多任务载荷中共用接收射频前端设计

介绍了机载载荷的现状与发展趋势,特别是多任务载荷的发展方向.提出了多任务载荷中接收前端方案,描述了共用接收射频前端的系统构成,对接收分系统的性能及关键技术进行了分析与仿真,结果表明接收射频前端可同时满足通信与通信情报侦察的需求.     

48 fs,108 MHz色散管理孤子掺Er3+光纤激光器

提出了一种基于商售光纤构建的适用于精密光谱光频梳应用的100 MHz重复频率色散管理孤子光纤激光器的设计方案.通过采用低负色散光纤调控重复频率、高正色散光纤增大腔内脉冲呼吸比,构建了重复频率为108 MHz、中心波长为1550 nm的基于正色散掺铒光纤的色散管理孤子光纤激光器,该激光器腔内净色散为-0.0023 ps2,直接输出脉冲宽度为70 fs,经光纤压缩后脉冲宽度为48 fs,且脉冲中心波长处在1550 nm.     

常用中波红外窗口材料高温透过与热辐射性能比较

在高超音速飞行下,飞行器的中波红外窗口面临着气动加热导致的高温透过率下降和高温辐射增强的挑战,在高马赫应用中,选择窗口材料时必须对材料的高温透过率与高温热辐射这两个性能进行考察.本文采用傅里叶红外光谱仪测试了蓝宝石单晶、钇铝石榴石单晶、镁铝尖晶石陶瓷、氟化镁陶瓷和氧化钇陶瓷5种常见中波红外窗口材料在50℃~400℃的高温透过性能和高温辐射性能.考察了这几种窗口材料的高温透过率下降趋势和高温辐射增强.结果表明,相对于其他3种材料,氟化镁和氧化钇材料在3~5μm应用波段的高温透过率下降很小,同样高温辐射也较小.此外,氧化钇表现出非常优异的超低红外辐射性能,是一种非常有应用前景的中波红外窗口材料.     

基于InP/空气隙分布布拉格反射镜的微机械可调谐光滤波器

采用表面微机械技术制作了一种1 310 nm基于InP/空气隙分布布拉格反射镜的微机械可调谐Fabry-Perot光滤波器.该滤波器的通光孔直径约为70 μm,在1.4 V的调谐电压下,调谐范围达到15 nm.并采用光学传输矩阵方法,分析了斜入射对这种可调谐光滤波器透射谱的峰值半高宽的影响.     

1.8 V千兆以太网接收器模拟前端预均衡电路

介绍了一种用于1.8 V电源电压下的千兆以太网接收器的模拟前端预均衡电路。电路分为三个部分:预处理电路、基带漂移补偿电路和可变增益放大电路,主要实现回波消除、基带漂移补偿和电路增益自动控制等功能。为了与百兆模式兼容,提出了一种预处理电路。仿真结果表明,该电路可以很好地实现回波消除的功能,能够对由于基带漂移引起的信号失真给以补偿,可以提供16级不同的增益,并进行频率补偿。电路采用0.18μm标准CMOS工艺实现。     

OFDM系统信道盲估计的一种新算法

利用循环前缀（CP）引入的信息冗余，在利用接受信号的二阶统计特性实现正交频分复用（OFDM）系统信道盲估计的子空间算法基础上，采用矩阵变换的方法，改善信息序列的非周期相关函数，推导出信道估计的新算法。     

Q-Coder算术编码器的VHDL实现

现介绍了一种适合于硬件实现的二进制算术编码器Q-Coder，并使用VHDL语言实现了该算法。在Acfive-HDL软件中进行了功能仿真，并在Quartus Ⅱ软件中完成了综合以及后仿真。综合得到的最高时钟频率为36．3MHz。     

基于CNN的键盘电磁信息泄漏识别检测方法

针对键盘电磁信息安全问题,分析了PS/2键盘的工作原理以及信号特征,提出一种基于深度学习的检测方法。该方法针对键盘设备的电磁泄漏信号特征,对卷积神经网络(CNN)结构进行了适应性调整;结合改进的梯度加权类激活映射方法,实现了对键盘电磁信息的智能识别和精准定位。对4个按键的电磁信号进行测试,分类准确率达到了98%;在噪声环境下的分类准确率也达到了81%。将梯度加权类激活映射方法及其改进方法对键盘电磁信息的定位效果进行了对比,实验结果证明改进后的方法定位效果更佳。     

通信技术与计算机技术融合发展的策略研究

在信息化时代的背景下,计算机技术与通信技术的融合是信息产业发展的必然趋势,两者的融合能够促进我国信息产业的发展,满足人们的多样化需求。随着我国经济社会的不断发展,电子信息产业逐渐成为我国重要的支柱型产业。文中首先介绍了通信技术与计算机技术的概况,然后阐述了通信技术与计算机技术融合发展的优势,最后分析了通信技术与计算机技术融合发展的应用。     

一种基于深度学习的高轨卫星CEI信号频率估计算法

针对高轨卫星连线干涉测量(Connected Element Interferometry,CEI)信号的高精度频率估计这一难题,建立了CEI中的正弦信号频率估计模型。设计了基于深度学习框架的CEI信号频率估计算法,将算法划分为基于前馈深度神经网络的频率表征模块和基于卷积神经网络的频率计算及估计模块,在此基础上设计了各模块的具体结构和学习训练流程。对于算法的核心模块进行了仿真实验验证,并将所提算法与前人的相关算法进行了比较与分析,证明了该算法的有效性、稳定性和优越性。