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摘要： The increasing amount of data transferring within a vehicle is driven by the expanding applications implemented on it, initiated the use of Ethernet as a new standard within the automotive industry to not only increase the data rate but also take into account the strict constraints within the automotive environment such as robustness and electromagnetic interference, etc. The introduction of Automotive Ethernet (AE) standards started with 100Base-T1 with a data rate of 100 Mb/s. Later, under the task force IEEE P802.3ch, standards up to the data rate of 10 Gb/s are established. The focus of this work is the study of the physical layer of the transceiver suitable for the AE standards from the data rate of 1 Gb/s to 10 Gb/s. This work presents an SST 9-bit TX-DAC driver, that is fully compliant to the new Automotive Ethernet (AE) Standard IEEE P802.3ch for the data rate up to 10 Gb/s. The TX driver design incorporates a highly-correlated timing-matched 9-bit echo DAC canceler (EC-DAC) to eliminate up-to 24.3dB of the transmit power from the RX path, due to the full-duplex transmission scheme. The TX-EC-DAC driver combination inherently provides 100Ω differential termination and possesses a PVT calibration scheme covering up to 3 sigma process variation with a resolution of 1.5Ω. Designed and fabricated in a 22nm FD-SOI technology, the TX-DAC enables a 1Vppd PAM4 signal swing with raw data rates up to 11.2Gb/s and Nyquist tone sine wave linearity SFDR of better than 50dBc. The driver pair is backward compatible with all relevant AE Standards 10/5/2.5/1GBase-T1 and occupies the smallest area of only 0.05mm 2. The 9-bit TX-EC-DAC combination dissipates 3/42mW from dual 0.8/1.2V power supply with a power efficiency of 2mW/Gb/s per DAC.

关键词： 非易失性存储   存储系统   文件系统   设备驱动   读写吞吐率  

摘要： 随着物联网时代的到来,计算机所需处理的数据以几何倍数增长,这意味着存储系统对读写吞吐率的要求越来越高。非易失性内存NVM(Non-Volatile Memory),因其具有低延迟与接近内存的读写速度等特性,成为解决计算机系统“存储墙”问题的重要手段。但现有的存储系统软件栈难以有效发挥NVM存储设备高性能的优势,存在I/O(Input/Output)栈过长、锁粒度大、并发程度低等问题,成为影响NVM存储系统性能的重要因素。因此,本文以提高NVM存储系统的读写吞吐率为目标,研究与设计基于NVM的高吞吐存储系统。首先,分析NVM存储系统面临的挑战,从文件系统与设备驱动两方面进行改进,设计融合文件管理功能的高吞吐NVM存储系统的结构,包括融入驱动的高并发文件管理算法模块与高吞吐的NVM存储设备驱动模块,从而发挥NVM存储设备读写速度快的优势,满足Io T(Internet of Things)等应用对海量数据高速并发读写的要求。接着,在分析现有I/O系统软件栈过长影响NVM存储系统I/O性能的基础上,针对Io T等应用对存储系统并发能力要求高和NVM存储设备读写速度快等特点,设计融入驱动的高并发文件管理算法。首先,通过将文件管理功能嵌入到设备驱动,给出了融入驱动的高并发文件管理算法的结构;接着,通过分解I-node节点,构建基于数据块的细粒度锁,并采用奇偶校验的读写正确性保证方式,设计基于奇偶校验的细粒度锁,为提高NVM存储系统中读写操作的并发度提供支撑;其次,改造跳表中的节点,在保证节点之间有序的基础上,在节点内保存多组无序键值对,并将最上层索引转变为缓存,设计基于C-Skiplist的锁管理策略,从而通过提高锁管理的效率,提高NVM存储系统的并发度;最后,在开源的NVM存储设备驱动基础上,实现融入驱动的高并发文件管理算法原型MAGMD,分别使用Filebench、Fio与IOzone作为测试工具进行测试与分析,实验结果表明MAGMD与PMEM上加载的EXT4相比最大能提高19%的I/O吞吐率与22.9%的读写带宽。最后,分析当前NVM存储设备驱动中存在的问题,研究并设计高吞吐的NVM存储设备驱动并给出其结构,包括两阶段的BIO管理策略模块与轻量级的BIO迁移策略模块。设计两阶段的BIO管理策略,对设备驱动程序中的BIO管理流程进行分解,将BIO的接收与执行功能分离,降低请求管理粒度,减少BIO之间的冲突,提高NVM存储设备中BIO管理的并发性;设计一种轻量级的BIO迁移策略,能够将多个接收队列高效地转换为单个执行队列,减少管理时间开销,避免扫描全部请求队列,从而减少对NVM存储设备的访问次数,提高NVM存储系统的读写吞吐率;在开源NVM存储设备驱动的基础上,实现高吞吐的NVM存储设备驱动原型SVTNVM,使用Filebench测试不同线程数量下的读写吞吐率,使用Fio测试顺序与随机读写性能,与当前Linux的NVM存储设备驱动PMEM进行比较,实验结果表明,SVTNVM最高能提升29.3%的读写吞吐率与23.3%的I/O带宽。

关键词： 光纤光学   分布式系统   时间传递   时间同步   不确定度   稳定度  

摘要： 基础科研、高技术工程应用、国防科技等领域对亚纳秒甚至皮秒量级的高精度授时提出迫切需求,为此我国启动构建分布式高精度光纤授时系统。本文研究分布式高精度光纤授时系统关键技术,包括光纤授时基础技术和光纤授时系统设计两部分,为我国分布式高精度光纤授时系统的建设提供技术支撑。本文的主要研究工作及贡献如下:1.针对影响分布式高精度光纤授时系统授时精度、授时距离和覆盖范围等核心指标的关键技术问题,本文提出通过结合双向同波时分多址、双向波分时分多址、双向分时同波时分多址这三种光纤授时系统设计方案,组成城域、城际、省际三级授时网络的方法,首次在国内1085km实地通信光纤链路上实现稳定度为9.2ps@1s的分布式光纤授时,使授时精度、授时距离等指标达到国际先进水平。2.针对光纤授时过程中链路时延及其漂移、链路噪声、链路损耗和分布式授时等影响授时指标的基础技术问题,本文提出了基于时间-电压转换的光纤链路时延精确测量技术、基于DDS的大范围高精度时延补偿技术、基于载波恢复时间再生的噪声抑制技术、双向光-电-光中继技术和基于载波恢复的时分多址授时技术。基于时间-电压转换的光纤链路时延精确测量技术的测量稳定度达到了2.5ps,优于主流仪器SR620的5ps稳定度的指标;基于DDS的大范围高精度时延补偿技术的时延补偿分辨率0.6ps,优于主流仪器DG645的5ps分辨率的指标,为分布式高精度光纤授时系统奠定技术基础。3.针对城域分布式高精度光纤授时系统同时面临的多授时节点问题和双向波长不一致引入的色散偏差的问题,本文提出了基于载波恢复的双向同波时分多址光纤授时方案。采用载波恢复技术提高了各个节点的授时稳定度,而双向激光标称波长相同则减小了色散偏差。实现了1个本地端对11个远程端的授时,在550km实验室光纤和871.6km实地光纤链路上分别获得13.8ps@1s、2.5ps@40000s和15.1ps@1s、7.1ps@40000s的授时稳定度。双向同波时分多址光纤授时方案用于距离小于100km的链路,授时不确定度优于20ps,优于国际上报道的在73km链路上100ps授时不确定度的指标,故核心指标满足城域分布式高精度光纤授时系统的需求。4.针对城际分布式高精度光纤授时系统存在的授时距离延长和信噪比恶化的问题,本文提出了基于色散偏差自动修正的双向波分时分多址光纤授时方案。双向采用密集波分复用(DWDM)系统两个相邻波道的激光,抑制了后向散射和端面反射光对信噪比的影响,色散偏差自动修正技术减小双向波长不一致引入的不确定度,从而延长了授时距离并提高了短期稳定度。经过实验测试,在800km实验室光纤和1085km实地光纤链路上分别获得了4.9ps@1s、0.8ps@40000s和9.2ps@1s、5.4ps@40000s的授时稳定度。双向波分时分多址光纤授时方案适用于距离小于500km的链路,授时不确定度可以达到60ps,优于国际上报道的在540km链路上250ps授时不确定度的指标,故核心指标满足城际分布式高精度光纤授时系统的需求。5.针对省际分布式高精度光纤授时系统存在的授时距离进一步延长、信噪比进一步恶化和双向波长长期漂移引入色散偏差的问题,本文提出了基于波长跟踪的双向分时同波时分多址光纤授时方案。利用激光波长跟踪技术使双向波长差异足够小且保持长期稳定,解决了双向波长长期漂移引入色散偏差的问题;采用事件计时器模块测量时间间隔的方法,减小了链路时延测量的温度漂移和测量不确定度;采用分时双向时间比对的方法,保证链路上任意时刻只有上行或者下行一个方向的光在传播,避免了瑞利后向散射和接头端面反射的影响,进一步提高了信噪比,延长了单级传递的距离;利用基于数字锁相环的守时电路良好的相位保持能力,保证分时双向时间比对的稳定度。在实验室750km光纤链路上达到了4.7ps@1s、0.4ps@40000s的授时稳定度,8.4ps的不确定度。经过分析,该方案如果用在1000km光纤链路上,可以达到10.9ps的授时不确定度,优于国际上报道的在744km链路上112ps授时不确定度的指标,故核心指标满足城际分布式高精度光纤授时系统的需求。本文研究的部分关键技术已在我国分布式高精度光纤授时系统的建设中得到应用。为了进一步提高光纤授时的精度,本文讨论了基于光纤微波频率传递的超高精度光纤授时技术,并通过实验进行了初期的验证;展望了基于光纤光频传递的超高精度光纤授时技术,以获得更高的光纤授时精度。

关键词： 公路养护   机械设备   设备管理  

摘要： 公路养护机械设备管理对于保障公路质量有着重要意义。针对养护中机械设备管理广泛存在的问题进行分析和研究，找出影响养护质量的关键性因素，并针对相关问题采取针对性的措施进行处理，对公路养护行业的长效发展非常重要。基于此，本文研究公路养护机械设备管理工作中常见的问题，提出了解决相关问题方法，希望对公路养护行业的发展起到促进作用。

关键词： 联邦学习   生成对抗网络   隐私攻击   分布式系统  

摘要： 联邦学习是一种新的分布式深度学习框架,与传统集中式学习不同,联邦学习的参与者在训练过程中无需上传本地数据集,在一定程度上保护了数据安全。但是联邦学习系统中的隐私保护漏洞同样会导致用户的隐私泄露,在联邦学习系统中,多个参与者在本地使用私有数据集对共享模型进行训练,并将获得的模型梯度参数上传到服务器由服务器完成参数的聚合和共享。通过共享参数,多个参与者可以在不交换私有数据的情况下完成联合建模,为了达到训练全局模型的效果,参与者需要在多个迭代过程中上传梯度参数,这些参数可能包含一些与私有数据相关的信息,攻击者可以通过分析这些信息实现对参与者私有数据的重建。本文旨在研究联邦学习系统中的数据安全和隐私问题,基于生成对抗网络提出了两种由联邦学习系统服务器发起的攻击算法,准确的还原出参与者训练模型所使用的样本数据。主要的研究工作如下:(1)针对联邦学习系统中参数交换协议的隐私保护漏洞,提出了一种由服务器发起的基于生成对抗网络的被动攻击方法。在攻击模型中,服务器在本地运行生成对抗网络,在不直接接触原始数据的前提下,将参与者上传的参数输入到生成对抗网络进行对抗性训练,生成与参与者私有数据相似的样本。服务器按照联邦学习协议完成参数的聚合和共享任务,在不影响联邦学习系统共享模型准确率的情况下,实现对联邦学习参与者的隐私攻击。(2)根据生成对抗网络和联邦学习系统工作原理,提出了一种由服务器发起的基于生成对抗网络的主动攻击方法。在攻击模型中,生成对抗网络被调整为分布式系统,服务器运行生成器网络,参与者在不知情的情况下运行判别器网络,判别器网络和生成器网络通过参数交换更新网络模型,实现对联邦学习参与者的隐私攻击。(3)基于MINST和AT&T数据集对本文提出的算法进行了实验,通过对实验结果的分析和其他算法的对比,验证了本文算法的有效性。

摘要： 由于高速公路施工项目的特殊性，会用到大量机械设备，涉及到大量的物资材料，工程结构的施工质量与机械设备的应用质量和效率息息相关，施工材料的质量对工程质量的影响是不言而喻的。探讨高速公路物资设备管理的精细化管理模式，以期提高施工效率，将工程成本降低。一、高速公路物资设备管理的意义在高速公路建设过程中，需要应用大量的机械和材料。机械设备的应用质量和效率与工程结构的施工质量成正比，建筑材料的质量对工程质量的影响不言而喻。

摘要： 随着物联网（IoT）的日益普及，企业必须注意到该领域的最新技术。有效的设备管理平台（DMP）解决方案是任何成功的小型或大型物联网实施项目的重要组成部分。这样的平台允许企业远程管理互联网连接的设备。它需要建立一个IT基础设施和对配置的设备进行认证的过程，可以通过这些平台进行远程配置、数据收集、报告、实时监控和OTA软件部署，还可以通过DMP处理各种连接对象的更新或补丁。

关键词： 图推理   图计算   分布式系统   图神经网络  

摘要： 图是一种可以有效表达对象和对象之间关系的结构,图神经网络的出现使得深度学习技术可以应用于图领域。但是,图神经网络模型的获取周期比较长,需要经过数据清洗、模型训练、参数调优等过程。对于实时性要求非常高的场景,长周期会带来很多潜在风险,导致图神经网络模型的离线训练只能作为辅助手段之一。此外,图数据的庞大导致单机往往无法承载过大的数据量和计算量,分布式图计算便成为一种主流趋势。因此,如何将图神经网络模型用于分布式集群环境进行实时的图推理计算是一个亟待解决的问题。除了实时性之外,图推理计算过程的准确性也十分重要,这也意味着需要保持图神经网络模型在不断迭代推理过程中的效果。针对这些问题,本文提出了相应的框架和算法,实现了对应的系统并在公开数据集上对其进行了大量的实验,以验证其有效性。本文的主要贡献包含以下三个部分:(1)提出一种面向图神经网络模型的分布式图推理框架。该框架包含三个模块,分别是增量构图、GNN编码器、GNN解码器。增量构图模块将首先对图数据进行分区存储,接着基于分区点边构造全图,然后在全图上执行基础图计算。GNN编码器模块和GNN解码器模块则将图神经网络模块进行拆解,拆解出的“编码-解码”形式降低了推理过程的耦合程度。其中,编码器负责对图特征进行编码以获取嵌入来更新点特征,解码器负责对全图特征进行解码以获取任务的执行效果。这两种模型在分布式环境中,均遵从“分布存储、动态调用”的使用原则。实验结果表明,该框架可以将GNN模型运用到分布式环境中进行实时推理,它以较小时耗代价极大地提高系统承载上限,并维持了一定的模型效果。(2)提出一种基于邻域信息的分布式图推理计算方法。该方法在上述框架基础上,额外引入图事件的邻域信息,即增加了二度子图模块和邮箱机制。二度子图的计算将把单个图事件的影响范围进行扩大。邮箱机制将所发生图事件的相关信息以特征消息的方式发送给邻居点,以使得邻居点进行推理时可以直接获取历史活动数据。此外,该方法采用“单点推理、消息传递、分布计算”的思想对图模型的调用机制和推理过程进行改进。该方法的实验结果说明,邻域信息能够提供更丰富的图特征,使得推理计算任务达到更好的效果并依然维持可观的时效性。(3)基于上述框架和算法实现完整的分布式图推理计算系统,合理的设计思路以及实现方法使得系统具有良好的灵活性和鲁棒性。

摘要： 本刊讯2022年8月12日,2022年全国设备监测诊断与维护学术会议在山西太原湖滨国际酒店召开。同期,《设备管理与维修》杂志第十届一次编委会也在太原湖滨国际酒店举办,来自全国各高校、企业、科研院所的新一届编委相聚一堂,共议科技期刊的办刊之道。编委会由中国机械工程学会智能运维分会总干事王立勇主持,编委会副主任、杂志社社长张卫宁向新一届编委委员们介绍了当初创刊的设想,回顾了42年来期刊发展的几个重要阶段和成长历程。对历届编委会为杂志发展所做出的贡献与支持给予了肯定和感谢,科技期刊编委会是办刊人力的重要组成部分,对高质量办刊起到了举足轻重的作用。

关键词： 全员生产维修   设备管理   港口设备  

摘要： 随着科学技术的发展,港口行业的发展正在突破传统模式,依托于现代化的装置,向自动化转型,其管理模式更加注重精细化。装卸设备作为港口企业生产运行的基础,确保设备稳定运行,增加设备的使用年限,实现设备的降本增效,一直是生产型企业的不懈追求。本文以H港口中煤炭装卸设备为研究对象,运用全员生产维修及其他设备管理的相关理论,结合H港口的特点,优化了H港口的设备管理系统,以提高H港口的设备管理水平和企业竞争力。首先,文章简要概述了设备管理、设备维修的相关概念,并详细介绍了全员生产维修理论的发展及支柱等内容。对这些相关理论进行梳理,作为H港口设备管理优化方案的理论基础。其次,文章介绍了H港口设备情况及设备管理的现状,通过现场考察及对相关工作人员的访谈发现了H港口的设备管理问题,并对相关问题进行了分析,从而对H港口的设备管理系统做出针对性的优化。最后,运用TPM的相关理论,从设备更新、设备运维、备件采购、安全环保四个方面提出了适合现阶段H港口设备管理的优化方案;同时,针对上述方案的实施提出了在设备管理组织构架、设备管理人员奖惩及晋升、设备管理人员培训等方面相应的保障措施,促进H港口设备管理优化方案的有效开展。