锁相环中克服非理想因素的鉴相器和电荷泵设计

讨论了锁相环中鉴相器和电荷泵中非理想因素及其克服方法.电路设计采用SMIC 0.18 μm CMOS工艺和Cadence Spectre仿真器.通过在重置反馈路径上加入延迟单元的方法来消除鉴相器的死区.比较了两种传统电荷泵电路的设计方法,通过加入Replica Bias电路和单位增益运放,实现了上下电流的高匹配性.     

改进型双频段低噪声放大器设计

设计了一种电流复用结构的双频段低噪声放大器,其中心频率为900 MHz和1 900 MHz。为减少芯片面积和提高电路性能,给出了一种改进的输入端和级间匹配网络,利用小电感LC网络代替大电感的栅极电感Lg和级间电感Ld1。仿真结果表明:该低噪放在两个需要的频带内功率增益(S21)大于16.0 dB;输入反射系数(S11)小于-18.6 dB;输出反射系数(S22)小于-12 dB;反向隔离(S12)小于-40 dB;噪声系数(NF)小于2.8 dB;线性度(IP3)大于-9.5 dBm。设计采用SMIC 0.18μmCMOS工艺,功耗为8.64 mW,电源电压1.8 V。     

多特征信息融合的人群密度估计方法

人群密度估计在智能安全防范领域具有重要的应用价值.针对人群密度估计在二维图像中视角变化呈现较大差异、特征空间信息丢失、尺度特征和人群特征提取困难等问题,提出了一种多特征信息融合的人群密度估计方法.该方法通过注意力机制引导的空间注意力透视(Perspective of spatial attention,PSA)方法,对图像多视角信息进行了有效信息编码,获取了特征图的空间全局上下文信息,弱化了视角变化带来的影响;而后通过多尺度信息聚合(Multi-Scale Information Aggregation,MSIA)方法,利用多尺度非对称卷积与不同膨胀率的空洞卷积进行了有效融合,获取了较为全面的图像尺度及特征信息.最终通过细致语义特征嵌入融合的方式,补充了高层特征图的空间信息及低层特征图的语义信息,并使上下文信息与尺度信息相互补充,提高了模型的准确度与鲁棒性.采用ShanghaiTech、Mall、Worldexpo'10数据集进行了实验验证,实验结果表明,所提方法的性能较其他对比方法有一定的提升.     

基于多尺度特征注意Yolact网络的堆叠工件分拣算法

针对非结构化场景中存在的多工件堆叠遮挡等问题,提出了基于多尺度特征注意Yolact网络的堆叠工件识别定位算法。所提算法首先在Yolact网络的掩码模板生成分支中加入多尺度融合与特征注意机制,提升网络预测堆叠工件掩码的质量,并设计了基于膨胀编码的目标检测模块,增强网络对不同尺度堆叠工件的适应能力,构建了多尺度特征注意Yolact网络。其次,利用构建的多尺度特征注意Yolact网络预测堆叠工件的掩码与边界框,并对堆叠工件掩码进行最小外接矩形生成,根据掩码边界框与掩码的最小外接矩形确定目标工件的抓取点与旋转角度。最后,基于堆叠工件识别定位算法研发了视觉机器人工件分拣系统。实验结果表明,所提模型在边界框回归、掩码预测两项任务上的识别精度均有提升,机器人工件分拣系统进行堆叠工件分拣作业的成功率达到97.5%。     

联合线性引导与网格优化的混凝土裂缝分割

针对混凝土表面裂缝分割过程中分割精度低、细微裂缝漏分和背景干扰等问题,提出一种联合线性引导和网格优化的裂缝分割模型。首先,在主干网络中引入多分支线性引导模块,通过自适应单维度池化增强网络对裂缝线性结构的表达能力,让不同区域的裂缝建立联系,增强全局上下文信息感知能力,提高网络分割精度;然后,提出网格细节优化模块,通过分区-优化-合并三步骤,将整个空间域划分为若干个空间网格,提取空间网格中的细微裂缝信息,防止细微裂缝漏分;最后,在主干网络的跳跃连接处嵌入混合注意力模块,在空间和通道双维度突出裂缝特征,减少背景干扰。在Deepcrack537,Crack500和CFD裂缝数据集上,所提模型的IoU值分别达到77.07%,58.96%和56.55%,F1-score值分别达到87.05%,74.19%和72.24%,明显优于大多数现有方法,具有更高的分割精度。     

DW15万能断路器增强运行适用性的技术改造

1.DW15万能断路器存在问题桃林口水库管理局低压配电柜普遍使用了DW15万能断路器,这种断路器控制回路的缺点是当线路发生接地故障,变电站进行选相时,线路失压跳闸,这就要求抢修人员在故障后迅速赶到现场进行线路巡视,对水库管理区内变压器低压侧进行逐一送电,整个过程至少需要30min,对管理局办公及生活区用电造成较大影响。     

北戴河新区水系建设及内河治理工作建议

<正>1.新区河湖水系基本概况及几年来内河治理工作情况北戴河新区规划范围东起渤海、西至沿海高速公路和京秦铁路、南到滦河、北至戴河,规划面积约425.81km2。规划范围涉及14条河流及一个泻湖——七里海。河道总长140.95km。现有堤防16.36km,其中人造河3.4km(干砌石、混凝土沉箱),减河5.96km(浆砌石),东沙河7km(浆砌石、土堤)。区内河道堤防少、无控制性工程,行洪能力低。     

高增益高线性度CMOS偶次谐波混频器设计

设计了一种能应用于GPS接收机的偶次谐波混频器,在RF输入端采用了电流复用电路提高混频器的转换增益和线性度,在LO输入端采用了倍频技术.同时,该拓扑结构还具有低功耗的优点.仿真结果表明:在1.8V电源电压下,RF频率1.575GHz,LO频率0.7895 GHz,LO功率为-5 dBm时,该混频器的转换增益为20.848 dB,三阶交调截至点为-2.297 dBm.表现出了高增益、高线性度的性能.     

基于置信度传播算法的车牌分割

针对车牌的分割,提出一种基于马尔可夫随机场(Markov random field)模型建立车牌的分割模型,通过置信度传播(Belief Propagation)算法对分割模型进行迭代推理,得到车牌的分割目标。实验结果表明提出算法的有效性。     

渐进式多粒度ResNet车型识别网络

针对车辆因姿态、视角等成像差异造成车型难以识别问题,提出一种基于渐进式多粒度ResNet车型识别网络。首先,以ResNet网络作为主干网络,提出渐进式多粒度局部卷积模块,对不同粒度级别的车辆图像进行局部卷积操作,使网络重构时能够关注到不同粒度级别的车辆局部特征;其次,对多粒度局部特征图利用随机通道丢弃模块进行随机通道丢弃,抑制网络对车辆显著性区域特征的注意力,提高非显著性特征的关注度;最后,提出一种渐进式多粒度训练模块,在每个训练步骤中增加分类损失,引导网络提取更具辨别力和多样性的车辆多尺度特征。实验结果表明,在Stanford cars数据集、Compcars网络数据集和真实场景下的车型数据集VMRURS上,所提网络的识别准确率分别达到了95.7%、98.8%和97.4%,和对比网络相比,所提网络不仅具有较高的识别准确率,而且具有更好的鲁棒性。