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针对目前集成电路中对高精度基准电流模块的高度需求,通过采用曲率补偿技术,设计了一种低温度系数(TC)的电流基准源;电路基于0.6um BiCMOS工艺,采用独特的设计方法,很好地利用了NPN、PNPBJT的温度特性;通过Hspice仿真和测试结果表明,在-45~85℃的温度范围内,该电路输出的基准电流温度系数为84.4ppm/℃。 相似文献
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现阶段,卡尔曼滤波是信息融合领域中广泛使用的融合算法,它在线性高斯模型下能得到最优估计,但在非线性非高斯的模型下不能达到理想的效果.在这种情况下,非线性目标跟踪已被人们广泛重视.扩展卡尔曼滤波器(EKF)是将卡尔曼滤波器(KF)进行Taylor展开,算法简单,计算快捷,适用于非线性程度不强,高斯的环境下.不敏卡尔曼滤波(UKF)是先对状态向量的后验概率密度函数(PDF)进行近似化然后再在标准卡尔曼滤波框架下进行递推滤波.粒子滤波是一种基于蒙特卡罗模拟和递推贝叶斯估计的滤波方法.这种滤波的方法和其他滤波的方法一样,都是可以通过系统的模型方程从测量空间一步步递推得到其相应的状态空间.它可以处理模型方程为非线性、噪声分布为非高斯分布的问题,在许多领域得到了成功的应用.论文中通过仿真试验,进行跟踪性能的比较,结果证明在复杂的非高斯非线性环境中,粒子滤波器的性能要明显优于扩展卡尔曼滤波器. 相似文献
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基于扩展卡尔曼滤波的声传感器跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对声传感器单站单目标跟踪,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的跟踪算法,将声波传输时延的影响转换到运动模型的可变周期上,通过参数在线估计的方法,估计该可变周期,进而解决了有信号时延的跟踪问题。通过把先验已知的速率当作观测值,解决了纯方位角跟踪时系统不完全可测的问题。仿真验证了算法的正确性和有效性。 相似文献
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为精确高效地识别加密类业务流,给出了一种基于机器自学习的互联网加密业务流早期识别方法.该方法利用加密前后变化不明显的流量统计特征结合机器自学习方法进行识别.首先基于特征与业务类型的互熵来遴选出最优特征用于分类;然后利用所选特征给出了加密业务流总体识别模型,并对模型中的自学习阶段及识别阶段进行了创新,仅选取最能反映协议特点的每条业务流的前几个数据包进行早期识别,达到了对加密业务流高效识别的效果;最后对识别方法进行了性能分析和实验,实验结果表明,基于所选取的最优特征,仅利用每务流前5个数据包即可得到90%以上的流识别精确度. 相似文献
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内容中心网络中面向隐私保护的协作缓存策略 总被引:2,自引:0,他引:2
针对内容中心网络节点普遍缓存带来的隐私泄露问题,在兼顾内容分发性能的基础上,该文提出一种面向隐私保护的协作缓存策略。该策略从信息熵的角度提出隐私度量指标,以增大攻击者的不确定度为目标,首先对于缓存策略的合理性给予证明;其次,通过构建空间匿名区域,扩大用户匿名集合,增大缓存内容的归属不确定性。缓存决策时,针对垂直请求路径和水平匿名区域,分别提出沿途热点缓存和局域hash协同的存储策略,减小缓存冗余和隐私信息泄露。仿真结果表明,该策略可减小内容请求时延,提高缓存命中率,在提升内容分发效率的同时增强了用户隐私保护水平。 相似文献