W波段交错双栅返波振荡器高频系统

将矩形交错双栅结构作为慢波电路并提出与之配套的过渡结构和输出耦合器,设计了利用带状电子注工作在W波段的返波振荡器。提出的过渡结构和耦合器解决了该类直波导型器件的信号传输衰减大、反射强等难题。相对于传统圆形电子注器件,该器件得到了较大的功率提升。利用三维粒子模拟计算的方法,在电流12 mA时通过调节工作电压,在92~98 GHz频带内得到了数W的稳定平均功率输出,信号中心频率非常接近设计频率,且单色性好,谐波分量小。     

140GHz大功率交错双栅行波管的设计和模拟研究

采用交错双栅结构,结合带状电子注,研究了一种工作在140 GHz频段的大功率行波管. 本振模数值计算表明该结构具有良好的色散特性和耦合阻抗.针对所采用的慢波结构, 提出了慢波过渡结构、输入输出耦合器和集中衰减器,保证了行波管的良好工作. 利用三维大信号模拟计算的方法得到的结果显示,当电子注直流功率为5.115 kW,输入信号功率为0.1 W时, 所研究的行波管能在132-152 GHz范围内提供大于300 W的峰值功率,其中在138 GHz时得到最大功率546 W, 对应增益为37.37 dB.当在0.027-0.46 W内调节输入信号功率,可以保持该行波管在128-152 GHz 频带内得到大于440 W的峰值功率,对应的电子效率大于8.6%. 结果显示该行波管将在大功率短毫米波领域具有重要意义和潜在应用价值.     

Reduction of entropy uncertainty for qutrit system under non-Markov noisy environment

We explore the entropy uncertainty for qutrit system under non-Markov noisy environment and discuss the effects of the quantum memory system and the spontaneously generated interference(SGI)on the entropy uncertainty in detail.The results show that,the entropy uncertainty can be reduced by using the methods of quantum memory system and adjusting of SGI.Particularly,the entropy uncertainty can be decreased obviously when both the quantum memory system and the SGI are simultaneously applied.     

W波段带状注矩形单栅返波振荡器模拟研究

提出并研究了一种带状电子注矩形单栅返波振荡器。首先研究了矩形单栅慢波结构的色散特性和耦合阻抗特性,然后粒子模拟并优化设计了带状注矩形单栅高频结构,预群聚腔及输出一体化结构。研究结果表明:利用电压200kV、电压2kA、截面为24mm×0.5mm的带状电子注,驱动该矩形单栅返波振荡器,能够产生42 MW的输出功率,工作频率86GHz,效率为10.5%。     

Design of a re-entrant double-staggered ladder circuit for V-band coupled-cavity traveling-wave tubes

The re-entrant double-staggered ladder slow-wave structure is employed in a high-power V-band coupled-cavity traveling-wave tube. This structure has a wide bandwidth, a moderate interaction impedance, and excellent thermal dissipation properties, as well as easy fabrication. A well-matched waveguide coupler is proposed for the structure. Combining the design of attenuators, a full-scale three-dimensional circuit model for the V-band coupled-cavity traveling-wave tube is constructed. The electromagnetic characteristics and the beam-wave interaction of this structure are investigated. The beam current is set to be 100 mA, and the cathode voltage is tuned from 16.8 kV to 15.8 kV. The calculation results show that this tube can produce a saturated average output power over 100 W with an instantaneous bandwidth greater than 1.25 GHz in the frequency ranging from 58 GHz to 62 GHz. The corresponding gain and electronic efficiency can reach over 32 dB and 6.5%, respectively.     

面向雷达对抗的电磁态势认知问题研究

针对目前电磁态势认知没有形成统一认识的问题，以电磁态势中的雷达对抗态势为研究对象，提出了态势分层认知的概念，研究了雷达对抗态势知识的获取与分析，随后针对雷达对抗态势知识表示问题，建立了雷达对抗态势知识表示模型，为后续的电磁态势要素计算以及态势表征研究提供了基础。最后梳理了雷达对抗态势与电磁态势的相互关系，为下一步将雷达对抗态势融入电磁态势提供支撑。     

140 GHz菱形微带曲折线慢波 结构行波管的模拟计算

提出了一种新型的菱形微带曲折线慢波结构。该结构可适用于低电压、宽带宽、中等功率水平的高效率毫米波行波管。和传统的慢波结构相比,微带曲折线是一种平面结构,因此其加工工艺可采用2维微细加工技术。该结构可以用带状电子束进行注-波互作用,并且不需要额外的电子束通道。给出了菱形微带曲折线慢波结构在140 GHz的色散曲线和注-波互作用模拟分析。研究结果显示:在输入功率为40 mW,带状电子束的电流和工作电压分别为90 mA和7 kV的条件下,该微带曲折线行波管可以获得数十W功率输出,互作用效率可达14.3%,瞬时3 dB带宽为18 GHz(132～150 GHz)。     

Research of sine waveguide slow-wave structure for a 220-GHz backward wave oscillator

A watt-class backward wave oscillator is proposed,using the concise sine waveguide slow-wave structure combined with a pencil electron beam to operate at 220 GHz.Firstly,the dispersion curve of the sine waveguide is calculated,then,the oscillation frequency and operating voltage of the device are predicted and the circuit transmission loss is calculated.Finally,the particle-in-cell simulation method is used to forecast its radiation performance.The results show that this novel backward wave oscillator can produce over 1-W continuous wave power output in a frequency range from 210 GHz to 230 GHz.Therefore,it will be considered as a very promising high-power millimeter-wave to terahertz-wave radiation source.     

雷达信号环境测量系统的设计与测试

针对复杂电磁环境特性认知与可视化的现实应用需求，设计了一套基于分层认知概念的雷达信号环境测量系统，实现了对外界多个雷达辐射源信号参数的感知测量，同时以二维坐标形式对测量过程中的各种物理量进行了分层可视化展示。该系统的设计实现期望能够为电磁环境感知、分析提供一种有效的技术方案参考。     

基于卷积神经网络的雷达目标航迹识别研究

现代战争中雷达信号日趋复杂，如何快速准确地从种类繁多、数据量庞大的雷达检测数据中，获取目标航迹的类别信息，为战场指挥提供准确有效的信息是当前急需解决的难题。传统基于人的经验认知的雷达目标航迹识别方法已经无法有效应对瞬息万变的战场和海量数据。根据实际雷达数据特点，提出了使用对数的雷达航迹预处理方法，并构建了基于卷积神经网络的深度学习模型，实现了对雷达对抗中的目标航迹的识别与检测。基于模拟生成的雷达目标航迹数据对提出的数据预处理方法和构建的模型进行测试；实验表明，所提出的方法能很好地实现对目标航迹的检测与识别。