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MaxLinear 與 Qorvo 合作，為大規(guī)模 MIMO 無線電解決方案提供高效功率放大器[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

中國北京 - 2022 年 6 月 30 日-MaxLinear Inc. (NASDAQ: MXL) 和 Qorvo (NASDAQ: QRVO) 今天宣布推出一項聯(lián)合解決方案，旨在應(yīng)對 32x32 和 64x64 大規(guī)模 MIMO 無線電在尺寸、重量和功耗方面的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。該解決方案支持高效功率放大器 (PA)，減小了無線電的功率、重量和體積，使大規(guī)模 MIMO 無線電更加實用。此外，此解決方案在功耗和功率損耗方面為每個多元件無線電節(jié)省了數(shù)百瓦的功率。

發(fā)表于：7/7/2022

基于交叉口多維狀態(tài)評估的信號配時優(yōu)化研究[其他][其他]

交叉口運行狀態(tài)的準確評估能夠為交通管理系統(tǒng)提供可量化的交叉口信息，為優(yōu)化交叉口信號控制提供依據(jù)。針對當前交叉口運行狀態(tài)評估側(cè)重行車感受，客觀性不強，確定了結(jié)合機動車和行人需求的多維評估指標體系，利用AHP-變異系數(shù)雙層集成賦權(quán)模型確定各指標權(quán)重，得到交叉口運行評估模型。基于評估模型采用含噪聲的深度Q學習（NoisyNet DQN）算法進行信號配時優(yōu)化研究。以合肥市某交叉口為例，基于交通仿真軟件證明了該方法能有效減緩交通擁堵，提高行人感受，具備較高的應(yīng)用拓展性。

發(fā)表于：7/5/2022

基于緩存機制的Hyperledger Fabric并發(fā)沖突檢測方法[其他][其他]

Hyperledger Fabric(Fabric)是一個受關(guān)注度較高的許可鏈平臺，具有高度模塊化、可定制化和可插拔的特點。針對Fabric在高并發(fā)的場景下會出現(xiàn)并發(fā)沖突導致交易無效的問題，提出一種沖突檢測與處理的方法,即利用緩存交易寫集的方式在執(zhí)行階段檢測交易是否沖突，最大程度減小沖突交易在Fabric系統(tǒng)的資源消耗。實驗結(jié)果表明，在具有沖突交易的場景下，提出的方法能降低平均交易時延，提高系統(tǒng)有效交易吞吐量；并且在沒有沖突交易的情況下，不會明顯降低性能。

發(fā)表于：7/5/2022

分布式VANETs中車流自適應(yīng)的低沖突TDMA-MAC協(xié)議[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

在分布式車載自組織網(wǎng)絡(luò)中，動態(tài)變化的雙向車流會嚴重影響基于slot分組的TDMA-MAC協(xié)議降低沖突的效果以及整體協(xié)議的安全性與可靠性，對此設(shè)計一種車流自適應(yīng)的低沖突TDMA-MAC協(xié)議TALC-MAC。采用slot占用率作為分組調(diào)整的判斷依據(jù)，設(shè)計詳細的分組擴展與收縮策略以適應(yīng)車流實際分布。同時優(yōu)化幀內(nèi)slot分組方案與節(jié)點預(yù)約slot的策略，進一步降低網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生沖突的概率。仿真實驗結(jié)果表明TALC-MAC能有效適應(yīng)雙向車流的動態(tài)變化，保持協(xié)議整體低沖突的特性。

發(fā)表于：7/5/2022

基于凸優(yōu)化的FSO/RF自動請求重傳協(xié)議方案[其他][其他]

針對FSO/RF混合鏈路的高效可靠數(shù)據(jù)傳輸問題,研究系統(tǒng)在二進制相移鍵控（BPSK）調(diào)制與ARQ差錯控制模式下雙鏈路重傳協(xié)作的優(yōu)化設(shè)計方法?；贔SO信道雙伽馬（Gamma-Gamma）分布的湍流模型和RF信道Nakagami-m分布的衰落模型,推導得出混合鏈路平均包錯誤率與吞吐量的解析表達式,并運用凸優(yōu)化求解方法得出吞吐量最優(yōu)解時的數(shù)據(jù)重傳協(xié)作比例系數(shù)。在不同大氣湍流強度與衰落因子條件下,計算分析了FSO/RF混合鏈路ARQ數(shù)傳方案的平均包錯誤率與吞吐量性能。數(shù)值結(jié)果表明,采用優(yōu)化后的ARQ雙鏈路重傳比例策略,可有效提高混合鏈路傳輸?shù)目煽啃耘c數(shù)據(jù)吞吐量性能。

發(fā)表于：7/5/2022

基于直接高階注意力和多尺度路由的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的注意力機制在處理圖結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。傳統(tǒng)的圖注意力計算直接連接的節(jié)點之間的注意力，并通過堆疊層數(shù)隱式獲取高階信息。盡管在圖注意力機制方面目前已有廣泛的研究，但用于注意力計算的堆疊范式在建模遠程依賴方面效果較差。為了提高表達能力，設(shè)計了一種新穎的直接注意力機制，這一機制通過K階鄰接矩陣直接計算高階鄰居之間的注意力。通過自適應(yīng)路由聚合過程進一步傳播高階信息，這使得聚合過程更靈活地適應(yīng)不同圖的特性。在引文網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點分類任務(wù)上進行了大量的實驗。實驗表明，該方法優(yōu)于最先進的基線模型。

發(fā)表于：7/5/2022

地鐵運營崗位應(yīng)急處置培訓的語音識別研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

地鐵交通運營是一種整體性活動，離不開各部門間的協(xié)調(diào)配合,地鐵運營崗位應(yīng)急處置培訓系統(tǒng)應(yīng)用于多個崗位的聯(lián)合培訓。該系統(tǒng)通過語音識別來實現(xiàn)模擬崗位間語音交互及對培訓過程智能評價的功能。提出的語音識別方法可實現(xiàn)離線網(wǎng)絡(luò)下對地鐵培訓專業(yè)術(shù)語的高識別精度，利用深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DFCNN）和鏈接時序分類（CTC）構(gòu)建聲學模型，對應(yīng)急處置培訓用語進行整理并構(gòu)建專業(yè)術(shù)語庫，基于統(tǒng)計學構(gòu)建語言模型。實驗結(jié)果表明，該語音識別方法能夠有效識別地鐵應(yīng)急處置培訓用語，為地鐵運營崗位人員的培訓和考核提供更全面的評價指標。

發(fā)表于：7/5/2022

基于方向一致?lián)p失的輕量車道線檢測[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

目前，輕量型車道線檢測網(wǎng)絡(luò)存在彎道檢測效果差、網(wǎng)絡(luò)感受野不夠與實時性受限等問題，故提出了一種改進的輕量型車道線檢測網(wǎng)絡(luò)模型。首先，為提高彎道檢測效果，設(shè)計了一種方向一致?lián)p失，以使模型適用于彎道場景。其次，為在增強網(wǎng)絡(luò)實時性的同時提高其感受野，提出將自注意力機制與RepVGG相融合的網(wǎng)絡(luò)作為模型的主干網(wǎng)絡(luò)。該模型在CULane測試集上測試的總F1-measure達到了70.7%，在Tusimple測試集上測試的準確率達到95.92%，其平均推斷速度達到了408 FPS。實驗結(jié)果表明，該模型相較于目前輕量型模型在性能上有一定的提升，尤其對彎道場景下的車道線檢測效果提升明顯。

發(fā)表于：7/5/2022

基于注意力機制的無監(jiān)督單目標跟蹤算法[其他][其他]

為提升目標跟蹤精度，設(shè)計一種基于注意力機制的無監(jiān)督單目標跟蹤算法。該算法使用DCFNet網(wǎng)絡(luò)作為基本網(wǎng)絡(luò)，通過前向跟蹤和后向驗證實現(xiàn)無監(jiān)督跟蹤。為結(jié)合上下文信息，引入特征融合方法，且將DCFNet網(wǎng)絡(luò)每一層所提取的特征通過雙線性池化調(diào)整分辨率以便進行特征融合；為關(guān)注不同特征通道上的關(guān)系，引入通道注意力機制SENet模塊；設(shè)計一個反向逐幀驗證方法，在反向驗證中間幀的基礎(chǔ)上再預(yù)測第一幀，進而減少判別位置的誤差。在公共數(shù)據(jù)集OTB-2015上的測試結(jié)果顯示，本算法AUC分數(shù)達60.6%，速度達61FPS。與無監(jiān)督單目標跟蹤UDT算法相比，所設(shè)計算法取得了更優(yōu)的目標跟蹤性能。

發(fā)表于：7/5/2022

交通場景下基于深度強化學習的感知型路徑分配算法[其他][其他]

路徑分配問題是交通數(shù)字孿生系統(tǒng)的重要研究方向之一，其重點是綜合考量行駛需求的動態(tài)變化以及路網(wǎng)信息的實時改變，實現(xiàn)高效合理的路徑規(guī)劃。現(xiàn)階段一些經(jīng)典的分配算法如粒子群、Dijkstra等算法及其優(yōu)化模型僅能達到全局靜態(tài)最優(yōu)，忽略了現(xiàn)實交通中的復雜變化。而逐漸推出的各種深度學習算法雖能進行全面的時空預(yù)測，但受限于海量歷史數(shù)據(jù)的歸納分析以及較高的運算成本，難以大規(guī)模應(yīng)用。鑒于此，提出了一種靜態(tài)分配算法與深度強化學習算法結(jié)合的感知型路徑分配算法,在行駛中依據(jù)實時路網(wǎng)信息和車輛當前狀態(tài)，實現(xiàn)全局路徑動態(tài)再分配及更新，相關(guān)算法的精度和效率在仿真實驗中得到驗證。

發(fā)表于：7/5/2022

MATLAB到高性能C的代碼轉(zhuǎn)換系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[可編程邏輯][其他]

MATLAB被廣泛應(yīng)用于算法設(shè)計及驗證，但由于平臺限制及性能因素影響，實際工作中通常使用C語言及高性能庫來重寫和優(yōu)化代碼。人工轉(zhuǎn)換MATLAB到C工作繁瑣，而大部分已有的自動轉(zhuǎn)換方法又難以解決MATLAB的高性能矢量運算和庫函數(shù)與C的對接問題。為此，設(shè)計了一個MATLAB到高性能C的自動轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，通過將MATLAB代碼轉(zhuǎn)換為中間表示，進一步轉(zhuǎn)換為C代碼。同時，將MATLAB的高性能矢量運算和庫函數(shù)對接到高性能C函數(shù)庫Math Kernel Library(MKL)上。在相同MATLAB代碼上的實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)轉(zhuǎn)換生成的C代碼性能與人工編寫的C代碼相當，優(yōu)于已有的轉(zhuǎn)換方法生成的C代碼。

發(fā)表于：7/5/2022

民用無人機領(lǐng)域數(shù)據(jù)與飛行安全法律規(guī)制研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

無人機技術(shù)是當今工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的助力之一，尤其是5G技術(shù)與無人機技術(shù)的結(jié)合成為推動工業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的重要力量。但是，在無人機大規(guī)模應(yīng)用的同時，也不能忽視其給行業(yè)帶來的風險與挑戰(zhàn)。主要討論民用無人機存在的隱私侵權(quán)問題及其造成的數(shù)據(jù)安全問題和“黑飛”問題，并對比中外法律法規(guī)提出有關(guān)法律體系建設(shè)的建議。

發(fā)表于：7/5/2022

大數(shù)據(jù)技術(shù)中的隱私保護法律問題[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應(yīng)用的同時也帶來了諸多問題，對用戶隱私和數(shù)據(jù)安全造成了嚴重侵害。由于大數(shù)據(jù)發(fā)展速度快和法律屬性界定復雜等原因，現(xiàn)行法律法規(guī)存在一定的滯后，對此類問題適用性不佳，需要隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展進行及時的改進，從而適應(yīng)日新月異的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

發(fā)表于：7/5/2022

保留格式加密的雙擾工作模式[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

在通常的分組密碼ECB或CBC工作模式下，當數(shù)據(jù)分組的分組長度較小時，可能會因為密文組重復導致明文信息泄露。為此，給出了一種適用于保留格式加密算法的創(chuàng)新工作模式。以加密初始向量為起點，用一種密鑰參與運算的非線性遞歸方法產(chǎn)生不可預(yù)測序列，并以加擾形式將該序列作用到分組迭代變換的輸入和輸出數(shù)據(jù)組中。即明文組變換到密文組的過程由明文加擾、分組加密和密文加擾三步構(gòu)成。這樣的工作模式將使得攻擊者難以獲得和積累明密對，以及實施已知明文攻擊。這將在一定程度上消除某些密碼算法因為明文組空間較小而存在的安全缺陷。因此，該工作模式適用于某些保留格式加密算法或分組較小的輕量級分組算法。

發(fā)表于：7/5/2022

基于CL-PKC的衛(wèi)星通信認證技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

隨著衛(wèi)星通信技術(shù)的不斷發(fā)展，衛(wèi)星通信組網(wǎng)技術(shù)受到越來越多的關(guān)注，其相關(guān)的安全問題也更加突出。針對衛(wèi)星通信認證技術(shù)進行研究，分析了衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的特點和安全認證需求，提出了一種基于身份的密碼體制認證方案，實現(xiàn)了身份認證和密鑰協(xié)商，以及對合法用戶的身份信息的保護功能。并進行仿真實驗對協(xié)議的安全可行性進行了驗證，結(jié)果表明，該方案達到了安全、高效的認證效果。

發(fā)表于：7/5/2022