使用有安全保障的闪存存储构建安全的汽车系统

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一种低相位噪声的正交电感电容压控振荡器的设计[电子元件][工业自动化]

在相同的功耗下，串联耦合正交电感电容压控振荡器相位噪声性能优于并联耦合电感电容压控振荡器。但是在传统的串联耦合正交电感电容压控振荡器中，LC谐振腔中存在45°的相位偏移使得其相位噪声被恶化。因此提出一种交流偏置的串联耦合正交电感电容压控振荡器。该振荡器中的LC谐振腔的相移接近0°,并且耦合MOS管的低频噪声上变频的相位噪声部分受到抑制。所以该交流偏置的串联耦合正交电感电容压控振荡器可以获得较好的相位噪声性能。所提出的正交电感电容压控振荡器在TSMC 180 nm CMOS工艺下设计完成。其输出频率调谐范围为2.34 GHz~2.60 GHz，电源电压为1.8 V，功耗约为11.2 mW。输出频率为2.58 GHz时，3 MHz频偏处的相位噪声为-140.1 dBc/Hz，相较于传统串联耦合正交振荡器优化了6.4 dB。该振荡器的品质因子为188.3 dBc/Hz，平均相位误差为0.05°。

发表于：2020/12/15

一种26~28 Gb/s高能效低抖动Bang-bang CDR设计[通信与网络][通信网络]

一种26~28 Gb/s高能效低抖动Bang-bang CDR设计蒋姝洁，林福江(中国科学技术大学 微电子学院，安徽 合肥 230026)设计实现了一款26~28 Gb/s的高能效低抖动Bangbang CDR电路，采用改进的全速率非线性鉴相器结构，提高了鉴相器电路的输入灵敏度，改善高数据速率下磁滞效应的影响，从而提升环路整体的抖动性能；通过压控振荡器和压控振荡器缓冲电路协同调谐的方式减小为驱动大的鉴相器负载的时钟缓冲电路的功耗。采用TSMC 40 nm CMOS工艺，输入231-1 300 mVPP的伪随机二进制序列(PRBS)数据，在28 Gb/s下该时钟数据恢复电路恢复出的时钟抖动为1.66 ps (pp)，数据抖动为1.81 ps (pp)；在注入4 MHz正弦抖动的情况下，抖动容限小于0.75 UIpp。在1 V电源电压下，功耗小于38.5 mW。

发表于：2020/12/15

一种小型化、远距离、平面扫描式激光雷达避障系统[通信与网络][通信网络]

基于激光雷达的无人机避障系统能够实时探测和定位前方障碍物。首先介绍了四种避障技术并对其性能进行了分析；其次，阐述了基于激光雷达的无人机避障技术的研究进展。在此基础上，针对避障系统普遍存在的重量、功耗、作用距离和数据输出率等多指标相互制约的问题，提出了一种小型化、远距离、平面扫描式激光雷达避障系统解决方案。借助高速脉冲调制、单光子测距、波形高速采样以及转镜扫描等技术，以FPGA为主控芯片，避障系统作用距离达300 m，扫描角分辨率为0.1°，为可靠获得障碍物信息提供了重要保障。

发表于：2020/12/15

基于注册码的软件授权保护系统的设计与实现[其他][信创产业]

目前国内软件加密授权技术的发展较为缓慢，针对传统的软件保护方式单一，软件授权方式不灵活的问题，提出了基于注册码的软件授权保护方案，设计了软件的加密授权和检验流程，对软件加密授权的各环节进行优化和改进。该方案不仅为用户提供了软件的授权保护机制，如时间授权、功能授权等，还能在离线环境下增强软件的保护作用，具有较高的安全性和实用性。

发表于：2020/12/15

一种融合注意力和记忆网络的序列推荐算法[人工智能][物联网]

传统基于协同过滤和矩阵分解的静态表示推荐算法，不能很好地体现用户的动态兴趣。循环神经网络能够进行序列推荐，但存在序列之间的长距离依赖性差、各项目的区分度差等问题。由此提出一种融合注意力和记忆网络的序列推荐算法，根据Word2vec算法，引申item2vec和user2vec，初始化用户和项目的固定表示嵌入矩阵，通过结合注意力机制和长短期记忆网络(Long ShortTerm Memory,LSTM)解决序列之间的长距离依赖性差和区分度差问题。利用记忆网络获取用户的动态邻居，加强用户的动态表示，实现更准确的推荐。通过在MovieLens数据集上的实验结果表明，所提出的算法相比其他算法推荐效果显著提高。

发表于：2020/12/15

无人机协同传输通信系统物理层安全技术研究[通信与网络][信息安全]

针对无人机中继系统中存在窃听节点的问题，研究了采用信源端发送人工干扰信号的方式来提高系统的安全容量。仿真结果表明，在无人机中继系统中，由于无人机自身的特性及人工干扰的影响，比传统采用固定中继形式具有更好的安全容量，并且在信源端发送信号功率一定的条件下，该系统具有最佳功率分配方案。

发表于：2020/12/15

改进的群签名策略隐藏方案[通信与网络][信息安全]

针对CPABE方案在解密阶段中存在访问策略可能泄露隐私的问题，提出了一种改进的群签名策略隐藏方案。首先，通过权重门限访问结构构建属性集合，在安全模型中对属性集合分割确定挑战者和敌对手的属性集合。然后，应用群签名方法实现访问策略的隐藏。最后，构建改进的策略隐藏方案的算法，对方案的安全性进行证明。通过对比分析，证明了提出的改进群签名策略隐藏方案在保护用户隐私的同时，适用范围更广泛。

发表于：2020/12/15

大数据技术在信息网络威胁情报中的运用研究[通信与网络][信息安全]

网络空间安全的形势随网络攻击技术的不断升级日趋严峻，对信息网络安全构成巨大威胁，而基于大数据处理技术的网络安全威胁情报是一种有效应对手段。围绕信息网络面临的安全挑战，从网络防御的角度，介绍了大数据处理主流平台和关键技术，提出了基于大数据的网络威胁情报技术架构，阐述了网络威胁情报生成过程中大数据技术的关键作用，最后讨论了网络安全威胁情报在网络安全事件处置过程中的运用和作用。

发表于：2020/12/15

基于AQPSO-LSTM-BN的APU故障诊断模型[模拟设计][工业自动化]

针对飞机APU的常见故障，提出了一种基于量子粒子群优化的长短期记忆网络与批规范化相结合的飞机APU故障诊断模型。从QAR数据库中整理出需要的APU故障数据，将其进行归一化处理并分为训练集和测试集两部分，建立CSV文档数据库；对量子粒子群进行改进，使用改进后的量子粒子群对长短期记忆网络的隐含层单元数目进行寻优；将优化参数后的长短期记忆网络与批规范化相结合搭建网络模型，并在网络最顶层加入Softmax模型，生成AQPSO-LSTM-BN故障诊断模型，使用训练集对故障诊断模型进行训练，然后使用测试集进行实验。实验结果表明，该模型可以有效识别APU故障，与单一长短期记忆网络模型、支持向量机模型、循环神经网络模型和极限学习机模型相比，识别准确度有所提高。

发表于：2020/12/15

软件定义边界安全模型在电网企业系统中的应用[可编程逻辑][智能电网]

针对电网企业在内网环境下应用系统访问出现安全问题，结合传统访问控制机制，提出了一种基于软件定义边界（Software Defined Perimeter，SDP）的用户多维度数据身份验证模型。首先分析了当前电网企业应用系统中访问控制模型存在的不足，然后对现有的模型引入信任的属性，依照最小化授权方式，建立每个人与公司业务系统的对应关系，创建千人千面的安全软边界网关。实际应用和理论分析表明，该模型可以实现用户只能看到被授权访问的应用，建立强信任、强可控、强防护的新安全架构，有效保护电网企业的各类应用系统。

发表于：2020/12/15

融合惩罚因子和时间权重的协同过滤推荐算法[人工智能][工业自动化]

协同过滤算法是一种经典的推荐算法，思想是依据近邻用户或者相似物品对目标进行推荐，常被应用在各类推荐系统中。但传统算法过分考虑热门物品对评分的影响，而忽略了冷门物品对用户兴趣特征度量的贡献，也未考虑用户兴趣动态变化的问题。对此，提出一种新的相似度改进算法，改进后的协同过滤算法将物品热门惩罚因子和时间数据权重进行加权计算，优化了用户相似度计算方法，形成了一种新的相似性度量模型。利用MovieLens电影推荐数据集验证改进后的算法，实验结果表明，该算法将推荐平均绝对误差(MAE)与传统算法相比降低了13.2%，推荐质量有了明显提升。

发表于：2020/12/15

红旗旗舰级智慧全能电动SUV E-HS9搭载高通C-V2X解决方案[通信与网络][汽车电子]

　　LTE-V2X（也被称为 C-V2X）是面向车联网通信的全球解决方案，旨在通过车辆之间的高性能实时直连通信以及车辆与路侧基础设施之间的通信，来提升汽车安全、交通效率和自动驾驶能力。

发表于：2020/12/15

电力物联网信息安全防护技术研究[通信与网络][物联网]

介绍了电力物联网在配电网的应用场景，总结了我国电力物联网信息安全防护的发展历程，分析了当前电力物联网信息安全应用中存在的主要问题和解决电力物联网信息安全的关键技术，最后提出了电力物联网终端本体的信息安全防护的四道防线模型和实践。

发表于：2020/12/14

一种支持工业物联网故障检测的混合互认证方案[通信与网络][物联网]

在工业物联网（IIoT）中，工业机器人和员工在制造过程中扮演着非常重要的角色。一个安全、高效的工业机器人和员工认证方案一直是研究热点，并面临诸多挑战。例如，工业机器人和员工在身份验证阶段容易受到模拟和去同步攻击。同时，控制中心很难找到不受控制的工业机器人。针对上述情况，提出了一种支持工业物联网故障检测的混合互认证方案。分别为员工和工业机器人（IR）设计了基于椭圆曲线加密（ECC）的认证和基于物理不可克隆函数（PUF）的认证。使用了基于阈值的故障检测，添加了禁用表以防止无授权员工访问监控和数据采集中心（SCDAC）。最后，分析论证了该方案的可行性和高效性。

发表于：2020/12/14

基于YOLO改进残差网络结构的车辆检测方法[测试测量][汽车电子]

针对车辆检测任务，设计更高效、精确的网络模型是行业研究的热点，深层网络模型具有比浅层网络模型更好的特征提取能力，但构建深层网络模型时将导致梯度消失、模型过拟合等问题，应用残差网络结构可以缓解此类问题。基于YOLO算法，改进残差网络结构，加深网络层数，设计了一种含有68个卷积层的卷积神经网络模型，同时对输入图像进行预处理，保证目标在图像上不变形失真，最后在自定义的车辆数据集上对模型进行训练与测试，并将实验结果与YOLOV3模型进行对比，实验表明，本文设计的模型检测精准度(AP)达90.63%，较YOLOV3提高了4.6%。

发表于：2020/12/14