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微型仿生扑翼飞行器研究综述[人工智能][航空航天]

基于仿生学原理的扑翼飞行器因质量轻、体积小、灵活性好、隐蔽性高等优点在军事和民用领域应用广泛，实现扑翼飞行器的微型化是未来发展方向。首先介绍了微型仿生扑翼飞行器的概念和特点，分析了研究背景和国内外研究现状及成果，在此基础上，就实现微型仿生扑翼飞行器需要解决的关键技术和难题进行了讨论，最后对我国微型仿生扑翼飞行器的应用前景作出展望。

發(fā)表于：2020/12/15

基于AWK和Shell的计费账务内控监测系统设计[模拟设计][信创产业]

为了适应日趋激烈的电信市场竞争，电信企业内部在不断进行改革。建立电信运营企业内部控制体系是公司健康持续发展的重要一环，而计费账务系统数据涉及公司财务收入，对它的管控到位能反映出一个公司内控管理水平。基于AWK和Shell编程语言，设计了计费账务内控监测系统，并重点阐述其软件设计。系统采用C/S和B/S混合编程的方法，在采集交换机话单文件列表流程中使用封装脚本体的方法，实现交换机登录、采集文件、标准化、入库一次性自动执行，在采集核对功能展示上采用B/S架构进行前台告警展现。该设计提高了省级中心和地市运维两级对计费账务流程监控效率，为后期内控审计工作提供了有效的凭据。

發(fā)表于：2020/12/15

一种OFDM电力线通信系统的自动增益控制方法[电源技术][智能电网]

低压电力线信道中普遍存在较大的脉冲噪声，这对OFDM电力线通信系统的自动增益控制（AGC）带来了极大的挑战。在分析电力线通信系统架构及脉冲噪声特点的基础上，提出了一种抗脉冲噪声能力强的自动增益控制新方法。该方法通过在自动增益控制中嵌入脉冲检测电路，在检测到脉冲噪声或系统帧同步时，停止增益调整，可有效防止脉冲噪声引起AGC误动作，降低接收过程中脉冲噪声对AGC的干扰。仿真结果表明，所提出的自动增益控制方法能有效提高电力线通信接收机的性能。

發(fā)表于：2020/12/15

基于BIM与GIS数据融合的智慧地铁运维系统研究[其他][工业自动化]

建筑信息模型(BIM)和地理信息系统(GIS)的融合为智慧地铁运维系统的实现提供了强有力的技术支持。论证了将BIM+GIS运用到地铁设备运维系统中的优势和可行性，从BIM和GIS模型的数据规范入手，提出了一种有效的BIM和GIS数据融合方案。通过运用BIM和GIS，实现了设备智慧巡检、设备故障预警与智能维修和应急智能处置等智慧功能。BIM和GIS数据的成功融合，为智慧地铁运维系统的建成提供了一种强有力的技术手段。

發(fā)表于：2020/12/15

橡胶-金属缓冲弹簧在飞机舵机电液伺服系统中的应用[其他][工业自动化]

针对飞机舵机电液伺服系统在抑制多余力干扰时，缓冲装置无法实现变刚度连续加载的问题，采用在系统结构中设置橡胶金属缓冲弹簧的结构补偿方法。首先，设计橡胶金属缓冲弹簧结构，利用ANSYS仿真软件构建有限元模型并对其进行性能分析。通过构建飞机舵机电液伺服系统各元件数学模型，从而得到系统整体数学模型。最后，利用MATLAB仿真软件验证该方法的可行性和有效性。研究结果表明，橡胶金属缓冲弹簧能够达到技术指标要求，改善系统稳定特性，具有较高的工程实践价值。

發(fā)表于：2020/12/15

基于NOR Flash的卷积计算单元的设计[其他][信创产业]

提出一种基于NOR Flash的模拟卷积运算单元，与同类模拟卷积运算单元相比具有高精度、高能耗比、低噪声的特点。该单元采用存算一体架构，将卷积核的权重参数以阈值电压的方式存储在Flash中，输入图片经过模拟卷积运算得到输出图片。在SMIC 65 nm浮栅工艺下，使用SOBEL边缘检测算法评估该单元的性能。仿真结果表明，在3.3 V电源电压，100 MHz时钟下，实现一个3×3卷积核的Flash阵列的能耗比达到0.18 TOPS/W，卷积计算结果的峰值信噪比(PSNR)为39.05 dB。

發(fā)表于：2020/12/15

一种低相位噪声的正交电感电容压控振荡器的设计[电子元件][工业自动化]

在相同的功耗下，串联耦合正交电感电容压控振荡器相位噪声性能优于并联耦合电感电容压控振荡器。但是在传统的串联耦合正交电感电容压控振荡器中，LC谐振腔中存在45°的相位偏移使得其相位噪声被恶化。因此提出一种交流偏置的串联耦合正交电感电容压控振荡器。该振荡器中的LC谐振腔的相移接近0°,并且耦合MOS管的低频噪声上变频的相位噪声部分受到抑制。所以该交流偏置的串联耦合正交电感电容压控振荡器可以获得较好的相位噪声性能。所提出的正交电感电容压控振荡器在TSMC 180 nm CMOS工艺下设计完成。其输出频率调谐范围为2.34 GHz~2.60 GHz，电源电压为1.8 V，功耗约为11.2 mW。输出频率为2.58 GHz时，3 MHz频偏处的相位噪声为-140.1 dBc/Hz，相较于传统串联耦合正交振荡器优化了6.4 dB。该振荡器的品质因子为188.3 dBc/Hz，平均相位误差为0.05°。

發(fā)表于：2020/12/15

一种26~28 Gb/s高能效低抖动Bang-bang CDR设计[通信与网络][通信网络]

一种26~28 Gb/s高能效低抖动Bang-bang CDR设计蒋姝洁，林福江(中国科学技术大学微电子学院，安徽合肥 230026)设计实现了一款26~28 Gb/s的高能效低抖动Bangbang CDR电路，采用改进的全速率非线性鉴相器结构，提高了鉴相器电路的输入灵敏度，改善高数据速率下磁滞效应的影响，从而提升环路整体的抖动性能；通过压控振荡器和压控振荡器缓冲电路协同调谐的方式减小为驱动大的鉴相器负载的时钟缓冲电路的功耗。采用TSMC 40 nm CMOS工艺，输入231-1 300 mVPP的伪随机二进制序列(PRBS)数据，在28 Gb/s下该时钟数据恢复电路恢复出的时钟抖动为1.66 ps (pp)，数据抖动为1.81 ps (pp)；在注入4 MHz正弦抖动的情况下，抖动容限小于0.75 UIpp。在1 V电源电压下，功耗小于38.5 mW。

發(fā)表于：2020/12/15

一种小型化、远距离、平面扫描式激光雷达避障系统[通信与网络][通信网络]

基于激光雷达的无人机避障系统能够实时探测和定位前方障碍物。首先介绍了四种避障技术并对其性能进行了分析；其次，阐述了基于激光雷达的无人机避障技术的研究进展。在此基础上，针对避障系统普遍存在的重量、功耗、作用距离和数据输出率等多指标相互制约的问题，提出了一种小型化、远距离、平面扫描式激光雷达避障系统解决方案。借助高速脉冲调制、单光子测距、波形高速采样以及转镜扫描等技术，以FPGA为主控芯片，避障系统作用距离达300 m，扫描角分辨率为0.1°，为可靠获得障碍物信息提供了重要保障。

發(fā)表于：2020/12/15

基于注册码的软件授权保护系统的设计与实现[其他][信创产业]

目前国内软件加密授权技术的发展较为缓慢，针对传统的软件保护方式单一，软件授权方式不灵活的问题，提出了基于注册码的软件授权保护方案，设计了软件的加密授权和检验流程，对软件加密授权的各环节进行优化和改进。该方案不仅为用户提供了软件的授权保护机制，如时间授权、功能授权等，还能在离线环境下增强软件的保护作用，具有较高的安全性和实用性。

發(fā)表于：2020/12/15

一种融合注意力和记忆网络的序列推荐算法[人工智能][物联网]

發(fā)表于：2020/12/15

无人机协同传输通信系统物理层安全技术研究[通信与网络][信息安全]

针对无人机中继系统中存在窃听节点的问题，研究了采用信源端发送人工干扰信号的方式来提高系统的安全容量。仿真结果表明，在无人机中继系统中，由于无人机自身的特性及人工干扰的影响，比传统采用固定中继形式具有更好的安全容量，并且在信源端发送信号功率一定的条件下，该系统具有最佳功率分配方案。

發(fā)表于：2020/12/15

改进的群签名策略隐藏方案[通信与网络][信息安全]

针对CPABE方案在解密阶段中存在访问策略可能泄露隐私的问题，提出了一种改进的群签名策略隐藏方案。首先，通过权重门限访问结构构建属性集合，在安全模型中对属性集合分割确定挑战者和敌对手的属性集合。然后，应用群签名方法实现访问策略的隐藏。最后，构建改进的策略隐藏方案的算法，对方案的安全性进行证明。通过对比分析，证明了提出的改进群签名策略隐藏方案在保护用户隐私的同时，适用范围更广泛。

發(fā)表于：2020/12/15

大数据技术在信息网络威胁情报中的运用研究[通信与网络][信息安全]

网络空间安全的形势随网络攻击技术的不断升级日趋严峻，对信息网络安全构成巨大威胁，而基于大数据处理技术的网络安全威胁情报是一种有效应对手段。围绕信息网络面临的安全挑战，从网络防御的角度，介绍了大数据处理主流平台和关键技术，提出了基于大数据的网络威胁情报技术架构，阐述了网络威胁情报生成过程中大数据技术的关键作用，最后讨论了网络安全威胁情报在网络安全事件处置过程中的运用和作用。

發(fā)表于：2020/12/15

基于AQPSO-LSTM-BN的APU故障诊断模型[模拟设计][工业自动化]

针对飞机APU的常见故障，提出了一种基于量子粒子群优化的长短期记忆网络与批规范化相结合的飞机APU故障诊断模型。从QAR数据库中整理出需要的APU故障数据，将其进行归一化处理并分为训练集和测试集两部分，建立CSV文档数据库；对量子粒子群进行改进，使用改进后的量子粒子群对长短期记忆网络的隐含层单元数目进行寻优；将优化参数后的长短期记忆网络与批规范化相结合搭建网络模型，并在网络最顶层加入Softmax模型，生成AQPSO-LSTM-BN故障诊断模型，使用训练集对故障诊断模型进行训练，然后使用测试集进行实验。实验结果表明，该模型可以有效识别APU故障，与单一长短期记忆网络模型、支持向量机模型、循环神经网络模型和极限学习机模型相比，识别准确度有所提高。

發(fā)表于：2020/12/15