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一種機載詢問機波束指向偏差修正算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

針對在一次雷達方位牽引條件下使用的機載敵我識別詢問機，載機轉(zhuǎn)彎段存在波束指向偏差大的問題，深入分析了誤差來源并對誤差影響程度進行了仿真分析，指出載機轉(zhuǎn)彎時，若按照雷達的指示方位設(shè)置敵我識別詢問機波束指向，波束不能夠?qū)?zhǔn)目標(biāo)。提出了一種機載詢問機的波束指向偏差修正算法，修正了敵我識別詢問機波束指向并進行了仿真驗證。仿真結(jié)果表明：所提出的修正算法能夠使敵我識別詢問機在載機轉(zhuǎn)彎段維持高指向精度，促進了機載敵我識別/二次雷達系統(tǒng)的發(fā)展。

發(fā)表于：9/14/2024 2:50:02 PM

基于多尺度顯著性檢測的SAR圖像海岸線檢測[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

SAR圖像岸線檢測是SAR近岸海洋目標(biāo)檢測的一項重要環(huán)節(jié)。提出了一種基于多尺度顯著性檢測的SAR圖像海岸線檢測方法，用以檢測低對比度SAR圖像的海岸線。首先將SAR圖像依據(jù)尺度系數(shù)進行多尺度變換，然后對于每種尺度圖像進行譜殘差法顯著性檢測，得到一系列顯著性子圖；而后應(yīng)用NSCT變換融合各顯著子圖得到最終顯著圖，將顯著圖代入到活動輪廓模型中進行檢測，得到檢測結(jié)果。SAR圖像實驗結(jié)果表明，該方法相比于傳統(tǒng)方法，提升了對于低對比度圖像的適應(yīng)性，增強了抗噪性能。

發(fā)表于：9/14/2024 2:35:03 PM

一種用于DOA估計的高精度同步多天線系統(tǒng)設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

信號波達方向估計（DOA）是確定信源或目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)之一，廣泛應(yīng)用于雷達、通信和導(dǎo)航等領(lǐng)域。設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于FPGA和多片AD9361的用于DOA估計的高精度同步多天線系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用校準(zhǔn)源反饋到各接收通道的硬件設(shè)計，結(jié)合FFT精確估計相位差，并利用迭代優(yōu)化校準(zhǔn)方式進行補償，從而實現(xiàn)高精度同步。該系統(tǒng)具有高精度、高穩(wěn)定、小型輕便的優(yōu)勢。經(jīng)測試，該系統(tǒng)在100 MHz至1.25 GHz頻帶內(nèi)能夠快速收斂到±0.2°多通道相位誤差，并能夠在99.74%時間內(nèi)保持穩(wěn)定在該區(qū)間。相比于共用外部本振的同步方式，該設(shè)計簡化本振系統(tǒng)設(shè)計，相位誤差從±5°減小到±0.2°，且具有易實現(xiàn)、易拓展、實時性的優(yōu)勢。

發(fā)表于：9/14/2024 2:19:00 PM

基于CNN-BiLSTM-Attetion的銀杏液流預(yù)測模型及環(huán)境因子影響研究[模擬設(shè)計][其他]

樹木液流受生理活動和多重環(huán)境因子的共同作用，表現(xiàn)為非線性和隨機性特征，為預(yù)測模型的精確度帶來挑戰(zhàn)。對此，結(jié)合CNN卷積層、BiLSTM雙向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和注意力機制的優(yōu)勢分別對樹干液流序列的局部特征、長期依賴和關(guān)鍵信息進行提取，并根據(jù)自測銀杏液流數(shù)據(jù)集構(gòu)建基于CNN-BiLSTM-Attetion的樹干液流預(yù)測模型。該模型的R2、MSE和MAE分別為0.977 3、0.002 9和0.013 4，相較于CNN、BiLSTM、XGBoost、RNN和TCN建立的模型均有不同程度的提高。另外，還利用特征工程對環(huán)境因子的重要性進行排名，分析銀杏樹干液流在生長季初期對環(huán)境因子的響應(yīng)規(guī)律，對銀杏生長季初期的灌溉和養(yǎng)護提供理論依據(jù)。

發(fā)表于：9/14/2024 2:05:21 PM

非均勻光照下銅板表面缺陷圖像增強[EDA與制造][工業(yè)自動化]

針對銅板表面缺陷圖像容易受到非均勻光照影響，出現(xiàn)反光和亮度失真，導(dǎo)致圖像難以運用到檢測中的問題，提出了一種非均勻光照場景下銅板表面缺陷圖像的增強方法。首先提取圖像中的光照分量，然后將光照分量進行分塊，根據(jù)不同塊的亮度進行優(yōu)化，并在分塊的基礎(chǔ)上進行自適應(yīng)伽馬變換，調(diào)整圖像中的整體亮度。然后，使用Top-Hat變換加強圖像中的缺陷區(qū)域，最后將Top-Hat變換前后的圖像進行融合，得到最終的圖像。實驗結(jié)果表明，在擦傷、劃痕、孔洞這三類缺陷中，增強后的圖像信息熵分別提升了10.51%、5.29%、2.89%，與其他圖像增強算法相比，所提算法能夠有效抑制銅板表面缺陷的反光，提升圖像的質(zhì)量并增強圖像中的缺陷區(qū)域。

發(fā)表于：9/14/2024 1:50:20 PM

無人機城市三維航跡規(guī)劃可視化平臺設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][航空航天]

隨著無人機在城市場景下的廣泛應(yīng)用，針對傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法在多個約束條件下進行無人機三維路徑規(guī)劃時無法兼顧多種風(fēng)險、容易陷入局部最優(yōu)等問題，基于真實城市建筑物數(shù)據(jù)，考慮地理圍欄限制、人流密集程度和社會屬性等因素，構(gòu)建城市場景無人機運行環(huán)境并建立真實三維環(huán)境模型，設(shè)計了基于城市場景的無人機三維航跡規(guī)劃可視化平臺。該平臺構(gòu)建了真實環(huán)境下城市空域網(wǎng)格，并對網(wǎng)格飛行適宜度進行了量化分析，并基于該數(shù)值，采用了改進的Lazy Theta*算法對無人機航跡進行規(guī)劃。通過可視化平臺的實際運行，提供航跡規(guī)劃的三維展示，更好地實現(xiàn)人機交互，是一種無人機路徑規(guī)劃三維可視化仿真驗證的手段。

發(fā)表于：9/14/2024 1:37:20 PM

基于SiP技術(shù)多核處理器微系統(tǒng)設(shè)計[EDA與制造][通信網(wǎng)絡(luò)]

系統(tǒng)級封裝SiP（System in a Package）已成為后摩爾時代延續(xù)摩爾定律的主要技術(shù)路線，電子裝備小型化和多功能化的推動，使其在領(lǐng)域具有廣闊前景。描述了一種基于 SiP 技術(shù)小型化多核信號處理的實現(xiàn)方案，詳細講述了芯片級設(shè)計及封裝的具體方法和思路，提出了一種基于 SiP 技術(shù)的多核處理器微系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)。

發(fā)表于：9/14/2024 1:25:00 PM

基于MCU的低功耗I2C總線控制器設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

為加強I2C（Inter-Integrated Circuit）總線控制器的IP（Intellectual Property）復(fù)用性和IP應(yīng)用廣泛性，設(shè)計了一種低功耗I2C總線控制器。該總線控制器集成于MCU（Microcontroller Unit）系統(tǒng)中，不僅能夠滿足I2C總線協(xié)議進行數(shù)據(jù)通信，而且能夠喚醒處于低功耗模式的系統(tǒng)，使芯片恢復(fù)正常工作。對采用的低功耗技術(shù)、I2C的通信功能和低功耗功能的設(shè)計與實現(xiàn)進行了介紹。對設(shè)計的I2C總線控制器進行了系統(tǒng)仿真，分析表明該設(shè)計實現(xiàn)了I2C總線協(xié)議的通信，并能夠喚醒低功耗系統(tǒng)，滿足設(shè)計預(yù)期。

發(fā)表于：9/14/2024 1:14:05 PM

基于加法樹壓縮和乘數(shù)編碼優(yōu)化的乘法器設(shè)計[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

定點乘法器是現(xiàn)代信號處理常用的運算單元之一，其整體性能直接決定了系統(tǒng)的競爭力。為了乘法器的計算效率，設(shè)計了一種新型高能效有符號數(shù)乘法器，使用基4-Booth編碼，減少了一半的部分積；另外使用直接求相反數(shù)的方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的取反加一求相反數(shù)的方法，使得部分積陣列比特數(shù)減少且形狀規(guī)整，易于壓縮。提出的3-2壓縮器和半加器相混合的新型樹型壓縮結(jié)構(gòu)硬件資源開銷優(yōu)化明顯，對比現(xiàn)有的乘法器異或門數(shù)量下降了14%，二選一選擇器數(shù)量下降了31%，總面積減少了50%，計算效率大大提高。

發(fā)表于：9/14/2024 1:02:56 PM

基于拓撲結(jié)構(gòu)的度量學(xué)習(xí)與拓撲傳播的miRNA-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測算法[人工智能][醫(yī)療電子]

miRNA的突變和異常表達可能導(dǎo)致各種疾病，因此預(yù)測miRNA與疾病的潛在相關(guān)性對于臨床醫(yī)學(xué)和藥物研究的發(fā)展具有重要意義。拓撲結(jié)構(gòu)是miRNA-疾病預(yù)測算法的重要組成部分，然而當(dāng)前算法并未有效利用拓撲結(jié)構(gòu)導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果并不理想。與此同時，如何有效地融合多源數(shù)據(jù)也是當(dāng)前的研究趨勢。針對上述問題，提出一種自適應(yīng)融合異質(zhì)節(jié)點結(jié)構(gòu)信息算法（MMTP），通過利用節(jié)點的一階鄰居和元路徑誘導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)特征，并利用度量學(xué)習(xí)和拓撲傳播自適應(yīng)地融合異質(zhì)節(jié)點結(jié)構(gòu)信息，以提升miRNA-疾病預(yù)測精度。5折交叉驗證實驗結(jié)果表明，MMTP在HMDD v3.2數(shù)據(jù)集上的受試者操作曲線下面積（AUC）為94.81，高于其他模型。并且在基于腎癌的案例研究中，該模型所預(yù)測的前30個miRNAs全部得到證實。上述研究證明，所提的MMTP模型可有效預(yù)測miRNA-疾病相關(guān)性。

發(fā)表于：9/11/2024 3:10:39 PM