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基于FPGA的梳状谱通信干扰信号设计与研究[可编程逻辑][通信网络]

为了有效测试通信电台的实际抗干扰性能，提出了一种基于FPGA的高斯白噪声梳状谱干扰信号设计方案，相比传统随机相位调频梳状谱干扰，在对抗宽带通信系统时干扰效果更强。该方案以FPGA为核心，通过改进Ziggurat算法和DDS技术实现梳状谱干扰信号的生成，在满足高速、高性能的同时，具有较强的灵活性。并通过DA芯片输出，实现了3~11个梳状谱信号的生成。实验结果表明：生成的梳状谱干扰信号频率控制误差小于0.001%，干扰效果量化一个指标。

發(fā)表于：2025/9/17 下午3:26:00

基于手势识别的视力检测系统设计[模拟设计][医疗电子]

在手势识别与人机交互成为当下热点的背景下，为解决传统视力检测过程烦琐、效率低的问题，提出基于手势识别的视力检测系统设计。该系统以STM32单片机作为核心控制，通过激光测距模块、手势识别模块以及视力表显示模块等实现智能化、自助式视力检测。系统通过TFT LCD显示屏显示视标，在测距达到标准范围后，以手势识别传感器识别被测者的手势动作，通过微处理器采集、对比、判断后，以单视标判断准则及二分法检索策略，完成视力等级显示。通过实验验证了系统的可行性，该系统能够实现对四种手势的正确识别且视力检测时的平均准确识别率达到82%，具有良好的准确性和高效性。

發(fā)表于：2025/9/17 下午3:15:02

多通道大功率氮化镓T/R组件模块散热技术研究[模拟设计][工业自动化]

总结了多通道大功率T/R组件散热设计中面临的问题和挑战，分析了各种散热方案的散热能力。微通道和歧管微通道散热技术在高热流密度散热场景得到广泛关注，成为大功率、高热流密度集成电路一种有效散热手段，同时多通道的流量分配是影响温度均匀性的重要因素。应用上述技术，提出一种应用于多通道T/R组件模块散热方案的设计方法并应用在具体散热方案设计中，采用计算流体动力学方法对各种方案分析比较和评价，嵌入载台的歧管微通道及并联分流方案，可有效解决局部功率密度大于500 W/cm2的多通道T/R组件冷却问题，热阻和通道间温度均匀度小于2℃。

發(fā)表于：2025/9/17 下午2:44:02

基于信号置信度的矿井定位方法研究[模拟设计][安防电子]

针对煤矿井下狭窄纵深的巷道环境，无线信号极易反射导致定位精度差甚至定位失败的问题，提出了一种利用UWB信号置信度，结合定位神经网络模型、TOF测距和Kalman滤波的组合定位方法。首先利用标识卡与基站间的UWB信息及标识卡真实距离，离线训练定位神经网络模型。其次在实时测距时提出UWB信号置信度判别方法，参与TOF定位计算，最后再通过Kalman滤波进一步提升定位精度。结果表明：该方法能够在煤矿井下显著降低由于信号反射所导致的定位精度差问题，混合定位精度小于10 cm，具有速度快、稳定性高等优点。

發(fā)表于：2025/9/17 下午2:29:02

基于LSTM模型的智能服务治理方案研究与实践[通信与网络][通信网络]

为解决航空公司网站在访问量大幅波动时容易导致系统异常、难以快速进行治理的问题，以Spring Cloud微服务治理框架为基础，融入长短期记忆（LSTM）模型对系统指标进行分析与预测，结合云原生架构，提出了一种基于LSTM模型的智能服务治理方案。利用LSTM对历史指标数据进行训练并输出预测模型，实现对于指标的趋势预测；结合云原生基础设施，生成基于预测结果的主动式水平容器组自动伸缩器，实现资源预伸缩；根据指标预测结果与变化趋势自动下发与回收治理策略，实现智能化的流量治理。实践表明，该方案能根据模型预测结果提前做好资源扩缩容与服务治理，有效规避系统风险。

發(fā)表于：2025/9/17 下午2:17:01

基于几何特征的图像畸变校正方法[显示光电][消费电子]

为解决传统畸变校正存在操作复杂等困难，提出一种基于几何特征的畸变校正方法，该方法对径向畸变的相机模型进行分析，利用单张图像计算图像径向几何畸变中心及畸变系数。通过对图像中的曲线进行稳健评估，经过两次不同方向上曲线的弯曲程度求解，找到光学图像的最佳几何畸变中心，接着利用递推最小二乘法来计算径向几何畸变的多项式系数，得出最优的畸变系数，对失真图像进行校正。实验通过仿真及实际图像测试，结果表明该方法无需标定板，仅采集单幅真实场景图像，便能有效校正成像测量系统中的径向几何畸变，并能对图像进行准确的畸变校正。

發(fā)表于：2025/9/17 下午2:06:00

面向5G演进的通信感知一体化技术研究[通信与网络][通信网络]

通感一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）作为5.5G/6G通信系统的核心技术，通过深度融合通信与感知功能，突破传统系统的功能边界，实现频谱、硬件资源的共享与协同，推动通信网络向多维感知能力演进。系统探讨了ISAC的核心原理、技术挑战及未来方向。技术层面，ISAC利用无线信号传输与反射特性，通过联合波形设计、多站协同感知架构及自干扰消除技术，实现环境感知与数据传输的高效融合，但其发展面临通感波形联合优化、网络资源动态调度、多站同步与标准化等关键挑战。典型应用场景涵盖智能交通、工业互联网及空天海地协同网络，需满足亚米级感知精度、毫秒级时延及高可靠性等指标需求。未来技术演进聚焦四大方向：太赫兹频段器件与智能超表面优化、AI驱动的通信-感知联合框架、意图驱动的云-边-端动态架构以及轻量化安全机制构建。通过攻克通感联合信息论、能效模型等基础理论，并推动产学研协同验证，ISAC将加速物理世界与数字空间的深度融合，成为全域智能网络的核心使能技术。

發(fā)表于：2025/9/16 下午5:03:10

一种基于数据匹配的COM恶意调用溯源研究[通信与网络][信息安全]

针对高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat，APT）利用组件对象模型（Component Object Model，COM）接口进行行为混淆，导致传统溯源方法难以有效追踪的问题，提出了一种基于数据匹配的实时溯源系统COMLink。该系统利用COM调用中客户端与服务器进程间数据交换的数据关联特性，通过前缀相似度算法实现对敏感行为的线程级精确溯源。COMLink能够跨进程追踪COM调用链，即使在恶意软件利用受信任进程执行恶意行为时也能有效溯源。实验结果表明，COMLink在包含6个已知可利用COM接口的测试环境中，能够以82%的准确率追踪基于COM的攻击行为，COMLink对系统性能的影响可忽略不计，性能损失小于2%，显著提升了APT检测和归因能力。

發(fā)表于：2025/9/16 下午4:51:57

基于无监督机器学习的地质断层识别与深度估算[人工智能][通信网络]

为解决Werner反卷积解在地质构造深度估计中结果不确定性的问题，采用无监督机器学习K-means聚类算法对Werner解进行优化分析。通过构建包含两个岩墙体的合成磁场模型进行测试，并添加随机噪声增加复杂性。将合成数据和实际数据的Werner解分别输入聚类算法进行分析，结果表明，该算法在合成模型中准确识别出两个深度分别为5 m和8 m的地质体，在实际数据中识别出三个深度分别为536 m、635 m和530 m的地质体，与该区域前期勘探结果相符。研究证实，该算法不仅能有效确定地质体的数量，还能准确估算其深度位置，即使在存在噪声的情况下依然表现稳定。

發(fā)表于：2025/9/16 下午4:40:59

基于SiC IPD技术的小型化大功率Gysel功分器设计[微波|射频][通信网络]

功分器作为射频前端重要的无源器件，不断朝着小型化、大功率方向发展。为此，提出一种基于SiC IPD技术的新型Gysel功分器，采用π形和Bridged T-coil等效电路将分布式电路转换成集总式拓扑，实现功分器的小型化设计。通过奇偶模分析方法给出集总等效电路的理论推导，并进行HFSS全波仿真。集总电感和电容采用半导体工艺制造，加工精度高，感值容值精准，器件性能稳定。此外，基板采用具有良好的散热能力的SiC材料，有利于提升器件的功率容量。测试结果表明，功分器在6.3~7.7 GHz范围内回波损耗大于10 dB，插损小于0.9 dB，端口隔离度在5~9 GHz范围内大于15 dB，电波长尺寸为0.10×0.05（λg×λg@f0），具有较高的工程应用价值。

發(fā)表于：2025/9/16 下午4:29:29