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設(shè)計(jì)應(yīng)用

基于卷积神经网络的图像分类模型综述*

基于卷积神经网络的图像分类模型综述*[通信与网络][通信网络]

卷积神经网络在计算机视觉等领域占有一席之地，利用局部连接、权值共享以及池化操作等特性，有效地提取图像的局部特征，降低网络复杂度，具有更少的参数量和更好的鲁棒性，因此，吸引了众多研究者的关注，使分类模型朝着更轻、更快、更高效的方向迅速发展。按照卷积神经网络发展的时间线，介绍了常用的典型网络模型，剖析了其创新点与优缺点，并对其未来的发展方向进行了展望。

發(fā)表于：2023/9/22 下午4:36:00

频率和方向图可重构天线设计*

频率和方向图可重构天线设计*[微波|射频][通信网络]

提出了一种可重构频率和方向图的微带贴片天线设计方案，其由带倒“Ω”形缝隙地板和辐射单元构成。改变加载在地板缝隙中心处的二极管的工作状态，可重构天线的局部结构和表面电流分布，从而实现天线工作频率和辐射方向图的重构。从仿真和测试结果来看，该设计可以实现单频和双频两种工作模式，具备良好的可重构性。当二极管导通时，该天线为单频工作模式，其谐振频点位于3 GHz，工作带宽可覆盖WIMAX主要频段；而当二极管截止时，天线处于双频工作模式，其谐振频点分别位于3 GHz和5.8 GHz处，工作频带可覆盖WIMAX和部分WILAN频段。此外，不同工作模式下，该天线的远场方向图也随之改变。

發(fā)表于：2023/9/22 下午4:12:05

单频段体表/体外双模式可穿戴天线设计*

单频段体表/体外双模式可穿戴天线设计*[微波|射频][通信网络]

设计了一款5.5 GHz频段基于超表面的宽带方向图分集天线，可应用于单频段体表/体外双通信模式。通过对超表面天线进行特征模分析，选择合适的定向和全向特征模式，修正超表面结构，抑制高次模，设计合适的馈电结构将其激励出来。最后仿真和测试的结果表明，端口1具有全向辐射特性，可用于体表通信模式；端口2具有定向辐射特性，可用于体外通信模式。天线两种模式的工作带宽为23.6%（4.98 GHz~6.25 GHz），带内隔离度高于30 dB。

發(fā)表于：2023/9/22 下午3:50:08

一种用于FOD检测系统的V波段波导缝隙阵列天线

一种用于FOD检测系统的V波段波导缝隙阵列天线[微波|射频][通信网络]

提出了一种适用于跑道异物（Foreign Object Debris， FOD）检测系统的V波段波导缝隙阵列天线。所提出的阵列天线工作频带为74~79 GHz，阵面包含2 048个单元。天线采用多模波导缝隙阵列天线形式，并设计了波导功分网络，具有高增益、低剖面等优良特点。天线整体结构厚度10 mm以内，辐射效率50%以上。天线的实测结果表明，理论结果和测试结果吻合，具有较高的工程实用性。

發(fā)表于：2023/9/22 下午3:33:04

一种一分八微带扇形功分器的设计与实现

一种一分八微带扇形功分器的设计与实现[微波|射频][通信网络]

针对毫米波大功率雷达导引头接收机易烧毁的难题，设计了一种工作在Ka频段的毫米波微带一分八扇形功分器，用于毫米波接收前端来实现抗烧毁和低噪声的功能。该功分器结构紧凑，具有小型化、低插损、相位一致性好的优点。将该功分器、超低噪声低噪放、限幅器和与之对应的八路合成器整体应用于接收前端，突破了毫米波大功率导引头的发展瓶颈，具有广阔的应用前景。

發(fā)表于：2023/9/22 下午3:24:12

一种L/C双频段盘锥和微带阵列的天线综合设计

一种L/C双频段盘锥和微带阵列的天线综合设计[微波|射频][通信网络]

设计了一种工作于L、C频段的复合天线，天线采用盘锥天线和微带阵列叠层复合设计。盘锥天线通过加载金属短路柱实现小型化和宽频化，在0.95~1.6 GHz辐射水平全向电磁波；微带天线采用2×2小型化阵列，在4.25~4.35 GHz实现高增益定向电磁波辐射。该复合天线内嵌安装于金属腔体内，腔体直径为200 mm，高度为26.5 mm，易与蒙皮共形，能够同时满足L频段多种数据链功能和C频段无线电测高功能需求，可广泛应用于航空航天领域。

發(fā)表于：2023/9/22 下午3:16:18

基于PG网络的全流程优化在高性能CPU内核中的应用

基于PG网络的全流程优化在高性能CPU内核中的应用[电子元件][工业自动化]

随着高性能计算芯片的集成度不断提高以及工艺的进步，金属连线的宽度越来越窄，芯片电源网络上电阻增加和高密度的逻辑门单元同时有逻辑翻转动作时会在电源网络上产生电压降（IR Drop），导致芯片产生时序问题，甚至可能发生逻辑门的功能故障。

發(fā)表于：2023/8/29 下午1:25:00

一种基于Mesh网络的混合AOA/RSSI协作定位算法

一种基于Mesh网络的混合AOA/RSSI协作定位算法[通信与网络][通信网络]

传统到达角度（Angle-Of-Arrival， AOA）/接受信号强度指示（Received Signal Strength Indicator， RSSI）混合定位往往需要多个锚节点布设阵列天线以实现高精度定位，为解决在锚节点资源受限下精度较低的问题，提出了一种基于Mesh网络的混合AOA/RSSI协作定位方法。仅有中心主锚节点提供AOA角度的情况下，采取最小二乘法对联合真实和虚拟锚节点所对应角度和距离信息进行初步定位；利用未知节点之间的协作通信和测距信息，位置估计问题被转换为无约束非线性优化问题，给予短距离链路更高权重，通过迭代求解最终实现协作定位。仿真结果表明，所提算法在锚节点资源受限情况下有效地提升了定位精度。

發(fā)表于：2023/8/25 下午4:49:34

基于区块链的分布式标识密码管理*

基于区块链的分布式标识密码管理*[通信与网络][信息安全]

基于标识的密码算法（如SM9等），需要可信第三方密钥生成中心KGC为用户生成标识私钥，存在密钥托管、单点故障的风险和问题。提出了一种分布式标识密码管理方案，多个参与方分别产生部分标识私钥发送给用户，用户本地运算产生标识私钥，避免了密钥托管的问题；同时身份标识状态等数据可信上链，可以去中心化查询用户身份标识及有效性，解决了KGC单点失效及信任的问题，提高了系统可用性和安全性。经分析表明，方案在运行效率和带宽要求方面均具有明显优势。

發(fā)表于：2023/8/25 下午4:46:35

基于改进Stacking集成分类算法的用户用电信息异常识别

基于改进Stacking集成分类算法的用户用电信息异常识别[人工智能][智能电网]

随着电力用户信息采集系统的发展，更丰富的用户用电信息被用于用户用电信息异常的识别。基于FDI攻击进行虚假数据注入，构造用户用电信息异常数据集，并提出了一种基于召回率的改进Stacking集成分类算法。该算法采用K-近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、随机森林模型（Random Forests，RF）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）以及梯度决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作为Stacking结构的基分类模型；采用逻辑回归（Logistic Regression，LR）作为Stacking结构的元分类模型。并基于召回率为基分类模型的输出结果进行权值赋值，从而作为元分类模型的输入数据集。通过实验验证，所提的基于召回率的改进Stacking集成分类算法相比于传统Stacking集成分类算法拥有更高效的分类性能。

發(fā)表于：2023/8/25 下午4:43:30

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