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基于復合超混沌系統(tǒng)與計算全息的圖像加密算法[模擬設計][信息安全]

針對傳統(tǒng)圖像加密算法在高敏感性數(shù)據(jù)保護、傳輸效率及多樣化應用中的局限性，提出了一種基于超混沌系統(tǒng)與計算全息技術的多圖像加密算法。結合改進的Logistic混沌與六維細胞神經(jīng)網(wǎng)絡混沌，生成高隨機性與復雜性的混沌序列，從而增強了加密過程的安全性。通過結合隨機相位編碼與傅里葉變換的計算全息技術，進一步提升了加密效果與抗攻擊能力。為了提高傳輸效率，采用壓縮感知技術壓縮加密多幅圖像，減少數(shù)據(jù)傳輸量和密鑰消耗。仿真結果表明，所提算法在提高圖像安全性的同時，顯著提升了傳輸效率，減少了傳輸時間，并在不同加密強度下保持較低的圖像失真度。實驗驗證表明，該算法能有效抵抗常見攻擊，具有較強的安全性和較高的傳輸效率，適用于醫(yī)療、金融等領域的高敏感數(shù)據(jù)保護。

發(fā)表于：8/14/2025 2:52:00 PM

數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究[模擬設計][航空航天]

數(shù)字圖像邊緣檢測常規(guī)的方法有Canny算法、Sobel算法、Prewitt算法等。在研究圖像邊緣檢測常規(guī)方法的計算原理基礎上，提出一種數(shù)字圖像邊緣檢測算法，該算法包括圖像的初步極值邊緣矩陣計算、Otsu閾值的抑制計算和邊緣的延長計算。將該算法與常規(guī)算法提取的圖像邊緣進行比較，驗證該算法的可行性。使用該算法與常規(guī)算法對發(fā)動機噴嘴燃燒火焰圖像進行邊緣檢測，Sobel算法、Prewitt算法提供了少量火焰的邊緣，Canny算法提供了火焰的大輪廓，而該算法提供了大量的火焰細節(jié)邊緣信息。因為燃燒火焰的邊緣是燃燒的重要特征，所以該算法更適用于噴嘴燃燒火焰的數(shù)字圖像邊緣深度分析，為噴嘴燃燒火焰分析提供一種新方法。

發(fā)表于：8/14/2025 2:43:00 PM

一種基于嵌套CRC的分段極化碼設計[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

極化碼循環(huán)冗余校驗輔助的串行抵消列表（Cyclic Redundancy Check Aided Successive Cancellation List，CA-SCL）譯碼算法隨著列表的增大，需要大量的空間存儲資源，導致其在資源受限條件下無法應用。針對該問題，提出了一種基于嵌套CRC的分段極化碼設計方法。通過分段內(nèi)并行、分段之間串行的碼字結構，極大降低了存儲資源消耗；利用設計的嵌套CRC多重校驗的優(yōu)異檢錯性能，以及創(chuàng)新的分段之間串行列表譯碼算法，進一步提高了碼字性能。仿真結果表明，所提算法在明顯低于CA-SCL譯碼算法的存儲資源消耗下，可以獲得更優(yōu)的譯碼性能。

發(fā)表于：8/14/2025 2:32:00 PM

基于知識圖譜和協(xié)同過濾算法的多頭注意力網(wǎng)絡[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

發(fā)表于：8/14/2025 2:23:00 PM

基于變步長LMS的多普勒雷達回波信號處理方法[測試測量][通信網(wǎng)絡]

針對復雜電磁環(huán)境下多普勒雷達回波信噪比較低導致難以處理的問題，提出一種基于改進箕舌線函數(shù)的變步長LMS自適應噪聲對消方法。通過在原本的步長迭代公式和濾波器權系數(shù)迭代中添加反饋量來提高算法整體的抗干擾性能，在步長迭代中添加補償量來加快算法初期的迭代速度。仿真結果表明在0至-10 dB信噪比下，所提算法能夠有效還原含噪信號中的目標信號，誤差均方值最小為0.004 5，最大相關系數(shù)為0.95，最大輸出信噪比為10.60dB。實測結果表明所提方法在雷達回波信號降噪方面的性能突出，均方誤差最小為0.005 5，在實際電磁信號降噪處理中具有適應性和有效性。

發(fā)表于：8/14/2025 2:14:00 PM

基于變量地址的DCS平臺下裝技術研究[測試測量][智能電網(wǎng)]

依據(jù)核電廠控制系統(tǒng)運行場景，分析了一類基于變量地址的DCS平臺在下裝工程組態(tài)數(shù)據(jù)時存在的問題，研究了一種無擾的增量下裝技術，包括工程組態(tài)軟件、控制器、數(shù)據(jù)服務及人機接口的優(yōu)化改進。通過設計驗證及實際工程應用表明所研究的增量下載方案可有效回收空閑地址位，確定變量地址與變量名稱的對應關系，防止現(xiàn)場數(shù)據(jù)錯位及執(zhí)行機構誤動作，提高DCS的運行效率及核電廠的運行安全性。

發(fā)表于：8/14/2025 2:03:00 PM

智能水位標尺監(jiān)測系統(tǒng)的設計實現(xiàn)[測試測量][安防電子]

隨著目前深度學習的發(fā)展，通過視頻來監(jiān)測水位成為近年來的研究熱點，為了提高對城市河道、水庫等地水位高度檢測的準確性，提出了一種5G智能水位標尺監(jiān)測系統(tǒng)，主要介紹以星宸SSC338G為核心的硬件設計和一種基于YOLOv8n改進的水位監(jiān)測方法。首先用于識別水尺方位，再對水尺圖像進行灰度化和二值化處理，最后通過YOLOv8n識別水尺上的字符及刻度信息，分析計算水位數(shù)據(jù)。通過引入注意力機制EMA和更換損失函數(shù)Focal-EIoU，使得改進后的模型參數(shù)量減少了21%，模型大小減少了17%，浮點運算次數(shù)減少了21%。根據(jù)與人眼實際對比實驗，證明該模型精度符合要求，總體實現(xiàn)了智能水尺設計要求。

發(fā)表于：8/14/2025 1:53:00 PM

探索分布式仿真方法加速Chiplet系統(tǒng)級驗證[EDA與制造][工業(yè)自動化]

隨著人工智能（AI）和高性能計算領域?qū)π酒懔π枨蟮脑鲩L，Chiplet方案正日益受到行業(yè)重視。然而Multi-Die系統(tǒng)復雜性和規(guī)模的擴大導致仿真消耗服務器資源大、驗證交付周期延長等。為解決這些問題，分析了傳統(tǒng)的三步法和Socket驗證方法，重點探索了Cadence分布式仿真方案，基于某實際Chiplet項目將系統(tǒng)級仿真任務分解成多個子Die并行執(zhí)行的仿真實例，從服務器內(nèi)存、跨服務器通信延遲、同步時間精準調(diào)控、信號連接開始時間及信號連接數(shù)量等多個方面探索了分布式仿真提效的措施，實現(xiàn)了超大規(guī)模Chiplet系統(tǒng)級RTL仿真和回歸效率提升。

發(fā)表于：8/14/2025 1:44:00 PM

XR芯片系統(tǒng)的EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案[EDA與制造][工業(yè)自動化]

隨著XR領域的不斷發(fā)展，市場對全功能和更高性能的復雜XR芯片系統(tǒng)需求越來越強烈。需求傳導到芯片設計環(huán)節(jié)，呈現(xiàn)出芯片規(guī)模和復雜度增加的態(tài)勢，給芯片驗證收斂帶來的挑戰(zhàn)也同時不斷增大。如何在投片前做到關鍵指標驗證收斂，是每個芯片工程師和項目經(jīng)理面對的難題。在XR芯片研發(fā)領域，為了解決這一難題，提出EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案，其中EMU設備采用Cadence Palladium Z2，AVIP在Cadence VIP的基礎上，適配Palladium Z2 EMU環(huán)境，對接PCIe、MIPI、USB、UART等不同接口，并滿足仿真加速、數(shù)據(jù)比對等需求。通過在XR芯片系統(tǒng)中EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案的應用，有效提升驗證收斂效率，為芯片的成功交付做到了有力支撐。

發(fā)表于：8/14/2025 1:35:00 PM

基于Cadence軟件平臺的分布式電源噪聲仿真方法研究[EDA與制造][工業(yè)自動化]

為了縮短采用PowerSI提取電源S參數(shù)的建模時間，提高芯片內(nèi)部功能模塊電源仿真的精度，進一步識別敏感區(qū)域電源噪聲，引入了一種基于封裝電源的分布式建模及電源噪聲實測點確定方法。用該方法研究了系統(tǒng)處理芯片內(nèi)部功能模塊的電源仿真，發(fā)現(xiàn)在時域電源仿真的噪聲中，同一數(shù)據(jù)流流經(jīng)功能近似的電源模塊產(chǎn)生的電源噪聲存在相似性。在此基礎上，建立電源分布式模型，將功能近似的電源模塊進行分組，并將分組后的封裝電源S 參數(shù)模型和die內(nèi)RC模型融入到電源時域噪聲仿真中，然后根據(jù)仿真結果確定封裝bump處敏感區(qū)域噪聲實測點的位置。通過仿測對比發(fā)現(xiàn)，在噪聲頻域主頻點對齊的條件下，噪聲時域的仿測誤差小于6%，驗證了所提分布式仿真方法的有效性。

發(fā)表于：8/14/2025 1:26:00 PM