一種帶有DAC失配整形的高精度Sigma-Delta調制器

一種帶有DAC失配整形的高精度Sigma-Delta調制器[其他][其他]

為減小生理信號采集應用中儀表放大器的設計難度，需在低功耗、小信號帶寬的前提下大幅度提高模數轉換單元的精度和動態范圍以作補償。為此，面向生理信號采集應用，實現了一種帶前饋結構的高精度三階五比特Sigma-Delta調制器，其不需要復雜的OTA結構和過高的過采樣率，且功耗較低，并將二階噪聲整形動態元件匹配方案應用于DAC中，以避免多比特量化造成的非線性諧波失真。該Sigma-Delta調制器采用SMIC 0.18 μm CMOS標準工藝，在1 MHz的采樣率，1 kHz的信號帶寬內，峰值SNDR達到111 dB，動態范圍達到120 dB，有效位數達到18 bit，工作電源電壓為1.8 V，整體功耗為0.87 mW。

發表于：2021/8/31 14:21:00

基于背景直方圖的Staple目標跟蹤算法

基于背景直方圖的Staple目標跟蹤算法[其他][其他]

針對Staple算法在由于相機運動出現模糊情況下跟蹤精度下降的問題，提出一種基于背景權重直方圖的改進Staple目標跟蹤算法。首先，針對傳統顏色直方圖忽略空間性的問題，提出對直方圖引入位置權重；其次，利用背景區域顏色直方圖抑制背景信息對目標區域直方圖的影響，提出引入背景權重直方圖，并完成直方圖分類器的構建。該算法在OTB2015測試集上與其他5個先進算法進行實驗比較，結果表明在距離精度和成功率上總體效果相對Staple分別提升了3.7%和2%。

發表于：2021/8/31 14:15:00

基于CNN-LSTM的支撐電容容值軟測量

基于CNN-LSTM的支撐電容容值軟測量[其他][其他]

實時監測功率變流器中支撐電容的老化狀態，及時發現并更換存在缺陷的電容，對提高功率變換器的可靠性具有重要意義。基于相關電壓電流數據，通過建立數據集，確定網絡模型參數和模型訓練，最終得到基于CNN-LSTM的神經網絡模型，并通過不同工況下的數據集對神經網絡模型的準確性進行了驗證。結果表明，該模型可對電容容值進行可靠預測。

發表于：2021/8/31 14:10:00

意圖網絡研究綜述

意圖網絡研究綜述[其他][其他]

為應對快速變化的業務和用戶需求，業界提出了意圖網絡。意圖網絡使用自然語言直接描述“業務意圖”并將其自動轉譯為網絡可執行的策略及操作，從而降低了網絡管理的復雜性，大幅提高了運維效率，也很大程度上節省了人工。廣泛和深入地調研了意圖相關的項目和研究，介紹了意圖的概念和描述、意圖的北向接口、意圖和策略的關系以及具有代表性的意圖網絡框架，并討論了意圖網絡部署和應用所面臨的主要挑戰，旨在為讀者研究意圖網絡提供一個綜合視圖。

發表于：2021/8/31 14:05:00

基于NOMA的RIS與DF中繼對比研究

基于NOMA的RIS與DF中繼對比研究[其他][其他]

面向5G-Advanced和6G移動通信系統深度覆蓋需求，提出基于非正交多址接入(NOMA)的智能超表面(RIS)和解碼轉發(DF)中繼解決方案，通過系統建模、容量分析和能效分析，對比基于NOMA的RIS和DF中繼方案的性能增益。典型場景下的數值仿真與對比分析表明，隨著陣元數目的增大，相比于DF中繼，RIS方案的能效增益逐漸增大。

發表于：2021/8/31 14:01:00

6G通信感知一體化架構與技術研究

6G通信感知一體化架構與技術研究[其他][其他]

從2019年5G標準和設備逐步成型，通信業務向著產業化、多元化的趨勢逐漸清晰化，從而催生了新通信系統研究。6G作為新一代通信系統，從服務全面性和精細度都進行了深度和廣度的擴展。目前6G備選技術已經有THz技術、大規模天線、IRS和通信感知融合等，其中通信和感知一體化在2021年初成為6G重點研究技術，其通過復用通信和感知架構與信號進行一體化通信和感知，可以極大地減少系統的冗余部署。從6G通信感知一體化的研究需要性、架構和技術研究幾個方面展開分析，從而可以較為全面地介紹6G通感融合的可行性及重點研究方向。

發表于：2021/8/31 13:55:00

基于模板匹配OCR的報告自動歸檔系統研究

基于模板匹配OCR的報告自動歸檔系統研究[其他][其他]

針對建筑檢測行業中檢測報告多、人工歸檔效率低下的問題，利用模板匹配算法與LeNet框架建立了一套強魯棒性用于報告文件數字符號的OCR識別系統。針對報告中感興趣區域(ROI)位置和大小不固定的問題，采用了機器視覺領域中的模板匹配定位算法來定位報告文件的ROI區域。結合LeNet網絡與模板匹配定位算法，實現了傳統機器視覺方法與人工智能方法的結合，構建了一套檢測報告自動歸檔系統。所構建的自動歸檔系統的正確歸檔率達到了95.8%，有效節約了人工成本與時間成本。

發表于：2021/8/12 15:30:59

基于5G技術的高可靠數據傳輸終端的設計

基于5G技術的高可靠數據傳輸終端的設計[其他][其他]

無線數據傳輸終端又稱為“工業領域的手機”，其數據傳輸原理與人們平常使用的手機是類似的。目前無線數據傳輸終端中常使用2G/4G網絡傳輸數據。2G/4G網絡存在帶寬小、時延大以及接入終端量受限等問題，因此傳統的數據傳輸終端不適用車聯網和大型工控領域。將5G技術應用到DTU(Data Transfer Unit)中，設計了一個高可靠性的5G數據傳輸終端即5G-DTU。它的主處理器為Rockchip公司的RK1808芯片，集成了5G通信模組、WiFi模塊和接口模塊。因此5G-DTU能為外置設備提供2.4 G和5 G雙頻段的無線接入以及豐富的外設接口。最后通過測試證明了5G-DTU的高帶寬、低延時和高可靠性。

發表于：2021/8/12 15:25:11

基于應用場景特征描述的無人機基站飛行高度部署

基于應用場景特征描述的無人機基站飛行高度部署[其他][其他]

由于無人機基站在不同應用場景下，所處的地理環境、用戶分布、用戶需求和所希望提升的性能需求不同，需要根據不同應用場景的特征對無人機基站進行部署。基于無人機基站的典型應用場景，構建兩個具有代表性的無人機基站應用場景模型，并對應用場景模型特征進行抽象描述。分別構建了兩個應用場景的空地通信傳輸模型。在此基礎上，給出了最大化傳輸速率以及最大化無人機覆蓋范圍的無人機基站最優飛行高度的數學計算模型。最后，對不同場景下無人機基站最優飛行高度的影響因素和變化趨勢進行了分析。

發表于：2021/8/12 15:15:28

機器學習中的成員推斷攻擊與防御研究

機器學習中的成員推斷攻擊與防御研究[其他][其他]

隨著機器學習滲透到日常生活中的各個方面，其數據隱私問題受到越來越多的關注。成員推斷攻擊是機器學習算法面臨的安全威脅之一，用于推斷特定數據是否存在于機器學習模型的訓練集中，給用戶帶來極大的安全隱患，對機器學習模型的安全性提出挑戰。為此，研究成員推斷攻擊不僅能發現隱私數據面臨的威脅，而且還能為防御技術的提出提供思路。對近年來有關成員推斷攻擊的研究進行詳細的分析，按照應用場景的不同將攻擊分為判別模型攻擊、生成模型攻擊以及聯邦學習攻擊三類。同時根據成員推斷攻擊和防御的發展現狀，闡述了影響攻擊的因素以及經典的防御策略。最后指出成員推斷攻擊中仍需解決的問題以及未來的發展方向。

發表于：2021/8/12 15:11:27

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