干扰极化状态的自适应估计方法研究

干扰极化状态的估计足极化滤波器设计中首先要解决的问题.由于实际中干扰极化状态变化方式多样且随机,本文提出用交互多模卡尔曼滤波算法对干扰极化状态进行估计.由双通道极化回波模型建立卡尔曼递推方程,递推方程的结果用于极化滤波器的设计.仿真结果表明,文中提出的算法具有更好的适用性,可以对更复杂的十扰极化状态实现稳定估计.     

迷信与伪科学网络传播状况及对策研究

通过词频分析、网络统计和个案研究等方法,对迷信与伪科学在网络中的传播状况进行了调研,发现迷信和伪科学的网络传播呈现蔓延化、商业化和移动化的发展趋势。分析其原因,主要是迷信与伪科学的传播搭乘了网络的快车,借助信息技术披上了“科学”的外衣,同时监管的疏失使“网络洪水”的闸门失守。针对问题提出三点对策建议：一要加强科学无神论的教育,特别是针对青少年的科学无论神教育;二要开展针对性的破迷反伪科普活动,特别是要占领网络科普宣传教育阵地;三要加强网络监管力度,特别是要加强对涉迷信和伪科学的 电子商务网站的查处力度。     

一种毫米波表贴型外壳的微波设计

介绍了一种基于高温共烧陶瓷(HTCC)工艺的表贴型外壳的设计及其测试方法,该外壳可用于封装工作频率直到8mm频段的器件,其射频传输途径采用共面波导-准同轴-共面波导的结构,研究利用HFSS软件对该传输结构模型进行了仿真优化,在8mm频段实现较小的插入损耗与较大的回波损耗。采用一种共面波导传输结构的测试基板,利用GSG探针对外壳样品进行测试,测试结果显示从直流到接近38GHz频带内,插入损耗|S21|小于0.8dB。     

TD-SCDMA网络重要性浅谈

在国内4G快速发展的背景下,3G网络逐步被取代以承载移动宽带用户的数据流量,因而国内涌现了很多认为3G网络如TD-SCDMA已过时的观点,本文通过对中国移动现网用户的数据承载、自主知识产权技术积累、国内外通信体制的博弈、国内4G的发展和人才培养等方面进行分析,显示了TD-SCDMA仍发挥着重要的作用。     

川南深层页岩气富集高产主要地质因素分析——以威荣页岩气田为例

位于四川盆地南部低陡构造带白马镇向斜的威荣页岩气田,是中石化继涪陵页岩气田之外的第二大页岩气田,亦是一个盆内埋深大于3 500 m的深层页岩气田,其盆内“连续型”富集模式有别于盆缘涪陵页岩气田“构造型”模式。为了找准盆内深层页岩气富集高产的主要地质因素,开展相关科研攻关,对于突破埋深大于4 000 m的深层页岩气勘探开发瓶颈大有裨益。为此,通过开展沉积微相、地球化学、储层特征、构造演化等地质综合研究,明确了该区深层页岩气形成地质条件以及富集规律。研究结果表明：威荣页岩气田深水陆棚富有机质硅质页岩储层具有高孔、高TOC、高含气量、高硅、高脆、低黏土（“五高一低”）特征,其优良的地质条件、超高压的地层压力系数、发育的纹层及层理缝是深层页岩气富集高产的重要因素,其富集规律体现出动、静结合的“历史主线式”概念,主控因素具有“优相控源、适演控位、良存控富”三元控藏特点。     

感知无线电技术对无线标准化的影响

通过研究感知无线电技术的发展现状,分析其技术研究的内容与方向,阐述了感知无线电技术对无线标准及产业发展的短期和长期影响。     

Red Bend：强力进军中国市场

移动软件无线管理解决方案能够帮助手机生产商和运营商加速新业务和新功能的采用,对用户的需求做出快速响应,降低服务支持成本。摩托罗拉、索尼爱立信等手机制造巨头都在利用移动软件无线管理解决方案为数万手机终端提供固件更新服务,日前,国内手机制造商联想移动和景山创新（Nollec）也成功应用该方案。     

SDP平台 快马加鞭：SDP推动融合服务快速创新

中国电信上海研究院的专家曾表示,SDP作为整个业务系统的一部分,符合通信业内发展的方向。它是一个全业务的整合应用平台,能有效整合产业链上的资源。随着3G等移动新时代的到来,运营商要面对海量的业务。并且还要面对海量的用户,如何将这两个“海量”快速关联,从而更好地提供服务并且获益,SDP将发挥关键作用。     

刻蚀衍射光栅解复用器的偏振色散分析

介绍了一种将矩量法应用于刻蚀衍射光栅解复用器设计分析的偏振敏感型方法.通过数值分析,证明提供的方法在分析器件色散响应方面比传统的标量方法更加接近实测结果.分析了器件的偏振独立损耗和偏振色散差随入射角和衍射级的变化关系,指出器件结构参数的确定应以满足偏振色散差的实际需要为主,而在考查通道均匀性方面则应该着重考虑结构参数对偏振独立损耗特性的影响.     

基于机器学习的FPGA电子设计自动化技术研究综述

随着后摩尔时代的来临,现场可编程门阵列(FPGA)凭借其灵活的重复可编程特性、开发成本低的特点,现已被广泛应用于物联网 (IoTs)、5G通信、航空航天以及武器装备等各个领域。作为FPGA设计开发过程中所必备的手段,FPGA电子设计自动化(EDA)技术的研究在各界得到了广泛的关注。尤其是在机器学习方法的推动下,FPGA EDA工具的运行效率和结果质量(QoR)得到了很大的提升。该文首先对FPGA EDA技术与机器学习技术的概念内涵进行了简要概述,随后综述了机器学习技术在FPGA EDA高层次综合(HLS)、逻辑综合、布局与布线等各个不同阶段应用的研究现状。最后,对基于机器学习的FPGA EDA技术的发展进行了展望。以期为本领域及相关领域的专家和学者提供参考,为后摩尔时代我国集成电路产业的发展提供技术支持。