基于组合联接双微波二端口网络的噪声分析

大多数微波电路可以用一个二端口网络或者多个二端口网络相互联接的方法进行模拟和分析，二端口网络方法比节点分析法更加简洁，且便于快速计算。基于简单联接二端口网络的微波电路噪声分析并提取噪声参数有很重要的应用价值。本文将对两种组合联接的微波二端口网络进行噪声分析，并给出相应的结论。     

多端口网络驱动点导纳矩阵函数的综合

本文提出了用（p + q）端口回转器综合多端口网络驱动点导纳矩阵函数,将多端口网络驱动点导纳矩阵函数Y(s)分解成G·Y_b(s)·G~T的形式,并且给出了求矩阵函数Yb(s)和矩阵G的方法。给出了Y（s）= G·Y_b(s)·G~T的综合电路。     

用变载法计算二端口无源网络参数

给出了用变载法计算无源二端口电路参数的方法。该方法可以充分利用已有的算法。简化了计算二端口电路参数的计算方法。具有较高的实用性。     

计算网络多端口多参数高阶灵敏度的简便方法

本文首次给出了函数矩阵Hadamard乘积的微分性质,在文献[1]的基础上,推得了网络多端口多参数二阶灵敏度的矩阵表达式。该文指出计算网络多端口多参数二阶灵敏度的简便方法,是通过一个所谓“基础子阵”的Hadamard乘积的简单运算来实现的,这个基本思想同样适用于更高阶情况。     

基于Multisim10的二端口参数的测量

从本文使用Muhisim10仿真软件测试二端口网络的Y参数和A参数来看,在教学上用Multisim10软件研究二端口网络是很方便的。使用它可以在任意变换网络的元件及其位置,变换激励电源,变换输入端与输出端情况下,研究网络参数及参数间的相互转换关系。还可以借助仿真双踪示波器研究放大电路等二端口网络参数的相位特征。使二端口...     

双口网络有效互连的判据和实现

一些功能不同的双口网络适当地连接在一起会实现某种特定的功能.双口网络间的连接方式有：串联、并联、串-并联、并-串联和级联.除级联方式外,其它互连方式都存在有效互连的问题,只有在有效连接的情况下,讨论双口网络的参数矩阵与各分双口网络参数矩阵的关系才有意义.以双口网络的串联连接为例,证明了双口网络有效互连与端口有效性检查互为充要条件的结论,并给出了当互连的双口网络不满足有效连接判据时如何实现有效连接.这对双口网络互连的教学具有一定的帮助.     

计算无源二端口网络参数的NPV法

提出了一种计算二端口网络参数的新方法－NPV法。该方法主要由节点电压方程及端口电压、电流变量组成,仅在1′2′端由于接入电路元件而电位不同时增加一个固定形式的端口电压－节点电压方程,用高斯消去法在消去过程中把非端口变量的约束关系传递给端口变量,从而获得网络参数。该方法具有判定某种网络参数是否存在的能力,若某种参数不存在也能用简单的方法转向计算其他存在的网络参数,并能解多种网络参数。它是电子电路软件设计中用于计算网络参数的有效算法。     

关于端口总功率有条件满足叠加性的讨论

本文讨论了线性无独立源二端口和多端口网络的功率叠加性问题。指出,在网络自身满足一定条件,并且端口所接独立电源符合某种要求时,网络消耗的总功率满足叠加性。用网络的端口参数之间的关系描述了这些条件。端口所接的独立电源区分为三种情况：全部为电压源；全部为电流源；部分为电压源,部分为电流源。举例验证了第三种情况下的功率叠加性。这些内容可以扩展人们对电路叠加性质的认识。     

阵列系统中多端口网络噪声系数测试分析

多端口网络常用于阵列系统中进行波束合成,其噪声系数测试成为系统设计的关键问题。给出了多端口网络模型,基于将多端口网络转化换成双端口网络的思想,给出了3种测试方法。方法一和方法二将多端口网络n-1个输入端口接负载,只留一个端口作为输入,其区别是加电工作的有源双端口网络数量不同。方法三在多端口网络前接一n分路器。通过对网络信号功率和噪声功率进行详细的分析和推导,给出了不同情况下的噪声系数。通过试验验证了测试方法的正确性。     

关于互易二端口网络互连的讨论

互易电路及二端口电路互连是电路课程教学中的重要内容。本文讨论了互易二端口电路互连后总二端口电路的互易性,给出了一般性结论及证明,即互易二端电路互连后如仍满足端口定义,则互连后的总二端电路仍然是互易的。对于对称二端电路,也有类似的结论。本文的讨论对电路课程的教学具有一定的参考价值。     

广义耦合矩阵在多工器设计中的应用

介绍一种新型的适用于耦合谐振器网络的多端口耦合矩阵,它是对过去的双端口网络耦合矩阵的推广。应用多端口网络耦合矩阵可以方便地优化综合多工器,这样得到的多工器由于没有额外的消抗网络,相比过去的设计方案要小型而紧凑得多。通过仿真试验,验证了其有效性,及与理论的一致性。     

Cascade of simple commensurate uniformly distributed RC four-port unit elements

The simple commensurate URC? four-port unit element is defined, and the transfer matrix for a cascade of these elements is derived. It is shown that certain terminal connections will produce a two-port network with two short-circuited admittance parameters (transfer and one driving-point) which are rational in the normalised URC? complex frequency variable t = tanh ?s. The real-frequency transfer response is investigated, and typical responses for networks containing two elements are presented.     

多端口无耗网络的广义测量方程

本文提出了一种多端口无耗网络的广义测量方程。对二端口情况,即梁昌洪等(1988)提出的三角方程。并以H面T三端口情况为例进行了测量,给出了实验结果。     

互易多端口网络的等效二端口测量方程组及其应用

本文推导了互易n端口网络的等效二端口测量方程组;以三端口网络为例,讨论了这种方程组的应用、测量细节和数据处理;提出了用自动测量线和程控短路活塞组成一套测试系统,以实现对多端口网络S参数的快速、自动测量;给出了H面T三端口网络的实验结果。     

网络参数求解模型的研究

本文对接载二端口网络实现问题进行了讨论;建立了求解网络参数的数学模型;给出计算网络参数的软件框图,为实际应用提供了方便。     

相控阵雷达接收系统噪声系数分析与测试验证

噪声系数是影响雷达接收机性能指标的主要参数之一,与雷达的作用距离紧密相关。文中采用将多端口网络转化为二端口网络的基本思想,对相控阵雷达接收系统的噪声特性以及增益进行了分析。首先,求出多端口网络的等效增益;再基于噪声系数的基本定义推出相控阵接收系统的噪声系数计算式;同时,基于等效的思想,提出了多端口网络噪声系数以及增益的直接测量方法;最后,用仿真以及实验验证了该计算及测量方法。     

A multi-port thermal coupling model for multi-chip power modules suitable for circuit simulators

This paper investigates two compact thermal model representations for multi-chip power modules, namely the thermal impedance matrix model and the thermal admittance matrix model. The latter can shape a multi-port thermal network without controlled temperature sources, and can be readily implemented in circuit simulators. The mutual transformation between the two models and their relationship to parameters in the multi-port network are revealed. In addition, practical tips for thermal model parameter extractions based on temperature measurements and curve-fitting are discussed. The multi-port thermal model is verified by simulations and experimental results. It confirms that more accurate temperature estimation can be achieved compared with the thermal model without the thermal coupling effect.     

网络流量矩阵的数据重构(英文)

Traffic matrix is an abstract representation of the traffic volume flowing between sets of source and destination pairs.It is a key input parameter of network operations management,planning,provisioning and traffic engineering.Traffic matrix is also important in the context of OpenFlow-based networks.Because even good measurement systems can suffer from errors and data collection systems can fail,missing values are common.Existing matrix completion methods do not consider traffic exhibit characteristics and only provide a finite precision.To address this problem,this paper proposes a novel approach based on compressive sensing and traffic self-similarity to reconstruct the missing traffic flow data.Firstly,we analyze the realworld traffic matrix,which all exhibit lowrank structure,temporal smoothness feature and spatial self-similarity.Then,we propose Self-Similarity and Temporal Compressive Sensing(SSTCS) algorithm to reconstruct the missing traffic data.The extensive experiments with the real-world traffic matrix show that our proposed SSTCS can significantly reduce data reconstruction errors and achieve satisfactory accuracy comparing with the existing solutions.Typically SSTCS can successfully reconstruct the traffic matrix with less than 32%errors when as much as98%of the data is missing.