碳纳米管随机网络场效应晶体管电学性能分析

利用电子束蒸发技术在Si衬底形成Au电极作为底栅电极,在底栅电极上生长SiO₂薄膜。超声分散CVD法合成的商用单壁碳纳米管(SWCNTs),使用匀胶机将单壁碳纳米管悬浮液均匀旋涂于SiO₂薄膜上。再利用荫罩式电子束蒸发技术,在单壁碳纳米管随机网络薄膜表面制备漏源电极。该工艺过程避免了碳纳米管过多的化学接触,有效地保护了碳纳米管的性状。在室温条件下对器件电学性能进行测试和分析。使用该方法制备的单壁碳纳米管随机网络薄膜场效应晶体管,具有器件性能稳定、重复性和一致性较好等优点,并可用于构建碳纳米管逻辑电路。该方法对于研究基于碳纳米管的大规模、低成本的集成电路,具有较高的借鉴价值。     

基于特征融合的步态识别

基于人行走时下肢关节角度变化包含丰富的个体识别信息的观点,提出了一种利用下肢关节角度进行识别的方法。利用下肢关节角度来表征步态运动的动态特征,并用主分量分析进行特征提取来表征步态的静态特征,其次融合步态运动中的静态特征和动态特征,采用对小样本具有很好分类效果的支持向量机进行分类识别。对算法进行MATLAB仿真,结果表明所用方法具有较高的识别性能。     

基于可信计算的移动终端签名方案

针对当前移动终端支付系统的安全性问题,分析了可信计算技术的基本思想,利用双线性对及离散对数问题的数学知识,提出了一种在可信移动平台上结合SIM卡的数字签名方案,增加了移动终端系统的安全性。为了防止消息在公共信道被篡改,利用用户与签名者的一次一密密码加密系统对消息和签名进行加密处理。最后,给出该方案的正确性证明和安全性分析,证明该方案在理论上可行且具有很高的安全性。     

OC门限流电路在串励电机控制中的研究

针对传统的以霍尔加磁环对电机电流进行检测再保护的电流限制的方法,提出了0C门硬件限流电路,该电路突破了传统的思路,不对电流进行采样,直接通过硬件电路对电机电流进行限州保护,即以设定的最大电流通过开关管所产生的压降作为0C门电路的参考值,以实际电流通过开关管所产生的压降作为比较值与参考值进行比较。当实际电流大于设定的最大电流时,0C门电路的输出关闭驱动开关管的控制电路,从而关断开关管,反之,当实际电流小于最大电流时,开关管正常工作,从而实现了对过电流进行快速的限制保护,确保了保护电路中的电流不会超过设定的最大电流。应用结果表明,该电路具有响应时间短,控制精度高,成本低等特点。所以其具有较高的应用推广价值。     

支持LRT的失败恢复算法及其事务性质分析

研究人员已经致力于组合事务的恢复问题研究,但是大多数成果集中通过向后恢复来维持事务的一致性,补偿是向后恢复通常使用的一种手段,但是向后恢复的最大缺陷就是导致代价相当高,且向后恢复策略不能完全满足各种不同恢复需求。提出一种基于失败类型的恢复算法(包括向前、向后和替代恢复),其是一种基于扩展Petri网的形式化建模方法,为实现松弛ACID属性,引入状态托肯、数据托肯和QoS托肯,增加失败变迁和补偿变迁。失败发生时,动态计算终止依赖点TDP和补偿集,依据任务之间的控制流、数据流、时序、状态和行为依赖,获取任务的失败类型,选择合适的恢复策略,构造一个支持无缝添加/删除失败恢复的可执行模型。     

多核并行技术在Image Quilting纹理合成算法中的应用

针对Image Quilting纹理合成算法的新旧纹理块拼接特点,研究了一种创建多任务实现纹理块切割拼接的并行编程模式.设计了重叠区域缝合路径计算的多任务模块函数iq(),利用MATLAB多核集群中创建的调度器将子任务分配到各个节点上并行执行计算.实验结果表明,该算法获得了较好的加速比,提高了多核CPU的使用效率,有效地提升了多核计算机资源的利用率.     

热红外相机光机系统设计

以气象观测应用为目标,提出一种基于非制冷微测辐射计的热红外波段相机光学设计方案,该光学系统焦距60 mm,光谱范围8～14 μm,视场角7°.综合三片分离式结构和双高斯光学结构设计了红外物镜,优化后物镜成像质量达到衍射极限.进行了物镜的无热化结构设计,分析结果表明在-20℃～60℃范围内,物镜成像弥散斑直径接近爱里斑直...     

高速CIC插值滤波器的位宽分析与优化

分析了级联积分-梳状(CIC,Cascaded Integrator Comb)插值滤波器的位宽增长原因,重点研究了CIC插值滤波器非等值位宽的数据通路设计。在此基础上利用Matlab和Xilinx System Generator开发工具搭建了电路的系统模型,最后通过现场可编程门阵列(FPGA,Field Programmable Gate Array)完成电路的寄存器传输级(RTL,Register Transfer Level)验证,仿真结果表明电路设计具有很高的有效性和可行性。     

一种动态电源管理预测算法的设计及仿真

针对基于马尔可夫模型的预测式动态电源管理算法（DPMPA）对大型样本数据预测精度低的问题,提出了一种具备自反馈功能的内嵌式马尔可夫模型（RMM）的DPMPA。该算法基于分层迭代思想,对满足马尔可夫性质的大型数据进行聚类,再使用马尔可夫算法对构建出的迭代数据模型：上层抽象数据模型和底层实例数据模型进行训练。引入反馈函数φ（i）,控制转换概率矩阵更新频率,保证预测精度范围。依此,编制了自反馈内嵌式马尔可夫模型DPMPA的Matlab程序。应用该程序对无线热点访问次数进行仿真预测,得出不同训练样本数对后期样本的预测精度的影响,对比马尔可夫算法和自适应学习树（ALT）算法预测结果表明,基于该自反馈RMM预测式动态电源管理算法对于大型样本数据预测精度比前者高5%,后者高10%。预测精确度的提高,将更有利于马尔可夫算法的DPM系统功耗控制。     

一种低仰角对流层折射修正的新方法

大气折射效应引起电波传播延迟和路径弯曲,测量数据对流层折射修正的精度直接影响到飞行目标轨(弹)道确定的精度。考虑到对流层折射修正的精度和效率以及5°以下低仰角数据传统修正方法具有较大的误差,通常不对测量数据进行实时对流层折射修正,这使得实时定位的精度受到较大影响。文中提出了一种基于光电传播几何路径迭代的对流层折射修正新方法,解决了修正精度和实时性不能兼顾的问题。经大量无人机校飞和载人航天工程外场实测数据验证,该算法能够实时有效地消除低仰角对流层折射偏差,对高仰角测量数据的对流层折射修正亦具有较高的精度。