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基于變步長LMS的多普勒雷達(dá)回波信號處理方法

針對復(fù)雜電磁環(huán)境下多普勒雷達(dá)回波信噪比較低導(dǎo)致難以處理的問題，提出一種基于改進箕舌線函數(shù)的變步長LMS自適應(yīng)噪聲對消方法。通過在原本的步長迭代公式和濾波器權(quán)系數(shù)迭代中添加反饋量來提高算法整體的抗干擾性能，在步長迭代中添加補償量來加快算法初期的迭代速度。仿真結(jié)果表明在0至-10 dB信噪比下，所提算法能夠有效還原含噪信號中的目標(biāo)信號，誤差均方值最小為0.004 5，最大相關(guān)系數(shù)為0.95，最大輸出信噪比為10.60dB。實測結(jié)果表明所提方法在雷達(dá)回波信號降噪方面的性能突出，均方誤差最小為0.005 5，在實際電磁信號降噪處理中具有適應(yīng)性和有效性。

航天發(fā)射任務(wù)場景快速構(gòu)建方法研究

隨著航天任務(wù)復(fù)雜性的不斷提升，傳統(tǒng)指揮顯示系統(tǒng)的軟件設(shè)計難以滿足高密度、多任務(wù)的需求。提出了一種基于建模的航天發(fā)射任務(wù)場景快速構(gòu)建方法，通過標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)分解與場景模板設(shè)計，實現(xiàn)系統(tǒng)功能組件的提取與復(fù)用。以元模型為核心，結(jié)合層次化建模的思想，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的建模框架，將復(fù)雜任務(wù)需求分解為標(biāo)準(zhǔn)化場景模塊，并識別任務(wù)間的依賴關(guān)系?；谀K化設(shè)計原則，構(gòu)建場景模板庫，實現(xiàn)場景的復(fù)用和動態(tài)組合。實驗結(jié)果表明，該方法顯著提升了任務(wù)場景構(gòu)建效率，模板復(fù)用率達(dá)到85%~90%，配置時間節(jié)省率達(dá)83%，有效提升了任務(wù)建模與場景配置的整體性能。

發(fā)表于：9/26/2025

芯片搭載試驗數(shù)據(jù)存儲與傳輸系統(tǒng)設(shè)計

航天級芯片搭載試驗過程中會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，為了實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的存儲、管理與傳輸，并且適應(yīng)嵌入式設(shè)備內(nèi)存資源少等特點，設(shè)計了采用SD卡和UDP的數(shù)據(jù)存儲與傳輸系統(tǒng)。首先，設(shè)計了數(shù)據(jù)存儲與傳輸系統(tǒng)架構(gòu)，主控芯片通過SPI總線與SD卡通信，并通過UDP與搭載芯片和上位機通信。然后，介紹了SD卡和文件系統(tǒng)的選型和軟件設(shè)計。接下來，基于LwIP進行了數(shù)據(jù)傳輸部分的軟件設(shè)計。最后，通過實驗驗證了該數(shù)據(jù)存儲傳輸系統(tǒng)的有效性，并測試得到該系統(tǒng)的傳輸速率可達(dá)4.5 Mb/s且內(nèi)存占用僅為57 KB，滿足了芯片搭載試驗過程中對數(shù)據(jù)存儲與傳輸?shù)男枨?，且相比于傳統(tǒng)的存儲與傳輸方式，該方法大大提高了傳輸速率，降低了內(nèi)存占用。

發(fā)表于：9/26/2025

基于Cadence軟件平臺的分布式電源噪聲仿真方法研究

為了縮短采用PowerSI提取電源S參數(shù)的建模時間，提高芯片內(nèi)部功能模塊電源仿真的精度，進一步識別敏感區(qū)域電源噪聲，引入了一種基于封裝電源的分布式建模及電源噪聲實測點確定方法。用該方法研究了系統(tǒng)處理芯片內(nèi)部功能模塊的電源仿真，發(fā)現(xiàn)在時域電源仿真的噪聲中，同一數(shù)據(jù)流流經(jīng)功能近似的電源模塊產(chǎn)生的電源噪聲存在相似性。在此基礎(chǔ)上，建立電源分布式模型，將功能近似的電源模塊進行分組，并將分組后的封裝電源S 參數(shù)模型和die內(nèi)RC模型融入到電源時域噪聲仿真中，然后根據(jù)仿真結(jié)果確定封裝bump處敏感區(qū)域噪聲實測點的位置。通過仿測對比發(fā)現(xiàn)，在噪聲頻域主頻點對齊的條件下，噪聲時域的仿測誤差小于6%，驗證了所提分布式仿真方法的有效性。

發(fā)表于：9/23/2025

XR芯片系統(tǒng)的EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案

隨著XR領(lǐng)域的不斷發(fā)展，市場對全功能和更高性能的復(fù)雜XR芯片系統(tǒng)需求越來越強烈。需求傳導(dǎo)到芯片設(shè)計環(huán)節(jié)，呈現(xiàn)出芯片規(guī)模和復(fù)雜度增加的態(tài)勢，給芯片驗證收斂帶來的挑戰(zhàn)也同時不斷增大。如何在投片前做到關(guān)鍵指標(biāo)驗證收斂，是每個芯片工程師和項目經(jīng)理面對的難題。在XR芯片研發(fā)領(lǐng)域，為了解決這一難題，提出EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案，其中EMU設(shè)備采用Cadence Palladium Z2，AVIP在Cadence VIP的基礎(chǔ)上，適配Palladium Z2 EMU環(huán)境，對接PCIe、MIPI、USB、UART等不同接口，并滿足仿真加速、數(shù)據(jù)比對等需求。通過在XR芯片系統(tǒng)中EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案的應(yīng)用，有效提升驗證收斂效率，為芯片的成功交付做到了有力支撐。

發(fā)表于：9/18/2025

探索分布式仿真方法加速Chiplet系統(tǒng)級驗證

隨著人工智能（AI）和高性能計算領(lǐng)域?qū)π酒懔π枨蟮脑鲩L，Chiplet方案正日益受到行業(yè)重視。然而Multi-Die系統(tǒng)復(fù)雜性和規(guī)模的擴大導(dǎo)致仿真消耗服務(wù)器資源大、驗證交付周期延長等。為解決這些問題，分析了傳統(tǒng)的三步法和Socket驗證方法，重點探索了Cadence分布式仿真方案，基于某實際Chiplet項目將系統(tǒng)級仿真任務(wù)分解成多個子Die并行執(zhí)行的仿真實例，從服務(wù)器內(nèi)存、跨服務(wù)器通信延遲、同步時間精準(zhǔn)調(diào)控、信號連接開始時間及信號連接數(shù)量等多個方面探索了分布式仿真提效的措施，實現(xiàn)了超大規(guī)模Chiplet系統(tǒng)級RTL仿真和回歸效率提升。

發(fā)表于：9/18/2025

智能水位標(biāo)尺監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計實現(xiàn)

隨著目前深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，通過視頻來監(jiān)測水位成為近年來的研究熱點，為了提高對城市河道、水庫等地水位高度檢測的準(zhǔn)確性，提出了一種5G智能水位標(biāo)尺監(jiān)測系統(tǒng)，主要介紹以星宸SSC338G為核心的硬件設(shè)計和一種基于YOLOv8n改進的水位監(jiān)測方法。首先用于識別水尺方位，再對水尺圖像進行灰度化和二值化處理，最后通過YOLOv8n識別水尺上的字符及刻度信息，分析計算水位數(shù)據(jù)。通過引入注意力機制EMA和更換損失函數(shù)Focal-EIoU，使得改進后的模型參數(shù)量減少了21%，模型大小減少了17%，浮點運算次數(shù)減少了21%。根據(jù)與人眼實際對比實驗，證明該模型精度符合要求，總體實現(xiàn)了智能水尺設(shè)計要求。

發(fā)表于：9/17/2025

基于變量地址的DCS平臺下裝技術(shù)研究

依據(jù)核電廠控制系統(tǒng)運行場景，分析了一類基于變量地址的DCS平臺在下裝工程組態(tài)數(shù)據(jù)時存在的問題，研究了一種無擾的增量下裝技術(shù)，包括工程組態(tài)軟件、控制器、數(shù)據(jù)服務(wù)及人機接口的優(yōu)化改進。通過設(shè)計驗證及實際工程應(yīng)用表明所研究的增量下載方案可有效回收空閑地址位，確定變量地址與變量名稱的對應(yīng)關(guān)系，防止現(xiàn)場數(shù)據(jù)錯位及執(zhí)行機構(gòu)誤動作，提高DCS的運行效率及核電廠的運行安全性。

發(fā)表于：9/12/2025

基于知識圖譜與本體驅(qū)動的數(shù)據(jù)建?？蚣?/a>

針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)建模方法在處理多維動態(tài)關(guān)系和異構(gòu)數(shù)據(jù)集成方面的局限性，提出一種基于知識圖譜與動態(tài)本體驅(qū)動的數(shù)據(jù)建?？蚣堋Ｔ摽蚣芾弥R圖譜靈活表達(dá)實體及關(guān)系的優(yōu)勢，結(jié)合動態(tài)本體提供的語義約束，通過實體識別、屬性和關(guān)系自動映射等技術(shù)，將語義信息有效轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型，提升數(shù)據(jù)建模的自動化和標(biāo)準(zhǔn)化水平。案例分析表明，該框架可廣泛適用于復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的語義表示、自動化知識抽取及跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合，展現(xiàn)了良好的通用性和應(yīng)用價值。

發(fā)表于：9/10/2025

基于變步長LMS的多普勒雷達(dá)回波信號處理方法

針對復(fù)雜電磁環(huán)境下多普勒雷達(dá)回波信噪比較低導(dǎo)致難以處理的問題，提出一種基于改進箕舌線函數(shù)的變步長LMS自適應(yīng)噪聲對消方法。通過在原本的步長迭代公式和濾波器權(quán)系數(shù)迭代中添加反饋量來提高算法整體的抗干擾性能，在步長迭代中添加補償量來加快算法初期的迭代速度。仿真結(jié)果表明在0至-10 dB信噪比下，所提算法能夠有效還原含噪信號中的目標(biāo)信號，誤差均方值最小為0.004 5，最大相關(guān)系數(shù)為0.95，最大輸出信噪比為10.60dB。實測結(jié)果表明所提方法在雷達(dá)回波信號降噪方面的性能突出，均方誤差最小為0.005 5，在實際電磁信號降噪處理中具有適應(yīng)性和有效性。

發(fā)表于：9/10/2025

一種基于嵌套CRC的分段極化碼設(shè)計

極化碼循環(huán)冗余校驗輔助的串行抵消列表（Cyclic Redundancy Check Aided Successive Cancellation List，CA-SCL）譯碼算法隨著列表的增大，需要大量的空間存儲資源，導(dǎo)致其在資源受限條件下無法應(yīng)用。針對該問題，提出了一種基于嵌套CRC的分段極化碼設(shè)計方法。通過分段內(nèi)并行、分段之間串行的碼字結(jié)構(gòu)，極大降低了存儲資源消耗；利用設(shè)計的嵌套CRC多重校驗的優(yōu)異檢錯性能，以及創(chuàng)新的分段之間串行列表譯碼算法，進一步提高了碼字性能。仿真結(jié)果表明，所提算法在明顯低于CA-SCL譯碼算法的存儲資源消耗下，可以獲得更優(yōu)的譯碼性能。

發(fā)表于：9/9/2025