Multi-frequency point supported LLRF front-end for CiADS wide-bandwidth application

The China initiative Accelerator Driven System,CiADS,physics design adopts 162.5 MHz,325 MHz,and 650 MHz cavities,which are driven by the corresponding radio frequency(RF)power system,requiring frequency translation front-end for the RF station.For that application,a general-purpose design front-end prototype has been developed to evaluate the multi-frequency point supported design feasibility.The difficult parts to achieve the requirements of the general-purpose design are reasonable device selection and balanced design.With a carefully selected low-noise wide-band RF mixer and amplifier to balance the performance of multi-frequency supported down-conversion,specially designed LO distribution net to increase isolation between adjacent channels,and external band-pass filter to realize expected up-conversion frequencies,high maintenance and modular front-end generalpurpose design has been implemented.Results of standard parameters show an R2 value of at least 99.991%in the range of-60-10 dBm for linearity,up to 18 dBm for P1dB,and up to 89 dBc for cross talk between adjacent channels.The phase noise spectrum is lower than 80 dBc in the range of 0-1 MHz;cumulative phase noise is 0.006°;and amplitude and phase stability are 0.022%and 0.034°,respectively.

基于硅工艺的12GHz单片接收RF Front-End设计

提出了一种基于硅材料的、工作在12 GHz频率的用于接收卫星数字图像广播的单片射频前端系统,该系统含有低噪声放大器、混频器和第二级放大器,所有的电路都集成在硅材料工艺中,可以用于频率在12GHz的卫星通信频段信号的接收。

RF front-end for digital beam position monitor signal processor

RF circuit board has a significant impact on performance of the Digital Beam Position Monitor (DBPM) in storage ring of a synchrotron radiation facility.In this paper,a front-end RF board is designed for DBPM,and schematics of the RF board and the test results are given.In view of the inevitable inconsistency in the multi-channel circuit,a calibration circuit is designed to reduce such an influence.The test results show that the calibration method is useful for beam current dependence which is sensitive to channels inconsistency.

基于RF-SFLA-SVM的装配式建筑高空作业工人不安全行为预警

为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高空作业危险中的PBWUBs的影响因素,并通过RF确定关键预警指标;然后,采用SFLA对SVM的参数进行寻优改进;最后,利用RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,提出应对措施,并与其他预警模型对比。研究结果表明:基于RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,准确率最高,为91.67%,与其他模型的预警性能相比,最高提升14%。研究结果可为高空作业PBWUBs的防控提供参考。

基于RF-RNN模型的DNS隐蔽信道检测方法

为提高检测隐蔽信道的灵敏度,提出一种基于随机森林(Random Forest,RF)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的域名系统(Domain Name System,DNS)隐蔽信道检测方法。该方法采用域名检测作为主要手段,使用RF模型对域名进行分类,通过深度学习方法挖掘更高阶的特征表示。实验结果表明,与单一模型相比,该方法在检测准确性和健壮性方面均取得了显著提升。

RIS辅助的混合RF/FSO系统物理层安全性能分析

【目的】针对自由空间光(FSO)链路和射频(RF)链路的保密信息容易被外部窃听者窃听的问题,为提升混合RF/FSO通信系统的保密性能,同时考虑到实际工程中FSO链路往往无法满足视距条件且不同天线分支之间会由于收发模块小型化产生相关性,需要对可重构智能表面(RIS)辅助的混合RF/FSO系统的安全性能进行研究,以得到系统安全性能与RIS部署位置和天线相关性程度等参数的关系。【方法】文章考虑单个窃听者,分别针对RF和FSO链路进行窃听,RF链路服从任意相关的Nakagami-m分布,FSO链路服从Gamma-Gamma分布。采用解码转发协议,推导得到了两种窃听场景下通信系统的安全中断概率(SOP)和严格正安全容量概率(SPSC)的闭合表达式,并对SOP进行了渐近分析。此外还利用Matlab软件进行了仿真实验,通过蒙特卡洛仿真来验证所推导公式的准确性。【结果】仿真结果表明,将RIS部署在靠近接收端的位置可以降低系统的SOP,RF主信道的信道质量与窃听信道相比较好时,天线相关性程度的增加会使系统的SOP上升。【结论】RIS辅助的FSO链路相比RF链路具有更好的安全性,虽然多天线分集技术能够有效提高系统的安全性能,但是类似指向误差和大气湍流引起的衰落,天线相关性也会对系统的安全性能造成损害,通过降低天线相关性程度能有效提升系统的安全性。

基于VPNRS-RF的飞机液压系统故障诊断模型

针对飞机液压系统故障诊断特征值冗余难以精准获取和准确率不高的问题,提出一种基于变精度邻域粗糙集(Variable Precision Neighborhood Rough Set,VPNRS)和随机森林(Random Forest,RF)相结合的特征选择算法,并以此为基础建立飞机液压系统故障诊断模型。VPNRS-RF算法主要是利用随机森林算法分别对变精度邻域和模糊熵粗糙集约简后的特征进行重要度排序,再次筛选后确定最优特征子集,使用最优特征子集对在线贯序极限学习机(OSELM)分类模型进行训练,从而提高故障信息获取准确率。最后以飞机起落架收放系统为例进行仿真研究,验证了VPNRS-RFOSELM模型的优越性。

多尺度数据条件下基于优化RF算法的工程机械可靠性仿真

工程机械是建筑工程的关键设备,其可靠性的高低直接影响到工程的生产效率,为了给项目工程提供可靠性较高的机械设备,提出多尺度数据条件下基于优化RF算法的工程机械可靠性分析方法。构建工程机械设备等效模型,确定工程机械设备的组成结构与材料,模拟工程机械设备工作流程,确定可靠性影响因素。采集工程机械设备多尺度数据,利用优化RF算法,通过决策树构建、特征提取等步骤,识别工程机械设备工作状态。计算工程机械可靠性指标的具体取值,实现工程机械的可靠性分析。通过仿真测试实验得出结论:与传统分析方法相比,优化设计方法的机械可靠性分析误差降低了0.033,通过可靠性分析方法的应用能够有效提升工程产品的生产合格率,由此证明优化设计方法在分析精度和应用性能方面具有明显优势。

基于DBSCAN-RF洪水分类的洪水预报应用研究

【目的】洪水分类预报能有效提高洪水预报准确性,为防灾减灾工作提供科学依据。【方法】针对分类因子和分类算法优选问题,以海河流域徒骇河宫家闸上游为例进行研究,(1)充分考虑产汇流影响因素与洪水特征,选取洪峰流量、洪水总量、时段洪量、洪水历时、起历时、落历时、峰度、偏度、涨水仰角、落水仰角、C_(s)、C_(v)、前3 d面雨量、前10 d面雨量、累计面雨量及最大面雨量等16维分类因子,使用主成分投影法(Principal Component Analysis,PCA)对分类因子降维提高计算效率;(2)基于密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)-随机森林(Random Forest,RF)算法进行洪水分类,减少对分类先验知识的依赖,提高了分类精度;(3)在徒骇河流域进行了方法应用,选择适用于半干旱半湿润地区的超渗-蓄满同时作用的产流模型及单位线汇流模型进行洪水分类预报研究,分别针对各类洪水进行模型率定。【结果】结果表明:轮廓系数为0.7015,表明DBSCAN算法聚类效果理想,基于RF算法的洪水分类准确率为91.67%,分类效果理想;经洪水分类预报,NSE系数均高于0.8,分类预报结果优于直接预报。【结论】结果说明:基于DBSCAN-RF洪水分类的洪水预报能较好地反映研究区域洪水演进过程,为研究区域洪水预报及防灾减灾工作提供依据。

多场耦合下RF组件的焊点信号完整性

随着集成电路和5G技术的迅猛发展,射频(RF)组件作为关键设备被广泛使用。RF组件需要在复杂多变的工作环境下服役,而焊点作为RF组件封装中相对脆弱的部分,其稳定性和可靠性尤为重要。介绍了焊点在多场耦合下的性能表现。RF组件焊点需要有效传输高频信号,从电气性能和信号完整性两方面对其进行概述,对多场耦合下的焊点信号完整性进行了总结,探讨了在高频条件下对焊点的机械性能和信号完整性进行综合研究和优化的必要性。

一种L~U波段RF MEMS单刀十掷开关的设计

论文提出了一种适用于1GHz~60GHz频段的RF MEMS单刀十掷开关。该开关采用三角形上电极结构,以减小悬臂梁等效弹性系数和闭合接触面积,达到低驱动电压、高隔离度的目的。通过渐进传输线结构,改善阶跃补偿引起的信号损耗问题。仿真结果显示:该单刀十掷开关的驱动电压为13V,在1GHz~60GHz频段范围内,输入端两侧输出端口的插入损耗<2dB,其余八个端口插入损耗≤0.59dB,所有端口隔离度均>30dB。此开关可适用于无线通信系统、雷达系统和仪器测量系统等对射频性能要求高的领域内。

基于RSIV-RF模型的凉山州泥石流易发性评价

针对随机森林(RF)模型进行泥石流易发性评价过程中存在连续型因子依靠主观意识分级、随机选取的非泥石流样本准确度较低等问题,以位于四川西南部的凉山彝族自治州为研究区,提出基于统计学先验模型抽样的随机森林对研究区进行泥石流易发性评价分区。利用累计灾害频率等曲线的相对变化对连续型因子进行分级处理;采用粗糙集理论(RS)和信息量法(IV)计算加权信息量值,划定极低和低易发性区并从中选择负样本数据。通过袋外误差(OOB)变化曲线确定RF模型的最佳树棵数n_estimators和分裂特征数max_features,随后构建加权信息量-随机森林(RSIV-RF)模型预测凉山州泥石流易发性。进一步地,与从全区随机选择非泥石流样本的RF模型开展对比研究。结果表明,训练集和测试集下RSIV-RF模型的准确度分别为0.89,0.83,且对应的ROC曲线的AUC值分别为0.920,0.895,均高于单独的RF模型;RSIV-RF绘制的泥石流易发性评价图与历史灾害分布较为一致,较高和高易发性等级区域占研究区面积比为18.625%,包含了78.57%的泥石流点。性能评估和易发性统计结果均表明基于RSIV-RF能够解决单独模型存在的非泥石样本采样不准确的问题,其泥石流易发性预测精度更高,在凉山州地区泥石流易发性评价研究中具有较好的适应性。

基于混合式SMOTE和RF模型的小额贷款公司客户信用风险研究

小额借贷中的个人信用风险问题持续制约着小额贷款行业的健康可持续发展。针对小贷公司在进行信用风险评估时对高违约风险客户识别准确率较低的难题,运用混合式SMOTE、RF算法来同时处理业务数据中高维、非均衡两个问题。本文借助江苏J小贷公司的实例数据,依次构建随机森林(Random Forest, RF)模型、SMOTE-RF模型以及Borderline-SMOTE-RF模型并进行模型测试;再选用SVM算法进行对比实验以此衡量模型的信用风险评价精度。随后基于模型对于指标重要性的评分筛选出6项指标作为影响个人信用风险的关键指标。实验证明基于Borderline-SMOTE-RF算法对于小额贷款个人信用风险评价模型的分类性能最佳;在筛选关键指标时,为避免人工合成虚拟样本对指标重要性影响,需要结合三类模型评分进行综合选择。

类风湿关节炎检查与诊断中RF、抗CCP、AKA单独或联合检验的作用

目的 探究类风湿关节炎检查与诊断中RF(类风湿因子)、抗CCP(抗环瓜氨酸多肽抗体)、AKA(抗角蛋白抗体)单独或联合检验的作用。方法 选取2019年1月—2021年12月本院收治的类风湿关节炎患者47例(试验组)与非类风湿关节炎的自身免疫性疾病患者47例(对照组)作为研究对象,分析单独检验及联合检验的检出率,判断临床诊断价值。结果 试验组RF、抗CCP抗体、AKA阳性率均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。单独RF、抗CCP抗体、AKA对比灵敏度无差异(P>0.05);AKA、抗CCP抗体特异度高于RF,差异显著有统计学意义(P<0.05)。RF+抗CCP抗体+AKA诊断效能最高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论RF、抗CCP、AKA联合应用于类风湿关节炎诊断效能显著,应用价值高。

基于RF-RFE算法的地铁车站洪涝灾害预测研究

地铁车站形式以地下段为主,进入雨期时受到洪涝灾害的威胁,易发生雨水倒灌现象,严重影响居民出行和地铁安全运营。为进一步提高地铁车站洪涝灾害预测的效果,提出基于RF-RFE和DNN神经网络的地铁车站洪涝灾害预测方法。首先,通过收集并分析已发生地铁车站洪涝灾害的案例,采用文献综述结合专家访谈的方法,构建地铁车站洪涝灾害初始变量集;然后,利用随机森林—递归特征消除(RF-RFE)算法,计算初始变量重要性并完成变量分类正确率排序,从初始变量集中筛选出重要变量;最后,建立DNN神经网络预测模型,并以筛选出的重要变量作为输入样本,训练DNN神经网络,完成对地铁车站洪涝灾害的预测。研究结果表明:(1)变量选择可提高预测模型精度,与初始变量集的DNN神经网络预测模型相比,数据筛选后的DNN神经网络预测模型准确率提高了4.36%;(2)RF-RFE和DNN神经网络算法结合具有良好的效果,预测模型准确率为88.1%,F1分数为0.9。

基于RF和MLR的土壤重金属影响因素分析及生物有效性预测

为探究影响土壤中重金属累积和生物有效性的因素,以桂北地区某铅锌矿流域为研究对象,综合运用单因子指数法、风险评价编码法(RAC)、多元线性回归模型(MLR)和随机森林模型(RF)进行土壤重金属(Pb、Zn、Cu和Cr)累积影响因素分析及生物有效性预测。结果表明:研究区Cr含量无超标且空间分布相对均匀(变异系数为0.51);Cu、Pb和Zn的含量均值(分别为52.58、280.31 mg·kg^(-1)和654.71 mg·kg^(-1))均大于广西西江流域土壤重金属背景值,在思的河山前和地下河入口处全量和生物有效性均较大,对土壤生态环境具有一定风险;对于重金属全量分布和生物有效态的影响因素,阳离子交换量(CEC)、黏粒(Clay)、土壤有机质(SOM)和铁铝氧化物对Cr影响较大,SOM、Clay、pH和铁铝氧化物对Cu影响较大,pH、电导率(EC)和Clay对Pb影响较大,CEC、pH、土壤质地和铁铝氧化物对Zn影响较大;生物有效性预测结果显示RF和MLR均可较好地预测土壤重金属的全量与次生相,其中RF预测的R2区间为0.44~0.93,MLR预测的R2区间为0.30~0.72,RF预测结果表现更为准确。

基于样本熵重构与RF-LSTM模型的水电机组状态趋势预测

针对水电机组运行状态预测问题,提出一种基于样本熵重构(sample entropy reconstruction, SER)与随机森林(random forest, RF)-长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)的混合预测模型。首先,利用改进自适应噪声完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive white noise, ICEEMDAN)方法,将复杂非线性振摆信号分解为一组本征模态(intrinsic mode functions, IMFs)分量;其次,采用SER原理重组具有相似复杂度的IMFs,得到多个重构特征分量(reconstruction feature components, RFCs);然后,利用随机森林预测样本熵最小的RFC,利用LSTM预测剩余的RFCs;最后,叠加各RFCs预测结果,实现水电机组状态趋势的准确预测。实验结果表明,所提方法具备更优的预测性能,可为实施机组预测性维护提供可靠的数据支持。

Design and commissioning of a wideband RF system for CSNS-Ⅱ rapid-cycling synchrotron

The China Spallation Neutron Source(CSNS) upgrade project(CSNS-Ⅱ) aims to enhance the beam power from 100 to 500 kW. A dual-harmonic accelerating method has been adopted to alleviate the stronger space-charge effect in rapid-cycling synchrotrons owing to the increased beam intensity. To satisfy the requirements of dual-harmonic acceleration, a new radiofrequency(RF) system based on a magnetic alloy-loaded cavity is proposed. This paper presents design considerations and experimental results regarding the performance evaluation of the proposed RF system through high-power tests and beam commissioning. The test results demonstrate that the RF system satisfies the desired specifications and affords significant benefits for CSNS-Ⅱ.

基于GJO特征量优选的AO-RF的变压器故障诊断模型

在变压器故障诊断过程中,进行合理的特征优选,将有助于提高诊断模型的诊断精度,为此,文中提出了一种基于金豺优化算法(golden Jackal optimization,GJO)特征量优选与AO-RF的变压器故障诊断模型。首先,采用GJO对构建的21维变压器油中溶解气体特征量进行优选;然后,根据GJO得到的特征优选结果,采用天鹰算法(aquila optimizer,AO)优化随机森林(random forest,RF)的变压器故障诊断模型对变压器故障进行诊断,并与不同特征量、不同故障诊断模型的诊断结果进行了对比。实验结果表明:GJO优选特征量相比21维原始特征、三比值法、无编码比值法以及AO优选特征量的故障诊断准确率可提高1.12%~25.78%,kappa系数可提高0.02~0.24;AO-RF故障诊断模型较RF、SVM、ELM、SSA-RF、WOA-RF、GJO-RF模型的诊断准确率可提高1.84%~15.86%,kappa系数可提高0.02~0.16,验证了所提方法的有效性和准确性。