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指控中心任務(wù)軟件集中管控系統(tǒng)研究與關(guān)鍵技術(shù)[模擬設(shè)計][航空航天]

隨著武器航天試驗任務(wù)的增多，指控中心對任務(wù)軟件快速部署、多任務(wù)并行的需求愈發(fā)迫切。設(shè)計了基于B/S架構(gòu)的指控中心任務(wù)軟件集中管控系統(tǒng)，實現(xiàn)了任務(wù)軟件配置與監(jiān)控的一體化管理；通過基于DBus與Kafka結(jié)合的數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制，打通了任務(wù)軟件與系統(tǒng)前后端數(shù)據(jù)高效交互鏈路；最后，重點分析了任務(wù)軟件自動化部署技術(shù)、多任務(wù)并行技術(shù)、高速數(shù)據(jù)分級處理技術(shù)以及任務(wù)數(shù)據(jù)高效存儲技術(shù)。

發(fā)表于：9/4/2024 3:31:51 PM

信能同傳網(wǎng)絡(luò)中基于能量的中繼選擇方法研究[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對中繼節(jié)點能量受限的無線信能同傳中繼網(wǎng)絡(luò)，中繼節(jié)點可以從源節(jié)點的射頻信號補(bǔ)充能量，并采用中繼選擇的方法，來延長中繼網(wǎng)絡(luò)的生命時間。首先，構(gòu)建了中繼網(wǎng)絡(luò)性能約束條件下的能量受限中繼節(jié)點處最小額外能量的優(yōu)化目標(biāo)，并將優(yōu)化目標(biāo)分為三個子問題進(jìn)行求解，提出了通過動態(tài)調(diào)整功率分離因子來最優(yōu)化中繼節(jié)點處所需最小額外能量的方法；其次，通過仿真驗證了所求出最優(yōu)功率分離因子的有效性；然后，基于中繼節(jié)點需要消耗的電池能量以及電池剩余能量，提出了兩種能量意識的中繼選擇方法，分別是最小損失能量策略和最小損失能量比率策略；最后，通過仿真表明，最小損失能量比率策略優(yōu)于最小損失能量策略，延長了網(wǎng)絡(luò)生存周期，并提升了系統(tǒng)性能。

發(fā)表于：9/4/2024 3:20:06 PM

一種數(shù)字集群系統(tǒng)中GMSK信號的相偏跟蹤算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對國內(nèi)某集群系統(tǒng)采用準(zhǔn)相干解調(diào)時遇到的頻率同步問題，進(jìn)行研究討論并提出解決方案。由于準(zhǔn)相干解調(diào)對系統(tǒng)收發(fā)的頻率同步精度要求非常高，采用常規(guī)的頻偏估計補(bǔ)償思路難以滿足要求，從而使得準(zhǔn)相干解調(diào)的性能優(yōu)勢無法體現(xiàn)。針對此問題，提出了一種分段相位跟蹤算法：通過對頻偏補(bǔ)償后殘留頻偏引起的大相位誤差進(jìn)行分段相位跟蹤并補(bǔ)償?shù)姆绞?，來降低殘留頻偏對系統(tǒng)解調(diào)性能的影響，所得解調(diào)性能與理想頻率同步下的性能基本一致。所提算法尤其適用于頻偏估計誤差較大的系統(tǒng)。

發(fā)表于：9/4/2024 3:09:37 PM

無線供電MEC中基于S-PSO的任務(wù)卸載策略研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著5G技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入到無線通信網(wǎng)絡(luò)中，由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備計算和能量資源有限，將移動邊緣計算（MEC）和無線供電技術(shù)（WPT）集成，可以給移動設(shè)備（MD）提供能量和計算任務(wù)處理服務(wù)。首先構(gòu)建了多用戶設(shè)備多服務(wù)器的任務(wù)卸載模型，然后在粒子群優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，加入Levy飛行策略和改進(jìn)的權(quán)重更新方法，提出了S-PSO算法來優(yōu)化系統(tǒng)的時延與能耗，最后仿真結(jié)果表明，S-PSO算法與其他基準(zhǔn)方案相比較，有效降低了系統(tǒng)的時延與能耗，提高了計算網(wǎng)絡(luò)的性能。

發(fā)表于：9/4/2024 2:57:57 PM

面向臺區(qū)智能終端的高強(qiáng)度商用密碼安全管理方法研究[測試測量][智能電網(wǎng)]

低壓配電臺區(qū)智能融合終端安全業(yè)務(wù)的處理集中在安全芯片中，包括密鑰的存儲與使用、與云側(cè)端側(cè)的身份認(rèn)證、數(shù)據(jù)的加解密等。針對智能融合終端安全業(yè)務(wù)集中轉(zhuǎn)發(fā)方案硬件成本過高、密鑰管理復(fù)雜的問題，通過協(xié)議結(jié)構(gòu)化設(shè)計和狀態(tài)機(jī)輪詢，提出了數(shù)據(jù)中斷方式緩存與業(yè)務(wù)排隊分發(fā)處理的方法，實現(xiàn)在一顆安全模塊上多種安全業(yè)務(wù)的融合，融合方案充分利用了安全模塊的空閑時間片，統(tǒng)一了不同業(yè)務(wù)的密鑰管理，并通過功能和壓力測試驗證該方法的可行性和可靠性。達(dá)到了降本增效的目的，證明了配電臺區(qū)智能融合終端安全業(yè)務(wù)融合技術(shù)上可行，經(jīng)濟(jì)上節(jié)約，業(yè)務(wù)上必要。

發(fā)表于：9/4/2024 2:36:15 PM

雙模態(tài)穩(wěn)態(tài)誘發(fā)腦電刺激系統(tǒng)設(shè)計[測試測量][醫(yī)療電子]

穩(wěn)態(tài)誘發(fā)腦電具有頻率標(biāo)簽特性，在大腦的感知和認(rèn)知研究中具有廣泛應(yīng)用。利用雙模態(tài)刺激可以探索兩類感知功能之間的相互影響。為此，設(shè)計一個集成視覺和聽覺模態(tài)的周期性感覺刺激系統(tǒng)。系統(tǒng)以STM32F103RC為核心，控制AD9959輸出兩路正弦信號，輸出信號經(jīng)過七階低通濾波電路和十倍放大電路處理，再控制LED燈和蜂鳴器產(chǎn)生視覺和聽覺刺激。系統(tǒng)輸出的正弦信號參數(shù)的平均誤差分別為0.03%（頻率）、1.10%（幅度）、0%（相位）。進(jìn)一步，開展腦電采集實驗。實驗結(jié)果表明系統(tǒng)輸出的視覺和聽覺刺激能產(chǎn)生穩(wěn)態(tài)誘發(fā)腦電。該系統(tǒng)在視聽感知功能研究方面具有應(yīng)用價值。

發(fā)表于：9/4/2024 2:25:30 PM

Optimality在多個場景的時域仿真中高效性的深度研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

隨著產(chǎn)品的速率及復(fù)雜性越來越高，針對仿真而言，除了要求仿真本身具有非常高的精度外，還對仿真的效率提出了很高的要求。具體到不同的信號模塊，如DDR系統(tǒng)或者高速串行信號上，基于速率越來越高，越來越希望仿真給能出“最優(yōu)解”的配置，例如DDR5顆粒的ODT的最優(yōu)配置，高速信號芯片的加重均衡的最優(yōu)配置等參數(shù)。那么如何在成百上千種組合的參數(shù)中選擇相對最優(yōu)的參數(shù)呢？傳統(tǒng)的軟件只能通過大量的掃描來進(jìn)行篩選，在仿真時間和工程師的精力兩方面都有比較大的耗費(fèi)。使用Optimality軟件，通過分享一些具體的仿真案例，展現(xiàn)軟件的智能性，幫助使用者更快速挑選出最優(yōu)的參數(shù)，使DDR及高速串行的仿真工作變得更加輕松，充分體現(xiàn)出Optimality軟件的高效性。

發(fā)表于：9/4/2024 2:14:34 PM

基于AI加速的可復(fù)用FPV平臺庫[人工智能][汽車電子]

形式驗證FPV可將DUT抽象為狀態(tài)空間進(jìn)行遍歷，針對動態(tài)仿真難以隨機(jī)到的邊界場景、異常場景和復(fù)雜組合場景可提高收斂速度，增強(qiáng)驗證質(zhì)量。但高質(zhì)量Property開發(fā)對驗證人員能力有較高的要求。面對該挑戰(zhàn)，基于Cadence公司Jaspergold ABVIP提出了一種可復(fù)用FPV平臺庫解決方案，可在不同模塊之間重用，降低FPV驗證平臺搭建時間，提升Property質(zhì)量，同時借助其AI工具Proof Master生成加速Proven效率的database。FPV平臺庫+AI Database已在中興微電子某車規(guī)項目落地并復(fù)用，發(fā)現(xiàn)動態(tài)仿真遺漏的4個故障。Proof Master可應(yīng)用于項目全周期內(nèi)，回歸效率平均提升80.17%，F(xiàn)PV平臺庫+AI database可提升FPV 初次Proven效率44.96%。與此同時對生成式大模型提升Property編寫效率做了一定探討。

發(fā)表于：9/4/2024 2:03:07 PM

使用Cadence AI技術(shù)加速驗證效率提升[EDA與制造][消費(fèi)電子]

隨著硬件設(shè)計規(guī)模和復(fù)雜程度的不斷增加，驗證收斂的挑戰(zhàn)難度不斷增大，單純依靠增加 CPU 核數(shù)量并行測試的方法治標(biāo)不治本。如何在投片前做到驗證關(guān)鍵指標(biāo)收斂，是驗證工程師面對的難題。為解決這一難題，提出了采用人工智能驅(qū)動的驗證EDA工具和生成式大模型兩種提效方案，其中EDA工具有Cadence利用人工智能驅(qū)動的Verisium apps和采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)Xcelium ML，前者用來提升驗證故障定位效率，包括Verisium AutoTriage、Verisium SemanticDiff、Verisium WaveMiner等，后者可用來提升驗證覆蓋率收斂效率。生成式大模型可輔助智能debug和自動生成驗證用例，主要介紹各實現(xiàn)方案，并給出了項目實驗提升結(jié)果。

發(fā)表于：9/4/2024 1:52:25 PM

Virtuoso iQuantus Insight及Quantus Insight流程在FINFET先進(jìn)工藝項目中加速后仿迭代的應(yīng)用[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

隨著工藝演進(jìn)，尺寸進(jìn)一步縮小帶來了更多寄生通路和更大的寄生電阻，后仿結(jié)果和前仿相去甚遠(yuǎn)。如何快速縮小前后仿之間的差距成為重要課題。傳統(tǒng)設(shè)計中只能通過Quantus Extracted View相對直觀地對寄生進(jìn)行分析，無法更詳細(xì)地進(jìn)行分析，這成為設(shè)計者們面臨的艱巨挑戰(zhàn)。同時，后仿發(fā)現(xiàn)問題，只能通過“修改電路-版圖迭代-再次后仿”反復(fù)優(yōu)化，迭代周期長，如何降低時間成本成為各公司關(guān)注的重點。Virtuoso iQuantus Insight （ViQI）/Quantus Insight （QI）可基于寄生網(wǎng)表文件進(jìn)行寄生分析及結(jié)果可視化。工程師可借此對寄生進(jìn)行準(zhǔn)確的分析及假設(shè)，無需版圖迭代，即可進(jìn)行設(shè)計優(yōu)化。討論了如何通過ViQI/QI工具在FINFET先進(jìn)工藝項目中實現(xiàn)快速的后仿迭代，大幅提高工作效率。

發(fā)表于：9/4/2024 1:41:00 PM