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基于CPCI總線和LVDS的高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的設(shè)計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

為了實時準確地接收處理大容量的高速數(shù)據(jù)，在深入研究CPCI總線的基礎(chǔ)上,，提出了一種基于CPCI總線和LVDS的高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的實現(xiàn)方法,。以PCI9054為橋接器件，F(xiàn)PGA為微控制器,，設(shè)計了將PCI Target單周期模式讀寫指令和DMA突發(fā)模式傳輸數(shù)據(jù)相結(jié)合的傳輸模式,，在保證數(shù)據(jù)可靠傳輸?shù)耐瑫r，提高了數(shù)據(jù)的傳輸速度,。經(jīng)實踐測試,，該設(shè)計工作穩(wěn)定，傳輸準確,，成功地完成了預(yù)期傳輸任務(wù),。

發(fā)表于：4/16/2019 11:40:00 AM

基于XGBoost的硬件木馬檢測方法[模擬設(shè)計][信息安全]

在環(huán)形振蕩器網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)上，提出一種基于XGBoost的硬件木馬檢測方法,，并利用交叉驗證方法進行模型優(yōu)化,。該方法能夠利用訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建XGBoost分類模型，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)模式對數(shù)據(jù)進行分類,，從而實現(xiàn)將原始電路與木馬電路分離的目的,。以RS232-T100、RS232-T800為木馬電路，進行FPGA實驗,，實驗結(jié)果表明：對RO在0.1 ms積分時間下的木馬數(shù)據(jù),，檢測率達到100%、99.20%,，驗證了本方法的有效性,。此外，在與傳統(tǒng)方法和其他機器學(xué)習(xí)方法比較時,，基于XGBoost的檢測方法表現(xiàn)出了更高的檢測率,，能對多維度向量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)作特征重要性分析，而非降維,，能最大限度地保留木馬檢測所需的關(guān)鍵特征,。

發(fā)表于：4/16/2019 11:28:00 AM

區(qū)塊鏈下電力數(shù)據(jù)的統(tǒng)一監(jiān)管與共享交易模型*[電源技術(shù)][其他]

傳統(tǒng)模式下能源數(shù)據(jù)正面臨著易篡改、復(fù)制和泄密等安全風(fēng)險,，難以實現(xiàn)可信可靠的數(shù)據(jù)監(jiān)管和共享,。因此，以私有鏈,、聯(lián)盟鏈和公有鏈三種類型區(qū)塊鏈搭建能源數(shù)據(jù)監(jiān)管和交易邏輯架構(gòu),，著重分析了區(qū)塊鏈支撐數(shù)據(jù)的分布式存儲、防篡改,、可溯源監(jiān)管和交易機制,。并且以不同發(fā)電廠的數(shù)據(jù)類型為例，結(jié)合發(fā)電集團大數(shù)據(jù)分析結(jié)果模型,，提出基于區(qū)塊鏈的電力數(shù)據(jù)統(tǒng)一監(jiān)管與共享交易模型,，設(shè)計基于摘要目錄樹集中式檢索的電力數(shù)據(jù)共享交易第三方平臺，形成了區(qū)塊鏈下以“弱化第三方數(shù)據(jù)集中托管中心,，強化點對點交易”為特點的數(shù)據(jù)共享交易機制,。

發(fā)表于：4/16/2019 9:34:00 AM

一種新的FIR濾波器系數(shù)量化方法[模擬設(shè)計][其他]

FIR濾波器系數(shù)的量化方法不僅影響到濾波器性能，還直接影響到整個電路系統(tǒng)的性能,。分析了傳統(tǒng)濾波器系數(shù)量化方法對濾波器性能的影響,，提出了基于濾波器增益的系數(shù)量化方法，給出了MATLAB及FPGA實現(xiàn)后的ModelSim仿真測試數(shù)據(jù),，結(jié)果表明這種方法最多可將濾波輸出幅度提高近一倍,，信噪比提高近6 dB。

發(fā)表于：4/15/2019 11:24:00 AM

一種雙陷波超寬帶微帶天線[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了一種結(jié)構(gòu)簡單且具有良好工作性能的雙陷波超寬帶微帶天線,。通過采用缺陷地和阻抗變換結(jié)構(gòu)設(shè)計了具有超寬帶工作特點的五邊形微帶天線結(jié)構(gòu),，滿足VSWR≤2的頻帶覆蓋3.1 GHz~10.6 GHz；分別在輻射貼片和饋線上嵌入矩形窄縫和U形窄縫結(jié)構(gòu),，實現(xiàn)WLAN頻段(5.15 GHz~5.85 GHz)和X波段通信下行頻段(7.25 GHz~7.75 GHz)陷波工作性能,，其他工作頻段內(nèi)具有良好的輻射特性,。實測結(jié)果和仿真數(shù)據(jù)吻合較好，驗證了設(shè)計的正確性,。

發(fā)表于：4/15/2019 10:52:00 AM

GaAs基雙相壓控衰減器MMIC設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

基于0.25 μm砷化鎵贗配高電子遷移率晶體管工藝,，設(shè)計一款工作在13～16 GHz的雙相壓控衰減器。電路采用平衡式結(jié)構(gòu),，以獲得小的輸入,、輸出回波損耗；衰減器部分采用T型衰減結(jié)構(gòu)和π型衰減結(jié)構(gòu)級聯(lián)的方式,；并聯(lián)支路采用多柵開關(guān)管串聯(lián)的形式,，減小寄生，提高線性度,。仿真結(jié)果表明,，所設(shè)計的壓控衰減器在工作頻帶（13～16 GHz）內(nèi)，輸入,、輸出回波損耗小于-14 dB,插入損耗為-12.5 dB,衰減范圍達到20 dB以上,，輸入1 dB壓縮點大于30 dBm，芯片尺寸為1.8 mm×1.2 mm,。

發(fā)表于：4/13/2019 3:44:00 PM

基于流水線技術(shù)的全數(shù)字鎖相環(huán)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][其他]

為了提高全數(shù)字鎖相環(huán)的系統(tǒng)運行速度,、降低系統(tǒng)功耗，同時提高鎖相系統(tǒng)的動態(tài)性能與穩(wěn)態(tài)性能,，提出一種基于流水線技術(shù)的全數(shù)字鎖相環(huán),。采用電子設(shè)計自動化技術(shù)完成了該系統(tǒng)的設(shè)計,，并對所設(shè)計的電路進行了計算機仿真與分析,。仿真結(jié)果證明，該鎖相環(huán)中數(shù)字濾波器的參數(shù)能夠根據(jù)相位誤差的大小進行動態(tài)調(diào)節(jié),，既可加快鎖相速度,，又能增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性。利用流水線技術(shù)優(yōu)化的整體電路能夠減小系統(tǒng)延遲,，降低系統(tǒng)總功耗,。該鎖相環(huán)可作為功能模塊嵌入到片上系統(tǒng)，具有十分廣泛的用途,。

發(fā)表于：4/13/2019 3:26:00 PM

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)視頻圖像檢測[模擬設(shè)計][其他]

隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,，融合計算機視覺、機器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的火災(zāi)圖像處理技術(shù)得到了廣泛的研究和應(yīng)用,。針對傳統(tǒng)圖像處理方法預(yù)處理過程復(fù)雜且誤報率高等問題，提出一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行火災(zāi)檢測的方法,，其減少了復(fù)雜的預(yù)處理環(huán)節(jié),，將整個火災(zāi)識別過程整合成一個單深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，便于訓(xùn)練與優(yōu)化。針對識別過程中類似火災(zāi)場景對火災(zāi)檢測產(chǎn)生干擾的問題,，利用火災(zāi)的運動特性,，創(chuàng)新性地提出利用火災(zāi)視頻前后幀火災(zāi)坐標位置變化來排除燈光等類似火災(zāi)場景對檢測的干擾。對比了眾多深度學(xué)習(xí)開源框架后,，選擇Caffe框架進行訓(xùn)練及測試,，實驗結(jié)果表明，該方法實現(xiàn)了對火災(zāi)圖像的識別和定位,，適應(yīng)于不同的火災(zāi)場景,，具有很好的泛化能力和抗干擾能力。

發(fā)表于：4/12/2019 2:18:00 PM

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進UKF的組合導(dǎo)航算法[模擬設(shè)計][航空航天]

針對在進近著陸的過程中,，儀表著陸系統(tǒng)（ILS）易受到外界環(huán)境及空域的干擾,，導(dǎo)致導(dǎo)航精度降低的問題，提出一種利用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）與GBAS著陸系統(tǒng)（GLS）進行改進的組合導(dǎo)航算法,，將組合導(dǎo)航系統(tǒng)輸出位置信息之間的差值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進的無跡卡爾曼濾波器（UKF）的量測值,，通過最優(yōu)加權(quán)的方法得到系統(tǒng)的全局最優(yōu)估計值。相比于傳統(tǒng)的聯(lián)邦濾波算法,，該算法能有效降低測量噪聲,，減小飛機進近著陸時的誤差，提高導(dǎo)航精度,。

發(fā)表于：4/12/2019 1:53:00 PM

內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)預(yù)取技術(shù)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（Content Delivery Network,，CDN）已成為近年來研究熱點領(lǐng)域之一，為減少用戶訪問時延從而提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量,，相關(guān)研究在CDN緩存技術(shù)的基礎(chǔ)上引入內(nèi)容預(yù)取技術(shù)來克服緩存技術(shù)的滯后性并提高CDN中資源利用率,。按照預(yù)取時研究的對象不同，根據(jù)CDN預(yù)取技術(shù)的分類,，概括并比較了不同分類的優(yōu)勢與不足,，并對各種評價標準進行了詳細分析，最后指出了融合新型網(wǎng)絡(luò)與技術(shù)的CDN預(yù)取的研究方向,。

發(fā)表于：4/11/2019 2:09:00 PM