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基于BM4D的即插即用層析SAR成像[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

層析合成孔徑雷達(dá)是一種先進(jìn)的三維遙感技術(shù)，通過引入先驗(yàn)?zāi)Ｐ湍軌蛱岣叱上褓|(zhì)量。現(xiàn)有方法通過顯式正則化算子約束重構(gòu)過程，但其難以兼容非解析先驗(yàn)?zāi)Ｐ?。將快速迭代收縮閾值算法（FISTA）與即插即用（PnP）框架相結(jié)合，在迭代過程中插入基于四維塊匹配濾波（BM4D）的非解析插件，無需構(gòu)建顯式正則化算子即可將其用于層析成像特征增強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)表明，所提框架具有快速收斂的優(yōu)勢，通過該框架引入的BM4D先驗(yàn)在針對具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)特征的目標(biāo)成像時(shí)表現(xiàn)出優(yōu)秀的性能，為非解析先驗(yàn)在層析成像中的應(yīng)用提供了通用化解決方案。

發(fā)表于：10/28/2025 4:51:35 PM

MEMS熱式氣體流量傳感器設(shè)計(jì)[MEMS|傳感技術(shù)][工業(yè)自動化]

在工業(yè)生產(chǎn)過程中提供準(zhǔn)確的流量檢測信息對于系統(tǒng)性能的提升有著重要的作用，基于MEMS技術(shù)制造出的熱式流量傳感器通過采集溫差變化來反映管道內(nèi)流量變化，具有體積小、精度高、微流量段靈敏的特點(diǎn)。介紹了熱式流量傳感器的熱分布模型，利用COMSOL Multiphysics軟件對管道內(nèi)的流量傳感器進(jìn)行電場、流場和熱場的耦合仿真，確定傳感器芯片的關(guān)鍵參數(shù)。采用MEMS加工工藝制造流量傳感器芯片，搭建標(biāo)定測試平臺，對傳感器芯片進(jìn)行封裝測試。傳感器測量范圍達(dá)到300 SLM，數(shù)字輸出準(zhǔn)確度等級達(dá)到1.0，模擬輸出準(zhǔn)確度等級達(dá)到1.5。

發(fā)表于：10/28/2025 4:25:30 PM

等離子鍍膜用射頻電源功率計(jì)算與控制系統(tǒng)研究[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

當(dāng)前的等離子磁控濺射鍍膜領(lǐng)域廣泛使用的射頻電源存在功率控制精度不足，功率可調(diào)范圍有限，以及因功率計(jì)算不準(zhǔn)確導(dǎo)致輸出功率波動較大和誤差顯著等問題。為此，基于數(shù)字下變頻技術(shù)生成射頻信號源，提出了一種等離子體鍍膜用射頻電源功率計(jì)算與控制系統(tǒng)，通過VI Sensor上耦合的傳輸線上的信息直接計(jì)算出射頻電源的輸出功率，并利用控制器調(diào)節(jié)信號源幅值，從而實(shí)現(xiàn)對輸出功率的精確調(diào)節(jié)。仿真驗(yàn)證該方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的功率計(jì)算及高精度的功率調(diào)節(jié)。通過實(shí)際樣機(jī)測試，該方案被證實(shí)能夠顯著降低輸出功率誤差，并提高鍍膜樣品上的成膜質(zhì)量，為等離子磁控濺射鍍膜技術(shù)的發(fā)展注入了新的活力。

發(fā)表于：10/28/2025 4:16:01 PM

手持式光皮樺種苗葉片生理參數(shù)光譜檢測設(shè)備研制[MEMS|傳感技術(shù)][其他]

針對林業(yè)現(xiàn)場光皮樺種苗葉片生理參數(shù)高效檢測的需求，開發(fā)了一款基于近紅外光譜技術(shù)的手持式光皮樺種苗葉片生理參數(shù)檢測設(shè)備。該設(shè)備集成了微型近紅外光譜傳感器、安卓手機(jī)和云服務(wù)器，通過藍(lán)牙與移動網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與分析。采用偏最小二乘回歸（PLSR）方法構(gòu)建了葉片含水率和葉綠素含量的預(yù)測模型，并使用多元散射校正（MSC）預(yù)處理提高了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。驗(yàn)證結(jié)果表明，含水率模型的R2為0.923，RMSE為0.044，葉綠素模型的R2為0.824，RMSE為2.569，表明模型具有較高的預(yù)測精度和可靠性。該研究提供了一種便捷、無損的檢測手段，具有廣泛的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：10/28/2025 4:07:00 PM

基于PoE技術(shù)的多功能可級聯(lián)全向會議麥克風(fēng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][消費(fèi)電子]

隨著全球化商務(wù)環(huán)境的發(fā)展、遠(yuǎn)程辦公的普及以及突發(fā)事件可能帶來的不便，社會對在線會議的需求日益增長。為滿足這一需求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種多功能、可級聯(lián)的全向會議麥克風(fēng)。該設(shè)備采用系統(tǒng)級芯片（SoC）、觸控傳感器和MEMS麥克風(fēng)，結(jié)合PoE供電技術(shù)，構(gòu)建了一個(gè)集音頻采集、數(shù)據(jù)傳輸及多設(shè)備級聯(lián)功能于一體的硬件平臺。在算法方面，系統(tǒng)集成了回聲消除與混響抑制等音頻處理技術(shù)，以提升語音質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：單個(gè)設(shè)備可在半徑7 m范圍內(nèi)高效拾音，支持最多4臺設(shè)備級聯(lián)，并在大空間環(huán)境下實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)，揚(yáng)聲器的頻率響應(yīng)保持在±60dB以內(nèi)；經(jīng)音頻算法處理后，回聲消除效率超過98%，混響抑制比可達(dá)94%，滿足會議麥克風(fēng)的設(shè)計(jì)要求。

發(fā)表于：10/28/2025 3:58:01 PM

基于鏡頻抑制混頻器的X波段上下變頻模塊設(shè)計(jì)[微波|射頻][工業(yè)自動化]

上下變頻模塊是微波電路中的關(guān)鍵部分，其性能的好壞將直接影響整個(gè)系統(tǒng)的性能。設(shè)計(jì)了一種基于鏡頻抑制混頻器的X波段上下變頻模塊。通過對整機(jī)主要指標(biāo)的分析與計(jì)算，下變頻采用一次變頻方案，上變頻采用兩次變頻方案。在滿足鏡頻抑制度要求的情況下，利用一個(gè)固定本振頻率進(jìn)行多次變頻的方式，使上變頻具有較高的本振隔離度。測試結(jié)果表明，下變頻的鏡頻抑制度為29 dBc，發(fā)射端口的本振抑制度為71 dBc。模塊指標(biāo)符合性較好，滿足使用要求，對研制該類型的上下變頻組件具有一定的參考價(jià)值。

發(fā)表于：10/28/2025 3:49:01 PM

一種能夠混合噪聲的模擬高頻腔的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)[微波|射頻][工業(yè)自動化]

同步輻射加速器高頻系統(tǒng)的集成與調(diào)試離不開高頻腔，但其造價(jià)昂貴，加工周期長，使用實(shí)際高頻腔測試低電平控制器（LLRF）有損壞腔體的風(fēng)險(xiǎn)；此外，實(shí)際高頻腔的中心頻率是固定的，只能測試工作在對應(yīng)頻率的低電平控制器。為了解決上述問題，設(shè)計(jì)了一種中心頻率能夠跟隨低電平，同時(shí)可以混合白噪聲的模擬高頻腔裝置，用來測試低電平控制器的各項(xiàng)性能。詳細(xì)闡述了模擬高頻腔的設(shè)計(jì)思路與實(shí)現(xiàn)方法，并使用所設(shè)計(jì)的模擬高頻腔與LLRF鏈接、測試，證明了該模擬高頻腔可以測試工作在不同頻率下的LLRF，測試其幅相穩(wěn)定性及其閉環(huán)控制能力。所設(shè)計(jì)的模擬高頻腔對高頻系統(tǒng)的集成、調(diào)試具有巨大的現(xiàn)實(shí)意義，能夠大大提高低電平控制器的測試效率，同時(shí)也能有效避免為測試LLRF導(dǎo)致實(shí)際高頻腔受損的風(fēng)險(xiǎn)。

發(fā)表于：10/28/2025 3:39:00 PM

區(qū)域網(wǎng)絡(luò)邊界識別技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

網(wǎng)絡(luò)邊界識別是進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錅y量的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，當(dāng)前的區(qū)域網(wǎng)絡(luò)邊界識別技術(shù)主要基于對于區(qū)域網(wǎng)絡(luò)的抽樣探測和基于IP地址的地理定位技術(shù)進(jìn)行邊界篩選的方法進(jìn)行，此方法存在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浍@取不完善、邊界驗(yàn)證手段少等問題。針對此問題，提出了面向區(qū)域網(wǎng)絡(luò)邊界識別的高覆蓋探測策略和基于多源信息融合的區(qū)域邊界IP識別技術(shù)，通過設(shè)計(jì)探測點(diǎn)部署位置和目標(biāo)覆蓋策略對區(qū)域拓?fù)溥吔邕M(jìn)行測量以提升發(fā)現(xiàn)邊界的概率，通過對WHOIS、時(shí)延、traceroute等多源信息進(jìn)行獲取以補(bǔ)充邊界驗(yàn)證數(shù)據(jù)來源，通過建立基于機(jī)器學(xué)習(xí)的驗(yàn)證模型提高了區(qū)域網(wǎng)絡(luò)邊界識別的可信度及覆蓋率。將此方法應(yīng)用于地區(qū)A的網(wǎng)絡(luò)邊界識別與驗(yàn)證工作中，驗(yàn)證了此方法的有效性。

發(fā)表于：10/28/2025 3:30:01 PM

基于FPGA的ZUC算法快速實(shí)現(xiàn)研究[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

祖沖之（ZUC）算法是我國自主研發(fā)的商用序列密碼算法，已被應(yīng)用于服務(wù)器實(shí)時(shí)運(yùn)算和大數(shù)據(jù)處理等復(fù)雜需求場景，ZUC的高速實(shí)現(xiàn)對于其應(yīng)用推廣具有重要的實(shí)用意義。基于此，針對ZUC適用環(huán)境的FPGA實(shí)現(xiàn)高性能要求，通過優(yōu)化模乘、模加等核心運(yùn)算，并采用流水化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，在FPGA硬件平臺上實(shí)現(xiàn)了ZUC算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，ZUC算法核的數(shù)據(jù)吞吐量可達(dá)10.4 Gb/s，與現(xiàn)有研究成果相比，降低了關(guān)鍵路徑的延遲，提升了算法工作頻率，在吞吐量和硬件資源消耗方面實(shí)現(xiàn)了良好的平衡，為ZUC算法的高性能實(shí)現(xiàn)提供了新的解決方案。

發(fā)表于：10/28/2025 3:21:01 PM

基于CNN-BiLSTM-Attention的工業(yè)數(shù)據(jù)中心IT設(shè)備能耗預(yù)測模型研究[模擬設(shè)計(jì)][數(shù)據(jù)中心]

IT設(shè)備的能耗直接影響到工業(yè)數(shù)據(jù)中心的電力消耗，預(yù)測IT設(shè)備能耗對優(yōu)化能源管理和資源規(guī)劃具有重要意義。然而，由于IT能耗數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)的特點(diǎn)，導(dǎo)致預(yù)測精度低。對此，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)BiLSTM和注意力機(jī)制的優(yōu)勢，分別對IT設(shè)備能耗的局部特征、數(shù)據(jù)中深層次的關(guān)鍵信息進(jìn)行提取，并根據(jù)自測IT設(shè)備能耗數(shù)據(jù)集構(gòu)建基于CNN-BiLSTM-Attention的能耗預(yù)測模型，該模型的R2、MAE和RMSE分別為0.905 3、0.050 4、0.067 3，相較于現(xiàn)有的LSTM、BiLSTM和CNN-BiLSTM模型均有不同程度的提高，說明該模型可以應(yīng)用于工業(yè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)IT設(shè)備能耗的準(zhǔn)確預(yù)測。

發(fā)表于：10/28/2025 3:10:02 PM