Kα波段介质加载回旋行波管小信号分析与设计

应用分析回旋行波管绝对不稳定性的Briggs-Bers相碰判据与小信号色散方程,并结合介质加载波导的冷场分析,通过数值计算比较了不同介质加载条件下回旋行波管工作模式的起振电流与寄生模式的起振长度,通过改变加载介质的特性参数从而增加行波损耗可以显著提高工作模式起振电流,并抑制掉寄生模式的返波振荡.结合介质加载波导冷场分析与回旋行波管小信号色散方程,分析了介质加载条件下回旋行波管小信号增益,给出了不同介质加载条件下的回旋行波管的小信号增益带宽曲线.在对介质回旋行波管自激振荡与小信号增益的综合分析基础上,对Kα 关键词： Kα波段介质加载回旋行波管 绝对不稳定性 自激振荡 小信号增益     

输入腔高频场的矩阵分析

 应用模匹配理论推导和建立了单级突变的矩阵方程，并分析给出了具有多级突变和渐变结构级联情况下波导腔体的处理方法。在理论推导的基础上，通过编制程序计算出多级突变结构波导腔体模匹配系数级联矩阵，并由矩阵参数得到所需的腔体谐振频率和Q值等物理特性参量。实际计算结果表明，由程序模拟输入腔计算得到的数据结果与腔体的冷测实验结果基本一致，为进一步的注波互作用研究和回旋速调管的设计工作提供了参考依据。     

介质加载回旋行波管互作用结构

 分布式介质加载技术已被成功应用于回旋行波管的高频结构,该结构对于回旋行波管的自激振荡起到很好的抑制作用。对采用分布式介质加载的Ka波段,工作模式为TE₀₁模的回旋行波管进行了稳定性分析;计算了介质加载条件下工作和寄生模式的传播损耗,以及不同传播损耗下工作模式的起振电流;对不同介质加载条件和工作电流,给出了三个主要寄生模式的起振长度;在对介质加载回旋行波管工作和寄生模式稳定性综合分析的基础上,确定了介质加载厚度及相对介电常数等参数。利用优化设计的高频结构及介质加载参数,进行了整管热测实验,得到了输出功率160 kW,饱和增益40 dB,效率22.8%及3 dB带宽5%的回旋行波管。     

回旋行波管输出窗单端口测量去嵌入技术

射频夹具去嵌入技术通过将测量回路等效为网络级联的思想来实现,通常工作频率低于6GHz。基于误差模型参数修正原理,利用工作在Q波段回旋行波管输出窗的S参数进行验证,证明了该方法在微波测量去嵌入上具有很高的准确度,并给出了射频夹具去嵌入无法直接用于微波测量去嵌入的原因。回避了射频夹具去嵌入用于微波测量去嵌入的谐振问题,详细介绍了误差模型参数修正原理及具体实施方式,对于微波波导测量去嵌入具有一定的借鉴意义。     

Kα波段介质加载回旋行波管小信号分析与设计

应用分析回旋行波管绝对不稳定性的Briggs-Bers相碰判据与小信号色散方程，并结合介质加载波导的冷场分析，通过数值计算比较了不同介质加载条件下回旋行波管工作模式的起振电流与寄生模式的起振长度，通过改变加载介质的特性参数从而增加行波损耗可以显著提高工作模式起振电流，并抑制掉寄生模式的返波振荡.结合介质加载波导冷场分析与回旋行波管小信号色散方程，分析了介质加载条件下回旋行波管小信号增益，给出了不同介质加载条件下的回旋行波管的小信号增益带宽曲线.在对介质回旋行波管自激振荡与小信号增益的综合分析基础上，对Kα     

介质加载回旋行波管小信号分析

 应用分析回旋行波管绝对不稳定性的Briggs-Bers相碰判据与小信号色散方程，结合介质加载波导的冷场分析，数值计算并比较了不同介质加载条件下回旋行波管工作模式的起振电流与寄生模式的起振长度。改变加载介质的特性参数可以增加行波损耗从而显著提高工作模式起振电流，并抑制掉寄生模式的返波振荡。结合介质加载波导冷场分析与回旋行波管小信号色散方程，分析了介质加载条件下回旋行波管小信号增益，计算得出了不同介质加载条件下的回旋行波管的小信号增益带宽曲线。     

Kα波段TE01模基波回旋速调放大器的设计与实验

在回旋速调放大器自洽非线性大信号理论分析和数值计算的基础上,给出了一支Kα波段TE₀₁模4腔基波回旋速调放大器的设计方案,并完成了样管的研制.同时对样管进行了热测实验,得到了如下实验结果:注电压为70 kV,电流为10 A,输入功率为60 W,磁场强度1.31 T,中心频率34 GHz,峰值功率245 kW,平均功率大于3 kW,增益36.1 dB,效率 35%,3 dB带宽大于280 MHz. 关键词： 回旋速调放大器 注-波互作用 群聚腔 输入腔     

数字散斑识别算法中的GPU高性能运算应用研究

数字散斑相关方法有着测量环境简单、全场非接触等优点,但算法效率一直是限制其发展的瓶颈之一。GPU有着天然的并行性,GPU高性能运算可以为计算机图形处理带来极大的效率提升。利用CUDA平台编程对传统的数字散斑逐点搜索算法、十字搜索算法及遗传算法进行GPU高性能并行处理,并与传统方法比较分析。实验结果表明,对于尺寸为150150像素的散斑图像,3种方法效率分别提升了20倍、8倍、31倍;对于尺寸为500500像素的散斑图像,3种方法效率分别提升了183倍、33倍、44倍;对于尺寸为1 0001 000像素的散斑图像,3种方法效率分别提升了424倍、116倍、44倍。     

基于AR(1)误差空间随机系数面板数据模型的预测

本文研究了具有空间误差自相关和序列相关误差分量的随机系数面板数据模型预测问题,得到了最优线性无偏预测(BLUP),数值模拟实验结果表明与忽略空间自相关性或序列相关性的预测量相比较,本文所提出的预测量表现更好。