设计应用-AET-电子技术应用

基于区块链和神经模糊系统的边缘计算移动接入网络安全增强框架[通信与网络][信息安全]

为了提高车联网的安全性，提出了基于神经模糊系统和区块链的移动边缘计算网络安全增强框架。该框架结合了批量认证、密钥交换等技术，将区块链与移动边缘计算相结合，架构上分为感知层、边缘计算层、服务层三层，感知层通过区块链确保数据安全，边缘计算层提供资源，服务层采用区块链技术保护数据。仿真表明，结合区块链和移动边缘计算能有效提高车联网安全性。

发表于：11/14/2024 4:39:05 PM

智慧农业下基于联邦学习的水稻病虫害分类研究[模拟设计][其他]

在农业发展过程中，农作物的健康问题一直是一个重要的研究课题。面向这一课题探讨智能化农业种植过程中的水稻病虫害分类问题。在智能化农业种植场景下，为了提高设备对病虫害的分类准确性，同时保护各设备的数据隐私，提出使用联邦学习来解决各设备间的数据孤岛问题。实验选取了七个预训练模型来提取特征，使用四个指标（准确率、召回率、损失函数和F1分数）来评估不同模型上的性能。实验结果表明，在独立同分布（IID）和非独立同分布（Non-IID）数据下模型VGG19的准确率分别为99.05%和98.48%，表现出较高的鲁棒性和准确率。通过几种实验和指标对比发现，联邦学习的应用提升了设备4.36％的准确率，图像分类模型的收敛时间受到联邦学习轮数round和每轮联邦学习中训练集的训练epoch数的共同影响，并且模型的稳定性随着参与联邦学习的设备数量增加而提高。

发表于：11/14/2024 4:23:00 PM

ßFA：一种基于向量指令集的高性能数据处理算法[模拟设计][其他]

正则表达式匹配技术在数据清洗、解析提取等数据处理任务方面发挥重大作用。然而，由于匹配过程中存在数据强依赖关系和内存访问不可预测等问题，造成匹配性能较低。针对此问题，提出一种基于向量指令集的高性能正则表达式数据处理算法，称之为ßFA：通过向量指令一次性从内存读出若干连续字符，并与最常被访问状态对应的非信任字符集进行向量匹配，利用内置函数定位首个非信任字符的位置，获得可直接跳过的字符数，从而实现匹配性能的加速。实验结果表明，ßFA算法的吞吐率优于原始DFA算法和αFA算法，是原始DFA算法的4.67~60倍以及ɑFA算法的4.37~7.82倍。

发表于：11/14/2024 4:11:27 PM

基于自动编码器和随机树的智能电网FDI检测[通信与网络][通信网络]

为应对智能电网系统可能受到的新型网络攻击（如虚假数据注入攻击），提出了一种基于机器学习的入侵检测方法。该方法采用自动编码器进行数据降维，并使用极端随机树分类器检测潜在攻击。在IEEE标准电力系统数据的基础上，测试了该方法在不同系统规模和攻击程度下的性能。实验结果显示，在IEEE 118节点系统中，该方法的检测准确率高达99.76%，即使在仅有0.1%攻击测量值的情况下，F1值也达到了99.77%，远超其他算法。该方法不仅能有效检测智能电网中的入侵行为，而且具有较高的计算效率。

发表于：11/14/2024 3:56:39 PM

TSN交换机PSFP方法设计[通信与网络][通信网络]

时间敏感网络（Time Sensitive Network，TSN）将传统以太网“Best Effor”传输方式所具备的灵活性与时间敏感网络的实时性、确定性等特点相结合，具有支持不同类型应用的能力。TSN的逐流过滤和监管（Per-Stream Filtering and Policing， PSFP）协议通过提供策略，可阻止非法报文的攻击及流量过载。基于该协议的工作原理，对流过滤、流门控和流测量功能进行了研究，同时提出一种PSFP的实现方法，并在TSN交换机上设计网络拓扑及实验进行了验证。结果表明，该方法可根据报文特征自动识别满足一定规则的异常报文，并按照要求进行阻断或限流操作，验证了合理性。该方法不受限于硬件或软件实现的TSN，对TSN在工业、车载等行业的应用有一定的参考价值。

发表于：11/14/2024 3:40:09 PM

基于残差注意力自适应去噪网络和Stacking集成学习的局部放电故障诊断[模拟设计][智能电网]

针对传统局部放电（Partial Discharge， PD）故障诊断方法在处理复杂含噪PD信号存在局限性并依赖于人工去噪和专家经验，难以学习到PD特征多样化表达等问题，分别提出残差注意力自适应去噪网络（Residual Attention Adaptive Denoising Network， RAADNet）和基于Stacking集成学习的PD故障诊断模型。RAADNet基于残差网络结构设计，通过集成CAM注意力机制和软阈值函数实现自适应去噪；Stacking集成模型的基学习器分别由基于卷积神经网络的RAADNet、基于多头自注意力机制的Transformer以及基于Boosting集成策略的XGBoost多个差异化模型共同构建构成。实验结果表明，提出的RAADNet优于其他先进方法，识别准确率达到93.99%，Stacking集成模型则通过学习多样化特征表达，进一步提高模型性能，达到96.79%识别准确率。

发表于：11/14/2024 3:26:02 PM

圆形阵列式霍尔电流传感器抗磁干扰算法研究[MEMS|传感技术][智能电网]

阵列式霍尔电流传感器是电力电子领域中的一个研究热点，特别是在直流电测量方面，它具有线性度高、动态范围大、体积小、功耗低等优点，是对铁磁磁芯的电流传感器的改进。然而，由于没有铁芯聚磁，在汽车电子、配电系统等场所内，导体排布密集，外部磁场很容易进入磁传感器，从而影响测量精度。因此，提出了一种抗磁干扰算法来解决这一问题，采用构造超越方程的方法，不仅可以计算被测电流，还可以计算任意位置的干扰电流，并通过数值模拟、有限元分析和室内实验对该算法进行验证。实验结果表明，在受到强干扰电流的影响下，误差在3.5%以内，验证了构造的圆形传感器阵列及抗磁干扰算法的有效性。

发表于：11/14/2024 3:12:54 PM

某型接收机中放大器自激机理分析与预防措施[模拟设计][通信网络]

对某型接收机中频噪底升高故障进行了分析处理，分析结果表明射频模块腔体内存在个体差异，导致本振放大器在脉冲工作条件下产生自激，通过对放大器自激机理的分析给出了相应的预防措施，在射频小盒侧壁中粘贴吸波材料，可以有效消除自激。论文对今后腔体自激问题的处理分析具有参考价值。

发表于：11/14/2024 2:57:00 PM

基于ARM 架构的安全总线桥设计与实现[模拟设计][工业自动化]

为提高SoC（System-On-Chip）系统安全性能，设计了一种基于ARM（Advanced RISC Machine）架构的安全总线桥电路。该电路设计了一个桥接模块和一个访问控制功能模块。仿真表明，该电路能够在任意倍频的AHB（Advanced High-Performance Bus）和APB（Advanced Peripheral Bus）时钟频率下完成AHB传输协议向APB传输协议的转换，同时支持灵活配置主从设备的访问权限和保护模式，防止外设寄存器数据被非法访问和恶意篡改，提高了系统的安全性能和适用性。

发表于：11/14/2024 2:44:30 PM

基于改进AlexNet卷积神经网络人脸识别的研究[人工智能][消费电子]

近期，人脸识别技术在社会上广受关注，其非接触式的识别特性相较于指纹等传统接触式识别方法展现出明显优势。在深度学习领域，由于传统卷积神经网络在人脸识别任务上的准确性和速度尚有提升空间，因此提出采用改进的AlexNet卷积神经网络进行人脸识别。通过实验验证，与传统卷积网络相比，改进后的AlexNet在人脸识别上不仅准确度更高，而且识别过程更为稳定。

发表于：11/14/2024 2:29:57 PM