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便攜式電力工井可視化智能探測裝置設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

為了提高電力井下作業(yè)安全性，檢修電力井下是否含有毒氣體及易燃易爆氣體尤其重要。設(shè)計了便攜式電力工井可視化智能探測裝置，操作人員在地面可全景拍攝電力工井內(nèi)的電纜設(shè)備，同時檢測井下的有害氣體含量。設(shè)計中采用了高清旋轉(zhuǎn)攝像頭實施拍攝，探測設(shè)備配置了氣體濃度和種類檢測識別裝置，可以實時進(jìn)行采集數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示和報警。通過實驗驗證，該智能探測裝置對電力電纜、井下氣體濃度監(jiān)測以及提高電力檢修效率具有重要的應(yīng)用價值。

發(fā)表于：2020/5/14 10:17:00

一種基于誤差能量判別的單脈沖雷達(dá)測速功能優(yōu)化方法[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

對單脈沖雷達(dá)測速系統(tǒng)的原理進(jìn)行了描述，并針對回波信號的相位發(fā)生跳變致使頻譜展寬，出現(xiàn)跟錯譜線，導(dǎo)致測速出錯的問題，提出了基于鑒頻器輸出信號能量判別的準(zhǔn)則。通過對鑒頻器輸出信號進(jìn)行判別，當(dāng)回波信號的相位發(fā)生持續(xù)跳變時，鑒頻器輸出振蕩，積分器輸出就會超過門限，測速系統(tǒng)重新消模糊；當(dāng)回波信號的相位穩(wěn)定后，測速結(jié)果可以回到正確的結(jié)果上，從而可以修正跳譜線導(dǎo)致的測速誤差。

發(fā)表于：2020/5/14 10:11:00

三級流水線RISC-V處理器設(shè)計與驗證[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

RISC-V作為一種開源精簡指令集架構(gòu)，自發(fā)布以來便得到了大量關(guān)注。設(shè)計了一種三級流水線的RISC-V處理器。其中，采用靜態(tài)預(yù)測BTFN技術(shù)處理流水線執(zhí)行中的分支情況，采用前向旁路傳播技術(shù)解決數(shù)據(jù)冒險問題，同時，采用資源共享的辦法，復(fù)用寄存器堆、加法器、選擇器等模塊，使設(shè)計面積得到一定的優(yōu)化。在VCS和Verdi等EDA工具中，使用RV32I整數(shù)運算指令集對處理器進(jìn)行了仿真測試，結(jié)果表明，所設(shè)計的處理器功能正確，達(dá)到預(yù)定目標(biāo)。

發(fā)表于：2020/5/13 10:44:00

基于FPGA的自定義CPU架構(gòu)設(shè)計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

為滿足當(dāng)前工業(yè)應(yīng)用下越來越多的分布式計算的需求，提出了一種在FPGA芯片中構(gòu)建自定義指令集的CPU的方式，以此來使FPGA具有類似于單片機(jī)的處理指令的能力。并且，這種能力的前提是復(fù)用計算單元，因此資源消耗有限，不會隨著計算量的增加而增大。在自定義指令集CPU的改進(jìn)型架構(gòu)中，使用了并行計算的結(jié)構(gòu)，使得運算速度大幅提升。最后，結(jié)合實際應(yīng)用案例，移植電流環(huán)計算中的FOC算法到自定義CPU中運算。并用ModelSim軟件進(jìn)行仿真，測試其計算時間僅需7.48 μs。

發(fā)表于：2020/5/13 10:37:00

一種基于Ring-VCO結(jié)構(gòu)的寬頻帶低抖動鎖相環(huán)的設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了在高速傳輸系統(tǒng)中實現(xiàn)寬頻帶和低抖動時鐘輸出的要求，設(shè)計了一種基于Ring-VCO結(jié)構(gòu)的低抖動鎖相環(huán)，采用與鎖相環(huán)鎖定頻率強(qiáng)相關(guān)的環(huán)路帶寬調(diào)整方法來降低環(huán)路噪聲，加速環(huán)路鎖定，即利用全局參考調(diào)節(jié)電路中比較器模塊將鎖定控制電壓與參考電壓比較來改變各模塊電流，根據(jù)不同鎖定頻率調(diào)整環(huán)路參數(shù)，大大縮短了鎖定時間，同時利用四級差分環(huán)形振蕩器和占空比調(diào)整電路的差分對稱結(jié)構(gòu)，降低了電路噪聲。電路采用40 nm CMOS工藝實現(xiàn)，測試結(jié)果表明輸出頻率為1.062 5 GHz~5 GHz，在最高時鐘頻率5 GHz下眼圖質(zhì)量良好，時鐘抖動39.6 ps。

發(fā)表于：2020/5/12 10:10:00

一種面向科技項目文本的相似度度量方法[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

現(xiàn)有的文本相似度度量方法主要采用TF-IDF方法，把文本建模為詞頻向量，但未考慮文本的結(jié)構(gòu)特征?，F(xiàn)將文本的結(jié)構(gòu)特征和TF-IDF方法進(jìn)行融合，提出了一種面向科技項目文本的相似度度量方法。該方法首先對文本進(jìn)行預(yù)處理，其次根據(jù)文本的結(jié)構(gòu)特征提取模塊文本，然后使用TF-IDF方法提取每個模塊文本的TOP-N關(guān)鍵詞，作為模塊文本的特征向量表示，最后使用余弦聚類計算文本的相似度。實驗結(jié)果表明，在電力行業(yè)的科技項目文檔數(shù)據(jù)集上，所提方法優(yōu)于TF-IDF方法。

發(fā)表于：2020/5/12 10:04:00

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偽裝人臉識別[嵌入式技術(shù)][安防電子]

偽裝人臉識別在刑偵安防領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用價值。針對現(xiàn)階段對偽裝人臉識別的研究較少、算法魯棒性不強(qiáng)等缺點，提出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偽裝人臉識別算法。改進(jìn)了SqueezeNet網(wǎng)絡(luò)模型，并將其與FaceNet網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行結(jié)合，用于人臉圖像的身份識別。通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中引入偽裝人臉圖像，讓網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到偽裝的特征。實驗結(jié)果表明，該算法識別準(zhǔn)確率接近90%，相較于其他網(wǎng)絡(luò)模型，具有更好的識別效果。

發(fā)表于：2020/5/11 14:03:00

基于Ga2O3的場效應(yīng)器件研究進(jìn)展[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

氧化鎵(Ga2O3)作為第三代寬禁帶半導(dǎo)體材料，由于其超寬帶隙、高擊穿場強(qiáng)以及高巴利加優(yōu)值等優(yōu)點，廣泛應(yīng)用于大功率器件等領(lǐng)域，已成為近幾年來國內(nèi)外科研人員研究的熱點。主要介紹了Ga2O3材料的特性，總結(jié)了基于Ga2O3的場效應(yīng)晶體管（FET）的研究進(jìn)展，對Ga2O3功率器件的發(fā)展進(jìn)行了思考?xì)w納。

發(fā)表于：2020/5/11 13:55:00

基于核心網(wǎng)漫游的共建共享技術(shù)方案研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

為了節(jié)省5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和運營成本，眾多運營商積極推動5G基礎(chǔ)設(shè)施共建共享，但技術(shù)先進(jìn)性和部署多樣性為5G網(wǎng)絡(luò)共建共享實施帶來了挑戰(zhàn)。對5G共建共享技術(shù)介紹的同時，重點從獨立組網(wǎng)(Stand Alone，SA)和非獨立組網(wǎng)(Non-Stand Alone，NSA)兩種不同5G組網(wǎng)場景入手，圍繞核心網(wǎng)漫游技術(shù)方案進(jìn)行闡述，探討5G時代的網(wǎng)絡(luò)共建共享解決途徑。

發(fā)表于：2020/5/9 11:56:00

5G網(wǎng)絡(luò)共享技術(shù)方案對比研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)投資大、運營成本高，5G產(chǎn)業(yè)收入壓力巨大，為了實現(xiàn)運營商5G網(wǎng)絡(luò)的降本增效，同時響應(yīng)和落實“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”的發(fā)展新理念，故5G網(wǎng)絡(luò)共享作為在保證網(wǎng)絡(luò)覆蓋的同時，降低運營商網(wǎng)絡(luò)投資的方案備受運營商關(guān)注。重點從技術(shù)原理、用戶體驗、網(wǎng)絡(luò)影響以及潛在風(fēng)險等方面對現(xiàn)有的5G網(wǎng)絡(luò)共享技術(shù)方案進(jìn)行探討，以期為運營商的方案選擇提供依據(jù)基礎(chǔ)。

發(fā)表于：2020/5/9 11:51:00