头条 无缝连接无处不在：非地面网络如何重塑6G 进入6G时代，NTN所承载的价值已不只是网络覆盖，还包括更高的弹性和包容性。究竟发生了什么变化？ 最新资讯 泰克加速400G PAM4设计调试 中国北京2018年3月28日 – 全球领先的测量解决方案提供商——泰克科技公司日前推出业内首款用于DPO70000SX 系列实时示波器的光学探头。最新推出的59 GHz DPO7OE2单模光探头与去年推出的屡获大奖的33 GHz DPO7OE1相结合，为调试400G PAM4元件及缩短产品开发周期提供了所需的性能和高级调试功能。 发表于：2018/3/28 泰克光模块提供业内最高灵敏度和最低噪声，增强测试信心 中国北京2018年3月28日 – 全球领先的测量解决方案提供商——泰克科技公司日前为DSA8300采样示波器推出两款最新的光模块，提供了业内最高的灵敏度和最低的噪声，增强了制造商提高生产能力、改善400G设计投入生产的良率的信心。泰克还宣布加强对最新400G PAM4 TDECQ测量的支持，推出4通道并行优化处理软件，实现高吞吐量制造测试。 发表于：2018/3/28 抑制风噪声的频点离散值加权GCC-PHAT时延估计算法 针对麦克风阵列使用GCC-PHAT算法估计信号到达时差对加性噪声敏感，以及基于信噪比估计的连续值加权GCC-PHAT算法无法消除环境中类似风噪声的变化噪声干扰的情况，提出了一种抑制风噪声的频点加权GCC-PHAT算法。通过分析已有算法的不足，新算法选择使用离散频点加权，并通过信号频点间相干性量化值和时域关联性计算权值，去除风噪声干扰频点；同时估计声源信号活跃度，调整算法运算量。实验表明，与已有的GCC-PHAT算法相比，新算法能有效消除风噪声对估计结果的干扰，同时降低运算负载。 发表于：2018/3/28 基于AP布置优化和K-means聚类算法的室内定位研究 传统室内定位中聚类算法被动依赖定位环境中接入点（Acess Point，AP）数量，导致定位效率低、误差大，室内位置指纹定位研究中AP布局是影响定位精度的关键性因素。因此，采用Intel芯片的嵌入式微系统和美国Signal Hound生产的SA44B型测量接收机共同组成传感器网络，根据电波路径损耗建立室内定位的目标函数，采用单纯形法和模拟退火算法融合算法对目标函数进行优化，从而达到最合理的AP室内位置布局，而后改进K-means聚类算法将优化后的AP位置坐标作为初始聚类中心，来提高系统的定位效率和精确度。实验结果表明，与传统K-means算法相比，经过AP位置最优化后的聚类定位算法精度提高了13.8%。 发表于：2018/3/28 河北移动完成雄安首个5G远程自动驾驶行驶测试 河北移动完成雄安新区首个5G-V2X自动远程驾驶启动及行驶测试，实现了通过5G网络远程控制20公里以外的车辆完成启动加速、减速、转向等操作，网络时延保持在6毫秒以内，仅为4G的十 发表于：2018/3/28 是德科技在OFC 2018上展示新款光学和光电子测试解决方案 2018年3月27日，北京——是德科技（NYSE: KEYS）近日在 2018 年美国光纤通讯展览会及研讨会上展出其新款光学和光电子测试解决方案。作为一家领先的技术公司，是德科技帮助企业、服务提供商和政府加速创新，创造一个安全互联的世界。本次展会于 3 月 13 日至 15 日在圣地亚哥会议中心举办，是德科技展台位于 2501 展位。 发表于：2018/3/27 一种基于动态规划的机动目标检测前跟踪方法 针对传统动态规划检测前跟踪算法仅适用于匀速直线运动目标或慢机动目标的局限性，提出了一种将交互式多模型（IMM）滤波与基于动态规划的检测前跟踪算法相结合的机动目标处理算法。该算法应用于近程毫米波雷达探测环境下，根据被测目标的实际运动情况建立了匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型，在动态规划算法基础上考虑了多种运动模型以及模型之间的转换和预测，避免了因模型不匹配导致的跟踪效果变差的问题。仿真结果显示，相比于传统动态规划检测算法，该算法能够更加有效地实现对机动目标的检测和跟踪，适于工程应用。 发表于：2018/3/27 世强在慕展 带来网络分析仪表 低功耗测试等测试测量最新产品及解决方案VF 在2018年3月的慕尼黑上海电子展上，世强元件电商在测试测量分区带来了包含网络分析仪、LCR表、低功耗测量、无线充电线圈测试等全面、先进的测试测量仪器解决方案。 发表于：2018/3/26 罗德与施瓦茨成为首家通过RCS 5.3一致性用例认证的测试仪表厂商 罗德与施瓦茨公司认证了基于IMS 的融合通信5.3（RCS5.3） 235工作组一致性测试用例中的24条用例，进一步展示了罗德与施瓦茨公司在4G 和IMS测试测量领域的领先地位，同时也是业界唯一的一个通过该认证的仪表厂家。 发表于：2018/3/26 基于奇异值分解和小波包分解的故障检测 根据真空泵在故障和正常模式下工作时，其振动信号在频域的能量分布的差异性，设计基于奇异值分解(SVD)和小波包分解(WPD)的真空泵故障检测方法。首先用SVD对采集到的信号进行去噪，再使用小波包对去噪后的信号进行分解，对分解得到的各层系数进行重构并提取需要的各频域段的能量。将提取的能量向量作为支持向量机（SVM）的输入样本，对SVM进行训练。最后使用实验数据对SVM的可靠性进行验证。实验结果表明，采用SVD和WPD结合的方法能较好地识别出真空泵的故障。 发表于：2018/3/26 <…194195196197198199200201202203…>
