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一种高效的神经肌肉电刺激系统设计[模拟设计][医疗电子]

设计了一种高效的神经肌肉电刺激（Neuromuscular Electrical Stimulation，NMES）系统。NMES的工作原理是利用神经细胞的电兴奋性，通过脉冲电流刺激支配肌肉的神经，从而使肌肉收缩。系统由干电池供电，降压和升压电路采用高效的方案从而来降低功耗，以STM32F4单片机为主控芯片，产生用于控制刺激强度的DAC信号，以及复用开关的控制信号，经过由复用开关、恒流源、H桥组成的复用恒流源电路，产生分时的电流刺激，从而有效降低系统功耗和设备体积。

發(fā)表于：2024/9/4

基于动态补偿下垂法的并联逆变器控制研究[模拟设计][汽车电子]

提出了一种基于动态补偿下垂法的新型逆变器并联策略，解决了传统并联逆变器下垂控制策略中频率跌落，无功功率不均分，有功、无功计算结果不准确等问题。该策略包括在功率环中采用CSOGI-QSG模块滤除直流干扰；在传统有功控制环中引入自适应频率反馈策略补偿频率跌落；在无功控制环中引入虚拟电感改善无功功率的分配，并采用自适应电压补偿策略改善母线电压跌落。通过搭建MATLAB仿真和实验平台验证，证明了该控制策略可以显著改善并联逆变器中的功率均分效果。

發(fā)表于：2024/9/4

加载SIW腔的毫米波高相位一致性天线阵研究[微波|射频][通信网络]

波达方向估计中，其测向精度依赖于阵列中阵元间的相位一致性，因此设计了一款高相位一致性的毫米波四元直线阵。天线印刷在单层介质板上，采用同轴探针对顶层贴片进行差分馈电。首先采用耦合馈电方式，减小同轴馈电端口之间的耦合，从而减小每个阵元在远场的相位波动；其次，利用基片集成波导技术减小阵元间的相互影响，以提高阵列的相位一致性。仿真结果显示，阵列的 |Sdd11|<-10 dB 带宽为 22.9~25.1 GHz，每个阵元在工作频带内的最大增益与隔离度分别大于 6.5 dBi和 16.2 dB，阵列在23 GHz、24 GHz处的 E 面、H 面和 ±45° 面上的相位一致性均保持在 ±10° 内。对天线进行了加工和测试，实验与仿真结果较为吻合。

發(fā)表于：2024/9/4

一种V频段毫米波射频收发前端设计与实现[微波|射频][通信网络]

针对毫米波射频收发前端工作频率越来越高的应用需求，设计了一种工作在V频段的毫米波射频收发前端，用于V频段射频信号的接收及发射功能。该射频收发前端电路复杂，内部包含接收电路、发射电路、频率源电路、电源处理电路及控制电路，具有多功能、高镜像抑制度、低噪声系数、高发射功率的优点。为了实现良好的电性能，该收发前端设计并使用了V频段微带滤波器、V频段微带功分器，V频段四分之一波长短路线等微带电路。收发前端采用了V频段MMIC混合多功能集成技术，可应用于导引头雷达及通信场景，具有广阔的应用前景。

發(fā)表于：2024/9/4

基于一种集控站监控信息预测和优化模型研究与分析[模拟设计][智能电网]

集控站作为电网运行的重要部分，连接着调度系统和变电站，其监控信息准确性和效能性的发挥尤为关键。为了更进一步提升集控站监控信息的审核效率，采用“专家库+改进蚁群算法”的方式，实现集控站监控信息表内容的预测和优化。通过构建集控站监控信息预测和优化模型，一方面面向信息行业属性，采用MapReduce分析机制，构建专家库，实现监控信息预测功能；另一方面依托蚁群算法建模，构建改进型信息全局优化模型。通过实验分析，该模型不仅提升了冗繁的监控信息分析预测能力，而且增强了电网集控场景下的监控信息优化效能。

發(fā)表于：2024/9/4

指控中心任务软件集中管控系统研究与关键技术[模拟设计][航空航天]

随着武器航天试验任务的增多，指控中心对任务软件快速部署、多任务并行的需求愈发迫切。设计了基于B/S架构的指控中心任务软件集中管控系统，实现了任务软件配置与监控的一体化管理；通过基于DBus与Kafka结合的数据传输机制，打通了任务软件与系统前后端数据高效交互链路；最后，重点分析了任务软件自动化部署技术、多任务并行技术、高速数据分级处理技术以及任务数据高效存储技术。

發(fā)表于：2024/9/4

信能同传网络中基于能量的中继选择方法研究[微波|射频][通信网络]

针对中继节点能量受限的无线信能同传中继网络，中继节点可以从源节点的射频信号补充能量，并采用中继选择的方法，来延长中继网络的生命时间。首先，构建了中继网络性能约束条件下的能量受限中继节点处最小额外能量的优化目标，并将优化目标分为三个子问题进行求解，提出了通过动态调整功率分离因子来最优化中继节点处所需最小额外能量的方法；其次，通过仿真验证了所求出最优功率分离因子的有效性；然后，基于中继节点需要消耗的电池能量以及电池剩余能量，提出了两种能量意识的中继选择方法，分别是最小损失能量策略和最小损失能量比率策略；最后，通过仿真表明，最小损失能量比率策略优于最小损失能量策略，延长了网络生存周期，并提升了系统性能。

發(fā)表于：2024/9/4

一种数字集群系统中GMSK信号的相偏跟踪算法[通信与网络][通信网络]

针对国内某集群系统采用准相干解调时遇到的频率同步问题，进行研究讨论并提出解决方案。由于准相干解调对系统收发的频率同步精度要求非常高，采用常规的频偏估计补偿思路难以满足要求，从而使得准相干解调的性能优势无法体现。针对此问题，提出了一种分段相位跟踪算法：通过对频偏补偿后残留频偏引起的大相位误差进行分段相位跟踪并补偿的方式，来降低残留频偏对系统解调性能的影响，所得解调性能与理想频率同步下的性能基本一致。所提算法尤其适用于频偏估计误差较大的系统。

發(fā)表于：2024/9/4

无线供电MEC中基于S-PSO的任务卸载策略研究[通信与网络][物联网]

随着5G技术和物联网的快速发展，大量的物联网设备接入到无线通信网络中，由于物联网设备计算和能量资源有限，将移动边缘计算（MEC）和无线供电技术（WPT）集成，可以给移动设备（MD）提供能量和计算任务处理服务。首先构建了多用户设备多服务器的任务卸载模型，然后在粒子群优化算法的基础上，加入Levy飞行策略和改进的权重更新方法，提出了S-PSO算法来优化系统的时延与能耗，最后仿真结果表明，S-PSO算法与其他基准方案相比较，有效降低了系统的时延与能耗，提高了计算网络的性能。

發(fā)表于：2024/9/4

面向台区智能终端的高强度商用密码安全管理方法研究[测试测量][智能电网]

低压配电台区智能融合终端安全业务的处理集中在安全芯片中，包括密钥的存储与使用、与云侧端侧的身份认证、数据的加解密等。针对智能融合终端安全业务集中转发方案硬件成本过高、密钥管理复杂的问题，通过协议结构化设计和状态机轮询，提出了数据中断方式缓存与业务排队分发处理的方法，实现在一颗安全模块上多种安全业务的融合，融合方案充分利用了安全模块的空闲时间片，统一了不同业务的密钥管理，并通过功能和压力测试验证该方法的可行性和可靠性。达到了降本增效的目的，证明了配电台区智能融合终端安全业务融合技术上可行，经济上节约，业务上必要。

發(fā)表于：2024/9/4

双模态稳态诱发脑电刺激系统设计[测试测量][医疗电子]

稳态诱发脑电具有频率标签特性，在大脑的感知和认知研究中具有广泛应用。利用双模态刺激可以探索两类感知功能之间的相互影响。为此，设计一个集成视觉和听觉模态的周期性感觉刺激系统。系统以STM32F103RC为核心，控制AD9959输出两路正弦信号，输出信号经过七阶低通滤波电路和十倍放大电路处理，再控制LED灯和蜂鸣器产生视觉和听觉刺激。系统输出的正弦信号参数的平均误差分别为0.03%（频率）、1.10%（幅度）、0%（相位）。进一步，开展脑电采集实验。实验结果表明系统输出的视觉和听觉刺激能产生稳态诱发脑电。该系统在视听感知功能研究方面具有应用价值。

發(fā)表于：2024/9/4

Optimality在多个场景的时域仿真中高效性的深度研究[模拟设计][工业自动化]

随着产品的速率及复杂性越来越高，针对仿真而言，除了要求仿真本身具有非常高的精度外，还对仿真的效率提出了很高的要求。具体到不同的信号模块，如DDR系统或者高速串行信号上，基于速率越来越高，越来越希望仿真给能出“最优解”的配置，例如DDR5颗粒的ODT的最优配置，高速信号芯片的加重均衡的最优配置等参数。那么如何在成百上千种组合的参数中选择相对最优的参数呢？传统的软件只能通过大量的扫描来进行筛选，在仿真时间和工程师的精力两方面都有比较大的耗费。使用Optimality软件，通过分享一些具体的仿真案例，展现软件的智能性，帮助使用者更快速挑选出最优的参数，使DDR及高速串行的仿真工作变得更加轻松，充分体现出Optimality软件的高效性。

發(fā)表于：2024/9/4

基于AI加速的可复用FPV平台库[人工智能][汽车电子]

形式验证FPV可将DUT抽象为状态空间进行遍历，针对动态仿真难以随机到的边界场景、异常场景和复杂组合场景可提高收敛速度，增强验证质量。但高质量Property开发对验证人员能力有较高的要求。面对该挑战，基于Cadence公司Jaspergold ABVIP提出了一种可复用FPV平台库解决方案，可在不同模块之间重用，降低FPV验证平台搭建时间，提升Property质量，同时借助其AI工具Proof Master生成加速Proven效率的database。FPV平台库+AI Database已在中兴微电子某车规项目落地并复用，发现动态仿真遗漏的4个故障。Proof Master可应用于项目全周期内，回归效率平均提升80.17%，FPV平台库+AI database可提升FPV 初次Proven效率44.96%。与此同时对生成式大模型提升Property编写效率做了一定探讨。

發(fā)表于：2024/9/4

使用Cadence AI技术加速验证效率提升[EDA与制造][消费电子]

随着硬件设计规模和复杂程度的不断增加，验证收敛的挑战难度不断增大，单纯依靠增加 CPU 核数量并行测试的方法治标不治本。如何在投片前做到验证关键指标收敛，是验证工程师面对的难题。为解决这一难题，提出了采用人工智能驱动的验证EDA工具和生成式大模型两种提效方案，其中EDA工具有Cadence利用人工智能驱动的Verisium apps和采用机器学习技术Xcelium ML，前者用来提升验证故障定位效率，包括Verisium AutoTriage、Verisium SemanticDiff、Verisium WaveMiner等，后者可用来提升验证覆盖率收敛效率。生成式大模型可辅助智能debug和自动生成验证用例，主要介绍各实现方案，并给出了项目实验提升结果。

發(fā)表于：2024/9/4

Virtuoso iQuantus Insight及Quantus Insight流程在FINFET先进工艺项目中加速后仿迭代的应用[模拟设计][工业自动化]

發(fā)表于：2024/9/4