A novel high-voltage device structure with an N~+ ring in substrate and the breakdown voltage model

A novel high-voltage device structure with a floating heavily doped N~+ ring embedded in the substrate is reported,which is called FR LDMOS.When the N~+ ring is introduced in the device substrate,the electric field peak of the main junction is reduced due to the transfer of the voltage from the main junction to the N~+ ring junction, and the vertical breakdown characteristic is improved significantly.Based on the Poisson equation of cylindrical coordinates,a breakdown voltage model is developed.The numerical results indicate that the breakdown voltage of the proposed device is increased by 56%in comparison to conventional LDMOS.     

超宽带穿墙雷达高效的TV-MAP稀疏成像方法

现有的穿墙雷达稀疏成像方法中构建的字典矩阵占据存储空间大,而且计算复杂度高,成像时间长。为此,本文针对全变分（TV）约束的最大后验（MAP, TV-MAP）稀疏成像方法,利用超宽带窄脉冲波形的特点和冲激函数具有的抽样特性,将优化最小化（MM）框架下的交替迭代更新公式中包含字典矩阵的相关运算用线性卷积和哈希表代替,避免了字典矩阵的构造、存储与计算;同时,通过对发射序列进行变换,使所提方法可以适用于任何超宽带发射波形,而不限于对称的发射波。仿真和实验结果表明,该方法不仅减少了所需内存,降低了时间复杂度,而且有效地抑制了杂波。     

结合TV约束的穿墙雷达扩展目标成像方法

在穿过周期性空心墙体的雷达成像中,当成像区域存在扩展目标时,会有数量较多且呈现区域性分布的散射点,从而导致空间的稀疏性较差,如果仍然采用传统稀疏成像方法,往往得不到理想的结果,为此提出一种TV约束下的扩展目标稀疏成像方法。该方法首先将空心墙体等效为三层均匀介质模型,基于贝叶斯准则,采用"Integrate-out"方法充分利用目标的先验信息实现目标函数的无参数化,最后利用交替循环迭代法进行循环优化。仿真和实验结果表明,该方法不仅可以对扩展目标进行高分辨成像,还可以有效消除图像中的杂波,并且大大减小了计算量。     

基于尺度MMSE波束的超宽带穿墙成像方法

与最大化信干噪比波束相比,最小均方误差(minimum mean squared error,MMSE)波束能够获得更好的信号波形估计,因此非常适合超宽带穿墙雷达目标成像。通过分析MMSE最优权矢量中标量因子和用于旁瓣抑制的相干因子(coherence fac-tor,CF)之间的关系,建立MMSE算法与CF加权最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)算法之间的统一形式,提出尺度MMSE算法。考虑到墙体介质的非均匀性、天线定位误差等的影响,给出了最优权矢量中未知参数的稳健估计方法。最后,利用时域有限差分(finite difference time domain,FDTD)数值仿真和实验数据分析了不同尺度的成像性能。结果表明尺度越大,成像质量越好,目标杂波比(target-clutter-ratio,TCR)提高约25 dB。     

基于FPGA的数字存储系统硬件设计

数字存储器可以完成数据采集、数据存储等功能,具有很广泛的应用前景。论述了以Altera高性能FPGA-EPC3C40F484I7为核心处理器的高速信号数字存储系统的硬件设计原理以及基于FPGA的数字存储系统硬件设计实现技术。详细阐述了系统架构以及各功能模块,给出了各模块硬件外围接口的连接图,重点分析了DDR2接口电路设计中的几个关键问题,并结合实际设计中遇到的问题给出了解决方法。该数字存储系统可以用于高速宽频信号的存储等方面。     

穿墙雷达多维参数人体姿态识别方法

现有的人体姿态识别方案大多数是从单一的角度来考察人体的姿态特征,但是仅采用距离像很难体现人体关节的位置信息,仅提取微多普勒特征有时会覆盖掉径向速度不明显的特征.为此,本文首先利用慢时间-距离像和慢时间-微多普勒谱图构建出人体姿态的三维张量数据集,扩展了人体姿态的特征维度,然后采用改进型瓶颈残差模块构成的神经网络提高了人...     

一种针对雷达成像的时域线性采样优化方法

传统时域线性采样法(TD-LSM)可以在探测区域散射体先验信息未知条件下,获取较为准确的重构散射体目标位置与部分外形信息,但由于检验函数时延值没有标准化选取方法,使得重构效果可靠性不稳定。并且运算过程中需要将原始数据方阵作离散卷积变换,导致数据维数膨胀严重增加运算消耗。因此,针对时延值选取无标准化方法和计算代价巨大的缺陷,首先通过分析雷克波传播特性,提出并验证了一种最佳时延值选取准则;其次结合该准则进一步提出一种基于分割思想的改进方法。仿真和实测数据表明,改进算法可以有效提高成像效果的可靠性并显著提高运算效率。     

一种车载毫米波TDM⁃MIMO雷达高精度成像方法

针对现有的车载毫米波雷达高分辨成像方法因存在离网误差导致精度低的问题,通过利用最大似然（ML）准则的统计特性,提出了一种迭代最小化稀疏学习（SLIM）与ML估计相结合的高精度测角方法用于点云成像。首先对中频数据进行距离维FFT得到距离像,再对新的数据进行多普勒维FFT得到多普勒像,经恒虚警率检测（CFAR）之后获取目标的距离、速度索引点,然后对索引点对应的多个虚拟接收阵元数据使用SLIM方法进行角度估计,最后通过最小化ML成本函数来细化波达方向（DOA）,从而获得高精度的点云像。仿真和实验结果表明,该方法得到的点云像具有高精度的特点,角度精度能够达到0.1°。     

基于优化最小化框架的墙体成像算法

在穿墙雷达建筑物布局成像中,针对现有成像算法因没有充分利用墙体本身的物理特性而出现墙体轮廓模糊、边缘不连贯以及成像过程耗时的问题,提出一种基于优化最小化框架的墙体成像算法。该算法首先利用像素块来表征墙体连续块状的物理特性,并将其引入信号模型,然后以LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）模型为基础,在优化最小化框架下构造稳健的优化目标函数,最后利用墙体回波信号的时移特性并结合卷积得到迭代过程的快速实现。实验结果表明,该算法对墙体成像特征明显,不仅保证了墙体轮廓特性,而且杂波少、分辨率高,并较大幅度减小了成像算法处理时间。     

超宽带穿墙雷达双稳健波束互相关加权的自适应成像方法

为了改善超宽带穿墙雷达目标成像质量,论文提出双稳健波束互相关加权的自适应成像方法.该方法将基阵交替划分为两个子阵,利用双约束稳健Capon波束形成(DRCB)独立估计子阵波束输出信号,取其信号和的能量作为像值获得高成像分辨率和强干扰抑制能力;又因两波束的输出具有非常相似的主瓣响应和不同旁瓣响应的特点,取其互相关系数加权...