复杂信道环境下的多维策略智能抗干扰技术

针对当前智能抗干扰技术策略维度低、复杂环境应对性差的问题,提出了适应复杂环境的多维策略智能抗干扰技术。将单音信号作为探测信号,通过扫频方式减少探测阶段复杂度以实现快速实时的环境状态特征提取,之后设计了基于深度神经网络的实时智能决策引擎模型以提高决策速度和准确率。仿真结果表明所提方案能够准确地预测通信质量,最后根据目标函数在所有可通信策略中决策出最优策略,当探测信号扫频间隔选取合适时,该方案能够达到接近96%的决策准确率及较好的资源利用率,能有效进行抗干扰并取得较好的通信质量。     

脉冲位置键控系统误比特性能分析

梳理基于等待门限判决的脉冲位置键控系统相关文献资料,发现文献给出的误比特率(BER)理论公式不能准确描述系统误比特率,尤其是在低信噪比情况下一些理论公式计算的误比特率已经高于0.5,超过了通信系统误比特率上限,不符合通信理论。分析了各文献资料误比特率理论公式推导过程中的问题所在,推导得到了一个新的误比特率理论公式。进行了数值仿真,结果表明,新的误比特率理论公式与仿真吻合良好,能够准确描述系统误比特率,并且在低噪比下计算的误比特率不高于0.5,符合通信理论。在新的误比特率理论公式基础上,分析了基于等待门限判决的脉冲位置键控系统能量效率,并与二进制相移键控(BPSK)系统进行了比较,表明基于等待门限判决的脉冲位置键控系统是一种具有较高能量效率的系统,在一定条件下甚至优于BPSK系统。     

一款2 G/s采样率20 GHz带宽主从式跟踪保持电路设计研究

设计了一款全差分、20 GHz带宽主从式跟踪保持芯片(MS-THA)。该芯片采样率为2 G/s,工作带宽大于20 GHz,采用0.13μm SiGe BiCMOS工艺实现。该芯片采用传统的开关发射极跟随器(SEF)作为跟踪保持核心电路,Cherryhooper电路作为输入缓冲和输出缓冲的带宽增强核心电路,并利用交叉反馈电容抑制馈通。为了验证上述电路的有效性,设计了一个单级THA电路,测试结果为MS-THA电路提供了足够的支持。在单电源+3.3 V供电、输入直流电平为0 V,2 G/s采样率以及-3 dBm输入信号功率条件下,获得的单端输出无杂散动态范围小于-23.5 dB,总功耗约为300 mW。     

紫外光离子源-高场不对称波形离子迁移谱检测环境中挥发性有机物

本研究采用紫外光离子源-高场不对称波形离子迁移谱(UV-FAIMS)快速检测环境中挥发性有机物.选取苯和对二甲苯为研究对象,并分析了分离电压、流速等因素对其分离识别的影响.实验结果表明:当分离电压值为0～1200 V时,苯和对二甲苯信号强度逐渐降低,而特征补偿电压值却逐渐增加.实验选取分离电压值为900 V,当载气流速为0～240 L/h时,苯和对二甲苯的特征离子峰信号强度逐渐增加,当载气流速为0～120 L/h时,苯和对二甲苯团簇峰信号强度增加,当载气流速为120～240 L/h时,苯的团簇峰信号强度增加,而对二甲苯的团簇峰信号强度降低.此外,对样品浓度、信号强度与噪声的比值进行探讨,获得UV-FAIMS检测苯的检测限为0.011mg/m3.     

全双工阵列的数字域联合干扰抑制算法

针对当前全双工系统无法有效应对外部干扰的问题,将全双工自干扰抑制技术与阵列自适应波束成形技术相结合,提出一种自干扰和外干扰的数字域联合抑制算法。首先建立该场景下全双工阵列的系统模型,然后基于时域自干扰抑制算法和最小方差无失真响应(MVDR)波束成形算法,给出算法的数学模型,并对该算法的性能进行理论分析。数值仿真证明,该算法能够同时将自干扰与外干扰抑制到噪声电平以下。     

利用紫外光离子源高场不对称波形离子迁移谱快速、现场检测水中氨的含量

氨是水体主要的污染物之一,其含量是水质评估的重要参数。本研究采用真空紫外光离子源-高场不对称波形离子迁移谱(Ultraviolet photoionization high field asymmetric waveform ion mobility spectrometry, UVFAIMS)技术,发展一种的水中氨含量的现场快速检测方法。通过对比标准氨样品和水中微量氨UV-FAIMS 谱图峰的特征补偿电压(Compensation voltage, CV)值,确定了水中HN+4的特征离子峰位置;研究了不同分离电压(Dispersion voltages, DV)下HN+4谱图峰位置的关系,获得了HN+4的特征识别系数α2和α4分别为2.21×10-5 Td-2和-1.45323×10-9 Td-4;通过不同浓度样品的信号响应,研究了UV-FAIMS 对水中氨的检出限,在信噪比为3的情况下达到了9.2 μg/ L。本研究为水中氨现场检测提供了一种快速、无需前处理的技术手段。     

高场不对称波形离子迁移谱非线性函数系数误差分析

离子迁移率非线性函数系数α₂和α₄是高场不对称波形离子迁移谱(FAIMS)实现物质识别的基础。现有的α₂和α₄缺少先验值和误差分析方法,因此有必要建立关于α₂和α₄求解结果误差的评估标准,进而在此基础上提高α₂和α₄的求解精度。通过自制FAIMS分别对丙酮、异丙醇和1,2二氯苯三种物质在不同分离电压下的检测实验,获取样本在不同分离电压下的谱图和谱图特征值,运用组合的方法从多组分离电压值和相应补偿电压值的数据中选取指定组数,计算出大量的α₂和α₄数据。通过对α₂和α₄的数值分析,探究了α₂和α₄的分布特点和二者之间的相关性,研究了分离电压取点数量和取点方式对其求解结果误差的影响。在拟合α₂和α₄数据不同范围的频数后,发现α₂和α₄符合正态分布,其拟合度均在0.96以上,可以利用α₂和α₄分布的标准差来评估其求解结果的误差。通过对(α₂, α₄)散点进行拟合,发现α₂和α₄之间具有很强的负相关性,三样本的相关度分别为-0.977,-0.968,-0.992。随着分离电压选取点数的增加,其相应的求解结果误差在不断减少。通过不同分离电压取点方式的对比,发现当分离电压取V_Dmax和0.7 V_Dmax时求解结果最优。在保证α₂和α₄求解的准确性的前提下有效降低了检测次数,为FAIMS实现快速现场检测和精确的谱图解析创造了有利的条件。     

基于星座图和卷积神经网络的射频指纹识别

基于无线设备物理层的射频指纹识别是保障通信安全的有效途径。传统射频特征提取方法容易受到信道的信噪比变化的干扰,难以适应动态信噪比下的通信场景。因此,本文提出了一种基于卷积神经网络的射频指纹识别方法,实现了动态信噪比下的射频指纹识别,显著改善了低信噪比下的识别准确率。本文通过搭建实验系统对4台不同功放设备进行识别,实验结果表明,在信噪比为0.5～14.5 dB范围内,该方法的综合识别率达89.4%。     

高效宽带包络跟踪系统电路性能优化及非线性行为校正

为改善包络跟踪(ET)发射机带宽、效率、线性度等指标,需优化其关键电路性能并校正系统非线性行为。针对该问题,该文构建电源调制器等效模型,推导其效率极值并阐述效率优化方法;引入频率补偿网络来提升电路带宽及线性性能;基于系统非线性行为特征,提出包络增强型数字预失真模型及线性化方案;设计实际电路并搭建包络跟踪系统。对于S频段5/10/20 MHz带宽6.7 dB峰均比测试信号,该系统功放平均效率分别为61%, 54%, 44%,且矢量幅度误差(EVM)均优于1%,具有较好的带宽、效率、线性度等性能,验证了电路优化方法及非线性行为校正方案的可行性。