基于场路耦合的反激变换器板级辐射研究

基于场路耦合的反激变换器板级辐射研究[电源技术][其他]

辐射干扰问题是制约电源产品高频化、小型化的因素之一。基于场路耦合的仿真思路，建立MOSFET的电磁场有限元模型和高频变压器的等效高频电路模型。结合从SIwave电磁仿真软件中提取的PCB网络参数，对一款5 W输出的反激变换器的板级辐射干扰进行联合仿真，并对比了两种高频变压器模型对远场仿真结果的影响。实验结果表明，在230 MHz以内的频段3 m远场仿真超标频点与实测吻合，验证了该仿真方法的正确性，且简化的变压器二电容模型具有更宽频带的适用性；所得到的近场电磁场分布表明MOSFET和变压器副边的整流二极管是主要的辐射源。

发表于：7/5/2021 4:02:00 PM

采用平面分栅结构的高增益宽带射频VDMOS研制

采用平面分栅结构的高增益宽带射频VDMOS研制[微波|射频][其他]

硅基射频场效应晶体管具有线性度好、驱动电路简单、开关速度快、热稳定性好、没有二次击穿等优点，在HF、VHF和UHF波段具有广阔的应用前景。针对射频场效应晶体管宽带、高增益和高效率的应用需求，基于标准平面MOS工艺，采用平面分栅(split gate)结构，通过优化结构和工艺参数研制出一款工作电压为28 V的硅基射频垂直双扩散金属氧化物半导体场效应晶体管(VDMOS)。该器件在30~90 MHz频段范围内，小信号增益大于19 dB，在60 MHz频点下连续波输出功率可以达到87 W，功率附加效率达72.4 %，具有优异的射频性能。

发表于：7/5/2021 3:57:00 PM

基于SEIR模型的复杂网络上的动态隔离措施研究

基于SEIR模型的复杂网络上的动态隔离措施研究[其他][其他]

在尚未研发出有效疫苗前，对潜在感染者和易感者的隔离对于流行病控制而言具有十分重要的意义。研究采用潜伏者具有传染性的SEIR(Susceptible-Exposed-Infected-Recovered)模型，并提出两种动态隔离方法：一是在掌握网络全局信息时，计算候选隔离对象一阶邻居的有效度、介数、距离确诊者节点的路径长度之和，把三者乘积作为其权重；二是在仅有节点局域信息时，将候选隔离对象的有效边数和相邻感染节点数的同趋化之和作为其权重。仿真实验表明，隔离容量为1%～10%时，优先隔离借助全局信息识别出的高权重节点可使90%以上节点免受感染，优先隔离借助局域信息识别出的高权重节点可使70%以上节点免受感染，从而达到抑制疾病传播的目的。

发表于：6/10/2021 4:00:02 PM

基于NOR Flash的存算一体模拟乘加电路设计

基于NOR Flash的存算一体模拟乘加电路设计[其他][其他]

提出一种基于NOR Flash的存算一体模拟乘加电路以及相应的偏置电路，运用NOR Flash工作于深线性区的I-V特性，实现模拟乘累加运算。通过将同一位线、不同字线的两个浮栅管上电流相减，实现其阈值电压差值与漏源电压的乘法运算。同时将同一字线、不同位线的浮栅管电流相加，实现乘法结果的加法运算。给出电路使NOR Flash位线电流相加、字线电流相减，将运算结果以伪差分的形式输出，仿真结果表明电路可以实现存算一体的模拟乘累加运算。

发表于：6/10/2021 3:48:24 PM

一种20 MS/s基于VCO比较器的二阶噪声整形SAR ADC设计

一种20 MS/s基于VCO比较器的二阶噪声整形SAR ADC设计[其他][其他]

基于压控振荡器(VCO)结构的比较器，提出了一种二阶噪声整形逐次逼近型(NS-SAR)模数转换器(ADC)。首先采用对电源电压敏感度较低且噪声性能更优越的VCO比较器，随后通过动态放大器优化噪声传递函数的零极点，最后通过噪声整形结构抑制信号带内噪声。基于180 nm CMOS 工艺，设计了一款12位20 MS/s NS-SAR ADC。仿真结果表明，在1.3 V电源电压下，功耗为1.12 mW，过采样率（OSR）为8时，信号噪声失真比(SNDR)为72.7 dB，无杂散动态范围(SFDR)为88 dB，优值(FoMs)为163 dB；并且在1.3～1.8 V电源电压范围内，其有效位数(ENOB)>11.7 bit。

发表于：6/10/2021 3:43:42 PM

一种基于实例分割和点云配准的六维位姿估计方法

一种基于实例分割和点云配准的六维位姿估计方法[其他][其他]

本文提出一种基于Mask R-CNN实例分割网络和Super4PCS点云配准算法来估计物体六维姿态的方法。通过目标点云与已知位姿的参考点云进行配准，可以获取目标的六维姿态。但实际中往往采用三维设备扫描目标的整体环境，生成的点云数量庞大，直接作为源点云与参考点云配准时，会由于候选集较多从而导致运算时间太长，因此本文先对目标实例分割处理后再配准：首先，利用深度相机获取整体环境的RGB-D图，其次利用Mask R-CNN模型将把目标分割出来，并将分割的目标RGB-D图转化为点云图，利用Super4PCS点云配准算法与参考点云进行配准，最终得到目标的六维位姿。在自制作的数据集上进行了验证，对比分割前后的四组实验，时间降低率约为60%-80%，有效证明了本方法的可行性。

发表于：6/10/2021 3:33:45 PM

基于单阶段GANs的文本生成图像模型

基于单阶段GANs的文本生成图像模型[其他][其他]

针对目前生成以文本为条件的图像通常会遇到生成质量差、训练不稳定的问题，提出了通过单阶段生成对抗网络(GANs)生成高质量图像的模型。具体而言，在GANs的生成器中引入注意力机制生成细粒度的图像，同时通过在判别器中添加局部-全局语言表示，来精准地鉴别生成图像和真实图像；通过生成器和判别器之间的相互博弈，最终生成高质量图像。在基准数据集上的实验结果表明，与具有多阶段框架的最新模型相比，该模型生成的图像更加真实且取得了当前最高的IS值，能够较好地应用于通过文本描述生成图像的场景。

发表于：6/10/2021 3:20:13 PM

联合随机性策略的深度强化学习探索方法

联合随机性策略的深度强化学习探索方法[其他][其他]

目前深度强化学习算法已经可以解决许多复杂的任务，然而如何平衡探索和利用的关系仍然是强化学习领域的一个基本的难题，为此提出一种联合随机性策略的深度强化学习探索方法。该方法利用随机性策略具有探索能力的特点，用随机性策略生成的经验样本训练确定性策略，鼓励确定性策略在保持自身优势的前提下学会探索。通过结合确定性策略算法DDPG和提出的探索方法，得到基于随机性策略指导的确定性策略梯度算法(SGDPG)。在多个复杂环境下的实验表明，面对探索问题，SGDPG的探索效率和样本利用率要优于DDPG算法。

发表于：6/10/2021 3:15:53 PM

基于浮栅器件的低位宽卷积神经网络研究

基于浮栅器件的低位宽卷积神经网络研究[其他][其他]

浮栅器件(Flash)能够将存储和计算的特性相结合，实现存算一体化，但是单个浮栅单元最多只能存储位宽为4 bit的数据。面向Nor Flash，研究了卷积神经网络参数的低位宽量化，对经典的AlexNet、VGGNet以及ResNet通过量化感知训练。采用非对称量化，将模型参数从32位浮点数量化至4位定点数，模型大小变为原来的1/8，针对Cifar10数据集，4位量化模型的准确率相对于全精度网络仅下降不到2%。最后将量化完成的卷积神经网络模型使用Nor Flash阵列加速。Hspice仿真结果表明，相对于全精度模型，部署在Nor Flash阵列中的量化模型精度仅下降2.25%，验证了卷积神经网络部署在Nor Flash上的可行性。

发表于：6/10/2021 3:08:15 PM

融合外观特征的行人重识别方法

融合外观特征的行人重识别方法[其他][其他]

针对行人重识别中由于姿势变化、视角改变、遮挡等引起的识别率不高的问题，提出了融合外观特征的行人重识别方法。该方法通过两个网络分支的设计，分别提取行人的全局特征和局部特征，二者融合后得到行人的外观特征。同时结合分类损失和度量学习损失，通过多任务学习策略对两个网络分支进行模型优化。此外，该模型设计了随机擦除算法，在数据集中加入噪声，增强模型的鲁棒性。实验结果表明：融合外观特征的行人重识别方法大大提高了行人重识别的准确率，在Market-1501数据集上rank1达到了92.82%、mAP 达到了80.51%，在DukeMTMC-reID数据集上rank1达到了85.06%、mAP达到了72.72%。

发表于：6/10/2021 3:04:00 PM