宽带数字T/R组件发射链路噪声分析

一体化的宽带数字T/R组件发射链路的输出信噪比直接影响着信号质量,较低的信噪比将导致信号被接收时出现较高的误码率。通过对T/R组件发射链路各部分电路的噪声分析,总结出了线性链路的信噪比恶化量与噪声系数的关系式,可定量地指导发射链路设计;同时,分析了浅饱和功率放大器的噪声情况,提出了适合T/R组件的数字预失真解决方案,对宽带数字T/R组件的发射链路设计具有一定的指导意义。     

智能化药物运输机器设计

多功能可移动的智能化药物运输机器,具有无线充电,自动行驶,人机交互的功能,实现对药物的自动化运送功能。使用基于LCC补偿电路的无线充电方式达到无线充电功能,使用基于蚁群算法栅栏地图的路径规划进行规划最优路径,并用MT9V034摄像头,DRV8701驱动模块达到自动行驶功能。通过usart hmi串口屏,HC05蓝牙模块,LD3320语音模块实现人机交互功能,实现智能化运送药物。     

基于扇区化光波束切换的站址受限可见光通信覆盖方法

传统的静态朗伯和非朗伯光波束配置难以较好地解决发射器站址受限问题。针对单一发射器的应用场景,提出了一种基于扇区化光波束切换的信道站址受限可见光通信覆盖方法。该方法采用商业可用的倾斜非朗伯光波束,根据接收器在不同位置反馈的状态信息,动态地确定能提供最佳覆盖信噪比的候选光波束,构建定向传输链路。仿真结果表明：在典型室内环境下,与传统静态朗伯光波束配置相比,该方法通过增加2个或3个候选扇区波束切换选项,接收器可分别获得4.48 d B、5.94 d B的平均信噪比增益。     

基于5G+4K/8K的电视媒体制播体系研究

5G、超高清视频、人工智能等新一代信息技术的发展,推动了媒体融合发展和智慧广电建设。以基于5G+4K/8K的电视媒体制播体系为研究重点,分析5G及4K/8K超高清视频发展现状,探讨基于5G+4K/8K的电视媒体制播体系,为5G+4K/8K超高清电视发展提供一些可供参考的建议,充分发挥科技创新对智慧广电发展的引领作用,推动媒体融合与转型升级。     

高精度光纤陀螺检测电路串扰自检测研究

光纤陀螺检测电路应用过程中,受到自检测方案的影响,导致串扰故障检测所需测试矢量较多。因此,提出高精度光纤陀螺检测电路串扰自检测研究。分析光纤陀螺数字闭环检测原理,并提取检测电路串扰特征。根据闭环电路的连续信号微分方程,计算等效模拟输入转速。结合数字阶梯波算法,设计电路串扰检测方案。再计算地球自转角速率的分量测量死区,得到电路串扰测量结果。仿真结果表明：所提出的串扰自检测方法,与嵌入式“反射器”的新型谐振陀螺仪和多导体传输线串扰不确定性问题的计算方法相比,当串扰故障覆盖率为80%,本文方法的矢量数量为46个,降低了自测试所需的成本。     

基于数据融合与智能分析算法的电网抢修管控技术研究

首先针对数据融合背景下,配电网故障抢修的分类以及影响因素进行了分析。针对配电网络中的优化策略、调度资源、抢修资源分配、抢修策略数据等方面的数据融合提出了体系架构。针对含分布式电源配电网多故障抢修建立了以负荷损失最小和抢修故障用时最小为目标的数学模型,以期望缺电量为原则计算故障损失,并考虑了多组抢修小队对不同配电网故障的抢修时间。利用智能分析算法求解该模型,提出了基于云模型的改进共生生物搜索算法。最后利用IEEE33节点模型进行了仿真分析,说明了抢修策略和算法有效性。     

基于FPGA与DSP遥测声压谱分析装置设计

为压缩飞行器遥测系统运行过程中的数据传输量,设计了遥测声压谱分析装置。设计基于FPGA与DSP双核架构,配合流水线作业的设计理念,采集信号的同时进行数据时频转换,并实时将数据处理结果传输给外部设备。噪声信号声压谱密度(SPL)算法运用1/3倍频程的方式选择噪声的频率带,采用快速傅里叶变换法(FFT),极大地降低运算量,缩短数据转换时间,从而实现数据传输的实时性。测试结果表明,该数据预处理装置算法的误差小于3.4%,设计具有良好的实时性和稳定性,具有较高的实用价值。     

基于平面传感阵列的大型仓储火灾报警系统研究

针对现有大型仓储火灾报警系统存在无法定位火灾源头的问题,提出基于平面传感阵列的大型仓储火灾报警系统。该系统由平面传感阵列数据采集前端、火灾报警控制器及远程监控中心三部分组成。平面传感阵列数据采集前端由红外感烟发射器和接收器组成一个或者多个平面传感阵列,实时采集被监控区域的火源信息。火灾报警控制器控制数据采集前端扫描采集火源信息,进行火源定位和声光报警。远程监控中心进行远程系统状态监测、参数设置及探测器调试。经实验验证,该系统火灾报警响应时间为1-2秒,故障报警响应时间为70-72秒,定位误差不大于2m。     

基于多尺度模型融合和VMD-TCN-RF混合网络的短期电力负荷预测方法

为了充分挖掘不同尺度影响因子对短期电力负荷的影响,以及解决预测精度受数据非平稳特性影响的问题,提出了一种基于多尺度模型融合和VMD-TCN-RF混合网络的短期电力负荷预测方法。该方法先采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)将历史负荷分解为若干平稳性好的本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,再把VMD分解得到的各个历史负荷的IMF分量和气象数据分别送入时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)进行特征提取;将所有TCN网络提取的特征融合为一个新的特征向量;最后将融合得到的特征向量与经过One-Hot编码的日期因素特征向量拼接,把拼接得到的向量送入随机森林网络进行预测。通过公开的电力负荷数据集对本方法进行验证,结果表明所提方法与现有模型相比具有更高的预测精度。     

短波红外单光子探测器的发展(特邀)

InP/InGaAs短波红外单光子探测器(SPAD)是目前制备技术较为成熟且获得广泛应用的单光子探测器,通过半导体热电制冷(TEC)即可达到的工作温度(-40℃左右),具有体积小、成本低,方便安装和携带的应用优势;另外,基于常规半导体二极管的芯片制造工艺很容易实现大面阵单光子阵列,除了探测信号,还具备三维数字成像功能。国外包括美国、瑞士、意大利、韩国、日本等对InP/InGaAs SPAD进行了长期持续的研究,目前已研制出单管的货架产品,性能还在不断的优化和改进之中,其单光子探测器阵列呈现了清晰的三维成像效果,正在逐步应用。国内包括重庆光电技术研究所、中国科学院上海技术物理所、西南技术物理研究所、中国科学技术大学、云南大学等对InP/InGaAs SPAD芯片先后进行了器件设计和器件制备研究,目前单管的性能已经达到与国外报道相当的性能。国内单光子探测器阵列的研究获得了一定的进展,但芯片规模和器件性能有待提升。文中对国内外InP/InGaAs短波红外单光子探测器的发展,在设计和研制中存在的问题,以及近10年来的优化改进进行了介绍,重点介绍了高温、高速以及单光子焦平面阵列的发展,并结合新颖...