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均衡電流，實(shí)現(xiàn)車(chē)規(guī)智能驅(qū)動(dòng)器的最佳性能[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

　　在汽車(chē)電源管理系統(tǒng)中做分布式智能設(shè)計(jì)時(shí)，對(duì)于智能功率開(kāi)關(guān)，確保保護(hù)機(jī)制是否真正實(shí)現(xiàn)了智能至關(guān)重要，尤其是在涉及多通道驅(qū)動(dòng)器的場(chǎng)景中，因?yàn)榧词故禽p微的電流失衡或意外的負(fù)載短路都會(huì)影響保護(hù)效果。

發(fā)表于：1/30/2024

利用高帶寬任意波形發(fā)生器實(shí)現(xiàn)脈沖激光器的精準(zhǔn)控制[測(cè)試測(cè)量][其他]

　　高功率脈沖激光器是許多科學(xué)和工程實(shí)驗(yàn)的核心技術(shù)，在光譜學(xué)、計(jì)量學(xué)、量子信息、原子物理學(xué)和材料研究領(lǐng)域中發(fā)揮驅(qū)動(dòng)作用。為了能夠可靠、一致地進(jìn)行這些實(shí)驗(yàn)，研究人員需要以高精度、高靈活性和嚴(yán)格的時(shí)序控制來(lái)控制脈沖激光器。具有高采樣率的泰克任意波形發(fā)生器（AWG）能夠完成上述任務(wù)。

發(fā)表于：1/29/2024

艾邁斯歐司朗引領(lǐng)HOD技術(shù)創(chuàng)新[MEMS|傳感技術(shù)][汽車(chē)電子]

　　如今，汽車(chē)正在從傳統(tǒng)的交通工具，轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)大型的智能設(shè)備。在汽車(chē)智能化之路上，離不開(kāi)傳感器和光源這兩大關(guān)鍵技術(shù)。傳感器是一切信息來(lái)源的核心關(guān)鍵，而光又是傳感信息采集中最簡(jiǎn)潔直接、高效且不受干擾的方式。作為智能傳感器和發(fā)射器的領(lǐng)導(dǎo)者，艾邁斯歐司朗正引領(lǐng)著光與傳感技術(shù)的深度融合，為未來(lái)的智能汽車(chē)描繪出一幅“更注重全生命周期用戶體驗(yàn)、更具情感溫度”的全新圖景。

發(fā)表于：1/29/2024

基于PKS體系的 CockroachDB 性能優(yōu)化研究[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)在PKS體系中扮演重要角色，其性能和穩(wěn)定性是提升信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵因素。聚焦基于PKS體系的 CockroachDB性能優(yōu)化研究，提出分布式數(shù)據(jù)庫(kù) CockroachDB在 PKS平臺(tái)下的性能提升方案，并對(duì)所提出的方案進(jìn)行大量對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的方案能夠明顯提高數(shù)據(jù)庫(kù)的性能，為國(guó)產(chǎn)可信計(jì)算和可信存儲(chǔ)提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)；優(yōu)化；PKS體系；CockroachDB

發(fā)表于：1/26/2024

基于PKS體系的3D圖形圖像顯示技術(shù)探索與研究[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

高性能3D 圖形圖像計(jì)算對(duì) PKS 體系拓寬現(xiàn)有生態(tài)，解決科學(xué)、工程和數(shù)據(jù)分析等問(wèn)題有重要意義。聚焦于 PKS 體系的 3D 圖形圖像顯示技術(shù)探索，研究 PKS 體系上不同的 3D 圖形顯示技術(shù)路線，并在搭載兩種主流圖形顯卡上對(duì)不同 3D 圖形應(yīng)用程序編程接口的性能進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果旨在為未來(lái) PKS 體系的3D 圖形圖像顯示技術(shù)的發(fā)展提供重要支撐和參考。關(guān)鍵詞：PKS 體系；OpenGL；Vulkan；3D 圖形圖像

發(fā)表于：1/26/2024

基于TMS570的衛(wèi)星配電熱控單元設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][航空航天]

為適應(yīng)國(guó)內(nèi)商業(yè)航天低成本、周期短、批產(chǎn)化的快速發(fā)展趨勢(shì)，針對(duì)星上各系統(tǒng)集成度不高的現(xiàn)狀，以微控制器TMS570為核心，設(shè)計(jì)了一種衛(wèi)星配電熱控管理單元。系統(tǒng)各模塊采用內(nèi)總線架構(gòu)進(jìn)行集成，通過(guò)CAN總線與中心機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)星上各單機(jī)配電通斷控制、整星溫度采集、加熱帶開(kāi)閉環(huán)控制、電源狀態(tài)監(jiān)測(cè)、SADA驅(qū)動(dòng)、軟件在軌重構(gòu)等功能，已應(yīng)用在“吉林一號(hào)”星座多顆衛(wèi)星上。地面和在軌測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有功耗低、成本低、接口標(biāo)準(zhǔn)、集成度高、擴(kuò)展性強(qiáng)等特點(diǎn)。關(guān)鍵詞：TMS570；內(nèi)總線；配電；集成化設(shè)計(jì)

發(fā)表于：1/26/2024

面向批產(chǎn)衛(wèi)星的并行模飛自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[測(cè)試測(cè)量][航空航天]

為滿足衛(wèi)星批量化生產(chǎn)對(duì)測(cè)試工作提出的需求，針對(duì)測(cè)試中耗時(shí)長(zhǎng)、任務(wù)重的模飛測(cè)試環(huán)節(jié)引入自動(dòng)化測(cè)試的方法，具體介紹了模飛測(cè)試的基本架構(gòu)，詳細(xì)闡述了模飛自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)，包括測(cè)試任務(wù)自動(dòng)上注、遙測(cè)自動(dòng)判讀、數(shù)據(jù)自動(dòng)接收、圖像自動(dòng)解析四部分。目前，模飛自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)已成功應(yīng)用到衛(wèi)星的測(cè)試工作中，實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)的單顆衛(wèi)星手動(dòng)測(cè)試到多顆衛(wèi)星并行自動(dòng)化測(cè)試的跨越，從而降低了人力成本，保證了測(cè)試質(zhì)量，提高了工作效率。關(guān)鍵詞：衛(wèi)星測(cè)試；批產(chǎn)化衛(wèi)星；自動(dòng)化測(cè)試；并行測(cè)試；模飛測(cè)試

發(fā)表于：1/26/2024

高精度單脈沖角度跟蹤新方法[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

在雷達(dá)、通信、測(cè)控等領(lǐng)域的角度跟蹤中，基于相控陣天線的幅度和差單脈沖測(cè)角技術(shù)是主要方法，但存在以下測(cè)角誤差來(lái)源：一是低SNR導(dǎo)致的信號(hào)幅度估計(jì)誤差，二是改變波束指向?qū)е碌姆较驁D畸變誤差。針對(duì)上述誤差來(lái)源，采用信號(hào)循環(huán)位移自相關(guān)，用于估計(jì)信號(hào)幅度，減小帶內(nèi)噪聲對(duì)信號(hào)的影響；進(jìn)一步利用同心圓環(huán)陣在結(jié)構(gòu)上的對(duì)稱(chēng)性，減小改變波束指向?qū)е碌姆较驁D變形。介紹了新算法的實(shí)施步驟，分析了運(yùn)算復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明，本文方法能夠有效地提高測(cè)角精度。關(guān)鍵詞：角度跟蹤；循環(huán)位移自相關(guān)；同心圓環(huán)陣；幅度估計(jì)

發(fā)表于：1/26/2024

基于諧波混頻的X波段頻率源設(shè)計(jì)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

為實(shí)現(xiàn)高分辨率、低相位噪聲、高雜散抑制、小體積、低成本的X波段頻率源，同時(shí)解決傳統(tǒng)鎖相環(huán)頻率合成頻率分辨率低和直接數(shù)字式頻率合成輸出頻率低的問(wèn)題，提出了一種基于諧波混頻和小步進(jìn)鎖相環(huán)改善相位噪聲和頻率分辨率的X波段頻率源設(shè)計(jì)方法，采用了諧波混頻輸出粗步進(jìn)射頻信號(hào)與HMC830LP6GE鎖相環(huán)輸出細(xì)步進(jìn)混頻環(huán)的構(gòu)架，降低模塊的鑒相比并固定為1：1。實(shí)現(xiàn)了X波段頻率源輸出頻率范圍為8 GHz~12 GHz，幅度大于13 dBm，模塊頻率步進(jìn)為1 MHz，雜散抑制優(yōu)于60 dBc的特性，且相位噪聲優(yōu)于-115 dBc/Hz@10 kHz。該頻率源具有跳頻步進(jìn)小、體積小、雜散低、相位噪聲低等諸多優(yōu)點(diǎn)，能夠適用于各種需要小型化、低相位噪聲、低雜散X波段頻率源的應(yīng)用場(chǎng)景。關(guān)鍵詞：X波段；頻率源；諧波混頻；相位噪聲；雜散抑制

發(fā)表于：1/26/2024

一種基于UDP和FTP協(xié)議的遠(yuǎn)程瀏覽系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

SCADA系統(tǒng)主要部署在控制系統(tǒng)的操控室，由專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行操作，對(duì)于管理人員，如果在辦公室就可以實(shí)時(shí)監(jiān)視機(jī)組運(yùn)行圖和數(shù)據(jù)曲線將給管理和決策帶來(lái)極大便利。設(shè)計(jì)了一種基于UDP和FTP協(xié)議的遠(yuǎn)程瀏覽系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，分別介紹了系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、軟件地位、系統(tǒng)模塊劃分、總體處理流程、進(jìn)程間的數(shù)據(jù)交互技術(shù)，以及FTP文件下載系統(tǒng)設(shè)計(jì)、客戶端共享顯示內(nèi)存設(shè)計(jì)等。該系統(tǒng)信息獲取便捷、快速、準(zhǔn)確，使用方法簡(jiǎn)單易操作，已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。關(guān)鍵詞：SCADA；UDP協(xié)議；FTP協(xié)議；Tag點(diǎn)；進(jìn)程；共享內(nèi)存

發(fā)表于：1/26/2024

基于動(dòng)力學(xué)的自適應(yīng)多段回溯前推實(shí)時(shí)速度規(guī)劃算法開(kāi)發(fā)[EDA與制造][工業(yè)自動(dòng)化]

為了提高微小線段的加工精度和效率，提出一種實(shí)時(shí)速度規(guī)劃算法。該算法由兩部分組成：針對(duì)剛?cè)狁詈?、重?fù)載平臺(tái)在數(shù)控運(yùn)動(dòng)中的抖動(dòng)問(wèn)題，提出基于動(dòng)力學(xué)的初步規(guī)劃算法，以優(yōu)化短線段的實(shí)際加速度，提高運(yùn)動(dòng)的平穩(wěn)性；針對(duì)單段回溯前推算法對(duì)于微小直線/圓弧加工效率不高的問(wèn)題，提出基于動(dòng)力學(xué)的自適應(yīng)多段回溯前推速度規(guī)劃算法，以提升加工效率。在基于PC的實(shí)時(shí)控制器和龍門(mén)雙驅(qū)XY激光切割平臺(tái)上進(jìn)行了測(cè)試，并將該算法與自適應(yīng)速率算法和單段回溯前推算法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，所提算法在加工質(zhì)量和加工效率方面均有所提高。此外，該算法簡(jiǎn)單有效，適用于高實(shí)時(shí)性的應(yīng)用環(huán)境。關(guān)鍵詞：數(shù)控系統(tǒng)；速度規(guī)劃；動(dòng)力學(xué)；回溯前推算法；龍門(mén)雙驅(qū)

發(fā)表于：1/26/2024

基于可見(jiàn)光定位技術(shù)的智能車(chē)導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][汽車(chē)電子]

提出了一種基于室內(nèi)可見(jiàn)光定位技術(shù)的智能車(chē)導(dǎo)航方案。在可見(jiàn)光定位方面，通過(guò)快速傅里葉變換（FFT）、最小二乘法、Tolay迭代算法可獲得誤差在12 cm以下的空間坐標(biāo)；在智能車(chē)導(dǎo)航方面，采用A*算法，并通過(guò)可見(jiàn)光定位獲取當(dāng)前空間坐標(biāo)來(lái)修正智能車(chē)導(dǎo)航路線，使導(dǎo)航誤差在15 cm以下，達(dá)到更精準(zhǔn)的導(dǎo)航。

發(fā)表于：1/26/2024

一種基于小波聚類(lèi)的NOMA系統(tǒng)SIC盲檢測(cè)算法[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access， NOMA）下行多用戶傳輸場(chǎng)景中，基站將發(fā)送給多個(gè)用戶的信息在頻率域進(jìn)行疊加，各用戶通過(guò)串行干擾消除（Successive Interference Cancellation， SIC）來(lái)消除其他用戶的干擾。在解調(diào)和SIC前，需要進(jìn)行多用戶的參數(shù)盲檢測(cè)，從而降低NOMA 系統(tǒng)信令開(kāi)銷(xiāo)。通過(guò)對(duì)星座圖的形狀特征的利用，提出一種基于小波聚類(lèi)的多參數(shù)盲檢測(cè)算法，該算法利用到了聚類(lèi)中的網(wǎng)格法。仿真結(jié)果表明，提出的算法檢測(cè)性能優(yōu)于經(jīng)典的基于對(duì)數(shù)最大似然估計(jì)（Max-Log Likelihood Estimation， MLLE）算法且計(jì)算復(fù)雜度與之相當(dāng)。關(guān)鍵詞：NOMA；盲檢測(cè)；小波聚類(lèi)；網(wǎng)格法

發(fā)表于：1/26/2024

基于雙線以太網(wǎng)的Modbus TCP-MQTT協(xié)議轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，雙線以太網(wǎng)憑借其數(shù)據(jù)傳輸和遠(yuǎn)程供電能力、高效利用空間和節(jié)約成本的特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用在工業(yè)物聯(lián)和智能制造領(lǐng)域。設(shè)計(jì)了一種雙線以太網(wǎng)協(xié)議轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)，將雙線以太網(wǎng)Modbus TCP協(xié)議轉(zhuǎn)換為MQTT協(xié)議，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。首先介紹了雙線以太網(wǎng)協(xié)議轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)使用的硬件和設(shè)計(jì)的軟件構(gòu)架，再通過(guò)搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境并部署EdgeX Foundry平臺(tái)驗(yàn)證其可行性。測(cè)試結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)雙線以太網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的硬件能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，雙線以太網(wǎng)網(wǎng)口在不同的帶寬和長(zhǎng)度的條件下能達(dá)到理論的傳輸速率，雙線以太網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的軟件能正常接收Modbus TCP數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)MQTT通信。關(guān)鍵詞：雙線以太網(wǎng)；網(wǎng)關(guān)；協(xié)議轉(zhuǎn)換

發(fā)表于：1/26/2024

基于UltraScale架構(gòu)FPGA的DDR3用戶接口優(yōu)化系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為滿足高速傳輸系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)τ趯?shí)時(shí)、高速數(shù)據(jù)采集與緩存的需求，結(jié)合Xilinx 提供的基于UltraScale架構(gòu)的XCKU060，在了解FPGA與DDR3相應(yīng)節(jié)點(diǎn)的定義與特性的基礎(chǔ)上，對(duì)其引腳進(jìn)行合理分配連接，使其能夠成功在IP核上運(yùn)行使用。為了方便用戶在軟件方面的使用，在此基礎(chǔ)上對(duì)其控制器接口引入讀寫(xiě)FIFO和讀寫(xiě)邏輯控制模塊，優(yōu)化了接口封裝，并在VIVADO軟件對(duì)讀寫(xiě)過(guò)程進(jìn)行測(cè)試。該方法可滿足高速、大容量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)要求，充分發(fā)揮了DDR3存儲(chǔ)的靈活性。關(guān)鍵詞：XCKU060；DDR3 SDRAM；讀寫(xiě)方案優(yōu)化；IP核應(yīng)用；FPGA引腳分配；數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)

發(fā)表于：1/26/2024