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一種帶短路保護的磁隔離IGBT驅動架構[模擬設計][工業(yè)自動化]

設計一種帶短路保護的磁隔離IGBT驅動架構，該架構采用變壓器隔離，集成去飽和檢測電路、米勒鉗位電路和軟關斷，當IGBT發(fā)生短路故障退出飽和區(qū)，便對器件執(zhí)行軟關斷，并通過米勒鉗位電路抑制柵極電壓尖峰。同時通過故障反饋通道將故障信號反饋給前級控制器，實現對短路故障的快速響應。仿真和實測結果表明，本架構具有8 kV的隔離耐壓，去飽和檢測和米勒鉗位閾值分別為9 V和2 V，去飽和故障響應時間為419 ns，故障報錯時間為311 ns，軟關斷時間為136 ns。該架構實現了短路故障保護和故障反饋，已應用在某一高耐壓隔離IGBT驅動器中。

發(fā)表于：3/17/2025

X波段寬帶高效率連續(xù)類功率放大器芯片設計[模擬設計][通信網絡]

為提高功率放大器的帶寬和效率，基于0.25 μm GaAs pHEMT ED工藝，通過控制輸出級二次諧波阻抗進行波形控制，實現連續(xù)B/J類波形，設計了一款單片集成的X波段高效率連續(xù)B/J類功率放大器。放大器由兩級構成，驅動級使用增強型晶體管實現高增益，輸出級使用耗盡型晶體管實現高效率與瓦級的輸出功率。仿真結果顯示，該功率放大器在7.3~12.2 GHz的頻帶內實現了29~30.6 dBm的輸出功率，功率增益為17~18.6 dB，功率附加效率大于50%，峰值效率為59%，輸入回波損耗小于10 dB，芯片尺寸僅為2.1 mm×1.3 mm。

發(fā)表于：3/17/2025

基于機器學習的智能傳感器綜述[MEMS|傳感技術][工業(yè)自動化]

隨著機器學習的飛速發(fā)展，機器學習算法創(chuàng)建的智能模型正逐步成為新型傳感器數據分析的核心部分。首先介紹了支持機器學習的智能傳感器背景，對智能模型的構建和數據集的生成、驗證、測試過程進行簡述，隨后列舉了基于機器學習的智能傳感器的應用，最后指出了基于機器學習的智能傳感器目前面臨的問題和挑戰(zhàn)并提出了具有可行性的解決方法，為相關研究人員提供有價值的學術參考。

發(fā)表于：3/17/2025

制導雷達智能處理技術現狀和發(fā)展趨勢[模擬設計][通信網絡]

發(fā)表于：3/17/2025

基于有限記憶、概率學習的雙時間尺度切片資源分配方法[通信與網絡][5G]

網絡切片是使網絡能夠滿足不同垂直領域的不同服務需求的關鍵要素，為解決網絡中切片類型動態(tài)變化的問題，提出了一種聯邦-多智能體強化學習雙時間尺度資源分配（F-MALML）算法。大時間尺度下，通過有限記憶學習算法為每個基站分配資源；小時間尺度內各基站使用F-MALML算法進一步為切片中的用戶動態(tài)分配資源。引入了一種概率學習機制，根據前一時隙的分配結果和網絡實際狀態(tài)，動態(tài)調整每個時間尺度的分配策略。仿真結果表明，所提算法相比于其他兩種基準算法在新增切片的切片滿意度及系統(tǒng)頻譜效率方面都有較大提升，且表現出更好的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：3/17/2025

基于神經網絡的加密惡意流量檢測技術研究[通信與網絡][5G]

隨著加密通信的廣泛應用，傳統(tǒng)基于內容分析的惡意流量檢測方法逐漸失效，如何高效檢測加密流量中的惡意行為成為網絡安全領域的研究重點。研究提出了一種基于神經網絡的加密惡意流量檢測方法，通過深度學習模型實現惡意加密流量的分類。首先，將網絡流量預處理并提取關鍵特征，包括包大小分布、時間間隔及協(xié)議類型等，隨后將特征映射為二維特征圖（Feature Map），作為深度學習模型的輸入。設計可伸縮的窗口自注意力機制，利用Transfomer神經網絡模型對特征圖進行分類，實現了對惡意流量的高效檢測。實驗結果表明，該方法在檢測精度、召回率等方面均表現優(yōu)異，為解決加密流量惡意行為檢測問題提供了一種可行方案。

發(fā)表于：3/17/2025

5G非地面網絡技術進展研究[通信與網絡][5G]

非地面網絡（Non-Terrestrial Network， NTN）的出現標志著通信技術的重大突破，它通過利用衛(wèi)星和高空平臺擴展了地面網絡的覆蓋范圍，從而為全球范圍內的通信提供了新的解決方案。對NTN進行了多方面的研究，具體包括以下幾個方面：首先，介紹了NTN的基本概念及其重要性，并全面概述了NTN的部署模式、應用場景和工作頻段，同時詳細描述了不同的系統(tǒng)架構；其次，探討了NTN面臨的主要技術挑戰(zhàn)，并總結了相關的研究成果；最后，對NTN的未來發(fā)展進行了展望，指出了潛在的技術創(chuàng)新和發(fā)展路徑。

發(fā)表于：3/17/2025

6G分布式網絡場景和需求研究[通信與網絡][5G]

為滿足未來行業(yè)應用需求，6G網絡需構建高性能、高靈活性和高可靠性的網絡。從6G分布式網絡場景和需求出發(fā)，設計了由中心網絡節(jié)點和分布式網絡節(jié)點組成的6G分布式網絡架構，并提出了網絡節(jié)點粒度的信息交互、業(yè)務連續(xù)性保障、網絡自治及組網協(xié)同等關鍵技術。研究結果表明，該架構和關鍵技術能有效支持6G網絡的多樣化服務和靈活部署，為6G網絡的發(fā)展提供理論支撐和實踐指導。

發(fā)表于：3/17/2025

派拓網絡：多措并舉保護基于網絡的工作環(huán)境[通信與網絡][信息安全]

近年來，網絡瀏覽器發(fā)生了巨大的變化，并已成為當今最常用的辦公工具之一。但隨著混合辦公和云運營在企業(yè)中的普及，如何保護這種辦公工具的安全成為了一個難題。由于安全基礎設施的發(fā)展速度不及瀏覽器，因此極易受到網絡攻擊。

發(fā)表于：3/13/2025

GaN功率器件怎樣最大提升LiDAR傳感器性能[MEMS|傳感技術][汽車電子]

氮化鎵（GaN）功率器件正逐漸成為LiDAR傳感器的核心模塊之一，這得益于其具有超快的開關速度和較低的寄生效應。這些特性使得氮化鎵功率器件能夠在高總線電壓和窄脈沖寬度的情況下實現高峰值電流。

發(fā)表于：3/13/2025

瑞薩和Altium聯合推出“Renesas 365 Powered by Altium” ——軟件定義產品的突破性行業(yè)解決方案[嵌入式技術][其他]

　　2025 年 3 月 6 日，中國北京訊 – 全球半導體解決方案供應商瑞薩電子（TSE：6723），與全球先進電子設計軟件供應商Altium，共同宣布推出“Renesas 365 Powered by Altium”（以下簡稱“Renesas 365”），一款電子行業(yè)開創(chuàng)性解決方案，旨在優(yōu)化電子開發(fā)從芯片選型到系統(tǒng)生命周期管理的全流程。這一變革性解決方案將在3月11日至13日于德國紐倫堡國際嵌入式展5-371號展位亮相，并預計將于2026年初上市。

發(fā)表于：3/9/2025

低功耗 60GHz 毫米波雷達傳感器如何在更多應用中實現高精度傳感[MEMS|傳感技術][工業(yè)自動化]

　　基于雷達的傳感器集成電路（IC）得益于其遠距離功能、高運動靈敏度和隱私特性，成為位置和接近傳感設計的常用技術。憑借其高精度，雷達傳感器在汽車和工業(yè)市場中也很受歡迎，適用于盲點檢測、碰撞檢測以及人員存在和運動檢測等應用。

發(fā)表于：3/9/2025

DeepSeek時代的終極硬件？憶阻器存算一體技術深度解析！[測試測量][消費電子]

　　AI領域正在經歷一場顛覆性的變革！DeepSeek，一款近期火爆全球的開源AI大模型，正與GPT-4、Sora等模型一起，掀起一場前所未有的算力競賽。隨著AI訓練規(guī)模的指數級增長，計算資源的短缺已經成為無法忽視的問題——算力不足，功耗爆表，傳統(tǒng)芯片難以支撐未來AI需求！

發(fā)表于：3/4/2025

提高效率：ADI電池管理解決方案如何幫助實現更安全、[電源技術][工業(yè)自動化]

　　隨著自動化倉庫和制造設施的迅速發(fā)展，謹慎控制過程中的每個組件至關重要。即使是短暫的停機也會造成嚴重影響。自主移動機器人和自動導引車在該生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用，需要實施精確的監(jiān)控和故障安全系統(tǒng)。另一個重點是有效監(jiān)控電池，以便優(yōu)化電池性能并延長電池的整體壽命，從而最大限度減少不必要的浪費，保護寶貴的資源。本文將簡要介紹一些用于提高電池效率的重要指標，以及為這些應用選擇電池管理系統(tǒng)時需要考慮的關鍵因素。

發(fā)表于：3/4/2025

典型特種設備質控分布式云平臺設計及應用[其他][信息安全]

針對特種設備數據跨區(qū)域、多主體、分布分散、質量低、共享難、效率低、無法及時為特種設備智慧監(jiān)管賦能問題，研發(fā)電梯、長管拖車、大型游樂設施等典型特種設備質控分布式云平臺并進行應用。提出了特種設備質控分布式云平臺設計的基礎技術需求、應用集成需求、架構需求、安全需求和性能需求，以服務+數據為核心，通過能力平臺化、管控集中化，建立了高彈性、高可靠的分布式云平臺架構，并設計開發(fā)云平臺原型；以檢驗大數據平臺、特種設備質控分布式云平臺、國家電梯事故追溯平臺、長管拖車動態(tài)風險監(jiān)管平臺、全國大型游樂設施健康管理平臺構成“1+N+3”的平臺主線建立示范應用場景，實現存證、追溯、協(xié)同三方面的應用，為智慧監(jiān)管提供新的手段和工具，提高特種設備管理的效率和透明度。

發(fā)表于：3/4/2025