钳形电流表校准不确定度的分析与评定

钳形电流表理想的校准方法是用标准电流源对一根无限长导线加测试电流,并使该导线垂直穿过被校钳形表的几何中心.根据等安匝原理,实验室常用多匝校验线圈代替单根导线对钳型表进行校准,如此只需小电流即可对钳形表大电流量程进行校准,但是校验线圈这种校准方法会引入新的测量不确定度.本文分别从被测导体偏心度和倾斜度以及不同校验线圈对钳形表铁心磁感应强度的影响等几方面进行分析,并给出钳形电流表校准不确定度评定的具体方法与步骤.     

卫星光通信终端CCD成像光斑弥散圆尺寸选择

利用CCD对自由空间传输的激光进行成像,可得到入射光束的角度信息以实现对发射光束的控制。卫星光通信中,提高对入射光束角度偏差实时测量的精度,可以有效地提高终端的光束跟踪性能,进而有效地保持激光链路的稳定。通过分析角度偏差检测原理,建立了卫星光通信中跟瞄装置测角性能分析模型。分析了测角精度与CCD成像光斑弥散圆尺寸之间的关系,并通过模拟实验进行了验证。结果表明,在卫星光通信系统设计中,综合考虑测角精度要求、终端功耗限制等因素,选择CCD成像光斑相对尺寸在2到3之间为最佳。     

高加速应力试验及极限应力试验综述

介绍了高加速应力试验(HAST)及极限应力试验(limit test)的基本概念和相关背景,列举了当前国内外一些常用的技术方法、工程应用状况、试验模型及分析方法、试验剖面的建立及失效机理的确定等。指出了高加速应力试验及极限应力试验要注意的问题,并对它们的发展动向作了简单的预测。     

毫米波无线通信半导体器件技术发展趋势

随着通信产业尤其是移动通信的高速发展,无线电频谱的低端频率已趋饱和。采用各种调制方法或多址技术扩大通信系统的容量,提高频谱的利用率,也无法满足未来通信发展的需求,因而实现高速、宽带的无线通信势必向微波高频段开发新的频谱资源。毫米波由于其波长短、频带宽,可以有效地解决高速宽带无线接入面临的许多问题,因而在短距离无线通信中有着广泛的应用前景。各种半导体器件是信息和通信技术(ICT)的硬件基础,创造性研发满足毫米波无线通信应用的新兴半导体技术和电路,是提升通信系统容量、解决构建新一代通信系统关键问题的主要技术推手。文章沿着毫米波半导体器件技术创新发展脉络,从相控阵等关键技术的系统架构、半导体材料和工艺、器件设计和封装测试入手,分析总结了第五代(5G)、第六代(6G)移动通信技术毫米波系统和器件技术发展趋势。以美国DARPA的MIDAS计划为例,阐释了军用毫米波器件技术的研究前沿和进展。     

FPGA可编程逻辑单元时序功能的设计实现

本文主要研究高性能FPGA可编程逻辑单元中分布式RAM和移位寄存器两种时序功能的设计实现方法.运用静态Latch实现分布式RAM的写入同步,以降低对时序控制电路的要求;为克服电荷共享问题,提出通过隔断存储单元之间通路的方法实现移位寄存器.以含两个四输入LUT(Look Up Table)的多功能可编程逻辑单元为例,详细说明电路的设计思路以及实现方法.研究表明,本文提出的方法可以简化对时序控制电路的设计要求,克服电荷共享问题,减少芯片面积.     

光学薄膜在光通信中的应用

主要介绍了光学薄膜在光通信的无源型器件中的原理及应用,并与光纤光栅和平面光波导型的无源器件作简单比较。     

塑料生物芯片的激光焊接封装系统研究

介绍了采用半导体激光器在塑料生物芯片焊接封装系统的应用 ,论述了塑料生物芯片焊接封装原理和工艺 ,提出了基于 80 8nm半导体激光器的塑料焊接封装系统的设计方法 ,分析了焊接封装的参数选择 ,实现了部分塑料之间的成功焊接     

硅衬底上射频无源低通滤波器的设计及版图实现

文章系统地研究了微波无源低通滤波器的设计原理及其设计方法。根据网络综合法，设计出了一个—3dB截止频率为1．2GHz的2阶低通无源滤波器，其器件参数C1、L1、C2分别为2．56pF、13．252nH和2．56pF。采用自行设计的算法，编制了相应的Matlab程序，计算出滤波嚣的版图结构参数。最后，用ADS软件对该滤波器进行了版图级的模拟验证。结果表明，该微波无源滤波器的散射参数曲线与理想元件所组成的滤波器的散射曲线相吻合，且性能好，能够满足实际应用的需要。     

基于自适应射频预失真的多载波功率放大器线性化技术

用高功率放大器放大线性调制信号 (包络波动变化 ) ,必然会产生失真和互调成分。而基于扩频技术的第三代无线通信系统中的功率放大器必须要有很好的线性性能。本文提出一种线性化射频多载波高功率放大器的自适应射频预失真器。     

基于神经网络的红外焦平面非均匀性自适应校正算法

由于材料、工艺等原因,红外焦平面阵列(IRFPA)各单元普遍存在响应不一致的现象,从而导致IRFPA都存在非均匀性.非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.本文在研究了传统的基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种改进的基于神经网络的非均匀性自适应校正算法,并对比了传统的基于神经网络的算法和本文算法的校正效果和收敛速度,实验表明本文提出的算法校正效果好,收敛速度快.