纤锌矿n-GaN室温补偿度解析模型

用数值方法将室温n型GaN补偿度θ表示为Caughey-Thomas解析模型函数.对大多数非故意掺杂样品,该模型值θChin与Chin等人的理论值及普遍采用的变温霍耳测量拟合值比较表明,三者具有较好的一致性.对掺Si样品及有氧或Si污染的非故意掺杂样品,基于Chin理论的补偿度值与普遍采用的实验拟合值常有一定偏差,通过理论计算及数值方法,得到了掺硅GaN补偿度的解析模型函数θSi,在室温载流子浓度3×1016～1018 cm-3范围内,该模型值与普遍采用的实验拟合值符合得较好,与基于Chin理论的补偿度θChin也有很好的相容性.该模型对GaN材料分析及器件的计算机模拟、器件仿真有重要意义.     

WDM+EDFA+DCF光纤传输系统中色散补偿方案的分析

由于在ＷＤＭ＋ＥＤＦＡ光纤传输系统中使用常规单模光纤（ＳＭＦ）在１５５０ｎｍ窗口的大色散限制了传输距离,采用色散补偿光纤（ＤＣＦ）进行色散补偿是上前一种较为理想的方法。本文基于光纤ＷＤＭ＋ＥＤＦＡ＋ＤＣＦ的长距离传输系统,讨论了ＤＣＦ色散补偿对光纤非线性效应交叉相位调制和四波混频（ＦＷＭ）的影响,提出了采用ＤＣＦ集总、后置、非完全补偿的色散补偿方案,这种方案可合系统具有更佳的传输性能。     

多标准视频硬件解码器的存储器地址映射方法

提出了一种支持多标准视频的存储器地址映射方法,用一个简洁的公式把视频图像映射到DDR SDRAM的存储空间.该方法兼顾运动补偿模块、去块效应滤波模块(或重建模块)和显示模块的不同需求特点,通过充分减少DDR SDRAM非读写命令的额外延时,达到较高的存储器接口效率.     

高灵敏度全光纤电流传感器研究进展

全光纤电流传感器作为智能电网中的重要设备之一,具有比传统电磁式互感器更显著的优势,在高压及超高压环境中有广阔的应用前景.首先阐明了影响全光纤电流传感器灵敏度的主要因素,综述了近年来国内外学者提高电流传感灵敏度的解决方案和研究成果;其次着重分析一些改进型结构的全光纤电流传感器消除温度、线性双折射等对传感灵敏度影响的工作原...     

一种基于Kalman滤波的陀螺误差标定方法

针对微惯性连续测斜装置中陀螺测量精度受噪声干扰、安装误差和零漂的影响,提出了一种基于Kalman滤波的陀螺误差标定方法。以微型石英振动陀螺仪为研究对象,运用Kalman滤波对陀螺的原始测量值进行滤波,分析陀螺零漂随温度的变化关系,结合已有的误差标定模型,得到了一种改进的全温范围内的陀螺误差标定模型。通过实验验证,与传统标定方法相比,提出的陀螺标定方法的测量精度提高了1~2个数量级,验证了该标定方法的可行性,对工程应用具有重要意义。     

片上自动调谐的可编程有源RC滤波器

研制了一款可编程6阶巴特沃斯有源RC滤波器.为提高滤波器中运算放大器的增益带宽积,设计了一种新型的前馈补偿运算放大器.为消除工艺偏差和环境变化对截止频率的影响,设计了一种片上数字控制频率调谐电路,并采用TSMC 0.18 μm CMOS工艺进行了流片.滤波器采用低通滤波结构,测试结果表明,3 dB截止频率为1～32 MHz,步进1 MHz,带内增益0 dB,带内纹波0.8 dB,2倍带宽处带外抑制不小于24 dBc,5倍带宽处带外抑制不小于68 dBc,滤波器等效输入噪声为340 nV/√Hz@1MHz,调谐误差为±3％.滤波器裸芯片面积0.87 mm×1.05 mm.采用1.8V电源电压,滤波器整体功耗小于20 mW.     

关于隧道二极管电路

隧道二极管的伏安特性是一条“N”形的曲线，含有隧道二极管的电路是一种非线性电路。研究非线性电路的一种有效方法是分段线性化法,它的特点是把非线性的求解过程分成几个线性区段，对每一个线性区段再应用线性电路的分析方法。本文完整地阐述了分段线性化法的步骤，对如何建立线性化后的方程，进行了较详细的讨论，并在每一个线性区段，建立求解工作点的一组线性方程。最后求解这些方程，它们的有效解就是隧道二极管电路实际的工作点。     

色散补偿及EDFA增益均衡的一体化

提出一种新的色散补偿及EDFA增益均衡的一体化方法。在10Gb／s的光通信系统和600km G652光纤中首次实现了基于16个碉啾光纤布拉格光栅(FBG)的色散补偿及掺饵光纤放大器(EDFA)的增益均衡。16个FBG的波长间隔为1．6nm，波长覆盖C波段1529～1556nm约27nm的范围。经600km G652光纤传输后，10Gb／s的NRZ码传输功率代价小于2dB。     

一种开关电流电路时钟馈通的补偿技术

提出一种开关电流电路时钟馈通的补偿技术.这种技术可以同时取消误差电流中的常数项和信号关联项.在相同工艺条件下的HSPICE仿真结果表明:文中提出的时钟馈通补偿技术的开关电流存储单元与基本的开关电流存储单元相比,误差电流减小了10 0倍.     

An Algorithm to Detect the Presence of 3D Target Motion from ISAR Data

We present an algorithm to detect the presence of 3D target motion from ISAR data. Based on the 3D point scatterer model, we first examine the effect of 3D motion on ISAR imaging. It is shown that existing motion compensation algorithms cannot properly focus targets exhibiting 3D motion during the imaging interval. An algorithm is then derived to blindly detect the degree of 3D target motion from raw radar data. It is based on measuring the linearity of phases between two or more point scatterers on the target. The phase estimation is implemented using the adaptive joint time-frequency technique. Examples are provided to demonstrate the effectiveness of the 3D motion detection algorithm with both simulation and real ISAR data. The detection results are corroborated with the truth motion data from on-board motion sensors and correlated with the resulting ISAR images.