面向方向图保形的共口径基站天线去耦技术

为了节省基站天线所占空间资源,降低其运营成本,现代移动通信需要将多个天线阵列紧密地排列在一起,构成多频共口径基站天线。多天线的紧密排列势必造成天线间强烈的耦合,不仅使得天线阻抗失配、隔离度变差,同时也造成辐射方向图的严重变形。因此,近年来多频共口径基站天线的去耦成为工业界和学术界研究的热点,早期的去耦技术主要是面向改善天线的阻抗匹配和隔离度,而对面向方向图保形的去耦技术研究相对较少。文章在简要介绍面向方向图保形的基站天线去耦技术的研究现状的基础上,重点阐述了褚庆昕教授天线射频团队基于感应电流抵消、耦合场抵消和辐射阻断等原理,提出的几种新型的去耦技术。这些技术不仅可以有效地改善基站天线的阻抗匹配和隔离,更重要的是很好地实现了天线方向图保形。仿真和测试结果验证了原理的正确性和设计的可行性。一些技术已被用于5G基站天线产品。     

Current measurement method based on magneto-optic rotation effect

Aiming at the approximate measurement of magnetic rotation angle in optical current sensor based on light intensity detection mode, this paper proposes a current measurement method based on triangular constant transformation to reconstruct magnetic rotation angle, so as to avoid the large current measurement error caused by the approximate measurement of the magnetic rotation angle. By extracting the direct current (DC) component and the alternating current (AC) component of the light intensity signal detected by the photoelectric detector (PD), the sine signal containing the magnetic rotation angle is directly obtained by dividing the two components, and then the triangular identity transformation method is used to linearly demodulate the magnetic rotation angle and reconstruct the current waveform. The experimental results show that the relative error of current measurement does not exceed 1.40% in the current range of 0.05—0.50 A, which is less than the approximate linear measurement (ALM) method, and the magnetic rotation angle and the current have a good linear relationship.     

组合跳变随机平移宽间隔混沌跳频序列设计

为进一步提高宽间隔跳频序列的性能,基于混沌跳频序列,针对随机平移替代法存在的“窄点”平移与序列平衡性的矛盾问题,提出了一种新的组合跳变随机平移法。该方法在随机平移替代法的基础上取消“窄点”修正,引入组合跳变序列控制频点宽间隔映射。为兼顾组合跳变随机平移法产生序列的平衡性、汉明自相关性和宽间隔特性,构造了跳频序列的复合目标优化函数,引入粒子群算法计算得到最优的序列控制参数。仿真结果表明,组合跳变随机平移法可构造更多的序列,且产生的宽间隔混沌跳频序列具有更好的平衡性、汉明相关性和复杂度,采用粒子群优化获取的控制参数可以实现序列性能的均衡最优。     

用于超外差接收机提供本振源的高功率510 GHz单片集成三倍频器

本文介绍了一种基于砷化镓材料的高功率490~530 GHz单片集成三倍频器。基于提出的对称平衡结构,该三倍频器不仅可以实现良好的振幅和相位平衡,用来实现高效的功率合成,还可以在没有任何旁路电容的情况下提供直流偏置路径以保证高效倍频效率。同时,开展容差性仿真分析二极管关键电气参数与结构参数对倍频性能的影响研究,以便最大化提升倍频性能。最终,在大约80~200 mW的输入功率驱动下,研制的510 GHz三倍频,在490~530 GHz频率范围内,输出功率为4~16 mW,其中峰值倍频效率11%。在522 GHz频点处,该三倍频在218 mW的输入功率驱动下,产生16 mW的最大输出功率。该三倍频器后期将用于1 THz的固态外超外差混频器的本振源。     

基于改进SSD的光伏组件故障定位检测

为准确定位航拍红外图像中光伏组件故障的区域位置,在单阶段多框检测(Single Shot Multibox Detector,SSD)模型的基础上设计了ResNet18＿FPN＿DN＿SSD模型。首先用ResNet18替代SSD模型的基础网络VGG16,以提高故障特征的提取能力;然后引入DR loss,针对目标样本类别失衡及负样本过多的问题进行优化改善;最后在非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)基础上做加权处理,使分类置信度高的边框充分利用周围对象的信息,提高预测框的分类置信度与定位准确率。实验表明:所提出的模型对图像中故障目标的检测效果,在定位精度、分类置信度和m AP上均优于传统SSD模型。     

LD泵浦Pr∶YLF固体激光器

研究了LD泵浦Pr∶YLF固体激光器。激光器采用LD端面泵浦结构,通过建立激光器热效应模型,对激光晶体内部温度场进行了解析计算,模拟分析了不同掺杂浓度Pr∶YLF晶体的光吸收以及温度场分布,对激光器泵浦耦合系统和输出镜的透射率等参数进行了优化设计,实现了LD泵浦Pr∶YLF固体激光器的高功率、高效率输出。当LD泵浦功率为2W时,获得了最大输出功率为287mW,光光转换效率达16.1,光束质量因子为M2X=1.38,M2Y=1.35的640nm激光。     

基于深度学习和灰度纹理特征的铁路接触网绝缘子状态检测

铁路接触网绝缘子状态检测对铁路行车安全有着 重大的意义,为解决目前人工对绝缘 子图像检测结果的不确定性,提出一种深度学习结合灰度纹理特征的检测方法。首先使用 Faster R-CNN (faster region-based convolutional neural network)目标检测算法对图像中绝缘子精确识别,再通过灰度共生矩阵对绝缘子纹理 特征进行分析提取,之后结合支持向量机将绝缘子分为正常绝缘子和异常绝缘子,实验数 据结果证明使用能量、熵、相关度3种纹理特征进行绝缘子状态分类时对实验数据中的正 常状态绝缘子的分类精度可达100%,异常状态绝缘子的分类精度达97.5%,最后依据绝缘 子图像灰度分布的周期性特点,利用灰度积分投影将异常绝缘子分为破损绝缘子和夹杂异 物绝缘子。实验结果表明所提方法可以有效对绝缘子状态进行检测分类。     

关于无线电技术在智能家庭系统中应用的探讨

如今,人工智能的发展成果已经走进千家万户,智能家庭的出现也使人工智能技术融入传统家电设施,并逐步实现对家电和相关设备的智能控制以及设备之间的自由联通。智能家庭成为未来家电家居的发展方向之一,而利用无线电技术实现设备间的互联和通信则是智能家庭系统的技术核心。从智能家庭产业发展现状入手,对智能家庭系统中无线电通信技术的应用进行阐述和分析,并对智能家庭的未来发展进行展望。     

基于强化学习的列车驾驶曲线节能优化算法

在保证安全和准时性的前提下,自动化列车运行可以有效减少列车耗能。为了灵活应对列车运行种的动态变化,提出了一种基于强化学习的方法,可以优化列车控制策略且不采用之前关于列车动力学的知识和设计的列车速度曲线。这个优化模型将列车节能作为目标,把准点到达、列车限速、停车位置作为限制条件。大量的列车运行经验可以被用来训练深度神经网络直到得到最优化行为价值函数,通过对训练过的神经网络输入状态,可以准确输出每个行为的价值,然后再根据行为价值的大小来选择最优的驾驶策略。