量子电压标定的叠加型噪声温度计研究

针对传统开关切换型噪声温度计存在测量时间长且需要匹配传输线的问题,搭建了一种量子电压标定的叠加型噪声温度计,从而消除切换开关。该方案一方面不需要匹配传输线,另一方面允许增加传感器电阻阻值从而提高测量的信噪比。系统主要包括量子电压赝噪声源、低噪声放大滤波电路和高精度数据采集电路等模块。采用四阶拟合外推到直流以消除传输线效应的影响,从而得到正确的热力学温度值。恒温实验室的验证性实验表明,经过100 s测量得到的结果与名义温度值的相对偏差为0.027%、不确定度为0.16%,说明了所提出方案的可行性。     

基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法

自适应相减是预测减去法压制多次波的重要环节。基于匹配滤波器的多次波自适应相减方法通常采用逐个数据窗口进行匹配来估计滤波器。逐个大数据窗口求解长滤波器进行多次波自适应相减会导致较低的计算效率,另一方面在复杂地质构造中,逐个小窗口匹配估计的短滤波器不足以表征预测多次波与真实多次波之间的复杂差异。为进一步有效均衡一次波保护和多次波压制并且提高计算效率,引入多个窗口联合优化来求解滤波器,同时利用多个小窗口的预测多次波信息来匹配原始数据。引入快速迭代收缩阈值算法(FISTA)求解多个小窗口估计一次波的L₁范数最小化约束问题,从而有效分离一次波与多次波。模型数据和实际数据处理结果表明,与传统的逐个大数据窗口进行多次波自适应相减的方法相比,基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法在保持计算精度的同时提高了计算效率;与传统的逐个小数据窗口进行多次波自适应相减的方法相比,基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法可以更有效地平衡多次波去除和一次波保护。     

一种小型宽带双极化5G基站天线

设计了一种适用于2G/3G/4G/5G移动通信的小型宽带±45°双极化基站天线。该天线由2对偶极子辐射片、2条微带馈线和1块反射板组成,辐射臂和微带馈线采用双面印刷工艺印刷在0.8 mm厚的FR4板,并固定放置于开有圆形槽的反射板上。对天线实物进行加工测试,测试结果表明,端口1工作频段为1.82～3.60 GHz,端口2工作频段为1.64～3.41 GHz;工作频段内,反射系数小于-10 dB,端口隔离度优于18 dB;交叉极化比在视轴方向大于17 dB,±60°方向大于15 dB;半功率波束65°左右,前后比优于18 dB,测试和仿真结果较吻合。所设计天线带宽宽,尺寸小,且制作工艺简单,成本低廉,适合批量生产,应用于5G移动通信基站中。     

重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法

地震数据中存在异常强噪声,基于重建误差L₂范数最小化约束的压缩感知方法假设重建误差满足高斯分布。因此,上述压缩感知方法不能去除满足超高斯分布的异常噪声。为了更好地消除异常噪声并提高插值精度,提出采用Huber范数代替L₂范数对重建误差施加最小化约束,Huber范数的最小化约束实际上等价于对大重构误差（异常噪声）的L₁范数最小化约束和对小重构误差（高斯随机噪声）的L₂范数最小化约束,因此对异常噪声具有很好的鲁棒性。通过引入理论上构建的伪地震数据将Huber范数最小化问题转化为L₂范数最小化问题,可以有效地求解基于重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法的Huber-L₀最优化问题。另外,还讨论了高斯随机噪声的强度、异常噪声强度和参数选取对插值精度的影响。模型数据和实际数据的处理结果表明：与基于重建误差L₂范数最小化约束的压缩感知方法相比,基于重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法可以更好地消除异常噪声,并保护有效信号。     

基于漠河与武汉站流星雷达的中间层顶大气温度反演

本文利用漠河和武汉站的全天空流星雷达在2012—2022年期间的观测数据,基于流星高度分布的半高宽(full width at half maximum, FWHM)与温度之间的线性关系来反演90 km高度处的大气温度。对每年数据作线性拟合时发现拟合参数几乎不变,因此本文使用过去一段时间总结出的参数来拟合温度,并与传统梯度法对比。结果表明,使用FWHM法测出的温度与Aura卫星的温度更为接近,其中相关系数和平均误差均优于梯度法,并且FWHM法在较高纬度的漠河站的拟合效果好于较低纬度的武汉站。说明在漠河站和武汉站使用FWHM法反演中间层顶大气温度是可行的;同时也证明了纬度会影响FWHM法的误差,在较高纬度使用FWHM法的结果误差更小。     

面向 ESM 任务的机械臂控制策略与优化算法

针对机械臂在电磁兼容检测领域的应用需求,本文研究并提出了其在电磁辐射源定位检测(emission source microscopy, ESM)任务中的设计方法与控制策略。在设计方法上,对机械臂结构、天线姿态以及采样面完整性等约束条件进行建模,依据面积最优原则生成ESM采样柱面。在控制策略上,基于关节搜索策略改进RRT*算法(RRT*-JSS),实现在给定扫描面下对机械臂关节状态的最优规划。以上方法与策略在仿真实验中使机械臂在ESM任务中以扫描路径损失4.3%的代价实现平均关节变化角降幅68.96%。在基于Elfin5型机械臂与点状辐射源搭建的验证实验中,实际获得的ESM成像分布与仿真结果间误差≤0.35 dBm。以上仿真与实验结果证明了研究ESM机械臂设计方法与控制策略的有效性,可望在EMI检测领域得到应用。     

基于多跳协同传输的物联网系统性能研究

针对物联网系统中多跳协同传输的场景,为满足低功耗和高可靠等系统传输要求,提出了目的节点利用收发端直达链路和多跳中继协同链路的最大比合并实现信号的分集接收的传输方案.其中源节点到目的节点的直达径传输和多跳协同传输信道均服从Nakagami-m分布,该分布可涵盖瑞利分布和莱斯分布等信道特性,增加了理论分析的难度.本文在获得接收端信噪比的概率密度函数闭合表达式的基础上,利用概率密度函数分析法和积分特性等方法,在无任何函数近似的条件下,推导出了基于多跳协同传输的物联网系统中断概率和误码率的闭合表达式.通过数值仿真验证了所提方案的有效性和理论分析的正确性.     

应用逆散射级数波场预测和2D卷积盲分离压制层间多次波

多次波压制是地震数据处理的重要环节。基于波动方程的预测相减法是压制层间多次波的常用方法,它包括层间多次波预测以及自适应相减两个步骤。文中提出了一种改进的层间多次波压制方法,通过引入阶跃函数、有限积分区间等假设条件简化逆散射级数公式,实现层间多次波的预测;然后引入2D卷积盲分离方法实现层间多次波的自适应匹配相减。理论模型试算及实际资料应用效果表明,该方法能在不依赖速度模型前提下高效实现层间多次波预测;采用的多道卷积盲分离自适应相减方法,比传统L₂范数最小化自适应相减方法和单道卷积盲分离自适应相减方法,能在有效压制层间多次波的同时,更好地保护一次波。     

基于3D匹配滤波器和伪地震数据算法的多次波自适应相减方法

多次波自适应相减是预测减去法压制多次波的关键步骤。为进一步去除残余多次波,基于常规2D匹配滤波方法,文中引入3D匹配滤波器,同时利用多个预测多次波道集以匹配原始数据。针对3D匹配滤波器可能造成的一次波损伤现象,利用相同的3D匹配滤波器同时拟合多个原始数据道集;同时,引入伪地震数据算法求解对一次波施加Huber范数最小化约束的优化问题,不需满足一次波与多次波正交的假设,能有效分离一次波与多次波。另外,在整个迭代过程中,伪地震数据算法只需利用Cholesky分解算法进行一次矩阵分解,计算效率较高。模型和实际数据的处理结果表明,与基于一次波能量最小化的3D匹配滤波器方法和基于伪地震数据算法的2D匹配滤波器方法相比,所提方法能更好地均衡一次波保护与多次波分离。