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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)站在訪問量大幅波動時容易導(dǎo)致系統(tǒng)異常、難以快速進(jìn)行治理的問題，以Spring Cloud微服務(wù)治理框架為基礎(chǔ)，融入長短期記憶（LSTM）模型對系統(tǒng)指標(biāo)進(jìn)行分析與預(yù)測，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對歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并輸出預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對于指標(biāo)的趨勢預(yù)測；結(jié)合云原生基礎(chǔ)設(shè)施，生成基于預(yù)測結(jié)果的主動式水平容器組自動伸縮器，實(shí)現(xiàn)資源預(yù)伸縮；根據(jù)指標(biāo)預(yù)測結(jié)果與變化趨勢自動下發(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)。

基于變量地址的DCS平臺下裝技術(shù)研究

依據(jù)核電廠控制系統(tǒng)運(yùn)行場景，分析了一類基于變量地址的DCS平臺在下裝工程組態(tài)數(shù)據(jù)時存在的問題，研究了一種無擾的增量下裝技術(shù)，包括工程組態(tài)軟件、控制器、數(shù)據(jù)服務(wù)及人機(jī)接口的優(yōu)化改進(jìn)。通過設(shè)計(jì)驗(yàn)證及實(shí)際工程應(yīng)用表明所研究的增量下載方案可有效回收空閑地址位，確定變量地址與變量名稱的對應(yīng)關(guān)系，防止現(xiàn)場數(shù)據(jù)錯位及執(zhí)行機(jī)構(gòu)誤動作，提高DCS的運(yùn)行效率及核電廠的運(yùn)行安全性。

發(fā)表于：2025/9/12

基于知識圖譜與本體驅(qū)動的數(shù)據(jù)建?？蚣?/a>

針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)建模方法在處理多維動態(tài)關(guān)系和異構(gòu)數(shù)據(jù)集成方面的局限性，提出一種基于知識圖譜與動態(tài)本體驅(qū)動的數(shù)據(jù)建?？蚣?。該框架利用知識圖譜靈活表達(dá)實(shí)體及關(guān)系的優(yōu)勢，結(jié)合動態(tài)本體提供的語義約束，通過實(shí)體識別、屬性和關(guān)系自動映射等技術(shù)，將語義信息有效轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型，提升數(shù)據(jù)建模的自動化和標(biāo)準(zhǔn)化水平。案例分析表明，該框架可廣泛適用于復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的語義表示、自動化知識抽取及跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合，展現(xiàn)了良好的通用性和應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：2025/9/10

基于變步長LMS的多普勒雷達(dá)回波信號處理方法

針對復(fù)雜電磁環(huán)境下多普勒雷達(dá)回波信噪比較低導(dǎo)致難以處理的問題，提出一種基于改進(jìn)箕舌線函數(shù)的變步長LMS自適應(yīng)噪聲對消方法。通過在原本的步長迭代公式和濾波器權(quán)系數(shù)迭代中添加反饋量來提高算法整體的抗干擾性能，在步長迭代中添加補(bǔ)償量來加快算法初期的迭代速度。仿真結(jié)果表明在0至-10 dB信噪比下，所提算法能夠有效還原含噪信號中的目標(biāo)信號，誤差均方值最小為0.004 5，最大相關(guān)系數(shù)為0.95，最大輸出信噪比為10.60dB。實(shí)測結(jié)果表明所提方法在雷達(dá)回波信號降噪方面的性能突出，均方誤差最小為0.005 5，在實(shí)際電磁信號降噪處理中具有適應(yīng)性和有效性。

發(fā)表于：2025/9/10

一種基于嵌套CRC的分段極化碼設(shè)計(jì)

極化碼循環(huán)冗余校驗(yàn)輔助的串行抵消列表（Cyclic Redundancy Check Aided Successive Cancellation List，CA-SCL）譯碼算法隨著列表的增大，需要大量的空間存儲資源，導(dǎo)致其在資源受限條件下無法應(yīng)用。針對該問題，提出了一種基于嵌套CRC的分段極化碼設(shè)計(jì)方法。通過分段內(nèi)并行、分段之間串行的碼字結(jié)構(gòu)，極大降低了存儲資源消耗；利用設(shè)計(jì)的嵌套CRC多重校驗(yàn)的優(yōu)異檢錯性能，以及創(chuàng)新的分段之間串行列表譯碼算法，進(jìn)一步提高了碼字性能。仿真結(jié)果表明，所提算法在明顯低于CA-SCL譯碼算法的存儲資源消耗下，可以獲得更優(yōu)的譯碼性能。

發(fā)表于：2025/9/9

數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究

數(shù)字圖像邊緣檢測常規(guī)的方法有Canny算法、Sobel算法、Prewitt算法等。在研究圖像邊緣檢測常規(guī)方法的計(jì)算原理基礎(chǔ)上，提出一種數(shù)字圖像邊緣檢測算法，該算法包括圖像的初步極值邊緣矩陣計(jì)算、Otsu閾值的抑制計(jì)算和邊緣的延長計(jì)算。將該算法與常規(guī)算法提取的圖像邊緣進(jìn)行比較，驗(yàn)證該算法的可行性。使用該算法與常規(guī)算法對發(fā)動機(jī)噴嘴燃燒火焰圖像進(jìn)行邊緣檢測，Sobel算法、Prewitt算法提供了少量火焰的邊緣，Canny算法提供了火焰的大輪廓，而該算法提供了大量的火焰細(xì)節(jié)邊緣信息。因?yàn)槿紵鹧娴倪吘壥侨紵闹匾卣?，所以該算法更適用于噴嘴燃燒火焰的數(shù)字圖像邊緣深度分析，為噴嘴燃燒火焰分析提供一種新方法。

發(fā)表于：2025/9/9

基于復(fù)合超混沌系統(tǒng)與計(jì)算全息的圖像加密算法

針對傳統(tǒng)圖像加密算法在高敏感性數(shù)據(jù)保護(hù)、傳輸效率及多樣化應(yīng)用中的局限性，提出了一種基于超混沌系統(tǒng)與計(jì)算全息技術(shù)的多圖像加密算法。結(jié)合改進(jìn)的Logistic混沌與六維細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌，生成高隨機(jī)性與復(fù)雜性的混沌序列，從而增強(qiáng)了加密過程的安全性。通過結(jié)合隨機(jī)相位編碼與傅里葉變換的計(jì)算全息技術(shù)，進(jìn)一步提升了加密效果與抗攻擊能力。為了提高傳輸效率，采用壓縮感知技術(shù)壓縮加密多幅圖像，減少數(shù)據(jù)傳輸量和密鑰消耗。仿真結(jié)果表明，所提算法在提高圖像安全性的同時，顯著提升了傳輸效率，減少了傳輸時間，并在不同加密強(qiáng)度下保持較低的圖像失真度。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，該算法能有效抵抗常見攻擊，具有較強(qiáng)的安全性和較高的傳輸效率，適用于醫(yī)療、金融等領(lǐng)域的高敏感數(shù)據(jù)保護(hù)。

發(fā)表于：2025/9/5

多環(huán)境自適應(yīng)探測網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)技術(shù)研究

網(wǎng)絡(luò)空間測繪平臺能夠?qū)崿F(xiàn)對各類網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)的高效探測、融合分析及繪制，從而為網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)管理、暴露面分析和安全防護(hù)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然而，隨著探測目標(biāo)類型和數(shù)量的不斷增多，現(xiàn)有測繪平臺在探測網(wǎng)絡(luò)快速組織、探測資源高效利用等方面無法滿足多源多目標(biāo)靈活探測的需求，為此，研究并提出了一種異構(gòu)多環(huán)境下探測網(wǎng)絡(luò)組織管理模型，該模型通過節(jié)點(diǎn)管理、任務(wù)管理、資源管理方法和API的設(shè)計(jì)，有效提升了平臺的組織管理能力，通過測試驗(yàn)證該模型的可用性和靈活性。

發(fā)表于：2025/9/4

X波段60 W高功率高效率功率放大器設(shè)計(jì)

基于0.25 μm柵長的GaN HEMT工藝，設(shè)計(jì)了一款8~12 GHz 60 W高功率放大器。該芯片的末級輸出端功率合成網(wǎng)絡(luò)在Bus-bar總線型的基礎(chǔ)上添加并聯(lián)LC到地枝節(jié)，達(dá)到優(yōu)化各路平衡度的目的，在實(shí)現(xiàn)高功率輸出的同時使芯片整體結(jié)構(gòu)緊湊且易于匹配。采用輸入端二次諧波阻抗匹配技術(shù)，在不影響輸出功率的前提下提升高頻效率。輸出級匹配結(jié)構(gòu)采用兩段串電感并電容匹配的方式，將輸出級阻抗匹配至目標(biāo)阻抗的同時實(shí)現(xiàn)較低的匹配損耗。在脈寬100 μs、占空比10%測試條件下，該放大器飽和輸出功率在8~12 GHz范圍內(nèi)大于48 dBm，效率大于35%，功率增益為23 dB。芯片尺寸為3.97 mm×5 mm。

發(fā)表于：2025/9/4

一種K波段變頻組件設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)了一種K波段變頻組件，該組件含上、下變頻通道，實(shí)現(xiàn)K波段射頻信號與中頻信號間的變頻轉(zhuǎn)換。通過進(jìn)行全鏈路級聯(lián)仿真分析與計(jì)算，優(yōu)化了鏈路的頻點(diǎn)規(guī)劃，合理規(guī)避了帶內(nèi)雜散；通過進(jìn)行三維電磁場仿真，優(yōu)化了鏈路的傳輸互聯(lián)結(jié)構(gòu)，改善了級間匹配特性。測試結(jié)果表明該組件具有雜散抑制度高、帶內(nèi)增益波動小等特點(diǎn)，雜散抑制優(yōu)于60 dBc，帶內(nèi)波動優(yōu)于±1 dB，鏡頻抑制優(yōu)于50 dBc，其他各項(xiàng)指標(biāo)均滿足設(shè)計(jì)要求。該設(shè)計(jì)方法也對變頻組件的設(shè)計(jì)進(jìn)行了有益探索。

發(fā)表于：2025/9/3

W波段高集成多通道多功能封裝模塊研究

針對W波段射頻前端需求，設(shè)計(jì)了一組基于陶瓷封裝工藝的W波段四通道上變頻發(fā)射和下變頻接收模塊。該對模組均采用一次變頻架構(gòu)，上變頻發(fā)射模塊將78~80 GHz的信號經(jīng)混頻、放大、濾波傳輸后，傳輸?shù)教炀€端口實(shí)現(xiàn)上變頻至92~94 GHz頻段；下變頻接收模塊將92~94 GHz頻段信號經(jīng)過低噪聲放大、混頻、濾波傳輸后，進(jìn)入后端實(shí)現(xiàn)下變頻至78~80 GHz。該前端本振信號為X波段，實(shí)現(xiàn)功率分配和信號放大功能，為多通道提供中頻信號。為提高模塊射頻性能和可靠性和降低成本，設(shè)計(jì)了一種基于封裝上裝載技術(shù)（LOP）的濾波傳輸結(jié)構(gòu)。模塊實(shí)物測試結(jié)果表明：研發(fā)的W波段上變頻發(fā)射模塊在工作頻帶（92~94 GHz）內(nèi)輸出功率均大于12 dBm，輸出功率增益大于6 dB；W波段下變頻前端各通道在工作頻帶內(nèi)的噪聲小于9dB，增益大于10 dB。

發(fā)表于：2025/9/1