123,123,123

基于QFD的智能音箱測評體系建立[人工智能][消費電子]

智能音箱作為智能家居入口終端之一，是智能家居的重要組成部分，因此各測評機構相應開展了關于智能音箱的測評工作。但由于大部分測評機構主要以智能音箱本身的技術要求進行測評工作，未能充分結合客戶需求，導致測評結果無法有效滿足客戶和市場需求。將質(zhì)量功能展開(Quality Function Deployment，QFD)引入智能音箱測評體系建立，從客戶需求角度建立測評體系，可為業(yè)界提供參考。

發(fā)表于：2021/6/1 17:04:00

用于SoC電源噪聲測量的低溫漂VCO[其他][其他]

提出了適用于片上系統(tǒng)(SoC)電源噪聲測量的帶兩級溫度補償?shù)幕诃h(huán)路壓控振蕩器(ring VCO)的量化器。通過粗略和精細兩級溫度補償電路得到更低溫漂的ring VCO。在粗略補償一級中，將正比于溫(PTAT)的電流注入尾限流管控制的ring VCO中，用來補償VCO中較大的溫度系數(shù)；在精細補償一級中，用一個VCO復制電路來感知溫度的變化，并將感知到的溫度變化信息傳遞給量化器中的VCO，從而進一步自適應調(diào)整VCO量化器的振蕩頻率?；?0 nm工藝，設計一款工作在1.1 V電源電壓下的兩級溫度補償ring VCO，并對其進行了電路仿真，其輸出信號的振蕩頻率約為4.3 GHz，在-40 ℃～125 ℃的溫度變化范圍內(nèi)，實現(xiàn)了15.5 ppm/℃的溫漂值。

發(fā)表于：2021/6/1 16:55:00

基于AXI總線的可配置LVDS控制器設計與驗證[模擬設計][工業(yè)自動化]

針對不同應用場景下LVDS通信協(xié)議體現(xiàn)在數(shù)據(jù)位寬、幀格式和存儲方式的選擇差異性和數(shù)據(jù)收發(fā)靈活性，提出一種基于AXI總線的可配置LVDS控制器設計與驗證方案。為了實現(xiàn)對LVDS控制器的精確控制，增加基于APB接口的可配置寄存器模塊，在SoC系統(tǒng)上由軟件控制數(shù)據(jù)傳輸，有效提高了數(shù)據(jù)收發(fā)的靈活性；為了提高傳輸效率并廣泛適應場景需求，將與內(nèi)存交互的接口定義為AXI協(xié)議接口；為了避免傳輸數(shù)據(jù)錯誤和數(shù)據(jù)包丟失等現(xiàn)象，在自定義協(xié)議中加入奇偶校驗功能并在電路中加入數(shù)據(jù)包檢查機制。隨后，采用高效的回環(huán)驗證方案針對LVDS控制器進行功能測試。實驗結果表明該LVDS控制器基于AXI接口準確高效地實現(xiàn)了對端設備之間的數(shù)據(jù)收發(fā)功能，這種可配置的數(shù)據(jù)傳輸電路設計和驗證方案靈活可行，便于廣泛應用到視頻圖像數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)中。

發(fā)表于：2021/6/1 16:50:00

基于 HVCMOS工藝的H橋驅(qū)動電路版圖設計[其他][其他]

介紹了基于HVCMOS工藝的低成本、高集成度、強驅(qū)動性能功率集成電路(Power IC，PIC)H橋的設計實現(xiàn)。建立的金屬互連線評估模型可在設計早期對H橋物理版圖方案進行優(yōu)差性判斷，不依賴設計后仿真,從而提高設計效率。H橋不同互連線設計方案的比較結果表明，多插指陣列器件互連線(M2及以上層金屬)與器件本體的金屬層M1垂直、梯形狀互連結構，能夠提高互連線沿電流流向的有效長寬比，減小寄生電阻。

發(fā)表于：2021/6/1 16:46:00

基于邊緣計算中極端姿態(tài)和表情的人臉識別[人工智能][通信網(wǎng)絡]

隨著信息技術的發(fā)展，人臉識別在支付、工作和安防系統(tǒng)中應用的越來越多。在邊緣計算系統(tǒng)中，為了處理的速度，通常選擇較小的神經(jīng)網(wǎng)絡進行人臉識別，這樣會導致識別率低。并且在實際應用中大多都是對于圖片質(zhì)量較高的人臉可以很好地識別，但對于受光照影響較大、表情和姿態(tài)變化大的圖片識別率不是很高。因此，選擇SqueezeNet輕量級網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡層數(shù)小，可以很好地運用于邊緣計算系統(tǒng)中。采用了預處理的方法來對圖片進行預處理，然后改進了SqueezeNet網(wǎng)絡的損失函數(shù)以及加入了ResNet網(wǎng)絡中的殘差學習方法。最后通過對LFW和IJB-A數(shù)據(jù)集進行測試，該研究方法明顯提高了識別率。

發(fā)表于：2021/6/1 16:41:00

一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的電信詐騙識別方法[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

通信技術的普及給人們帶來便捷的同時，電信欺詐行為也急劇增加。由于詐騙行為特征、號碼類型等與正常業(yè)務具有極高相似性，傳統(tǒng)基于統(tǒng)計的電信欺詐檢測方法難于篩選。提出將用戶通信關系轉換為一組拓撲特征，建立通信社交有向圖，將具有統(tǒng)計特征的頂點表示用戶，具有關系特征的邊表示他們之間的活動。在通信社交圖基礎上，通過圖卷積模塊捕獲用戶的通信行為規(guī)律和通信社交關系特征，通過池化讀出機制聚合通信社交網(wǎng)絡的潛在特征，以識別電信欺詐行為。真實通信歷史數(shù)據(jù)驗證表明了該方法的有效性。

發(fā)表于：2021/6/1 16:36:00

面向5G的SON 3GPP標準進展[通信與網(wǎng)絡][5G]

為支持廣泛的QoS級別，需要自動調(diào)整5G網(wǎng)絡以響應網(wǎng)絡狀況，以保持最佳的性能效率。5G網(wǎng)絡將擁有比前幾代蜂窩移動通信網(wǎng)絡更多的小區(qū)，因此自組織網(wǎng)絡(Self-Organizing Network，SON)對于運營商管理復雜的5G網(wǎng)絡更為重要。介紹了3GPP工作組SA5和RAN針對5G SON的研究工作，并對自動鄰居關系、PCI配置、容量和覆蓋率優(yōu)化、負載平衡優(yōu)化、移動魯棒性優(yōu)化、RACH優(yōu)化等關鍵優(yōu)化技術進行詳細闡述。

發(fā)表于：2021/6/1 16:29:00

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的2D人體姿態(tài)估計綜述[其他][其他]

隨著深度學習的快速發(fā)展，2D人體姿態(tài)估計作為其他計算機視覺任務的研究基礎，其檢測速度和精度對后續(xù)應用落地具有實際意義。對近年來基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的2D人體姿態(tài)估計的方法進行梳理介紹，將現(xiàn)有方法分為人體檢測關節(jié)點回歸融合算法和人體關節(jié)點檢測聚類算法，同時對當前的主流數(shù)據(jù)集及其評價準則進行總結，最后對2D人體姿態(tài)估計當前所面臨的困難以及未來的發(fā)展趨勢做以闡述，為姿態(tài)估計相關研究提供一些參考。

發(fā)表于：2021/6/1 16:23:00

面向6G混合云頻譜共享的區(qū)塊鏈技術[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

隨著越來越多的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備需要在有限的頻譜范圍內(nèi)進行通信，研究了6G增強超可靠低延遲通信(euRLLC)服務中的動態(tài)頻譜共享問題，并將區(qū)塊鏈技術與6G混合云相結合，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設備之間的頻譜共享。由于區(qū)塊鏈的分布式存儲和可靠性，基于區(qū)塊鏈的動態(tài)頻譜共享可以實現(xiàn)靈活、可行和更高效的頻譜分配。分析了頻譜共享的過程，并提出了一種基于強化學習(RL)的euRLLC無線頻譜資源共享結構，包括資源分類、資源調(diào)度、整體模型和神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化，通過將區(qū)塊鏈與混合云相結合，基于公共管理平臺，使用統(tǒng)一的編碼和識別標準來注冊和管理物聯(lián)網(wǎng)設備的信息。

發(fā)表于：2021/6/1 16:19:00

面向物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的空天地一體網(wǎng)絡多層架構研究[通信與網(wǎng)絡][物聯(lián)網(wǎng)]

為了滿足全球全面的三維覆蓋和在將來隨時隨地訪問的長期需求，作為理想網(wǎng)絡架構的空天地一體化網(wǎng)絡(SAGIN)已成為當今世界的重要研究方向。基于未來通信中的典型業(yè)務場景，首先分析了SAGIN的網(wǎng)絡架構和組成，并介紹了實現(xiàn)SAGIN的關鍵技術。最后，對SAGIN的后續(xù)研究方向進行了展望。

發(fā)表于：2021/6/1 16:13:00