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基于新型微組裝技術(shù)的X波段高隔離開(kāi)關(guān)的設(shè)計(jì)[其他][其他]

為實(shí)現(xiàn)X波段四路并行開(kāi)關(guān)電路并有效提高通道間隔離度，提出了基于新型微組裝技術(shù)的X波段高隔離開(kāi)關(guān)的方案。根據(jù)指標(biāo)，對(duì)單刀雙擲開(kāi)關(guān)進(jìn)行性能分析和控制電路設(shè)計(jì)，同時(shí)，在結(jié)構(gòu)方面進(jìn)行腔體和多層板層疊設(shè)計(jì)，保證了4個(gè)開(kāi)關(guān)之間的隔離。采用軟件建模與仿真，并對(duì)其通道間的隔離度進(jìn)行了測(cè)定，以減小腔體效應(yīng)。經(jīng)過(guò)優(yōu)化，在中心頻率處可以將端口的隔離度控制在50 dB以上。利用微組裝工藝，實(shí)際制作了X波段開(kāi)關(guān)組件，通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果對(duì)比，驗(yàn)證了組件性能的優(yōu)越性。該設(shè)計(jì)方法獨(dú)特，實(shí)用性強(qiáng)，適于在實(shí)際工程中推廣。

發(fā)表于：7/28/2021 2:23:00 PM

E波段集成雙工-功分器的設(shè)計(jì)[其他][其他]

雙工器和功分器是通信系統(tǒng)中兩個(gè)重要的器件，為了減小通信系統(tǒng)的尺寸，將功分器集成到雙工器內(nèi)部形成雙工-功分器。與一般雙工器相比，可以實(shí)現(xiàn)兩輸出端口功分輸出。該雙工-功分器主要由矩脊波導(dǎo)過(guò)渡、脊波導(dǎo)帶通濾波器和脊波導(dǎo)功分器組成?；谙５募共▽?dǎo)帶通濾波器有插入損耗低、結(jié)構(gòu)緊湊、通帶及阻帶帶寬寬等優(yōu)勢(shì)。用HFSS進(jìn)行建模仿真優(yōu)化，仿真結(jié)果表明在71～76 GHz波段，回波損耗大于12.9 dB，S32和S42基本維持在-3.8 dB左右；在81～86 GHz波段，回波損耗大于12.5 dB，S31和S41基本維持在-3.85 dB左右，通道之間的隔離度大于43.2 dB，兩輸出端口的幅度基本一致。實(shí)物的測(cè)試結(jié)果與仿真結(jié)果呈現(xiàn)良好的一致性。

發(fā)表于：7/28/2021 2:18:00 PM

用于巡航導(dǎo)彈突防航跡規(guī)劃的改進(jìn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法[其他][其他]

為了解決巡航導(dǎo)彈面臨動(dòng)態(tài)預(yù)警機(jī)雷達(dá)威脅下的突防航跡規(guī)劃問(wèn)題，提出一種改進(jìn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能航跡規(guī)劃方法。針對(duì)巡航導(dǎo)彈面對(duì)預(yù)警威脅的突防任務(wù)，構(gòu)建了典型的作戰(zhàn)場(chǎng)景，給出了預(yù)警機(jī)雷達(dá)探測(cè)概率的預(yù)測(cè)公式，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種引入動(dòng)態(tài)預(yù)警威脅的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，使用深度確定性策略梯度網(wǎng)絡(luò)算法(Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG)探究巡航導(dǎo)彈智能突防問(wèn)題。針對(duì)傳統(tǒng)DDPG算法中探索噪聲時(shí)序不相關(guān)探索能力差的問(wèn)題，引入了奧恩斯坦-烏倫貝克噪聲，提高了算法的訓(xùn)練效率。計(jì)算結(jié)果表明，改進(jìn)的DDPG算法訓(xùn)練收斂時(shí)間更短。

發(fā)表于：7/28/2021 2:13:00 PM

等離子體鞘套局部電磁傳輸通道法[其他][其他]

根據(jù)RAM-C高超音速飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)，給出一種鞘套反演建模法，能夠以一維實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建三維局部電磁傳輸通道。在此基礎(chǔ)上，采用非均勻介質(zhì)射線跟蹤法，研究鞘套對(duì)L和S波段部分頻點(diǎn)的能量傳輸干擾。研究發(fā)現(xiàn)，在所關(guān)注頻段，鞘套顯示出一些新的影響特征，例如傳輸匯集效應(yīng)，電磁能量在局域具有沿特定方向傳輸?shù)默F(xiàn)象。該研究結(jié)果可進(jìn)一步促進(jìn)對(duì)電波在鞘套中傳播行為的理解，也為相關(guān)問(wèn)題研究提供了一種更貼近實(shí)際物理背景的建模方法。

發(fā)表于：7/28/2021 2:09:00 PM

高增益圓極化星載相控陣天線設(shè)計(jì)[其他][其他]

針對(duì)衛(wèi)星X波段通信系統(tǒng)大范圍數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?，設(shè)計(jì)具備高增益圓極化可寬角度電掃的星載相控陣天線。此天線陣元采用底饋的饋電方式，利用切角技術(shù)實(shí)現(xiàn)圓極化，利用開(kāi)槽技術(shù)實(shí)現(xiàn)小型化。天線陣列錯(cuò)層排布，使其整體的輻射性能最優(yōu)化。通過(guò)發(fā)射組件模塊、波束控制模塊和電源模塊的合理布局和設(shè)計(jì)優(yōu)化，使其電掃波束可在離軸角0～60°、方位角0～360°內(nèi)變化。此單機(jī)經(jīng)加工后測(cè)試結(jié)果良好，對(duì)X波段通信系統(tǒng)尤其是相控陣天線的設(shè)計(jì)有一定的指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：7/28/2021 2:03:00 PM

基于邊緣智能的心電信號(hào)處理方法及監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[其他][其他]

邊緣智能是邊緣計(jì)算和人工智能相結(jié)合的產(chǎn)物，它的特性使其特別適合用于進(jìn)行實(shí)時(shí)心電信號(hào)分析。心電圖中體現(xiàn)的心電信號(hào)能夠反映人體的心率等生理信息，通過(guò)對(duì)心電信號(hào)的分析及狀態(tài)類型的分類可以檢測(cè)人體是否患有心率失常等疾病。然而傳統(tǒng)的心電信號(hào)分類研究是針對(duì)大量樣本進(jìn)行的單純分類研究，并不適用于實(shí)時(shí)小樣本分析的邊緣智能場(chǎng)景。提出了一種可行的心電信號(hào)處理方法，并設(shè)計(jì)了一個(gè)基于邊緣智能的心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該心電信號(hào)處理方法具有一定的實(shí)用性，能夠在一定程度上滿足邊緣智能場(chǎng)景的要求。

發(fā)表于：7/20/2021 4:29:06 PM

慣性測(cè)量單元姿態(tài)融合的動(dòng)態(tài)分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)慣性測(cè)量單元背景噪聲和器件漂移等問(wèn)題，提出了一種基于梯度下降法、互補(bǔ)濾波和卡爾曼濾波的融合算法。首先，利用加速度計(jì)和磁力計(jì)的數(shù)據(jù)通過(guò)幾何計(jì)算得出姿態(tài)角。其次，利用梯度下降法，將加速度計(jì)和陀螺儀的數(shù)據(jù)進(jìn)行基于四元數(shù)法的數(shù)據(jù)融合，得出姿態(tài)角。接著，利用互補(bǔ)濾波法將姿態(tài)數(shù)據(jù)再次結(jié)合。最后，利用卡爾曼算法對(duì)結(jié)合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。通過(guò)動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)表明，經(jīng)過(guò)此融合算法的慣性測(cè)量單元與傳統(tǒng)算法相比，數(shù)據(jù)輸出更加準(zhǔn)確，連續(xù)性提高，并擁有很好的平穩(wěn)特性。

發(fā)表于：7/20/2021 4:05:02 PM

一種基于NB-IoT的物聯(lián)網(wǎng)燃?xì)獗硌芯吭O(shè)計(jì)[其他][物聯(lián)網(wǎng)]

針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和智能燃?xì)獗韺?duì)低功耗與強(qiáng)連接的需求，提出了一種基于NB-IoT技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)智能燃?xì)獗淼脑O(shè)計(jì)方案。該方案采用瑞薩R7F0C004芯片作為MCU采集燃?xì)庥?jì)量數(shù)據(jù)，以N700-58為通信模組實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)經(jīng)由CoAP協(xié)議封裝后發(fā)送到電信AEP平臺(tái)，再由AEP平臺(tái)推送到燃?xì)獗順I(yè)務(wù)管理平臺(tái)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信。測(cè)試結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的燃?xì)獗斫K端無(wú)論是在連網(wǎng)收發(fā)數(shù)據(jù)，還是在低能耗方面都達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計(jì)目標(biāo)，能夠很好地滿足應(yīng)用需求。

發(fā)表于：7/20/2021 3:57:43 PM

空天地一體化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與智能管理[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了克服空天地一體化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)(Space-Air-Ground Integrated Network，SAGIN)由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜和業(yè)務(wù)多樣而導(dǎo)致的不同網(wǎng)絡(luò)間的協(xié)同困難，提出了基于移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing，MEC)的SAGIN多維管理架構(gòu)。通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)劃分為數(shù)據(jù)層、控制層和管理層，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息由各網(wǎng)絡(luò)層逐層匯總和分層處理，網(wǎng)絡(luò)管理策略由MEC統(tǒng)一制定，并逐層轉(zhuǎn)發(fā)，實(shí)現(xiàn)不同網(wǎng)絡(luò)間的協(xié)同管理?；谒峒軜?gòu)搭建網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)，并通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法制定網(wǎng)絡(luò)協(xié)同策略，仿真結(jié)果證明了該架構(gòu)的可行性。

發(fā)表于：7/20/2021 3:52:48 PM

基于深度學(xué)習(xí)的抽油機(jī)井工況診斷方法[其他][其他]

基于示功圖對(duì)抽油機(jī)井下工況進(jìn)行自動(dòng)診斷是數(shù)字油田不可或缺的環(huán)節(jié)。通常通過(guò)人工提取示功圖的特征向量，然后輸入機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類器識(shí)別井下工況。然而，特征的選擇需要借助經(jīng)驗(yàn)和先驗(yàn)知識(shí)，并且直接影響后續(xù)分類器的最終性能。而人工提取特征易受知識(shí)干擾，且在特征提取的過(guò)程中存在信息丟失，這決定了識(shí)別結(jié)果的上限。為此，受深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)特征提取的啟發(fā)，提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示功圖的離線訓(xùn)練與在線診斷的方法。首先將挑選后的信號(hào)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)，然后將圖像二值化降低計(jì)算復(fù)雜度，最后基于改進(jìn)的LeNet-5網(wǎng)絡(luò)探究最適合模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。最終通過(guò)實(shí)驗(yàn)與目前先進(jìn)的算法進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了本方法的有效性和可行性。

發(fā)表于：7/20/2021 3:45:29 PM