使用有安全保障的闪存存储构建安全的汽车系统

最新设计资源

X波段负载不敏感高效率非对称式放大器MMIC[微波|射频][通信网络]

为了应对天线阻抗变化，基于非对称拓扑电路结构，设计了一款功率放大器。该功率放大器采用0.25 μm GaN HEMT工艺，在8~12 GHz频段内高效率且具有负载不敏感特性，实现了高效率、小尺寸与良好负载不敏感特性三者之间的平衡。在连续波测试条件下，该芯片在8~12 GHz频段内，饱和输出功率为42.1~43.3 dBm，功率附加效率为46.8%~55.5% 。当负载失配（电压驻波比为3：1）时，频段内输出功率的变化幅度均值为2.2 dBm。

发表于：2026/5/15

电力监控系统中网络安全大模型决策研究[人工智能][智能电网]

针对电力监控系统传统安全防护在攻击检测、溯源及未知威胁应对等方面的不足，融合知识图谱与大模型技术构建电力监控决策系统。通过标准化流程处理多源异构数据，运用实体识别与关系抽取构建知识图谱，结合网安专用大模型实现威胁智能检测分析。系统具备威胁检测、攻击溯源等核心功能，可实时监测、精准定位并提供运维建议。实践显示，其攻击检测准确率、未知攻击识别能力及溯源效率优于传统技术，漏洞检测平均准确率达95.5%，提升了系统安全性与决策智能化水平，为电力行业数字化转型提供技术支撑。

发表于：2026/5/15

基于改进Kohonen神经网络恶意流量识别技术研究[通信与网络][通信网络]

研究了基于改进自组织竞争神经网络的恶意流量识别技术，设计了网络流量的数据特征工程模块，搭建了网络恶意流量识别的S_Kohonen神经网络模型，探讨了模型参数优化等关键问题，通过引入积分面积均值最大法，给出了一种快速迭代参数选择方法。综合利用网络流量识别特征处理模块、非监督和监督学习融合神经网络模型数学模型，开展基于恶意流量识别算法验证。结果证明，该参数选择方案可很好完成网络恶意流量识别的任务，在重要网络系统识别正确率不低于98%的情况下，可快速实现模型应用。

发表于：2026/5/15

基于改进YOLOv11的西兰花识别算法研究[模拟设计][工业自动化]

针对农地环境中由于遮挡和光线复杂等原因造成的西兰花识别不准确这一系列问题，提出了一种基于YOLOv11的田间西兰花识别模型。首先，该模型引入DLKA（Deformable Large Kernel Attention）注意力机制，将注意力机制融入到C3K2模块当中，形成一个新的模块C3K2_DLKA替换掉原来主干网络中的C3K2模块；其次引用MBConv（Mobile Inverted Bottleneck Convolution）独特的倒置瓶颈结构的优势融入到YOLOv11的检测头中，将原网络中的检测头替换为Detect_MBConv检测头，在目标检测任务中不仅能够更精准地识别目标，还能在计算资源有限的情况下快速响应。最后，更换损失函数为Shape-IoU，增强了模型的收敛性和稳定性。实验表明，改进后的模型与原模型相比准确率提升了4.8%，召回率提升了3.8%，mAP值提升了1.9%，体现了改进算法的有效性。

发表于：2026/5/15

一种频偏估计算法及其FPGA实现方案[可编程逻辑][通信网络]

为了提升无线通信系统中频偏估计的准确性与实时性，提出了一种融合自相关与导频辅助的频偏估计算法，并在Xilinx Zynq-7000 SoC平台上完成了该算法的FPGA实现与优化。首先，基于频偏数学模型与AWGN信道分析，构建了频偏对接收信号影响的理论框架，并采用MATLAB仿真验证了频谱漂移特性。在算法设计方面，自相关法用于粗频偏估计，导频辅助法实现细化调整，两者经融合形成高鲁棒性的混合算法。仿真结果表明，该方法在SNR较低环境下亦具备良好的估计精度，BER与MSE性能优于传统单一算法。随后，在Zynq FPGA上完成算法的模块化实现，涵盖自相关计算、导频同步、频偏补偿等核心模块，并通过资源优化策略有效降低逻辑利用率与功耗。综合仿真与上板验证结果表明，该算法在保证高精度的同时，系统逻辑资源占用率控制在35%以内，满足实际通信场景中对实时性、资源和功耗的综合要求。该研究为高性能、可部署的频偏估计与补偿系统设计提供了可行方案。

发表于：2026/5/15

基于FPGA+DSP的多通道声呐信号采集系统研究与设计[测试测量][通信网络]

声呐是一种非常常见的水下探测技术，在多通道声呐回波信号采集中，单一通道采集精度、通道间的相位幅度一致性以及串扰都会影响最终探测结果，使解算结果和实际目标大相径庭，严重影响后级决策。针对这种问题，采用直接数字频率合成（DDS）技术生成同源时钟，确保每一通道采集均保持严格同步，降低因时间差导致运动目标的位移误差。同时，针对大量原始采集数据的传输延迟，进一步利用高速串行协议（SRIO）来提升传输带宽，达到实时探测的目的。最终通过实际工程设计，验证了方案的可行性。

发表于：2026/5/15

随钻核磁共振测井仪器数据采集软件设计与实现[测试测量][工业自动化]

随钻核磁共振测井仪器能够提供不受泥浆侵入影响的原状地层孔渗特性测量，但对极端工况的适应性以及系统集成与可靠性提出了严峻考验。目前随钻核磁测井仪器技术主要掌握在国外能源巨头手中，国内随钻核磁仪器尚处于追赶阶段。为了提高随钻核磁共振测井仪器的开发效率，简化仪器测试步骤，缩短项目周期，并且根据随钻核磁共振测井仪器自身特点，设计并实现了一款基于LabVIEW语言数据采集与处理软件。该软件基于RS-485串行接口并且根据自定义测井指令下发与数据上传通信协议，实现了随钻核磁序列参数配置、数据收发、数据处理及显示等基础功能。实验结果表明，在仪器实际测试中可以准确获取水箱溶液的核磁自旋回波信号，系统收发数据响应时间能够在16 ms内完成。反演后的核磁T2谱与实验室测量基本一致。

发表于：2026/5/15

基于压摆增强的新恒定跨导轨到轨运算放大器[模拟设计][工业自动化]

提出了一种基于压摆增强的新恒定跨导轨到轨运算放大器。输入级采用改进型冗余差分对，利用特殊的晶体管串联结构和N/PMOS电流镜，削减差分对管在亚阈值区内的电流，有效抑制了输入级跨导波动；同时结合压摆率增强技术，通过利用MOS管在不同区域之间源漏电压不同的特性，提高了动态响应性能；并且采用Ahuja补偿，在确保相位裕度的前提下，优化了功耗与面积。该电路基于40 nm CMOS工艺完成电路与版图设计，仿真结果表明，电路在3.3 V电源下实现全摆幅输入输出，输入级跨导变化率仅为1.4%。压摆率分别为7.52 V/μs（正）和7.87 V/μs（负），较未增强前提升了50%。直流增益为114 dB，相位裕度79°，单位增益带宽为3.7 MHz。共模抑制比为135 dB，电源抑制比为90 dB。该设计具有高增益、宽摆幅和快速响应等特点，适用于高精度、低功耗模拟应用。

发表于：2026/5/15

基于高速电平迁移电路的OTP存储阵列供电设计[可编程逻辑][消费电子]

针对反熔丝OTP存储器在不同工作模式下的电压需求，基于SMIC 28 nm CMOS工艺，提出了一种Cascode结构的Level Shifter单元及分块供电设计。实现了OTP存储器在编程和读取模式下WL/PL和BL端电压的快速切换，使得Level Shifter单元翻转延时小于2 ns，分块供电设计降低了电容的寄生效应对OTP存储器读取阈值的影响，保证了OTP存储器编程和读取功能正常。

发表于：2026/5/13

基于MCU的低功耗型SM4硬件设计与实现[模拟设计][汽车电子]

随着国产新能源汽车的高速发展，搭载国产加密算法的主控MCU的需求日益增长。为了满足这一需求，设计了一款MCU通用的SM4算法硬件安全模块，该模块以国密SM4算法为引擎核心，支持主流ECB、CBC、CFB、OFB、CTR等模式，采用标准AHB总线接口，支持DMA传输，采用低功耗设计技术，可满足当前主流MCU电路设计需要；该模块基于商用40 nm CMOS工艺线完成电路设计和制造，经过流片后的测试和验证， SM4算法模块各功能正确，模块工作频率可达400 MHz，具有较高的商业价值。

发表于：2026/5/13

基于强化学习的多智能体协同任务分配与仿真验证[人工智能][其他]

针对协同任务分配的决策建模与求解难点，开展多智能体协同任务分配技术研究，以实现多智能体间的高效协同和动态任务分配。提出了一种基于深度强化学习的协同任务分配方法，采用深度Q网络（DQN）算法实现智能体的构建和环境的模拟，以优化任务分配的效率和效果。通过构建典型任务场景，设计了详细的决策模型训练与应用方案，验证了所提出的算法在协同任务中的有效性。实验结果表明，该方法能够兼顾多目标综合任务效能，成功概率提升约17%。基于深度Q网络的多智能体协同任务分配方法可以有效提升任务分配效能。

发表于：2026/5/13

面向多时空场景的电网调度AI算法可信度测试方法[人工智能][智能电网]

提出了一种基于指数分层结构算法的电网调度AI算法可信度测试方法，旨在评估电网调度AI算法在多时空场景下的模型性能和鲁棒性。首先，定义了一套可信度评估标准，涵盖算法的准确性、鲁棒性和泛化等能力。然后，采用嵌入知识图谱的指数分层结构算法，通过多层次的时空划分对AI算法（如LSTM）进行性能验证。测试过程中，电网调度任务被分为不同的时间层次（短期、中期、长期）和空间层次（不同地理区域与电网拓扑结构）进行测试。在每个层次中，评估标准通过指数权重进行加权整合，最终生成综合的可信度评分。实验结果表明，该方法能够有效识别电网调度AI算法在复杂场景下的性能表现及潜在风险，为电网调度AI的安全性与鲁棒性验证提供了新的技术支持。

发表于：2026/5/13

基于语义匹配的电力物资领域中文敏感特征识别[人工智能][智能电网]

传统电力物资供应链领域中文敏感特征识别方法主要识别具有单一结构的扁平特征实体，难以针对复杂结构的嵌套特征实体，这些复杂结构的嵌套特征实体结构多样、层次复杂，传统的敏感特征识别方法难以准确识别和解析。对此提出了一种基于语义匹配的多结构中文敏感特征识别模型，将敏感特征实体识别任务重新定义为一个语义匹配问题。模型采用双塔模型结构，将目标实体特征类别作为提示词进行编码，并与句子中的序列片段进行语义上的对齐，该方法能够有效识别出包含扁平和嵌套结构在内的各种特征实体片段。结果表明，该研究提出SFSM模型的准确率、召回率及F1值均优于当前主流模型以及其他的融合模型。

发表于：2026/5/13

后云端时代：OpenClaw 树莓派本地化部署方案[人工智能][物联网]

当前 OpenClaw 主流部署方式分为云服务器、笔记本 PC、Mac mini、树莓派四类，综合成本、稳定性、扩展性，树莓派适配 90% 创客场景。

发表于：2026/5/7

可信数据空间在电力行业的应用研究[其他][其他]

随着电力交易市场化改革的深入推进及“双碳”目标的提出，电力交易模式日趋复杂。数据作为电力交易智能化应用构建的核心支撑，其质量与范围直接决定应用的质量与价值。围绕可信数据空间融合电力交易相关多主体数据联合应用的问题展开研究，首先阐述数据在电力交易智能化应用中的核心重要性；其次梳理现有研究中智能化应用所使用的各类数据资源；进而分析为提升智能化应用水平可引入的跨域跨主体数据类型；随后提出基于可信数据空间实现多主体数据安全可信共享与应用的方案以及数据空间在数据流通中发挥的价值和效用。该研究可为电力交易智能化应用的优化升级及多主体协同的高效开展提供参考。

发表于：2026/4/23