链路增益平坦度对OTA测试准确性的影响分析

空口(OTA)测试已广泛应用在无线通信领域,提高测试结果的准确性是OTA测试当前急需解决的问题.文章从影响OTA测试结果准确性的因素链路增益平坦度入手,使用衰减器对测试链路进行增益削剪,分析测试了不同链路增益平坦度对被测件的EVM(误差矢量幅度)、BER(误码率)、TIS(总全向灵敏度)三项性能指标的测试误差与测试不确定度的影响.测试结果表明,增大链路增益平坦度会导致EVM、BER参数发生偏移,降低测试系统的通信质量;当系统的链路增益平坦度为1.82 dB时,测试误差与不确定度接近CTIA测试标准中规定值.最后,提出一种使用增益均衡器降低链路增益平坦度的方法,在链路增益平坦度为3.25 dB的测试系统中可将其控制在0.5dB以内.     

数字卫视接收天线口径的优化确定

在有线模拟电视未关闭之前,一般的总前端都需在原来的卫视接收系统之外再建一套新系统,并且受条件影响而不想占用场地太多,只希望“一星一锅”且“一加一”备份。这倒是很现实的,因为实践表明,若在EIRP(等效全向辐射功率)相等的条件下分别实施模拟和数字卫视接收C波段信号,需要     

折反射成像的经纬仪模型研究

折反射全向相机具有能够提供360°视场、安装灵活、结构紧凑、成本低廉等优势.在单视点结构的约束条件下,根据折反射成像的旋转对称性,提出了折反射成像的全新模型.首先,根据折反射成像的投影几何理论,分析并推导出图像点到投影中心之间的距离与空间射线俯仰角的对应关系.其次,根据现有的球面统一模型将空间点投影到图像平面上,得出的图像点坐标在提出的模型中反投影出一条空间射线,对比统一球面模型验证提出的模型的正确性.最后用提出的模型计算图像点的反投影误差,得到误差为0.2个像素以内,实验结果表明,提出的模型能够获得较高的标定精度.提出的经纬仪模型将二维标定化简为一维标定,为折反射全向视觉的研究开辟了新的思路.     

基于复合左右手传输线结构的新型微带天线

基于复合左右手传输线结构的零阶谐振理论,提出了一种新型双层结构的微带天线,仿真结果表明该天线具有比单层微带天线更小的尺寸。研究了天线各结构参数对天线特性的影响,并对各参数进行了优化仿真。仿真结果表明该天线具有全向辐射特性,与传统微带天线相比,该天线具有体积小的特点。     

Bragg反射镜的Goos-H(a)nchen效应

研究了Bragg反射镜的全反射特性和全反射时的Goos-H(a)nchen效应.在入射角不大时Goos-H(a)nchen效应不明显,且TE、TM模的特性差异很小.但在大角度入射时现象奇特,TE模的Goos-H(a)nchen效应为正,且随入射角的增大越加明显;而对TM模则会出现负的Goos-H(a)nchen效应.     

含负折射率介质一维光子晶体的全向反射镜

研究了含负折射率介质的一维光子晶体的反射特性和用其制作全向反射镜的物理基础,同时研究了此种光子晶体PBG的影响因素.研究发现,周期结构参致--晶格常数和层厚畸变对含负折射率材料的一维光子晶体的PBG几乎没有影响.在一定频城内可实现全向反射.     

双驱动球形机器人的结构设计与分析

本文设计了一种球形机器人,它是通过重心驱动和角动量驱动来实现球体的滚动。机器人的动力部分主要由两个驱动电机和一个转向电机组成,三个电机处于同一水平面上。通过两个驱动电机实现了球形机器人前后向的运动,通过转向电机实现左右转向,包括原地的自转。     

一种基于全向视觉的运动物体检测算法

针对静态摄像头条件下的运动物体,提出一种基于全向图像特性的运动目标检测算法.首先对全向图像进行展开,并应用非线性畸变模型对展开图像校正处理,利用自适应背景建模的方法建立和更新背景模型、去除背景,实现对运动物体的识别与检测.该方法利用全向校正图像分辨率低的特点较好地解决前景提取过程中的噪声和阴影问题.实验表明,该方法对于全向视觉条件下运动物体的检测是快速有效的.     

用于全向无线电能传输的两种磁矢量控制方式对比分析

为实现全向无线电能传输,基于二维正交磁耦合机构提出了磁矢量旋转和磁矢量定向的控制方式。首先,采用基波等效分析法(fundamental harmonic approximation, FHA)设计使电压增益可调的LCC/S谐振补偿网络。其次,依据两种控制方式的机理给出激励电流的控制方法,从理论上对比二者传输效率差异同位置的关系。在上述基础上,由Ansys/Maxwell仿真得到两种控制方式的磁场时空特点,并基于空间互感分布的Matlab/Simulink仿真模型验证了两种控制方式的可行性。最后,搭建一台实验样机对理论分析进行验证,测得样机的传输效率的空间分布。仿真和实验结果表明：所提控制方式均可应用于正交磁耦合机构实现全向无线电能传输,磁矢量定向效率优于磁矢量旋转,平均效率提升了33.18%。     

基于全向视觉的移动机器人实时全局地图构建

实时全局地图构建是实现移动机器人智能化的关键;研究了一种基于全向视觉的移动机器人全局地图的实时构建方法.首先介绍了全向视觉的体系结构,然后对图像处理软件的相关模块,包括基于颜色的阈值分割、区域连通、特征提取和目标识别等进行了说明,最后通过坐标的转换实现全局地图的构建;实验结果表明,由于充分利用了全向视觉的特性,构建的全局地图准确性高、实时性好,完全能够满足移动机器人对环境建模的需要.