Ka波段金属光子带隙慢波结构的特性分析

本文研究了由金属光子带隙结构以及金属膜片构建的Ka波段慢波结构的色散特性、工作模式的电场及耦合阻抗.结果表明,采用PBG缺陷结构的平均半径作为封闭边界代替PBG慢波结构的开放边界,从而由色散方程快速得到色散特性,数值计算的结果与模拟及实验结果基本一致;进一步研究表明,工作模式的电场以及耦合阻抗主要分布在慢波结构表面附近.     

二维旋转直柱光子晶体的频率带隙结构分析

设计了一种二维方形旋转正四边形直柱光子晶体,利用平面波展开方法计算了其光子频率带结构,发现在低频和高频区域,该类光子晶体的光子频率禁带明显增大.计算了空气中Al材料的旋转四边形直柱光子晶体的带结构和态密度,当填充比等于0.5时存在绝对带隙,旋转角度为45°时绝对带隙最大,旋转角度为0时,光子频率禁带位于高频区域.利用FDTD方法检验了计算结果,并分析了旋转角度为45°时,正四边形直柱光子晶体的波导特性以及TM模的电场分布.     

一种基于SIFW的小型化宽带带通滤波器

为实现射频系统的小型化,本文设计出一种基于基片集成折叠波导( Substrate integrated folded waveguide,简称SIFW)的小型化宽带带通滤波器,并给出了仿真结果.为了改善带外抑制,滤波器通过交叉耦合,在通带低端引入两个传输零点.为改善通带高端滤波特性,在顶层和底层金属微带上刻蚀互补型开口谐振环(Complementary Split Ring Resonators,简称CSRR).仿真结果表明,所实现的滤波器中心频率在7.1 GHz,相对带宽约为47％,通带内回波损耗优于-15dB,插入损耗小于0.7dB.     

基于复解析带通滤波器的复调制细化谱分析的算法研究

在采用复解析带滤波器宽度为fs／2D、隔D点选抽一点、移频和作N点谱分析的方法进行细化谱分析的原理基础上，研究了基于复解析带通滤波器复调制细化谱分析的算法。讨论了算法的核心部分－复解析带通滤波器的构造，滤波器外扩的原理，一级选抽及二级选抽滤波器的设计。仿真研究表明，采用一级FIR数字滤波器，当半阶数为500时，最大细化倍数可达150，仍能保证幅值分析误差在1％以内，采用二级FIR滤波器最大细化倍数可达2000倍以上，运算速度也有较大幅度的提高。     

基于LTCC技术的六阶片式带通滤波器的研究与实现

运用仿真软件Ansoft HFSS,构建了一款边带陡峭的LTCC带通滤波器的三维模型。在将滤波器级数增大到六级的基础上,又通过不相邻谐振级之间的交叉耦合,分别在阻带的高、低端引入了多个传输零点,大大提高了带外抑制度。结合电路仿真以及三维电磁场仿真,设计并制作了一款尺寸为4.5mm*3.4mm*1.5mm的六级带通滤波器,其中心频率为3.325GHz,带宽为170MHz,实测结果与仿真结果一致性较好。由于采用了目前流行的LTCC多层结构,该滤波器体积非常小,是标准的片式元器件封装,可以广泛应用于各移动通信系统中。     

基于RLC电路的巴特沃思模拟带通滤波器的设计

根据巴特沃思模拟带通滤波器的设计原理,先设计巴特沃思模拟带通滤波器s域系统函数,再搭建四阶RLC带通模拟滤波器电路,导出RLC电路的s域系统函数。采用比较法,令两个系统函数相等,导出四阶RLC滤波电路元件参数满足的高次代数方程组,解代数方程组得到电路的RLC元件参数具体取值。得到由RLC元件搭建的具体四阶巴特沃思模拟带通滤波器.设计过程完善了由RLC元件搭建巴特沃思模拟带通滤波器的设计方法,对实用滤波器的设计具有指导性的意义。     

基于LTCC技术的高性能级联带通滤波器的研究

提出了一种基于LTCC技术的高性能级联带通滤波器的实现方法。该滤波器电路在通过交叉耦合增加传输零点的同时又通过两个四谐振级半集总半分布式结构的滤波器级联而成,大大提高了滤波器的带外抑制度。借助电路仿真以及电磁场三维仿真软件进行优化仿真,实际测试结果与仿真结果吻合较好,中心频率为140MHz,带宽为20MHz,在0 MHz至115MHz频率以及200MHz至300MHz频率上的衰减均优于40d B,尺寸仅为9mm×3.2mm×1.5 mm。由于该滤波器频率较低,属VHF波段,波长较长,本设计中采用了半集总半分布结构来实现滤波器的小型化。     

基于复解析带通滤波器的复调制细化谱分析原理和方法

采用复解析带通滤波器进行选带细化谱分析的原理为：构造复解析带通滤器－对时域信号隔D（细化倍数）点或2D点进行复解析带通滤波－移频－进行FFT和谱分析。与传统复调制细化谱分析相比,由于只对细化选抽点进行移频,大大节省了内存空间,减少了计算工作量;由于先选抽滤波后移频,避免了较复杂的频率调整过程,复解析滤波器的负频率部分幅值为零,能够大大降低对数字滤波器特性的要求,提高细化分析的最大倍数和细化谱分析的精度,仿真研究表明,采用FIR一级数字滤波器,当半阶数为500时,最大细化倍数可达150,仍能保证幅值分析精度误差在1％以内,采用二级FIR滤波器,最大细化倍数可达2000倍以上。     

基于电磁激励的SOI-MEMS谐振式加速度计的闭环检测系统(英文)

介绍了一种基于电磁激励方式,采用基于绝缘体上硅的微电子机械系统(SOI-MEMS)加工方法制作谐振式加速度计及其闭环控制电路系统.传感器芯片制作采用的是SOI材料(10μm+2μm+290μm),利用MEMS加工工艺制作.当外界z轴方向加速度作用于加速度计时,加速度计的两根"H"型谐振梁因受到弯曲应力而产生谐振频率的漂移,通过检测谐振梁频率的变化标定加速度的大小.电磁激励检测方式有利于加速度计的最终闭环控制.闭环电路控制系统主要由增益放大部分、自动增益控制(AGC)电路缓冲系统和移相器组成.测试结果显示,当有1g重力加速度作用于加速度计,闭环电路可稳定输出检测正弦频率信号58.958 kHz,与开环扫频结果一致.加速度计的"H"型谐振梁空气中检测Q值约为400,灵敏度可达584 Hz/g.     

机械声源信号的带通滤波盲分离

盲源分离是一个很独特的盲信号分析与处理工具，在机械设备状态监测与故障诊断领域有较好的应用前景。但在实际应用于机械源信号分离中，效果尚不够理想。特别是，当传感观测中存在高斯噪声或调制源时，往往无法获得准确的源波形恢复。本文在分析现有盲源分离算法的基础上，提出一种新的、基于带通滤波的改进盲源分离方法。仿真以及实际的机械声源信号分离实验结果证实了新方法的有效性。     

可变带通滤波器在CCD噪声处理中的应用

针对CCD输出噪声特点,采用基于带通滤波采样技术的CCD噪声分析方法,即利用中心频率可调的有源带通滤波器对宽带白噪声的抑制.该方法考虑了对CCD采样时刻的非稳态性,能在有效地提取目标信号的同时,可使等效噪声带宽保持较低,从而最大限度地减少输出信号的噪声.在分析白噪声特性及模型的基础上,分别给出了理论计算和仿真实验.其对比结果表明,理论分析和数值模拟具有高度的近似性,证明该方法的有效性.     

线性轮廓滤波器的不确定度传递规律研究

基于新一代产品几何规范（GPS）标准体系的线性轮廓滤波器的基本原理,提出一种线性轮廓滤波器的不确定度传递规律的计算方法,从而可以由输入轮廓的不确定度计算出经过滤波后的输出轮廓的不确定度。最后给出一个高斯滤波器的测量实例。     

基于神经网络的图像混合滤波及融合算法研究

当图像中同时存在高斯噪声和椒盐噪声时,单一的均值滤波或中值滤波很难达到最佳滤波效果。 分析了噪声特点和各种滤波方法的优势,提出了一种基于神经网络的图像混合滤波及融合算法:首先建立概率神经网络,检测椒盐噪声和高斯噪声点,并分别利用中值滤波和均值滤波去除噪声点,然后建立径向基函数神经网络,利用训练好的径向基函数神经网络融合 2 种不同滤波的图像,输出理想的融合图像。 Matlab 仿真实验结果表明,该算法有效去除混合噪声的同时,能很好地保护图像的边缘与细节,是一种有效的方法。     

A New Optimized Algorithm with Nonlinear Filter for Ultra-Tightly Coupled Integrated Navigation System of Land Vehicle

The extended particle filter (EPF) assisted by the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy logic adaptive system (FLAS) is used to design the ultra-tightly coupled GPS/INS (inertial navigation system) integrated navigation, which can maneuver the vehicle environment and the GPS outages scenario. The traditional integrated navigation designs adopt a loosely or tightly coupled architecture, for which the GPS receiver may lose the lock due to the interference/jamming scenarios, high dynamic environments, and the periods of partial GPS shading. An ultra-tight GPS/INS architecture involves the integration of I (in-phase) and Q (quadrature) components from the correlator of a GPS receiver with the INS data. The EPF is a particle filter (PF) which uses the extended Kalman filter (EKF) to generate the proposal distribution. The PF depends mostly on the number of particles in order to achieve a better performance during the high dynamic environments and GPS outages. The T-S FLAS is one of these approaches that can prevent the divergence problem of the filter when the precise knowledge on the system models is not available. The results show that the proposed fuzzy adaptive EPF (FAEPF) can effectively improve the navigation estimation accuracy and reduce the computational load as compared with the EPF and the unscented Kalman filter (UKF).