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復雜場景下SAR圖像多尺度艦船檢測算法[模擬設計][其他]

針對復雜場景下的多尺度SAR艦船目標檢測存在誤檢漏檢的問題，提出了一種改進的SAR艦船目標檢測方法。首先，利用多尺度目標特征提取網絡提取特征信息，以提升多尺度目標的檢測能力并減少冗余計算。其次，引入可形變卷積（DConv）通過自適應調整卷積核的形狀來提升復雜場景下SAR艦船目標的檢測性能。最后，引入了注意力機制來抑制背景雜波并增強特征信息。實驗結果表明，在SSDD數據集和HRSID數據集上改進方法的檢測精度分別達到了97.9%和 93.1%，整體性能優于現有主流目標檢測算法。

發表于：3/19/2025 2:01:04 PM

基于N32的隱藏式門把手控制器的設計[模擬設計][汽車電子]

傳統手動開啟方式的旋轉式隱藏式門把手不具備智能化的自動展開與收回功能，為此提出一種隱藏式門把手控制器設計方案。該控制器以N32G455RBL7為主控制芯片，通過其片內bxCAN（basic extended CAN）模塊監聽車身控制器CAN總線上的開/關鎖、擋位等信號，并根據智能控制需求驅動配套門鎖執行電機，進而實現隱藏式門把手的電動化和智能化控制。該控制器在多款國產新能源汽車上進行了長時間運行測試，結果表明在實際應用中該控制器具有較好的穩定性和可靠性，能夠為其他結構的手動隱藏式門把手的智能化控制方案提供參考。

發表于：3/17/2025 4:50:50 PM

一種應用乒乓自歸零的高精度放大器[模擬設計][工業自動化]

設計實現了一種低失調、高增益的運算放大器（運放）。整體電路包含帶隙基準、振蕩器、分頻器、輔助運放和主運放等。該電路采用乒乓結構的自歸零技術，實現了連續工作，同時顯著縮減了放大器的輸入失調偏移。此外，還提出了一種新穎、高效的控制時序，以較低的成本有效降低了放大器在乒乓切換過程中的穩定時間，進一步減小了放大器的輸出毛刺。該放大器芯片基于350 nm CMOS工藝設計制造，實際測試結果表明，在5 V電源電壓下，放大器消耗了0.65 mA的電流，實現了最大3 µV的輸入失調偏移，增益帶寬積為8 MHz，噪聲頻譜密度降到了30 nV/√Hz。

發表于：3/17/2025 4:19:35 PM

一種帶短路保護的磁隔離IGBT驅動架構[模擬設計][工業自動化]

設計一種帶短路保護的磁隔離IGBT驅動架構，該架構采用變壓器隔離，集成去飽和檢測電路、米勒鉗位電路和軟關斷，當IGBT發生短路故障退出飽和區，便對器件執行軟關斷，并通過米勒鉗位電路抑制柵極電壓尖峰。同時通過故障反饋通道將故障信號反饋給前級控制器，實現對短路故障的快速響應。仿真和實測結果表明，本架構具有8 kV的隔離耐壓，去飽和檢測和米勒鉗位閾值分別為9 V和2 V，去飽和故障響應時間為419 ns，故障報錯時間為311 ns，軟關斷時間為136 ns。該架構實現了短路故障保護和故障反饋，已應用在某一高耐壓隔離IGBT驅動器中。

發表于：3/17/2025 4:03:31 PM

X波段寬帶高效率連續類功率放大器芯片設計[模擬設計][通信網絡]

為提高功率放大器的帶寬和效率，基于0.25 μm GaAs pHEMT ED工藝，通過控制輸出級二次諧波阻抗進行波形控制，實現連續B/J類波形，設計了一款單片集成的X波段高效率連續B/J類功率放大器。放大器由兩級構成，驅動級使用增強型晶體管實現高增益，輸出級使用耗盡型晶體管實現高效率與瓦級的輸出功率。仿真結果顯示，該功率放大器在7.3~12.2 GHz的頻帶內實現了29~30.6 dBm的輸出功率，功率增益為17~18.6 dB，功率附加效率大于50%，峰值效率為59%，輸入回波損耗小于10 dB，芯片尺寸僅為2.1 mm×1.3 mm。

發表于：3/17/2025 3:46:10 PM

基于機器學習的智能傳感器綜述[MEMS|傳感技術][工業自動化]

隨著機器學習的飛速發展，機器學習算法創建的智能模型正逐步成為新型傳感器數據分析的核心部分。首先介紹了支持機器學習的智能傳感器背景，對智能模型的構建和數據集的生成、驗證、測試過程進行簡述，隨后列舉了基于機器學習的智能傳感器的應用，最后指出了基于機器學習的智能傳感器目前面臨的問題和挑戰并提出了具有可行性的解決方法，為相關研究人員提供有價值的學術參考。

發表于：3/17/2025 3:17:38 PM

制導雷達智能處理技術現狀和發展趨勢[模擬設計][通信網絡]

圍繞制導雷達智能處理技術的最新進展及其發展趨勢進行綜述。闡述了當前在制導雷達智能處理領域存在的技術挑戰，從多源信息融合技術、跟蹤與濾波方法、智能化與認知技術及智能抗干擾技術等方面著手，梳理總結了近幾年的研究進展，并針對該領域未來技術發展趨勢進行了展望。整體上看，智能處理技術正朝著高度集成化、自主智能化和多模態融合的方向發展，以提升制導雷達的精確性和可靠性，為未來制導系統提供更為強大、靈活和可靠的導引信息。

發表于：3/17/2025 2:59:22 PM

基于有限記憶、概率學習的雙時間尺度切片資源分配方法[通信與網絡][5G]

網絡切片是使網絡能夠滿足不同垂直領域的不同服務需求的關鍵要素，為解決網絡中切片類型動態變化的問題，提出了一種聯邦-多智能體強化學習雙時間尺度資源分配（F-MALML）算法。大時間尺度下，通過有限記憶學習算法為每個基站分配資源；小時間尺度內各基站使用F-MALML算法進一步為切片中的用戶動態分配資源。引入了一種概率學習機制，根據前一時隙的分配結果和網絡實際狀態，動態調整每個時間尺度的分配策略。仿真結果表明，所提算法相比于其他兩種基準算法在新增切片的切片滿意度及系統頻譜效率方面都有較大提升，且表現出更好的穩定性。

發表于：3/17/2025 2:17:41 PM

基于神經網絡的加密惡意流量檢測技術研究[通信與網絡][5G]

隨著加密通信的廣泛應用，傳統基于內容分析的惡意流量檢測方法逐漸失效，如何高效檢測加密流量中的惡意行為成為網絡安全領域的研究重點。研究提出了一種基于神經網絡的加密惡意流量檢測方法，通過深度學習模型實現惡意加密流量的分類。首先，將網絡流量預處理并提取關鍵特征，包括包大小分布、時間間隔及協議類型等，隨后將特征映射為二維特征圖（Feature Map），作為深度學習模型的輸入。設計可伸縮的窗口自注意力機制，利用Transfomer神經網絡模型對特征圖進行分類，實現了對惡意流量的高效檢測。實驗結果表明，該方法在檢測精度、召回率等方面均表現優異，為解決加密流量惡意行為檢測問題提供了一種可行方案。

發表于：3/17/2025 2:01:23 PM

5G非地面網絡技術進展研究[通信與網絡][5G]

非地面網絡（Non-Terrestrial Network， NTN）的出現標志著通信技術的重大突破，它通過利用衛星和高空平臺擴展了地面網絡的覆蓋范圍，從而為全球范圍內的通信提供了新的解決方案。對NTN進行了多方面的研究，具體包括以下幾個方面：首先，介紹了NTN的基本概念及其重要性，并全面概述了NTN的部署模式、應用場景和工作頻段，同時詳細描述了不同的系統架構；其次，探討了NTN面臨的主要技術挑戰，并總結了相關的研究成果；最后，對NTN的未來發展進行了展望，指出了潛在的技術創新和發展路徑。

發表于：3/17/2025 1:44:00 PM