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設(shè)計(jì)應(yīng)用

一种应用乒乓自归零的高精度放大器

一种应用乒乓自归零的高精度放大器[模拟设计][工业自动化]

设计实现了一种低失调、高增益的运算放大器（运放）。整体电路包含带隙基准、振荡器、分频器、辅助运放和主运放等。该电路采用乒乓结构的自归零技术，实现了连续工作，同时显著缩减了放大器的输入失调偏移。此外，还提出了一种新颖、高效的控制时序，以较低的成本有效降低了放大器在乒乓切换过程中的稳定时间，进一步减小了放大器的输出毛刺。该放大器芯片基于350 nm CMOS工艺设计制造，实际测试结果表明，在5 V电源电压下，放大器消耗了0.65 mA的电流，实现了最大3 µV的输入失调偏移，增益带宽积为8 MHz，噪声频谱密度降到了30 nV/√Hz。

發(fā)表于：2025/3/17 下午4:19:35

一种带短路保护的磁隔离IGBT驱动架构

一种带短路保护的磁隔离IGBT驱动架构[模拟设计][工业自动化]

设计一种带短路保护的磁隔离IGBT驱动架构，该架构采用变压器隔离，集成去饱和检测电路、米勒钳位电路和软关断，当IGBT发生短路故障退出饱和区，便对器件执行软关断，并通过米勒钳位电路抑制栅极电压尖峰。同时通过故障反馈通道将故障信号反馈给前级控制器，实现对短路故障的快速响应。仿真和实测结果表明，本架构具有8 kV的隔离耐压，去饱和检测和米勒钳位阈值分别为9 V和2 V，去饱和故障响应时间为419 ns，故障报错时间为311 ns，软关断时间为136 ns。该架构实现了短路故障保护和故障反馈，已应用在某一高耐压隔离IGBT驱动器中。

發(fā)表于：2025/3/17 下午4:03:31

X波段宽带高效率连续类功率放大器芯片设计

X波段宽带高效率连续类功率放大器芯片设计[模拟设计][通信网络]

为提高功率放大器的带宽和效率，基于0.25 μm GaAs pHEMT ED工艺，通过控制输出级二次谐波阻抗进行波形控制，实现连续B/J类波形，设计了一款单片集成的X波段高效率连续B/J类功率放大器。放大器由两级构成，驱动级使用增强型晶体管实现高增益，输出级使用耗尽型晶体管实现高效率与瓦级的输出功率。仿真结果显示，该功率放大器在7.3~12.2 GHz的频带内实现了29~30.6 dBm的输出功率，功率增益为17~18.6 dB，功率附加效率大于50%，峰值效率为59%，输入回波损耗小于10 dB，芯片尺寸仅为2.1 mm×1.3 mm。

發(fā)表于：2025/3/17 下午3:46:10

基于机器学习的智能传感器综述

基于机器学习的智能传感器综述[MEMS|传感技术][工业自动化]

随着机器学习的飞速发展，机器学习算法创建的智能模型正逐步成为新型传感器数据分析的核心部分。首先介绍了支持机器学习的智能传感器背景，对智能模型的构建和数据集的生成、验证、测试过程进行简述，随后列举了基于机器学习的智能传感器的应用，最后指出了基于机器学习的智能传感器目前面临的问题和挑战并提出了具有可行性的解决方法，为相关研究人员提供有价值的学术参考。

發(fā)表于：2025/3/17 下午3:17:38

制导雷达智能处理技术现状和发展趋势

制导雷达智能处理技术现状和发展趋势[模拟设计][通信网络]

围绕制导雷达智能处理技术的最新进展及其发展趋势进行综述。阐述了当前在制导雷达智能处理领域存在的技术挑战，从多源信息融合技术、跟踪与滤波方法、智能化与认知技术及智能抗干扰技术等方面着手，梳理总结了近几年的研究进展，并针对该领域未来技术发展趋势进行了展望。整体上看，智能处理技术正朝着高度集成化、自主智能化和多模态融合的方向发展，以提升制导雷达的精确性和可靠性，为未来制导系统提供更为强大、灵活和可靠的导引信息。

發(fā)表于：2025/3/17 下午2:59:22

基于有限记忆、概率学习的双时间尺度切片资源分配方法

基于有限记忆、概率学习的双时间尺度切片资源分配方法[通信与网络][5G]

网络切片是使网络能够满足不同垂直领域的不同服务需求的关键要素，为解决网络中切片类型动态变化的问题，提出了一种联邦-多智能体强化学习双时间尺度资源分配（F-MALML）算法。大时间尺度下，通过有限记忆学习算法为每个基站分配资源；小时间尺度内各基站使用F-MALML算法进一步为切片中的用户动态分配资源。引入了一种概率学习机制，根据前一时隙的分配结果和网络实际状态，动态调整每个时间尺度的分配策略。仿真结果表明，所提算法相比于其他两种基准算法在新增切片的切片满意度及系统频谱效率方面都有较大提升，且表现出更好的稳定性。

發(fā)表于：2025/3/17 下午2:17:41

基于神经网络的加密恶意流量检测技术研究

基于神经网络的加密恶意流量检测技术研究[通信与网络][5G]

随着加密通信的广泛应用，传统基于内容分析的恶意流量检测方法逐渐失效，如何高效检测加密流量中的恶意行为成为网络安全领域的研究重点。研究提出了一种基于神经网络的加密恶意流量检测方法，通过深度学习模型实现恶意加密流量的分类。首先，将网络流量预处理并提取关键特征，包括包大小分布、时间间隔及协议类型等，随后将特征映射为二维特征图（Feature Map），作为深度学习模型的输入。设计可伸缩的窗口自注意力机制，利用Transfomer神经网络模型对特征图进行分类，实现了对恶意流量的高效检测。实验结果表明，该方法在检测精度、召回率等方面均表现优异，为解决加密流量恶意行为检测问题提供了一种可行方案。

發(fā)表于：2025/3/17 下午2:01:23

5G非地面网络技术进展研究

5G非地面网络技术进展研究[通信与网络][5G]

非地面网络（Non-Terrestrial Network， NTN）的出现标志着通信技术的重大突破，它通过利用卫星和高空平台扩展了地面网络的覆盖范围，从而为全球范围内的通信提供了新的解决方案。对NTN进行了多方面的研究，具体包括以下几个方面：首先，介绍了NTN的基本概念及其重要性，并全面概述了NTN的部署模式、应用场景和工作频段，同时详细描述了不同的系统架构；其次，探讨了NTN面临的主要技术挑战，并总结了相关的研究成果；最后，对NTN的未来发展进行了展望，指出了潜在的技术创新和发展路径。

發(fā)表于：2025/3/17 下午1:44:00

6G分布式网络场景和需求研究

6G分布式网络场景和需求研究[通信与网络][5G]

为满足未来行业应用需求，6G网络需构建高性能、高灵活性和高可靠性的网络。从6G分布式网络场景和需求出发，设计了由中心网络节点和分布式网络节点组成的6G分布式网络架构，并提出了网络节点粒度的信息交互、业务连续性保障、网络自治及组网协同等关键技术。研究结果表明，该架构和关键技术能有效支持6G网络的多样化服务和灵活部署，为6G网络的发展提供理论支撑和实践指导。

發(fā)表于：2025/3/17 下午1:32:10

典型特种设备质控分布式云平台设计及应用

典型特种设备质控分布式云平台设计及应用[其他][信息安全]

针对特种设备数据跨区域、多主体、分布分散、质量低、共享难、效率低、无法及时为特种设备智慧监管赋能问题，研发电梯、长管拖车、大型游乐设施等典型特种设备质控分布式云平台并进行应用。提出了特种设备质控分布式云平台设计的基础技术需求、应用集成需求、架构需求、安全需求和性能需求，以服务+数据为核心，通过能力平台化、管控集中化，建立了高弹性、高可靠的分布式云平台架构，并设计开发云平台原型；以检验大数据平台、特种设备质控分布式云平台、国家电梯事故追溯平台、长管拖车动态风险监管平台、全国大型游乐设施健康管理平台构成“1+N+3”的平台主线建立示范应用场景，实现存证、追溯、协同三方面的应用，为智慧监管提供新的手段和工具，提高特种设备管理的效率和透明度。

發(fā)表于：2025/3/4 下午2:20:57

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