设计应用-AET-电子技术应用

一种基于YOLOv8模型的高速公路异常事件智能分析系统研究[人工智能][智能交通]

基于视频分析的事件检测系统已经在许多领域获得了成功，但是在高速公路异常事件检测领域仍旧存在漏检、误报、精度不足等问题。为了处理上述问题，针对YOLOv8进行改进，使用人工智能视频分析技术，提出一种全新的Highway-YOLOv8模型，构建可用于高速公路异常事件检测的智能视频分析系统。首先，设计了一个全新深层通道交互空间的注意力机制（Deep Channel-by-Space Attention Mechanism），模型利用通道和空间交互信息，有效提升模型的视野感知能力；其次，由于卷积深层中容易丢失小物体信息，设计多阶段跨越融合机制（Multi-Stage Fusion Mechanism），提升模型的小物体检测能力；最后，采用先进的Wise-IoU损失函数替换了原有的YOLOv8损失函数，有效提升了模型的收敛速度和检测精度。实验结果表明，Highway-YOLOv8在高速公路的异常数据集上相较于原来的YOLOv8，在所有类别上mAP平均提升了2%，在车辆等一些单类别上的mAP上的提升最高达到5%，不仅显著提升了目标检测的精度，还有效减少了漏检与误检现象。

发表于：2026/2/27 下午3:13:24

一种基带芯片抗温漂时钟控制方法及实现[模拟设计][通信网络]

针对多模基带芯片在空闲态下因32 kHz时钟温漂导致网络时基跟踪误差过大的技术难题，提出一种融合高频时钟延长校准、两级PLL级联架构及硬件自动切换机制的时钟控制方案。通过高频校准单元协同时间处理单元（TPU）与睡眠模块（LPM），在空闲态维持高频时钟工作以动态校准32 kHz时钟温漂，并利用两级PLL级联生成高精度基准时钟，结合硬件电路实现高低频时钟的无毛刺切换。

发表于：2026/2/27 下午3:05:24

多核异构通用控制计算机模块设计与实现[EDA与制造][工业自动化]

提出了一种基于系统级封装（SiP）技术的高集成、小型化的多核异构通用控制计算机模块设计思路和实现方法。该模块集成多核DSP、FPGA、SDRAM、Flash等9颗大规模集成电路，采用高温共烧陶瓷管壳（HTTC），通过双面双腔布局封装设计技术，实现了复杂系统电路的小型化、通用化高密度集成。此外，针对模块中高速SerDes电路信号完整性、大功率有源器件散热困难、大规模电路电源完整性等问题，通过综合机、电、力、热等仿真及优化方法，实现了模块高密度集成过程中电路的高可靠设计，并完成了样品小批量试制和功能性能测试。经测试，产品尺寸为39 mm×39 mm×6.49 mm，重量为29 g，相比于分立器件组合的系统，体积重量可降低80%以上。常温25 ℃及高温105 ℃下，微系统模块内部DSP和FPGA功能运行稳定、存储器读写正常、高速通信速率可达5 Gb/s，各项功能和性能指标均满足设计预期。本研究为系统级封装产品的小型化、高集成、高可靠设计提供思路和方法。

发表于：2026/2/26 下午5:30:01

基于C6657 DSP千兆以太网数据加密传输系统设计[通信与网络][信息安全]

工业4.0对工业以太网使用的需求空前巨大，以太网数据传输的安全问题也日益突出。以TMS320C6657为千兆以太网为基础，AES加密算法为核心，设计千兆以太网的数据加密传输系统。利用TMS320C6657千兆以太网接口和片外PHY芯片，完成千兆以太网硬件接口设计，结合NDK网络开发包完成通信接口软件设计。研究AES算法在TMS320C6657的加密效率，通过片内IPC模块完成千兆以太网数据加密传输系统的效率优化。实验证明，该设计可以有效地提高千兆以太网数据传输的安全性。

发表于：2026/2/26 下午5:24:21

基于扇出型晶圆级封装的X波段异构集成T/R模组研制[EDA与制造][工业自动化]

基于扇出型晶圆级封装（FOWLP）技术，设计并制造了一款X波段四通道收发模组。模组异构集成了CMOS和GaAs两种工艺的芯片，可实现接收射频信号的低噪声放大、幅相控制及功率放大输出等功能。模组内部通过重布线层实现芯片间的互联以及扇出，与印制电路板通过球栅阵列实现垂直连接，模组最终体积仅为12.8 mm×10.4 mm×0.5 mm。模组经测试，结果为接收增益≥27 dB，噪声系数≤4 dB，发射增益≥26.7 dB，饱和输出功率≥24 dBm，四位数控衰减精度RMS≤1 dB，六位数控移相精度RMS≤6°，符合设计预期，在高密度树脂基封装的基础上整合了两种材质芯片的特性，实现了优异的性能。

发表于：2026/2/26 下午5:17:22

基于深度生成模型的点云生成算法综述[人工智能][汽车电子]

点云生成作为三维视觉领域的核心任务，在点云形状补全、点云上采样、点云合成等场景具有重要价值，广泛服务于自动驾驶、机器人导航及医学影像等关键领域。由于点云数据固有的无序性、稀疏性和复杂结构，传统几何建模方法难以高效生成高质量且多样化的点云样本。近年来，基于深度生成模型的点云生成技术快速发展，成为该领域的研究热点，极大地提高了点云生成的质量与效率。总结了基于深度生成模型的点云生成算法的前沿进展与当前面临的挑战，并对未来研究方向进行展望。

发表于：2026/2/26 下午5:09:22

RCS测试技术研究综述[通信与网络][航空航天]

雷达散射截面（RCS）是衡量目标在雷达波照射下电磁波散射能力的关键物理量，直接反映了目标在雷达探测下的可见性，对隐身装备研制和反隐身技术研发具有重要意义。梳理了RCS测试技术的原理、方法分类、技术特点及发展趋势。阐述了RCS的基本定义和影响因素，包括目标外形、材料特性及与频率之间的关系等；重点分析了四种主流测试方法，包括室外远场测试、室内紧缩场测试、室内近场测试和动态测试，分别探讨了它们的原理、优势与局限性。指出了当前RCS测试面临的挑战，包括测试效率、多物理场、极低RCS测量、复杂电磁环境构建以及新频段拓展等问题，最后展望了未来技术发展方向。该研究可为 RCS 测试技术的研究与应用提供参考。

发表于：2026/2/26 下午5:01:23

5G系统切换场景中的数据转发机制研究[通信与网络][5G]

5G系统切换场景中的实时性与数据转发性能直接关乎用户体验与网络服务质量。针对现有数据转发机制在切换过程中存在的高数据丢失率与高时延的问题，提出了一种无损的数据转发与自适应配置机制。该机制通过优化源基站的数据发送缓存队列的转发处理逻辑，并根据不同场景灵活选择配置策略，实现了无损的数据转发。经实测验证，使用该机制，切换过程中数据丢失率降至 0%。

发表于：2026/1/28 下午2:40:24

基于改进YOLOv8n的通信终端识别算法[人工智能][通信网络]

针对复杂电磁环境下信号干扰引起的通信设备终端识别精度下降这一问题，提出一种基于改进YOLOv8n的通信设备终端识别算法EMIYOLO。首先，针对干扰信号对目标信号造成遮挡干扰问题，通过将深度卷积、逐点卷积和ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制相融合，提出C2fCE模块以增加模型感受野；其次，在主干网络的末端嵌入部分自注意力机制，提高模型对信号特征的学习能力；再次，采用五种数据增强策略对数据集进行有效扩充。实验结果表明，在训练集上，EMIYOLO模型相比YOLOv8n模型mAP5095提升7.4%，模型参数量减小0.4M；在测试集上，相比3个对比算法，EMIYOLO模型对六个手机型号的识别准确率分别平均提高42.3%、52%、53.4%、50.4%、34%和39.7%。因此，EMIYOLO模型在复杂电磁环境下具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。

发表于：2026/1/28 下午2:22:07

高噪声日志攻击源识别方法研究及实现[通信与网络][信息安全]

随着信息系统规模的扩大与网络攻击手段的多样化，网络安全态势感知平台及其他运营保障平台在面对海量异构日志时，普遍存在告警疲劳、误报率高、攻击溯源困难等问题。针对高噪声日志环境下的攻击源识别与威胁溯源难题，提出一种高噪声日志攻击源识别方法，该方法使用了基于多维规则的攻击源IP动态评分模型，实现攻击源威胁等级的动态评估与更新。同时，系统利用知识图谱完成攻击链重构与可视化分析，提升安全事件的可解释性与处置效率。实验结果表明，该方法在水利行业真实日志数据上实现了99.6%的日志浓缩率，误报率降低至8.3%，显著提升安全运营效率与响应能力。研究成果为行业级网络安全智能化运营提供了可行技术路径。

发表于：2026/1/28 下午1:27:35