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星載高增益寬頻帶高指向性陣列天線設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

針對衛(wèi)星對X波段通信系統(tǒng)電磁波傳輸?shù)男枨?，設(shè)計了一款新型X波段高增益寬頻帶高指向性微帶陣列天線。采用平面多層板形式，通過多種技術(shù)手段改善天線性能。陣列天線采用側(cè)饋的能量輸入方式、多層縫隙耦合饋電設(shè)計提高天線帶寬，同時將輻射層和饋電網(wǎng)絡(luò)層分離以減小電磁波串擾和提升分離設(shè)計簡約度，增加金屬反射層以提高天線正向增益和前后比。根據(jù)工程總體需求，共設(shè)計了64陣元和256陣元的矩形微帶陣列天線。兩種天線經(jīng)加工測試結(jié)果與仿真結(jié)果基本一致。該天線實現(xiàn)了高增益、寬頻帶、高指向性等性能指標，對X波段星地無線通信系統(tǒng)的設(shè)計有一定指導意義。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:41 PM

用于FPGA平臺上圖像快速旋轉(zhuǎn)的改進CORDIC算法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

坐標旋轉(zhuǎn)數(shù)字算法（CORDIC）被廣泛應用于消旋、相機邊框等系統(tǒng)中。在對傳統(tǒng)CORDIC算法分析的基礎(chǔ)上提出了重編碼預測和多倍迭代優(yōu)化的方法，并用MATLAB進行了仿真，又在VIVADO上進行了FPGA驗證與對比。實驗結(jié)果表明，上述優(yōu)化相對傳統(tǒng)CORDIC算法以及VIVADO自帶的CORDIC IP核顯著減少了迭代次數(shù)，消耗了更少的資源，計算的精度也有了一定的提升。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:39 PM

基于RuoYi-Cloud的勞動教育平臺建設(shè)[其他][其他]

為幫助學生學習勞動文化、進行勞動實踐，輔助教師精準地安排和開展勞動教學活動，設(shè)計且實現(xiàn)了一款基于RuoYi-Cloud框架的勞動教育系統(tǒng)，具有勞動教育管理、選課管理、在線學習、學業(yè)預警、系統(tǒng)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析等功能，使用RuoYi-Cloud框架開發(fā)降低了開發(fā)和維護成本，提高了開發(fā)效率。采用微服務架構(gòu)，實現(xiàn)對用戶友好的界面和高度可擴展的后端功能，優(yōu)化了系統(tǒng)的響應時間和資源利用率確保系統(tǒng)高效運行，系統(tǒng)的靈活性和擴展性為未來的功能擴展提供良好的基礎(chǔ)。系統(tǒng)為勞動教育實施提供可靠解決方案，通過對系統(tǒng)的實際應用和用戶反饋，系統(tǒng)對勞動教育領(lǐng)域有一定參考價值。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:37 PM

多源極軌衛(wèi)星微波溫度計資料實時區(qū)域同化系統(tǒng)[模擬設(shè)計][航空航天]

基于中尺度數(shù)值預報模式WRF和WRFDA同化系統(tǒng)，實現(xiàn)多源極軌衛(wèi)星微波溫度計資料實時區(qū)域同化，并對同化產(chǎn)品進行評估和應用。2018年同化試驗結(jié)果表明：通過質(zhì)量控制和偏差訂正，AMSU-A資料第5~9通道亮溫觀測增量O-B（觀測值O和背景場的正演輻射模擬值B的差值）的標準差有效降低，同化后各通道亮溫分析殘差O-A（觀測值O和分析場的正演輻射模擬值A(chǔ)的差值）的標準差有效降低。同化預報產(chǎn)品被應用在暴雨強對流個例和臺風個例中，取得良好效果。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:34 PM

基于改進YOLOv5的路面裂縫檢測方法[模擬設(shè)計][智能交通]

針對現(xiàn)有裂縫檢測模型體積較大且檢測精度不高的問題，提出一種基于輕量化網(wǎng)絡(luò)的無人機航拍圖像裂縫檢測方法。首先，使用MobileNetv3網(wǎng)絡(luò)替代YOLOv5的主干網(wǎng)絡(luò)，降低模型大小；其次，引入C3TR和CBAM模塊提高網(wǎng)絡(luò)表征能力，將損失函數(shù)替換為EIOU以提高模型的魯棒性。實驗結(jié)果表明，該方法在自制數(shù)據(jù)集上獲得98.9%的精度，相較于原始YOLOv5提高1.2%，模型大小減小51.5%，檢測速度提高37%。改進后的模型在精度、大小和速度上均優(yōu)于Faster-RCNN等4種常見裂縫檢測模型，滿足了裂縫檢測的實時性、輕量化和精度需求。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:31 PM

分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法與仿真實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

為提升新型電力系統(tǒng)海量分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動能力，提出了分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法與仿真實現(xiàn)。構(gòu)建“三層兩網(wǎng)” 分布式源荷儲資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法，在調(diào)峰、調(diào)頻、需求響應等典型互動業(yè)務建模需求分析基礎(chǔ)上，通過OMNeT++平臺建立分布式資源協(xié)同互動通信網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實際運行特征構(gòu)建通信仿真平臺，實現(xiàn)分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動網(wǎng)絡(luò)性能多場景仿真。為分布式資源協(xié)同互動業(yè)務開展提供定量分析工具，對新型電力系統(tǒng)建設(shè)與新能源消納能力提升具有重要支撐作用。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:29 PM

空間眾包中一種支持高效任務分配的隱私保護方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

空間眾包中的位置隱私泄露問題近些年來已經(jīng)引起了學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。面對這一挑戰(zhàn)，不少研究者提出了相應的隱私保護方案來保護任務分配過程中參與者的位置信息安全。然而，這些方案在分配效率方面有所限制，不具備高效性。針對這一問題，提出了一種高效的隱私保護方案，使用網(wǎng)格索引四叉樹結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)高效且穩(wěn)定的任務分配服務，并使用一種對稱隱藏向量加密算法來保護參與者的隱私安全。大量基于真實數(shù)據(jù)集的仿真實驗表明該方案能夠支持高效的任務分配服務。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:27 PM

基于EEMD奇異值熵的局部放電模式識別[測試測量][智能電網(wǎng)]

針對氣體絕緣組合電器（GIS）局部放電故障信號非平穩(wěn)性和放電類型識別準確率低的問題，提出了一種基于集合經(jīng)驗模態(tài)分解（EEMD）奇異值熵的局部放電模式識別算法。首先對局部放電原始信號進行EEMD分解，得到多個固有模態(tài)分量（IMF），根據(jù)均方差、峭度和歐氏距離評價指標選取隱含放電信息居多的最優(yōu)模態(tài)分量進行信號重構(gòu)；然后對重構(gòu)信號進行奇異值分解，結(jié)合信息熵算法計算出奇異值熵；最后，根據(jù)奇異值熵大小區(qū)分出GIS局部放電的類型。實驗結(jié)果表明，通過與傳統(tǒng)的EMD奇異值熵和VMD奇異值熵算法對比，該方法可以有效地通過各自不同區(qū)間的奇異熵值進行識別放電類型。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:25 PM

基于邊緣計算的智能電能表校時方法研究[測試測量][智能電網(wǎng)]

隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能電能表的不斷普及，解決電能表時鐘異常問題、對時鐘超差電能表進行校時已經(jīng)成為電力公司一項越來越重要的工作。對于時鐘偏差超過5分鐘的費控電能表，目前主流做法是通過點對點密文校時的方法來進行矯正，但這種超差電表數(shù)量增多之后，會給主站系統(tǒng)校時工作帶來較大負荷。針對這一問題，借鑒邊緣計算思想，即將整體工作拆分后部分分配至邊緣節(jié)點，分布式完成整體工作，提出了一種基于邊緣計算的批量電能表校時方法，通過主站批量任務下發(fā)、邊緣節(jié)點轉(zhuǎn)加密等技術(shù)，實現(xiàn)對時鐘超差電能表的批量校時，減輕主站系統(tǒng)的業(yè)務壓力，提高主站系統(tǒng)的工作效率。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:24 PM

基于SIP技術(shù)的固態(tài)硬盤電路設(shè)計[EDA與制造][工業(yè)自動化]

存儲系統(tǒng)小型化、高性能需求與日俱增，為此設(shè)計了一款基于SiP技術(shù)的固態(tài)硬盤電路，用于驗證存儲系統(tǒng)SiP電路的可行性。該SiP電路內(nèi)部以SSD控制模塊為核心處理單元，集成了用于數(shù)據(jù)存儲的NAND顆粒、用于固件存儲的SPI Flash以及電源管理等元器件。在搭建的軟硬件平臺上進行底層ATA指令驗證以及與傳統(tǒng)分離式存儲系統(tǒng)的對比性能測試，證明了應用SiP技術(shù)的存儲系統(tǒng)具備高性能、小型化、低功耗等諸多優(yōu)勢，為后續(xù)SiP存儲系統(tǒng)的設(shè)計和驗證奠定了一定的技術(shù)基礎(chǔ)。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:21 PM