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自主軟硬件生態(tài)的建設(shè)模式研究[其他][其他]

近年來中國自主軟硬件聯(lián)合生態(tài)發(fā)展迅速。軟硬件生態(tài)的建立包括底層硬件和操作系統(tǒng)構(gòu)成的基礎(chǔ)設(shè)施,，豐富的通用工具軟件,，大量的中間件、應(yīng)用，以及眾多的開發(fā)者,。為了解決自主軟硬件生態(tài)的健康發(fā)展問題,，了解生態(tài)的發(fā)展情況并研究其建設(shè)模式很有必要。創(chuàng)新地將我國當(dāng)前自主軟硬件生態(tài)的建設(shè)情況歸納出三種模式,，即產(chǎn)品模式,、集團(tuán)攻關(guān)模式和服務(wù)模式。通過結(jié)合自主軟硬件生態(tài)中的適配產(chǎn)品數(shù)據(jù)和開發(fā)者行為數(shù)據(jù),，闡述了三種建設(shè)模式的特點(diǎn)和差異,，為我國IT產(chǎn)業(yè)成功建設(shè)自主軟硬件生態(tài)提供經(jīng)驗(yàn)參考與決策支持。

發(fā)表于：7/1/2022 4:11:00 PM

空基下視多角度紅外目標(biāo)識別[其他][其他]

為實(shí)現(xiàn)空基下視紅外目標(biāo)的快速高精度識別,，提出了一種單階段的空基下視多角度紅外目標(biāo)識別算法,。首先使用Darknet-53結(jié)合SPP模塊對紅外目標(biāo)進(jìn)行特征提取，使局部特征與全局特征融合,，提高特征圖表達(dá)能力,，最后借鑒RetinaNet中的Focal loss鎖定目標(biāo)的檢測框，同時得出目標(biāo)類型及檢測精度,。針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)集多為平視,，且視角單一的缺陷，使用復(fù)合翼無人機(jī)分別從不同高度和角度采集紅外圖像,，構(gòu)建多尺度下視紅外目標(biāo)數(shù)據(jù)集,，在PyTorch架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行性能驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，所提算法對分辨率為640×512的下視紅外圖像中目標(biāo)識別的mAP達(dá)到91.74%,，識別速度為33 f/s,，滿足空基平臺前端的在線識別需求，且在公開紅外船舶數(shù)據(jù)集上也具有較好的識別結(jié)果,。實(shí)驗(yàn)表明該算法在保證精度的基礎(chǔ)上滿足實(shí)時性的要求，為后續(xù)用于復(fù)合翼無人機(jī)上的多尺度目標(biāo)實(shí)時識別提供了理論技術(shù),。

發(fā)表于：7/1/2022 4:00:00 PM

基于LC補(bǔ)償?shù)膯伍_關(guān)ECPT系統(tǒng)研究[其他][其他]

單開關(guān)DC-DC變流器的電場耦合式無線電能傳輸系統(tǒng)可以提高系統(tǒng)的工作頻率，但開關(guān)管承受的截止電壓很高,。提出了一種使用LC補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)的單開關(guān)Buck-Boost電場耦合的無線電能傳輸系統(tǒng)，引入的LC補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)可以降低開關(guān)管的電壓應(yīng)力,。另一方面,，一定程度上減小了輸出受負(fù)載變化的影響。同時,，變流器等效工作在電流源模式,，耦合電容較小時可以有效地傳輸功率。且電路能夠?qū)崿F(xiàn)軟開關(guān)，電路的控制更加容易和安全,。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了理論分析的有效性,。

發(fā)表于：7/1/2022 3:56:00 PM

基于時間交替采樣技術(shù)的1 GS/s,、16 bit數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究[其他][其他]

為了實(shí)現(xiàn)對大動態(tài)范圍信號的高精度幅度信息獲取，基于時間交替采樣技術(shù),，研制1 GS/s,、16 bit高速高分辨率數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，功能測試發(fā)現(xiàn)：當(dāng)輸入模擬信號中含有較大直流分量時,，輸出采樣數(shù)據(jù)波形會發(fā)生振蕩問題,。研究時間交替采樣技術(shù)，確認(rèn)偏置誤差是導(dǎo)致振蕩問題發(fā)生的原因,。設(shè)置ADC工作在實(shí)時校正誤差模式,，結(jié)合離線校正算法，解決采樣數(shù)據(jù)的振蕩問題,，對比偏置誤差校正前后的時域波形和頻譜,，驗(yàn)證校正算法的有效性。測試結(jié)果表明,，研制的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對大動態(tài)范圍信號的單信道高精度測量功能,。

發(fā)表于：7/1/2022 3:52:00 PM

一種低雜散低相噪頻率源的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

為了降低頻率綜合器的相噪和復(fù)雜度，提出了一種新的低相噪頻率綜合器的設(shè)計(jì)方法,。它利用諧波發(fā)生器產(chǎn)生低相噪的高頻信號,，同時采用集成壓控振蕩器的頻率合成器芯片LMX2820來直接產(chǎn)生輸出信號和反饋信號，反饋信號和低相噪高頻混頻后產(chǎn)生低頻的反饋信號,，通過這種內(nèi)置混頻來降低分頻值的方式來實(shí)現(xiàn)低相噪,。采用該方法實(shí)現(xiàn)的13.75 GHz~16.25 GHz(不包含15 GHz)頻率合成器，其相噪指標(biāo)優(yōu)于-102 dBc/Hz@1kHz,。

發(fā)表于：7/1/2022 3:47:00 PM

一種新型的高抑制度波導(dǎo)濾波器設(shè)計(jì)[其他][其他]

針對目前頻譜資源擁擠所提出的頻帶間高隔離度需求，提出了一種新型的小型化高抑制度波導(dǎo)濾波器,。在傳統(tǒng)波導(dǎo)濾波器的非相鄰諧振腔間引入新型的波導(dǎo)CT型感性交叉耦合結(jié)構(gòu),，使其在阻帶產(chǎn)生有限的傳輸零點(diǎn),，進(jìn)一步提高帶外抑制,，縮小了濾波器的體積，且降低了因腔體個數(shù)而引入的損耗,。同時,，根據(jù)其結(jié)構(gòu)的不連續(xù)性，采用模式匹配法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),，設(shè)計(jì)周期短,，性能很好。

發(fā)表于：7/1/2022 3:43:00 PM

基于開關(guān)多模式的Doherty射頻功率放大器設(shè)計(jì)[微波|射頻][其他]

在工作頻率為2.4 GHz的背景下,，基于所設(shè)計(jì)的Doherty功率放大器,，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的多模開關(guān)控制和包絡(luò)跟蹤調(diào)制的Doherty功率放大器。設(shè)計(jì)中使用的電子管是Renesas的GaAs晶體管NE6510179A,。設(shè)計(jì)的Doherty峰值輸出(32.0 dBm)時功率附加效率達(dá)到27.2%,，回退6 dB時的功率附加效率為27.0%。在與搭建的包絡(luò)跟蹤模型級聯(lián)改進(jìn)后,，新結(jié)構(gòu)對低輸出功率的功率附加效率有一定程度的改善,，在中高輸出功率部分的線性度有較大的改善。

發(fā)表于：7/1/2022 3:39:00 PM

基于功放,、功分技術(shù)的微波信號源擴(kuò)展方法研究[微波|射頻][工業(yè)自動化]

量子超導(dǎo)計(jì)算芯片的測試需要幾十甚至上百路高頻微波信號輸入，普通微波信號源一般只有1～2個通道,，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足測試需求,；若集成多個信號源以擴(kuò)展信號通道，不但體積龐大,，成本昂貴,，信號源的同步控制也是一個難題。針對上述問題,，基于功放及功分技術(shù),，提出了對微波信號源的一路輸出進(jìn)行等功率擴(kuò)展的方法，設(shè)計(jì)了集成了衰減器,、功放和功分模塊的信號源等幅擴(kuò)展裝置。利用微波信號源,、頻譜儀,、網(wǎng)分等測量儀器搭建實(shí)驗(yàn)平臺，對所設(shè)計(jì)信號源擴(kuò)展裝置的性能開展實(shí)驗(yàn)研究,，同時驗(yàn)證基于功放,、功分技術(shù)的微波信號源擴(kuò)展方法,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法能保證所擴(kuò)展信號的中心頻率,、功率與源信號高度一致,，各擴(kuò)展通道的信號相位穩(wěn)定性好，相位長期漂移控制在±1°以內(nèi),，滿足了量子超導(dǎo)計(jì)算芯片測試的需求,。

發(fā)表于：7/1/2022 3:34:00 PM

面向云計(jì)算環(huán)境的后處理服務(wù)[其他][其他]

后處理分析是計(jì)算流體力學(xué)仿真分析中的一個重要組成部分。面向云計(jì)算環(huán)境設(shè)計(jì)了一種后處理服務(wù)模型,，基于模型實(shí)現(xiàn)了一個后處理服務(wù)原型軟件,，用戶可以通過客戶端訪問實(shí)現(xiàn)對流場數(shù)據(jù)的后處理分析。這種面向云計(jì)算環(huán)境的后處理服務(wù)充分利用了云端服務(wù)器的高性能計(jì)算資源,，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效后處理計(jì)算,，實(shí)現(xiàn)了“云+端”的靈活后處理分析，具有良好的可擴(kuò)展性,。

發(fā)表于：7/1/2022 3:26:00 PM

基于改進(jìn)中值濾波的手機(jī)玻璃瑕疵圖像增強(qiáng)方法[其他][其他]

手機(jī)蓋板玻璃瑕疵檢測主要分為圖像獲取,、圖像預(yù)處理、圖像分割和瑕疵分類這幾個步驟,。由于高質(zhì)量圖像獲取難度大,，接下來的圖像預(yù)處理就會顯得尤其重要。傳統(tǒng)的濾波方法在處理圖像噪聲時,，都或多或少對圖片產(chǎn)生一定的模糊,，損失部分有效信息，通常噪聲的存在會使得附近鄰域內(nèi)的極值上下差距較大,，所以濾波變成不可或缺的步驟,。改進(jìn)傳統(tǒng)的中值濾波，通過判斷目標(biāo)像素點(diǎn)是否需要進(jìn)行濾波處理的辦法,，增強(qiáng)圖像的同時,，使得有用瑕疵信息的損失降低。在濾波處理后用直方圖均衡化對圖像進(jìn)一步處理,，起到圖像增強(qiáng)的效果,。相比于傳統(tǒng)的中值濾波，該方法不僅會保留瑕疵邊緣信息,，同時圖像增強(qiáng)后的效果也更好,。

發(fā)表于：7/1/2022 3:22:00 PM