技术的固态硬盘电路设计[EDA与制造][工业自动化]

存储系统小型化、高性能需求与日俱增，为此设计了一款基于SiP技术的固态硬盘电路，用于验证存储系统SiP电路的可行性。该SiP电路内部以SSD控制模块为核心处理单元，集成了用于数据存储的NAND颗粒、用于固件存储的SPI Flash以及电源管理等元器件。在搭建的软硬件平台上进行底层ATA指令验证以及与传统分离式存储系统的对比性能测试，证明了应用SiP技术的存储系统具备高性能、小型化、低功耗等诸多优势，为后续SiP存储系统的设计和验证奠定了一定的技术基础。

发表于：3/20/2024

一种高效能可重构1 024位大数乘法器的设计[嵌入式技术][工业自动化]

在SM9加密等算法中经常使用大数乘法，为了解决大数乘法中关键电路延迟过高、能耗过大的问题，设计了一种基于流水线的可重构1 024位乘法器。使用64位乘法单元和128位先行进位加法单元，分20个周期流水产生最终结果，缓解了传统乘法器中加法部分的延时，实现电路复用，有效减小能耗。在SMIC 0.18 μm工艺库下，关键电路延迟2.5 ns，电路面积7.03 mm2 ，能耗576 mW。

发表于：3/20/2024

基于负载追踪补偿的大电流LDO设计[电源技术][工业自动化]

提出一种有效提升大电流输出应用的低压差线性稳压器（LDO）环路稳定性的技术，采用负载追踪补偿方式消除电路输出端与负载相关的极点对环路稳定性的影响，且在维持环路低频增益不变的前提下降低高频下环路中节点阻抗，从而达到同时提升输出精度和优化瞬态响应性能的目的。采用TSMC 0.18 µm BCD工艺进行仿真验证，结果表明电路最大输出电流6 A，在6 A/6 μs的负载突变情况下输出电压下冲为36.6 mV，过冲为35.3 mV，稳定时间小于56.3 μs。全负载电流范围内，瞬态性能大幅提升。

发表于：3/20/2024

全局通道注意力增强的毫米波图像目标检测[人工智能][安防电子]

针对主动毫米波图像中目标与背景纹理区分度较低导致隐匿目标漏检问题，并根据安检实时性要求，提出一种基于全局通道注意力增强的主动毫米波图像目标检测方法。该方法以YOLOv5s为载体，在坐标注意力位置方向上引入全局通道注意模块，增强对隐匿目标全局通道信息的关注，从而提升在隐匿目标与背景纹理区分度较低时的检测能力；再利用K-means++聚类算法重新生成适合毫米波图像目标检测的锚框。实验结果表明，无论是阵列图像数据集还是线扫图像数据集，该方法增强了对隐匿目标的特征注意，提高了召回率，在满足安检实时性的前提下，提升了检测性能。通过增加少量参数，在阵列图像数据集上，精度、召回率和mAP@.5达到了92.0%、90.93%和95.32%；在线扫图像数据集上，精度、召回率和mAP@.5达到了94.65%、92.67%和97.73%。平均单张图像推理时间在两个数据集上均达到1 ms，满足实时性要求。

发表于：3/20/2024