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一種26~28 Gb/s高能效低抖動(dòng)Bang-bang CDR設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

一種26~28 Gb/s高能效低抖動(dòng)Bang-bang CDR設(shè)計(jì)蔣姝潔，林福江(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 微電子學(xué)院，安徽合肥 230026)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一款26~28 Gb/s的高能效低抖動(dòng)Bangbang CDR電路，采用改進(jìn)的全速率非線性鑒相器結(jié)構(gòu)，提高了鑒相器電路的輸入靈敏度，改善高數(shù)據(jù)速率下磁滯效應(yīng)的影響，從而提升環(huán)路整體的抖動(dòng)性能；通過壓控振蕩器和壓控振蕩器緩沖電路協(xié)同調(diào)諧的方式減小為驅(qū)動(dòng)大的鑒相器負(fù)載的時(shí)鐘緩沖電路的功耗。采用TSMC 40 nm CMOS工藝，輸入231-1 300 mVPP的偽隨機(jī)二進(jìn)制序列(PRBS)數(shù)據(jù)，在28 Gb/s下該時(shí)鐘數(shù)據(jù)恢復(fù)電路恢復(fù)出的時(shí)鐘抖動(dòng)為1.66 ps (pp)，數(shù)據(jù)抖動(dòng)為1.81 ps (pp)；在注入4 MHz正弦抖動(dòng)的情況下，抖動(dòng)容限小于0.75 UIpp。在1 V電源電壓下，功耗小于38.5 mW。

發(fā)表于：12/15/2020 1:48:00 PM

基于DenseNet和深度運(yùn)動(dòng)圖的行為識別算法[其他][其他]

結(jié)合深度信息以及RGB視頻序列中豐富的紋理信息，提出了一種基于DenseNet和深度運(yùn)動(dòng)圖像的人體行為識別算法。該算法基于DenseNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，首先獲取彩色紋理信息和光流信息，然后從同步的深度視頻序列獲取深度信息，以增強(qiáng)特征互補(bǔ)性；再將空間流、時(shí)間流和深度流三種特征信息分別作為網(wǎng)絡(luò)的輸入；最后通過LSTMs進(jìn)行特征融合和行為分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在公開的動(dòng)作識別庫UTDMHAD數(shù)據(jù)集上，該算法識別準(zhǔn)確率為 92.11%，與該領(lǐng)域中的同類算法相比表現(xiàn)優(yōu)異。

發(fā)表于：12/15/2020 1:39:00 PM

一種小型化、遠(yuǎn)距離、平面掃描式激光雷達(dá)避障系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于激光雷達(dá)的無人機(jī)避障系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)探測和定位前方障礙物。首先介紹了四種避障技術(shù)并對其性能進(jìn)行了分析；其次，闡述了基于激光雷達(dá)的無人機(jī)避障技術(shù)的研究進(jìn)展。在此基礎(chǔ)上，針對避障系統(tǒng)普遍存在的重量、功耗、作用距離和數(shù)據(jù)輸出率等多指標(biāo)相互制約的問題，提出了一種小型化、遠(yuǎn)距離、平面掃描式激光雷達(dá)避障系統(tǒng)解決方案。借助高速脈沖調(diào)制、單光子測距、波形高速采樣以及轉(zhuǎn)鏡掃描等技術(shù)，以FPGA為主控芯片，避障系統(tǒng)作用距離達(dá)300 m，掃描角分辨率為0.1°，為可靠獲得障礙物信息提供了重要保障。

發(fā)表于：12/15/2020 1:37:46 PM

基于注冊碼的軟件授權(quán)保護(hù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

目前國內(nèi)軟件加密授權(quán)技術(shù)的發(fā)展較為緩慢，針對傳統(tǒng)的軟件保護(hù)方式單一，軟件授權(quán)方式不靈活的問題，提出了基于注冊碼的軟件授權(quán)保護(hù)方案，設(shè)計(jì)了軟件的加密授權(quán)和檢驗(yàn)流程，對軟件加密授權(quán)的各環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。該方案不僅為用戶提供了軟件的授權(quán)保護(hù)機(jī)制，如時(shí)間授權(quán)、功能授權(quán)等，還能在離線環(huán)境下增強(qiáng)軟件的保護(hù)作用，具有較高的安全性和實(shí)用性。

發(fā)表于：12/15/2020 1:15:09 PM

基于湍流大渦算法的煙氣擴(kuò)散對人員逃生影響研究[其他][其他]

以氣體流動(dòng)控制方程為基礎(chǔ)，基于湍流大渦算法研究國防工程不同出口類型防火分區(qū)不同位置著火點(diǎn)發(fā)生火災(zāi)時(shí)煙氣擴(kuò)散規(guī)律，分析走廊煙氣特征參數(shù)分布和人員逃生時(shí)的火災(zāi)危險(xiǎn)性。研究表明：對于雙向型出口，走廊煙氣和空氣分布有明顯熱分層現(xiàn)象，走廊能見度最好、溫度最低；單向型出口溫度沿走廊呈衰減趨勢，在著火房間處走廊溫度較高；CO2濃度在各種出口類型下均能滿足人員逃生要求；全封閉型分區(qū)能見度低，火場溫度高，火災(zāi)危險(xiǎn)性最大。

發(fā)表于：12/15/2020 1:13:00 PM

一種融合注意力和記憶網(wǎng)絡(luò)的序列推薦算法[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

傳統(tǒng)基于協(xié)同過濾和矩陣分解的靜態(tài)表示推薦算法，不能很好地體現(xiàn)用戶的動(dòng)態(tài)興趣。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行序列推薦，但存在序列之間的長距離依賴性差、各項(xiàng)目的區(qū)分度差等問題。由此提出一種融合注意力和記憶網(wǎng)絡(luò)的序列推薦算法，根據(jù)Word2vec算法，引申item2vec和user2vec，初始化用戶和項(xiàng)目的固定表示嵌入矩陣，通過結(jié)合注意力機(jī)制和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long ShortTerm Memory,LSTM)解決序列之間的長距離依賴性差和區(qū)分度差問題。利用記憶網(wǎng)絡(luò)獲取用戶的動(dòng)態(tài)鄰居，加強(qiáng)用戶的動(dòng)態(tài)表示，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的推薦。通過在MovieLens數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法相比其他算法推薦效果顯著提高。

發(fā)表于：12/15/2020 1:05:11 PM

一種基于雙目SLAM的環(huán)境建模方法[其他][其他]

利用計(jì)算機(jī)視覺對環(huán)境進(jìn)行建模是機(jī)器人環(huán)境感知相關(guān)研究的一項(xiàng)重要工作。提出了一種基于雙目SLAM的建模方法。該方法的主要思想是利用雙目SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)獲取相機(jī)位姿，并利用雙目相機(jī)直接獲取場景的深度圖，然后將二者融合成場景的點(diǎn)云地圖。由于雙目相機(jī)直接獲取的深度圖像誤差點(diǎn)較多，因此提出了一種基于視線約束的點(diǎn)云濾波方法，來消除場景點(diǎn)云中的誤差點(diǎn)。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了建模的效果，以及視線約束點(diǎn)云濾波的有效性。

發(fā)表于：12/15/2020 10:36:00 AM

無人機(jī)協(xié)同傳輸通信系統(tǒng)物理層安全技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對無人機(jī)中繼系統(tǒng)中存在竊聽節(jié)點(diǎn)的問題，研究了采用信源端發(fā)送人工干擾信號的方式來提高系統(tǒng)的安全容量。仿真結(jié)果表明，在無人機(jī)中繼系統(tǒng)中，由于無人機(jī)自身的特性及人工干擾的影響，比傳統(tǒng)采用固定中繼形式具有更好的安全容量，并且在信源端發(fā)送信號功率一定的條件下，該系統(tǒng)具有最佳功率分配方案。

發(fā)表于：12/15/2020 10:16:00 AM

改進(jìn)的群簽名策略隱藏方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對CPABE方案在解密階段中存在訪問策略可能泄露隱私的問題，提出了一種改進(jìn)的群簽名策略隱藏方案。首先，通過權(quán)重門限訪問結(jié)構(gòu)構(gòu)建屬性集合，在安全模型中對屬性集合分割確定挑戰(zhàn)者和敵對手的屬性集合。然后，應(yīng)用群簽名方法實(shí)現(xiàn)訪問策略的隱藏。最后，構(gòu)建改進(jìn)的策略隱藏方案的算法，對方案的安全性進(jìn)行證明。通過對比分析，證明了提出的改進(jìn)群簽名策略隱藏方案在保護(hù)用戶隱私的同時(shí)，適用范圍更廣泛。

發(fā)表于：12/15/2020 10:15:00 AM

大數(shù)據(jù)技術(shù)在信息網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)中的運(yùn)用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)絡(luò)空間安全的形勢隨網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)的不斷升級日趨嚴(yán)峻，對信息網(wǎng)絡(luò)安全構(gòu)成巨大威脅，而基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅情報(bào)是一種有效應(yīng)對手段。圍繞信息網(wǎng)絡(luò)面臨的安全挑戰(zhàn)，從網(wǎng)絡(luò)防御的角度，介紹了大數(shù)據(jù)處理主流平臺和關(guān)鍵技術(shù)，提出了基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)技術(shù)架構(gòu)，闡述了網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)生成過程中大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵作用，最后討論了網(wǎng)絡(luò)安全威脅情報(bào)在網(wǎng)絡(luò)安全事件處置過程中的運(yùn)用和作用。

發(fā)表于：12/15/2020 10:00:00 AM