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oe1(光电查) - 科学论文

63 条数据
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  • [IEEE 2019年第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥市 (2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 面向光伏能源系统的高可靠性多端口智能逆变器模块

    摘要： 为研究静态随机存取存储器（SRAM）现场可编程门阵列（FPGA）中单粒子效应（SEEs）的影响，人们开发了多种故障仿真系统。这些系统有助于完善辐射加固保证（RHA）方法学，以验证缓解技术的有效性；理解FPGA中的错误特征和失效模式；以及估算失效率。对于辐射效应研究人员而言，这些系统准确模拟SEE在FPGA中的表现至关重要。若故障仿真系统未能复现辐射环境，将产生错误数据并导致对FPGA在辐射环境中行为的错误预测。验证工作旨在确定所仿真的故障是否合理类比于辐射诱发的故障。本文提出了故障仿真系统的验证方法，并提供了若干经验证的FPGA故障仿真系统实例。

    关键词： 辐射效应、故障诊断、现场可编程门阵列、仿真

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • [2019年IEEE光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring）- 意大利罗马（2019.6.17-2019.6.20）] 2019光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring）- 紧凑型波导偏振分路器的理论与实验

    摘要： 为研究静态随机存取存储器（SRAM）现场可编程门阵列（FPGA）中单粒子效应（SEEs）的影响，人们开发了多种故障仿真系统。这些系统有助于完善辐射加固保证（RHA）方法学，用于验证加固技术的有效性；理解FPGA中的错误特征和失效模式；以及进行失效率估算。对辐射效应研究人员而言，这些系统能否准确模拟SEE在FPGA中的表现至关重要。若故障仿真系统未能复现辐射环境，将产生错误数据并导致对FPGA在辐射环境中行为的错误预测。验证工作旨在确定所仿真的故障是否与辐射诱发故障具有合理相似性。本文提出了故障仿真系统的验证方法，并提供了若干经过验证的FPGA故障仿真系统实例。

    关键词： 辐射效应、故障诊断、现场可编程门阵列、仿真

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • [IEEE INFOCOM 2019 - IEEE计算机通信会议研讨会(INFOCOM WKSHPS) - 法国巴黎 (2019.4.29-2019.5.2)] IEEE INFOCOM 2019 - IEEE计算机通信会议研讨会(INFOCOM WKSHPS) - 使用市售LED在VLC系统中进行多频CAP调制的实时实验演示

    摘要： 我们首次在基于通用软件无线电外设（USRP）的现场可编程门阵列实时实验装置中，利用现成LED实现了可见光通信（VLC）的m-CAP调制。实验证明该方案可实现高达约30 Mb/s的传输速率，足以支持高清电视流媒体传输。

    关键词： 实时、现场可编程门阵列、可见光通信、调制、数字信号处理

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • 基于模态局域化原理、采用高Q值耦合谐振器实现的可调谐混合传感系统

    摘要： 过去十年间，基于安德森模态局域化原理的微机电系统（MEMS）器件研发日益受到关注，这类器件能显著提升对质量扰动的检测灵敏度[1-7]。模态局域化现象发生于弱耦合的相同谐振器阵列中——当引入质量或刚度扰动时即会出现。该技术的核心优势在于对扰动的高灵敏度响应及共模抑制能力[8]。然而要实现这一效应，必须满足两个条件：一是谐振器阵列需完全一致，二是耦合刚度既要足够低以避免模式混叠，又不能过低[9]。因此，微加工缺陷往往成为此类高灵敏度传感器应用的障碍。此外，器件几何结构与激励模式的选择也受限于耦合方式实现（例如双端音叉[4]或悬臂梁[5]的首阶模态）。为此，我们提出替代方案：构建由第一机械谐振器与第二物理性质不同的可调谐谐振器耦合的系统。这种混合方法已应用于Q因子达1000的电学谐振器进行MEMS特性表征[10]，我们先前也证实了在Q因子20的电学谐振器与数字器件组合系统中产生模态的可行性[11]。本研究首次采用品质因数超过10^5的压电谐振器（QCM）构建二自由度耦合系统，其中耦合部分及其中一个谐振器通过基于动力学方程的数字等效模型实现，并搭载实时计算的硬件系统。该方法可调控谐振器设计参数与耦合系数以达到模态局域化的最优条件，同时消除耦合设计带来的几何约束（从而允许使用QCM等器件）。鉴于此类压电谐振器在食品安全、环境监测、安全防护及健康检测等质量传感领域的广泛应用[12]，本成果为新一代超灵敏生物传感器研发开辟了新途径。

    关键词： 现场可编程门阵列、可调谐混合系统、弱耦合、石英晶体微天平、模态局部化、数字谐振器

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • [ACM出版社·2019第四届国际会议 - 中国广州（2019.07.26-2019.07.28）] 《2019第四届机器人与控制自动化国际会议论文集 - ICRCA 2019》 基于发射脉冲间隔调制的激光雷达窄激光回波信号处理方法

    摘要： 窄激光回波信号处理对数字激光雷达测距系统具有决定性作用，尤其在飞行时间（TOF）测量精度和信噪比（SNR）方面。虽然采用高速模数转换器（ADC）可实现更精确的时间测量分辨率，但成本也会大幅增加。为此，本文提出一种通过发射脉冲间隔调制的方法，利用低速模数转换器实现高频采样，使时间测量分辨率取决于驱动脉冲调制间隔与采样周期的关系。由此可将分辨率提升至625皮秒，适用于高精度时间测量。此外，根据雷达方程，回波信号功率与距离平方成反比，远程激光雷达的回波信号较弱且易受环境及电子噪声干扰。通过数据累加技术可有效提高回波信号的信噪比。仿真与实验结果均验证了该方法的优越性。

    关键词： 信噪比、激光雷达、等效采样、数据累积、现场可编程门阵列

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • 自由空间光通信（系统设计、建模、特性分析与湍流应对）|| 5. 针对水平路径传播高斯波束的波束漂移抑制：聚焦光束情形下的低功耗紧凑型RSM与神经控制器设计

    摘要： 探测器平面上的光束漂移是导致功率大幅损耗的主要原因之一，这会严重降低自由空间光通信（FSO）链路的性能。面对这一重大问题，设计合适的控制器以快速补偿光束漂移从而增强光束稳定性具有重要意义。本章研究了两种控制器在动态干扰下提升探测器平面光束稳定性的性能表现：第一种基于田口方法的响应面模型（RSM）控制器，第二种是人工神经网络（ANN）方法（神经控制器）。这些控制器通过处理光斑信息并生成必要输出来抑制光束漂移，从而实现功率桶内接收孔径（PIB）与探测器的完美耦合。针对这两种控制器，我们提出了流水线并行架构，并在现场可编程门阵列（FPGA）上开发实现。详细阐述了接收站安装的两种候选控制器的实施方案。通过建立水平距离0.5公里、高度15.25米的FSO链路实验数据，从预测精确度、预测误差、光束漂移抑制、脉冲响应及有效闪烁指数等方面，验证了所提控制器在适用性和有效性方面的优势。

    关键词： 人工神经网络（ANN）、现场可编程门阵列（FPGA）、光束漂移、自由空间光通信（FSO）链路、响应面模型（RSM）

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • 32.3： <i>特邀论文：</i> 基于微OLED的高性能头戴式三维显示器设计

    摘要： 本文记录了采用Micro-OLED的高性能头戴式3D显示器研发成果。该光学系统耦合商用全分辨率1920×1080像素0.71英寸OLED微显示屏，具备53度对角线视场角（FOV）、超过7毫米的出瞳直径及大于14毫米的眼距，图像畸变小于1.5%。在30lp/mm空间频率下实现超过0.6的调制传递函数（MTF），确保显示器具备高图像观看质量。光学引擎实现屈光度调节功能，支持+3D至-8D屈光度矫正而不降低图像质量。基于FPGA开发了驱动方案，可支持多种高清3D格式。

    关键词： 微型OLED、头戴式显示器、微显示器、3D显示器、近眼显示器、现场可编程门阵列

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 针对移动镜面表面的优化激光散斑粗糙度测量工艺

    摘要： 本文描述了一种参数化光学激光测量系统的即将发展情况，该系统用于在线表征某些生产过程中的表面。该测量系统基于先前已知的利用相干光和所得散斑强度分布的自相关来表征镜面表面的方法。为了将这些方法应用于在线场景，与现有解决方案相比，必须实现显著提高的测量速率。这将通过修改测量过程、使用硬件加速进行图像采集和处理以及优化处理算法来实现。

    关键词： 斑点、表面、硬件加速、现场可编程门阵列（FPGA）、散射光、粗糙度、激光、计量学

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 光伏系统可重构MPPT模糊控制器的设计与实现

    摘要： 由于目前光伏（PV）系统成本高昂，许多科学研究致力于最大化这类系统的发电量。迄今提出的最佳解决方案是将最大功率点跟踪（MPPT）技术与光伏发电系统相结合。本文建议在实际MPPT控制器实施过程中采用模糊逻辑技术。该系统包含光伏面板、升压转换器和模糊逻辑控制器，在多变环境约束条件下采用多种技术进行设计、执行和测试，并对不同技术进行了对比分析。实验结果表明基于FPGA的光伏系统运行高效。

    关键词： 最大功率点跟踪，光伏，模糊逻辑，现场可编程门阵列，设计

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于FPGA的高光谱分类卷积神经网络实现

    摘要： 卷积神经网络（CNN）已广泛应用于高光谱分类。当前基于CNN的高光谱图像分类研究主要在图形处理单元（GPU）平台上实现。然而，由于成像平台存在空间辐射和供电问题，GPU并不适合星载处理。因此，本文选择FPGA来实现基于CNN的高光谱分类以推进星载处理。具体而言，采用硬件描述语言设计了CNN前向分类步骤的硬件模型，包括CNN计算结构、各层实现方案、权重加载机制及数据交互设计?；谂廖鞘菁姆抡娼峁砻?，所提出的FPGA实现方案与GPU平台结果一致。

    关键词： 分类，现场可编程门阵列，高光谱，卷积神经网络

    更新于2025-09-10 09:29:36