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基于缓变复合沟道的高线性GaN HEMT仿真研究[电源技术][工业自动化]

基于半导体工艺与器件模拟工具（TCAD）提出并仿真了一种基于缓变组分AlGaN和InGaN复合沟道的高线性GaN HEMT器件，该结构的复合沟道层形成了三维电子气和二维电子气双沟道分布，器件栅压摆幅高达4.1 V，比常规突变异质结HEMT提高2.2 V。器件跨导的二阶导数的峰值比常规器件的低大约56%，显示其优越的抑制三阶互调的能力。另外，还探究了自热效应对器件线性度的影响。所提出的器件结构在高线性应用领域具有良好的应用前景。

發(fā)表于：2026/1/14 下午1:40:21

基于UltraScale架构的数据加密方法研究[模拟设计][信息安全]

针对航空通信机载设备核心功能以及知识产权的保护，结合UltraScale芯片的架构特点，研究并提出了一种基于UltraScale架构的数据加密方法。该方法将UltraScale芯片的PS和PL的DNA序列号以及用户自定义信息进行联合加密，并设计了一种明文信息校验格式，采用离线加密和在线解密的方式完成设备加解密功能。实验结果表明，提出的设计方法有效可行，设备加解密功能正常，提高了设备的安全性，有效保护了用户知识产权。目前，该技术已在航空通信多型设备中得到应用，具有较强的实用性。

發(fā)表于：2026/1/14 下午1:33:21

基于改进遗传算法的多芯粒NoC低功耗映射[模拟设计][通信网络]

针对多芯粒片上网络（Network-on-Chip，NoC）的低功耗映射问题，提出了一种改进的自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）。通过引入排列编码机制、部分映射交叉算子、自适应交换变异策略以及混合选择机制，有效解决了传统遗传算法在NoC映射中存在的约束冲突、局部最优和解空间爆炸等问题。实验基于36节点2D-Mesh拓扑和随机生成的通信任务图，对比了AGA、蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）和灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）的性能。结果表明，AGA在通信能耗优化方面显著优于其他算法，相较于GWO和ACO分别降低了32.0%和26.2%的总功耗，同时展现出更好的全局搜索能力和收敛稳定性。该研究为NoC的低功耗设计提供了高效的优化方法。

發(fā)表于：2026/1/14 下午1:24:00

智能芯片IP软核的质量评测方法研究[人工智能][数据中心]

针对IP（Intellectual Property）软核的广泛复用带来的质量管控挑战，从现有的IP核交付项质量评测出发，面向智能芯片特殊需求，构建了一套细致全面的主客观结合的IP软核综合质量评价体系。选取了主流的神经网络处理器单元软核对所提出的评价策略进行实证分析与验证，结果表明该评价体系能有效识别IP软核的优势与不足，为智能芯片IP软核的设计、优化、交付与选型提供了重要参考依据。

發(fā)表于：2026/1/14 下午1:16:00

感兴趣区域引导的码率可变卫星遥感图像压缩方法[人工智能][航空航天]

随着遥感卫星数量和成像分辨率的不断提高，遥感图像的数据量急剧增加，在传输带宽受限的情况下，如何保证遥感图像中目标区域的重建质量，是目前亟需解决的问题。针对上述问题，提出了一种感兴趣区域引导的码率可变卫星遥感图像压缩方法。首先，构建了基于感兴趣区域引导的重要性图模块，在压缩网络前端使用通用检测网络得到感兴趣目标分布掩膜，指导感兴趣区域和背景区域的码率分配。其次，设计码率可变压缩策略，在遥感图像压缩过程中实现灵活的码率控制。实验结果表明，本文方法在主观和客观指标上均优于传统方法，并且在低码率条件下也能达到与现有图像压缩方法相当的性能。

發(fā)表于：2026/1/13 下午4:37:58

基于改进YOLOv12的无人机高速公路边坡起火检测算法研究[人工智能][安防电子]

针对无人机高速公路边坡火灾检测中存在的初期火苗漏检率高、复杂背景干扰显著以及边缘设备部署精度-实时性难以平衡等关键问题，基于改进YOLOv12框架提出一种轻量化可见光火灾检测算法。该算法通过实例分割技术精准提取边坡与道路区域以消除背景干扰，设计包含高分辨率P2层与多路径下采样机制的小目标增强特征金字塔（SOPAN）提升微小目标检测能力，并构建基于共享卷积的轻量检测头（LSCD）实现模型复杂度压缩。实验结果表明，在融合无人机巡检数据集上，所提模型以仅1.8M参数量达到92.5% mAP检测精度，较基准模型YOLOv12n参数量降低28.3%，为无人机端实时高精度火灾预警提供了高效解决方案。

發(fā)表于：2026/1/13 下午4:29:59

直流微电流标准源的研究进展[测试测量][航空航天]

直流微电流标准源广泛用于电学仪器校准、半导体测试、静电检测等领域，涉及电流负反馈调节、等电位屏蔽等关键技术。直流微电流标准源主要有三种基本实现方式：电阻式、电容式和电离式，每种技术都有其独特的优势和局限性。对近年来国内外直流微电流标准源研究现状进行了综述，对国内外直流微电流标准源的现状进行调查，并指出我国在这一领域的研究起步较晚，与国际先进水平存在差距。

發(fā)表于：2026/1/13 下午4:10:08

Wi-Fi与机器学习结合的综合分析[人工智能][物联网]

系统性地分析了当前AI/ML在Wi-Fi领域的技术研究和应用情况。首先对Wi-Fi技术特征以及发展趋势所带来的复杂度进行阐述。然后提出机器学习对优化Wi-Fi网络参数的必要性，以及综合介绍和分析AI/ML在提升Wi-Fi性能和用户体验的研究及可行性，并对IEEE 802.11 AI/ML兴趣组四个具体的AI/ML用例进行说明和评估。接着探讨和建议Wi-Fi与AI/ML相结合的系统设计框架，以及相应的基本用例分析。最后对Wi-Fi与AI/ML结合的技术挑战和行业发展做了归纳和总结。

發(fā)表于：2026/1/13 下午4:03:08

基于自编码器的日志异常检测方法研究[通信与网络][信息安全]

系统日志蕴含关键运行信息与问题线索，但随系统规模扩大，日志数据愈发庞大复杂，自动化异常检测成为研究重点。当前研究面临日志数据不平衡、有标签数据稀少导致检测精度不足的挑战。为应对挑战，提出了多窗口LSTM自编码器日志异常检测方法，主要围绕日志数据处理、自编码模型和日志事件分类三个方面展开。该方法结合LSTM与自编码器优势，并利用多窗口策略捕捉不同时间尺度上下文信息，针对时间敏感的日志提供了更有效的异常检测方案。实验结果表明，该方法在HDFS和BGL两个公共数据集上均取得了较高的F1值，相比其他方法具有更好的异常检测效果。

發(fā)表于：2025/12/23 下午2:27:05

一种协同表征学习与强化学习的工控协议模糊测试方法[通信与网络][信息安全]

针对工业控制协议中复杂格式与字段依赖难以建模，传统模糊测试在测试用例接收率与样本多样性方面存在不足，提出一种协同表征学习与强化学习的工控协议模糊测试方法。该方法结合深度可分离卷积的高效特征提取能力与多头自注意力机制的全局依赖建模优势，构建多尺度特征提取器，捕捉局部与全局特征。引入强化学习优化策略，增强潜在空间表达能力。提出通用ICP(Industrial Control Protocols)模糊测试框架RLCAFuzzer，并在典型能源企业工业场景的攻防演练靶场上对3种常见工控协议(Modbus/TCP，Ethernet/IP，S7 comm)进行实验验证。结果表明该框架的TCAR指标显著提高，并展现出更强异常触发能力，验证了其在工控协议漏洞挖掘中的有效性与先进性。

發(fā)表于：2025/12/23 下午2:22:06