基于超材料的多频带可调谐太赫兹吸收器

设计了一种多频带可调谐的太赫兹超材料吸收器。在超材料吸收器的结构中,引入光敏半导体硅材料,设计特殊的顶层金属谐振器,分析开口长度、线宽、介质层厚度等参数尺寸对太赫兹超材料吸收器的吸收光谱特性影响。根据光照与光敏半导体硅电导率之间的关系,研究太赫兹超材料吸收器的频率调谐特性。仿真结果得到太赫兹波段的12个吸收频率调制,其中有10处吸收峰的吸收率超过90%近完美吸收,且有6处吸收率达到99%的完美吸收,而且吸收率调制深度和相对带宽分别达到85.9 %和85.5%,具有很强的可调谐特性。设计的光激励太赫兹超材料吸收器结构简单,具有多频带可调谐和完美吸收特性,扩大了吸收器的应用范围。     

小蜂窝网络研究综述

小峰窝网络技术作为5G网络的关键技术之一,在未来无线通信发展中具有重要的作用。而随着人们对于通信服务需求的爆炸式增长,通信领域正面临着巨大的挑战和潜在的发展,也同时引起了专家与学者的关注。首先,针对资源分配、干扰协调相关问题的算法进行研究与总结。其次,对于小峰窝网络应用环境进行调研,提出小蜂窝网络与其他技术相结合能够提供效率更高的服务质量。最后,指出未来小峰窝网络面临的问题与发展方向。     

基于Cascode级间匹配的多频段LNA设计

提出了一种Cascode级间匹配电路,能够优化Cascode放大器的噪声系数、增益及高频稳定性。应用该电路,设计了一款多频段射频低噪声放大器(LNA)。采用0.25μm GaAs工艺进行实现,输入、输出阻抗匹配网络采用片外元件。测试结果表明,通过重配置片外元件的参数,该LNA可工作于0.7~1.1 GHz、1.6~2.1 GHz、2.3~2.8 GHz这三个频段,增益分别为25±2 dB、19.5±0.5 dB和18±1 dB,噪声系数分别低于0.6 dB、0.7 dB和0.9 dB,OIP3均大于30 dBm。该LNA对于GSM/WCDMA/LTE通信基站以及L/S频段接收机等设备具有一定的应用价值。     

一种分组并行的范式霍夫曼编码VLSI结构

设计了一种基于状态机的分组并行加速排序的范式霍夫曼编码VLSI结构。取代了传统的串行排序方法,以分组并行排序的方式来加速频数和码长的计算过程,最终通过减少计算的时钟周期数来达到加速编码的目的。基于SMIC 0.18μm标准工艺,使用Synopsys Design Compiler对该结构进行逻辑综合。实验结果表明,相比于文献[1]的排序结构,编码256个字符时,该结构的编码速度提升约165%;压缩不同质量的100张图片时,最坏情况下平均压缩率提升了2.78%,最好情况下平均压缩率提升了12.24%。     

基于光热敏折变玻璃的反射式体布拉格光栅

为了稳定高功率半导体激光器的输出波长并且压缩 其光谱带宽,通常采用反射式体布拉格光栅(VBG)作为反射镜来构造外腔半导体激光器。V BG是利用激光全息技术,在一种特殊的感光玻璃上制作的周期性调制折射率结构。采用传统 的高温熔融-淬火工艺设计并制备了一种新型的光热敏折变(PTR)玻璃。测定了PTR玻璃的 玻璃转变温度和软化温度。在400 nm波长以上,获得了高达 91%的透过率。通过紫外全息曝光和两步热处理工艺成功实现了NaF纳米晶在PT R玻璃中的析出。在PTR玻璃上记录了布拉格波长为975.80 nm的反射 式VBG,并将其用于高功率半导体激光器(LD)的波长锁定。利用衍射效率为13.97%的反射式VBG,可实现半导体激光器输出波长准确地锁定在975.80 nm。输出线宽被有效压缩到0.4 nm以下。在相同的水冷 温度下,不同输入电流(2A→10 A)实现了仅仅0.06 nm的红移。在输入功率为10.2 W时,单管LD的最大输出功率 为9.7 W。     

汇聚机房与其扩展机房互通优化方案

对老旧汇聚机房和它的扩展汇聚机房间互通光缆消耗过快的问题进行研究,通过对无源/有源波分设备、设备搬迁、光缆优化三种优化方案进行对比,并根据三种优化方案的特点给出适用的场景。     

用于智能电表数据分析的大数据平台

智能电网所产生的海量计量数据对数据存储和数据处理的系统架构提出了苛刻的性能要求,为此,文中提出了一种以内核、代理和客户端为主的模块化的大数据平台架构。所提议的大数据平台是基于Hadoop平台扩展,针对TB级别的静态智能电表数据集的存储和查询。实验结果表明,提议的大数据平台能够为电力行业提供一个具有竞争力且易于操作的大型能源数据管理和可视化知识平台,具有支持数据密集型决策的潜力。     

基于差分隐私模型的位置轨迹发布技术研究

位置轨迹大数据的安全分享、发布需求离不开位置轨迹隐私保护技术支持。在差分隐私出现之前,K-匿名及其衍生模型为位置轨迹隐私保护提供了一种量化评估的手段,但其安全性严重依赖于攻击者所掌握的背景知识,当有新的攻击出现时模型无法提供完善的隐私保护。差分隐私技术的出现有效地弥补了上述问题,越来越多地应用于轨迹数据隐私发布领域中。该文对基于差分隐私理论的轨迹隐私保护技术进行了研究与分析,重点介绍了差分隐私模型下位置直方图、轨迹直方图等空间统计数据发布方法,差分隐私模型下轨迹数据集发布方法,以及连续轨迹实时发布隐私保护模型。与此同时,在对现有方法对比分析的基础上,提出了未来的重点发展方向。     

基于多通道自注意力机制的刑事案件量刑技术

近年来,司法领域存在着"案多人少"的问题,为解决此问题该文以司法量刑为目的,参照中国"依法量刑"的原则,设计并实现了一种基于多通道自注意力机制的刑事案件辅助量刑模型.该模型对案件事实描述、被告人基本信息以及法律法规3方面进行潜在表征学习,同时将上述信息结合,从而达到准确量刑的目的.该文在裁判文书数据集上进行实验,通过与其它基线模型的实验对比可见该模型具有更好的刑期预测性能.     

基于法律要素引导的相似案例推荐算法

大量的法律案例以数字化的形式存储,使得法务工作者及普通民众可以轻松地从法律案例库中搜索需要的信息,其中有用但又很有挑战的一项任务就是相似案例推荐.为了准确地从法理角度推荐相似案例,本文提出了一个基于神经网络的相似案例推荐模型,该模型首先用法律要素引导每个案例的文本表示向量的生成,进而用生成的向量计算任意一对案例的相似度分数,将相似度最高的案例集合作为推荐的相似案例.在真实的数据集上的实验证明本文的模型优于常用的文本相似度计算模型.