Ku波段低相位噪声体效应管

体效应振荡器相位噪声主要决定于体效应管的噪声.文中介绍了Ku波段低相位噪声体效应管的设计与工艺实现,并制作出了与设计结果基本一致的器件.该器件在Ku波段高端输出功率大于150 mW,转换效率大于5%.将其安装于低相噪介质振荡器中,在保证一定的输出功率的情况下,相位噪声小于-98dBc/Hz(偏离载频为5 kHz时),-10dB谱线宽度小于200Hz.     

实验室远程遥控门智能控制系统设计

本文设计的实验室远程遥控门智能控制系统对传统门锁进行改进,装入智能芯片,以上位机进行远程控制,可根据实验室课程安排自动开关门并进行监控,更具实用性和智能性,并可广泛使用于各种场合.     

铅锌矿中硫的相态分析

建立了铅锌矿中硫的相态分析的方法,包括自然状态硫、硫酸根态硫和全硫的分析方法。采用非连续浸提的方法用Na2SO3溶液将自然硫浸出,Na2CO3溶液将SO2-4浸出,并分别用碘量法和BaSO4重量法进行测定,总硫以碳硫分析仪定量测定,还原态硫由差减法得到。对选用的铅锌矿中的硫进行了形态分析,通过加标回收考察方法的准确度,各形态硫的加标回收率均在95%左右,符合常量和痕量分析的要求。     

针对ECC密码芯片的CPA分析研究

相关性功率分析（CPA）方法可有效地对加密的集成电路芯片进行攻击解密,它绕过了加解密算法繁琐的数学分析,从而获取密码和信息。应用CPA分析攻击嵌有椭圆曲线算法的芯片,搭建实验平台,获取加密时的电磁数据,并用统计学、密码分析学和信号处理的方法推导分析得出结论,从而成功破解加密系统。     

在初高中衔接教学中培养学生的科学思维——以“机械运动和力”为教学案例

针对科学思维培养的教学实践中,容易混同于一般物理思维方法训练,注重具体的思维方法,科学思维的独特内容却没有得到充分体现.以初高中知识的衔接为切入点,着重关注学生科学思维的衔接,提出针对衔接困难教学内容的教学策略及原则,并附加可操作性强的教学案例,为教学的改进提供思路.     

一定背景噪声下的水下光PPM信道容量分析

根据水下光信道的特点,在分析光PPM信号接收模型的基础上,从信息论出发,研究了在一定背景噪声下,采用软判决解调时,脉冲时域展宽、单位脉冲能量、单位时帧传信时隙数等信道参数对光PPM信道容量的影响。模拟计算结果表明：信道容量和信息传输速率均随脉冲宽度的增大而减小,随脉冲能量的增大而增大,随传信时隙数增大而表现出先增大后减小,最后趋于零的趋势,存在最佳传信时隙数,使信道容量和信息传输速率分别达到最大,为设计水下光无线通信系统提供一定的理论依据。     

一种激光脉冲水下传输时域展宽模拟计算方法

激光脉冲是目前水下无线光通信信号的主要形式,针对水下传输时由多重光散射引起的激光脉冲时域波形展宽问题,采用简单的小角度近似方法进行分析.将经典电子散射理论应用于光子散射研究,从L. B.Stotts模型出发,通过选择合适的水体散射相函数,推导出激光脉冲波形表达式,模拟计算在一定水质条件下脉冲传输不同距离后的脉宽.模拟结果与实验测量数据吻合,并且在较长距离时的精度优于传统模拟方法,验证了该方法的有效性,为解决水下较长距离时激光通信码间串扰问题提供依据.     

Bondi-Sachs度量与引力波

广义相对论中,引力波是具波的形式并且辐射能量的真空时空度量,而Bondi-Sachs度量是这类度量的自然描述之一.本文将概述零宇宙常数时Bondi-Sachs度量的Bondi能量动量非负性定理、Bondi能量动量和ADM(Arnowitt-Deser-Misner)能量动量的关系,以及非零宇宙常数时BondiSachs度量的一类自然边值条件及其在该边值条件下的peeling性质、B-引力波的一些新特性.     

基于Linux以太网桥机制的计费系统

为兼顾计费系统的性能和丰富的用户控制功能,通过分析Linux内核对数据包的处理过程,基于Linux以太网桥工作机制设计一个新的网桥处理函数代替系统原有的网桥报文处理过程,实现了一种高性能的流量数据采集、分析、控制、转发平台.系统避免了数据报文在正常协议栈中的复杂处理操作,缩短了数据报文的行走路径,提高数据包的处理效率和节省CPU的开销,性能测试结果表明,计费系统对网络的性能几乎没有任何影响.     

基于集成时频通道注意力的倒残差神经网络干扰识别

准确识别干扰类型是实施高效抗干扰举措的先决条件。针对低干噪比（Jamming-to-Noise Ratio,JNR）的条件下干扰识别准确率低的问题,本文将信号短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform,STFT）后的时频图像作为卷积神经网络训练输入,提出一种以倒残差结构为主体的神经网络架构,并引入联合时频通道注意力机制模块,同时从时频图像提取时频域和通道域的综合干扰特征,充分利用多维度的干扰特征信息来准确识别干扰类型。仿真结果表明,在JNR=-8 dB时,本文所提算法能够实现对8种类型干扰100%的准确识别,在JNR=-10 dB时所有类型的干扰信号识别准确率都能达到98.3%以上,在JNR=-14 dB准确率也依然可以达到90%以上。同时分析了所提算法的网络复杂度,结果表明所提方案在时间和空间复杂度上得到了较好的折中,验证了模型的性能优越性。