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光波束形成网络是光控相控阵雷达中的重要组成部分,有助于提升系统的宽带宽角扫描能力。利用光开关的切换,改变各收发通道间的相对延时量,从而实现波束指向的变化。在常用的技术中,色散延时是一种简洁的光波束形成实现方法,而色散线性项仅适用于色散量小且通道数少的情况。随着延时量的增加,非线性色散延时积累,会引起波束畸变。因此引入相对色散斜率(RDS)作为其非线性因子,并通过调整商用激光器波长来抵消色散介质的非线性效应。当RDS为0.003 nm?1时,激光器阵列的最大波长间隔从0.796 nm “拉伸”到0.862 nm,波长也整体“平移”?0.31 nm,修正波长与商用激光器波长的最大调整量为0.2 nm,可满足商用波分复用器的通带带宽,大扫描角时主瓣与副瓣之比从5 dB提升至12.9 dB。通过分析,RDS数值越小,激光器波长的修正量越小。因此,RDS是选择色散介质和调整激光器波长的重要参数,从而能够恢复波束畸变,以提升相控阵系统的成像、识别能力。 相似文献
2.
随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融... 相似文献
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9.
针对现有技术中输送系统控制不稳定、控制能力低下等问题,本文提出基于工业CAN总线的输送系统集成化控制.在控制系统CAN通信节点利用代码进行数据的转化,通过emit关键字将数据绘制成显示曲线,由输入的代码不断对系统数据进行刷新,实现了输送系统的实时监控,提高了系统运行的安全性.通过时间同步技术将SAEAS6802时钟同步协议与时钟修正算法相结合,有效地对数据处理时间和接收时间进行校正,减少了数据接收误差,提高了时间同步精度.实验结果表明,本文研究方法提高了输送控制系统的运行安全性和可靠性. 相似文献
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