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基于高原地區(qū)的超大規(guī)模海量MIMO系統(tǒng)混合場(chǎng)信道估計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了改善高原地區(qū)通信條件較差的情況,，可以部署超大規(guī)模海量多輸入多輸出（Extreme Large scale massive Multiple-Input Multiple-Output,，XL-MIMO）系統(tǒng),。高原地區(qū)地形復(fù)雜，存在許多建筑,、山脈等散射體，這些散射體可能形成近場(chǎng)和遠(yuǎn)場(chǎng)混合的復(fù)雜信道環(huán)境,。在這種環(huán)境中,，散射體的分布可能既包括遠(yuǎn)離基站的遠(yuǎn)場(chǎng)區(qū)域，也包括靠近基站的近場(chǎng)區(qū)域,。由此構(gòu)建混合場(chǎng)信道模型,，來(lái)描述和模擬復(fù)雜的混合場(chǎng)信道特征。其次,，為了保證XL-MIMO系統(tǒng)的容量和性能,，需要獲取混合場(chǎng)信道準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息,。為此，提出了一種兩階段的信道估計(jì)方案,。通過(guò)仿真驗(yàn)證,，發(fā)現(xiàn)所提出的兩階段混合場(chǎng)信道估計(jì)方案在不同信噪比、不同導(dǎo)頻長(zhǎng)度,、不同路徑參數(shù)下都具有更優(yōu)的歸一化均方誤差,，因此更適合應(yīng)用于復(fù)雜環(huán)境中的XL-MIMO系統(tǒng)。

發(fā)表于：2025/3/26 16:25:50

LSTM與Transformer融合模型在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[人工智能][智能電網(wǎng)]

隨著可再生能源的快速發(fā)展,，風(fēng)電功率預(yù)測(cè)對(duì)于電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行和能源管理具有重要意義,。風(fēng)電功率預(yù)測(cè)是一個(gè)復(fù)雜的非線性問(wèn)題，涉及多種氣象因素和環(huán)境條件,。提出了一種基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）,、自適應(yīng)稀疏自注意力機(jī)制（ASSA）和Transformer的融合模型，用于發(fā)電功率的時(shí)間序列預(yù)測(cè),。該模型結(jié)合了LSTM在捕捉時(shí)間序列長(zhǎng)期依賴性方面的優(yōu)勢(shì),、ASSA在處理局部特征交互稀疏性方面的高效性以及Transformer在捕捉全局依賴性方面的強(qiáng)大并行處理能力。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,，該模型在發(fā)電功率預(yù)測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)出色,，尤其是在極端波動(dòng)或拐點(diǎn)處的預(yù)測(cè)精度上有所提高。與傳統(tǒng)方法相比,，該模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉風(fēng)電功率變化的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性,，為風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)管理提供了有力的決策支持。

發(fā)表于：2025/3/24 17:23:00

基于邊緣增強(qiáng)和多尺度時(shí)空重組的視頻預(yù)測(cè)方法[人工智能][消費(fèi)電子]

針對(duì)當(dāng)前視頻預(yù)測(cè)算法在生成視頻幀時(shí)細(xì)節(jié)模糊,、精度較低的問(wèn)題,，提出了一種基于邊緣增強(qiáng)和多尺度時(shí)空重組的視頻預(yù)測(cè)方法。首先通過(guò)頻域分離技術(shù),，將視頻幀劃分為高頻信息和低頻信息,，并對(duì)二者分別進(jìn)行針對(duì)性處理。其次,，設(shè)計(jì)了高頻邊緣增強(qiáng)模塊,，專注于高頻邊緣特征的學(xué)習(xí)與優(yōu)化。同時(shí),，引入多尺度時(shí)空重組模塊,，針對(duì)低頻結(jié)構(gòu)信息，深入挖掘其時(shí)空依賴性,。最終將高低頻特征進(jìn)行充分融合,，用以生成高質(zhì)量的預(yù)測(cè)視頻幀。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有先進(jìn)算法相比,，該方法在預(yù)測(cè)性能上實(shí)現(xiàn)了提升,，充分驗(yàn)證了其有效性。

發(fā)表于：2025/3/24 17:13:11

融合數(shù)據(jù)加密技術(shù)的信息網(wǎng)絡(luò)安全改進(jìn)策略[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為了提高信息網(wǎng)絡(luò)安全性和隱私性,，加強(qiáng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊的防御能力,，提出了融合數(shù)據(jù)加密技術(shù)的信息網(wǎng)絡(luò)安全改進(jìn)策略。首先對(duì)鏈路,、節(jié)點(diǎn)以及端到端進(jìn)行加密,，實(shí)現(xiàn)信息傳輸全過(guò)程加密。然后融合ZUC算法與SM2算法,，ZUC算法負(fù)責(zé)較長(zhǎng)報(bào)文的加密解密,，SM2算法用于改善ZUC算法中秘鑰分配問(wèn)題，提高加解密過(guò)程效率,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，融合ZUC算法與SM2算法數(shù)據(jù)傳輸效率達(dá)到1 100 Mibit/s，計(jì)算資源空間占用為10 MB RAM,。當(dāng)字節(jié)長(zhǎng)度為512 bit,、明文數(shù)據(jù)在200 KB時(shí)，加密時(shí)間為2.2 s,，用時(shí)最短。當(dāng)字節(jié)長(zhǎng)度為512 bit,、明文數(shù)據(jù)為300 KB時(shí),，加密和解密的用時(shí)分別為3.74 s和4.12 s，在所有算法中加解密效率最高,。因此,，所提策略可有效維持安全的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提高用戶信息的隱私性,。

發(fā)表于：2025/3/24 16:57:36

基于差分隱私的面部圖像安全傳播方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

人臉數(shù)據(jù)蘊(yùn)含豐富身份信息,，其隱私泄露問(wèn)題備受關(guān)注。傳統(tǒng)差分隱私方法直接對(duì)像素或特征向量整體添加噪聲,，導(dǎo)致識(shí)別性能下降且缺乏可解釋性,。為此，提出一種新型差分隱私方法,，將特征嵌入向量結(jié)合分類方法設(shè)計(jì),，創(chuàng)新性地將響應(yīng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為徑向半徑與切向角度兩種形式，更好適配分類中的角度與距離度量,。在此基礎(chǔ)上,，構(gòu)建了基于角度與半徑的差分隱私噪聲生成機(jī)制，并通過(guò)差分隱私組合定理定義隱私預(yù)算并進(jìn)行數(shù)學(xué)證明。此外,，設(shè)計(jì)了隱私圖像生成方法,，通過(guò)優(yōu)化評(píng)價(jià)函數(shù)實(shí)現(xiàn)隱私性與可用性的平衡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果基于三個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集,，表明所提方法在徑向與切向方向的組合應(yīng)用中表現(xiàn)優(yōu)異,，在相同隱私預(yù)算下顯著提升了識(shí)別性能。該方法實(shí)現(xiàn)了隱私保護(hù)與分類可用性的兼顧,，并在解釋性與性能上展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì),。

發(fā)表于：2025/3/24 16:44:22

基于操作系統(tǒng)行為測(cè)量的棧溢出檢測(cè)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(cè)技術(shù)，提出一種基于操作系統(tǒng)行為測(cè)量的棧溢出檢測(cè)方法,。以操作系統(tǒng)行為測(cè)量為理論基礎(chǔ),，對(duì)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(wèn),，實(shí)現(xiàn)透明帶外檢測(cè)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(shí)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：2025/3/24 16:29:38

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(duì)電源的功率密度和效率要求越來(lái)越高。又因其對(duì)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：2025/3/19 17:11:00

一種國(guó)產(chǎn)化宇航級(jí)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(dòng)式的對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng),，可全天時(shí)、全天候?qū)Φ貙?shí)施觀測(cè),。脈沖電源是SAR工作的重要組成部分,，提出一種全國(guó)產(chǎn)化的宇航級(jí)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(guó)產(chǎn)器件和宇航級(jí)器件。

發(fā)表于：2025/3/19 16:44:01

基于卡爾曼融合的雙通道微弱信號(hào)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(duì)設(shè)備在水下磁異常信號(hào)檢測(cè)中難以有效采集,、模數(shù)轉(zhuǎn)換器動(dòng)態(tài)范圍受限導(dǎo)致信噪比較低,、微弱信號(hào)易被噪聲淹沒(méi)等問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種基于國(guó)產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（Field-Programmable Gate Array,， FPGA）的高精度磁異常信號(hào)采集系統(tǒng),。為了提升信號(hào)的信噪比與動(dòng)態(tài)范圍，在分別采用2倍和8倍的增益前級(jí)處理后,，通過(guò)高精度多通道模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片ADS1278與紫光Logos系列FPGA對(duì)三軸磁通門輸出的微弱磁異常信號(hào)進(jìn)行采集,，并將采集的信號(hào)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(duì)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(hào)精度明顯優(yōu)于單通道的采集信號(hào),，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(hào)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(dòng)態(tài)范圍。

發(fā)表于：2025/3/19 16:16:38

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

針對(duì)碳化硅MOSFET驅(qū)動(dòng)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(guó)產(chǎn)化的問(wèn)題，基于國(guó)產(chǎn)芯片設(shè)計(jì)了一款碳化硅MOSFET半橋驅(qū)動(dòng)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(hào)與副邊信號(hào)的同時(shí),，采用18 V/-3.3 V的高低電平，實(shí)現(xiàn)對(duì)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(guó)際先進(jìn)水平Wolf Speed的碳化硅MOSFET驅(qū)動(dòng)板CGD1200HB2P-BM2進(jìn)行了參數(shù)對(duì)比和功能測(cè)試,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該電路開(kāi)關(guān)參數(shù)與CGD1200HB2P-BM2驅(qū)動(dòng)板相近，滿足碳化硅MOSFET驅(qū)動(dòng)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(dòng)中。

發(fā)表于：2025/3/19 15:53:36