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頭條

基于LSTM模型的智能服務治理方案研究與實踐

為解決航空公司網(wǎng)站在訪問量大幅波動時容易導致系統(tǒng)異常、難以快速進行治理的問題，以Spring Cloud微服務治理框架為基礎，融入長短期記憶（LSTM）模型對系統(tǒng)指標進行分析與預測，結合云原生架構，提出了一種基于LSTM模型的智能服務治理方案。利用LSTM對歷史指標數(shù)據(jù)進行訓練并輸出預測模型，實現(xiàn)對于指標的趨勢預測；結合云原生基礎設施，生成基于預測結果的主動式水平容器組自動伸縮器，實現(xiàn)資源預伸縮；根據(jù)指標預測結果與變化趨勢自動下發(fā)與回收治理策略，實現(xiàn)智能化的流量治理。實踐表明，該方案能根據(jù)模型預測結果提前做好資源擴縮容與服務治理，有效規(guī)避系統(tǒng)風險。

億門級層次化物理設計時鐘樹的研究

傳統(tǒng)的展平式物理設計已不能滿足VLSI的設計需求，層次化物理設計已成為VLSI設計的主流方法。在VLSI層次化物理設計過程中，頂層寄存器和子模塊內(nèi)寄存器的時鐘樹偏差對整個芯片時序收斂有很大的影響。針對億門級層次化頂層物理設計時鐘樹無法讀取到子模塊中的時鐘樹延時，導致最終頂層寄存器和子模塊內(nèi)寄存器時鐘偏差過大的問題，提出了在頂層時鐘樹綜合階段設置子模塊實際時鐘延遲的方法，有效地減小頂層寄存器和子模塊內(nèi)寄存器的時鐘偏差，為后續(xù)的時序優(yōu)化提供了有效保障。

發(fā)表于：2025/11/10

基于SiC IPD技術的小型化大功率Gysel功分器設計

功分器作為射頻前端重要的無源器件，不斷朝著小型化、大功率方向發(fā)展。為此，提出一種基于SiC IPD技術的新型Gysel功分器，采用π形和Bridged T-coil等效電路將分布式電路轉換成集總式拓撲，實現(xiàn)功分器的小型化設計。通過奇偶模分析方法給出集總等效電路的理論推導，并進行HFSS全波仿真。集總電感和電容采用半導體工藝制造，加工精度高，感值容值精準，器件性能穩(wěn)定。此外，基板采用具有良好的散熱能力的SiC材料，有利于提升器件的功率容量。測試結果表明，功分器在6.3~7.7 GHz范圍內(nèi)回波損耗大于10 dB，插損小于0.9 dB，端口隔離度在5~9 GHz范圍內(nèi)大于15 dB，電波長尺寸為0.10×0.05（λg×λg@f0），具有較高的工程應用價值。

發(fā)表于：2025/11/10

基于無監(jiān)督機器學習的地質(zhì)斷層識別與深度估算

為解決Werner反卷積解在地質(zhì)構造深度估計中結果不確定性的問題，采用無監(jiān)督機器學習K-means聚類算法對Werner解進行優(yōu)化分析。通過構建包含兩個巖墻體的合成磁場模型進行測試，并添加隨機噪聲增加復雜性。將合成數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)的Werner解分別輸入聚類算法進行分析，結果表明，該算法在合成模型中準確識別出兩個深度分別為5 m和8 m的地質(zhì)體，在實際數(shù)據(jù)中識別出三個深度分別為536 m、635 m和530 m的地質(zhì)體，與該區(qū)域前期勘探結果相符。研究證實，該算法不僅能有效確定地質(zhì)體的數(shù)量，還能準確估算其深度位置，即使在存在噪聲的情況下依然表現(xiàn)穩(wěn)定。

發(fā)表于：2025/10/31

一種基于數(shù)據(jù)匹配的COM惡意調(diào)用溯源研究

針對高級持續(xù)性威脅（Advanced Persistent Threat，APT）利用組件對象模型（Component Object Model，COM）接口進行行為混淆，導致傳統(tǒng)溯源方法難以有效追蹤的問題，提出了一種基于數(shù)據(jù)匹配的實時溯源系統(tǒng)COMLink。該系統(tǒng)利用COM調(diào)用中客戶端與服務器進程間數(shù)據(jù)交換的數(shù)據(jù)關聯(lián)特性，通過前綴相似度算法實現(xiàn)對敏感行為的線程級精確溯源。COMLink能夠跨進程追蹤COM調(diào)用鏈，即使在惡意軟件利用受信任進程執(zhí)行惡意行為時也能有效溯源。實驗結果表明，COMLink在包含6個已知可利用COM接口的測試環(huán)境中，能夠以82%的準確率追蹤基于COM的攻擊行為，COMLink對系統(tǒng)性能的影響可忽略不計，性能損失小于2%，顯著提升了APT檢測和歸因能力。

發(fā)表于：2025/10/31

針對態(tài)勢展示連續(xù)性的持續(xù)數(shù)據(jù)保護技術設計

針對綜合指揮顯示系統(tǒng)對穩(wěn)定性、可靠性和靈活性不斷提升的要求，基于Qt框架設計了一套集數(shù)據(jù)處理、界面管理和多任務支持于一體的指揮顯示框架，以滿足復雜航天任務的多樣化需求。同時，采用了基于持續(xù)數(shù)據(jù)保護的多進程頁面交互顯示技術，通過主進程與獨立頁面顯示進程的結合，顯著提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。此外，還應用了連續(xù)性態(tài)勢展示技術，改進了自適應周期時間桶算法，通過優(yōu)化事件同步與回退機制，進一步提高了任務回放的精度和效率。通過上述技術改進，滿足新一代軟件系統(tǒng)指揮顯示系統(tǒng)的需求，為復雜航天任務的成功執(zhí)行提供了有力支持。

發(fā)表于：2025/10/24

面向5G演進的通信感知一體化技術研究

通感一體化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）作為5.5G/6G通信系統(tǒng)的核心技術，通過深度融合通信與感知功能，突破傳統(tǒng)系統(tǒng)的功能邊界，實現(xiàn)頻譜、硬件資源的共享與協(xié)同，推動通信網(wǎng)絡向多維感知能力演進。系統(tǒng)探討了ISAC的核心原理、技術挑戰(zhàn)及未來方向。技術層面，ISAC利用無線信號傳輸與反射特性，通過聯(lián)合波形設計、多站協(xié)同感知架構及自干擾消除技術，實現(xiàn)環(huán)境感知與數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝诤?，但其發(fā)展面臨通感波形聯(lián)合優(yōu)化、網(wǎng)絡資源動態(tài)調(diào)度、多站同步與標準化等關鍵挑戰(zhàn)。典型應用場景涵蓋智能交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及空天海地協(xié)同網(wǎng)絡，需滿足亞米級感知精度、毫秒級時延及高可靠性等指標需求。未來技術演進聚焦四大方向：太赫茲頻段器件與智能超表面優(yōu)化、AI驅動的通信-感知聯(lián)合框架、意圖驅動的云-邊-端動態(tài)架構以及輕量化安全機制構建。通過攻克通感聯(lián)合信息論、能效模型等基礎理論，并推動產(chǎn)學研協(xié)同驗證，ISAC將加速物理世界與數(shù)字空間的深度融合，成為全域智能網(wǎng)絡的核心使能技術。

發(fā)表于：2025/10/24

基于幾何特征的圖像畸變校正方法

為解決傳統(tǒng)畸變校正存在操作復雜等困難，提出一種基于幾何特征的畸變校正方法，該方法對徑向畸變的相機模型進行分析，利用單張圖像計算圖像徑向幾何畸變中心及畸變系數(shù)。通過對圖像中的曲線進行穩(wěn)健評估，經(jīng)過兩次不同方向上曲線的彎曲程度求解，找到光學圖像的最佳幾何畸變中心，接著利用遞推最小二乘法來計算徑向幾何畸變的多項式系數(shù)，得出最優(yōu)的畸變系數(shù)，對失真圖像進行校正。實驗通過仿真及實際圖像測試，結果表明該方法無需標定板，僅采集單幅真實場景圖像，便能有效校正成像測量系統(tǒng)中的徑向幾何畸變，并能對圖像進行準確的畸變校正。

發(fā)表于：2025/10/24

基于LSTM模型的智能服務治理方案研究與實踐

為解決航空公司網(wǎng)站在訪問量大幅波動時容易導致系統(tǒng)異常、難以快速進行治理的問題，以Spring Cloud微服務治理框架為基礎，融入長短期記憶（LSTM）模型對系統(tǒng)指標進行分析與預測，結合云原生架構，提出了一種基于LSTM模型的智能服務治理方案。利用LSTM對歷史指標數(shù)據(jù)進行訓練并輸出預測模型，實現(xiàn)對于指標的趨勢預測；結合云原生基礎設施，生成基于預測結果的主動式水平容器組自動伸縮器，實現(xiàn)資源預伸縮；根據(jù)指標預測結果與變化趨勢自動下發(fā)與回收治理策略，實現(xiàn)智能化的流量治理。實踐表明，該方案能根據(jù)模型預測結果提前做好資源擴縮容與服務治理，有效規(guī)避系統(tǒng)風險。

發(fā)表于：2025/10/17

基于信號置信度的礦井定位方法研究

針對煤礦井下狹窄縱深的巷道環(huán)境，無線信號極易反射導致定位精度差甚至定位失敗的問題，提出了一種利用UWB信號置信度，結合定位神經(jīng)網(wǎng)絡模型、TOF測距和Kalman濾波的組合定位方法。首先利用標識卡與基站間的UWB信息及標識卡真實距離，離線訓練定位神經(jīng)網(wǎng)絡模型。其次在實時測距時提出UWB信號置信度判別方法，參與TOF定位計算，最后再通過Kalman濾波進一步提升定位精度。結果表明：該方法能夠在煤礦井下顯著降低由于信號反射所導致的定位精度差問題，混合定位精度小于10 cm，具有速度快、穩(wěn)定性高等優(yōu)點。

發(fā)表于：2025/10/17

多通道大功率氮化鎵T/R組件模塊散熱技術研究

總結了多通道大功率T/R組件散熱設計中面臨的問題和挑戰(zhàn)，分析了各種散熱方案的散熱能力。微通道和歧管微通道散熱技術在高熱流密度散熱場景得到廣泛關注，成為大功率、高熱流密度集成電路一種有效散熱手段，同時多通道的流量分配是影響溫度均勻性的重要因素。應用上述技術，提出一種應用于多通道T/R組件模塊散熱方案的設計方法并應用在具體散熱方案設計中，采用計算流體動力學方法對各種方案分析比較和評價，嵌入載臺的歧管微通道及并聯(lián)分流方案，可有效解決局部功率密度大于500 W/cm2的多通道T/R組件冷卻問題，熱阻和通道間溫度均勻度小于2℃。

發(fā)表于：2025/10/16