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110 GHz頻段山地?zé)o人機(jī)視距通信概率及傳播損耗研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

利用射線追蹤法建立了基于視距概率的無(wú)人機(jī)毫米波信道模型，并針對(duì)路徑損耗進(jìn)行了雙斜率模型分析，闡述了視距概率的建模過(guò)程并進(jìn)行了模型參數(shù)分析。由于地形遮擋等環(huán)境的影響，損耗較大的反射和繞射路徑致使信號(hào)的接收強(qiáng)度在突變點(diǎn)前后波動(dòng)較大，導(dǎo)致單斜率擬合模型不再適用。因此利用線性回歸分別在兩種地形下對(duì)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行了單斜率和雙斜率接收功率模型的擬合。結(jié)果表明雙斜率接收功率模型比單斜率模型的擬合效果更好，兩種模型在地形更平坦區(qū)域擬合的精確度更高。

發(fā)表于：7/25/2024

一種低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中編隊(duì)組網(wǎng)路由算法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

低軌道分布式衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)作為6G通信技術(shù)的重要組成部分，可以實(shí)現(xiàn)高速傳輸和低延時(shí)的通信，可以滿足6G通信技術(shù)的高速率和低延時(shí)的需求。針對(duì)低軌道分布式衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)方法進(jìn)行了研究，對(duì)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的路由算法進(jìn)行了歸納總結(jié)，提出一種基于帶寬和延遲聯(lián)合的路由選擇算法，并實(shí)現(xiàn)了三種不同的路由選擇算法，發(fā)現(xiàn)各算法性能差異明顯。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于帶寬和延遲聯(lián)合算法在選擇最佳路徑的同時(shí)，能夠更好地平衡網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載和減小時(shí)延，提高衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的傳輸效率。

發(fā)表于：7/25/2024

面向船舶通信應(yīng)用場(chǎng)景的5G小基站覆蓋方案設(shè)計(jì)與驗(yàn)證[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著5G設(shè)備部署密度逐步增大，5G大時(shí)代來(lái)臨，單純從增加宏基站部署的角度來(lái)看，成本價(jià)格太高，另一方面，5G toB、toC個(gè)性化需求逐步增加。針對(duì)5G頻段上移、穿墻能力減弱、個(gè)性化要求的問(wèn)題，5G一體化小基站應(yīng)運(yùn)而生，并在補(bǔ)盲、補(bǔ)熱范疇作用逐步提升。針對(duì)水上作業(yè)通信困難的問(wèn)題，提出了一種新型基于CPE的組網(wǎng)方案，該方法安裝便捷、價(jià)格低廉，極大滿足用戶需求，可大范圍推廣。

發(fā)表于：7/25/2024

改進(jìn)自適應(yīng)加權(quán)的海面目標(biāo)距離測(cè)量和跟蹤[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

海上目標(biāo)距離探測(cè)和跟蹤是海洋安全和軍事應(yīng)用中的關(guān)鍵任務(wù)之一，針對(duì)復(fù)雜海面環(huán)境在海雜波等影響因素下目標(biāo)距離測(cè)量精度低的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法。該算法利用海面艦船雷達(dá)及陸地雷達(dá)聯(lián)合探測(cè)結(jié)果，先對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，利用Robust Z-score方法進(jìn)行縱向數(shù)據(jù)預(yù)處理剔除異常數(shù)據(jù)，再通過(guò)重新定義置信距離度量，將置信度較高的傳感器結(jié)果代替被踢除數(shù)據(jù)后，對(duì)結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)融合。同時(shí)，為了進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)精度，引入了一種分段融合機(jī)制，將改進(jìn)的傳感器數(shù)據(jù)融合算法與階梯式自適應(yīng)加權(quán)融合算法進(jìn)行級(jí)聯(lián)，通過(guò)度量各分段融合結(jié)果的相似度，設(shè)定一個(gè)置信閾值，通過(guò)該置信閾值確定最終的融合結(jié)果。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了算法的有效性和準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：7/25/2024

改進(jìn)轉(zhuǎn)移概率矩陣的三維交互式跟蹤模型算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

由于現(xiàn)有的簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)移概率矩陣會(huì)導(dǎo)致跟蹤精度不高，復(fù)雜的轉(zhuǎn)移概率矩陣會(huì)導(dǎo)致跟蹤時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，難以滿足三維空間中機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤要求。針對(duì)轉(zhuǎn)移概率矩陣的設(shè)計(jì)問(wèn)題，從機(jī)理分析入手，提出了一種基于隸屬度函數(shù)的模型轉(zhuǎn)移概率矩陣設(shè)計(jì)方法，并對(duì)三維交互式多模型算法進(jìn)行了改進(jìn)完善。仿真結(jié)果表明，依據(jù)隸屬度函數(shù)修正轉(zhuǎn)移概率矩陣的方法有效提高了三維機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤精度。

發(fā)表于：7/25/2024

有偏量測(cè)下基于最大相關(guān)熵卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)傳感器存在系統(tǒng)偏差且噪聲非高斯條件下目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)精度較差的問(wèn)題，提出一種有偏量測(cè)下基于最大相關(guān)熵卡爾曼濾波（Maximum Correntropy Kalman Filter， MCKF）的目標(biāo)跟蹤方法。該方法通過(guò)引入差分機(jī)制，利用目標(biāo)相鄰時(shí)刻的有偏量測(cè)之差構(gòu)建差分量測(cè)方程，有效克服了系統(tǒng)偏差的影響。隨后基于最大相關(guān)熵準(zhǔn)則（Maximum Correntropy Criterion， MCC）量化估計(jì)誤差的高階矩信息，并以差分量測(cè)為先驗(yàn)條件推導(dǎo)出有偏量測(cè)下算法的濾波迭代方程。仿真結(jié)果表明，當(dāng)系統(tǒng)觀測(cè)值受傳感器系統(tǒng)偏差和非高斯噪聲干擾時(shí)，與現(xiàn)有方法相比，所提方法具有更好的跟蹤性能。

發(fā)表于：7/25/2024

機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤時(shí)滯問(wèn)題分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤結(jié)果在時(shí)間軸上的滯后問(wèn)題是當(dāng)前機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的一大難點(diǎn)。產(chǎn)生時(shí)滯的情況很多，一般在跟蹤初期和發(fā)生較大機(jī)動(dòng)的時(shí)間段內(nèi)尤為明顯，常常會(huì)因此出現(xiàn)誤差高峰。如果能有方法抑制或者消除時(shí)滯現(xiàn)象，將能顯著提高跟蹤效果。從仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果和現(xiàn)象入手，結(jié)合卡爾曼濾波理論、交互式多模型算法和現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)時(shí)滯問(wèn)題進(jìn)行剖析，根據(jù)跟蹤各個(gè)階段情況的變化，分析時(shí)滯產(chǎn)生的不同原因，并提出可能的解決方法，以期為提高機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤效果提供參考。

發(fā)表于：7/25/2024

大幅提高48 V至12 V調(diào)節(jié)第一級(jí)的效率[電源技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

　　本文介紹了一個(gè)示例，其磁元件的體積和重量只有原來(lái)的1/4，使得1.2 kW解決方案符合1/8磚的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)尺寸，并且峰值效率高于98%。本文還重點(diǎn)討論了如何根據(jù)耦合電感的品質(zhì)因數(shù)（FOM）優(yōu)化48 V拓?fù)洹Ｗ⒂贒C-DC轉(zhuǎn)換領(lǐng)域的工程師將會(huì)對(duì)此感興趣。

發(fā)表于：7/25/2024

用混合信號(hào)示波器識(shí)別建立和保持時(shí)間違規(guī)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

　　信號(hào)之間的時(shí)間關(guān)系對(duì)數(shù)字設(shè)計(jì)的可靠運(yùn)行至關(guān)重要。對(duì)于同步設(shè)計(jì)，時(shí)鐘信號(hào)相對(duì)于數(shù)據(jù)信號(hào)的時(shí)間尤為重要。使用混合信號(hào)示波器，可以輕松確定多個(gè)邏輯輸入和時(shí)鐘信號(hào)之間的時(shí)間關(guān)系。建立和保持時(shí)間觸發(fā)器自動(dòng)確定時(shí)鐘與數(shù)據(jù)時(shí)間關(guān)系。

發(fā)表于：7/19/2024

藍(lán)牙技術(shù)支持精確定位[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

信道探測(cè)技術(shù)不僅能提升生活的便利性，還能用于高效的能源管理。以恩智浦在“國(guó)際嵌入式大會(huì)”上展示的信道探測(cè)演示為例，空調(diào)能夠使用通道探測(cè)技術(shù)自動(dòng)開(kāi)啟或關(guān)閉。隨著未來(lái)幾代BLE標(biāo)準(zhǔn)的推出，這種基于信道探測(cè)的定位功能有望變得像藍(lán)牙技術(shù)一樣普及1。

發(fā)表于：7/19/2024

派拓網(wǎng)絡(luò)：利用AI確保網(wǎng)絡(luò)安全的秘訣[人工智能][信息安全]

企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人往往關(guān)心如何才能更好地利用人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）提高網(wǎng)絡(luò)安全性，以及如何防范犯罪分子利用AI創(chuàng)造出的更加復(fù)雜的攻擊

發(fā)表于：7/18/2024

評(píng)估分布式雷達(dá)架構(gòu)的四個(gè)理由[MEMS|傳感技術(shù)][汽車(chē)電子]

　　汽車(chē)制造商正積極研究多元化的雷達(dá)技術(shù)方案，以提升新一代高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）架構(gòu)的性能和系統(tǒng)優(yōu)化，同時(shí)簡(jiǎn)化向軟件定義汽車(chē)（SDV）的過(guò)渡。為助力汽車(chē)制造商進(jìn)行開(kāi)發(fā)，恩智浦PurpleBox參考設(shè)計(jì)應(yīng)運(yùn)而生。

發(fā)表于：7/15/2024

醫(yī)療健康領(lǐng)域的NFC[微波|射頻][醫(yī)療電子]

　　NFC是一種近距離無(wú)線通信技術(shù)，當(dāng)兩個(gè)設(shè)備相互靠近時(shí)，NFC可以在設(shè)備之間傳輸數(shù)據(jù)。在醫(yī)用領(lǐng)域，NFC同樣可以發(fā)揮非常重要的作用，提高醫(yī)療設(shè)備的通信便捷性，準(zhǔn)確識(shí)別患者身份，安全傳輸健康數(shù)據(jù)。

發(fā)表于：7/11/2024

派拓網(wǎng)絡(luò)：潛伏在企業(yè)中的AI風(fēng)險(xiǎn)[人工智能][信息安全]

第三方生成式AI應(yīng)用大多未經(jīng)審查或批準(zhǔn)就被用于工作，這會(huì)給企業(yè)帶來(lái)嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)。IT和信息安全團(tuán)隊(duì)必須對(duì)企業(yè)技術(shù)生態(tài)中所使用的第三方應(yīng)用進(jìn)行審查和批準(zhǔn)，這是因?yàn)樗麄冃枰私庹谑褂玫膽?yīng)用、這些應(yīng)用是否安全，以及有哪些敏感的公司數(shù)據(jù)（如果有的話）進(jìn)入了這些應(yīng)用。

發(fā)表于：7/11/2024

過(guò)程論視野下的算法裁量：形成機(jī)理、現(xiàn)實(shí)困境和法治路徑[其他][信息安全]

算法在行政裁量領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，形成了一種新型的算法裁量模式，與此同時(shí)，亦帶來(lái)諸多法治挑戰(zhàn)，有必要對(duì)其形成機(jī)理、現(xiàn)實(shí)困境和法治路徑展開(kāi)研究。在形成機(jī)理方面，基于法律與事實(shí)的交織構(gòu)造，算法裁量的產(chǎn)生得益于法律的代碼化以及技術(shù)對(duì)事實(shí)的豐富處理。從過(guò)程論視角，對(duì)其進(jìn)行“接收-處理-輸出”階段性劃分，針對(duì)性地逐一釋明不同階段所存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、算法黑箱、算法歧視問(wèn)題。基于此，有必要從范圍限定、程序約束及權(quán)利保障三個(gè)方面進(jìn)行過(guò)程性的法律控制，從而推動(dòng)算法裁量的法治化實(shí)踐。

發(fā)表于：7/2/2024