一种基于期望信号预减除的稳健自适应波束形成方法

针对自适应波束形成中的期望信号自消除问题,提出一种干扰加噪声协方差矩阵重建稳健自适应波束形成方法。算法具有较低的计算时间复杂度。该方法首先使用波达方向估计技术得到期望信号的波达方向,其次对每两根相邻天线的接收信号进行特定的加权相减,能够减除阵列信号中的期望信号成分,继而得到不含期望信号且保留了干扰加和噪声的更新阵列信号,再次,使用更新阵列信号计算干扰加噪声协方差矩阵,最后计算得到加权矢量。理论分析给出了减除期望信号过程的原理和算法的复杂度,仿真结果表明,在16阵元情况下,所提算法的输出信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)性能比最优值低0.52 dB,因自由度损失造成的性能损失小于0.3 dB,综合性能优于其他对比的方法。     

使能未来工厂的5G能力综述

5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域，即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结，包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位，而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度，对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理，对其挑战做清晰的总结，从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。     

矢量语音传感器微阵列

人工智能的普及促进了语音交互技术的发展,语音传感器阵列作为智能语音交互的硬件前端,成为语音交互领域的前沿研究方向.矢量语音传声器自有的偶极子指向性、零点深度以及阵列体积小便于集成的特点特别符合语音交互技术对硬件设备的要求.基于此,通过采用两组矢量敏感单元"共点正交"形成矢量微阵列实现声源空间锐化波束指向,其不受瑞利限与空间采样率限制,与传统空间离散分布的声压麦克风阵列有着本质区别,是矢量微阵列的核心优势所在.矢量微阵列传声器弥补了现有双麦阵列的不足,具有更为广阔的应用前景,作为智能语音交互的硬件前端,对推动智能语音交互领域的发展具有重要意义.     

掺钪AlN材料特性及HBAR器件性能研究

该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e₃₃增加、刚度 下降,导致Al₁-_xSc_xN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al₁-_xSc_xN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。     

毫米波三维异质异构集成技术的进展与应用

三维异质异构集成技术是实现电子信息系统向着微型化、高效能、高整合、低功耗及低成本方向发展的最重要方法,也是决定信息化平台中微电子和微纳系统领域未来发展的一项核心高技术。文章详细介绍了毫米波频段三维异质异构集成技术的优势、近年来的发展趋势以及面临的挑战。利用硅基MEMS 光敏复合薄膜多层布线工艺可实现异质芯片的低损耗互连,同时三维集成高性能封装滤波器、高辐射效率封装天线等无源元件,还能很好地处理布线间的电磁兼容和芯片间的屏蔽问题。最后介绍了一款新型毫米波三维异质异构集成雷达及其在远距离生命体征探测方面的应用。     

308nm准分子激光剥离聚酰亚胺薄膜实验研究

为了研究聚酰亚胺薄膜在308nm准分子激光下的剥离效果, 采用实验研究的方法, 分别探究了激光能量密度、光斑重叠率、脉冲频率、衬底温度对激光剥离效果的影响, 并结合显微镜观察剥离后的衬底和薄膜形貌。结果表明, 激光剥离能量阈值约为160mJ/cm2, 在激光能量密度为180mJ/cm2~190mJ/cm2左右、光斑重叠率为68.33%时, 剥离效果较好; 提高衬底温度有利于激光剥离过程。该研究对聚酰亚胺薄膜在柔性电子领域的工业化应用具有一定意义。     

干扰条件下的“北斗”信号解扩重构DOA估计

在干扰条件下，卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向（Direction-of-Arrival，DOA）的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时，常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题，提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号，然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理，最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明，在干扰信号干信比80 dB条件下，“北斗”信号DOA估计误差在5°以内，为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。