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基于電流場的陣列極板水下通信系統(tǒng)仿真分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

電流場通信是一種無線通信技術(shù)，通過傳導電流在水體中傳播。傳統(tǒng)的水下電磁波通信存在信號衰減大、天線復雜、架設(shè)困難等問題。因此，結(jié)合電流場水下傳播理論，提出了一種基于陣列極板的水下通信系統(tǒng)。使用有限元軟件Comsol建立了陣列極板電場模型，并通過頻域分析模擬了1×4陣列切面的電場和電勢分布。同時，在1×4陣列和1×2陣列之間進行了信號接收效果的對比。在此基礎(chǔ)上，分析了6組正負極接線方式對信號接收強度的影響。瞬態(tài)時域分析則用于模擬輸入輸出波形的變化。實驗證明，在不增加發(fā)射功率的條件下，通過增加陣列排布數(shù)量，可以有效提高通信效果。同時，傳輸過程中信號波形基本保持不變，無相位偏移，從而證明了陣列極板水下通信的可行性。研究結(jié)果為新型電流場水下通信系統(tǒng)的建立提供了理論基礎(chǔ)。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

基于系統(tǒng)級封裝的RISC-V電路設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

為滿足電子系統(tǒng)在性能、功耗、體積、重量和國產(chǎn)化等方面的需求，設(shè)計了一款基于系統(tǒng)級封裝技術(shù)的RISC-V電路。該電路以采用自主指令集架構(gòu)和國內(nèi)工藝的處理器為核心，并集成了國產(chǎn)外圍電路，實現(xiàn)了一款完全自主創(chuàng)新的、具備常用控制與通信接口的微系統(tǒng)電路。經(jīng)過測試與驗證，該電路各項功能和性能均達到設(shè)計指標，有效地提高了功能密度，很好地滿足了電子系統(tǒng)在小型化、輕量化和低功耗等方面的需求。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

一種寬輸入范圍高PSR帶隙基準電路設(shè)計[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

從DC-DC芯片電路的實際設(shè)計需求出發(fā)，設(shè)計了一款輸入電壓范圍在2.5~15 V的帶隙基準電路。通過預(yù)調(diào)節(jié)電路的設(shè)計，帶隙基準核輸出的基準電壓轉(zhuǎn)化為一個穩(wěn)定的電流源，形成的負反饋結(jié)構(gòu)給帶隙基準核自身提供供電電壓，提高了電源電壓范圍上限；通過電壓選擇電路，在電源電壓低于5 V時使帶隙基準核直接由電源電壓供電，拓寬了電源電壓范圍的下限。同時，預(yù)調(diào)節(jié)電路和帶隙基準核中共源共柵結(jié)構(gòu)為電路帶來了良好的電源抑制特性。設(shè)計基于0.25 μm BCD工藝，完成了原理圖、版圖設(shè)計以及仿真，結(jié)果表明設(shè)計在-55 ℃~125 ℃的溫度范圍內(nèi)，可以輸出穩(wěn)定的0.8 V電壓，溫度系數(shù)為7.78 ppm/℃；低頻條件下PSR達到159 dB，線性調(diào)整率為0.001 2%。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

一種SSD主控芯片數(shù)據(jù)加解密模塊的設(shè)計與驗證[模擬設(shè)計][信息安全]

為了增強固態(tài)硬盤（Solid State Disk， SSD）的數(shù)據(jù)安全，介紹了SSD主控芯片中一種滿足《安全芯片密碼檢測準則》二級要求設(shè)計的數(shù)據(jù)SM4加解密模塊。另外，為了驗證模塊設(shè)計的正確性，介紹了基于通用驗證方法學（Universal Verification Methodology， UVM）設(shè)計的自動化驗證平臺，以設(shè)計功能點和代碼覆蓋率為衡量指標，數(shù)據(jù)加解密模塊被該驗證平臺較充分地驗證，最終達到片上系統(tǒng)（System on Chip， SoC）的流片交付標準。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

TSN時間敏感網(wǎng)絡(luò)幀搶占的研究與電路實現(xiàn)[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

時間敏感網(wǎng)絡(luò)（Time Sensitive Network， TSN）是一種新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，在傳統(tǒng)的以太網(wǎng)技術(shù)基礎(chǔ)上，對關(guān)鍵數(shù)據(jù)的實時性、可靠性和安全性方面進行了增強，可滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、醫(yī)療健康等領(lǐng)域的需求。針對TSN中的幀搶占技術(shù)進行了研究分析，實現(xiàn)了幀搶占電路。作為TSN網(wǎng)絡(luò)交換芯片的重要部分，實現(xiàn)了TSN幀搶占等芯片實現(xiàn)的自主創(chuàng)新，在相關(guān)時間敏感領(lǐng)域具有較好的應(yīng)用價值。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

融合蛋白質(zhì)語言模型與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測研究[模擬設(shè)計][醫(yī)療電子]

預(yù)測植物中的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（PPI）具有重要的生物學意義。同時采用了4種編碼方法及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型。結(jié)果表明，提出的融合蛋白質(zhì)語言模型Ankh與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法構(gòu)建的PPI預(yù)測模型性能在3種植物數(shù)據(jù)集上均獲得了最優(yōu)的AUPR和AUC值，Sen及MCC值也均優(yōu)于其他4種蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型。當模型在水稻、大豆的植物PPI數(shù)據(jù)集上進行測試時，所提出的模型AUPR值分別為0.802 5、0.730 1，AUC值分別為0.956 2、0.950 7。這些優(yōu)異的結(jié)果表明，融合蛋白質(zhì)語言模型Ankh的PPI模型可以作為植物蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測的一個有前途的工具。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

混合CNN-SVM的心音信號分類算法的研究[模擬設(shè)計][醫(yī)療電子]

針對當前心音信號識別算法檢測精度不佳問題，提出了一種混合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機模型（CNN-SVM）的心音信號分類方法。通過PASCAL挑戰(zhàn)實驗數(shù)據(jù)，整理出正常與不正常兩類心音信號數(shù)據(jù)庫，通過預(yù)處理濾波及MFCC、一二階差分特征提取、PCA降維，輸入CNN-SVM模型進行訓練。并從準確率、召回率、特異性、精確率和F分數(shù)5個方面進行性能評估。為了驗證此算法的有效性，將混合CNN-SVM模型與單一SVM、CNN模型分別進行了對比。實驗結(jié)果表明，該方法能夠以較高識別率將兩種心音信號區(qū)分開，其平均識別準確率接近于99%，相較于單一CNN方法提高了2.48%，同樣高于單一SVM算法。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

CNI集成JPALS能力的進展及展望[模擬設(shè)計][航空航天]

衛(wèi)星導航著陸是下一代精密著陸技術(shù)的趨勢，其在通信導航識別系統(tǒng)（CNI）中的集成也成為了重要的研究內(nèi)容。綜述了聯(lián)合精密進近著陸系統(tǒng)（JPALS）的原理與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，分析了國內(nèi)當前衛(wèi)星導航著陸技術(shù)的研究現(xiàn)狀及工程技術(shù)基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上提出了堅持當前綜合化CNI框架下，從JPALS需求論證、系統(tǒng)設(shè)計、可擴展性等方面提出了集成JPALS能力的初步工程設(shè)想。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

空基網(wǎng)絡(luò)中定向自組網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)研究綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于定向天線的移動自組織網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于軍事領(lǐng)域，尤其對于具有易實施、高隱蔽性、高保密性要求的空基網(wǎng)絡(luò)，定向天線比全向天線更具有優(yōu)勢，它具有更遠的傳輸范圍，減小了節(jié)點間的相互干擾，能夠?qū)崿F(xiàn)空間復用能力的提升。但是定向天線的引入在增加通信距離的同時也會帶來一些問題，給許多協(xié)議層帶來破壞性的副作用。目前，國內(nèi)外研究人員已提出多種算法來解決這些問題。結(jié)合空基網(wǎng)絡(luò)的復雜性，研究了國內(nèi)外提出的基于定向天線的移動自組網(wǎng)數(shù)據(jù)鏈路層和網(wǎng)絡(luò)層的各類算法和協(xié)議，總結(jié)對比近年來定向鄰居發(fā)現(xiàn)算法、媒體訪問控制協(xié)議和定向路由協(xié)議三種關(guān)鍵技術(shù)，并提出更適合用于空基網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)與協(xié)議，最后對這些算法和協(xié)議的下一步研究提供了一些方向。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

簡化退化模型的真實圖像超分辨率網(wǎng)絡(luò)[人工智能][信息安全]

圖像超分辨率任務(wù)常用雙三次下采樣以構(gòu)造數(shù)據(jù)集訓練網(wǎng)絡(luò)，但雙三次下采樣由于退化模型固定，導致網(wǎng)絡(luò)泛化能力低，無法用于真實世界低分辨率圖像。為解決上述問題本文提出預(yù)處理模塊，通過預(yù)處理模塊與雙三次下采樣數(shù)據(jù)集得到的網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，在減少資源消耗的同時提高其泛化能力。此外，還針對不同的精度需求設(shè)計了特征學習訓練策略和多任務(wù)聯(lián)調(diào)策略。通過根據(jù)不同需求采用相應(yīng)的訓練策略，在滿足精度需求的同時具有消耗計算資源少、訓練速度快以及適用范圍廣的特點。實驗證明，增加預(yù)處理模塊的網(wǎng)絡(luò)以較少的模型參數(shù)增加量換取了重建效果和感知質(zhì)量方面的較大提升，并且通過不同策略實現(xiàn)了進一步的精度提高。

發(fā)表于：3/25/2024 2:30:06 PM