射频MOSFET噪声模型研究

对0.13μm MOSFET噪声建模和参数提取技术进行了研究,在精确地提取了小信号模型参数之后,利用噪声相关矩阵技术从测量的散射参数和射频噪声参数直接提取了栅极感应噪声电流■、沟道噪声电流■和它们的相关系数,并用PRC模型中的参数来表示。将参数提取结果带入ADS中进行仿真,在2～8GHz频段上仿真结果与测量数据吻合良好。     

SiGe HBT高频噪声等效模型研究

对硅锗异质结双极型晶体管（SiGe HBT）等效高频噪声模型进行了研究,在建模过程中,SiGe HBT的等效电路为小信号准静态等效电路,使用二端口网络噪声相关矩阵技术从实测噪声参数提取基极和发射极的散粒噪声,提取结果与几种散粒噪声模型进行对比分析,重点研究半经验模型建立过程,对半经验模型与常用的噪声模型使用CAD仿真验证,结果表明了半经验模型的有效性、更具准确性,该半经验模型能够用到不同工艺SiGe HBT的高频噪声模拟。     

改进的RF-LDMOS小信号模型参数提取方法

准确地提取RF-LDMOS小信号模型参数对LDMOS大信号模型建模十分重要,而且好的小信号模型能很好地反映微波器件的性能。针对LDMOS提出了一种改进的小信号模型参数提取方法,此方法增加了测试结构的建模和参数提取,极大地方便了S参数曲线的拟合,而且对于测试版图的研究有一定的指导意义。由此方法提取的小信号模型与实验测试数据在0.1～8 GHz拟合的很好,并且准确地预测了器件的特征频率。该模型和方法能够很好的适用于LDMOS的L,S波段小信号建模和参数提取。     

PIN光探测器的小信号电路模型参数的提取

提出了一种利用自适应遗传算法提取p-i-n光探测器小信号电路模型参数的方法.文章首先根据p-i-n光探测器的物理结构确定其等效电路模型,进而采用自适应遗传算法对测量的S参数进行拟合,提取模型参数.自适应遗传算法自动优化交叉概率和变异概率,避免了以往遗传算法中易早熟的缺点.利用该法成功提取出模型的10个参数,建立光探测器小信号电路模型.在130 MHz～20 GHz范围内的实验结果表明,模型仿真结果和测量结果相吻合,证明了这种参数提取方法的可靠性.     

微波MESFET小信号噪声等效电路模型分析

本文将噪声源引入ＭＥＳＦＥＴ小信号等放电路模型，推导了由ＭＥＳＦＥＴ内部参数计算其参数的计算公式及由噪声源引起的各端口噪声电流表达式和噪声参数的计算公式，编制了相应的计算程序和绘图程序，经验证得到了令人满意的结果，说明ＭＥＳＦＥＴ小信号噪声等效电路模型对研究和应用ＭＥＳＦＥＴ是有效的和新颖的。     

SiGe HBT高频相关噪声的简洁建模

基于双极结型晶体管(BJT)大信号简洁模型,采用在基极和集电极节点之间添加RC延迟噪声电流的方法对SiGe HBT高频相关噪声进行建模,将模型与现有的Transport模型、SPICE模型、Van Vliet模型进行对比来体现该建模方法的准确性,同时再对模型进行四噪声参数的提取,将提取结果与实测的结果进行比较来验证它的有效性。     

GaAsFET大信号模型与参数提取

提出适用于功率ＧａＡｓＦＥＴ的新的大信号模型以及脉冲Ｉ－Ｖ和小信号Ｓ参数相结合的整体化参数提取方法。用研制出的大信号建模软件提取了功率ＦＥＴ的大信号模型参数，并用该模型模拟和测量了器件大信号Ｓ参数，结果完全一致。     

GaAs FET大信号模型与参数提取

提出适用于功率ＧａＡｓＦＥＴ的新的大信号模型以及脉冲Ｉ－Ｖ和小信号Ｓ参数相结合的整体化参数提取方法。用研制出的大信号建模软件提取了功率ＦＥＴ的大信号模型参数，并用该模型模拟和测量了器件大信号Ｓ参数，结果完全一致。     

SiGe HBT小信号等效电路的参数直接提取

提出了一种求解硅锗异质结双极型晶体管(SiGe HBT)小信号等效电路模型的参数直接提取方法.整个提取过程使用由小信号等效电路推导出的一系列解析表达式,不使用任何数值优化方法.参数提取结果使用ADS软件仿真验证.结果表明,该方法简单易行,较为精确.     

SiGe HBT非准静态小信号等效电路的参数提取

提出了一种硅锗异质结双极型晶体管（SiGe HBT）非准静态效应的小信号等效电路模型的参数提取方法。整个参数提取过程建立在由非准态效应的小信号等效电路推导出的一系列泰勒级数解析公式并结合参数直接法,该方法依赖于测量的S参数,不使用任何的数值优化法,参数提取结果使用CAD仿真验证。结果表明该参数提取方法简单易行,较为精确,该方法能够用到不同工艺SiGe HBT参数提取。     

单模半导体激光器等效电路模型

介绍了单模半导体激光器的大信号、小信号及噪声等效电路模型，给出了确定模型参数的一般方法，并在ＰＳＰＩＣＥ中以电路宏模型的方式实现了激光器的大信号模型，对激光器小信号调频响应和大信号非线性失真特性进行了计算机时域模拟。     

小波包在车载移动电话语音信号提取中的应用

利用小波包理论对车载移动电话的接收信号进行小波包变换,通过设定一合适的阈值对变换后的信号进行量化处理．提取出主要由发动机产生的噪声信号,然后用实际检测信号减去小波包变换信号,得出汽车司机的语音信号．从而达到消除噪声的目的。利用MATLAB的小波工具箱对所提出的方法进行验证,结果表明提取后的信号与驾驶员的声音信号十分相似,误差较小,对发动机噪声有明显的抑制作用。     

A physically-based high-frequency noise model of MESFETs takingstatic feedback effect into account

A new physically-based thermal noise model for MESFETs has been proposed, which is compatible with small signal equivalent circuit and large signal current-voltage characteristics. Specifically, the static feedback effect is taken into account to model noise characteristics correctly especially in low current regime. The gate and drain bias dependence of the gate noise voltage, the drain noise current, and the correlation coefficient between them has been investigated thoroughly, showing good agreement with experimental results from 0.5-μm gate length MESFET, As a result, our formulation is successfully used to model bias dependence of the four noise parameters with reasonably good accuracy. Our model is simple and physical enough for device design and circuit simulation especially for MMIC application     

基于时频二维的雷达信号脉内调制识别方法

本文提出一种基于对时频矩阵分布图像的边缘信息与瞬时频率序列中的细节信息的提取来实现雷达信号脉内调制类型识别的算法。一方面对雷达信号时频矩阵进行图像处理强化边缘信息,并对其进行奇异值分解,另一方面得到信号的瞬时频率序列,基于AR模型得到其模型参数,得到信号的特征参数,构建相应的分类器进行调制类型的识别。通过一系列蒙特卡洛仿真表明,这种算法有较强的抗噪声能力,对信号的脉内参数变化不敏感,在低信噪比、信号参数变化与小样本条件下可以以较高的识别率得到稳定的识别结果。     

基于图像噪声残差的数字图像来源取证

针对使用支持向量机的图像来源取证算法中存在的,例如所需训练集较大(数千幅)、特征维数较高等问题。文中提出了一种取证算法,该算法仅需要少量(约为10幅)训练图像,且只提取图像噪声的残差作为图像的唯一特征。该算法首先使用小波滤波器提取图像噪声,然后借助回归模型提取噪声的残差,最后为噪声的残差建立高斯分布模型,根据不同类型图像噪声的残差模型参数进行来源取证。实验结果表明,在误报率为1.2% 的条件下,该取证算法对自然图像的准确率为95.33%,对计算机生成图像的准确率为96.44%。     

噪声对消在信号处理系统中的应用

论述基于LMS算法的自适应滤波器噪声对消的工作原理,以及基于AR模型的信号分析方法。在这两种方法相结合的情况下,能有效去除信号的噪声。对含有瞬态干扰的微弱信号,用AR模型法估计出噪声的系数并预测噪声波形,通过自适应滤波器噪声对消原理进行滤波,最后在Matlab环境下进行仿真试验,结果表明该方法具有较好的去噪效果。     

一种CMOS混合信号电路衬底噪声耦合模型

利用二维器件模拟器MEDICI提取出重掺杂外延型衬底的电阻宏简化模型,所需的6个参数均可通过器件模拟得到,能够精确表征混合信号集成电路中的衬底噪声特性。基于0.25μm CMOS工艺所建立的电阻宏模型,设计了简单的混合信号电路进行应用验证,证明了该模型能够有效表征混合信号集成电路的衬底噪声。     

基于手机的声学超宽带室内定位

针对室内定位技术部署复杂、成本高的问题,提出了一种利用手机接收声学信号通过脉冲压缩进行室内定位的方法。通过借鉴雷达系统中的脉冲压缩技术,将信号和噪声分离,并提取出信号到达时延估计。为了减小定位误差,研究了手机的声学特性,设计了声学超宽带信号的信道模型,将应答节点时延回传,进一步减小信号传播的时延估计。在停车场的试验结果表明：定位结果和实际位置相符,平均定位误差在30 cm以内。     

一种新的HEMT小信号模型参数提取方法

介绍了一种高电子迁移率晶体管(HEMT)的小信号参数提取方法——综合多偏置点优化参数提取法。该文首先推导并提出了器件的模型、确定外部参数和内部参数，其次介绍了多偏置点优化算法。最后，以PHEMT器件为例进行鲁棒性和精确性测试，实验采用一系列随机起始值，结果表明，提取的参数值与经验值相差小于1％。