用于高功率双包层光纤激光器侧面耦合的对称夹层结构

提出了一种基于亚波长衍射光栅理论的介质-金属-介质的对称夹层结构,这种结构因为没有使用诸如折射率匹配液、光学固化胶等承受不了较高温度的黏接物质,所以可以用于大功率激光二极管阵列的侧面抽运,尤其可用于条形半导体激光器侧面抽运双包层掺杂光纤中,以制作各种大功率稀土离子掺杂光纤激光器,并且其耦合效率可以达到80%以上。同时,这种侧面抽运技术还支持多点抽运以及光纤两端同时激射高能激光。     

基于超材料的多频带可调谐太赫兹吸收器

设计了一种多频带可调谐的太赫兹超材料吸收器。在超材料吸收器的结构中,引入光敏半导体硅材料,设计特殊的顶层金属谐振器,分析开口长度、线宽、介质层厚度等参数尺寸对太赫兹超材料吸收器的吸收光谱特性影响。根据光照与光敏半导体硅电导率之间的关系,研究太赫兹超材料吸收器的频率调谐特性。仿真结果得到太赫兹波段的12个吸收频率调制,其中有10处吸收峰的吸收率超过90%近完美吸收,且有6处吸收率达到99%的完美吸收,而且吸收率调制深度和相对带宽分别达到85.9 %和85.5%,具有很强的可调谐特性。设计的光激励太赫兹超材料吸收器结构简单,具有多频带可调谐和完美吸收特性,扩大了吸收器的应用范围。     

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.     

大型短波广播发射台电磁辐射环境非等距网格测量法

大型短波广播台源项众多,影响区域内的电磁辐射水平分布情况复杂,目前常用的电磁辐射源环境检测方法均无法全面准确地测量出其对周边电磁辐射环境的影响情况,为此提出一种基于最大相对误差控制算法的非等距网格测量法.该方法根据大型短波广播发射台周边电磁场变化规律理论分析结果,控制网格拟合值与网格内理论计算准确值的最大相对误差,考虑现场环境对电磁场变化影响和检测点位布设可行性确定检测网格尺寸,在电磁场强度变化很大的区域采取小网格提高检测取样的抽样率,在电磁场强度变化不大的区域采取大网格降低检测取样的抽样率,不仅保证了测量结果的精准度,同时也合理地降低了实际工作量.     

异构无线网络资源管理与切换控制技术

随着通信技术的发展,新型业务逐渐增多,传统的通信网络无法满足各种业务之间巨大的性能需求差异,未来的通信网络逐渐向异构网络进行发展。针对异构网络中资源调配与垂直切换的问题,利用虚拟网络技术与资源虚拟化技术设计了异构网络中的无线资源管理方法,并设计了子网间垂直切换算法。该算法利用层次分析法与熵权法得到各网络参数的综合权值,加权得到各网络的效用值并依此选择最优网络。通过搭建系统平台验证了设计的异构无线网络的有效性,为后续异构无线网络的研究提供了参考。     

新型槽栅nMOSFET热载流子效应的模拟研究

应用二维器件仿真程序 PISCES- ,对槽栅结构和平面结构器件的特性进行了模拟比较 ,讨论了槽栅结构 MOSFET的沟道电场特征及其对热载流子效应的影响。槽栅结构对抑制短沟道效应和抗热载流子效应是十分有利的 ,而此种结构对热载流子的敏感 ,使器件的亚阈值特性、输出特性变化较大     

基于SIMD技术的图像卷积处理器体系结构研究

SIMD处理机特别适合于要求大量高速向量或矩阵计算的场合,数据缓存系统和对准网络是它的关键部件。而图像卷积是图像处理技术中最基本也是最重要的一项技术,文章根据数字图像的卷积定理对数字图像的卷积运算进行了分析,在此基础上提出了一种基于SIMD处理机的可变卷积模板的图像卷积处理器的体系结构。该处理器内部包含有接口部件、控制部件、数据缓存系统、对准电路和执行部件等。它的极高效率的数据缓存系统和对准电路成为该处理器最有特色的部分,它从根本上解决了图像卷积中的数据复用带来的CPU重复访问主存储器的问题。实现了3×3、5×5、7×7、9×9、11×11、13×13和15×15卷积模板的图像卷积运算的变换而无需另行更改硬件电路的特点。最后,对这个图像卷积处理器体系结构的性能进行了缜密的分析。     

WLAN的无线传输技术及网络规划

文章介绍了IEEE802．11b标准采用的频段特点及中国有关部门对该频段的政策，描述了无线收发信机采用的扩频、功率控制与分集接收等技术。给出了无线局域网电波传输模型，最后结合无线局域网技术特点及室内电波传播方式。提出了无线局域网的网络规划方法与策略。     

SVM算法在硬件木马旁路分析检测中的应用

集成电路(ICs)面临着硬件木马(HTs)造成的严峻威胁。传统的旁路检测手段中黄金模型不易获得,且隐秘的木马可以利用固硬件联合操作将恶意行为隐藏在常规的芯片运行中,更难以检测。针对这种情况,该文提出利用机器学习支持向量机(SVM)算法从系统操作层次对旁路分析检测方法进行改进。使用现场可编程门阵列(FPGA)验证的实验结果表明,存在黄金模型时,有监督SVM可得到86.8%的训练及测试综合的平均检测准确率,进一步采用分组和归一化去离群点方法可将检测率提升4%。若黄金模型无法获得,则可使用半监督SVM方法进行检测,平均检测率为52.9%～79.5%。与现有同类方法相比,验证了SVM算法在指令级木马检测中的有效性,明确了分类学习条件与检测性能的关系。

     

基于Device Net现场总线的电动机综合保护测控装置

为提高继电保护装置的通信方法、实时响应及信号处理等性能,开发了一种基于DeviceNet总线的双CPU结构的电动机综合保护测控装置。在分析DeviceNet数据触发方式、通信连接、报文类型等关键技术的基础上,实现了针对该装置的对象建模和设备描述,并使其顺利通过联网测试。该装置集保护、测量、控制和通信等多种功能于一体。动态模拟试验和现场运行结果表明,该装置能对35kV及以下电压等级的中压电动机的各种故障做出准确判断,并具有较高的测量精度和良好的控制性能。