基于三相感应电机的小型化超低频发射天线研究

针对低频电磁传输中天线尺寸过大的问题，设计了一种基于三相感应电机的小型化超低频发射天线.电机工作时产生了时变低频电磁场，可作为超低频发射天线.为有效分析其电磁场分布，文章建立旋转磁偶极子数学模型以等效电机内部旋转时产生的磁场.首先，对电机内部磁场和旋转磁偶极子的关系进行阐述，利用麦克斯韦方程组，得到旋转磁偶极子的电磁场分布.其次，通过电磁仿真软件验证旋转磁偶极子的近场分布特性和远场辐射特性.最后，通过实验对电机近场的磁场分布进行验证.仿真和实测结果表明，三相感应电机具有超低频天线的辐射特性.     

基于FPGA的I2S转AES/EBU音频转换系统的设计

为给数字广播电视设备提供附加有音频状态信息的AES/EBU数字音频接口，研究一种采用FPGA将I2S音频数据 转换为AES/EBU音频格式的实现方法，该实现方法中采用硬件描述语言Verilog HDL 获取音频数据和音频状态信息,并根据设定的计数单元重组成AES/EBU数字音频格式,最终经过BPM编码输出传输线型格式数据,系统设计通过逻辑功能仿真和硬件测试,输出信号均符合标准规定。     

Modeling Impact of ROADM Intra-Node Add/Drop Contention on a Single Node Lightpath Blocking Performance

We propose an analytical model to evaluate the lightpath blocking performance for a single ROADM node with intra-node add/drop contention,in which the number of lightpaths that can be added/dropped with the same wavelength is limited by the add/drop contention factor.Different models of traffic load per nodal degree are considered to validate the effectiveness of the analytical model.The simulation results show that the proposed analytical model is effective in predicting the performance for different values of add/drop contention factor C and for variable offered loads at the node.The add/drop contention factor shows an important impact on the lightpath blocking performance and properly raising the contention factor can significantly improve the lightpath blocking performance.When the add/drop contention factor C exceeds a certain level,the performance of a ROADM with intra-node contention is close to that of a contentionless ROADM.     

嫦娥四号着陆点原位高光谱的太空风化研究

月球表面没有大气层的保护，岩石矿物长期在太空风化的作用下，逐渐演化为月壤。太空风化过程是月壤产生、成熟的过程，由于物质形态结构的改变，导致月表光谱特征产生变化。因而，作为风化产物的月壤的光谱特性，包含了月表的太空风化信息。月壤成熟度，是描述太空风化程度的重要指标，利用高光谱遥感数据进行亚微观铁（SMFe）的反演进而获取月壤成熟度，是目前研究月表太空风化的主要手段。原位探测数据，由于没有受到其他因素的干扰，获得的反演结果相对更加准确、可靠。我国嫦娥四号(CE-4)玉兔二号巡视器搭载了能直接获取月表原位高光谱数据（450~2395 nm）的科学载荷红外成像光谱仪，为研究月表的太空风化提供了很好的机会。选取了CE-4卫星着陆器登陆点附近的两处光谱数据，采用Hapke模型和光谱角匹配法对CE-4卫星登陆点附近月壤的SMFe进行了反演。根据Morris模型和FeO含量进一步反演CE-4卫星登陆点附近月壤的成熟度。结果表明，该处月壤成熟度为11.5，较大概率为不成熟月壤。     

一个基于非单调技术的超记忆梯度法

本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策略.在较弱的条件下,该方法具有全局收敛和局部R-线性收敛性.数值实验表明了该方法的有效性.