This paper presents a terahertz beam splitter based on an "I" type double open ring structure. Its structure unit is a typical metal-medium-metal structure; the top metal pattern comprises an "I" type double open ring, and the bottom layer is a continuous metal plate. The phase gradient metasurface of 8×8 is formed by changing the opening size and radius of the I-shaped double-open ring. When a y-polarized wave is an incident vertically along the -z-axis and the +z axis, respectively, the y-polarized waves will be divided into four beams with different energy distributions along the x and y-axis, and two different beam splitting ratios can be obtained from the two incident modes. In 0.7THz, when the y polarized waves are incident vertically along the -z-axis and +z axis, the beam splitting ratio is 0.8 and 2.1, respectively, and the beam splitting ratio is tuned. This terahertz beam splitter has the advantages of small size and low cost and can be used in terahertz communication, terahertz imaging, terahertz stealth, and other fields.
针对在外部干扰或昏暗环境下利用 图像光电容积描记(image Photoplethysmography,iPPG)技术进行心率测量时准确度较差,提出了 一种自适应心率提取算法,并在嵌入式硬件平台上进行了验证.算法根据图像中人脸与背景区域的色度关系来识别不同的场景并启动合适的摄像头进行图像采集及自适应映射,接着对提取出的信号进行滤波,在信号质量评估后输出结果.上述方法在Zynq平台上进行了验证,使用双摄像头实现实时心率测量,并对结果进行可视化输出.实验结果表明:优化后的算法在光照及运动的双重干扰下的测量误差从3.36BPM降至2.78BPM,准确率提升了 17.3％.另外,所设计的系统能够实现在极端黑暗条件下的心率采集,平均误差约为2.39BPM.
在高速接口电路中,接收机通常采用连续时间线性均衡器(Continuous-Time Linear Equalizer,CTLE)消除符号间干扰(Inter-Symbol Interference,ISI)对信号传输的影响.为提高CTLE电路的高频增益和减少芯片面积,基于UMC(United Microelectronics Corporation)28 nm工艺,设计了一款最大速率为50 Gbps的CTLE电路,其主体电路由跨导级联跨阻抗(Trans-Admittance Trans-impedance,TAS-TIS)结构和前馈路径的两级CTLE电路构成.在传统CTLE的基础上,使用有源电感做负载,以反相器为基础构建跨阻放大器和在输入管增加前馈通路等方式,有效地扩展了电路的工作频率.仿真结果显示,均衡后40 Gbps PAM4(4-Level Pulse Amplitude Modulation)信号、50 Gbps PAM4 信号和 28 Gbps NRZ(Non Return Zero Code)信号的眼图眼宽分别达到了 0.68,0.5,0.92个码元间隔(UI),可满足后级电路对于输入信号的要求,对提升整体传输数据速率具有重要的意义.
对半导体激光器外腔自反馈注入锁定进行了理论分析,研究了片上微腔的自反馈注入锁定对于分布反馈(DFB)激光器输出线宽的影响,分析了决定锁定带宽及线宽压缩系数的关键参数.基于Q值为2.4×106的片上Si3N4微腔的后向瑞利散射实现了 DFB激光器的自反馈注入锁定,将其输出线宽由 自由运转时的556.71 kHz压窄到了 92.28 kHz,锁定带宽达到425 MHz.研究结果有助于理解半导体激光器自反馈注入锁定机理,并为实现窄线宽激光器提供了新的结构更简单、集成化潜力更高的方案.
为了提高现行室内可见光定位系统的定位精度,提出考虑噪声干扰的动态惯性权重及认知因素的改进型粒子群算法.首先,将决定定位精度的欧式距离转换为 目标函数最小值优化问题;其次,利用惯性权重动态赋值,增强粒子群算法初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力;然后,利用正弦函数使得个体认知因素值非线性地减小,利用余弦函数使得群体认知因素值线性地增加,以进一步提升定位精度;最后,通过仿真与实验测试对所提定位算法进行验证.仿真测试结果表明,在5m×5m×3m和5m×4m×3m两种定位模型中,在0,0.5,1.0和1.5 m四个高度平面的空间定位平均误差分别为0.65和0.54 cm;实验结果显示,在搭建的1m×1m×0.8m和1 m×0.8 m×0.8 m室内空间中的平均定位误差分别为2.67和1.81 cm.
提出了一种通过在介质谐振器(DR)上表面侧边加载介质片(DS)来实现1×2 MIMO介质谐振器天线(DRA)解耦的新方法.1×2 MIMO DRA采用双层介质基板结构以优化阻抗匹配特性和辐射特性,两DR的边到边间距为0,天线工作在毫米波频段.所加载的DS使得DR内的场重新分布并向DS加载区域以及DS内集中,从而减弱耦合到另一 DR单元的场强以实现解耦效果.基于ANSYS HFSS的仿真结果表明天线的-10 dB阻抗匹配带宽为25.6％(22.75～29.43 GHz),带内最大实现了 30 dB的隔离度的增强.
像素级模数转换器因其独特的集成位置而具有高帧频、大动态范围、低功耗及低噪声等优点,广泛应用于红外、可见光及太赫兹成像等领域.文章介绍了主流像素级模数转换器结构的原理,综述了像素级模数转换器在动态范围、功耗、面积及噪声等性能参数的研究进展,最后分别比较和总结了各改进方向的几种关键技术并做出展望.
瞬时测频(IFM)是现代电子战中的一项重要技术.基于光子辅助的IFM技术具有大带宽、低损耗、小尺寸、轻重量和抗电磁干扰等优势,可克服传统电子学方法的瓶颈,因此备受青睐.文章在已有研究基础上,给出了另一种测频误差更小的光子辅助瞬时测频方法,通过搭建具有射频功率响应互补特性的光链路,实现了对0.5～18.5 GHz信号的频率测量.研究表明,链路的信号增益实测结果与理论吻合,据此构造的幅度比较函数随频率变化更加剧烈,非常有利于实现准确的频率测量,获得了优于30 MHz的测量精度.而且,该方法较为简单,只需少量的常规器件即可实现,抗环境变化能力也得到提升.通过更换高频的调制器和光电探测器,可实现对更高波段信号的频率测量.
针对探地雷达回波图像特征不突出,工作人员现场解译时间长,准确率不高的问题,提出一种基于YOLOv7改进的回波图像识别方法GSR-YOLOv7.首先使用GhostConv替换YOLOv7卷积层的卷积核以减小参数量;引入SimAM注意力机制提高特征学习能力;通过对感受野模块RFB卷积核的复用,增大感受野;同时引入改进EIoU损失函数提高模型分类能力和回归精度.基于道路回波图像数据集的实验结果表明,改进后的模型MAP50达到了 97.57％,MAP50∶95达到了 73.13％,较YOLOv7分别提高2.13％和8.46％,模型大小减小了 35％.所提出的GSR-YOLOv7模型对于回波目标的检测效果较好,适用于移动端系统,对于体积小、算力低的平台具有较大应用价值.
针对单一传感器在复杂路况以及恶劣天气情况下车辆行人检测效果不佳,搭建了一套可见光、可见光偏振、短波红外和长波红外多模态数据采集系统,构建了一个多模态数据集,并提出了一种多模态车辆行人检测算法.首先,提出了一种基于改进型SIFT特征点的多尺度部分强度不变特征的异源图像配准算法;然后,提出基于YOLOv5多模态数据目标检测网络.最终实现了平均精度在日间数据集1.0％的提升,日间夜间混合数据集10.9％的提升.
研究了 Ag/p-GaN欧姆接触的工艺,得到较为优化的工艺方法并应用于器件制备.分别采用直接剥离Ag、氧等离子体去底胶后剥离Ag和湿法腐蚀Ag三种工艺制备Ag图形,对比了三种工艺样品的粘附性及接触电性,发现直接剥离Ag工艺存在Ag脱落问题,去底胶后剥离Ag工艺无法形成欧姆接触,而腐蚀后退火的样品则可以实现较好的粘附和较佳电性;通过XPS分析了不同工艺对接触特性影响的机理.进一步,对比优化了 Ag蒸发前表面化学处理工艺,结果表明酸性溶液处理或碱性溶液处理可以有效降低欧姆接触电阻率,酸性溶液处理略优.优化后的欧姆接触工艺可应用于可见光及深紫外LED器件制备,器件电学性能如下:在40 A/cm2电流密度下,蓝色发光二极管电压为2.95 V,紫外发光二极管电压为6.01 V.
设计了一种5G电力虚拟专网和数字孪生相结合的系统架构,并考虑了终端数字孪生时同步的构建方法,提出了一种分层多智能强化学习算法.该算法决定分配给电力用户终端的资源和数字孪生体的放置,上层通过深度Q网络实现切片通信资源的分配,下层通过多智能体深度强化学习实现电力用户终端的数字孪生体放置.实验结果表明,所提出的分层多智能体算法在电力用户终端数字孪生体的同步强度上能获得较好的系统收益.
在对蓝宝石衬底进行粗磨时,需采用大颗粒高硬度磨料以缩短用时.考虑到大颗粒磨料流动性和悬浮性弱的特征,通过监测去除量的指针的摆动情况研究粗磨过程中磨料颗粒的分布和运动规律,表明磨料层的动态平衡性对衬底的厚度均匀性和表面质量具有决定性影响,而该平衡的建立依赖于致密、均匀的初始磨料层,粗磨过程中补充的磨料仅能维持已有的平衡,不能在已失衡的情况下进行补救.该工作有助于提高粗磨工艺控制水平,并对深入研究研磨过程中磨料颗粒的运动情况具有一定的指导意义.
针对红外图像细节分辨率不高、目标边缘模糊等,提出一种基于改进生成对抗网络的红外图像增强算法.首先,基于编码解码网络U-Net构建生成器,优化U-Net跳跃连接方式,融合全局上下文模块,实现全局和局部特征的上下文建模;然后,基于胶囊网络构建鉴别器,结合Res2Net改进胶囊网络结构,并对胶囊网络全连接层进行反卷积重构,实现多尺度图像特征提取,减少模型参数冗余.实验表明,与当前主流算法相比,该算法能有效突出细节信息、抑制噪声,提高图像分辨率和视觉效果.
采用溶胶-凝胶法合成了一系列橙红色发光的Y2-2xMgTiO6∶2xSm3+(YMT∶2xSm3+,0≤x≤0.11)荧光粉.通过粉末X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、光致发光激发和发射光谱对样品进行了表征分析.结果表明,所制备的YMT∶Sm3+样品为纯相,无任何杂质;荧光粉颗粒尺寸为2～3 μm,分散性较好且无明显团聚.在407 nm的近紫外光激发下,样品的发射光谱在500～700 nm波长范围内存在三个显著的发射峰,分别是603 nm(4G5/2→6H7/2)和650 nm(4G5/2→6H9/2)处较强的红光,以及566 nm(4G5/2→6H5/2)处较弱的绿光.Sm3+离子的最佳掺杂浓度为5 mol％,理论计算出Sm3+离子的临界转移距离为1.619 nm.当Sm3+浓度超过5 mol％时,出现明显的浓度猝灭效应,该效应归因于Sm3+离子之间电四极子-电四极子(q-q)相互作用.YMT∶Sm3+荧光粉的CIE色度坐标位于橙红光区域,是一种具有潜在应用价值的白光LED用红色荧光粉.
针对皮肤镜采集的光学黑色素瘤图像,由于其背景信息复杂,干扰信息过多,导致检测精度较低,容易出现误检、漏检等问题,提出一种重参数化大核卷积的光学黑色素瘤图像检测算法.首先,在主干部分设计一种融合大核卷积与C3的新模块C3_RepLK,以增大模型的感受野,提取更多的有效信息.其次,引入感受野模块RFB,融合不同尺度的特征信息,减少错检.颈部网络中采用混合密集稀疏卷积GSConv和轻量化上采样算子CARAFE,使得网络能够捕捉到丰富的上下文信息,抑制漏检.最后,在算法中融入二阶通道注意力模块SOCA,加强特征之间的关联性,关注更有用的特征.实验表明,所提检测算法较原YOLOv5算法,所有类别平均精度从85.0％提升至89.4％,证明所提出的算法对于检测黑色素瘤的有效性.
卫星激光通信链路是一项实现卫星大规模星座组网的关键技术.相干激光链路灵敏度高、抗背景干扰、速率升级空间大,在星间激光链路中应用广泛.文章建立了带有前置掺铒光纤放大器(EDFA)的卫星相干激光通信终端的信噪比分析模型,仿真分析了 EDFA功率增益、EDFA噪声系数、本振光功率、信号光功率、光放后端光带宽、基带前端电带宽对终端输出信噪比的影响以及各种输出噪声功率占比的情况,得到了带有前置EDFA卫星相干激光通信终端的信噪比参数特性.
低半波电压电光调制器是实现大规模光电集成的关键.文章提出了一种半波电压低于1.5 V的薄膜铌酸锂马赫-曾德尔(Mach-Zehnder,MZ)电光调制器,选用绝缘体上单晶薄膜铌酸锂材料作为设计基础,分析了直波导、多模干涉耦合器、弯曲波导和调制臂等结构对电光调制器的影响.结果表明,当调制臂长为3 mm时,该薄膜铌酸锂电光调制器具有1.05 V的低半波电压、0.319dB的低损耗和27 dB的高消光比.同时,该调制器半波电压长度积为0.315 V·cm,调制效率高,具有与CMOS技术兼容的半波电压,有利于大规模光电集成.
端元提取是高光谱遥感图像混合像元分解的关键步骤.传统端元提取算法忽略了高光谱图像中地物空间分布相关性与非线性结构,制约了端元提取算法的精度.针对高光谱图像的空间关系与非线性结构,提出一种基于同质区分割的非线性端元提取算法.使用超像素分割方法将图像分割为若干同质区,利用流形学习构造高光谱图像数据的非线性结构,最后在同质区内提取端元并利用聚类方法优选端元.模拟和真实图像数据实验表明,该算法能够保证高光谱数据的非线性结构,端元提取结果优于其他传统线性端元提取方法,在低信噪比的情况下,可以保持较好的端元提取结果.
研究采用卫星遥感技术获取高分辨率遥感影像水体样本数据集,基于深度卷积神经网络从高分辨遥感影像中提取水体并进行黑臭水体智能监测,提出了一种改进U-Net的黑臭水体检测网络模型(IWDNet).基于U-Net结构引入跳跃式多尺度特征融合,结合通道注意力机制、卷积注意力模块、通道与空间注意力机制生成不同多尺度特征融合注意力机制(MFFAM)模块进行对比,并引入空洞卷积扩大网络感受野,最终实现黑臭水体的识别检测.实验证明:基于跳跃式多尺度融合与CBAM注意力机制的黑臭水体检测网络(MFFCBAM-IWNet)模型有效提升了识别精度,在高分辨遥感影像水体样本数据集上表现最佳,总体精度达98.56％,Kappa系数达0.978 4.
