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指控中心任務軟件集中管控系統研究與關鍵技術[模擬設計][航空航天]

隨著武器航天試驗任務的增多,，指控中心對任務軟件快速部署,、多任務并行的需求愈發(fā)迫切,。設計了基于B/S架構的指控中心任務軟件集中管控系統,，實現了任務軟件配置與監(jiān)控的一體化管理,；通過基于DBus與Kafka結合的數據傳輸機制,，打通了任務軟件與系統前后端數據高效交互鏈路；最后,，重點分析了任務軟件自動化部署技術,、多任務并行技術、高速數據分級處理技術以及任務數據高效存儲技術,。

發(fā)表于：9/4/2024 3:31:51 PM

信能同傳網絡中基于能量的中繼選擇方法研究[微波|射頻][通信網絡]

針對中繼節(jié)點能量受限的無線信能同傳中繼網絡,，中繼節(jié)點可以從源節(jié)點的射頻信號補充能量，并采用中繼選擇的方法,，來延長中繼網絡的生命時間,。首先，構建了中繼網絡性能約束條件下的能量受限中繼節(jié)點處最小額外能量的優(yōu)化目標,，并將優(yōu)化目標分為三個子問題進行求解,，提出了通過動態(tài)調整功率分離因子來最優(yōu)化中繼節(jié)點處所需最小額外能量的方法；其次,，通過仿真驗證了所求出最優(yōu)功率分離因子的有效性,；然后，基于中繼節(jié)點需要消耗的電池能量以及電池剩余能量,，提出了兩種能量意識的中繼選擇方法,，分別是最小損失能量策略和最小損失能量比率策略；最后,，通過仿真表明,，最小損失能量比率策略優(yōu)于最小損失能量策略，延長了網絡生存周期,，并提升了系統性能,。

發(fā)表于：9/4/2024 3:20:06 PM

一種數字集群系統中GMSK信號的相偏跟蹤算法[通信與網絡][通信網絡]

針對國內某集群系統采用準相干解調時遇到的頻率同步問題，進行研究討論并提出解決方案,。由于準相干解調對系統收發(fā)的頻率同步精度要求非常高,，采用常規(guī)的頻偏估計補償思路難以滿足要求，從而使得準相干解調的性能優(yōu)勢無法體現。針對此問題,，提出了一種分段相位跟蹤算法：通過對頻偏補償后殘留頻偏引起的大相位誤差進行分段相位跟蹤并補償的方式,，來降低殘留頻偏對系統解調性能的影響，所得解調性能與理想頻率同步下的性能基本一致,。所提算法尤其適用于頻偏估計誤差較大的系統,。

發(fā)表于：9/4/2024 3:09:37 PM

無線供電MEC中基于S-PSO的任務卸載策略研究[通信與網絡][物聯網]

隨著5G技術和物聯網的快速發(fā)展，大量的物聯網設備接入到無線通信網絡中,，由于物聯網設備計算和能量資源有限,，將移動邊緣計算（MEC）和無線供電技術（WPT）集成，可以給移動設備（MD）提供能量和計算任務處理服務,。首先構建了多用戶設備多服務器的任務卸載模型,，然后在粒子群優(yōu)化算法的基礎上，加入Levy飛行策略和改進的權重更新方法,，提出了S-PSO算法來優(yōu)化系統的時延與能耗,，最后仿真結果表明，S-PSO算法與其他基準方案相比較,，有效降低了系統的時延與能耗,，提高了計算網絡的性能。

發(fā)表于：9/4/2024 2:57:57 PM

面向臺區(qū)智能終端的高強度商用密碼安全管理方法研究[測試測量][智能電網]

低壓配電臺區(qū)智能融合終端安全業(yè)務的處理集中在安全芯片中,，包括密鑰的存儲與使用,、與云側端側的身份認證、數據的加解密等,。針對智能融合終端安全業(yè)務集中轉發(fā)方案硬件成本過高,、密鑰管理復雜的問題，通過協議結構化設計和狀態(tài)機輪詢,，提出了數據中斷方式緩存與業(yè)務排隊分發(fā)處理的方法,，實現在一顆安全模塊上多種安全業(yè)務的融合，融合方案充分利用了安全模塊的空閑時間片,，統一了不同業(yè)務的密鑰管理,，并通過功能和壓力測試驗證該方法的可行性和可靠性。達到了降本增效的目的,，證明了配電臺區(qū)智能融合終端安全業(yè)務融合技術上可行,，經濟上節(jié)約，業(yè)務上必要,。

發(fā)表于：9/4/2024 2:36:15 PM

雙模態(tài)穩(wěn)態(tài)誘發(fā)腦電刺激系統設計[測試測量][醫(yī)療電子]

穩(wěn)態(tài)誘發(fā)腦電具有頻率標簽特性,，在大腦的感知和認知研究中具有廣泛應用。利用雙模態(tài)刺激可以探索兩類感知功能之間的相互影響,。為此,，設計一個集成視覺和聽覺模態(tài)的周期性感覺刺激系統,。系統以STM32F103RC為核心，控制AD9959輸出兩路正弦信號,，輸出信號經過七階低通濾波電路和十倍放大電路處理,，再控制LED燈和蜂鳴器產生視覺和聽覺刺激。系統輸出的正弦信號參數的平均誤差分別為0.03%（頻率）,、1.10%（幅度）,、0%（相位）。進一步,，開展腦電采集實驗,。實驗結果表明系統輸出的視覺和聽覺刺激能產生穩(wěn)態(tài)誘發(fā)腦電。該系統在視聽感知功能研究方面具有應用價值,。

發(fā)表于：9/4/2024 2:25:30 PM

Optimality在多個場景的時域仿真中高效性的深度研究[模擬設計][工業(yè)自動化]

隨著產品的速率及復雜性越來越高,，針對仿真而言，除了要求仿真本身具有非常高的精度外,，還對仿真的效率提出了很高的要求,。具體到不同的信號模塊,，如DDR系統或者高速串行信號上,，基于速率越來越高，越來越希望仿真給能出“最優(yōu)解”的配置,，例如DDR5顆粒的ODT的最優(yōu)配置,，高速信號芯片的加重均衡的最優(yōu)配置等參數。那么如何在成百上千種組合的參數中選擇相對最優(yōu)的參數呢,？傳統的軟件只能通過大量的掃描來進行篩選,，在仿真時間和工程師的精力兩方面都有比較大的耗費。使用Optimality軟件,，通過分享一些具體的仿真案例,，展現軟件的智能性，幫助使用者更快速挑選出最優(yōu)的參數,，使DDR及高速串行的仿真工作變得更加輕松,，充分體現出Optimality軟件的高效性。

發(fā)表于：9/4/2024 2:14:34 PM

基于AI加速的可復用FPV平臺庫[人工智能][汽車電子]

形式驗證FPV可將DUT抽象為狀態(tài)空間進行遍歷,，針對動態(tài)仿真難以隨機到的邊界場景,、異常場景和復雜組合場景可提高收斂速度，增強驗證質量,。但高質量Property開發(fā)對驗證人員能力有較高的要求,。面對該挑戰(zhàn)，基于Cadence公司Jaspergold ABVIP提出了一種可復用FPV平臺庫解決方案,，可在不同模塊之間重用,，降低FPV驗證平臺搭建時間,，提升Property質量，同時借助其AI工具Proof Master生成加速Proven效率的database,。FPV平臺庫+AI Database已在中興微電子某車規(guī)項目落地并復用,，發(fā)現動態(tài)仿真遺漏的4個故障。Proof Master可應用于項目全周期內,，回歸效率平均提升80.17%,，FPV平臺庫+AI database可提升FPV 初次Proven效率44.96%。與此同時對生成式大模型提升Property編寫效率做了一定探討,。

發(fā)表于：9/4/2024 2:03:07 PM

使用Cadence AI技術加速驗證效率提升[EDA與制造][消費電子]

隨著硬件設計規(guī)模和復雜程度的不斷增加,，驗證收斂的挑戰(zhàn)難度不斷增大，單純依靠增加 CPU 核數量并行測試的方法治標不治本,。如何在投片前做到驗證關鍵指標收斂,，是驗證工程師面對的難題。為解決這一難題,，提出了采用人工智能驅動的驗證EDA工具和生成式大模型兩種提效方案,，其中EDA工具有Cadence利用人工智能驅動的Verisium apps和采用機器學習技術Xcelium ML，前者用來提升驗證故障定位效率,，包括Verisium AutoTriage,、Verisium SemanticDiff、Verisium WaveMiner等,，后者可用來提升驗證覆蓋率收斂效率,。生成式大模型可輔助智能debug和自動生成驗證用例，主要介紹各實現方案,，并給出了項目實驗提升結果,。

發(fā)表于：9/4/2024 1:52:25 PM

Virtuoso iQuantus Insight及Quantus Insight流程在FINFET先進工藝項目中加速后仿迭代的應用[模擬設計][工業(yè)自動化]

發(fā)表于：9/4/2024 1:41:00 PM