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一種高速大電流的PAM4光發(fā)射機(jī)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著通信數(shù)據(jù)比特率不斷提升，PAM4(四階脈沖幅度調(diào)制)光發(fā)射機(jī)已經(jīng)在超高速光纖通信系統(tǒng)中得到更廣泛的應(yīng)用。設(shè)計(jì)了一種包含NRZ（非歸零）編碼-RZ（歸零）編碼轉(zhuǎn)換電路的PAM4光發(fā)射機(jī),，基于電流模邏輯增加了電路的工作速度和抗干擾能力,。通過帶自偏置可控延時電路實(shí)現(xiàn)了NRZ編碼到RZ編碼的轉(zhuǎn)換，減小了長鏈路信號傳輸?shù)纳⑿?yīng),。驅(qū)動器采用預(yù)驅(qū)動與主驅(qū)動級聯(lián)的方式增大電路驅(qū)動能力，并通過串聯(lián)電阻實(shí)現(xiàn)級間的共模電平匹配。電路設(shè)計(jì)采用0.13 μm SOI CMOS工藝,，仿真結(jié)果表明在兩路輸入數(shù)據(jù)比特率為2.5 Gb/s，典型負(fù)載為25 Ω時，最大輸出電流為120 mA,，電流脈沖寬度為125 ps,，PAM4眼圖張開度良好。

發(fā)表于：12/16/2020 5:07:41 PM

基于國密算法的IPSec VPN設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][信息安全]

基于國家安全和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀需求,，在安全產(chǎn)品中采用國密算法,，確保網(wǎng)絡(luò)通信自主安全十分必要。通過將IPSec協(xié)議中的默認(rèn)非對稱協(xié)商算法,、哈希算法和對稱加密算法分別采用國密SM2,、SM3、SM4算法替代,，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于Linux系統(tǒng)內(nèi)核協(xié)議棧的IPSec VPN系統(tǒng),。實(shí)踐表明，采用國密算法能夠有效滿足IPSec VPN的需求,。

發(fā)表于：12/16/2020 5:01:29 PM

云環(huán)境下國產(chǎn)可信根TCM虛擬化方案研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

將可信計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于云計(jì)算環(huán)境中是保證云安全的有效途徑,。針對國產(chǎn)可信計(jì)算的可信根可信密碼模塊(Trusted Cryptography Module，TCM)只適用于單機(jī)平臺,，無法為多虛擬機(jī)的云平臺提供安全可信性保障的問題,，對TCM的虛擬化方案進(jìn)行研究，構(gòu)建云可信根(Cloud TCM,，C-TCM)架構(gòu),。在C-TCM物理環(huán)境內(nèi)部構(gòu)造宿主可信根和虛擬可信根，分別為物理宿主機(jī)和虛擬機(jī)提供可信服務(wù),，同時在虛擬機(jī)監(jiān)視器層部署虛擬可信根管理機(jī)制,，實(shí)現(xiàn)虛擬可信根對C-TCM硬件資源的共享。該方案可有效保證云平臺的安全可信性,。

發(fā)表于：12/16/2020 4:53:00 PM

基于圖像技術(shù)的EAN-13條碼識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

條形碼技術(shù)作為一種數(shù)據(jù)采集和自動識別技術(shù)應(yīng)用非常廣泛,。為了更好地滿足應(yīng)用場景的自動化功能需求，利用圖像處理相關(guān)技術(shù),，對EAN-13條形碼識別的相關(guān)算法進(jìn)行了研究,。首先，針對采集到的條形碼圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理,，包括圖像灰度化,、基于Hough變換的圖像傾角矯正、目標(biāo)分割和圖像濾波,；然后根據(jù)條形碼編碼的既定規(guī)則,，采用平均值法和校驗(yàn)碼驗(yàn)證法對條形碼進(jìn)行譯碼；最后,，利用MATLAB仿真軟件,，設(shè)計(jì)了一個條形碼識別系統(tǒng)。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)識別率可以達(dá)到99%以上,，取得了很好的效果,。

發(fā)表于：12/16/2020 4:50:00 PM

基于C/S架構(gòu)的機(jī)場地理信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][智能交通]

近年來，隨著生活水平的提高,，人們越來越多地選擇飛機(jī)作為長距離旅行的交通工具,，因此對機(jī)場效率提出了更高的要求，機(jī)場信息化就成為了大勢所趨,。而地理信息系統(tǒng)作為機(jī)場信息化的重要組成部分,，對其研究和開發(fā)就成為了機(jī)場信息化建設(shè)的重要內(nèi)容之一。分析了當(dāng)前機(jī)場地理信息系統(tǒng)的技術(shù)現(xiàn)狀,，針對其實(shí)時性差和安全性不高等問題,，提出了一種基于C/S架構(gòu)的新型機(jī)場地理信息系統(tǒng)。該系統(tǒng)在中航油智慧加油改造項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)并得到成功應(yīng)用,，具有實(shí)時性好,、安全性高等特點(diǎn)。

發(fā)表于：12/16/2020 4:43:00 PM

基于TrackRay的滲透測試平臺設(shè)計(jì)[其他][信息安全]

如何維護(hù)網(wǎng)絡(luò)信息安全一直是IT行業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的問題,。滲透測試是一種常見的網(wǎng)絡(luò)安全評估方法,，由于滲透測試所采用的安全工具過于繁雜，因此設(shè)計(jì)一個基于TrackRay的滲透測試平臺,，內(nèi)置有漏洞掃描器和Web服務(wù)接口,，并集成和綜合多種安全工具的優(yōu)點(diǎn)，功能強(qiáng)大,，簡便易用,。特別是支持Java、Python,、JSON等方式編寫插件,，調(diào)用各種類型插件來進(jìn)行滲透測試，可移植性大大提高,。經(jīng)試驗(yàn)結(jié)果表明,，該滲透測試平臺搭建簡單方便，可運(yùn)用于Windows和Linux等系統(tǒng),，并且可以進(jìn)行靈活的編寫插件實(shí)現(xiàn)快速的Web安全漏洞檢測。

發(fā)表于：12/16/2020 4:43:00 PM

基于非凸包的灌注區(qū)包絡(luò)自動擬合方法[其他][其他]

在微觀驅(qū)替實(shí)驗(yàn)中,，往往利用玻璃刻蝕模型來觀察油水在巖心孔隙中的運(yùn)動過程,。對實(shí)驗(yàn)中采集到的微觀驅(qū)替序列圖進(jìn)行分析研究，能夠?qū)︱?qū)替效果進(jìn)行定量計(jì)算,。針對微觀驅(qū)替序列圖中灌注區(qū)數(shù)量不固定,、形態(tài)特征不規(guī)則、圖像數(shù)量多等問題，提出了一種基于非凸包的灌注區(qū)包絡(luò)自動擬合方法,。即先對灌注區(qū)點(diǎn)集進(jìn)行邊緣提取,，再對灌注區(qū)進(jìn)行聚類分析，最后采用非凸包算法對每個灌注區(qū)提取包絡(luò),。結(jié)果顯示采用該方法得到的波及系數(shù)比傳統(tǒng)凸包算法具有更高的精確性,，并可實(shí)現(xiàn)包絡(luò)擬合的自動化，具有比較高的應(yīng)用價值,。

發(fā)表于：12/16/2020 4:40:00 PM

公路視頻實(shí)時車輛檢測分類與車流量統(tǒng)計(jì)算法[模擬設(shè)計(jì)][智能交通]

公路視頻實(shí)時車輛檢測分類與車流量統(tǒng)計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個經(jīng)典問題,。傳統(tǒng)設(shè)置檢測帶法，易漏檢復(fù)檢,，自動化性不好,。基于深度網(wǎng)絡(luò)的one-stage算法實(shí)時性好,，但是經(jīng)常會把變化的背景,、運(yùn)動的非車輛物體納入其中，同時對光照變化敏感,，夜間分類效果不好,。因此，提出采用one-stage做目標(biāo)檢測,，并不直接獲取分類結(jié)果,，而是根據(jù)標(biāo)注框?qū)⑽矬w切割出來，去除背景,，提升抗背景擾動性能和分類效果,；再送入一個經(jīng)過遷移學(xué)習(xí)的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將分類輸出和目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的位置輸出合并送入一個全圖匹配算法,，進(jìn)行車流量統(tǒng)計(jì),。該方法在保障實(shí)時性的同時降低了漏檢和復(fù)檢率。

發(fā)表于：12/16/2020 4:38:00 PM

基于AHP的威脅情報(bào)網(wǎng)站價值評估方法[其他][其他]

威脅情報(bào)的采集是情報(bào)搜集工作中至關(guān)重要的一個環(huán)節(jié),，威脅情報(bào)網(wǎng)站是其重要載體,。首先確定了威脅情報(bào)的價值特性，然后討論了利用層次分析法確定諸多模糊聚類因子的權(quán)重,，并且應(yīng)用模糊綜合評價方法建立了模糊綜合評價方法的兩級模型,，從而得到對威脅情報(bào)網(wǎng)站的客觀評估，方便用戶在搜集信息時進(jìn)行權(quán)衡,。與其他方法相比該方法評價結(jié)果更具準(zhǔn)確性,，具有較大的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用前景。

發(fā)表于：12/16/2020 4:33:20 PM

基于改進(jìn)LeNet-5的形狀類似物體識別方法[人工智能][工業(yè)自動化]

針對深度學(xué)習(xí)在對外形類似物體的識別上存在著識別精度低,、耗時長等問題,，提出基于改進(jìn)的LeNet-5的識別方法,。在傳統(tǒng)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，將卷積層變?yōu)殡p層非對稱卷積使網(wǎng)絡(luò)有更好的特征提取能力,；通過批量歸一化提高網(wǎng)絡(luò)泛化能力,；采用全局平均池化替代原Flatten層，用于克服傳統(tǒng)全連接層參數(shù)多,、耗時長的缺點(diǎn),；通過對訓(xùn)練集進(jìn)行增廣增加訓(xùn)練樣本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度達(dá)到91%,，識別形狀類似物體的精度為87%，且能在較少迭代次數(shù)內(nèi)收斂,，這些指標(biāo)均顯著優(yōu)于原網(wǎng)絡(luò),。

發(fā)表于：12/16/2020 4:31:44 PM