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

量子超導計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，遠遠不能滿足測試需求；若集成多個信號源以擴展信號通道，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，提出了對微波信號源的一路輸出進行等功率擴展的方法，設計了集成了衰減器、功放和功分模塊的信號源等幅擴展裝置。利用微波信號源、頻譜儀、網(wǎng)分等測量儀器搭建實驗平臺，對所設計信號源擴展裝置的性能開展實驗研究，同時驗證基于功放、功分技術的微波信號源擴展方法。實驗結果表明，所提出的方法能保證所擴展信號的中心頻率、功率與源信號高度一致，各擴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)，滿足了量子超導計算芯片測試的需求。

發(fā)表于：7/1/2022 3:34:00 PM

面向云計算環(huán)境的后處理服務[其他][其他]

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

發(fā)表于：7/1/2022 3:26:00 PM

基于改進中值濾波的手機玻璃瑕疵圖像增強方法[其他][其他]

手機蓋板玻璃瑕疵檢測主要分為圖像獲取、圖像預處理、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。改進傳統(tǒng)的中值濾波，通過判斷目標像素點是否需要進行濾波處理的辦法，增強圖像的同時，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一步處理，起到圖像增強的效果。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，同時圖像增強后的效果也更好。

發(fā)表于：7/1/2022 3:22:00 PM

基于AIDC鏈路的多模式串口切換系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[其他][其他]

目前，民航管制單位在與相鄰管制單位進行AIDC移交時，如果采用的是X.25專線方式，則需要在本地2套自動化系統(tǒng)之間共享一條物理鏈路。當自動化系統(tǒng)主備狀態(tài)切換時，往往需要人工方式切換線纜連接，切換時間較長且增加了故障風險。提出了一種串口切換設備的設計方案，使2套自動化系統(tǒng)的X.25處理設備能夠以切換的方式共享一條專線鏈路，并且支持3種切換模式。目前切換器樣機已在北京區(qū)管測試平臺上進行了功能測試，在主備自動化系統(tǒng)AIDC鏈路切換場景下能夠實現(xiàn)物理鏈路的快速切換。

發(fā)表于：7/1/2022 3:18:00 PM

基于YOLO的手機外觀缺陷視覺檢測算法[其他][其他]

針對在小規(guī)模手機屏幕缺陷數(shù)據(jù)檢測效率不高的問題，提出了一個基于YOLO v3的手機外觀缺陷視覺檢測算法，即YOLO-q-v3算法。YOLO-q-v3算法通過改進DarkNet-53網(wǎng)絡結構，減少原網(wǎng)絡的層數(shù)和相應的模型參數(shù)，有效地提高算法的檢測效率。將YOLO v3算法和本文提出的YOLO-q-v3算法對同一數(shù)據(jù)集進行對比實驗，實驗結果表明，YOLO-q-v3算法能夠正確識別手機屏幕裂痕，YOLO-q-v3在檢測速率上比YOLO v3算法提高了24%。

發(fā)表于：7/1/2022 3:15:00 PM

面向城市數(shù)字孿生的多尺度三維建模方法研究[其他][其他]

城市三維模型作為城市物理實體的立體可視化表達，是連接物理空間與數(shù)字空間的橋梁，也是實現(xiàn)城市數(shù)字孿生的關鍵基礎。對當前城市數(shù)字化三維重建技術及應用進行研究，從不同尺度的三維建模方法出發(fā)，對“天空地室元”多尺度全要素建模方法進行總結，并分析數(shù)字孿生城市三維重建面臨的挑戰(zhàn)和趨勢。

發(fā)表于：7/1/2022 3:11:00 PM

衛(wèi)星通信鏈路上/下行及單/雙通道計算方法研究[其他][航空航天]

針對衛(wèi)星X波段通信系統(tǒng)鏈路設計需求，詳細研究了傳輸過程中的各項損耗、干擾及系統(tǒng)指標和特性，提出了衛(wèi)星通信系統(tǒng)的上、下行及單、雙通道情況下的多種鏈路計算方法，并通過實際示例驗證該計算模型的可行性。該計算方法模型可用于衛(wèi)星通信系統(tǒng)的參數(shù)選擇、信號質(zhì)量鏈路能力的預測，對衛(wèi)星通信系統(tǒng)的設計具有指導意義。

發(fā)表于：7/1/2022 3:07:00 PM

基于輕量級密集神經(jīng)網(wǎng)絡的車載自組網(wǎng)入侵檢測方法[通信與網(wǎng)絡][汽車電子]

在車載自組網(wǎng)中，攻擊者可以通過偽造、篡改消息等方式發(fā)布虛假交通信息，導致交通擁堵甚至是嚴重的交通事故，而傳統(tǒng)的入侵檢測方法不能滿足車載自組網(wǎng)的應用需求。為了解決現(xiàn)階段車載網(wǎng)中入侵檢測方法性能低且存儲與時間成本高的問題，提出了一種基于密集神經(jīng)網(wǎng)絡的入侵檢測方法L-DenseNet(Light Dense Neural Network)，通過降低模型復雜性，提升算法訓練速度和部署適應性，使其更適用于車載自組網(wǎng)中的入侵檢測。在VeReMi數(shù)據(jù)集上進行對比實驗，結果表明，該方法在識別各類攻擊的精確率和召回率的綜合表現(xiàn)最好，且具有較少的時間成本和存儲開銷。

發(fā)表于：7/1/2022 3:03:00 PM

基于自校驗孿生神經(jīng)網(wǎng)絡的故障區(qū)段定位方法[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

針對中壓配電網(wǎng)區(qū)段定位方法所存在的由系統(tǒng)中性點接地方式、故障點距離和過渡電阻大小等環(huán)境因素，以及電流互感器極性未知或智能電表錯誤安裝等人為因素所導致的定位不準確問題，提出一種平穩(wěn)小波極性校驗下基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡的故障區(qū)段定位方法。首先，分析了零序電流暫態(tài)特征，指出了傳統(tǒng)線性相關法存在的定位缺陷；其次，使用平穩(wěn)小波變換解決信號同步和設備反接的問題；最后引入孿生神經(jīng)網(wǎng)絡對故障點上下游信號進行相似性匹配，經(jīng)訓練該模型可以準確定位故障區(qū)段。通過仿真驗證，該方法具有較強的抗干擾能力，對于定位盲區(qū)也有較高的識別率。

發(fā)表于：7/1/2022 2:59:00 PM

基于表面掃描法的SiP器件近場電磁輻射測試方法[其他][其他]

在近場電磁輻射測試研究中，還沒有一套完整的面向單個元器件的測試方法。針對此問題，基于表面掃描法對SiP器件的近場電磁輻射測試方法進行研究。第一，利用X光研究SiP器件內(nèi)部結構并進行干擾源分析；第二，完成硬件、軟件層搭建使器件進入工作狀態(tài)；第三，搭建近場測試系統(tǒng)，對工作中的器件實施近場測試。在案例研究中，所用SiP器件內(nèi)部封裝外圍器件和作為主要干擾源的處理器。近場測試結果顯示，PCB上輻射主要集中在SiP器件周圍，器件近場輻射集中在處理器芯片處。案例研究的結果說明這種測試方法可以有效測量SiP器件的近場電磁輻射，并對器件內(nèi)干擾源進行分析。

發(fā)表于：7/1/2022 2:55:00 PM