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基于LSTM模型的智能服務(wù)治理方案研究與實(shí)踐

為解決航空公司網(wǎng)站在訪問(wèn)量大幅波動(dòng)時(shí)容易導(dǎo)致系統(tǒng)異常、難以快速進(jìn)行治理的問(wèn)題，以Spring Cloud微服務(wù)治理框架為基礎(chǔ)，融入長(zhǎng)短期記憶（LSTM）模型對(duì)系統(tǒng)指標(biāo)進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)，結(jié)合云原生架構(gòu)，提出了一種基于LSTM模型的智能服務(wù)治理方案。利用LSTM對(duì)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并輸出預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)于指標(biāo)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)；結(jié)合云原生基礎(chǔ)設(shè)施，生成基于預(yù)測(cè)結(jié)果的主動(dòng)式水平容器組自動(dòng)伸縮器，實(shí)現(xiàn)資源預(yù)伸縮；根據(jù)指標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果與變化趨勢(shì)自動(dòng)下發(fā)與回收治理策略，實(shí)現(xiàn)智能化的流量治理。實(shí)踐表明，該方案能根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果提前做好資源擴(kuò)縮容與服務(wù)治理，有效規(guī)避系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

基于手勢(shì)識(shí)別的視力檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

在手勢(shì)識(shí)別與人機(jī)交互成為當(dāng)下熱點(diǎn)的背景下，為解決傳統(tǒng)視力檢測(cè)過(guò)程煩瑣、效率低的問(wèn)題，提出基于手勢(shì)識(shí)別的視力檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)以STM32單片機(jī)作為核心控制，通過(guò)激光測(cè)距模塊、手勢(shì)識(shí)別模塊以及視力表顯示模塊等實(shí)現(xiàn)智能化、自助式視力檢測(cè)。系統(tǒng)通過(guò)TFT LCD顯示屏顯示視標(biāo)，在測(cè)距達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)范圍后，以手勢(shì)識(shí)別傳感器識(shí)別被測(cè)者的手勢(shì)動(dòng)作，通過(guò)微處理器采集、對(duì)比、判斷后，以單視標(biāo)判斷準(zhǔn)則及二分法檢索策略，完成視力等級(jí)顯示。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)的可行性，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)四種手勢(shì)的正確識(shí)別且視力檢測(cè)時(shí)的平均準(zhǔn)確識(shí)別率達(dá)到82%，具有良好的準(zhǔn)確性和高效性。

發(fā)表于：2025/10/16

基于FPGA的梳狀譜通信干擾信號(hào)設(shè)計(jì)與研究

為了有效測(cè)試通信電臺(tái)的實(shí)際抗干擾性能，提出了一種基于FPGA的高斯白噪聲梳狀譜干擾信號(hào)設(shè)計(jì)方案，相比傳統(tǒng)隨機(jī)相位調(diào)頻梳狀譜干擾，在對(duì)抗寬帶通信系統(tǒng)時(shí)干擾效果更強(qiáng)。該方案以FPGA為核心，通過(guò)改進(jìn)Ziggurat算法和DDS技術(shù)實(shí)現(xiàn)梳狀譜干擾信號(hào)的生成，在滿足高速、高性能的同時(shí)，具有較強(qiáng)的靈活性。并通過(guò)DA芯片輸出，實(shí)現(xiàn)了3~11個(gè)梳狀譜信號(hào)的生成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：生成的梳狀譜干擾信號(hào)頻率控制誤差小于0.001%，干擾效果量化一個(gè)指標(biāo)。

發(fā)表于：2025/10/15

氣象衛(wèi)星掩星探測(cè)載荷智能自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)研究

為提高氣象衛(wèi)星掩星探測(cè)載荷的生產(chǎn)測(cè)試效率，解放生產(chǎn)力、釋放設(shè)備資源，提出了一種智能自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)。具體介紹了掩星探測(cè)載荷搭載的衛(wèi)星模擬系統(tǒng)原理及其測(cè)試的基本流程，詳細(xì)闡述了智能自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)方案及實(shí)現(xiàn)方式。系統(tǒng)軟件的核心架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)的TestStand和LabVIEW架構(gòu)向Python技術(shù)棧的遷移，可以實(shí)現(xiàn)智能接口適配、智能測(cè)試規(guī)劃、智能故障檢測(cè)并自動(dòng)生成測(cè)試報(bào)告，支撐掩星探測(cè)載荷研發(fā)-測(cè)試-交付全流程測(cè)試。研究氣象衛(wèi)星掩星探測(cè)載荷智能自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)可打通氣象衛(wèi)星掩星探測(cè)載荷自動(dòng)化測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)流程，推動(dòng)掩星探測(cè)載荷技術(shù)發(fā)展，助力氣象觀測(cè)技術(shù)提升及應(yīng)用。

發(fā)表于：2025/10/13

利用STK和MATLAB互聯(lián)實(shí)現(xiàn)低傾角衛(wèi)星軌道優(yōu)化設(shè)計(jì)

提出針對(duì)特定緯度區(qū)域目標(biāo)的低傾角衛(wèi)星軌道設(shè)計(jì)方法。首先，分析了低傾角衛(wèi)星軌道的特點(diǎn)；然后，以衛(wèi)星一個(gè)回歸周期內(nèi)覆蓋時(shí)間最長(zhǎng)為性能指標(biāo)，構(gòu)建了衛(wèi)星軌道設(shè)計(jì)的優(yōu)化模型；最后，在利用STK和MATLAB互聯(lián)的基礎(chǔ)上，充分利用STK的覆蓋分析能力和MATLAB的遺傳算法工具箱，優(yōu)化設(shè)計(jì)出符合模型需求的最優(yōu)解。所提方法實(shí)現(xiàn)了軟件的優(yōu)勢(shì)組合，簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)，具有較高的求解效率，為衛(wèi)星軌道設(shè)計(jì)提供了新的思路和途徑。

發(fā)表于：2025/10/13

航天發(fā)射任務(wù)場(chǎng)景快速構(gòu)建方法研究

隨著航天任務(wù)復(fù)雜性的不斷提升，傳統(tǒng)指揮顯示系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)難以滿足高密度、多任務(wù)的需求。提出了一種基于建模的航天發(fā)射任務(wù)場(chǎng)景快速構(gòu)建方法，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)分解與場(chǎng)景模板設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能組件的提取與復(fù)用。以元模型為核心，結(jié)合層次化建模的思想，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的建?？蚣?，將復(fù)雜任務(wù)需求分解為標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景模塊，并識(shí)別任務(wù)間的依賴(lài)關(guān)系?；谀K化設(shè)計(jì)原則，構(gòu)建場(chǎng)景模板庫(kù)，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的復(fù)用和動(dòng)態(tài)組合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法顯著提升了任務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建效率，模板復(fù)用率達(dá)到85%~90%，配置時(shí)間節(jié)省率達(dá)83%，有效提升了任務(wù)建模與場(chǎng)景配置的整體性能。

發(fā)表于：2025/9/26

芯片搭載試驗(yàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)

航天級(jí)芯片搭載試驗(yàn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理與傳輸，并且適應(yīng)嵌入式設(shè)備內(nèi)存資源少等特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了采用SD卡和UDP的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸系統(tǒng)。首先，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸系統(tǒng)架構(gòu)，主控芯片通過(guò)SPI總線與SD卡通信，并通過(guò)UDP與搭載芯片和上位機(jī)通信。然后，介紹了SD卡和文件系統(tǒng)的選型和軟件設(shè)計(jì)。接下來(lái)，基于LwIP進(jìn)行了數(shù)據(jù)傳輸部分的軟件設(shè)計(jì)。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該數(shù)據(jù)存儲(chǔ)傳輸系統(tǒng)的有效性，并測(cè)試得到該系統(tǒng)的傳輸速率可達(dá)4.5 Mb/s且內(nèi)存占用僅為57 KB，滿足了芯片搭載試驗(yàn)過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸?shù)男枨螅蚁啾扔趥鹘y(tǒng)的存儲(chǔ)與傳輸方式，該方法大大提高了傳輸速率，降低了內(nèi)存占用。

發(fā)表于：2025/9/26

基于Cadence軟件平臺(tái)的分布式電源噪聲仿真方法研究

為了縮短采用PowerSI提取電源S參數(shù)的建模時(shí)間，提高芯片內(nèi)部功能模塊電源仿真的精度，進(jìn)一步識(shí)別敏感區(qū)域電源噪聲，引入了一種基于封裝電源的分布式建模及電源噪聲實(shí)測(cè)點(diǎn)確定方法。用該方法研究了系統(tǒng)處理芯片內(nèi)部功能模塊的電源仿真，發(fā)現(xiàn)在時(shí)域電源仿真的噪聲中，同一數(shù)據(jù)流流經(jīng)功能近似的電源模塊產(chǎn)生的電源噪聲存在相似性。在此基礎(chǔ)上，建立電源分布式模型，將功能近似的電源模塊進(jìn)行分組，并將分組后的封裝電源S 參數(shù)模型和die內(nèi)RC模型融入到電源時(shí)域噪聲仿真中，然后根據(jù)仿真結(jié)果確定封裝bump處敏感區(qū)域噪聲實(shí)測(cè)點(diǎn)的位置。通過(guò)仿測(cè)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在噪聲頻域主頻點(diǎn)對(duì)齊的條件下，噪聲時(shí)域的仿測(cè)誤差小于6%，驗(yàn)證了所提分布式仿真方法的有效性。

發(fā)表于：2025/9/23

XR芯片系統(tǒng)的EMU全場(chǎng)景AVIP快速迭代驗(yàn)證方案

隨著XR領(lǐng)域的不斷發(fā)展，市場(chǎng)對(duì)全功能和更高性能的復(fù)雜XR芯片系統(tǒng)需求越來(lái)越強(qiáng)烈。需求傳導(dǎo)到芯片設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，呈現(xiàn)出芯片規(guī)模和復(fù)雜度增加的態(tài)勢(shì)，給芯片驗(yàn)證收斂帶來(lái)的挑戰(zhàn)也同時(shí)不斷增大。如何在投片前做到關(guān)鍵指標(biāo)驗(yàn)證收斂，是每個(gè)芯片工程師和項(xiàng)目經(jīng)理面對(duì)的難題。在XR芯片研發(fā)領(lǐng)域，為了解決這一難題，提出EMU全場(chǎng)景AVIP快速迭代驗(yàn)證方案，其中EMU設(shè)備采用Cadence Palladium Z2，AVIP在Cadence VIP的基礎(chǔ)上，適配Palladium Z2 EMU環(huán)境，對(duì)接PCIe、MIPI、USB、UART等不同接口，并滿足仿真加速、數(shù)據(jù)比對(duì)等需求。通過(guò)在XR芯片系統(tǒng)中EMU全場(chǎng)景AVIP快速迭代驗(yàn)證方案的應(yīng)用，有效提升驗(yàn)證收斂效率，為芯片的成功交付做到了有力支撐。

發(fā)表于：2025/9/18

探索分布式仿真方法加速Chiplet系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證

隨著人工智能（AI）和高性能計(jì)算領(lǐng)域?qū)π酒懔π枨蟮脑鲩L(zhǎng)，Chiplet方案正日益受到行業(yè)重視。然而Multi-Die系統(tǒng)復(fù)雜性和規(guī)模的擴(kuò)大導(dǎo)致仿真消耗服務(wù)器資源大、驗(yàn)證交付周期延長(zhǎng)等。為解決這些問(wèn)題，分析了傳統(tǒng)的三步法和Socket驗(yàn)證方法，重點(diǎn)探索了Cadence分布式仿真方案，基于某實(shí)際Chiplet項(xiàng)目將系統(tǒng)級(jí)仿真任務(wù)分解成多個(gè)子Die并行執(zhí)行的仿真實(shí)例，從服務(wù)器內(nèi)存、跨服務(wù)器通信延遲、同步時(shí)間精準(zhǔn)調(diào)控、信號(hào)連接開(kāi)始時(shí)間及信號(hào)連接數(shù)量等多個(gè)方面探索了分布式仿真提效的措施，實(shí)現(xiàn)了超大規(guī)模Chiplet系統(tǒng)級(jí)RTL仿真和回歸效率提升。

發(fā)表于：2025/9/18

智能水位標(biāo)尺監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

隨著目前深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，通過(guò)視頻來(lái)監(jiān)測(cè)水位成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn)，為了提高對(duì)城市河道、水庫(kù)等地水位高度檢測(cè)的準(zhǔn)確性，提出了一種5G智能水位標(biāo)尺監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，主要介紹以星宸SSC338G為核心的硬件設(shè)計(jì)和一種基于YOLOv8n改進(jìn)的水位監(jiān)測(cè)方法。首先用于識(shí)別水尺方位，再對(duì)水尺圖像進(jìn)行灰度化和二值化處理，最后通過(guò)YOLOv8n識(shí)別水尺上的字符及刻度信息，分析計(jì)算水位數(shù)據(jù)。通過(guò)引入注意力機(jī)制EMA和更換損失函數(shù)Focal-EIoU，使得改進(jìn)后的模型參數(shù)量減少了21%，模型大小減少了17%，浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)減少了21%。根據(jù)與人眼實(shí)際對(duì)比實(shí)驗(yàn)，證明該模型精度符合要求，總體實(shí)現(xiàn)了智能水尺設(shè)計(jì)要求。

發(fā)表于：2025/9/17