微带交指带通滤波器小型化结构设计

文中提出在终端短路式交指带通滤波器的开路端引入一段微带加载线,使谐振器产生尺寸跳变。通过改变微带加载线的线宽,增加谐振器的等效电感值,从而实现降低该带通滤波器中心频率的目的,并且给出了在设计指标下,随加载线宽变化中心频率变化的经验公式。对X波段的微带交指带通滤波器和微带线尺寸跳变进行了研究,研究数据表明:谐振器越短,中心频率往高频偏移越多;微带线尺寸跳变越大,中心频率往低频偏移越多。通过合理减小谐振器长度和增加微带加载线线宽,滤波器整体长度减小而宽度不变,且改进前后滤波特性不发生改变,达到了滤波器小型化的目的。通过在HFSS中建立滤波器模型并进行仿真,改进后增加了传输零点,回波损耗更加稳定,谐振器长度减小10%,微带加载线线宽增加0.15 mm,整体滤波器尺寸减小10%,验证了所提出结构的可行性。

基于多端口参数提取和主动空间映射法的腔体滤波器设计

为提高微波腔体滤波器的设计效率,文中提出了一种基于多端口参数提取和空间映射法的滤波器快速设计方法。通过添加额外内部端口提取腔体滤波器电磁模型的Y参数,从而计算出耦合矩阵,再结合空间映射法将求解滤波器理想尺寸问题转换为逼近理想耦合矩阵问题。最后设计并加工了一款四阶同轴腔体滤波器,在初值偏差很大的情况下,经过四次迭代即可得到满足指标的滤波器物理尺寸,实物调试结果和仿真结果一致性良好,从而证明了文中方法的快捷有效。

基于环形阵列的空间滤波器结构损伤扫描监测方法研究

本文提出了一种基于环形阵列的空间滤波器结构损伤扫描监测方法,在结构中央布置环形压电传感器阵列实现对结构的全方位扫描监测,消除了主动Lamb波空间滤波器监测方法中盲区及远场对监测效果的影响。环形阵列由直径方向不同角度的4个线阵组成,每个线阵采用主动Lamb波空间滤波监测方法对结构损伤进行监测、成像,各阵列成像结果通过PCA-小波变换进行融合对损伤位置进行判别,从而实现结构全方位损伤扫描监测,消除单个阵列损伤监测的盲区、远场及虚假成像等影响,进而获得更加准确的损伤监测结果。通过实验研究,验证了该方法的有效性和实用性。

具有系数相关性的可变分数时延滤波器设计方法

针对可变分数时延滤波器设计中的复杂度问题提出一种设计方法,将时域插值与泰勒级数展开相结合对Farrow结构进行系数配置,推导出相应的滤波器系数相关公式。该方法设计出的滤波器具有系数相关性,可使近一半滤波器系数独立,并得到低复杂度的滤波器实现结构。从复杂度、幅频响应及群时延、误差方面进行理论推导和仿真验证,分析结果表明,所提方法能有效降低可变分数时延滤波器的复杂度和计算成本。

高重频飞秒激光高效加工太赫兹滤波器核心结构

高频太赫兹滤波器的核心结构具备跨尺度、大去除量、高精度等特点,为实现核心结构高效精密加工,加工技术的选择尤为重要。与常见的机械加工、光刻工艺、MEMS等技术相比,飞秒激光加工技术具有材料普适性强、流程简单、可实现薄壁结构精密加工等优点。以中心频率850 GHz的太赫兹滤波器核心结构设计为输入,利用飞秒激光加工技术开展太赫兹滤波器核心结构的加工实验研究。考虑到低重频飞秒激光不满足高效加工的实际要求,选择高重频飞秒激光作为加工光源,在加工策略精准设计和加工参数精准优化的条件下,实现了高频太赫兹滤波器核心结构的高效精密加工。研究结果表明,高重频飞秒激光加工的太赫兹滤波器,其中心频率测试值与设计值接近。因此,高重频飞秒激光加工技术成为太赫兹滤波器核心结构加工的可选手段。

自适应滤波器的FPGA硬件实现

采用LMS算法和FIR框架结构,对一种基于FPGA硬件的自适应滤波器系统的实现方法展开探讨。系统采用自顶向下的模块化方案设计16阶自适应滤波器。顶层文件包含两个接口、FIR滤波、误差计量和抽头系数共5个模块。系统参数前期均由MATLAB仿真验证选取最优值。硬件测试平台选用以ZYNQ-7000系列芯片为核心的开发板。加噪正弦波信号经系统滤波处理后通过示波器观测,显示去噪效果良好,且通过逻辑分析仪抓取的结果与MATLAB理论仿真结果符合度较好。系统可以封装成一个自适应反复调用的功放IP核,适用于音频、图像、视频等信号滤波处理领域,具有一定的工程应用价值。

一种高可靠连体式介质滤波器设计

根据椭圆函数响应,采用相对介电常数为37的高品质因数微波介质材料,该文设计了一种低损耗、连体式四级介质滤波器。通过1-4谐振器之间使用级联四元组(CQ)电容加载耦合,经优化后滤波器中心频率为1268 MHz,工作带宽为25 MHz,插入损耗≤2.5 dB,回波损耗≥18 dB,近端带外抑制≥40 dB。根据仿真模型结构参数,优化成型和金属化工艺,制备得到的样品,通过可靠性环境试验表明,该滤波器的性能测试结果与仿真结果吻合良好。

基于sigmoid滤波器的永磁轮毂电机自抗扰控制

相比燃油拖拉机,电动拖拉机具有节能高效、绿色清洁的优点。分布式驱动电动拖拉机结构简单、控制维度多,能进一步提高电动拖拉机的工作效率和作业精度。但是电机检测转速噪声导致轮毂电机速度波动严重,复杂路面及多种作业工况下进一步加剧了上述问题,严重降低了拖拉机的作业质量。针对上述问题,该研究提出一种基于sigmoid滤波器的线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC)以提高轮毂电机的转速稳定性和抗扰动能力。该控制策略在传统LADRC的基础上引入sigmoid滤波器至扩张状态观测器(extended state observer,ESO),根据输入噪声信号误差变化改变滤波器带宽,以抑制观测误差中的中高频干扰信号,同时避免滤波器积分环节对轮毂电机速度跟踪快速性的影响,具有较快的收敛性。搭建试验平台对所提出控制策略进行试验验证,结果表明:与传统LADRC策略相比,本文所提控制策略在变速和变载工况下的转速脉动分别减小了32%和41.67%,iq电流脉动分别减小了6.25%和4.17%,可在快速、准确跟踪给定转速的同时,大幅提高轮毂电机驱动系统的噪声抑制性能,为复杂环境下电动拖拉机高精度作业提供技术参考。

基于可重构硅光滤波器的计算重建片上光谱仪

相比于笨重的台式光谱仪,集成化的芯片级光谱仪可以应用于便携式的健康监测、环境检测等场景.我们设计了一个基于硅光子平台的片上光谱仪.该器件由一个透射光谱可重构的硅光滤波器构成.通过改变滤波器的透射光谱,可以实现对输入光谱的多次且不同的采样.再结合人工神经网络算法,从采样后的信号中重建出入射光谱.可重构的硅光滤波器由互相耦合的马赫曾德干涉仪和微环谐振腔组成.采用集成的热光相移器引入相位变化,能够对滤波器的透射光谱进行重构.通过这种方式,基于单个可重构滤波器可得到包含宽、窄光谱多样特征的响应函数.不需要滤波器阵列,就可以实现对入射光谱的多样化采样,能够显著地减小光谱检测器件的面积.仿真结果表明,所设计的器件在1500—1600 nm波长范围内可以实现连续光谱和稀疏光谱的重建,分辨率约为0.2 nm.该器件在可穿戴光学传感、便携式光谱仪等场景中具有巨大的应用潜力.

用于地表温度探测10μm~11μm带通滤波器的研制

多谱段光谱成像仪搭载长波红外探测器可以提供空间高分辨率的地表温度信息,研究地表温度在全球能量平衡和气候变化中具有重要意义。本文采用10μm~11μm滤波器作为红外探测器的窗口进行地表温度探测,分别采用Ge和ZnS作为高低折射率材料,在Ge基板上设计一种宽截止、高透射的长波红外带通滤光膜;采用真空镀膜技术在Ge板两面分别制备长波通和短波通滤光膜以实现带通,其中Ge和ZnS薄膜分别以电子束和电阻热蒸发的方式沉积,膜厚采用晶控仪控制,通过Matlab软件建立膜厚沉积数学模型,模拟并修正多层膜的Tooling以减少厚度误差。测试结果表明:10μm~11μm波段平均透射率达到94.3%,透射区波纹幅度为1.6%;4μm~9.5μm和11.5μm~16μm波段平均透射率小于0.1%,各项耐环境测试表明滤波器满足使用要求。

基于IPD技术的LC滤波器制备工艺

介质层制备工艺是基于IPD技术的LC滤波器制备的关键工艺。从介质层的制备流程入手,研究了影响PI介质层质量的匀胶、曝光、固化三个关键工艺因素,确定了LC滤波器中介质层的制备工艺参数,实现了厚度8μm、厚度均匀性优于5%、最小互连孔径25μm的介质层制备。按此工艺参数加工,得到LC滤波器样件,经性能测试,所制备LC滤波器的电学性能满足设计指标要求。

基于并行神经网络的滤波器快速优化方法

目前,设计和优化微带滤波器的方法是通过电磁仿真软件EM进行的。该方法存在两个不足之处:一是拟优化变量的初始值需要人工猜测,但受制于人工经验,致使猜测值与最优值差别较大,很容易使得优化结果陷入局部最优;二是单次仿真时间长导致优化过程耗时很长~([1])。文中利用并行神经网络并结合矢量拟合建立了替代模型进而优化滤波器。为了验证方法的可行性,文中设计了微带发卡滤波器并进行仿真和实验测试,仿真和实验测试结果基本一致。文中方法克服了目前滤波器设计和优化方法的两个不足之处,为快速设计高性能滤波器提供了方法。

一种横向耦合改进型结构极窄带声表面波滤波器研究

该文采用波导法分析了横向耦合极窄带声表面波滤波器速度变化模式,并用多物理场COMSOL软件对横向耦合声表面波滤波器的中心耦合条结构和耦合距离的变化建模进行计算,并分析频响特性。采用石英晶体作为底衬,设计了频率为898.144 MHz,插入损耗约为6 dB的极窄带声表面波滤波器并进行验证。结果表明,中心耦合条开腔结构的声表面波滤波器的相对带宽达到7.2‰,与不开腔结构5.2‰相对带宽相比,提升了2‰。这说明横向耦合声表面波滤波器的中心耦合条结构变化,能改变极窄带声表面波滤波器的相对带宽。

宽阻带多陷波超宽带滤波器

为抑制其他无线窄带通信系统对超宽带系统的干扰,并提高超宽带滤波器的阻带抑制特性,提出一种拥有宽阻带和三陷波的超宽带滤波器。该滤波器采用传统多模谐振器加载阶梯开路谐振器与扇形谐振器的结构实现超宽带特性,其阻带宽度达到24.3 GHz;为引入三陷波,该滤波器采用了加载开路谐振器、耦合L型短路短截线以及非对称耦合结构;通过并联开路谐振器加载扇形谐振器的结构,优化了通带插入损耗。经过电磁仿真,该滤波器通带范围为4.1~10.6 GHz,相对带宽为93.4%,插入损耗小于1.3 dB,三处陷波分别位于5.1、6.28、8.1 GHz处,且陷波深度均大于25 dB,保证了超宽带系统的通信质量。

基于电流检测电流注入的车载充电机EMI混合滤波器设计方法

针对目前车载充电机传统无源滤波器低频性能差的问题,在传统车载充电机无源滤波器的基础上加入有源反馈回路,提出了一种基于电流检测电流注入(CSCI)的车载充电机电磁干扰(EMI)混合滤波器设计方法,并给出了车载充电机混合滤波器结构及分析和反馈回路设计过程。实验结果表明,提出的新型EMI滤波器方案与已有车载充电机无源滤波器方案相比,传导测试和辐射测试结果都有大幅度的提升。

基于滤波器组多载波的组网低截获探通一体化信号设计

在现代电子对抗中,将多部探通一体化系统进行组网,可以提高单站探通一体化系统探测效率和协同探测能力。由于探通一体化信号自身峰均比较高,信号易被截获,系统的生存能力受到严重威胁。为了提升探通一体化信号的低截获性能(LPI),首先该文在滤波器组多载波的框架下,提出一种通信子载波分组功率优化和雷达子载波异置等功率优化的组网低截获探通一体化信号时频结构。然后,该文从信息论的角度出发,统一了系统的性能评估指标;将最小化截获信息距离作为优化目标函数,建立了组网探通一体化信号低截获优化模型。该文将此优化模型转换为凸优化问题,并利用Karush-Kuhn-Tucker条件对其进行求解。仿真结果表明,该文所设计的组网低截获探通一体化信号在探测动目标时,节点间雷达干扰低至近–60 dB,通信误码率满足10^(–6)数量级,同时能有效降低截获信号的信噪比。

一种高斯-重尾切换分布鲁棒卡尔曼滤波器

为降低实际应用中由强未知干扰和仪器故障对观测造成的影响,减轻随机和未建模干扰对系统的侵蚀,从而提升系统在非高斯噪声环境下的状态估计精度,提高滤波器的鲁棒性能,提出了一种基于高斯-重尾切换分布的鲁棒卡尔曼滤波器(Gaussian-heavy-tailed switching distribution based robust Kalman filter,GHTSRKF)。首先,通过自适应学习高斯分布和一种重尾分布之间的切换概率将噪声建模为GHTS(Gaussian-heavy-tailed switching)分布,所设计的GHTS分布可以通过在线调整高斯分布和新的重尾分布之间的切换概率来对非平稳重尾噪声进行建模,具有虚拟协方差的高斯分布用于处理协方差矩阵不准确的高斯噪声。其次,引入两个分别服从Categorical分布与伯努利分布的辅助参数将GHTS分布表示为一个分层高斯形式,进一步利用变分贝叶斯方法推导了GHTSRKF。最后,利用一个仿真场景对几种不同的RKFs(robust Kalman filters)进行了对比验证。结果表明,所提出的GHTSRKF算法的估计精度对初始状态的选取不敏感,精度优于其他RKFs,它的RMSEs最接近噪声信息准确的KFTNC(KF with true noise covariances)的RMSEs(root mean square errors),且当系统与量测噪声是未知时变高斯噪声时,相比于现有的滤波器,GHTSRKF具有更好的估计性能,从而验证了GHTSRKF的有效性。

一种无谐振C型滤波器的优化设计方法

现有无功补偿电容谐振抑制方法通常将无功补偿电容配置为无谐振C型滤波器,以降低谐振带来的谐波电压放大与滤波器有功损耗。但在抑制低频谐振时,无谐振C型滤波器的元件参数可选择范围较小,难以在实现低频谐振抑制的同时兼顾滤波器配置成本。针对这一问题,文中提出一种无谐振C型滤波器优化设计方法。首先,设计一种改进C型滤波器结构,在传统C型滤波器结构中增加低频谐振抑制单元,消除滤波器潜在低频谐振点;然后,建立计及滤波器配置成本、有功损耗、谐振抑制性能及元件参数选择范围的滤波器元件参数配置模型,求解改进C型滤波器元件参数最优值。最后,通过仿真对比证明,改进C型滤波器在控制配置成本与有功损耗的基础上,能明显降低谐波放大系数,具有更好的谐振抑制性能。

基于层间融合滤波器与社交神经引文网络的推荐算法

推荐算法是一种用于解决信息过载问题的方法,引文推荐通过引文上下文能够自动匹配候选论文列表。现有基于神经引文网络模型在引文上下文数据预处理的过程中,存在文本噪声和上下文学习不充分的问题。为此,提出一种基于层间融合滤波器和社交神经引文网络的推荐算法FS-Rec。首先,利用具有层间融合滤波器的BERT模型预处理引文上下文,在频域内从所有频率中提取有意义的特征,缓解引文上下文数据的噪声,同时在频域中对多层信息进行融合,增强上下文表示学习的能力;然后,在引文作者嵌入中引入社交关系,与其他引文信息嵌入通过编码器获得表示,将这些表示与经过BERT预训练的引文上下文表示进行融合,得到最终表示;最后,根据最终表示生成引文文本预测。实验结果表明,相较于现有的上下文引文推荐模型,FS-Rec在2个基准数据集arXivCS和PubMed取得了更高的召回率和平均倒数排名(MMR),证明了模型的有效性。

基于L_(2)灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法

为解决传统数字滤波器在有限精度实现时因有限字长(Finite Word Length,FWL)效应导致滤波器性能下降的问题,提出一种L_(2)灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法.推导前向差分算子数字滤波器结构传输函数及其等效状态空间实现,根据可控及可观格莱姆矩阵得到基于相似变换矩阵的L_(2)灵敏度表达式,并进行稀疏化校准,将L_(2)灵敏度最小化问题转换为凸函数求最值问题,求导得到L_(2)灵敏度最小化表达式,代回即得前向差分算子数字滤波器的稀疏化状态空间实现.仿真结果表明,所提方法设计的数字滤波器具有更好的抗FWL效应.