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

厂区高噪音环境如何排查设备异响？[其他][工业自动化]

在工业听诊场景中，思正SZ-IS100B骨导工业听诊传感器展现出较强的环境适应性——IP65防水等级、-30℃至+70℃的宽温工作范围、金属外壳，使其能够在潮湿、高温、粉尘等恶劣工业环境下稳定运行。

发表于：2026/8/14

月球轨道高分辨SAR特性分析与成像校正方法[通信与网络][航空航天]

月球高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar ， SAR）成像受制于导航精度和地形先验不足，运动误差与地形误差易耦合并导致散焦。为此，以月球轨道SAR为对象，在分析深空测控网跟踪能力的基础上，建立融合轨道测量数据与月面数字高程模型（Digital Elevation Model ， DEM）的成像几何及误差传播模型，定量刻画速度误差和高程误差对成像相位的影响及其容限。在此基础上，提出一种二维空间变异误差校正方法，首先利用图像熵最小准则进行等效速度自聚焦估计，随后结合DEM对子孔径实施地形相位补偿，以抑制残余空间变异相位。仿真数据处理得到了点目标和面目标在注入速度误差、高程误差条件下的成像结果，验证了所提出二维空变误差校正流程的有效性及对运动-地形耦合误差的抑制能力。进一步，对比未校正结果，所述方法下点目标的峰值旁瓣比和积分旁瓣比均明显改善，典型面目标区域的图像熵在 L/Ku/Ka 三波段分别有效降低 0.116 bit、0.154 bit和0.203 bit。

发表于：2026/8/13

面向重大复杂工程的网格建模与混合计算关键技术研究[通信与网络][安防电子]

在重大复杂工程的数字化建设过程中，大场景高精度建模与多尺度耦合计算长期面临建模效率低、布尔运算鲁棒性差、几何-拓扑一致性难以保障等关键技术瓶颈。为此，研发了具备完全自主知识产权的网格建模与混合计算组件——CyberMesh，涵盖网格建模、网格计算、网格编辑、网格优化等七个模块。提出复杂网格建模、快速射线求交、高鲁棒自主剪切、网格-实体模型融合等六个核心技术。通过构建混合表达数据结构，CyberMesh实现了几何精度与拓扑连通性的统一表达，支持千万级网格的高效生成与毫米级精度控制。经布尔运算、射线求交、离散建模的对标验证，在运算效率与鲁棒性方面达到甚至优于国际主流商业软件的同等水平。研究成果面向水利水电、海上风电、公路、桥梁、矿山等重大复杂基础设施工程，聚焦数字化设计、施工与运维全生命周期的核心技术需求，为基础设施领域实现技术突破提供有力支撑。

发表于：2026/8/13

基于终端处理器的轻量化水下图像增强系统[MEMS|传感技术][安防电子]

针对水下图像存在颜色失真、对比度低及细节模糊等问题，以及现有深度学习模型在边缘设备部署时面临的算力限制，提出一种基于终端处理器的轻量化水下图像增强系统。系统核心为一种端到端的超轻量化神经网络，该网络仅有3.4k参数量，适用于任何分辨率图像，在处理水下图像时不仅能够保持内容风格和空间质感，还能够提高图像色彩表现。实验表明，在标准UIEB数据集上，该系统PSNR达23.137 dB、SSIM达0.918，在华为昇腾处理器上实现了该模型的优化部署，推理速度达25.756 f/s，满足水下机器视觉终端实时处理需求。

发表于：2026/8/13

面向复杂场景的机器人多模态自主导航技术研究[通信与网络][消费电子]

针对轮足四足机器人在高动态、非结构化场景下面临的环境适应性差、多模块协同效率低及动态负载引发运动失稳等挑战，对一种全链路的集成测试与验证体系进行了研究。该体系通过构建多引擎协同的物理-虚拟双向驱动数字孪生平台，为算法训练与验证提供了高保真仿真环境；引入时间敏感网络（TSN）协议，实现了多源异构数据流的亚毫秒级高精度同步；并提出一种基于深度强化学习（DRL）的动态负载补偿策略，以自适应调整机器人在负载变化时的运动控制。仿真实验结果表明，所提方法有效提升了机器人在极端工况下的任务执行效率与可靠性，为公共安全领域的应用提供了核心技术支撑。

发表于：2026/8/13

面向神经网络的可迭代近似对数乘法器设计[人工智能][消费电子]

神经网络作为机器学习领域的重要分支，计算场景广泛，但复杂的模型算法和庞大的数据集使得系统硬件面临巨大挑战。由于神经网络应用对误差的固有弹性，近似计算技术成为了一种合理高效的策略。结合Mitchell算法，通过操作数近似、错误补偿和迭代处理设计了一种多精度近似对数乘法器。在误差相近的情况下，与传统非迭代和迭代对数乘法器相比，该乘法器可将硬件PDP分别降低54.07%和39.49%；将近似计算应用于神经网络中的卷积层和全连接层，实验结果显示近似乘法器DR-IALM-7、DR-IALM-6、DR-IALM-5分类精度与精确乘法器相近。实验表明选择合适近似精度的近似计算应用于神经网络，可在保持网络准确度的同时有效降低系统硬件功耗。

发表于：2026/8/13

一种单端输出的高CMTI磁隔离电路[模拟设计][工业自动化]

随着第三代宽禁带半导体材料GaN和SiC等的发展，更快开关速度的新型功率管对隔离驱动的共模瞬变抗扰度（Common Mode Transient Immunity， CMTI）提出了更高的要求。设计了一种单端输出的高CMTI的编解码电路，采用开关键（On-Off Krying， OOK）调制结构，编码电路采用LC自激振荡器结构将高电平信号编码为共模点为地的单端输出振荡信号，解码电路采用RC低通滤波，进一步过滤共模瞬变噪声信号并通过比较器将振荡信号还原为数字信号。仿真结果表明，该编解码电路输入信号的速度可达120 Mb/s，差分振荡信号频率为850 MHz，典型传输延时为8 ns，应用在某款隔离驱动芯片中，经过实测CMTI最高可达200 kV/μs。

发表于：2026/8/13

基于NAND Flash的高速大容量存储系统设计[可编程逻辑][消费电子]

随着新器件、新技术的快速发展，数据采集的带宽与数量越来越大，传统存储方案已难以满足这些技术应用对大带宽、大容量数据存储的需求。基于NAND Flash设计了大带宽大容量存储系统，通过多通道并行架构和流水线管理技术，有效提升了存储系统的读写带宽和系统总容量。经验证，该高速存储系统工作功能正常、性能稳定，能完成大量原始数据的高速记录，保证了载荷数据的可靠使用。

发表于：2026/8/13

耐低温便携式拉曼光谱仪电源系统设计与应用[电源技术][工业自动化]

针对传统电源系统在低温环境下电量衰减严重、放电效率低以及保护机制不完善等问题，设计并实现了一种具备突出低温适应性的电源系统。该系统以主控芯片STM32为控制核心，搭配电池管理芯片MP2659和MS9930T实现电池参数监测及低温保护功能，集成智能温控模块进一步提升电源系统的放电效率。该电源系统嵌入便携式拉曼光谱仪中在低温环境下进行供电测试，结果表明，电源系统低温保护机制完善，电量衰减仅为6.98%，放电效率达到90.15%，持续放电时间超过4 h。最终，集成该系统的便携式拉曼光谱仪在极地科考、冷链运输等应用中表现出良好的稳定性和卓越的耐低温性能。

发表于：2026/8/13

一种宽带卫通终端综合化信道设计[微波|射频][通信网络]

介绍了一种宽带卫通终端综合化信道设计，实现了设备的小型化、轻重量和低功耗。最终完成了两套样机研制。通过采用综合化信道设计，测试样机的技术指标满足设计要求，发射功率大于80 W，噪声系数小于1.2 dB（常温），重量小于8 kg。测试结果表明，宽带卫通终端终端综合化信道设计技术可行，能满足工程应用需要。

发表于：2026/8/13

高集成度可扩展瓦式收发组件研制[微波|射频][通信网络]

提出了一种高集成度64通道瓦式收发组件。该收发组件工作模式为半双工，频率覆盖20.5~25.5 GHz，内部集成有收发双向放大、幅相控制、无源网络等功能。为提高集成密度，裸芯片直接装配在印制板（Printed Circuit Board， PCB）上，印制板则通过毛纽扣（fuzz button）互连至射频连接器进行对外射频信号交互。印制板内嵌铜基，实现良好散热。使用上下金属结构件以及激光焊环，采用叠层式激光封焊工艺，结合气密型高低频接插件实现良好气密。为了验证研究结果，对该瓦式收发组件进行了加工、测试，测试结果表明，在20.5~25.5 GHz频带内，接收增益（单通道测试）≥6 dB，发射增益（单通道测试）≥15 dB，发射单通道输出功率≥17.5 dBm，重量约66 g。最后，该收发组件支持扩展使用。

发表于：2026/8/13

基于3D-SIP模组的高隔离屏蔽罩设计[微波|射频][通信网络]

随着相控阵雷达和毫米波通信系统的发展，3D-SiP（System-in-Package）技术因其高集成度和小型化优势被广泛应用于多通道收发模组。然而，通道间的电磁耦合、本振泄漏及高增益放大器自激问题成为限制系统性能的主要瓶颈。提出了一种针对3D-SiP应用场景的高隔离屏蔽罩设计方法，结合电磁屏蔽、力学结构优化与热力学仿真，有效提升了通道间隔离度并抑制了本振泄漏与自激问题。首先分析了多通道系统中的干扰机理，其次介绍了屏蔽罩的仿真及设计过程，最后通过实测对其有效性进行验证。结果表明，该设计在X波段条件下使通道间隔离度提升50 dB以上，Ka频段可提升隔离度30 dB以上，同时保证了模组的结构强度与性能。

发表于：2026/8/13

基于贝叶斯网络的城轨车辆空调系统故障预测模型研究[人工智能][智能交通]

城轨车辆空调系统结构复杂、运行工况多变，传统故障预测方法难以有效应对其多源耦合与动态变化的特性。提出一种基于贝叶斯网络的故障预测模型。该模型首先利用自编码器对正常运行状态下的多源传感器数据进行无监督学习，通过重构误差实现异常检测；进而结合贝叶斯网络进行故障因果推理，实现故障定位与根因追溯。实验结果表明，该模型对制冷剂泄漏、冷凝风机异常和通风机异常等典型故障的诊断准确率均超过92%，验证了其有效性与实用性，为城轨车辆空调系统的智能运维提供了可靠的技术支持。

发表于：2026/8/13

基于改进DeepLabV3+的配电网规划区域地物分类[人工智能][智能电网]

基于无人机正射影像的地物分类为配电网规划可行区域的高效确定提供了潜在方案。针对DeepLabV3+地物分类训练速度慢、分割精度低等问题，提出了一种基于改进DeepLabV3+的无人机正射影像地物分类算法，使用轻量级的MobileNetV3网络替换DeepLabV3+的主干特征提取网络，大幅度降低模型参数量；并加入高效多尺度注意力机制（Efficient Multi-scale Attention，EMA），帮助模型识别大小地物特征，提高分割精度。应用配网规划区域的实测无人机航拍影像制备的数据集进行实验，结果表明，所提算法将模型的训练时间和参数量分别减少为DeeplabV3+的1/5和1/10，mIoU、PA和Kappa系数分别达到78.83%、89.00%和85.63%，验证了所提算法的可行性和有效性。

发表于：2026/8/13

智能配电网源网荷储有功功率快速调节方法研究[人工智能][智能电网]

源网荷储有功功率调节主要通过实时采集风光出力与负荷数据，结合固定阈值实现源网荷储各环节的功率调整。由于缺乏对风光出力场景的精细化细节划分导致调节策略无法适应多变的自然条件，其调节稳定性较差。对此，提出智能配电网源网荷储有功功率快速调节方法研究。结合DBSCAN密度聚类算法对风光出力历史数据进行场景聚类，通过挖掘不同时段、季节及气候条件下的出力模式，将连续的风光数据离散化为典型场景集合。利用场景聚类结果定义状态转移概率矩阵，采用马尔科夫算法刻画风光出力与负荷需求的动态演化规律，实现短时功率缺额的精准预测。采用一致性算法将源、网、荷、储建模为通信互联的智能体，以功率需求预测结果为总功率目标，使智能体通过局部信息交互迭代更新功率分配值。在实验中，对提出的方法进行了调节稳定性的检验。最终测试结果表明，采用提出的方法进行功率调节时，算法的峰谷差变化率均低于13%，具备较为理想的调节效果。

发表于：2026/8/12