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指控中心任務(wù)軟件集中管控系統(tǒng)研究與關(guān)鍵技術(shù)[模擬設(shè)計(jì)][航空航天]

隨著武器航天試驗(yàn)任務(wù)的增多,，指控中心對(duì)任務(wù)軟件快速部署,、多任務(wù)并行的需求愈發(fā)迫切。設(shè)計(jì)了基于B/S架構(gòu)的指控中心任務(wù)軟件集中管控系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)了任務(wù)軟件配置與監(jiān)控的一體化管理；通過基于DBus與Kafka結(jié)合的數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制,，打通了任務(wù)軟件與系統(tǒng)前后端數(shù)據(jù)高效交互鏈路,；最后，重點(diǎn)分析了任務(wù)軟件自動(dòng)化部署技術(shù),、多任務(wù)并行技術(shù),、高速數(shù)據(jù)分級(jí)處理技術(shù)以及任務(wù)數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)技術(shù)。

發(fā)表于：2024/9/4 15:31:51

信能同傳網(wǎng)絡(luò)中基于能量的中繼選擇方法研究[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)中繼節(jié)點(diǎn)能量受限的無線信能同傳中繼網(wǎng)絡(luò),，中繼節(jié)點(diǎn)可以從源節(jié)點(diǎn)的射頻信號(hào)補(bǔ)充能量,，并采用中繼選擇的方法，來延長(zhǎng)中繼網(wǎng)絡(luò)的生命時(shí)間,。首先,，構(gòu)建了中繼網(wǎng)絡(luò)性能約束條件下的能量受限中繼節(jié)點(diǎn)處最小額外能量的優(yōu)化目標(biāo)，并將優(yōu)化目標(biāo)分為三個(gè)子問題進(jìn)行求解,，提出了通過動(dòng)態(tài)調(diào)整功率分離因子來最優(yōu)化中繼節(jié)點(diǎn)處所需最小額外能量的方法,；其次，通過仿真驗(yàn)證了所求出最優(yōu)功率分離因子的有效性,；然后,，基于中繼節(jié)點(diǎn)需要消耗的電池能量以及電池剩余能量，提出了兩種能量意識(shí)的中繼選擇方法,，分別是最小損失能量策略和最小損失能量比率策略,；最后，通過仿真表明,，最小損失能量比率策略優(yōu)于最小損失能量策略,，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生存周期，并提升了系統(tǒng)性能,。

發(fā)表于：2024/9/4 15:20:06

一種數(shù)字集群系統(tǒng)中GMSK信號(hào)的相偏跟蹤算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)國(guó)內(nèi)某集群系統(tǒng)采用準(zhǔn)相干解調(diào)時(shí)遇到的頻率同步問題,，進(jìn)行研究討論并提出解決方案。由于準(zhǔn)相干解調(diào)對(duì)系統(tǒng)收發(fā)的頻率同步精度要求非常高,，采用常規(guī)的頻偏估計(jì)補(bǔ)償思路難以滿足要求，從而使得準(zhǔn)相干解調(diào)的性能優(yōu)勢(shì)無法體現(xiàn),。針對(duì)此問題,，提出了一種分段相位跟蹤算法：通過對(duì)頻偏補(bǔ)償后殘留頻偏引起的大相位誤差進(jìn)行分段相位跟蹤并補(bǔ)償?shù)姆绞剑瑏斫档蜌埩纛l偏對(duì)系統(tǒng)解調(diào)性能的影響,，所得解調(diào)性能與理想頻率同步下的性能基本一致,。所提算法尤其適用于頻偏估計(jì)誤差較大的系統(tǒng)。

發(fā)表于：2024/9/4 15:09:37

無線供電MEC中基于S-PSO的任務(wù)卸載策略研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著5G技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,，大量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入到無線通信網(wǎng)絡(luò)中,，由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備計(jì)算和能量資源有限，將移動(dòng)邊緣計(jì)算（MEC）和無線供電技術(shù)（WPT）集成，可以給移動(dòng)設(shè)備（MD）提供能量和計(jì)算任務(wù)處理服務(wù),。首先構(gòu)建了多用戶設(shè)備多服務(wù)器的任務(wù)卸載模型,，然后在粒子群優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，加入Levy飛行策略和改進(jìn)的權(quán)重更新方法,，提出了S-PSO算法來優(yōu)化系統(tǒng)的時(shí)延與能耗,，最后仿真結(jié)果表明，S-PSO算法與其他基準(zhǔn)方案相比較,，有效降低了系統(tǒng)的時(shí)延與能耗,，提高了計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的性能。

發(fā)表于：2024/9/4 14:57:57

面向臺(tái)區(qū)智能終端的高強(qiáng)度商用密碼安全管理方法研究[測(cè)試測(cè)量][智能電網(wǎng)]

低壓配電臺(tái)區(qū)智能融合終端安全業(yè)務(wù)的處理集中在安全芯片中,，包括密鑰的存儲(chǔ)與使用,、與云側(cè)端側(cè)的身份認(rèn)證、數(shù)據(jù)的加解密等,。針對(duì)智能融合終端安全業(yè)務(wù)集中轉(zhuǎn)發(fā)方案硬件成本過高,、密鑰管理復(fù)雜的問題，通過協(xié)議結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)和狀態(tài)機(jī)輪詢,，提出了數(shù)據(jù)中斷方式緩存與業(yè)務(wù)排隊(duì)分發(fā)處理的方法,，實(shí)現(xiàn)在一顆安全模塊上多種安全業(yè)務(wù)的融合，融合方案充分利用了安全模塊的空閑時(shí)間片,，統(tǒng)一了不同業(yè)務(wù)的密鑰管理,，并通過功能和壓力測(cè)試驗(yàn)證該方法的可行性和可靠性。達(dá)到了降本增效的目的,，證明了配電臺(tái)區(qū)智能融合終端安全業(yè)務(wù)融合技術(shù)上可行,，經(jīng)濟(jì)上節(jié)約，業(yè)務(wù)上必要,。

發(fā)表于：2024/9/4 14:36:15

雙模態(tài)穩(wěn)態(tài)誘發(fā)腦電刺激系統(tǒng)設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][醫(yī)療電子]

穩(wěn)態(tài)誘發(fā)腦電具有頻率標(biāo)簽特性,，在大腦的感知和認(rèn)知研究中具有廣泛應(yīng)用。利用雙模態(tài)刺激可以探索兩類感知功能之間的相互影響,。為此,，設(shè)計(jì)一個(gè)集成視覺和聽覺模態(tài)的周期性感覺刺激系統(tǒng)。系統(tǒng)以STM32F103RC為核心,，控制AD9959輸出兩路正弦信號(hào),，輸出信號(hào)經(jīng)過七階低通濾波電路和十倍放大電路處理，再控制LED燈和蜂鳴器產(chǎn)生視覺和聽覺刺激,。系統(tǒng)輸出的正弦信號(hào)參數(shù)的平均誤差分別為0.03%（頻率）,、1.10%（幅度）、0%（相位）,。進(jìn)一步,，開展腦電采集實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明系統(tǒng)輸出的視覺和聽覺刺激能產(chǎn)生穩(wěn)態(tài)誘發(fā)腦電。該系統(tǒng)在視聽感知功能研究方面具有應(yīng)用價(jià)值,。

發(fā)表于：2024/9/4 14:25:30

Optimality在多個(gè)場(chǎng)景的時(shí)域仿真中高效性的深度研究[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著產(chǎn)品的速率及復(fù)雜性越來越高,，針對(duì)仿真而言，除了要求仿真本身具有非常高的精度外,，還對(duì)仿真的效率提出了很高的要求,。具體到不同的信號(hào)模塊，如DDR系統(tǒng)或者高速串行信號(hào)上,，基于速率越來越高,，越來越希望仿真給能出“最優(yōu)解”的配置，例如DDR5顆粒的ODT的最優(yōu)配置,，高速信號(hào)芯片的加重均衡的最優(yōu)配置等參數(shù),。那么如何在成百上千種組合的參數(shù)中選擇相對(duì)最優(yōu)的參數(shù)呢？傳統(tǒng)的軟件只能通過大量的掃描來進(jìn)行篩選,，在仿真時(shí)間和工程師的精力兩方面都有比較大的耗費(fèi),。使用Optimality軟件，通過分享一些具體的仿真案例,，展現(xiàn)軟件的智能性,，幫助使用者更快速挑選出最優(yōu)的參數(shù)，使DDR及高速串行的仿真工作變得更加輕松,，充分體現(xiàn)出Optimality軟件的高效性,。

發(fā)表于：2024/9/4 14:14:34

基于AI加速的可復(fù)用FPV平臺(tái)庫(kù)[人工智能][汽車電子]

形式驗(yàn)證FPV可將DUT抽象為狀態(tài)空間進(jìn)行遍歷，針對(duì)動(dòng)態(tài)仿真難以隨機(jī)到的邊界場(chǎng)景,、異常場(chǎng)景和復(fù)雜組合場(chǎng)景可提高收斂速度,，增強(qiáng)驗(yàn)證質(zhì)量。但高質(zhì)量Property開發(fā)對(duì)驗(yàn)證人員能力有較高的要求,。面對(duì)該挑戰(zhàn),，基于Cadence公司Jaspergold ABVIP提出了一種可復(fù)用FPV平臺(tái)庫(kù)解決方案，可在不同模塊之間重用,，降低FPV驗(yàn)證平臺(tái)搭建時(shí)間,，提升Property質(zhì)量，同時(shí)借助其AI工具Proof Master生成加速Proven效率的database,。FPV平臺(tái)庫(kù)+AI Database已在中興微電子某車規(guī)項(xiàng)目落地并復(fù)用,，發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)仿真遺漏的4個(gè)故障。Proof Master可應(yīng)用于項(xiàng)目全周期內(nèi),，回歸效率平均提升80.17%，F(xiàn)PV平臺(tái)庫(kù)+AI database可提升FPV 初次Proven效率44.96%,。與此同時(shí)對(duì)生成式大模型提升Property編寫效率做了一定探討,。

發(fā)表于：2024/9/4 14:03:07

使用Cadence AI技術(shù)加速驗(yàn)證效率提升[EDA與制造][消費(fèi)電子]

隨著硬件設(shè)計(jì)規(guī)模和復(fù)雜程度的不斷增加，驗(yàn)證收斂的挑戰(zhàn)難度不斷增大，單純依靠增加 CPU 核數(shù)量并行測(cè)試的方法治標(biāo)不治本,。如何在投片前做到驗(yàn)證關(guān)鍵指標(biāo)收斂,，是驗(yàn)證工程師面對(duì)的難題。為解決這一難題,，提出了采用人工智能驅(qū)動(dòng)的驗(yàn)證EDA工具和生成式大模型兩種提效方案,，其中EDA工具有Cadence利用人工智能驅(qū)動(dòng)的Verisium apps和采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)Xcelium ML，前者用來提升驗(yàn)證故障定位效率,，包括Verisium AutoTriage,、Verisium SemanticDiff、Verisium WaveMiner等,，后者可用來提升驗(yàn)證覆蓋率收斂效率,。生成式大模型可輔助智能debug和自動(dòng)生成驗(yàn)證用例，主要介紹各實(shí)現(xiàn)方案,，并給出了項(xiàng)目實(shí)驗(yàn)提升結(jié)果,。

發(fā)表于：2024/9/4 13:52:25

Virtuoso iQuantus Insight及Quantus Insight流程在FINFET先進(jìn)工藝項(xiàng)目中加速后仿迭代的應(yīng)用[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著工藝演進(jìn)，尺寸進(jìn)一步縮小帶來了更多寄生通路和更大的寄生電阻,，后仿結(jié)果和前仿相去甚遠(yuǎn),。如何快速縮小前后仿之間的差距成為重要課題。傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中只能通過Quantus Extracted View相對(duì)直觀地對(duì)寄生進(jìn)行分析,，無法更詳細(xì)地進(jìn)行分析,，這成為設(shè)計(jì)者們面臨的艱巨挑戰(zhàn)。同時(shí),，后仿發(fā)現(xiàn)問題,，只能通過“修改電路-版圖迭代-再次后仿”反復(fù)優(yōu)化，迭代周期長(zhǎng),，如何降低時(shí)間成本成為各公司關(guān)注的重點(diǎn),。Virtuoso iQuantus Insight （ViQI）/Quantus Insight （QI）可基于寄生網(wǎng)表文件進(jìn)行寄生分析及結(jié)果可視化。工程師可借此對(duì)寄生進(jìn)行準(zhǔn)確的分析及假設(shè),，無需版圖迭代,，即可進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化。討論了如何通過ViQI/QI工具在FINFET先進(jìn)工藝項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)快速的后仿迭代,，大幅提高工作效率,。

發(fā)表于：2024/9/4 13:41:00