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一种低峰均功率比的数字梳状谱模块设计[嵌入式技术][工业自动化]

为了提高多通道接收机的通道间误差校准效率，设计并实现了一种低峰均功率比的数字梳状谱校准源模块。该模块基于FPGA+DAC的硬件结构，采用软件DDS原理方式来产生梳状谱信号。为了降低梳状谱信号的峰均功率比，利用遗传算法对信号的各个子载波的初始相位进行了优化，计算出一组优于代数次优解的初始相位组合，将峰均功率比从次优解的4.98 dB降低到了3.98 dB，同时提高了梳状谱信号的子载波功率和带外杂散抑制，优化了梳状谱模块的信号质量。该模块在梳状谱信号输出范围170 MHz~230 MHz，频谱间隔1 MHz情况下，子载波功率为-35.5 dBm，带外杂散抑制为64 dBc，完全满足校准源指标要求。

發表于：2024/5/27 下午3:28:08

基于ADS的微系统电源完整性仿真及优化[电源技术][工业自动化]

随着芯片制造技术和封装技术的发展，电子产品内部的器件集成度和信号速度在持续提高，微系统成为一种新兴的形式，这导致了对电源完整性的要求不断提高。不合理的电源完整性设计将会给电源质量和信号质量带来极大的干扰，甚至会使系统崩溃。针对所设计的多芯片微系统设计进行了电源完整性的仿真，并利用基板、PCB去耦电容网络协同去耦的方式对电源分配网络阻抗进行了优化，解决了微系统内部的空间有限与去耦电容需求量大的矛盾，保证了微系统的电源完整性。

發表于：2024/5/27 下午3:28:06

基于FPGA的视频图像去雾算法的优化与实现[嵌入式技术][工业自动化]

在恶劣天气条件下采集的图像存在对比度差、清晰度下降等问题。图像质量的恶化制约着计算机视觉的准确性和自动化任务的效率。给出了一种基于限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization， CLAHE）与改进多尺度Retinex （Multi-Scale retinex，MSR）的图像去雾算法。该算法将输入的含雾降质图像先经过CLAHE算法处理，再用MSR算法处理，对图像MSR算法处理时，引入Gamma校正因子估计入射光，并对算法中的环绕函数进行优化。结果表明，所提出算法处理后的图像相比原图，图像的信息熵、平均梯度和标准差等方面均有提升；并设计硬件电路，成功在FPGA上演示了视频实时去雾，提高了视频图像去雾的实时性。对板级资源与功能消耗进行了数字化的分析，证明所设计硬件系统属于低功耗范畴。

發表于：2024/5/27 下午3:28:00

应用于收发链路多模块级联的优化设计方法[微波|射频][通信网络]

为解决波束赋形芯片中子电路模块由于寄生效应而导致的级联失配问题提出了一种优化设计方法。该设计方法通过主动引入相邻器件阻抗牵引效应，并使其与级联阻抗失配相抵消从而实现阻抗“预失配”的设计方案。对“预失配”的技术原理以及设计流程进行了简要分析，并通过加工一款采用优化设计方案的4通道X/Ku波段的射频收发芯片，验证了该设计方案的可实现性与有效性。在8 GHz~18 GHz频带范围内，该芯片与基于端口驻波设计体系的原芯片相比，收发链路增益分别为6.5 dB和14 dB，提升了超过2 dB。发射链路输出功率21 dBm，发射效率为15.7%，分别提升了1 dB和9%。接收链路噪声系数为8.72 dB，降低了1.2 dB。收发链路最大移相均方根误差为5.12°和5.25°，分别下降了3.17°和1.75°。

發表于：2024/5/27 下午3:28:00

基于先进CMOS工艺的多通道Gbps LVDS接收器[模拟设计][工业自动化]

在SIP（System In a Package）系统中集成具有LVDS（Low-Voltage Differential Signal）接口的多通道高速模数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）时，面临不同LVDS输出通道延时不同所导致的数据采集错误的问题，为此设计了一个多通道自适应LVDS接收器。通过采用数据时钟恢复技术产生一个多相位的采样时钟，并结合ADC的测试模式来确认每一个通道的采样相位，能够自动对每一个通道的延时分别进行调整，以达到对齐各通道采样相位点，保证数据正确采集的目的。最后，基于先进CMOS工艺进行了接收器的设计、仿真、后端设计实现和流片测试，仿真和流片后的板级测试结果均表明该接收器能够对通道延迟进行自动调节以对齐采样相位，且最大的采样相位调节范围为±3 bit，信噪比大于65 dB，满足了设计要求和应用需求。

發表于：2024/5/27 下午3:28:00

基于深度学习的互联网接收机中特定信号识别[通信与网络][通信网络]

随着软件无线电技术和互联网技术的发展，有大量的互联网接收机接入互联网，并可任意访问其频谱瀑布图数据。频谱瀑布图是信号频域和时域特性的一种展示方式，将不同频率的信号以图像的方式直观地进行展示，为了更好地监测到频谱瀑布图中的特定信号，需要对频谱瀑布图中的特定信号进行智能识别。通过深度学习技术实现了对频谱瀑布图中特定信号识别，在信噪比大于5 dB时，识别准确率大于90%。

發表于：2024/5/27 下午3:28:00

恶意代码可视化分类研究[通信与网络][信息安全]

新型恶意代码设计变得日益复杂，传统的识别并检测方法已经满足不了当前的需求。因此，在对BODMAS数据集分析的基础上，将其进行可视化处理并进行分类。同时考虑到现有恶意代码可视化分类模型主要依赖全局特征，在卷积神经网络基础上设计了一个CA（通道级局部特征关注）模块和一个MA（多尺度局部特征关注）模块，构建了两个新模型，巧妙地结合全局与局部特征。在BODMAS数据集上，新模型在恶意代码种类识别并分类平均准确率相比于BODMAS数据集论文描述的方法得到了提高，证明了数据集可视化可行性和新模型的有效性，为未来研究提供了重要的数据和实验基础。

發表于：2024/5/27 下午3:28:00

硅基三维异构集成射频微系统的多物理场耦合仿真与设计[微波|射频][通信网络]

利用硅基三维异构集成工艺设计一款射频微系统，以满足设备对射频模组高性能、小型化的需求。为了在设计初期充分评估该微系统的潜在可靠性风险，根据工艺特征以及产品在多物理场中的耦合现象，建立一种面向硅基三维异构集成工艺射频微系统的多物理场一体化仿真流程，逐一分析所涉及的电-热耦合和热-力耦合过程，预判产品在工作条件下的热学和力学特性，为设计环节提供针对性的指导，预先规避可靠性风险，从而有效提高一次性设计成功率。

發表于：2024/5/27 下午3:28:00

论数字化“智力成果”保护向著作权法回归的正当性——以人工智能生成内容的保护路径选择为例[其他][信息安全]

现阶段数字化“智力成果”不断涌现，但著作权保护之正当性却遭遇了前所未有的挑战。以人工智能生成内容为例，无论是在保护对象上、权利主体上还是受控行为上都因为技术的强势介入而产生认定难题，进而产生了适用反不正当竞争法进行保护的倾向。但事实上，适用反不正当竞争法不仅无法达到预期效果，反而会因抵触著作权法而增加社会成本。经过进一步分析，可以发现人工智能生成内容等数字化“智力成果”之上存在创作模式、技术身份和使用行为性质的认识误区。当相关误区被纠正后，著作权法完全有能力对数字化“智力成果”提供充分保护并且实现作者利益与公众利益之间的平衡。因此，正确的做法是在外部明确著作权法、反不正当竞争法和公共领域的界限，在内部利用著作权法高效的利益平衡机制寻找适合数字化“智力成果”的保护模式。

發表于：2024/5/7 下午1:00:00

欧盟数据治理模式对我国数据要素开发利用的启示[其他][信息安全]

欧盟围绕数据资源开发利用经历了三个阶段的发展，构建形成了对全球影响极大、极具欧盟特色的数据治理路径，目前，欧盟正加快体系化实施数据战略，以推动壮大本土数字产业，形成与美、中抗衡的数字经济竞争力。欧盟数据战略主要包含健全数据管理机构、推动数据共享流通、建设数据基础设施以及建立数据治理规则等方面，在实践中取得了显著成效。立足我国数据要素开发利用中存在的数据流通交易不畅、数据价值挖掘不足以及安全保障仍待补强等问题，研究总结欧盟数据治理模式对我国的启示，旨在为数据要素探索实践提供参考。

發表于：2024/5/7 下午1:00:00