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基于無線指紋數(shù)據(jù)庫的認(rèn)知無線電頻譜感知[其他][其他]

提出了一種基于無線指紋數(shù)據(jù)庫的頻譜感知方案,。首先,，在蜂窩認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)(Cell Cognitive Radio Network,，CCRN)覆蓋的目標(biāo)地理區(qū)域內(nèi)，次用戶設(shè)備(Secondary User Equipment,，SUE)收集大量頻譜觀測數(shù)據(jù)，基于各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法對頻譜觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到授權(quán)頻譜上主用戶發(fā)射機(jī)(Primary User Transmit,，PUT)的傳輸模式,；隨后，在PUT不同的傳輸模式下劃分地理位置區(qū)域,，采用基于空間距離計(jì)算的方法獲取網(wǎng)格標(biāo)簽,，建立無線指紋數(shù)據(jù)庫；最后,，有感知需求的次用戶設(shè)備(Secondary User Equipment,，SUE)根據(jù)接收到的基站(Base Station，BS)參考信號的到達(dá)時(shí)間(Time Of Arrival,，TOA)估計(jì)值來獲取其無線指紋,，然后與無線指紋數(shù)據(jù)庫(Wireless FingerPrint Database，WFPD)中的無線指紋(Wireless FingerPrint,，WFP)進(jìn)行匹配確定其地理位置,，并由此確定授權(quán)頻段的接入標(biāo)簽。仿真結(jié)果表明,，本方案方案在減少對主用戶干擾的前提下,，增加了授權(quán)頻譜的接入機(jī)會。

發(fā)表于：7/5/2021 4:30:00 PM

不同隱蔽通信管控策略下的任務(wù)性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對隱蔽通信的任務(wù)性能評估問題,，首先提出隱蔽通信下的任務(wù)性能評估指標(biāo),，然后比較了通斷管控,、功率管控以及功率和速率聯(lián)合管控3種不同策略下的隱蔽通信任務(wù)性能，最后通過仿真驗(yàn)證了不同管控策略的效果,。仿真結(jié)果表明,，功率和速率聯(lián)合管控策略的通信時(shí)長為通斷管控策略的2.24倍，為功率管控策略的1.57倍,，大大提高了隱蔽通信的可通時(shí)間,，任務(wù)性能最佳。

發(fā)表于：7/5/2021 4:28:00 PM

一種支持任意碼率的高斯低通濾波器設(shè)計(jì)[微波|射頻][其他]

GMSK(高斯最小偏移鍵控)調(diào)制技術(shù)具有較高的頻譜調(diào)制效率,，適用于航空航天高碼率遙測領(lǐng)域,。高斯低通濾波器是GMSK調(diào)制技術(shù)的關(guān)鍵單元。介紹了高斯低通濾波器的設(shè)計(jì)原理,，通過采用LUT查表法和異或運(yùn)算的方法在Xilinx的FPGA中實(shí)現(xiàn)了一種支持任意碼率,、低資源消耗的高斯低通濾波器。對仿真和實(shí)現(xiàn)結(jié)果進(jìn)行分析,，該濾波器在未使用DSP48E1s資源和較少的LUT資源條件下實(shí)現(xiàn)了任意碼率切換功能,。

發(fā)表于：7/5/2021 4:26:00 PM

基于空間占用率判定的智能電梯控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[電子元件][其他]

針對傳統(tǒng)電梯控制系統(tǒng)存在的質(zhì)量雖未達(dá)到電梯系統(tǒng)的閾值設(shè)定，但電梯內(nèi)部空間被占滿,，導(dǎo)致依據(jù)質(zhì)量指標(biāo)判定,，響應(yīng)外部請求而使門控進(jìn)行無效打開的問題，對電梯控制系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),。系統(tǒng)釆用STM32單片機(jī)作為主控芯片,，利用光敏傳感器進(jìn)行電梯空間占用率的感知。采用LabVIEW搭建上位機(jī),，對電梯運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測,。測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確檢測電梯空間占用率,，并根據(jù)空間占用率進(jìn)行電梯運(yùn)行控制,，解決了因無法判定電梯內(nèi)部空間占有率而產(chǎn)生的門控?zé)o效打開問題，極大節(jié)約了電力資源,，節(jié)省了乘客搭乘時(shí)間,，提高了電梯的運(yùn)行能效。

發(fā)表于：7/5/2021 4:25:00 PM

一種應(yīng)用于CAN收發(fā)器的寬輸入范圍的遲滯比較器設(shè)計(jì)[其他][其他]

為了將CAN(Controller Area Network)總線上的-12~12 V的信號轉(zhuǎn)化為0~5 V的串行數(shù)字信號,，設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于CAN收發(fā)器的寬輸入范圍的遲滯比較器,。實(shí)現(xiàn)的方案是先使用電阻將電源和總線上的信號線性疊加得到5 V電壓內(nèi)的信號，再使用全差分放大器進(jìn)行鉗位,，使用共模反饋穩(wěn)定共模工作點(diǎn),，最后使用對尾電流進(jìn)行溫度補(bǔ)償?shù)膬?nèi)部正反饋的遲滯比較器比較得到數(shù)字信號。基于VIS 0.4 μm BCD工藝,，使用Hspice進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,。仿真結(jié)果表明：電路能夠?qū)?12~12 V的電壓比較得到正確的數(shù)字信號,。在常溫即25 ℃,，TT工藝角下，遲滯門限為108.9 mV,。在溫度從-40 ℃~125 ℃變化時(shí),，遲滯門限電壓變化小于9.16 mV，溫度系數(shù)為0.055 5 mV/℃,。

發(fā)表于：7/5/2021 4:23:00 PM

一種基于MEMS的小型化雙通帶寬帶濾波器芯片[MEMS|傳感技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于Micro-Electro-Mechanical System(MEMS)工藝,，采用雙層諧振腔濾波結(jié)構(gòu)，分析并設(shè)計(jì)了一種基于MEMS的硅基Substrate Integrated Waveguide(SIW)雙通帶寬帶帶通濾波器芯片,。設(shè)計(jì)的濾波器芯片在21.25～29 GHz以及43～47.5 GHz雙通帶頻帶內(nèi)插入損耗小于3 dB,，相對帶寬分別為30%以及10%，帶外抑制度大于20 dB,，并且在雙通帶間產(chǎn)生了零點(diǎn),，尺寸僅為4.2 mm×1.1 mm×0.8 mm。該濾波器是平面堆疊結(jié)構(gòu),，具有體積小,、頻帶寬、易集成等優(yōu)點(diǎn),，有較好的應(yīng)用價(jià)值,。

發(fā)表于：7/5/2021 4:21:00 PM

一種用于時(shí)間交織型SAR ADC的電容校正技術(shù)[其他][其他]

時(shí)間交織型SAR ADC對包括電容失配在內(nèi)的通道間失配較敏感，其中電容失配既包括通道內(nèi)的失配也包括通道間的失配,，是影響時(shí)間交織型SAR ADC性能的重要因素,。為了提升時(shí)間交織型SAR ADC的性能，基于對SAR ADC中DAC電容失配對時(shí)間交織型SAR ADC影響的分析,，結(jié)合單通道低速工作SAR ADC的電容校正方法,，提出了一套適用于時(shí)間交織型SAR ADC的電容校正方法，實(shí)現(xiàn)了超過9 dB的SFDR和超過2.5 dB的SNDR性能提升,。

發(fā)表于：7/5/2021 4:19:00 PM

高頻驅(qū)動電路與高效GaN HEMT電源模塊的實(shí)現(xiàn)[電源技術(shù)][其他]

為了滿足當(dāng)前電源模塊高效大功率的要求,，針對氮化鎵器件設(shè)計(jì)一款高頻驅(qū)動電路，并搭建形成高頻高效的電源模塊,。電路通過調(diào)節(jié)死區(qū)最小化處理模塊與非重疊模塊,，抑制功率器件的大電流直通現(xiàn)象，有助于提升電源模塊的效率,；利用氮化鎵器件的高頻特性,，使電源系統(tǒng)的工作頻率大幅提升。電源系統(tǒng)測試結(jié)果表明,，1 MHz時(shí)輸出波形上升沿,、下降沿時(shí)間分別為10 ns和5 ns,；10 MHz時(shí)輸出波形上升沿、下降沿時(shí)間分別為14 ns和8 ns,。系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)10 W左右的大功率輸出,。1 MHz和10 MHz工作頻率下系統(tǒng)達(dá)到的效率分別為93.7%和83.5%。

發(fā)表于：7/5/2021 4:16:00 PM

Faster RCNN和LGDF結(jié)合的肝包蟲病CT圖像病灶分割[測試測量][醫(yī)療電子]

針對人工閱片工作量大,、閱片質(zhì)量不佳且容易出現(xiàn)漏檢,、錯(cuò)判等問題，將Faster RCNN目標(biāo)檢測模型應(yīng)用于肝包蟲病CT圖像的檢測,，并對目標(biāo)檢測模型進(jìn)行改進(jìn)：基于圖片分辨率低,、病灶大小不同的特點(diǎn)，使用網(wǎng)絡(luò)深度更深的殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet101)代替原來的VGG16網(wǎng)絡(luò),，用以提取更豐富的圖像特征,；根據(jù)目標(biāo)檢測模型得出的病灶坐標(biāo)信息引入LGDF模型進(jìn)一步對病灶進(jìn)行分割，從而輔助醫(yī)生更高效的診斷疾病,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，基于ResNet101特征提取網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測模型能夠有效提取目標(biāo)的特征，檢測準(zhǔn)確率相比原始檢測模型提高2.1%,，具有較好的檢測精度,。同時(shí)，將病灶坐標(biāo)信息引入LGDF模型,，相比于原始的LGDF模型更好地完成了對肝包蟲病病灶的分割,，Dice系數(shù)提高了5%，尤其對多囊型肝包蟲病CT圖像的分割效果較好,。

發(fā)表于：7/5/2021 4:14:00 PM

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的特征工程算法研究[其他][其他]

特征工程可以自動地處理和生成那些判別性高的特征,，而無需人為的操作。特征工程在機(jī)器學(xué)習(xí)中是不可避免的一環(huán),，也是至關(guān)重要的一環(huán),。提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)的方法，將特征工程作為一個(gè)馬爾可夫決策過程(MDP),，在上限置信區(qū)間算法(UCT)的基礎(chǔ)上提出一個(gè)近似的方法求解二分類數(shù)值數(shù)據(jù)的特征工程問題,，來自動獲得最佳的變換策略。在5個(gè)公開的數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證所提出方法的有效性,，F(xiàn)Score平均提高了9.032%,，同時(shí)與其他用有限元變換進(jìn)行特征工程的方法進(jìn)行比較。該方法確實(shí)可以得到判別性高的特征,，提高模型的學(xué)習(xí)能力,，得到更高的精度。

發(fā)表于：7/5/2021 4:12:00 PM