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通過定制半導(dǎo)體來應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][消費(fèi)電子]

　　在競(jìng)爭(zhēng)和創(chuàng)新的雙重壓力之下，企業(yè)消耗的數(shù)據(jù)越來越多，但無線頻譜的容量卻不會(huì)再增長(zhǎng)。物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛汽車以及 5G 和即將到來的 6G 網(wǎng)絡(luò)已然提出了巨大的高速數(shù)據(jù)需求。除此之外，尚未發(fā)明的新應(yīng)用未來不僅需要更大的帶寬，還需要使用先進(jìn)的半導(dǎo)體來支持這些新技術(shù)。考慮到近年來由于供應(yīng)鏈不穩(wěn)定所帶來的挑戰(zhàn)，科技企業(yè)如何才能滿足創(chuàng)新需求？

發(fā)表于：8/30/2023

嵌入式IoMT設(shè)備的安全設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　醫(yī)療行業(yè)對(duì)連接設(shè)備的日益依賴使其易受網(wǎng)絡(luò)攻擊，排名僅次于小型企業(yè)。為了防止?jié)撛诘臑?zāi)難，美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）已經(jīng)制定了可供醫(yī)療設(shè)備制造商遵循的嵌入式設(shè)備安全實(shí)現(xiàn)指南。這份指南涵蓋了設(shè)計(jì)、開發(fā)、產(chǎn)品發(fā)布、售后支持和停產(chǎn)等各個(gè)階段。盡管FDA指南中的信息對(duì)于設(shè)計(jì)人員來說是必讀的，但它通常以高層級(jí)角度編寫，最常見的是闡述應(yīng)當(dāng)實(shí)現(xiàn)哪些功能，而沒有說明如何實(shí)現(xiàn)。為了幫助醫(yī)療設(shè)備設(shè)計(jì)人員深入研究，本文提供了一些缺失的細(xì)節(jié)。

發(fā)表于：8/29/2023

如何有效使用RISC-V的跟蹤技術(shù)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　在嵌入式軟件開發(fā)中，利用完整的應(yīng)用跟蹤，可為開發(fā)人員分析其產(chǎn)品行為提供無限的可能性。通過對(duì)應(yīng)用程序的全面了解，他們可以跟蹤每一條指令，看看他們的應(yīng)用程序是否按照預(yù)期運(yùn)行，或者是否出現(xiàn)錯(cuò)誤或漏洞。那么，如何才能最大化地利用現(xiàn)有可用的RISC-V跟蹤呢？

發(fā)表于：8/29/2023

10BASE-T1L樓宇控制器如何助力實(shí)現(xiàn)可持續(xù)樓宇管理系統(tǒng)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

　　本文重點(diǎn)介紹在樓宇管理系統(tǒng)（BMSs）中使用以太網(wǎng)直接數(shù)字控制器（DDCs）（也稱為樓宇控制器）的好處，并說明如何將10BASE-T1L協(xié)議融合到典型的BMS架構(gòu)中。10BASE-T1L的數(shù)據(jù)傳輸速率達(dá)到10 Mbps，支持各種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并可通過單條雙絞線供電，在點(diǎn)對(duì)點(diǎn)、環(huán)形和線形網(wǎng)絡(luò)配置中為DDC控制器和邊緣節(jié)點(diǎn)提供無縫以太網(wǎng)連接。它提供實(shí)時(shí)控制，克服了以前協(xié)議的局限性，同時(shí)，它支持的邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)量幾乎不受限制。由于它能重復(fù)使用現(xiàn)有的單條雙絞線布線，因此支持長(zhǎng)達(dá)1千米的遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)傳輸，是現(xiàn)有BMS比較理想的改良型解決方案。其無需配備耗電的網(wǎng)關(guān)，支持無縫云端連接。這對(duì)于希望采用最新BMS技術(shù)卻擔(dān)心對(duì)建筑物能效產(chǎn)生不利影響的用戶，真可謂是雪中送炭。

發(fā)表于：8/29/2023

基于PG網(wǎng)絡(luò)的全流程優(yōu)化在高性能CPU內(nèi)核中的應(yīng)用[電子元件][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著高性能計(jì)算芯片的集成度不斷提高以及工藝的進(jìn)步，金屬連線的寬度越來越窄，芯片電源網(wǎng)絡(luò)上電阻增加和高密度的邏輯門單元同時(shí)有邏輯翻轉(zhuǎn)動(dòng)作時(shí)會(huì)在電源網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生電壓降（IR Drop），導(dǎo)致芯片產(chǎn)生時(shí)序問題，甚至可能發(fā)生邏輯門的功能故障。

發(fā)表于：8/29/2023

學(xué)子專區(qū)—ADALM2000實(shí)驗(yàn)：磁性接近傳感器[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

　　本次實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)是利用磁場(chǎng)生成和檢測(cè)原理去構(gòu)建簡(jiǎn)單的接近檢測(cè)器，并觀察檢測(cè)器輸出電壓是如何隨著電磁體越來越靠近傳感器而增加的。

發(fā)表于：8/26/2023

測(cè)量軟件在 Wi-Fi 7 測(cè)試中發(fā)揮重要作用[測(cè)試測(cè)量][通信網(wǎng)絡(luò)]

　　這個(gè)世界允許無線連接缺席哪怕一天嗎？大部分情況下無法做到，因?yàn)槲覀兊娜粘；顒?dòng)大都依賴于無線通信技術(shù)。無論是工作、上學(xué)還是日常通信，無線連接都已經(jīng)不可或缺。無線連接技術(shù)的進(jìn)步促進(jìn)了其他技術(shù)、研究和創(chuàng)新理念的發(fā)展。而無線設(shè)備的更新?lián)Q代又推動(dòng)了無線技術(shù)在不斷變化的世界中推陳出新。

發(fā)表于：8/26/2023

遠(yuǎn)離危險(xiǎn)：打造安全的自動(dòng)駕駛汽車[人工智能][汽車電子]

　　當(dāng)下的汽車行業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)變革――電動(dòng)汽車逐漸興起，自動(dòng)駕駛汽車（AV）的自動(dòng)化程度越來越高。在中國(guó)，眾多企業(yè)紛紛投身于全自動(dòng)駕駛汽車的研發(fā)，而且已有一系列試點(diǎn)項(xiàng)目落地，為盡早實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)而努力。香港某科技園正在開展一項(xiàng) AV 試驗(yàn)，研究如何將通勤者接駁到智慧城市環(huán)境下的公共交通系統(tǒng)中。中國(guó)消費(fèi)者比西方消費(fèi)者更樂意接受自動(dòng)駕駛，對(duì)各種自動(dòng)駕駛功能也抱有更大的熱情。

發(fā)表于：8/25/2023

一種基于Mesh網(wǎng)絡(luò)的混合AOA/RSSI協(xié)作定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)到達(dá)角度（Angle-Of-Arrival， AOA）/接受信號(hào)強(qiáng)度指示（Received Signal Strength Indicator， RSSI）混合定位往往需要多個(gè)錨節(jié)點(diǎn)布設(shè)陣列天線以實(shí)現(xiàn)高精度定位，為解決在錨節(jié)點(diǎn)資源受限下精度較低的問題，提出了一種基于Mesh網(wǎng)絡(luò)的混合AOA/RSSI協(xié)作定位方法。僅有中心主錨節(jié)點(diǎn)提供AOA角度的情況下，采取最小二乘法對(duì)聯(lián)合真實(shí)和虛擬錨節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)角度和距離信息進(jìn)行初步定位；利用未知節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)作通信和測(cè)距信息，位置估計(jì)問題被轉(zhuǎn)換為無約束非線性優(yōu)化問題，給予短距離鏈路更高權(quán)重，通過迭代求解最終實(shí)現(xiàn)協(xié)作定位。仿真結(jié)果表明，所提算法在錨節(jié)點(diǎn)資源受限情況下有效地提升了定位精度。

發(fā)表于：8/25/2023

基于區(qū)塊鏈的分布式標(biāo)識(shí)密碼管理*[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

基于標(biāo)識(shí)的密碼算法（如SM9等），需要可信第三方密鑰生成中心KGC為用戶生成標(biāo)識(shí)私鑰，存在密鑰托管、單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)和問題。提出了一種分布式標(biāo)識(shí)密碼管理方案，多個(gè)參與方分別產(chǎn)生部分標(biāo)識(shí)私鑰發(fā)送給用戶，用戶本地運(yùn)算產(chǎn)生標(biāo)識(shí)私鑰，避免了密鑰托管的問題；同時(shí)身份標(biāo)識(shí)狀態(tài)等數(shù)據(jù)可信上鏈，可以去中心化查詢用戶身份標(biāo)識(shí)及有效性，解決了KGC單點(diǎn)失效及信任的問題，提高了系統(tǒng)可用性和安全性。經(jīng)分析表明，方案在運(yùn)行效率和帶寬要求方面均具有明顯優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：8/25/2023

基于改進(jìn)Stacking集成分類算法的用戶用電信息異常識(shí)別[人工智能][智能電網(wǎng)]

隨著電力用戶信息采集系統(tǒng)的發(fā)展，更豐富的用戶用電信息被用于用戶用電信息異常的識(shí)別。基于FDI攻擊進(jìn)行虛假數(shù)據(jù)注入，構(gòu)造用戶用電信息異常數(shù)據(jù)集，并提出了一種基于召回率的改進(jìn)Stacking集成分類算法。該算法采用K-近鄰算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、隨機(jī)森林模型（Random Forests，RF）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）以及梯度決策樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作為Stacking結(jié)構(gòu)的基分類模型；采用邏輯回歸（Logistic Regression，LR）作為Stacking結(jié)構(gòu)的元分類模型。并基于召回率為基分類模型的輸出結(jié)果進(jìn)行權(quán)值賦值，從而作為元分類模型的輸入數(shù)據(jù)集。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所提的基于召回率的改進(jìn)Stacking集成分類算法相比于傳統(tǒng)Stacking集成分類算法擁有更高效的分類性能。

發(fā)表于：8/25/2023

多核專用指令處理器集成開發(fā)環(huán)境設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

該集成開發(fā)環(huán)境面向一款多核密碼專用指令協(xié)處理器而設(shè)計(jì)，包含指令集模擬器、匯編器、調(diào)試器等功能模塊，支持基于匯編語言的軟件調(diào)試，支持密碼算法性能評(píng)估。根據(jù)實(shí)現(xiàn)密碼算法的特點(diǎn)，該集成開發(fā)環(huán)境中的密碼處理引擎模擬器采用了運(yùn)算指令提前譯碼的方式，以提高模擬器的性能。在此基礎(chǔ)上，為了程序調(diào)試和算法性能評(píng)估的需要，采用不同的模擬策略，分別設(shè)計(jì)了指令級(jí)同步模擬器和共享數(shù)據(jù)級(jí)同步模擬器。經(jīng)測(cè)試，該集成開發(fā)環(huán)境在進(jìn)行算法評(píng)估時(shí)，模擬指令的速度達(dá)到了4.83 MIPS，性能評(píng)估結(jié)果與硬件仿真一致。

發(fā)表于：8/25/2023

萬兆鏈路聚合式多路高清視頻傳輸技術(shù)研究及應(yīng)用*[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了滿足目前攝像機(jī)看得清、看得遠(yuǎn)、看得實(shí)時(shí)、成本低等需求，結(jié)合高清模擬視頻的發(fā)展現(xiàn)狀，針對(duì)基于光纖通信技術(shù)的多路高清模擬視頻超遠(yuǎn)距離傳輸存在成本高、傳輸速率慢、實(shí)時(shí)性差等主要問題，分析多路大帶寬高清模擬視頻如何在一條光纜傳輸?shù)年P(guān)鍵技術(shù)，提出了基于萬兆鏈路聚合的模擬視頻遠(yuǎn)距離傳輸?shù)慕M網(wǎng)解決方案。該方案可以幫助同軸模擬高清視頻解決遠(yuǎn)距離超高成本傳輸問題，為模擬監(jiān)控整體解決方案提供了必不可缺的組成部分，具有引領(lǐng)作用。

發(fā)表于：8/25/2023

車載燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)交流阻抗測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用*[電源技術(shù)][汽車電子]

為解決車載質(zhì)子交換膜燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)在-30℃低溫冷儲(chǔ)存及冷啟動(dòng)問題，提出了一種測(cè)量車載燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)單片交流阻抗的測(cè)量系統(tǒng)，單片電流電壓信號(hào)通過帶通濾波電路處理后，進(jìn)行快速傅里葉變換計(jì)算出單片阻抗；在采集阻抗時(shí)，通過另外一個(gè)控制核心采集單片電壓，實(shí)現(xiàn)了單片電壓及阻抗的同步雙采集。在系統(tǒng)關(guān)機(jī)策略中，將單片阻抗作為關(guān)機(jī)判據(jù)，在其達(dá)到低溫儲(chǔ)存及冷啟動(dòng)的閾值點(diǎn)后，系統(tǒng)停止吹掃完成關(guān)機(jī)。系統(tǒng)能夠在-30℃低溫儲(chǔ)存及冷啟動(dòng)，并最終在北京2022冬奧會(huì)實(shí)車批量應(yīng)用。

發(fā)表于：8/25/2023

面向用戶體驗(yàn)增強(qiáng)的信息檢索評(píng)估模型研究*[其他][工業(yè)自動(dòng)化]

如何為用戶精準(zhǔn)提供高質(zhì)量信息是信息檢索系統(tǒng)有效提升用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵問題所在。在對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)技術(shù)研究進(jìn)展基礎(chǔ)之上，從引入信息資源與用戶需求之間最佳匹配的動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制角度，提出了一種面向用戶體驗(yàn)增強(qiáng)的信息檢索動(dòng)態(tài)評(píng)估模型，對(duì)模型中的信息質(zhì)量評(píng)估方法、用戶期望評(píng)估方法、情境動(dòng)態(tài)評(píng)估方法和用戶體驗(yàn)評(píng)估方法等進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，并對(duì)模型中各因素權(quán)重進(jìn)行最優(yōu)化搜索求解。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，構(gòu)建的動(dòng)態(tài)評(píng)估模型具有較好的“魯棒”特性，對(duì)不滿足用戶需求的信息過濾效果明顯，將用戶所需的高質(zhì)量信息返回給用戶，明顯增強(qiáng)了用戶對(duì)信息檢索的應(yīng)用體驗(yàn)。

發(fā)表于：8/25/2023