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基于操作系統(tǒng)行為測量的棧溢出檢測方法

基于操作系統(tǒng)行為測量的棧溢出檢測方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

分析棧溢出原因和現(xiàn)有檢測技術(shù),提出一種基于操作系統(tǒng)行為測量的棧溢出檢測方法。以操作系統(tǒng)行為測量為理論基礎(chǔ),對操作系統(tǒng)行為進(jìn)行形式化定義。利用虛擬機(jī)自省技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控程序運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存訪問,實(shí)現(xiàn)透明帶外檢測棧緩沖區(qū)溢出行為。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效識別棧緩沖區(qū)溢出,且具有較低的誤報(bào)率。這一研究成果為提高系統(tǒng)安全性提供了新的視角和解決方案。

發(fā)表于:3/24/2025 4:29:38 PM

星載多路電源優(yōu)化設(shè)計(jì)

星載多路電源優(yōu)化設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][航空航天]

星載電源因其特殊使用環(huán)境,有效的散熱方式不多,因此對電源的功率密度和效率要求越來越高。又因其對元器件的嚴(yán)苛要求,可選擇的電路和元器件相應(yīng)受限。主要介紹了在原有星載多路電源設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,在可選擇元器件范圍內(nèi),優(yōu)化其中反激電源電路設(shè)計(jì),分析其工作原理,設(shè)計(jì)一款新型星載多路電源。最后用新設(shè)計(jì)的多路電源與原多路電源效率進(jìn)行比較,驗(yàn)證了電源優(yōu)化設(shè)計(jì)的可行性。

發(fā)表于:3/19/2025 5:11:00 PM

一種國產(chǎn)化宇航級低壓脈沖電源的設(shè)計(jì)

一種國產(chǎn)化宇航級低壓脈沖電源的設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][航空航天]

合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種主動式的對地觀測系統(tǒng),可全天時(shí)、全天候?qū)Φ貙?shí)施觀測。脈沖電源是SAR工作的重要組成部分,提出一種全國產(chǎn)化的宇航級高效率的SAR脈沖電源的設(shè)計(jì)方法,輸入電壓范圍達(dá)到78 V~110 V,適應(yīng)星上100 V寬輸入母線的需求,具有體積小、功率密度高、輸入反射電流紋波低的特點(diǎn),負(fù)載脈沖重復(fù)頻率覆蓋500 Hz及以上范圍,采用全國產(chǎn)器件和宇航級器件。

發(fā)表于:3/19/2025 4:44:01 PM

基于卡爾曼融合的雙通道微弱信號采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于卡爾曼融合的雙通道微弱信號采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對設(shè)備在水下磁異常信號檢測中難以有效采集、模數(shù)轉(zhuǎn)換器動態(tài)范圍受限導(dǎo)致信噪比較低、微弱信號易被噪聲淹沒等問題,設(shè)計(jì)一種基于國產(chǎn)現(xiàn)場可編程門陣列(Field-Programmable Gate Array, FPGA)的高精度磁異常信號采集系統(tǒng)。為了提升信號的信噪比與動態(tài)范圍,在分別采用2倍和8倍的增益前級處理后,通過高精度多通道模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片ADS1278與紫光Logos系列FPGA對三軸磁通門輸出的微弱磁異常信號進(jìn)行采集,并將采集的信號平均加權(quán)進(jìn)行初步數(shù)據(jù)融合后使用卡爾曼濾波對融合數(shù)據(jù)進(jìn)行二次修正。試驗(yàn)結(jié)果表明,融合后的信號精度明顯優(yōu)于單通道的采集信號,在使用雙通道A/D采集頻率為200 Hz、幅值為500 μV的微弱信號時(shí),信噪比提高26.099 dB,有效提高了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的動態(tài)范圍。

發(fā)表于:3/19/2025 4:16:38 PM

基于碳化硅MOSFET半橋驅(qū)動及保護(hù)電路設(shè)計(jì)

基于碳化硅MOSFET半橋驅(qū)動及保護(hù)電路設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動化]

針對碳化硅MOSFET驅(qū)動電路設(shè)計(jì)難度較大、門極易受串?dāng)_、保護(hù)功能不齊全以及全國產(chǎn)化的問題,基于國產(chǎn)芯片設(shè)計(jì)了一款碳化硅MOSFET半橋驅(qū)動及保護(hù)電路。重點(diǎn)分析總結(jié)了碳化硅MOSFET有源米勒鉗位保護(hù)、退飽和保護(hù)以及橋臂互鎖保護(hù)原理與模型。在隔離原邊信號與副邊信號的同時(shí),采用18 V/-3.3 V的高低電平,實(shí)現(xiàn)對上、下橋臂碳化硅MOSFET的控制,同時(shí)集成了欠壓鎖定、退飽和保護(hù)、橋臂互鎖、有源米勒鉗位保護(hù)的功能。與國際先進(jìn)水平Wolf Speed的碳化硅MOSFET驅(qū)動板CGD1200HB2P-BM2進(jìn)行了參數(shù)對比和功能測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該電路開關(guān)參數(shù)與CGD1200HB2P-BM2驅(qū)動板相近,滿足碳化硅MOSFET驅(qū)動需求,并能可靠觸發(fā)保護(hù)功能。電路已實(shí)際應(yīng)用于碳化硅MOSFET的驅(qū)動中。

發(fā)表于:3/19/2025 3:53:36 PM

星載X波段寬帶雙圓極化微帶陣列天線設(shè)計(jì)

星載X波段寬帶雙圓極化微帶陣列天線設(shè)計(jì)[微波|射頻][航空航天]

針對某衛(wèi)星X波段通信數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)的要求,設(shè)計(jì)了一種新型星載X波段寬帶雙圓極化微帶陣列天線。天線單元采用微帶形式,整體能量饋入方式為底部饋電,采用縫隙耦合饋電方式以實(shí)現(xiàn)寬頻帶,采用3 dB定向耦合器實(shí)現(xiàn)兩信號間相位差來滿足雙圓極化。陣列天線由24個天線單元按4×6矩形排列,每4個單元為一組進(jìn)行旋轉(zhuǎn)排布。通過電磁仿真軟件分析可得:陣列天線在8 GHz~8.4 GHz工作頻帶內(nèi),中心頻點(diǎn)8.2 GHz處增益為17.9 dBi,軸比為0.06 dB。該天線實(shí)現(xiàn)了寬頻帶、雙圓極化等性能指標(biāo),對X波段無線通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)有一定指導(dǎo)意義。

發(fā)表于:3/19/2025 3:32:55 PM

一種新型反相輸出功分器設(shè)計(jì)

一種新型反相輸出功分器設(shè)計(jì)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

提出了一種新型的兩路等幅反相輸出功分器。該功分器設(shè)計(jì)的基本原理是基于傳統(tǒng)的威爾金森結(jié)構(gòu),通過改變兩路輸出傳輸路徑上的傳輸線長度,并在兩輸出端口間的隔離電阻一端引入一段額外的傳輸線,使得該結(jié)構(gòu)在一定帶寬內(nèi)獲得等幅反相輸出及良好的隔離效果。另外,利用奇偶模電壓分析法,對該結(jié)構(gòu)的具體參數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的推導(dǎo)。最后,采用平面微帶線結(jié)構(gòu)對該設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)測該功分器中心頻率為3.8 GHz,1 dB相對帶寬為31%,帶內(nèi)回波優(yōu)于-15 dB,隔離度優(yōu)于20 dB。

發(fā)表于:3/19/2025 3:06:57 PM

關(guān)于調(diào)頻連續(xù)波測距信號的研究

關(guān)于調(diào)頻連續(xù)波測距信號的研究[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

調(diào)頻連續(xù)波測距信號的頻率參量隨時(shí)間規(guī)律性周期變化,使得對其進(jìn)行傳統(tǒng)的時(shí)域和頻域分析都很復(fù)雜,且難于理解。通過對于差頻信號相位進(jìn)行分析,證明靜態(tài)調(diào)頻連續(xù)波測距差頻信號是周期信號,頻譜是離散的,差頻信號能量分散在各次諧波上,各次諧波分量是由頻偏、距離和調(diào)制周期共同決定的。當(dāng)存在徑向相對運(yùn)動時(shí),差頻信號頻譜存在多普勒頻移,當(dāng)多普勒頻移不是原周期重復(fù)頻率的整數(shù)倍時(shí),差頻信號不再是周期信號。

發(fā)表于:3/19/2025 2:52:02 PM

基于深度學(xué)習(xí)的桑葉病害識別方法研究

基于深度學(xué)習(xí)的桑葉病害識別方法研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

為提高桑葉病害檢測精度,實(shí)現(xiàn)將模型方便快速部署到移動端,針對自然環(huán)境下桑葉病害病斑小、背景復(fù)雜等問題,以YOLOv8為基線模型進(jìn)行改進(jìn),提出了一種YOLOv8-Evo的桑葉病害識別算法。首先在Backbone模塊中加入了可變形卷積模塊從而更靈活地捕捉病害的細(xì)節(jié)和形狀,其次在Neck模塊中增加了CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力機(jī)制,發(fā)掘圖像中的關(guān)鍵特征和區(qū)域,最后在18 849張桑葉病害數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證,相較YOLOv8s模型,YOLOv8-Evo的識別精度提高2.4%,召回率提高1.5%,mAP50提高1%,mAP50-95提高0.7%,實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)的YOLOv8-Evo模型為桑葉病害識別的自動化提供了理論依據(jù)與技術(shù)支持。

發(fā)表于:3/19/2025 2:31:52 PM

電力物聯(lián)網(wǎng)智能巡檢業(yè)務(wù)與無線通信適配技術(shù)研究

電力物聯(lián)網(wǎng)智能巡檢業(yè)務(wù)與無線通信適配技術(shù)研究[模擬設(shè)計(jì)][智能電網(wǎng)]

隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè),安全、高效的智能巡檢技術(shù)是電力行業(yè)健康發(fā)展的重要保障。智能巡檢具有通信要求高、工作環(huán)境復(fù)雜等特點(diǎn),通信技術(shù)匹配難度較大。首先分析智能巡檢業(yè)務(wù)的特點(diǎn)及其對各類無線通信技術(shù)的性能需求,然后提出了一種基于貝葉斯最佳-最差法(Bayesian Best-Worst Method, BBWM)和改進(jìn)多準(zhǔn)則折衷排序法(VIKOR)的智能巡檢業(yè)務(wù)與無線通信適配方法,最后對三種智能巡檢業(yè)務(wù)與無線通信技術(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,所提方法可以較好解決智能巡檢業(yè)務(wù)與無線通信技術(shù)的適配難題。

發(fā)表于:3/19/2025 2:14:12 PM

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