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Ku波段宽带机调耿氏振荡器
谢家德, 徐崇莲, 荣志一
1991, 13(5): 496-501.  刊出日期:1991-09-19
关键词: 耿氏振荡器; 宽频带; 机械调谐; 双金属补偿; 频率温度系数
本文介绍了Ku波段宽带机械调谐耿氏振荡器的实用电路结构、设计原则以及运用双金属补偿技术得到的实验结果。振荡器输出功率为50120mW;机调范围一般为10001500MHz,最宽优于2500MHz;频率温度系数一般小于0.07MHz/℃,最低优于0.01MHz/℃;功率温度系数一般小于0.015dB/℃,最低优于0.007dB/℃。
Ku波段DBS平面天线发展综述
吴群, 高虹
1995, 17(2): 175-181.  刊出日期:1995-03-19
关键词: 平面天线; 微带天线; 卫星直播电视; Ku-波段; 接收
近十几年来,日本、欧洲和美洲等一些国家和地区相继发射了广播卫星,并开展了一系列Ku波段(12GHz)卫星直播(DBS)业务,促进了卫星电视接收技术的飞快发展,尤其是DBS平面天线的发展。本文介绍了DBS平面天线的基本原理、结构和特点。综述了DBS平面天线的技术现状和发展趋势,探讨了我国发展DBS平面天线的必要性和紧迫性。
多接入边缘计算赋能的AI质检系统任务实时调度策略
周晓天, 孙上, 张海霞, 邓伊琴, 鲁彬彬
2024, 46(2): 662-670. doi: 10.11999/JEIT230129  刊出日期:2024-02-10
关键词: 多接入边缘计算, 任务调度, 资源分配, 深度强化学习, AI质检系统
AI质检是智能制造的重要环节,其设备在进行产品质量检测时会产生大量计算密集型和时延敏感型任务。由于设备计算能力不足,执行检测任务时延较大,极大影响生产效率。多接入边缘计算(MEC)通过将任务卸载至边缘服务器为设备提供就近算力,提升任务执行效率。然而,系统中存在信道变化和任 务随机到达等动态因素,极大影响卸载效率,给任务调度带来了挑战。该文面向多接入边缘计算赋能的AI质检任务调度系统,研究了联合任务调度与资源分配的长期时延最小化问题。由于该问题状态空间大、动作空间包含连续变量,该文提出运用深度确定性策略梯度(DDPG)进行实时任务调度算法设计。所设计算法可基于系统实时状态信息给出最优决策。仿真结果表明,与基准算法相比,该文所提算法具有更好的性能表现和更小的任务执行时延。
一种新颖的具有HEMT和GaAs MMIC的Ku波段低噪声放大器
戴永胜
1992, 14(6): 629-632.  刊出日期:1992-11-19
关键词: 低噪声放大器; 高电子迁移率晶体管(HEMT); 砷化镓单片微波集成电路(GaAs MMIC); 微波串联电感反馈
本文介绍了一种具有高电子迁移率晶体管(HEMT)和砷化镓单片微波集成电路(GaAs MMIC)的Ku波段低噪声放大器。在11.7~12.2GHz频率范围内,该放大器的噪声系数小于1.9dB,相关增益大于27dB,输入和输出驻波比小于1.4。放大器第一级采用了HEMT和微波串联电感反馈技术,放大器未级采用了Ku波段GsAs MMIC。设计的关键是采用微波串联电感反馈方法同时获得最佳噪声和最小输入驻波匹配。放大器的输入端和输出端均为BJ-120波导。
Ku波段旋转扫描扇形波束散射计地面扩展目标在轨定标
朱金台, 董晓龙, 林文明, 朱迪
2013, 35(8): 1793-1799. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01591  刊出日期:2013-08-19
关键词: 雷达散射计, 旋转扇形波束散射计, Ku波段, 在轨定标, 地面扩展目标
旋转扫描扇形波束散射计(Rotating Fan-beam SCATterometer, RFSCAT)是一种新体制的海洋风场测量雷达散射计。RFSCAT对同一观测面元能够提供更多的方位角和入射角观测组合,改善海面风矢量场的反演精度。为了达到设计的风场反演精度,系统要求定标精度为0.5 dB。该文基于中法海洋卫星(Chinese French Oceanography SATellite, CFOSAT)雷达散射计的系统参数,考虑了在轨测量的主要误差源,分析了地面扩展目标在轨外定标的特点,给出了可行的RFSCAT在轨外定标方法,并利用仿真数据对该方法进行验证。 利用QuikSCAT散射计的L2A数据和图像重构(SIR)数据,针对地球表面归一化雷达后向散射系数(0)稳定的区域,给出了定标地图,为RFSCAT在轨定标提供参考。
机载超宽带天线罩物理光学分析方法
张强, 曹伟
2006, 28(1): 100-102.  刊出日期:2006-01-19
关键词: 机载宽带天线罩;口径积分-表面积分;物理光学方法
该文提出了机载超宽带天线罩口径积分-表面积分-自适应网格(AI-SI-AG)分析方法。给出了用AI-SI-AG的计算和实测结果。理论分析和实验结果表明,该算法能够高效地预测定向和全向天线的带罩方向图,理论计算与实际测试符合较好,在工程应用中有较大的实用价值。
速度拖引干扰和杂波背景下脉冲多普勒雷达目标跟踪算法
李迎春, 王国宏, 关成斌, 孙殿星
2015, 37(4): 989-994. doi: 10.11999/JEIT140856  刊出日期:2015-04-19
关键词: 雷达, 目标跟踪, 速度拖引干扰, 双模型, 幅度信息, 卡方检验
针对在速度拖引干扰和杂波背景下脉冲多普勒(PD)雷达无法精确跟踪目标的问题,该文提出基于双模型(DM)和幅度信息(AI)的目标跟踪算法。分别建立基于位置、幅度量测的跟踪模型和基于位置、速度、幅度量测的跟踪模型。两个模型均使用基于幅度信息的概率数据互联(AI-PDA)尽可能地降低杂波的影响,然后使用常规方法进行滤波估计。若没有速度拖引干扰,则两个模型估计具有位置和速度上的相关性;若存在干扰,由于速度量测是虚假的,则两个模型估计不具有相关性。据此,进行卡方检验(chi-square test),分析影响检验结果的因素,进而确定最终的估计结果。仿真验证了该算法的有效性。
面向6G全域融合的智能接入关键技术综述
王雪, 孟姝宇, 钱志鸿
doi: 10.11999/JEIT231224
关键词: 6G, 网络架构, 接入技术, 空天地一体化接入网络, 空口技术
针对空天地一体化接入网络,该文在总结相关研究的基础上,阐述了未来空天地一体化接入架构的关键技术,分析了空口技术、多址技术、干扰分析、计算技术和人工智能(AI)技术等几个重点方向的研究进展,提出了多种接入形式并存的灵活性网络架构。针对6G全域融合网络接入的重点研究问题,结合用户的服务质量需求,构建了一体化AI赋能架构,提出了大规模混合多址接入及弹性资源适配策略。基于网络架构立体化、网络协同传输、一体化网络资源管理、未来空天地接入技术以及网络协同计算等未来重点研究方向进行了讨论和展望。
AccFed:物联网中基于模型分割的联邦学习加速
曹绍华, 陈辉, 陈舒, 张汉卿, 张卫山
2023, 45(5): 1678-1687. doi: 10.11999/JEIT220240  刊出日期:2023-05-10
关键词: 边缘智能, 联邦学习, 端边云协同, 模型分割
随着物联网(IoT)的快速发展,人工智能(AI)与边缘计算(EC)的深度融合形成了边缘智能(Edge AI)。但由于IoT设备计算与通信资源有限,并且这些设备通常具有隐私保护的需求,那么在保护隐私的同时,如何加速Edge AI仍然是一个挑战。联邦学习(FL)作为一种新兴的分布式学习范式,在隐私保护和提升模型性能等方面,具有巨大的潜力,但是通信及本地训练效率低。为了解决上述难题,该文提出一种FL加速框架AccFed。首先,根据网络状态的不同,提出一种基于模型分割的端边云协同训练算法,加速FL本地训练;然后,设计一种多轮迭代再聚合的模型聚合算法,加速FL聚合;最后实验结果表明,AccFed在训练精度、收敛速度、训练时间等方面均优于对照组。
校准六端口反射计的新技术
林其来, 陆明泉
1991, 13(1): 95-101.  刊出日期:1991-01-19
关键词: 六端口反射计; 微波网络; 牛顿迭代法
作者对Hoer博士(1979)的四标准负载校准方法进行了改进,并将该方法与李世鹤博士(1982)的四短路器法结合使用,提出一种新的六端口反射计校准方法;它既有李氏法快速、简单的优点,又兼有Hoer法精度高的长处。作为示例,本文给出了新方法在我们研制Ku波段六端口反射计中运用的效果。
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