一种基于期望信号预减除的稳健自适应波束形成方法

针对自适应波束形成中的期望信号自消除问题,提出一种干扰加噪声协方差矩阵重建稳健自适应波束形成方法。算法具有较低的计算时间复杂度。该方法首先使用波达方向估计技术得到期望信号的波达方向,其次对每两根相邻天线的接收信号进行特定的加权相减,能够减除阵列信号中的期望信号成分,继而得到不含期望信号且保留了干扰加和噪声的更新阵列信号,再次,使用更新阵列信号计算干扰加噪声协方差矩阵,最后计算得到加权矢量。理论分析给出了减除期望信号过程的原理和算法的复杂度,仿真结果表明,在16阵元情况下,所提算法的输出信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)性能比最优值低0.52 dB,因自由度损失造成的性能损失小于0.3 dB,综合性能优于其他对比的方法。     

掺钪AlN材料特性及HBAR器件性能研究

该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e₃₃增加、刚度 下降,导致Al₁-_xSc_xN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al₁-_xSc_xN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。     

基于不确定控制理论的最优策略研究

本文在不确定理论的框架下,研究一类带背景状态变量的最优控制模型.在乐观值准则下,利用不确定动态规划的方法,证明了不确定最优性原则,得到最优性方程.作为应用,求解一个固定缴费(DC)型养老金的最优投资策略问题,在乐观值准则下,以工资变量为背景状态变量,建立养老金模型.通过求解不确定最优性方程得到最优投资策略和最优支付率.     

链路增益平坦度对OTA测试准确性的影响分析

空口(OTA)测试已广泛应用在无线通信领域,提高测试结果的准确性是OTA测试当前急需解决的问题.文章从影响OTA测试结果准确性的因素链路增益平坦度入手,使用衰减器对测试链路进行增益削剪,分析测试了不同链路增益平坦度对被测件的EVM(误差矢量幅度)、BER(误码率)、TIS(总全向灵敏度)三项性能指标的测试误差与测试不确定度的影响.测试结果表明,增大链路增益平坦度会导致EVM、BER参数发生偏移,降低测试系统的通信质量;当系统的链路增益平坦度为1.82 dB时,测试误差与不确定度接近CTIA测试标准中规定值.最后,提出一种使用增益均衡器降低链路增益平坦度的方法,在链路增益平坦度为3.25 dB的测试系统中可将其控制在0.5dB以内.     

赋能通信技术原理及应用展望

针对VHF/UHF频段电台仅能视距通信的应用局限,提出了一种基于对流层散射传播体制的赋能通信技术,并对其原理进行了介绍。该技术在不改变现役VHF/UHF电台硬件结构的前提下,通过建立赋能站和加载对流层散射通信波形,可以在VHF/UHF电台与赋能站之间实现可靠的超视距通信。通过理论分析、信道特性试验以及通信试验证实了该技术的可行性。最后对该技术的应用前景进行了分析。对实现多个被动传感器的优化选择和合理布站,提高目标定位精度有一定的理论和实际意义。     

一个p(x)-Laplace方程组非平凡解的存在性

在广义Lebesgue空间L~(p(x))(Ω)和广义Sobolev空间W~(1,p(x))(Ω)基本理论体系的基础上,利用山路引理,Young不等式,H(o|¨)lder不等式和嵌入定理,获得了一p(x)-Laplace方程组非平凡解的存在性.     

基于DNA酶催化的卟啉金属化检测锌

利用G-四链体DNA（T30695）催化Zn²⁺插入到中卟啉IX（MPIX）中，引起荧光偏移的特点，建立了检测Zn²⁺的方法。在40μmol/L MPIX、0.6μmol/L Pb²⁺、5μmol/L T30695和1%Triton的最优实验条件下，该方法在Zn²⁺浓度为0.5～5μmol/L范围内呈现良好的线性关系，相关系数R²=0.95，检出限为73.5 nmol/L。离子选择性实验表明该方法对Zn²⁺具有较好的选择性，用于实际样品测定，回收率在94.7%～100.4%之间。     

信号发生器的不确定度评定

信号发生器是科研和生产中应用非常广泛的一种仪器,因此对其不确定度进行评定十分必要,本文主要介绍了信号发生器的不确定度评定相关内容。     

基于智能体的音乐传播模型仿真分析

为了提高音乐传播效率,设计一种基于智能体的音乐传播模型,模型主要由音乐传播环境类、音乐传播智能体类两种智能体类构成。音乐传播智能体类的属性主要分为传播意愿程度、传播机率、再传播机率、传播次数和自身等级;音乐传播环境类的属性即为音乐传播智能体类的参与度。两种智能体类主要通过音乐信息传播交互规则实现音乐传播。研究发现,音乐信息价值越大,音乐传播智能体的数量越多,则音乐传播智能体间的音乐信息传播速度越快;音乐信息价值较大,传播群体的传播意愿程度也会出现明显的上升。与同类传播模型相比,基于智能体的音乐传播模型的传播效率较快,使用价值显著。