铁配合物的环境光化学及其参与的环境化学过程

铁是地壳中含量最为丰富的金属元素之一,而自然界中存在的绝大多数溶解性铁都是以有机络合形式存在的。环境中的铁配合物在光照下会发生直接光解和次级的(光)化学反应过程,生成还原性的Fe(Ⅱ)和有机自由基以及衍生的活性氧物种。铁配合物的环境光化学反应将深刻影响着氧自由基的生成与衰减、有机物降解和其他元素的环境化学循环过程,因此,成为近年来国际环境科学领域的研究热点。本文介绍了铁配合物光还原反应的类型和原理,分析了Fe(Ⅱ)(光)化学氧化的可能机理和影响因素,并对国内外关于铁参与的环境化学过程所开展的研究进行了评述。在此基础上,通过分析目前研究中所存在的问题,对今后的研究方向和趋势作了展望。     

OTN控制器北向统一接口模型研究与实践

在软件定义光传送网络（software defined optical transport network,SDOTN）体系架构中,要求厂商控制器系统通过北向接口接入光传送网络（optical transport network,OTN）业务协同器系统。但是目前没有统一的北向接口标准,这给SDOTN跨域跨厂商端到端业务自动开通带来了比较多的问题。阐述了OTN控制器北向开放接口标准现状及问题,从网络模型角度对当前主流的电话应用编程接口（telephone application programming interface,TAPI）和流量工程网络抽象与控制（abstraction and control of traffic engineering network,ACTN）北向接口标准进行了比较和分析。最后,介绍了中国联通在ACTN统一接口模型标准化和管控系统建设两个方面的研究实践,并对后续研发方向进行了展望。     

基于嵌入训练阵列的OTFS信道估计

正交时频空（Orthogonal Time Frequency Space,OTFS）调制在快时变高多普勒信道中展现出良好的频谱利用率和显著的误码率性能优势。然而,传统的OTFS信道估计方法频谱效率较低,且无法应用于低轨卫星等具有高多普勒频偏的通信场景中。文章提出了基于嵌入训练（Training Embedded,TE）阵列的信道估计方法,利用训练阵列的完美自相关特性进行准确的信道估计,并提高了频谱效率。同时,针对低轨卫星通信高多普勒频偏的特性,本文利用快速傅里叶变换对路径的整数倍频偏进行估计,补偿并消除列相关相位偏移干扰,提升了低轨卫星通信场景下信道估计的准确度。仿真结果表明,所提方法在地面、低轨通信场景中均具有较高信道估计精度和频谱效率。     

EPON在电信网络中的应用

1 引言 EPON主要基于IEEE 802.3ah标准,与传统以太网最大的区别在于点到多点的通信方式,与APON比较而言则简化了ATM层,充分利用了协议较简单的以太网的优越性,降低了设备成本和建设成本,用户端设备成本较低,迎合了IP化的大趋势.但是正是采用了基于以太网的技术带来很大的灵活性,导致各厂商在技术实现上出现细微差异,从而造成设备互操作性差.其次,作为以太网制造商驱动的标准,在标准制定时没有充分考虑运营维护的需要,管理功能较差.     

重离子治癌引出BUMP电源控制器设计

引出凸轨(BUMP)电源是负责医用重离子加速器束流引出的关键设备,其电流上升的同步性影响束流的引出效率,而电流波形的多样性与治疗模式和治疗精度密切相关.要在凸轨磁铁(0.2～0.4 mH)上产生1～5 ms上升且精确同步的励磁电流,并确保电流的跟踪性和波形的多样性,采用了实时调整强励电压及基于特征参数的电流波形控制方法...     

一种端到端的加密流量多分类粗粒度融合算法

网络流量分类在网络安全领域发挥着重要作用,广泛应用于网络异常行为检测、网络入侵检测等研究及应用领域。随着网络加密技术的广泛使用,基于表征学习的深度学习方法由于其自动提取特征的特性,在加密流量分类领域取得了不错的性能表现。在表征学习的基础上,针对加密流量分类,提出了一种端到端的多分类粗粒度融合算法。在ISCX VPN-nonVPN数据集上的实验结果表明,所提算法与同类算法相比有更好的流量分类性能表现以及更快的收敛速度。     

一种齐纳二极管控制式轨对轨CMOS运算放大器

采用0.6μm CMOS工艺,设计了一种齐纳二极管控制式轨对轨运算放大器.该运放采用了3.3V单电源供电,其输入共模范围和输出信号摆幅接近于地和电源电压,即所谓输入和输出电压范围轨对轨.该运放的小信号增益为82dB,单位增益带宽为12.34MHz,相位裕度为68°.由于电路简单,工作稳定,输入输出线性动态范围宽,非常适合于SOC芯片内集成.文中主要讨论该轨对轨运算放大器的原理,性能及设计方法,并进行了模拟仿真.     

一种低压、恒增益Rail-to-rail运算放大器的设计

文章设计了一种低压、恒定增益、Rail-to-rail的CMOS运算放大器。该放大器采用直接交迭工作区的互补并联输入对作为输入级,在2V单电源下,负载电容为25pF时,静态功耗为0.9mW,直流开环增益、单位增益带宽、相位裕度分别为74dB、2.7MHz、60°。     

基于OMNeT++的时间敏感网络延迟仿真

为了研究时间敏感网络(Time-Sensitive Networking,TSN)中不同调度算法下流量的端到端延迟特性,基于OMNeT++搭建了TSN仿真平台,提出了支持TSN调度机制的算法模块和调度模型,并在不同网络场景下对调度机制进行仿真,分析不同调度机制下流量延迟仿真结果和延迟影响因素,得到了各调度算法下流量的延迟特性,研究结果对时间敏感网络延迟研究具有一定参考价值。     

基于注意力机制的端到端合成语音检测

近年来深度伪造(Deepfake)技术的迅猛发展使合成语音的自然度和拟人度有了显著提升,对合成语音检测研究提出了更大挑战。本文将五种轻量级注意力模块中的机制改进为适用于语音序列的通道注意力机制和一维空间注意力机制,然后将模块分别嵌入到Inc-TSSDNet网络中,提出基于注意力机制的端到端合成语音检测系统。结果表明,改进系统能够重点关注某些对于检测真伪更关键的通道或区域来提高检测性能,相比于基线模型,引入注意力机制的十种模型在增加的参数量较少的情况下,ASVspoof2019测试集的等错误率(Equal Error Rate,EER)和最小串联检测代价函数(Minimum Tandem Detection Cost Function,min t-DCF)都有所降低,其中在池化层之前嵌入CBAM(Convolutional Block Attention Module)的模型测试集EER最低且具有较强的泛化性,在池化层之前嵌入ECA(Efficient Channel Attention)模块的模型测试集min t-DCF最低且统计性能较基线模型有显著提升。