用于电弧检测的电力专用SoC设计

针对传统的电弧电路故障检测结果不准确的问题,设计用于电弧检测的SoC系统,并且在55nm工艺下进行流片验证。采用包含两种结构的模数转换器的片上电压源,设计了锁相环以及复位电路,精度最高可达8.67 bit。验证结果表明,本设计可提高电弧检测的准确性。     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

S频段800W室外型连续波固态功率放大器设计

针对现有室内固态功放体积大,馈线系统设计复杂的问题,提出了一种新型结构形式的高功率、高效率和小体积固态功率放大器。给出了高密度、大功率径向合成的原理及设计方法,对径向合成网络进行了建模仿真,通过优化达到了功放设计所需的性能指标。基于8个功放模块和8路径向合成网络,设计了一种室外型固态功率放大器,在所需频段实现了大于800 W的输出功率,整机效率高于40%。     

浅谈TD Small Cell与宏网CS域双向切换的实现

文章首先介绍了TD Small Cel1与宏网互操作的必要性,从网络层面的宏观角度总结了TD Small Cell与宏网CS城实现双向切换的操作方法,其中重点分析了虚拟网关组网模式下CS域由宏切换的两种实现手段,并给出了相关应用建议。     

基于RFID标签阵列的睡眠期间呼吸量连续监测系统

睡眠期间连续且准确的呼吸量监测有助于推断用户的睡眠阶段以及提供一些慢性疾病的线索。现有工作主要针对呼吸频率进行感知和监测,缺乏对呼吸量进行连续监测的手段。针对上述问题提出了一种基于商用无线射频识别(RFID)标签的无线感知用户睡眠期间呼吸量的系统——RF-SLEEP。RF-SLEEP通过阅读器连续收集附着在胸部表面的标签阵列返回的相位值及时间戳数据,计算出呼吸引起的胸部不同点的位移量,基于广义回归神经网络(GRNN)构建胸部不同点的位移量与呼吸量之间的关系模型,从而实现对用户睡眠期间呼吸量的评估。RF-SLEEP通过在用户肩膀处附着双参考标签,消除用户睡眠期间翻转身体对胸部位移计算造成的误差。实验结果表明,RFSLEEP对不同用户睡眠期间的呼吸量连续监测的平均精确度为92.49%。     

基于多项式变换的参数估计方法

本文给出一种采用DPT估计SNCK信号时宽—带宽积的方法,并通过仿真该估计方法的性能与其它估计方法进行比较.首先给出SNCK信号参数估计的一般过程.为了便于计算和理论推导,根据估计出的中心频率将接收到的SNCK信号搬移到零频,从而进一步估计其它参数,如采用DPT估计SNCK信号时宽带宽积.本文将重点研究采用DPT算法估计SNCK信号值的方法.     

射频电缆的幅相稳定性测试研究

对射频电缆幅相稳定性进行了介绍,阐述了射频测试电缆相位和幅度变化的因素,并详细分析了射频电缆相位性能以及幅度性能的不同测试方法,最后通过实测数据的展示,总结说明了在日常测试中该如何正确使用测试电缆。     

生成轨道角动量的圆极化螺母型贴片天线

轨道角动量(OAM)涡旋电磁波大多通过复杂的系统生成,为简易地获取OAM电磁波,设计一种圆极化螺母型贴片天线。通过控制2个馈电点的相对位置,生成特定模式的OAM圆极化涡旋电磁波。理论推导和模拟仿真结果证明了该螺母型贴片天线的有效性。与传统形状的贴片天线相比,该天线结构小巧紧凑,改善了空间辐射相位分布与谐振特性。