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基于邊緣增強和多尺度時空重組的視頻預測方法[人工智能][消費電子]

針對當前視頻預測算法在生成視頻幀時細節(jié)模糊、精度較低的問題，提出了一種基于邊緣增強和多尺度時空重組的視頻預測方法。首先通過頻域分離技術(shù)，將視頻幀劃分為高頻信息和低頻信息，并對二者分別進行針對性處理。其次，設(shè)計了高頻邊緣增強模塊，專注于高頻邊緣特征的學習與優(yōu)化。同時，引入多尺度時空重組模塊，針對低頻結(jié)構(gòu)信息，深入挖掘其時空依賴性。最終將高低頻特征進行充分融合，用以生成高質(zhì)量的預測視頻幀。實驗結(jié)果表明，與現(xiàn)有先進算法相比，該方法在預測性能上實現(xiàn)了提升，充分驗證了其有效性。

發(fā)表于：3/24/2025

融合數(shù)據(jù)加密技術(shù)的信息網(wǎng)絡(luò)安全改進策略[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為了提高信息網(wǎng)絡(luò)安全性和隱私性，加強對網(wǎng)絡(luò)攻擊的防御能力，提出了融合數(shù)據(jù)加密技術(shù)的信息網(wǎng)絡(luò)安全改進策略。首先對鏈路、節(jié)點以及端到端進行加密，實現(xiàn)信息傳輸全過程加密。然后融合ZUC算法與SM2算法，ZUC算法負責較長報文的加密解密，SM2算法用于改善ZUC算法中秘鑰分配問題，提高加解密過程效率。實驗結(jié)果表明，融合ZUC算法與SM2算法數(shù)據(jù)傳輸效率達到1 100 Mibit/s，計算資源空間占用為10 MB RAM。當字節(jié)長度為512 bit、明文數(shù)據(jù)在200 KB時，加密時間為2.2 s，用時最短。當字節(jié)長度為512 bit、明文數(shù)據(jù)為300 KB時，加密和解密的用時分別為3.74 s和4.12 s，在所有算法中加解密效率最高。因此，所提策略可有效維持安全的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提高用戶信息的隱私性。

發(fā)表于：3/24/2025

基于差分隱私的面部圖像安全傳播方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

人臉數(shù)據(jù)蘊含豐富身份信息，其隱私泄露問題備受關(guān)注。傳統(tǒng)差分隱私方法直接對像素或特征向量整體添加噪聲，導致識別性能下降且缺乏可解釋性。為此，提出一種新型差分隱私方法，將特征嵌入向量結(jié)合分類方法設(shè)計，創(chuàng)新性地將響應數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為徑向半徑與切向角度兩種形式，更好適配分類中的角度與距離度量。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于角度與半徑的差分隱私噪聲生成機制，并通過差分隱私組合定理定義隱私預算并進行數(shù)學證明。此外，設(shè)計了隱私圖像生成方法，通過優(yōu)化評價函數(shù)實現(xiàn)隱私性與可用性的平衡。實驗結(jié)果基于三個公開數(shù)據(jù)集，表明所提方法在徑向與切向方向的組合應用中表現(xiàn)優(yōu)異，在相同隱私預算下顯著提升了識別性能。該方法實現(xiàn)了隱私保護與分類可用性的兼顧，并在解釋性與性能上展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。

發(fā)表于：3/24/2025

基于操作系統(tǒng)行為測量的棧溢出檢測方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

分析棧溢出原因和現(xiàn)有檢測技術(shù)，提出一種基于操作系統(tǒng)行為測量的棧溢出檢測方法。以操作系統(tǒng)行為測量為理論基礎(chǔ)，對操作系統(tǒng)行為進行形式化定義。利用虛擬機自省技術(shù)實時監(jiān)控程序運行時的內(nèi)存訪問，實現(xiàn)透明帶外檢測棧緩沖區(qū)溢出行為。實驗結(jié)果表明，該方法能有效識別棧緩沖區(qū)溢出，且具有較低的誤報率。這一研究成果為提高系統(tǒng)安全性提供了新的視角和解決方案。

發(fā)表于：3/24/2025

派拓網(wǎng)絡(luò)：應對混合辦公中的現(xiàn)實問題，創(chuàng)造安全、連貫工作體驗[其他][信息安全]

與過去相比，人們的工作環(huán)境已經(jīng)發(fā)生了巨大的變化。無論是在公司，還是家庭辦公室、共享工作空間、咖啡店等，如今員工需要在世界各個角落開展協(xié)作。這給IT和安全團隊帶來了挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：3/20/2025

星載多路電源優(yōu)化設(shè)計[電源技術(shù)][航空航天]

星載電源因其特殊使用環(huán)境，有效的散熱方式不多，因此對電源的功率密度和效率要求越來越高。又因其對元器件的嚴苛要求，可選擇的電路和元器件相應受限。主要介紹了在原有星載多路電源設(shè)計的基礎(chǔ)上，在可選擇元器件范圍內(nèi)，優(yōu)化其中反激電源電路設(shè)計，分析其工作原理，設(shè)計一款新型星載多路電源。最后用新設(shè)計的多路電源與原多路電源效率進行比較，驗證了電源優(yōu)化設(shè)計的可行性。

發(fā)表于：3/19/2025

一種國產(chǎn)化宇航級低壓脈沖電源的設(shè)計[電源技術(shù)][航空航天]

合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一種主動式的對地觀測系統(tǒng)，可全天時、全天候?qū)Φ貙嵤┯^測。脈沖電源是SAR工作的重要組成部分，提出一種全國產(chǎn)化的宇航級高效率的SAR脈沖電源的設(shè)計方法，輸入電壓范圍達到78 V~110 V，適應星上100 V寬輸入母線的需求，具有體積小、功率密度高、輸入反射電流紋波低的特點，負載脈沖重復頻率覆蓋500 Hz及以上范圍，采用全國產(chǎn)器件和宇航級器件。

發(fā)表于：3/19/2025

基于卡爾曼融合的雙通道微弱信號采集系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對設(shè)備在水下磁異常信號檢測中難以有效采集、模數(shù)轉(zhuǎn)換器動態(tài)范圍受限導致信噪比較低、微弱信號易被噪聲淹沒等問題，設(shè)計一種基于國產(chǎn)現(xiàn)場可編程門陣列（Field-Programmable Gate Array， FPGA）的高精度磁異常信號采集系統(tǒng)。為了提升信號的信噪比與動態(tài)范圍，在分別采用2倍和8倍的增益前級處理后，通過高精度多通道模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片ADS1278與紫光Logos系列FPGA對三軸磁通門輸出的微弱磁異常信號進行采集，并將采集的信號平均加權(quán)進行初步數(shù)據(jù)融合后使用卡爾曼濾波對融合數(shù)據(jù)進行二次修正。試驗結(jié)果表明，融合后的信號精度明顯優(yōu)于單通道的采集信號，在使用雙通道A/D采集頻率為200 Hz、幅值為500 μV的微弱信號時，信噪比提高26.099 dB，有效提高了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的動態(tài)范圍。

發(fā)表于：3/19/2025

基于碳化硅MOSFET半橋驅(qū)動及保護電路設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

針對碳化硅MOSFET驅(qū)動電路設(shè)計難度較大、門極易受串擾、保護功能不齊全以及全國產(chǎn)化的問題，基于國產(chǎn)芯片設(shè)計了一款碳化硅MOSFET半橋驅(qū)動及保護電路。重點分析總結(jié)了碳化硅MOSFET有源米勒鉗位保護、退飽和保護以及橋臂互鎖保護原理與模型。在隔離原邊信號與副邊信號的同時，采用18 V/-3.3 V的高低電平，實現(xiàn)對上、下橋臂碳化硅MOSFET的控制，同時集成了欠壓鎖定、退飽和保護、橋臂互鎖、有源米勒鉗位保護的功能。與國際先進水平Wolf Speed的碳化硅MOSFET驅(qū)動板CGD1200HB2P-BM2進行了參數(shù)對比和功能測試。實驗結(jié)果表明，該電路開關(guān)參數(shù)與CGD1200HB2P-BM2驅(qū)動板相近，滿足碳化硅MOSFET驅(qū)動需求，并能可靠觸發(fā)保護功能。電路已實際應用于碳化硅MOSFET的驅(qū)動中。

發(fā)表于：3/19/2025

星載X波段寬帶雙圓極化微帶陣列天線設(shè)計[微波|射頻][航空航天]

針對某衛(wèi)星X波段通信數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)的要求，設(shè)計了一種新型星載X波段寬帶雙圓極化微帶陣列天線。天線單元采用微帶形式，整體能量饋入方式為底部饋電，采用縫隙耦合饋電方式以實現(xiàn)寬頻帶，采用3 dB定向耦合器實現(xiàn)兩信號間相位差來滿足雙圓極化。陣列天線由24個天線單元按4×6矩形排列，每4個單元為一組進行旋轉(zhuǎn)排布。通過電磁仿真軟件分析可得：陣列天線在8 GHz~8.4 GHz工作頻帶內(nèi)，中心頻點8.2 GHz處增益為17.9 dBi，軸比為0.06 dB。該天線實現(xiàn)了寬頻帶、雙圓極化等性能指標，對X波段無線通信系統(tǒng)設(shè)計有一定指導意義。

發(fā)表于：3/19/2025

一種新型反相輸出功分器設(shè)計[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

提出了一種新型的兩路等幅反相輸出功分器。該功分器設(shè)計的基本原理是基于傳統(tǒng)的威爾金森結(jié)構(gòu)，通過改變兩路輸出傳輸路徑上的傳輸線長度，并在兩輸出端口間的隔離電阻一端引入一段額外的傳輸線，使得該結(jié)構(gòu)在一定帶寬內(nèi)獲得等幅反相輸出及良好的隔離效果。另外，利用奇偶模電壓分析法，對該結(jié)構(gòu)的具體參數(shù)進行了詳細的推導。最后，采用平面微帶線結(jié)構(gòu)對該設(shè)計方法進行了驗證，實測該功分器中心頻率為3.8 GHz，1 dB相對帶寬為31%，帶內(nèi)回波優(yōu)于-15 dB，隔離度優(yōu)于20 dB。

發(fā)表于：3/19/2025

關(guān)于調(diào)頻連續(xù)波測距信號的研究[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

調(diào)頻連續(xù)波測距信號的頻率參量隨時間規(guī)律性周期變化，使得對其進行傳統(tǒng)的時域和頻域分析都很復雜，且難于理解。通過對于差頻信號相位進行分析，證明靜態(tài)調(diào)頻連續(xù)波測距差頻信號是周期信號，頻譜是離散的，差頻信號能量分散在各次諧波上，各次諧波分量是由頻偏、距離和調(diào)制周期共同決定的。當存在徑向相對運動時，差頻信號頻譜存在多普勒頻移，當多普勒頻移不是原周期重復頻率的整數(shù)倍時，差頻信號不再是周期信號。

發(fā)表于：3/19/2025

基于深度學習的桑葉病害識別方法研究[模擬設(shè)計][其他]

為提高桑葉病害檢測精度，實現(xiàn)將模型方便快速部署到移動端，針對自然環(huán)境下桑葉病害病斑小、背景復雜等問題，以YOLOv8為基線模型進行改進，提出了一種YOLOv8-Evo的桑葉病害識別算法。首先在Backbone模塊中加入了可變形卷積模塊從而更靈活地捕捉病害的細節(jié)和形狀，其次在Neck模塊中增加了CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力機制，發(fā)掘圖像中的關(guān)鍵特征和區(qū)域，最后在18 849張桑葉病害數(shù)據(jù)集上進行驗證，相較YOLOv8s模型，YOLOv8-Evo的識別精度提高2.4%，召回率提高1.5%，mAP50提高1%，mAP50-95提高0.7%，實驗證明改進的YOLOv8-Evo模型為桑葉病害識別的自動化提供了理論依據(jù)與技術(shù)支持。

發(fā)表于：3/19/2025

電力物聯(lián)網(wǎng)智能巡檢業(yè)務與無線通信適配技術(shù)研究[模擬設(shè)計][智能電網(wǎng)]

隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)，安全、高效的智能巡檢技術(shù)是電力行業(yè)健康發(fā)展的重要保障。智能巡檢具有通信要求高、工作環(huán)境復雜等特點，通信技術(shù)匹配難度較大。首先分析智能巡檢業(yè)務的特點及其對各類無線通信技術(shù)的性能需求，然后提出了一種基于貝葉斯最佳-最差法（Bayesian Best-Worst Method， BBWM）和改進多準則折衷排序法（VIKOR）的智能巡檢業(yè)務與無線通信適配方法，最后對三種智能巡檢業(yè)務與無線通信技術(shù)進行仿真實驗。仿真結(jié)果表明，所提方法可以較好解決智能巡檢業(yè)務與無線通信技術(shù)的適配難題。

發(fā)表于：3/19/2025

復雜場景下SAR圖像多尺度艦船檢測算法[模擬設(shè)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(wǎng)絡(luò)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(diào)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(jié)果表明，在SSDD數(shù)據(jù)集和HRSID數(shù)據(jù)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(yōu)于現(xiàn)有主流目標檢測算法。

發(fā)表于：3/19/2025