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与国防部射频识别 (RFID) 无源网络相关的信息保证分析
简介................................................................................................................................ 5 RFID 技术...................................................................................................................... 5 无源 RFID 网络的要求................................................................................................ 12 信息保证...................................................................................................................... 17 隐私问题...................................................................................................................... 24 国防部特有的安全隐患......................................................................................................... 27 增强 RFID 的安全性.................................................................................................... 29 章节概述...................................................................................................................... 32
探索基于射频的无人机识别系统
随着无人机在众多关键应用中广泛使用并具有许多强大的功能（例如侦察和机械触发），越来越多的案件涉及滥用无人机进行不道德甚至犯罪活动。因此，识别这些恶意无人机并使用数字取证追踪其来源至关重要。用于取证的传统无人机识别技术（例如，RF通信，使用摄像头识别地标等）要求无人机高度合规。但是，恶意无人机不会配合甚至欺骗这些识别技术。因此，我们提出了一种基于无人机独特硬件特征（例如，类似于人类的指纹和虹膜）的可靠和被动识别方法的探索，用于取证目的。具体而言，我们研究并模拟了射频询问下寄生电子元件的行为，这是一种由无人机上的电子系统调制的特殊被动寄生响应，具有独特性且不太可能被伪造。基于这一理论，我们设计并实现了 DroneTrace，这是一种面向数字无人机取证的端到端可靠被动识别系统。DroneTrace 包括一个经济高效的毫米波 (mmWave) 探头、一个用于提取和处理寄生响应的软件框架，以及一个基于定制的深度神经网络 (DNN) 算法来分析和识别无人机。我们用 36 架商品无人机评估了 DroneTrace 的性能。结果表明，DroneTrace 可以识别无人机，准确率超过 99%，等错误率 (EER) 为 0。009，在 0。1 秒的传感时间预算。此外，我们在一系列真实情况下测试了可靠性、稳健性和性能变化，其中 DroneTrace 保持了 98% 以上的准确率。DroneTrace 能够抵御各种攻击并保持功能性。在最佳情况下，DroneTrace 能够以小于 5% 的误差识别 10 4 规模的单个无人机。
448-kHz电容性电阻单极射频射频治疗后偏心运动引起的肌肉损害以恢复肌肉streng
上下文：锻炼引起的肌肉损伤（EIMD）尤其是在运动和康复中。它会导致骨骼肌功能和酸痛的损失。由于没有公司的预防策略，我们旨在评估非热448-kHz电容性电阻单极射频（CRMRF）疗法的预防效率，在膝盖流动中EIMD反应的偏心后出现后，设计：在对照组（CG; n = 15）和实验组（例如; n = 14）中随机分配29名健康男性（年龄：25.2 [4.6] y），其中EG跟随5每天448-kHz CRMRF疗法。所有评估均在基线和EIMD后（EIMD + 1，EIMD + 2，EIMD + 5和EIMD + 9 D）进行。我们测量了股二头肌和半牙肌的张力学，以计算收缩时间，最大位移和收缩的径向速度，单侧等距膝关节孔，最大的自愿收缩扭转扭转扭转扭转和最大的100毫秒速度。结果：最大的自愿收缩扭矩和第一次100毫秒的扭矩发育速率降低了，例如在EG中，并且仅在EG中恢复。二头肌收缩时间仅在CG中增加（无恢复），而在半决肌收缩时间中，EG（仅在EIMD + 1）和CG（无恢复）中增加了。在这两种肌肉中，EG（在EIMD + 1和EIMD + 2）和CG（无恢复）中的张力学最大位移降低。此外，在两种肌肉中，径向收缩的径向速度在EG中（从EIMD + 1到EIMD + 5）和CG（无恢复）。结论：该研究表明，诱导EIMD骨骼肌力量和膝关节骨的收缩参数后，CRMRF治疗的有益作用。
回顾骨质疏松症和肠道菌群，射频...
引言骨质疏松症（OP）是一种骨骼疾病，其特征是低骨矿物质牙齿（BMD）和骨组织微体系结构的恶化。这是成年人中最普遍的骨疾病，尤其是在绝经后妇女中，并且经常与Fra gility骨折有关，从而导致发病率和死亡率增加，生活质量较低，以及如此出色的如此cial和经济负担（1）。这篇评论的目的是概述OP领域的最新进展。鉴于大量出版物，我们重点介绍了三个主要主题：肠道菌群在OP发病机理中的作用，以及最近开发的用于筛选和诊断OP的筛查的工具，以及射线射频旋转旋转式旋转率超光谱法（REMS）和机器学习（ML）技术的作用。使用以下在2022年发表的研究的关键字搜索了Medline数据库（PubMed）：“ gut mi crobiota和骨质疏松症”，“射频地震多光谱型”，“ REMS”，“ REMS”，“机器学习和骨质疏松症”。
射频国防工业 - 工业周刊
可以肯定的是，这是艰难的一年。与此同时，没有人取消俄罗斯国防工业面临的任务，即为该国武装部队提供最好的武器和军事装备，以及向外国市场有节奏地供应国防产品，其中竞争（包括绝对不公平的竞争）竞争）变得越来越激烈。与此同时，我们不仅成功地抵抗、捍卫了我们的阵地，而且还征服了新的阵地（本期有一个由俄罗斯国防出口公司参与的特殊项目）。不过，今年夏天乃至全年的重头戏当然是全国各地举行的盛大阅兵，纪念1941-1945年卫国战争胜利75周年。莫斯科红场纪念伟大胜利的阅兵成为焦点。 1.4万余名军人、200多台军事装备、75架飞机和直升机参加了此次阅兵。除知名军车外，20余件军事装备样品在周年阅兵式上首次亮相。阅兵式由陆军总司令奥列格·萨柳科夫陆军上将指挥。阅兵式由国防部长陆军上将谢尔盖·绍伊古主持。阅兵式开始，普列奥布拉任斯基团仪仗营旗队按照传统举着胜利旗帜和俄罗斯联邦国旗走上红场。红场阅兵也可以被认为是国家最优秀军事装备的历史和最新成就的主要展示。今年在俄罗斯主广场的铺路石上b
射频国防工业 - 工业周刊
可以肯定的是，这是艰难的一年。与此同时，没有人取消俄罗斯国防工业面临的任务，即为该国武装部队提供最好的武器和军事装备，以及向外国市场有节奏地供应国防产品，其中竞争（包括绝对不公平的竞争）竞争）变得越来越激烈。与此同时，我们不仅成功地抵抗、捍卫了我们的阵地，而且还征服了新的阵地（本期有一个由俄罗斯国防出口公司参与的特殊项目）。不过，今年夏天乃至全年的重头戏当然是全国各地举行的盛大阅兵，纪念1941-1945年卫国战争胜利75周年。莫斯科红场纪念伟大胜利的阅兵成为焦点。 1.4万余名军人、200多台军事装备、75架飞机和直升机参加了此次阅兵。除知名军车外，20余件军事装备样品在周年阅兵式上首次亮相。阅兵式由陆军总司令奥列格·萨柳科夫陆军上将指挥。阅兵式由国防部长陆军上将谢尔盖·绍伊古主持。阅兵式开始，普列奥布拉任斯基团仪仗营旗队按照传统举着胜利旗帜和俄罗斯联邦国旗走上红场。红场阅兵也可以被认为是国家最优秀军事装备的历史和最新成就的主要展示。今年在俄罗斯主广场的铺路石上b
平面 x 射频滤波器系列
Planar X 标准低通滤波器利用薄膜工艺技术，在各种介电基板上使用，这些基板专为在恶劣环境中使用而设计。低通滤波器响应通带从 DC 延伸到指定的截止频率，此时滤波器过渡到阻带。带通滤波器的通带由中心频率和带宽定义。通带滤波器响应的阻带低于和高于通带频率。Planar X 体积小、重量轻且可表面贴装，可用于大批量拾取和放置应用，是卫星通信、雷达和广播行业的理想选择。Smiths Interconnect 还可以提供增值、高可靠性测试选项，为任务关键型国防和太空应用提供保障。
使用超低噪声 SQUID 放大器实现量子点的灵敏射频读出
半导体中的电子自旋是最先进的量子比特实现方式之一，也是利用工业工艺制造的可扩展量子计算机的潜在基础 [1–3]。一台有用的计算机必须纠正计算过程中不可避免地出现的错误，这需要很高的单次量子比特读出保真度 [4]。用于错误检测的全表面码要求在计算机的每个时钟周期内读出大约一半的物理量子比特 [5]。直到最近，自旋量子比特装置中的单次读出只能通过自旋到电荷的转换来实现，由附近的单电子晶体管 (SET) 或量子点接触 (QPC) 电荷传感器检测 [6–9]。然而，如果使用色散读出，硬件会更简单、更小，这利用了双量子点中单重态和三重态自旋态之间的电极化率差异 [10–13]。可以通过与量子点电极之一粘合的射频 (RF) 谐振器监测由此产生的两个量子比特状态之间的电容差异。量子点中的电荷跃迁也会发生类似的色散偏移，这样反射信号有助于调整到所需的电子占据 [14–16]。色散读出的优势在于它不需要单独的电荷传感器，但即使在自旋衰减时间较长的系统中，电容灵敏度通常也不足以进行单次量子比特读出 [17–23]。最近，已经在基于双量子点的系统中展示了色散单次读出 [24–28]，但为了提高读出保真度，仍然需要更高的灵敏度。
通过极限学习对多频射频信号进行分类，
使用人工神经网络以低能耗成本从射频 (RF) 信号中提取信息是从雷达到健康的广泛应用的关键需求。这些 RF 输入由多个频率组成。在这里，我们表明磁隧道结可以并行处理具有多个频率的模拟 RF 输入并执行突触操作。我们使用一种称为极限学习的无反向传播方法，使用来自同时充当突触和神经元的磁隧道结的实验数据，对由 RF 信号编码的噪声图像进行分类。我们实现了与等效软件神经网络相同的精度。这些结果是嵌入式射频人工智能的关键一步。简介分析射频 (RF) 信号在各种应用中都至关重要，例如联网物体、雷达技术、手势感应和生物医学设备 1–8 。对于许多信号分类任务，例如发射器类型识别，人工神经网络已被证明比标准方法表现更好，并且表现出对噪声和缺陷的卓越鲁棒性 1 。然而，在传统计算硬件上运行神经网络非常耗时且耗能，这使得将这种功能集成到嵌入式系统中具有挑战性 9,10 。这一问题在射频信号的情况下被放大，因为它们需要先进行信号数字化，然后才能由神经网络处理。降低人工智能能耗的一种有前途的方法是利用新兴技术构建物理神经网络 11 。对于这一目标，自旋电子纳米器件具有关键优势，包括多功能性、快速动态、小尺寸、低功耗、高循环性、高可靠性和 CMOS 兼容性 12,13 。此外，自旋电子器件的高速动态为它们提供了发射、接收和处理射频信号的关键特性 14–20 。多项研究表明它们在构建硬件神经网络方面具有潜力 11,21–
《光电子与生物医学材料杂志》第 15 卷，第 2 期，2023 年 4 月 - 6 月，第 55 - 64 页 射频磁控管的表面研究
使用不同靶到基片距离的化学计量氮化硅靶，通过射频磁控溅射在单面 P 型抛光掺硼硅晶片基片上沉积氮化硅薄膜。改变靶到基片的间距（非常规参数）以优化表面粗糙度和晶粒尺寸。这种优化提供了均匀、密集的氮化硅薄膜的正态分布，没有表面裂纹。采用原子力显微镜探索氮化硅薄膜的精确表面粗糙度参数。所有样品的表面粗糙度和晶粒分析都表现出直接关系，并与靶到基片的间距呈反比关系。通过以下参数分析了 Si3N4 的表面形貌：平均粗糙度、均方根粗糙度、最大峰谷高度、十点平均粗糙度、线的偏度和峰度。氮化硅薄膜的表面粗糙度在基于氮化硅波导的生物传感器制造中具有重要意义。 (2022 年 8 月 4 日收到；2023 年 4 月 3 日接受) 关键词：原子力显微镜、射频磁控溅射、氮化硅、靶材到基板间距、薄膜 1. 简介 氮化硅具有卓越的光学、化学和机械性能，是微电子学中用作电介质和钝化层 [1] 以及微机电系统 (MEMS) 中结构材料最广泛的材料 [2, 3]。氮化硅薄膜由于其在可见光和近红外 (NIR) 区域的高折射率和透明度，在光电子应用中也发挥着至关重要的作用 [4, 5]。氮化硅薄膜在光电子领域的主要应用是基于光波导的生物传感器作为平面光波导 [6-8]。平面光波导是一种三层结构，其中通常称为芯的高折射率薄膜夹在两个低折射率膜（称为下包层和上包层）之间。平面波导内部的光传播基于全内反射原理。据报道，光波导中芯体表面的粗糙度是造成波导边界处光传播损耗的原因 [10, 11]。这是由于界面处的反射和折射现象而不是全内反射造成的。芯体的粗糙表面可以将光散射到不同方向。芯体和包层之间的折射率差 ∆n 越大，光在芯体中的限制就越大。因此，由于氮化硅的折射率约为 2，而二氧化硅的折射率约为 1，因此二氧化硅/氮化硅/二氧化硅的特定结构是平面光波导的合适候选材料。46 作为上下包层，折射率差 ∆n ~ 0.5[9]。Si 3 N 4 薄膜通过低压化学气相沉积、热蒸发、等离子体增强化学气相沉积和磁控溅射系统制备[12-16]。然而，磁控溅射技术由于无毒气体、低温沉积、易于调节沉积速率和沉积系统简单而比 PECVD 技术具有相当大的优势[17]。薄膜的常规参数