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基于變步長(zhǎng)LMS的多普勒雷達(dá)回波信號(hào)處理方法

針對(duì)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(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)箕舌線函數(shù)的變步長(zhǎng)LMS自適應(yīng)噪聲對(duì)消方法。通過(guò)在原本的步長(zhǎng)迭代公式和濾波器權(quán)系數(shù)迭代中添加反饋量來(lái)提高算法整體的抗干擾性能，在步長(zhǎng)迭代中添加補(bǔ)償量來(lái)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(hào)中的目標(biāo)信號(hào)，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(shí)測(cè)結(jié)果表明所提方法在雷達(dá)回波信號(hào)降噪方面的性能突出，均方誤差最小為0.005 5，在實(shí)際電磁信號(hào)降噪處理中具有適應(yīng)性和有效性。

航天發(fā)射任務(wù)場(chǎng)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(jì)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(chǎng)景快速構(gòu)建方法，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)分解與場(chǎng)景模板設(shè)計(jì)，實(shí)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?？蚣?，將復(fù)雜任務(wù)需求分解為標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景模塊，并識(shí)別任務(wù)間的依賴關(guān)系?；谀K化設(shè)計(jì)原則，構(gòu)建場(chǎng)景模板庫(kù)，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的復(fù)用和動(dòng)態(tài)組合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法顯著提升了任務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建效率，模板復(fù)用率達(dá)到85%~90%，配置時(shí)間節(jié)省率達(dá)83%，有效提升了任務(wù)建模與場(chǎng)景配置的整體性能。

發(fā)表于：9/26/2025

芯片搭載試驗(yàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)

航天級(jí)芯片搭載試驗(yàn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、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(diǎn)，設(shè)計(jì)了采用SD卡和UDP的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸系統(tǒng)。首先，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸系統(tǒng)架構(gòu)，主控芯片通過(guò)SPI總線與SD卡通信，并通過(guò)UDP與搭載芯片和上位機(jī)通信。然后，介紹了SD卡和文件系統(tǒng)的選型和軟件設(shè)計(jì)。接下來(lái)，基于LwIP進(jìn)行了數(shù)據(jù)傳輸部分的軟件設(shè)計(jì)。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該數(shù)據(jù)存儲(chǔ)傳輸系統(tǒng)的有效性，并測(cè)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(yàn)過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸?shù)男枨?，且相比于傳統(tǒng)的存儲(chǔ)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(tái)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(shí)間，提高芯片內(nèi)部功能模塊電源仿真的精度，進(jìn)一步識(shí)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(shí)測(cè)點(diǎn)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(shí)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(jìn)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(shí)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(shí)測(cè)點(diǎn)的位置。通過(guò)仿測(cè)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在噪聲頻域主頻點(diǎn)對(duì)齊的條件下，噪聲時(shí)域的仿測(cè)誤差小于6%，驗(yàn)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(chǎng)景AVIP快速迭代驗(yàn)證方案

隨著XR領(lǐng)域的不斷發(fā)展，市場(chǎng)對(duì)全功能和更高性能的復(fù)雜XR芯片系統(tǒng)需求越來(lái)越強(qiáng)烈。需求傳導(dǎo)到芯片設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，呈現(xiàn)出芯片規(guī)模和復(fù)雜度增加的態(tài)勢(shì)，給芯片驗(yàn)證收斂帶來(lái)的挑戰(zhàn)也同時(shí)不斷增大。如何在投片前做到關(guān)鍵指標(biāo)驗(yàn)證收斂，是每個(gè)芯片工程師和項(xiàng)目經(jīng)理面對(duì)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(chǎng)景AVIP快速迭代驗(yàn)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(duì)接PCIe、MIPI、USB、UART等不同接口，并滿足仿真加速、數(shù)據(jù)比對(duì)等需求。通過(guò)在XR芯片系統(tǒng)中EMU全場(chǎng)景AVIP快速迭代驗(yàn)證方案的應(yīng)用，有效提升驗(yàn)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(jí)驗(yàn)證

隨著人工智能（AI）和高性能計(jì)算領(lǐng)域?qū)π酒懔π枨蟮脑鲩L(zhǎng)，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(kuò)大導(dǎo)致仿真消耗服務(wù)器資源大、驗(yàn)證交付周期延長(zhǎng)等。為解決這些問(wèn)題，分析了傳統(tǒng)的三步法和Socket驗(yàn)證方法，重點(diǎn)探索了Cadence分布式仿真方案，基于某實(shí)際Chiplet項(xiàng)目將系統(tǒng)級(jí)仿真任務(wù)分解成多個(gè)子Die并行執(zhí)行的仿真實(shí)例，從服務(wù)器內(nèi)存、跨服務(wù)器通信延遲、同步時(shí)間精準(zhǔn)調(diào)控、信號(hào)連接開(kāi)始時(shí)間及信號(hào)連接數(shù)量等多個(gè)方面探索了分布式仿真提效的措施，實(shí)現(xiàn)了超大規(guī)模Chiplet系統(tǒng)級(jí)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(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

隨著目前深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，通過(guò)視頻來(lái)監(jiān)測(cè)水位成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn)，為了提高對(duì)城市河道、水庫(kù)等地水位高度檢測(cè)的準(zhǔn)確性，提出了一種5G智能水位標(biāo)尺監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，主要介紹以星宸SSC338G為核心的硬件設(shè)計(jì)和一種基于YOLOv8n改進(jìn)的水位監(jiān)測(cè)方法。首先用于識(shí)別水尺方位，再對(duì)水尺圖像進(jìn)行灰度化和二值化處理，最后通過(guò)YOLOv8n識(shí)別水尺上的字符及刻度信息，分析計(jì)算水位數(shù)據(jù)。通過(guò)引入注意力機(jī)制EMA和更換損失函數(shù)Focal-EIoU，使得改進(jìn)后的模型參數(shù)量減少了21%，模型大小減少了17%，浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)減少了21%。根據(jù)與人眼實(shí)際對(duì)比實(shí)驗(yàn)，證明該模型精度符合要求，總體實(shí)現(xiàn)了智能水尺設(shè)計(jì)要求。

發(fā)表于：9/17/2025

基于變量地址的DCS平臺(tái)下裝技術(shù)研究

依據(jù)核電廠控制系統(tǒng)運(yùn)行場(chǎng)景，分析了一類基于變量地址的DCS平臺(tái)在下裝工程組態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)存在的問(wèn)題，研究了一種無(wú)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(jī)接口的優(yōu)化改進(jìn)。通過(guò)設(shè)計(jì)驗(yàn)證及實(shí)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(duì)應(yīng)關(guān)系，防止現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)錯(cuò)位及執(zhí)行機(jī)構(gòu)誤動(dòng)作，提高DCS的運(yùn)行效率及核電廠的運(yùn)行安全性。

發(fā)表于：9/12/2025

基于知識(shí)圖譜與本體驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)建?？蚣?/a>

針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)建模方法在處理多維動(dòng)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(shí)圖譜與動(dòng)態(tài)本體驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)建?？蚣?。該框架利用知識(shí)圖譜靈活表達(dá)實(shí)體及關(guān)系的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合動(dòng)態(tài)本體提供的語(yǔ)義約束，通過(guò)實(shí)體識(shí)別、屬性和關(guān)系自動(dòng)映射等技術(shù)，將語(yǔ)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(dòng)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(yǔ)義表示、自動(dòng)化知識(shí)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(jià)值。

發(fā)表于：9/10/2025

基于變步長(zhǎng)LMS的多普勒雷達(dá)回波信號(hào)處理方法

針對(duì)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(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)箕舌線函數(shù)的變步長(zhǎng)LMS自適應(yīng)噪聲對(duì)消方法。通過(guò)在原本的步長(zhǎng)迭代公式和濾波器權(quán)系數(shù)迭代中添加反饋量來(lái)提高算法整體的抗干擾性能，在步長(zhǎng)迭代中添加補(bǔ)償量來(lái)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(hào)中的目標(biāo)信號(hào)，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(shí)測(cè)結(jié)果表明所提方法在雷達(dá)回波信號(hào)降噪方面的性能突出，均方誤差最小為0.005 5，在實(shí)際電磁信號(hào)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(jì)

極化碼循環(huán)冗余校驗(yàn)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(chǔ)資源，導(dǎo)致其在資源受限條件下無(wú)法應(yīng)用。針對(duì)該問(wèn)題，提出了一種基于嵌套CRC的分段極化碼設(shè)計(jì)方法。通過(guò)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(chǔ)資源消耗；利用設(shè)計(jì)的嵌套CRC多重校驗(yàn)的優(yōu)異檢錯(cuò)性能，以及創(chuàng)新的分段之間串行列表譯碼算法，進(jìn)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(chǔ)資源消耗下，可以獲得更優(yōu)的譯碼性能。

發(fā)表于：9/9/2025