电注入退火条件对铸造单晶硅PERC电池抗LID效应影响的研究

铸造单晶硅太阳电池由于性价比高,在晶硅太阳能市场占有越来越重要的地位。文章以B和Ga共掺杂的铸造单晶硅钝化发射和背面(PERC)电池为研究对象,采用现有工业生产的电注入退火方法,分别进行了260和180℃温度下的不同电注入条件退火处理和随后的光致衰减(LID)效应分析。分析表明:经180℃的电注入退火处理,电池效率的变化率为-0.64%,经60kW·h的光照后,电池效率比退火前降低了2.79%。而经过260℃的电注入退火处理后,电池效率提高1.12%,且经60kW·h的光照后,电池效率比退火前仅下降1.96%。这些结果说明,260℃的电注入退火条件更适用于铸造单晶硅电池的抗LID处理。     

复杂环境下的自适应红外目标分割算法

针对现有图像分割算法存在分割效果不佳及耗时长等缺点,提出了一种二维Otsu法红外目标阈值分割算法.根据局部邻域熵引入图像背景因子来对图像进行预分类,并采用最佳阈值与类内与类间方差的归一化处理对图像进行图像分类;最终通过约束阈值的搜索范围,来提高算法的准确性与稳定性.实验结果表明,该方法能够对不同类型的图像进行有效的图像分割同时保持较高的编码效率,与其他算法比较,该算法的图像分割效果及消耗时间具有一定的优势.     

一种全自动红外测油仪

根据红外光度法油含量测量的原理,用三波长非分散红外光度法设计了全自动红外测油仪。该仪器能够完成测油过程的全自动化,即自动进样、搅拌、萃取、测量、排液、打印和存储数据;仪器可以自动连续测量六个样品,无需人工干预。     

抗干扰多波形优化设计技术

提出了针对发射信号采用相位编码信号的雷达系统,为了对抗距离欺骗干扰,研究了一种多波形优化设计方法。设计合适的适应度评价函数,利用传统遗传算法优化设计多组正交发射波形。针对抗干扰的目的,对多组优化波形进行性能分析,根据性能分析结果设计出抗干扰发射信号跳变顺序。性能分析和仿真试验研究表明了该多波形优化设计方法抗干扰的可行性和有效性。     

一种新型全向高增益印刷天线的设计

设计了一种新型全向高增益印刷天线。该天线采用平衡微带线作馈线．以印刷振子作为辐射单元,末端采用匹配电路对其输入阻抗进行匹配。用商用软件AnsoftHFSS对天线的特性进行了仿真计算。比较表明,测试结果优于仿真结果。该天线工作在SCDMA频段（1785～1805MHz）,其H面不圆度小于1dB,中心频率下增益大于12dB,满足了设计要求。     

光纤光栅应变传感系统在船舶结构监测中的应用

介绍了一种光纤光栅应变传感系统在船舶结构监测中的应用.首先设计了贴片式的光纤光栅应变传感器,采用无胶化封装,具有良好的线性和重复性.然后搭建了基于非平衡M-Z干涉仪的PGC解调系统,实现了船体应变信号的高精度实时解调.最后介绍了传感器的施工工艺和流程,并对传感系统采集到的结构应变数据进行了分析.研究成果对光纤光栅应变传感系统在船舶结构监测中的推广应用具有工程指导意义.     

认知无线电系统中基于量子粒子群算法的PHY层及MAC层决策优化

认知无线电技术是下一代通信发展的方向和趋势,同时也是目前通信研究中的热点问题。针对认知无线电系统中,在某一信道条件下其通信系统的物理层（PHY）和媒体链路层（MAC）的基于多个目标来实现优化的问题,基于量子粒子群算法的基本思想,把量子粒子群算法引入认知无线电系统中,并对该算法进行适当的改进,最后基于WSGA控制对电台优化问题进行了仿真,通过仿真证明了其有效性。     

一种低噪声高线性度CMOS上变频混频器

设计实现了一种采用开关跨导型结构的低噪声高线性度上变频混频器,详细分析了电路的噪声特性和线性度等性能参数,本振频率为900 MHz。芯片采用0.18μm Mixed signal CMOS工艺实现。测试结果表明,混频器的转换增益约为8 dB,单边带噪声系数约为11 dB,输入参考三阶交调点(IIP3)约为10.5 dBm。芯片工作在1.8 V电源电压下,消耗的电流为10 mA,芯片总面积为0.63 mm×0.78 mm。     

一种基于SRR的双频微带准八木天线设计

通过将开口环谐振器结构应用到微带准八木天线的设计中,将一个开口环谐振器结构与八木天线的有源振子相结合,振子的两臂可以作为开口环谐振器结构具有开口的外环,从而使所设计的八木天线具有双频特性。其中低频谐振由微带准八木天线结构产生,高频由单个开口环谐振器结构产生。由仿真和分析结果可知,所设计天线在低频和高频两个谐振点均具有很好的端射特性。     

Compressed sensing reconstruction of sparse spectrum based on digital micro-mirror device platform

A new method which employs compressive sensing (CS) to reconstruct the sparse spectrum is designed and experimentally demonstrated. On the basis of CS theory, the simulation results indicate that the probability of reconstruction is high when the step of the sparsity adaptive matching pursuit algorithm is confirmed as 1. Contrastive analysis for four kinds of commonly used measurement matrices:part Hadamard, Bernoulli, Toeplitz and Circular matrix, has been conducted. The results illustrate that the part Hadamard matrix has better performance of reconstruction than the other matrices. The experimental system of the spectral compression reconstruction is mainly based on the digital micro-mirror device (DMD). The experimental results prove that CS can reconstruct sparse spectrum well under the condition of 50% sampling rate. The system error 0.078 1 is obtained, which is defined by the average value of the 2-norm. Furthermore, the proposed method shows a dominant ability to discard redundancy.