神经网络在毫米波E面滤波器设计中应用研究
研究生神经网络试题A卷参考答案
研究生神经网络试题A卷参考答案一、简答题1. 神经网络的基本原理是什么？神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作方式的计算模型。
它由大量的节点（神经元）和连接它们的边（突触）构成。
每个神经元接收多个输入信号，并通过激活函数进行处理后，将输出信号传递给其他神经元。
通过多层的神经元连接，神经网络能够对复杂的非线性问题进行建模和求解。
2. 神经网络训练的过程及原理是什么？神经网络的训练过程分为前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播过程中，将输入信号通过网络的各层神经元传递，并经过激活函数的作用，最终得到输出结果。
在反向传播过程中，通过与真实输出值的比较，计算网络输出的误差，然后将误差逆向传播回网络，根据误差进行权重和偏置的调整，以减小误差。
反复进行前向传播和反向传播的迭代训练，直到达到预定的训练精度或收敛条件。
3. 神经网络的主要应用领域有哪些？神经网络广泛应用于各个领域，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译、推荐系统等。
在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。
在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在语言模型、机器翻译和文本生成等方面表现出色。
此外，神经网络还可以用于金融预测、智能控制和模式识别等其他领域。
4. 神经网络中的激活函数有哪些常用的？它们的作用是什么？常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数。
它们的作用是在神经网络中引入非线性，增加网络的表达能力。
sigmoid函数将输入映射到0和1之间，主要用于二分类问题。
ReLU函数在输入大于0时返回该值，否则返回0，可以有效地缓解梯度消失问题，目前在深度学习中得到广泛应用。
tanh函数将输入映射到-1和1之间，具有对称性，使得网络的输出更加均匀。
5. 神经网络中的损失函数有哪些常用的？它们的作用是什么？常用的损失函数包括均方误差损失函数（MSE）、交叉熵损失函数和对数损失函数。
基于神经网络的微波滤波器设计综述
基于神经网络的微波滤波器设计是一种新颖而有趣的研究方向，在微波工程和人工智能领域有着广泛的应用和前景。
下面是对基于神经网络的微波滤波器设计的综述：一、传统微波滤波器设计存在的挑战1. 传统微波滤波器设计需要复杂的电路调试和优化，耗时耗力。
2. 微波滤波器的非线性、耦合等问题难以用传统方法精确建模和设计。
二、基于神经网络的微波滤波器设计优势1. 非线性建模能力：神经网络具有强大的非线性函数逼近能力，能够更准确地描述微波滤波器的非线性行为。
2. 自适应性能：神经网络可以根据输入输出数据进行自适应学习，能够针对不同的设计要求进行调整。
3. 快速优化：基于神经网络的微波滤波器设计可以通过优化神经网络的参数来快速获得设计方案。
三、基于神经网络的微波滤波器设计方法1. 神经网络模型选择：常见的用于微波滤波器设计的神经网络包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
2. 数据集准备：收集包括频率响应、损耗、带宽等微波滤波器参数的数据集。
3. 模型训练：使用数据集对神经网络模型进行训练，并进行参数优化。
4. 模型验证：验证训练好的神经网络模型在未知数据上的表现，评估其设计效果。
四、挑战与展望1. 数据获取：需要大量的微波滤波器设计数据来支撑神经网络的训练，数据获取可能是一个挑战。
2. 工程应用：将基于神经网络的微波滤波器设计方法应用到实际工程中，需要综合考虑实际工艺制造、成本和稳定性等因素。
基于神经网络的微波滤波器设计是一个前沿而富有挑战性的研究方向，它为微波工程领域带来了新的思路和方法，有望在微波器件设计领域发挥重要作用。
随着人工智能技术的不断发展，相信基于神经网络的微波滤波器设计方法将会得到更广泛的应用和深入的研究。
基于神经网络的自适应滤波算法研究
基于神经网络的自适应滤波算法研究自适应滤波算法是一种根据输入信号动态调整滤波器参数的方法，可以根据信号的特点更好地去除噪声，提高信号的质量。
神经网络是一种能够通过样本学习和自我调整的计算模型，可以用于模式识别、分类和回归等问题。
将神经网络应用于自适应滤波算法中，可以通过学习输入信号的特征来实现更加准确的滤波效果。
神经网络自适应滤波算法主要包括以下几个关键步骤：输入数据的预处理、神经网络模型的建立、参数的训练与更新以及滤波输出的计算。
首先，需要对输入数据进行预处理，包括信号的采样和量化等操作，以便于神经网络对输入数据进行处理。
同时，还可以对信号进行平滑处理，以降低噪声对神经网络学习的影响。
接下来，需要建立适合信号特征提取和处理的神经网络模型。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
根据具体的问题和信号特点选择合适的神经网络结构，并设置适当的神经元和连接权重。
然后，使用一组已知的信号样本对神经网络模型进行训练和参数调整。
这可以通过反向传播算法来实现，即将样本信号的输出与期望输出进行比较，计算误差并反向传播更新神经网络的权重值。
经过多轮的训练和参数调整，神经网络模型能够逐渐学习到信号的特征，并根据输入信号调整滤波器的参数，从而实现自适应的滤波效果。
最后，利用训练好的神经网络模型和调整后的滤波器参数对输入信号进行滤波处理，得到滤波后的输出信号。
这样可以去除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。
基于神经网络的自适应滤波算法在信号处理领域有着广泛的应用。
例如，在语音信号处理中，可以使用神经网络自适应滤波算法去除语音信号中的噪声，提升语音识别的准确度。
在图像处理中，可以利用神经网络自适应滤波算法对图像进行降噪处理，增强图像的细节和清晰度。
此外，在通信领域、生物医学领域和金融领域等都可以应用神经网络自适应滤波算法。
总之，基于神经网络的自适应滤波算法通过学习输入信号的特征，可以实现更加准确和适应性强的滤波效果。
基于神经网络的自适应滤波算法研究
基于神经网络的自适应滤波算法研究随着计算机应用技术的不断发展和智能化水平的提高，神经网络技术已经成为了一个热门话题。
在很多领域中，如图像、音频和语音处理等领域中，神经网络技术都取得了显著的进展。
其中，基于神经网络的自适应滤波算法研究，对于各种信号处理中的噪声消除、滤波处理等方面作用重大。
介绍神经网络自适应滤波算法的基本原理和发展历程，以及目前的研究成果和开发应用现状。
一、自适应滤波算法的基本原理在一些领域，数据处理涉及到噪声消除、滤波处理等，这就要求我们寻找一种更为有效而可靠的算法。
自适应滤波算法就是其中的一种。
自适应滤波算法的目的是去除信号中的噪声和其他非理想成分。
自适应滤波算法的基本原理是：对于输入信号进行滤波处理，滤波器的系数是根据当前的输入信号和输出信号来调整的。
在信号不知道的情况下，基于神经网络的自适应滤波器具有自适应性，能够在运行过程中根据输入信号和输出信号的差异来进行权值调整，滤波器能够不断优化，从而得到更为精确的预测结果。
基于神经网络的自适应滤波算法主要实现的步骤如下：1、利用传感器等设备采集原始信号数据。
2、对于原始信号数据进行处理，提取信号中的有效成分。
3、利用神经网络算法构建自适应滤波器，对原始信号进行滤波处理。
4、动态调整滤波器的系数向量，使其能够自适应地对信号进行滤波处理。
5、输出处理后的信号数据，即实现对于信号的噪声消除和滤波处理。
二、自适应滤波算法的发展历程自适应滤波算法已经发展了很长时间，最先是在20世纪60年代提出的，当时是将自适应滤波器应用于雷达信号的处理中。
上世纪70年代末，基于LMS（最小均方差）算法的Adaline滤波器被提出，这个滤波器将最小均方误差作为优化目标，能够实现自适应滤波器系数的优化。
在此基础上，20世纪80年代提出了基于神经网络的自适应滤波算法，利用神经网络算法对于权值进行动态调整，从而在保证滤波效果的同时，能够提高算法的适应性和鲁棒性。
现在，基于神经网络的自适应滤波器已经广泛应用到各种信号处理的领域。
毫米波调频无线电引信干扰技术研究
D O I :10.3969/j.i s s n .1003-0972.2024.02.021 文章编号:1003-0972(2024)02-0264-10毫米波调频无线电引信干扰技术研究刘学敏1*,朱捷伟2(1.南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094;2.中国联通有限公司苏州市分公司政企部,江苏苏州215100)摘 要:针对毫米波调频引信的数字射频存储转发㊁正弦调幅扫频㊁噪声调幅和噪声调频,提出了干扰方法㊂采用滤波分离差频信号,并从差频信号中提取多普勒信号参数的方法,将毫米波调频引信信号的差频测距结果以及多普勒信号作为引信启动的联合判决条件㊂仿真结果表明,对该体制引信施加正弦调幅扫频干扰和间隔转发干扰的欺骗效果明显,覆盖接收机的大功率噪声信号均能有效压制回波信号㊂关键词:无线电引信;毫米波调频;欺骗性干扰;压制性干扰中图分类号:T N 974 文献标识码:A开放科学(资源服务)标识码(O S I D ):R e s e a r c h o n M i l l i m e t e r -w a v e F r e q u e n c y Mo d u l a t e d R a d i o P r o x i m i t y F u z e J a m m i n g T e c h n i qu e s L I U X u e m i n 1*,Z H U J i e w e i2(1.S c h o o l o f E l e c t r o n i c E n g i n e e r i n g a n d O p t o e l e c t r o n i c T e c h n o l o g y ,N a n j i n g U n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y,N a n j i n g 210094,C h i n a ;2.C h i n a U n i c o m L i m i t e d S u z h o u B r a n c h ,E n t e r p r i s e B u s i n e s s D e pa r t m e n t ,S u z h o u 215100,C h i n a )Ab s t r ac t :T h e j a mm i n g t e c h n i q u e s o fd i g i t a l r a d i o f re q u e n c y s t o r a g e a n df o r w a r d ,s i n u s o i d a l a m pl i t u d e m o d u l a t i o n s w e e p ,n o i s e a m p l i t u d e a n d n o i s e f r e q u e n c y f o r m i l l i m e t e r -w a v e f r e q u e n c y m o d u l a t e d p r o x i m i t yf u z e s w e r e p r o p o s e d .T h e a p p r o a c h i n v o l v e d f i l t e r i ng a n d s e p a r a t i n g th e b e a t -f r e q u e n c y si g n a l s ,f o l l o w e d b yt h e e x t r a c t i o n o f D o p p l e r s i g n a l p a r a m e t e r s f r o m t h e s e b e a t -f r e q u e n c y s i g n a l s .T h e b e a t -f r e q u e n c y r a n ge m e a s u r e m e n t r e s u l t s a n d D o p p l e r s i gn a l p a r a m e t e r s w e r e u s e d a s j o i n t d e c i s i o n c r i t e r i a f o r f u z e s i n i t i a t i o n .S i m u l a t i o n r e s u l t s d e m o n s t r a t e d t h e s i g n i f i c a n t d e c e p t i v e e f f e c t s o f a p p l y i n g s i n u s o i d a l a m pl i t u d e m o d u l a t i o n s w e e p a n d s p a c e d r e t r a n s m i s s i o n j a mm i n g t o t h i s f u z e s y s t e m.M o r e o v e r ,h i g h -p o w e r n o i s e s i g n a l s c o v e r i n gt h e r e c e i v e r c o u l d e f f e c t i v e l y s u p p r e s s e c h o s i gn a l s .K e y wo r d s :r a d i o p r o x i m i t y f u z e ;m i l l i m e t e r -w a v e f r e q u e n c y m o d u l a t i o n ;d e c e p t i v e j a mm i n g ;s u p p r e s s i v e j a mm i n g0 引言电子对抗在现代化战争中,对战略攻防起到重要作用,电子干扰是能使敌方电子设备和系统丧失或降低效能所采取的电波扰乱措施,是电子对抗的组成部分[1]㊂电子干扰直接制约无线电引信发挥作用,因此无线电引信干扰研究已成为电子对抗领域的重要部分[2]㊂文献[3]从连续波多普勒引信㊁伪随机码调相引信和伪码调相脉冲多普勒复合引信等3种具有代表性的无线电引信入手,选择不同的干扰波形,分析其对相关引信的作用过程㊂文献[4]采用基于差频测距测速和谐波比较定距的方法,研究线性调频引信的干扰和抗干扰技术㊂文献[5]基于深度学习,对无线电引信干扰信号识别技术进行研究㊂文献[6]在分析超宽带引信㊁瞄准式干扰与扫频式干 收稿日期:2023-03-06;修回日期:2023-07-15;*.通信联系人,E -m a i l :l i u x m@n ju s t .e d u .c n 基金项目:国家自然科学基金项目(61801220,61971226);江苏省优秀青年科学基金项目(B K 20200075) 作者简介:刘学敏(1987 ),男,福建建瓯人,实验师,硕士,主要从事电路与系统㊁电子对抗㊁通信信号处理研究㊂ 引用格式:刘学敏,朱捷伟.毫米波调频无线电引信干扰技术研究[J ].信阳师范学院学报(自然科学版),2024,37(2):264-273.L I U X u e m i n ,Z HU J i e w e i .R e s e a r c h o n M i l l i m e t e r -W a v e F r e q u e n c y M o d u l a t e d R a d i o P r o x i m i t y F u z e J a mm i n g T e c h n i qu e s [J ].J o u r n a l o f X i n y a n g N o r m a l U n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c e E d i t i o n ),2024,37(2):264-273.462信阳师范学院学报(自然科学版)J o u r n a l o f X i n y a n g N o r m a l U n i v e r s i t y第37卷 第2期 2024年4月N a t u r a l S c i e n c e E d i t i o n V o l .37N o .2A pr .2024扰信号特征基础上,构建了干扰信号与超宽带无线电引信交互作用模型㊂文献[7-11]在引信信号调制方式识别方面对双谱切片㊁神经网络和深度残差学习等方面进行了深入的研究,这给引信干扰从对抗信号识别方面带来了新的思路,将引信干扰技术与神经网络㊁高阶谱分析等相结合[12-14],有望促进电子对抗的成效㊂毫米波调频引信频段具有较高的频率,因此具有较大的带宽和较高的分辨率㊂这使得毫米波引信能够在复杂的环境中准确地探测目标,并且对于不同类型的干扰具有较强的抵抗能力㊂对于拥有优良抗干扰性能的对地毫米波调频无线电引信,研究正弦调幅扫频和间隔转发这两种欺骗性干扰㊁噪声调幅和噪声调频这两种压制性干扰施加在该种引信时的干扰效果,对探究对地调频无线电引信干扰这一课题具有重要的意义㊂1毫米波调频引信系统分析及仿真毫米波调频引信通过毫米波调频信号发生器产生锯齿波调制信号,在压控振荡器V C O中进行频率调制,从而得到锯齿波调频信号㊂该信号通过引信发射天线向外辐射前需经过功率放大,遇到目标后反射回来,得到延迟随距离变化的毫米波调频回波信号,由引信系统接收端接收,将其通过低噪放后与本振信号混频,进行低通滤波便可得到差频信号[15],再经信号处理后提取所需目标距离㊁速度等信息,并作为系统输出的依据,进行门限判决后,向执行级输出启动指令㊂引信系统框图见图1㊂图1毫米波调频引信工作原理示意图F i g.1W o r k i n g p r i n c i p l e d i a g r a m o fm i l l i m e t e r w a v e F M f u z e1.1毫米波调频引信系统信号分析毫米波调频引信发射信号u t(t)为u t(t)=U t c o s(2π(f0t+k t22)),(1)式中:k表示调频斜率,f0表示发射信号中心频率,U t表示发射信号的幅度㊂引信与目标存在相对运动的回波信号延时,τ=2(R-v t)c,(2)式中:τ为回波信号,c表示光速,v表示弹目相对速度,R表示弹目相对距离㊂回波信号u r(t)可表示为u r(t)=U r c o s(2π(f0(t-τ)+k(t-τ)22)),(3)式中:U r表示回波信号的幅度㊂将本振信号与规则区内回波信号进行混频,通过低通滤波后输出的信号u I(t)为u I(t)=12U t U r c o s(2π(kτ22-k tτ-f0τ))㊂(4)考虑到回波信号延时在几百纳秒以内,因此τ的二次项可忽略不计,随后对信号归一化处理: u i(t)=u I c o s(2π(kτ-f d)t-φ)=u I c o s(2πf i t-φ),(5)式中:f d=2v/λ=2v f0/c为多普勒频率[5],λ为发射信号中心频率对应信号的波长,相位φ= 4πR0f0/c,f i为差频信号频率㊂可推导多普勒信号频率与弹目相对速度之间的关系为v=f d㊃c2f0㊂(6)差频信号频率与弹目相对距离R的关系为Rʈ(f i+f d)2k c㊂(7) 1.2毫米波调频引信信号处理方法及系统仿真通过时域欠采样,得到多普勒信号,然后进行频率测量,从而推算出速度信息㊂多普勒信号进行F F T时,拥有较多的采样点数,因此,选定毫米波调频引信参数时,多普勒信号频率与差频信号频率至少需要存在一个数量级的差距,测速结果才相对准确㊂由式(7)可知,引信信号处理模块从目标回波信号中测出差频信号频率,随后补偿多普勒频率就可以获得实时弹目距离信息㊂如果采用F F T测频,那么在对差频信号中的不规则区测频时结果不准确,会导致测距结果出现误差㊂为了避免这种情况,应尽量避开差频信号的不规则区㊂通常选择对单个调制周期内的差频信号进行F F T采样,但是这会导致测频分辨率较低,所以采用C Z T算法[6]对差频信号进行频谱细化处理,提高测距精度㊂毫米波调频引信系统设定启动判断条件为: 1)距离门限设置:测距结果为6~12m;2)速度门限设置:多普勒频率在引信门限范围内,即测562刘学敏,朱捷伟.毫米波调频无线电引信干扰技术研究速结果在设定门限范围内;3)当速度㊁距离同时满足门限要求时,引信输出启动信号㊂毫米波调频引信仿真参数如表1所示㊂表1 毫米波调频引信仿真参数表T a b .1 S i m u l a t i o n p a r a m e t e r s o f m i l l i m e t e r w a v e F M f u z e仿真运行距离/m 采样频率/MH z 载波频率/G H z调制周期/μs 29100242调频频偏/MH z 初始相对距离/m相对速度/(m ㊃s -1)起爆距离/m 100305008 确定系统参数以及特征参量门限如下:1)低通滤波器参数:混频后经过低通滤波器提取多普勒信号,因此低通滤波器的截止频率f b 应大于f dm a x ,此处设置为200k H z ㊂2)判决门限:引信落速范围100~1200m /s,对应多普勒频率范围是16~192k H z㊂根据表1参数,当引信竖直落速v =500m /s㊁引信信号处理模块在弹目相对距离为30m 时,开始工作㊂当测距结果㊁测速结果同时满足引信启动门限时,引信在距目标7.8m 处输出启动信号㊂毫米波调频引信基于差频信号的测距测速算法仿真结果如图2所示㊂图2 基于差频信号的测距测速算法仿真结果F i g .2 S i m u l a t i o n r e s u l t s o f r a n g i n g a n d v e l o c i t y m e a s u r e m e n t a l g o r i t h m b a s e d o n d i f f e r e n t i a l f r e q u e n c y s i gn a l 由图2可知,随着炮弹向目标靠近,测距结果也随之减小,图2(d )显示引信的测距误差,在弹目相对距离为30~5m 的过程中,最大相对误差小于0.5m ㊂此处系统仿真采样率设置为100MH z ,延迟τ为10n s ,理论测距精度为ΔR =c ㊃τ/2=1.5m ㊂图2(e)为测速误差波形图,可以看出测速误差小,测速结果稳定,测速误差保持在1m /s 左右㊂引信在距目标7.8m 处输出启动信号㊂测距测速模块的设计可以满足毫米波调频引信的需求㊂2 毫米波调频引信干扰在地面作战中,根据敌我火力和待掩护目标位置,干扰机通常位于我方阵地前方,并分布在弹道两侧以确保安全㊂干扰机以20ʎ 40ʎ仰角发射干扰信号,形成一个圆锥形区域,覆盖炮弹的弹道轨迹[16]㊂图3展示了干扰机与弹道轨迹的几何位置关系㊂图3 干扰机与弹道轨迹的几何位置关系F i g.3 G e o m e t r i c p o s i t i o n r e l a t i o n b e t w e e n j a m m e r a n d t r a j e c t o r y2.1 欺骗性干扰2.1.1 正弦调幅扫频干扰毫米波调频引信施加的扫频式[17]干扰,其频率范围较宽,ΔF j =(2~5)ΔF r ,f s =F j (t ), t ɪ[0,T ],(8)662第37卷 第2期信阳师范学院学报(自然科学版) h t t p ://j o u r n a l .x yn u .e d u .c n 2024年4月式中:ΔF r表示引信接收机带宽;ΔF j表示干扰机干扰带宽;f s表示干扰的中心频率,是以T为周期的连续函数㊂干扰机中心频率以某一固定的频率发生跳变,在每个频率点会停留一段时间,干扰信号在该时间段内可视为受幅度调制的单频信号,表示为J(t)=U j c o s(2πf a(t-τj)+φa)ˑc o s(2πf j(t-τj)+φj),(9)式中:U j表示干扰信号的幅度,f a表示调制信号的频率,τj表示干扰信号延时,φj表示干扰信号载波的初始相位,φa表示调制信号初始相位㊂设毫米波调频引信的本振信号s(t)为s(t)=U t c o s(2πf0t+φt(t)),(10)式中:U t为本振信号幅度,f0为中心频率,φt(t)表示相位函数㊂引信本振信号与干扰信号混频得到差频信号u j(t):u j(t)=U t U j2c o s(2πf a(t-τj)+φa)ˑc o s(2π(Δf-fd j)t+φt(t)+φj),(11)式中:f d j为干扰信号产生的欺骗性多普勒频率,Δf=f i-f0为干扰信号中心频率与引信本振信号中心频率之差㊂此时,差频信号仍是毫米波调频信号,测频处理时,Δf和引信调制频偏ΔF M的大小关系㊁C Z T 算法采样点数的选取,都会影响测频的准确性㊂2.1.2间隔转发干扰改变干扰延时是成功进行距离欺骗的关键[18]㊂为了进行速度欺骗,干扰机通常对干扰信号进行多普勒频率调制,以匹配引信的门限[19]㊂图4为引信发射信号和转发式干扰信号的时频图㊂图4引信发射信号和转发式干扰信号时频图F i g.4T i m e-f r e q u e n c y d i a g r a m o f f u z e t r a n s m i t t i n gs i g n a l a n d f o r w a r d j a m m i n g s i g n a l图4中实线和虚线分别表示发射信号㊁转发式干扰信号的时频曲线,f i j表示干扰信号产生的差频频率,τj e表示干扰延时㊂f i j能否成功通过引信信号处理模块的低通滤波器,与干扰信号延时有关㊂当干扰延时τj e匹配到引信延时,才能得到理想的差频信号频率㊂设引信距离门限为(R p1, R p2),则干扰延时范围如式(12)㊂τj eɪ(n T M-τp1,n T M-τp2)ɣ(n T M+τp1,n T M+τp2),(12)式中:n表示间隔转发次数,T M表示调制信号周期㊂将式(12)中的区间称为 起爆延时区间 ,由式(2)可得τp1和τp2,τp1=2(R p1-v t)c,τp2=2(R p2-v t)c㊂(13)若对截获的引信发射信号片段直接转发一次,则信号处理过程中,干扰信号模拟回波信号的时延固定且很小,使干扰延时控制在上述两个区间内的概率很小㊂所以这里采用基于D R F M的间隔转发式干扰[20](图5)㊂假设干扰方侦察到引信发射的毫米波调频信号后,并已识别出信号类型㊁参数等关键信息㊂干扰机截取长度为N T M的引信信号进行采样存储,最后将截取的信号进行多次重复,并以固定间隔时间Δτ进行转发㊂图5基于D R F M的间隔转发式干扰示意图F i g.5S c h e m a t i c d i a g r a m o f i n t e r v a l f o r w a r d i n gj a m m i n g b a s e d o n D R F M引信本振信号与干扰信号之间的延时为τ1=2R j c+τs+n(N T M+Δτ),(14)式中:n表示间隔转发次数,R j表示干扰机与引信的实时距离,Δτ表示转发间隔,τs为干扰机处理信号所需时间㊂同样可以用l T M+τj表示τ1,其中l为正整数,τj<T M㊂引信接收端接收的干扰信号u j(t)为u j(t)=U j c o s(2π(f0(t-l T M-τj)+k(t-l T M-τj)22))㊂(15)信号延时为l T M+τj和延时为τj的信号差频相同,因此可将式(15)转化为u j1(t)=U j c o s(2π(f0(t-τj)+k(t-τj)22))㊂(16)将引信本振信号与u j1(t)混频,经过低通滤波762刘学敏,朱捷伟.毫米波调频无线电引信干扰技术研究器后输出为u i j(t)=U t U j2c o s(2πkτj t-φ0),(17)式中:φ0为输出信号的相位㊂2.2压制性干扰2.2.1噪声调幅干扰在对毫米波调频引信施加压制性干扰时,接收端会同时接收干扰信号和回波信号㊂此时差频信号为干扰信号㊁回波信号共同与引信信号本振混频滤波后的输出㊂引信以瞄准式噪声调幅干扰[21]为例,研究施加噪声调幅干扰时毫米波调频引信的工作状态㊂噪声调幅干扰信号可表示为J(t)=(U j+u n(t))c o s(2πf j t+φj),(18)式中:f j表示噪声调幅信号的中心频率,U j表示干扰信号幅度,u n(t)是方差为σ2n㊁均值为零的噪声,瞄准式干扰下f jʈf0,φj表示调幅干扰信号初始相位㊂毫米波调频引信本振信号为s(t)=U t c o s(2πf0t+φt(t)),(19)式中:U t为本振信号幅度,φt(t)=πΔF M f M t2,f M 表示调制信号频率㊂引信本振与噪声调幅干扰信号混频得到u j(t)=U t2(U j+u n(t))c o s(φt(t)-φj)㊂(20)干扰信号的频谱表达式为U j(f)=U j U t2ð+肀n=-肀F nδ(f-n f M)+U t2ð+肀n=-肀F n U n(f-n f M),(21)式中:F n为u j(t)的相位部分进行傅里叶级数展开的傅里叶级数值,δ(f)为本振信号频频,U n(f)为调制噪声信号u n(t)的频谱㊂由式(21)可知,引信本征信号与噪声调幅干扰信号混频后,频谱为离散锯齿调频信号频谱和调制噪声频谱的累加㊂要提高压制干扰效率,干扰信号要尽可能地对准毫米波调频引信系统的中心频率f0,在确保噪声带宽覆盖引信接收机带宽时,尽可能减小噪声带宽㊂2.2.2噪声调频干扰根据上文,噪声调频干扰信号[22]表达式为J(t)=U j c o s(2πf j t+2πk F Mʏt0u(τ)dτ+φ)㊂(22)调制噪声u(τ)的功率谱为G n(f)=σ2nΔF n,0ɤfɤΔF n,0,其他㊂(23)令m f e=k F Mσn/ΔF n,m f e为有效调频系数,ΔF n为噪声的调制带宽㊂有效调频系数m f e的大小与干扰信号的功率谱G j(f)变化规律如图6所示㊂图6噪声调频干扰频谱示意图F i g.6S p e c t r u m d i a g r a m o f n o i s e F M i n t e r f e r e n c e调制系数越大,带宽越大,功率越小;调制系数越小,带宽越小,功率越大㊂为了得到更好的干扰效果,取参数m f e=0.2㊂噪声调频信号与毫米波调频引信发射信号的下混频信号为S j(t)=U m U j2c o s(2πΔf t+φ(t)-2πk F Mʏt0u(τ)dτ-φ),(24)式中:U m为调频引信发射信号的幅度,Δf为差频,φ(t)-φ为相位差㊂同理,可以求出下混频信号频谱表达式为S(f)=U m U j2ð肀n=-肀F n F(f-Δf-n f M),(25)式中:F(f)是调制信号2πk F Mʏt0u(τ)dτ的频谱㊂由表达式可知,毫米波调频引信在被施加噪声调频干扰时,调制信号的频谱经过频谱搬移形成混频信号的频谱,频谱搬移间隔为毫米波调频引信的调制频率f M㊂3干扰仿真实验与分析3.1欺骗性干扰仿真分析3.1.1正弦调幅扫频干扰仿真分析根据2.1.1节的分析,取毫米波调频引信正弦调幅扫频干扰参数如表2㊂干扰机采用正弦调幅扫频欺骗性干扰时,干扰机特征参数设置为:干扰机发射功率P j=45 d B m,干扰机天线增益G j=10d B,欺骗性干扰仿862第37卷第2期信阳师范学院学报(自然科学版)h t t p://j o u r n a l.x y n u.e d u.c n2024年4月真距离R j =20m ㊂引信系统特征参数设置同1.2节,干扰信号功率远大于引信发射信号,接收时部分干扰信号会由引信接收天线旁瓣接收㊂欺骗性干扰下,毫米波调频引信正弦调幅扫频干扰仿真结果如图7所示㊂表2 毫米波调频引信正弦调幅扫频干扰参数表T a b .2 S i n u s o i d a l a m -s w e e pi n t e r f e r e n c e p a r a m e t e r s o f m i l l i m e t e r w a v e F M f u z e参数取值仿真运行距离20m仿真初始距离100m 干扰机方位X 轴0m干扰机方位Y 轴100m干扰机方位Z 轴0m参数取值调幅频率50k H z扫频带宽430MH z 扫频步长500k驻留时间1m s相对速度500m /s图7 毫米波调频引信正弦调幅扫频干扰仿真结果F i g .7 S i m u l a t i o n r e s u l t s o f s i n u s o i d a l a m pl i t u d e -m o d u l a t e d s w e e pi n t e r f e r e n c e o f m i l l i m e t e r w a v e F M f u z e 扫频驻留时间为1m s ,引信运动0.5m ,如图7(a )中每一格 小阶梯 的宽度即为0.5m ㊂测距结果总体趋势符合向目标靠近的规律,并按一定周期出现重复㊂多普勒信号被正弦调幅扫频信号干扰,速度在150~800m /s 之间来回跳变,符合多普勒门限㊂由仿真结果可知,当对毫米波调频引信施加正弦调幅扫频干扰㊁距离门限和多普勒门限同时满足启动条件时,引信在距目标97.99m 处输出启动信号㊂因此,正弦调幅扫频干扰对毫米波调频引信干扰有效㊂3.1.2 间隔转发干扰仿真分析根据2.1.2节的分析,将τs 视为定值,此时干扰信号产生的差频信号频率主要由τj 决定,而干扰距离R j 和间隔转发次数n 决定干扰延时τj 的大小,R j 的变化产生了欺骗多普勒频率f d j ㊂干扰机若要完成一个完整的干扰延时周期,则此时的递增量n Δτ应该覆盖一整个调制周期T M ㊂在每个转发干扰周期内,理论上存在一次或多次干扰延时满足引信起爆延时门限㊂干扰机采用间隔转发欺骗性干扰时,干扰机特征参数设置为:干扰机发射功率P j =45d B m ,干扰机天线增益G j =10d B ㊂引信系统特征参数设置同1.2节,干扰信号功率远大于引信发射信号㊂设置毫米波调频引信间隔转发干扰参数如表3㊂表3 毫米波调频引信间隔转发干扰参数T a b .3 I n t e r f e r e n c e p a r a m e t e r s o f m i l l i m e t e rw a v e F M f u z e i n t e r v a l f o r w a r d i n g参数取值仿真运行距离10m仿真初始距离100m干扰机方位X 轴0m干扰机方位Y 轴100m参数取值转发间隔时间2n s单次转发信号周期10干扰机方位Z 轴0m相对速度500m /s毫米波调频引信间隔转发干扰仿真结果如图8所示㊂在干扰机工作时间内,转发多个干扰周期信号,测距结果显示弹目距离变小,呈周期性变化,说明干扰延时τj 满足欺骗性干扰对延时的要求,并随着弹目的靠近,多普勒信号受干扰信号影响,速度也呈现一定规律起伏变化㊂由仿真结果可知,当对毫米波调频引信施加间隔转发干扰㊁弹目距离满足距离门限,同时多普勒信号幅度满足多普勒门限,引信在距目标98.2m 处输出启动信号,因此间隔转发干扰对毫米波调频引信干扰有效㊂962刘学敏,朱捷伟.毫米波调频无线电引信干扰技术研究图8 毫米波调频引信间隔转发干扰仿真结果F i g.8 S i m u l a t i o n r e s u l t s o f m i l l i m e t e r w a v e F M f u z e i n t e r v a l f o r w a r d i n gi n t e r f e r e n c e 3.2 压制性干扰仿真分析3.2.1 噪声调幅干扰仿真分析噪声调幅干扰仿真如图9所示㊂信干比为-5d B 时毫米波调频引信受噪声调幅干扰,测距测速[23]结果会发生抖动,但是抖动点数很小,不影响测速结果和测距结果整体规律,测距测速结果依然满足引信启动门限,引信在9.6m 处起爆,压制性干扰失效㊂如图10所示,信干比为-10d B 时毫米波调频引信受噪声调幅干扰,测距测速结果会发生剧烈抖动,测速结果和测距结果整体规律被破坏,测距测速结果无法同时满足引信启动门限,引信 哑火 ,压制性干扰成功㊂3.2.2 噪声调频干扰仿真分析如图11所示,信干比为-5d B 时毫米波调频引信受噪声调频干扰,测距测速结果会发生抖动,但是抖动点数有限,不影响测速结果和测距结果整体规律,测距测速结果依然满足引信启动门限,引信在9.6m 处起爆,压制性干扰失效㊂图9 信干比为-5d B 时毫米波调频引信噪声调幅干扰仿真结果F i g .9 S i m u l a t i o n r e s u l t s o f MMW F M f u z e n o i s e a m pl i t u d e -m o d u l a t e d i n t e r f e r e n c e w h e n s i g n a l -t o -d r y ra t i o i s -5d B 图10 信干比为-10d B 时毫米波调频引信噪声调幅干扰仿真结果F i g.10 S i m u l a t i o n r e s u l t s o f MMW F M f u z e n o i s e a m pl i t u d e -m o d u l a t e d i n t e r f e r e n c e w h e n s i g n a l -t o -d r y ra t i o i s -10d B 072第37卷 第2期信阳师范学院学报(自然科学版) h t t p ://j o u r n a l .x yn u .e d u .c n 2024年4月图11信干比为-5d B时毫米波调频引信噪声调频干扰仿真结果F i g.11S i m u l a t i o n r e s u l t s o f F M n o i s e i n t e r f e r e n c e o fm i l l i m e t e r w a v e F M f u z e w h e n s i g n a l-t o-d r yr a t i o i s-5d B如图12所示,信干比为-10d B时毫米波调频引信受噪声调频干扰,测距测速结果会发生抖动,但是测距测速结果依然有一定概率满足引信启动门限,引信在9.6m处起爆,压制性干扰失效㊂如图13所示,信干比为-15d B时毫米波调频引信受噪声调频干扰,测距测速结果会发生剧烈抖动,整体规律被破坏,无法同时满足引信启动门限,引信 哑火 压制性干扰成功㊂基于以上分析,对引信进行100次噪声调幅㊁调频干扰对比实验,控制信干比为变量,模拟在不同信干比下的引信启动情况,结合毁伤效果探究噪声调幅㊁调频干扰对毫米波调频引信的作用规律和效果㊂图12信干比为-10d B时毫米波调频引信噪声调频干扰仿真结果F i g.12S i m u l a t i o n r e s u l t s o f F M n o i s e i n t e r f e r e n c e o f m i l l i m e t e r w a v e F M f u z e w h e n s i g n a l-t o-d r y r a t i o i s-10d B图13信干比为-15d B时毫米波调频引信噪声调频干扰仿真结果F i g.13S i m u l a t i o n r e s u l t s o f F M n o i s e i n t e r f e r e n c e o f m i l l i m e t e r w a v e F M f u z e w h e n s i g n a l-t o-d r y r a t i o i s-15d B172刘学敏,朱捷伟.毫米波调频无线电引信干扰技术研究图14为不同信干比下噪声调幅㊁调频干扰对毫米波调频引信干扰成功概率㊂图14不同信干比下噪声调幅㊁调频干扰对毫米波调频引信干扰成功概率F i g.14P r o b a b i l i t y o f j a m m i n g s u c c e s s o f MMW F M f u z ew i t h a m p l i t u d e m o d u l a t i o n a n d f r e q u e n c y m o d u l a t i o nn o i s e a t d i f f e r e n t s i g n a l-t o-d r y r a t i o由图14可知,当毫米波调频引信被施加同样功率的噪声调幅㊁调频干扰信号时,相同信干比下的噪声调幅干扰信号对毫米波调频引信的干扰效果更好;干扰成功率会随着干扰信号功率的增大而变高,即信干比变低,干扰成功概率越大㊂所以噪声调幅干扰信号的干扰效率要高于噪声调频信号㊂信干比越低,干扰功率越大,干扰成功率越高㊂4结束语针对毫米波调频引信的数字射频存储转发㊁正弦调幅扫频㊁噪声调幅和噪声调频,提出了干扰方法㊂仿真结果表明:虽然毫米波调频引信由于工作频段优势具备较强的抗干扰性能,但也正是基于这一点,其往往忽略了抗干扰方法的研究设计,本文仿真结果验证了所提干扰波形和干扰方法对其干扰的有效性㊂后续将继续探究所提干扰方法的工程实现方法,解决其中涉及的瞬时带宽㊁存储深度及干扰策略等问题,为引信干扰机的设计提供指导思路㊂参考文献:[1]赵惠昌,张淑宁.电子对抗理论与方法[M].北京:国防工业出版社,2010.Z HA O H u i c h a n g,Z HA N G S h u n i n g.T h e o r y a n d m e t h o d s o f e l e c t r o n i c c o u n t e r m e a s u r e s[M].B e i j i n g:N a t i o n a lD e f e n s e I n d u s t r y P r e s s,2010.[2]赵惠昌.无线电引信设计原理与方法[M].北京:国防工业出版社,2012.Z HA O H u i c h a n g.D e s i g n p r i n c i p l e s a n d m e t h o d s o f r a d i o f u z e[M].B e i j i n g:N a t i o n a l D e f e n s e I n d u s t r y P r e s 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《微波滤波器智能优化设计的关键技术研究》范文
《微波滤波器智能优化设计的关键技术研究》篇一一、引言微波滤波器作为无线通信系统中的关键元件，其性能的优劣直接影响到整个系统的性能。
随着无线通信技术的快速发展，对微波滤波器的设计要求也越来越高。
传统的微波滤波器设计方法往往依赖于设计师的经验和试错法，这种方法效率低下且难以满足复杂的设计需求。
因此，研究微波滤波器智能优化设计的关键技术，对于提高设计效率、优化滤波器性能具有重要意义。
二、微波滤波器的基本原理与现状微波滤波器是一种用于信号选择的装置，其主要功能是允许某些频率的信号通过，同时阻止或减小其他频率信号的通过。
传统的微波滤波器设计主要依靠人工进行参数优化和仿真验证，这种方法存在周期长、效率低、成本高等问题。
目前，随着计算机技术和人工智能的快速发展，智能优化设计方法在微波滤波器设计中的应用越来越广泛。
这些方法包括基于遗传算法、神经网络、深度学习等人工智能技术的优化算法。
这些算法能够自动寻找最优解，大大提高了设计效率和优化效果。
三、智能优化设计关键技术研究1. 优化算法研究针对微波滤波器设计中的复杂性和多目标性，需要研究高效的优化算法。
目前，基于遗传算法、神经网络、深度学习等人工智能技术的优化算法在微波滤波器设计中得到了广泛应用。
这些算法能够自动寻找最优解，避免了传统设计方法中的试错过程，提高了设计效率。
2. 参数化建模技术研究参数化建模技术是微波滤波器智能优化设计的基础。
通过建立滤波器的参数化模型，可以将设计问题转化为参数优化问题。
这就需要研究如何准确地建立滤波器的参数化模型，以及如何将复杂的物理问题转化为数学问题。
3. 仿真验证与实验研究智能优化设计的最终目的是为了提高微波滤波器的性能。
因此，需要对优化后的设计进行仿真验证和实验研究。
这需要研究如何将仿真结果与实际实验结果相结合，以验证优化设计的有效性。
四、应用实例与分析以某款微波滤波器为例，采用智能优化设计方法进行设计。
首先，建立该滤波器的参数化模型，然后采用优化算法进行参数优化。
毫米波生物学作用机制及治疗应用研究
收稿日期�2010-06-11基金项目�陈可冀中西医结合发展基金(CK J 2008003)作者简介�黄雅丽(1986),女,中医骨伤科学硕士研究生,主要从事骨性关节炎研究�通信作者�刘献祥(1963),男,教授E-�@163.���随着毫米波理论与技术的发展,毫米波在通讯,遥感,射电天文,超导,受控热核反应,物质结构研究以及医学,军事等领域的应用日益广泛,特别是在近20中尤为突出毫米波属非电离辐射中的极高频波,波长为1�10,频率在30�300G H ,对生物体的损伤机制可分为热效应和非热效应,前者的作用机制已较为明确,后者的作用机制目前尚未阐明本文就毫米波生物学作用机制研究和疗法应用的若干问题进行探讨毫米波生物学的作用机制和特点作用机制毫米波的生物学作用基础首先在其物理性能毫米波属于微波,在电磁波谱分布图上与远红外线相邻,除具有微波的共性之外,还具有以下特性毫米波波长很短,其传播特性与几何光相似,即直线传播,可发生反射,折射,吸收毫米波的量子能量不足以切断化学键,属于非电离辐射毫米波波长很短,极易被含水量较多的组织吸收,有效穿透深度很小,通常其能量的70%在300厚的组织内,即皮肤的表皮真皮被吸收毫米波对生物体产生的效应一般分为2种热效应和非热效应1生物热效应是指一定频率和功率的电磁波辐射在生物活体上时,所引发的生物活体的局部体温上升当温度升高超过生物活体组织的调节能力以及受照射组织内所吸收的能量远大于生物体的新陈代谢能力时,就会使组织的传热机理出现混乱,最后导致组织的破坏和死亡而生物非热效应,主要是研究各种频率电磁场所产生的生物效应,特别着重于研究电磁能量密度并不很强,在人体内产生的热量和温度并不太明显的情况下,对人体所造成的影响,这种影响常常发生在分子及细胞一级水平上,如"频率窗","功率窗"效应脑组织钙溢出量增加,外加电场中细胞膜破裂以及电磁波对酶活性的影响等�毫米波的治疗作用主要在于其非热效应,能促进机体的新陈代谢,改善局部组织微循环,增强巨噬细胞的吞噬活性,提高机体的免疫机能�2��毫米波的生物学作用机制是由于生物组织中D N A ,�N A 蛋白质等大分子和生物膜均有各自固定的振荡频率,这些频率正处于毫米波的振荡频率范围之内,因此毫米波作用于这些生物大分子和生物膜时就会发生谐振,这种谐振能在人体内传送时可引起一系生物学效应,如谐振能作用于细胞膜时,可促使膜电位发生变化,可撞击并消除膜上的病理学振荡,促使体内离子移动,甚至可使人体出现超导现象谐振能还可使体内组织的微观结构重排列,蛋白质,氨基酸,酶的活性发生变化,因而调节细胞的代谢与功能�3-4��特点谐振效应系指某些疾病对特定的毫米波频率敏感�B �����等�5�研究发现53�78G H �毫米波可明显抑制红细胞骨髓病中未成熟细胞的增殖毫米波治疗肿瘤的频率在38G H �,而治疗脑血管病的频率则在60G H��至今,临床上应用毫米波治疗不同疾病的频段研究仍未成熟�阈值效应当毫米波的功率密度达到一定的量值后,会引起组织或细胞反应�C ���等�6�采用30.16G H 毫米波分别在1�����2和3.5���2条件下辐射体外培养的H �C��角质化细胞1,由缝隙连接介导的细胞间联系未发生任何改变肿瘤多肽抗原(��A )在正常情况下抑制细胞毫米波生物学作用机制及治疗应用研究黄雅丽刘献祥(福建中医药大学骨伤学院,福建福州350108)关键词�毫米波生物学机制治疗中图分类号�454.1文献标志码�A 文章编号�1004-5627(20��)04-0063-042010204福建中医学院学报2010年8月第20卷第4期63间交换作用5L T PA 结合上述条件下毫米波共同作用1后抗原的抑制作用转变为促进反应1W 2时有部分转变而3.5W 2则全部转变为促进作用实验表明毫米波可与某些药物疗法协同作用以达到治疗的目的穴位效应系结合经络理论通过毫米波疗法来达到缓解局部疼痛恢复肢体功能抑制杀伤肿瘤细胞减轻毒副反应延长患者生存周期等目的实验表明毫米波结合皮肤穴位电刺激可用于缓解颈部或腰骶部疼痛恢复受伤部位功能性活动效果较为显著7时间积累效应通常情况下照射疗程和照射时间越长毫米波的治疗效应就越明显这就是时间累积效应它可对各种慢性疾病肌肉劳损陈旧性损伤达到持续稳固的治疗效果毫米波对生物体照射时间间隔时间和次数不同生物体反应也会不同有些生物学效应在辐射后一定的时间才能显现出来而有的则是多次辐射累积的结果实验对象大小体积不同照射时间及累积效应都会不同反应特异效应不同辐射强度的毫米波会导致生物体产生不同的反应毫米波同其它电磁波一样对生物体的影响与其辐射强度有很密切的关系一般将照射强度10W 2作为一个界限生物体受到照射强度大于10W 2的毫米波照射时温度明显上升以产生热效应为主反之则认为是非热效应毫米波生物学效应的应用研究自20世纪60年代中期开始在英国理论物理学家.F 9和前苏联科学院院士分别提出的理论观点影响下少数发达国家学者开展了有关的研究目前国内外开展的毫米波生物效应研究已涉及诸多方面实验研究主要集中在组织修复和再生免疫功能肿瘤细胞及软骨细胞的增殖和凋亡等方面毫米波可以激活生物体内的修复机制加速损伤组织的愈合杨朝辉等8-9研究毫米波对大鼠坐骨神经部分损伤后神经修复的影响结果表明毫米波能够促进周围神经损伤后轴突的再生随后又发现毫米波能够促进周围神经损伤的修复和功能恢复M V R 等10研究61.22GH 毫米波辐射对使用抗癌药物小鼠免疫功能调节的影响结果表明毫米波可通过T 细胞调节免疫应答途径加速修复过程�孙桂玲等�11�通过毫米波辐射白血病细胞株后�有明显的诱导白血病细胞凋亡的效应�同时也有显著的直接杀灭白血病细胞株的作用�蒋义斌等�12�研究表明35.8GH �毫米波照射诱导人肝癌细胞株B EL 7404凋亡�黄玉云等�13�用频率为36.9GH 毫米波照射人舌鳞癌细胞�发现毫米波可抑制人舌鳞癌细胞T ��8��3增殖�可辅助治疗舌鳞癌�卢恩勇等�14�将毫米波和无环鸟苷分别单独以及联合作用于K 562细胞�在A CV 或联合毫米波的作用下�抑制了K 562细胞的增殖和诱导其向红系分化�且毫米波与A C V 有协同效应�C����I等�15�研究99GH �毫米波连续辐射对大肠杆菌活力和代谢活性的影响�结果表明毫米波短时期连续辐射不会影响到大肠杆菌的活力�但是照射19以上会出现轻度增殖�在软骨细胞方面�吴广文等�16�研究表明毫米波可诱导骨髓间充质干细胞分化为软骨细胞�使毫米波辐射可以成为骨髓间充质干细胞向软骨细胞分化的一种非药物诱导方法李西海等�17-19�研究表明�毫米波干预软骨细胞-活性的作用机制可能是通过诱导软骨细胞转录合成�-��������C K ���抑制GSK -3�表达从而促进-�������合成�抑制分解�提高软骨细胞内-��的活性�毫米波可能通过�38信号通路抑制软骨细胞凋亡�通过诱导转录合成C D K 2C A 蛋白�促进细胞进入S 期�加快G2M 期转换�推动软骨细胞周期进程�从而有效促进软骨细胞增殖�并且能维持软骨细胞的表型稳定临床应用毫米波共振疗法是依据人体不同点的共振频率�用相应频率毫米波照射�引起肌体组织的共振�许多文献报道了毫米波用于临床治疗的成功案例�其治疗面很广�其中最常见的是对胃及十二指肠溃疡的治疗�张少虹等�20�使用2H Z-1型毫米波频谱治疗仪治疗功能性消化不良结果患者症状和体征得到改善�张芸等�21�观察脉冲毫米波经穴治疗慢性萎缩性胃炎的疗效�结果可明显改善腺体萎缩程度�肠腺化生和不典型增生刘敏等�22�采用以毫米波照射为主配以电针治疗B 面瘫150例�显示可以提高神经兴奋性�改善局部营养代谢功能�加快恢复受损的肌肉神经功能从而达到治愈的目的�计建华�23�应用百全福建中医学院学报第20卷64KF A -100A 型毫米波治疗仪治疗急性软组织损伤48例,效果良好,而且毫米波疗法作用快,无痛苦,无副作用,安全方便,深受患者欢迎存在问题毫米波作用机制尚未形成统一的理论体系关于毫米波生物学作用机制,已提出一些理论观点或假说主要有前苏联科学院院士提出的波与细胞作用的"声-电"波理论(1965),英国理论物理学家H F 9提出的生物系统的相干电振荡论(1967),20世纪60年代末70年代初前苏联学者等提出的"蛋白机器"模型,等提出的"孤立子机理",20世纪80年代初等提出的低强度毫米波生物学效应的"信息作用"概念,20世纪90年代中期俄学者等提出的毫米波生物学作用的分子肽调节论等以上理论分别从不同角度探讨了毫米波生物学作用机制,各种理论之间可互为补充,但至今仍未形成共识,因此尚未形成统一的理论体系毫米波生物学效应的应用参数选择毫米波对生物体的作用具有很强的频率依赖特性(既频率窗效应),因其作用频率特异性的原因,尚无统一的认识一般认为,不同组织结构,不同病理性质,不同病理程度的生物组织振荡频率都可能不同目前国外已研究应用调制频率为50H ,脉冲调制频率为2,4,8,16,32,64H ,比较采用不同调制参数的治疗效果我国也已研制出毫米波多功能治疗仪,设有多种波形连续波,调频波,调幅波,可组成8种工作模式,为临床应用研究创造了有利条件24毫米波生物效应还与其辐射时间有关毫米波辐射治疗时,必须持续一定时间,一般在30以上才能获得效应对不同疾病及其发展的不同阶段,如何选定毫米波辐射治疗的最佳时间(含每次辐射时间,各次辐射的间隔时间,每疗程的时间),功率密度,辐射部位等是较复杂的,有待进一步深入研究毫米波辐射的临床流行病学和卫生防护学研究大剂量毫米波还可造成胸腺,脾和淋巴结结构损伤,进而影响免疫系统的功能�25�在有毫米波辐射的生产环境中,对经常接触的人群的健康有无影响,至今研究报告尚少随着毫米波在医学领域日益广泛的应用,有关毫米波辐射的临床流行病学调查和卫生学研究应重视和加强,并需制订出毫米波辐射卫生防护标准�总之,毫米波具有广泛的生物学效应,进一步探讨和研究毫米波的生物学作用机制,生物效应特点和作用过程等基础理论,不仅需要正确可靠的理论背景,而且还需要实验技术的改进提高以及学科间的合作�因此,这需要广大学者的共同努力,无私奉献,携手开拓这一新领域,将其安全地应用于临床�参考文献��1�陈真诚,蒋勇,祝杰,等.毫米波照射生物活体激发非热效应的探讨�J �.医疗卫生装备,2001(4)�27-29.�2�M A KA R V R ,LO G A N I M K ,BH A N U S HA LI A 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神经网络 滤波器设计
神经网络在滤波器设计中的应用是近年来人们关注的研究领域之一。
传统的滤波器设计方法通常需要复杂的数学理论和工程经验，而基于神经网络的滤波器设计则提供了一种新颖且高效的途径。
神经网络作为一种强大的非线性建模工具，能够对复杂的系统进行准确建模，从而实现更加灵活和智能的滤波器设计。
下面将介绍神经网络在滤波器设计中的应用及相关研究进展。
滤波器在信号处理和通信系统中起着至关重要的作用，它可以帮助我们去除信号中的干扰成分，提取出我们感兴趣的信息。
传统的滤波器设计方法包括基于频域分析的方法、基于时域分析的方法以及优化算法等。
然而，这些方法在面对复杂的信号和系统时可能存在一定的局限性，特别是对于非线性系统的建模和设计更是具有挑战性。
神经网络作为一种模仿生物神经系统的计算模型，具有强大的非线性建模能力和逼近能力。
通过神经网络对信号进行处理和学习，我们可以实现更加灵活和高效的滤波器设计。
在滤波器设计中，神经网络可以被用来建立信号与滤波器参数之间的映射关系，从而实现滤波器参数的自动优化和调整。
目前，研究者们已经提出了多种基于神经网络的滤波器设计方法。
其中，最常见的是使用反向传播算法对神经网络进行训练，以实现滤波器的参数优化。
此外，还有基于卷积神经网络（CNN）的滤波器设计方法，它可以有效地捕获信号的空间特征和频谱特征，从而实现更加精确和高效的滤波器设计。
除了以上提到的方法外，还有一些基于神经网络的滤波器设计方法在不断涌现。
例如，一些研究者结合深度学习技术和优化算法，提出了一种端到端的滤波器设计框架，能够实现对复杂信号的快速处理和滤波。
另外，还有一些研究着致力于探索神经网络在滤波器设计中的自适应性和鲁棒性，以应对实际工程中的复杂环境和需求。
总的来说，基于神经网络的滤波器设计是一个充满挑战和机遇的研究领域。
随着人工智能技术的不断发展和深化，相信神经网络在滤波器设计领域的应用将会得到更广泛的关注和应用。
未来，我们可以期待看到更多基于神经网络的智能滤波器设计方法的涌现，为信号处理和通信系统带来更加灵活和高效的解决方案。
测控技术与仪器专业毕业设计题目汇总
测控技术与仪器专业毕业设计题目汇总【本文由大学生电脑主页( )收集整理，大学生电脑主页——大学生的百事通】基于遗传算法的图像阈值分割方法的研究探地雷达回波信号数据采集系统的设计基于支持向量机软测量的研究盲信号处理及其应用研究神经网络在模式识别中的应用研究计算机绘制曲线的方法途径与及其应用光纤布喇格光栅温度和应变同时测量系统光纤加速度传感研究与系统设计分布式光纤温度传感器系统的设计等精度频率计的设计分布式光纤电压测量系统的设计与研究光纤光栅不均匀受力特性分析轧机扭振测量无线感应电源的设计水泥篦冷机熟料温度测量方法的研究分布式光纤微弯压力传感器的研究水泥篦冷机料层厚度测量方法研究超声波水流量计的设计基于小波理论的图像压缩技术研究基于信号消噪的语音增强技术的研究光纤小波滤波器的研究智能变频空调器的模糊控制技术的研究高双折射光纤应变测量系统的研究玻璃钢玻瓦生产线温度控制方法的研究测试信号分析网络虚拟实验平台设计数字图像相关法动态位移测量研究及其应用光孤子通信的仿真研究光纤自适应偏振模色散补偿系统的研究基于Sagnac效应的光纤电流传感系统的研究图像处理中几种算法的研究与应用倒立摆智能模糊控制系统的研究基于网络环境的数字信号处理ICAI系统图像边缘检测在关节镜图像处理中的应用光纤波长扫描干涉方法在位移测量中的应用光纤光栅扭转传感器的研究基于信息熵的振动信号分析技术研究参数自整定模糊PID控制器的设计基于FPGA的分布式声表面波应变传感系统智能模糊控制在全自动洗衣机中的应用研究ABS系统的应用与设计光孤子源的研究取样光栅特性的理论研究智能化RLC测量仪的设计基于虚拟仪器的光纤电压传感器的研究智能测厚仪的设计光纤光栅横向应变传感器的研究神经网络控制器设计光纤光栅特性及其色散特性的应用神经网络在轧机AGC系统中的应用研究光纤微位移传感器的研究基于偏振调制的光纤电压传感器的研究数据处理在三维图像显示及处理中的应用基于半导体吸收原理的光纤温度传感器研究取样光纤布喇格光栅滤波器的设计热式气体质量流量计的设计扭转光纤电流传感器的研究几种基本光学原理的仿真分析图像处理中各种显示方法的研究与应用光谱吸收式气体传感器的研究与设计表面粗糙度的光纤测量仪研究与设计原油多相流流量测量仪的研究与设计光学式电流互感传感器的研究与设计变压器油中微水含量测量仪的设计与研究光纤亮度与颜色温度测量仪的研究与设计激光在线测径仪的研究与系统设计用于高温状态下的涡流式流量传感器及其系统的设计压电传感器即插即用技术的研究激光三角法测厚系统的设计准静态电荷放大器的设计激光脉冲测距系统的设计基于牛顿环的透镜曲率半径自动测量系统的设计基于CCD的玻管尺寸测量系统的设计激光表面粗糙度检测系统的设计CCD平板位置检测系统的设计便携式多功能测尘仪的研制成分含量近红外快速检测技术及系统的研究基于声光传感技术的楼道照明系统的研究近红外光谱分析在药品识别中的应用研究便携式井下甲烷浓度检测仪器的设计多传感器火灾报警系统的设计智能化压力传感器的研究储粮仓群微机测温系统的研究智能化水平仪的研究与设计数据融合在压力容器声发射检测中的应用玻璃厚度激光在线监测系统的研究基于PLC的污水处理系统的研究给排水系统研究在机测量与反求系统的研究智能仪表的设计及CAN总线接口技术研究红外热辐射温度测量系统设计与研究基于热电偶的温度测量系统的设计与研究基于石英晶体温度传感器的温度测量系统设计与研究吊车防撞报警系统的设计与研究差动电容压力测量系统设计与研究数字式汽车参数测试系统设计与研究粮食含水率测量系统设计与研究非导磁材料镀层厚度检测系统设计与研究超声海水流速测量系统研究海水温度检测系统的研究海水浪高测量系统的研究海水流速测量系统研究海水噪声测量系统研究海水浪涌压力测量系统研究基于混沌理论的微弱信号检测研究小波分析在奇异信号检测中的应用研究声光器件参数测量系统研究便携式数字化超声波检测仪器的设计与研究超声波在火车车轮裂纹检测系统中的应用研究正交矢量型锁相放大器在微弱信号检测中的应用基于经验模态分解的旋转机械故障诊断的研究信息融合技术在轧机故障诊断中的应用研究基于小波神经网络的旋转机械故障诊断的研究激光多普勒扭转振动测试技术的研究轧机主传动轴在线监测系统研究非接触式轧机主传动系统扭矩监测系统的研究单晶硅吸收型光纤温度传感器的设计研究光纤传感位移测量系统设计超声波智能硬度检测仪的设计粮食烘干塔中温度水分智能检测系统设计在线无创伤植物水势自动监测仪的设计研究虚拟仪器在供水网络监控与故障诊断中的应用掺稀土光纤光源传感器测量可燃气体的研究组态软件在换热系统虚拟成像中的应用基于虚拟仪器的锅炉模糊控制系统的研究基于虚拟仪器的供热多路巡回检测系统基于虚拟仪器的多功能测量系统的研究图像处理技术在人脸识别中的应用研究数据压缩技术在遥测遥控系统中的应用用于面粉品质检测的吹泡示功仪的研究与设计可吸入颗粒物监测系统的设计办公用门禁系统的研究与设计粮食筒仓温控系统的研究与设计双自整角机角度测量系统的设计基于热电偶的智能测温系统的设计温湿度测量系统的研究与设计轿车自动变速系统的研究与设计激光微束捕陷生物粒子原理和特性分析指纹认证技术和信号处理方法研究滴定法测量血清HCO3离子浓度原理和设计热力管道流量测量方法及测量系统设计赤潮的生成机制和预报模型研究海水中矿物油污染浓度荧光测量方法和仪器设计汽车尾气排放检测仪的设计非接触式表面粗糙度测量系统的设计工件直线度在线测量系统的研究与设计激光干涉式微位移测量系统的研究与设计烟尘颗粒浓度在线监测系统的设计基于CCD的小尺寸测量系统的研究与设计光纤布喇格光栅曲率传感技术的研究LED宽带光源的设计研究光纤光栅电流传感技术的研究光纤光栅电压传感技术的研究基于温度补偿技术的光纤光栅位移传感器的设计研究热释红外线无线报警系统的设计研究热释红外卫生间节水控制器的设计研究光纤光栅温度传感器的设计研究汽车轮胎运行状态的监测研究基于超声波技术的避障检测系统的研究锥度检测仪的设计驾驶员疲劳状态的视频监测的研究呼吸次数和心率的测量研究基于FPGA的图像边缘检测的研究电机运行监测仪的设计传送带运行状况监测的研究基于霍尔元件的钻机转盘扭矩测量系统的研究智能压力传感器系统的研究高压开关柜触点温度在线监测技术的研究基于霍尔传感器的金属管转子流量测量的研究基于单片机构成环境温湿度实时测控系统的研究高压容器超声波液位检测系统的研究电子舌及其应用的研究人工嗅觉系统的研究与设计光纤光栅应力传感系统的研究超声硬度检测仪的研究与设计超声波流量计的研究【本文由大学生电脑主页( )收集整理，大学生电脑主页——大学生的百事通】。
基于神经网络的有源电力滤波器的研究和分析
基于神经网络的有源电力滤波器的研究和分析【摘要】随着电力电子技术的发展，由于电力系统中的各种新型非线性负载带来的谐波危害也越来越严重，有源电力滤波器是对谐波进行检测、补偿并消除的有效方法，文中对有源电力滤波系统的工作原理进行了简要分析，同时提出了一种基于神经网络的检测方法，该方法主要是使用神经网络对电阻等负载造成的谐波进行有效分析，给原滤波器相对应的电力系统中的基波有功电流的检测更加完善和彻底，仿真结果验证了该设计理论及其分析结果是正确的。
【关键词】谐波;APF;神经网络Abstract：With the development of the power of electronics technology，due to a variety of new non-linear loads are growing has caused much harmonic in power system，active power filter is the effective way to harmonic and compensate for the elimination.The working principle of active power filter system are briefly analyzed for this paper，and proposed a detection method based on neural networks，which are mainly using neural network load caused by harmonic resistance，etc.for effective analysis，to the original filter detection of the corresponding power system fundamental active current of more complete and thorough simulation results validate the design theory and analysis results are correct.Key word：Harmonic;APF;neural networks1.引言在我国的可以发展和社会进步过程中，特别是各种高科技的产品以及衍生物的出现，发展进程不断加快，由于我国的地理结构，特别是资源分布不均决定了电网的地理结构配置，尤其是在恶劣环境状况下长远距离的电网配送传输，这样不得不造成电能在传输过程中的出现诸多问题，基于越来越到的三相交流正弦设备电压的稳定性，尤其是大量的非线性设备在交流电下产生的非正弦电流（电压等）信号，造成了其电能的有效性利用和一系列谐波的干扰等等。
神经网络BP算法在DEM内插中的应用研究
个工程 实例 ， 选取 隐含层 节点数 Ｎ为 １ ， ５ 构建 ４ ５ ×１ ×１的神 经网络结构 ， 结果得 到 Ｄ Ｍ 内插 中误 差为 ±０ ４ Ｅ ．５
ｍ， 而传统的平 面插值法 的中误差 为 ±０ ５ ． ３ｍ。实例证 明 ， 经 网络 Ｂ 神 Ｐ算 法 的效 果非 常好 ， 值得 在 工程 中推 广
图１ Ｂ Ｐ算法的网络模型结构
＊ 基 金 项 目 ； 江 省 交 通 厅 基 金 项 目资 助 ， 号 ２ ０ Ｈ５ 浙 编 ０４ １
维普资讯
４
现
代
测
绘 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第 ３ 卷 ｏ
网络不仅有输入层节 点、 出层节 点， 输 还有 隐 含层节点， 输入 信号 经正 向传播到 隐含层节点 ， 经
史秋晶， 胡伍生
（ 东南大学交通学 院测绘 工程系 ， 苏 南京 ２ ０ ０ ） 江 １ ０ ０
摘 要 神 经 网络 Ｂ Ｐ方 法 应 用 于 ＤＥ 内插 ， 以不 需 要 传 统 的 内插 拟 合 函数 。 本 文 构 建 了 一 种 “ Ｘ Ｂ Ｍ 可 ４ ” Ｐ神 经 网
络结构 ， 以地面点的平 面坐标 （ Ｘ， Ｙ） Ｘ， Ｙ， 作为网络输入 层的节点 ， 以高程 Ｈ 作为输 出层 的节点。用这种方 法分析
插法 、 整体 内插 法 ；２ 根 据选 取 的拟 合 函数 的不 同 （）
分 为多项 式 内插 法 、 条 函 数 内插 法 、 线 性 内插 样 双
法、 多层 叠 加 面拟 合 法 等 等 。纵 观 这 些 内插 方 法 ， 都 是 以拟合 函数 为 基 础 的 ， 已经 掌 握 的观 测 数 据 从 之 间 的规 律 中找 到 一个 函数 关 系式 ， 该关 系式 最 使 好地 逼近 这些 已知 的空 间数 据 ， 能 根 据 函数 关 系 并
人工神经网络在天线设计中的应用
摘 要 ：将人 工 神 经 网 络 模 型 应 用 于 天 线 设 计 中 ， 以 提 高 天 线设 计 的 效率 和 精 度 。人 工 神 经 网络 一 旦 被 训 练 成 功 ， 可
再 次 使 用 其 进 行 天 线 设 计 时 ， 以 充 分 发 挥 神 经 网 络 学 习 和 泛 化 能 力 ， 高 天 线 的设 计 效 率 。综 述 了 近 年 来 国 内外 关 可 提 于 神 经 网 络 应 用 于 天 线 设 计 的 一 些 最 新 研 究 成 果 。从 神 经 网络 的结 构 、 算法 等 方 面 ， 阐述 了天 线 设 计 中 经 常 使 用 的神 经 网 络 模 型 。从 天 线 特 性 的 应 用 方 面 ， 阐述 了神 经 网 络 在 方 向 图 、 作 频 率 、 工 回波 损 耗 及 智 能 天 线 设 计 等 方 面 的 研 究
电
子
测
量
技
术
第 ３ ３卷 第 １ １期
２１ 年 １ ００ １月
ＥＬＥＣＴＲ０ＮＩ Ｃ Ｍ ＥＡＳＵＲＥＭ ＥＮ Ｔ ＴＥＣＨＮ ０Ｌ０ＧＹ
基于毫米波通信的波束跟踪算法研究 文献综述
基于毫米波通信的波束跟踪算法研究一、研究背景随着5G通信的逐渐商用，毫米波通信作为其重要的一部分也变得越发重要。
毫米波通信具有带宽大、传输速率快、时延低等优点，但其在移动通信中受到了波束走向的限制，需要有效的波束跟踪算法来解决。
二、波束跟踪算法的分类1. 基于角度估计的算法基于角度估计的波束跟踪算法主要通过对接收信号相位进行分析，以估计信号的入射角度，从而跟踪波束的方向。
典型的算法包括最小均方误差（MMSE）算法、最大似然估计（MLE）算法等。
2. 基于时间域的算法基于时间域的波束跟踪算法则是通过对信号的到达时间进行估计，从而推断波束的方向。
典型的算法包括最小二乘（LS）算法、卡尔曼滤波（KF）算法等。
3. 混合域波束跟踪算法还有一些波束跟踪算法是结合了角度估计和时间域方法，通过多种信息的融合来提高波束跟踪的精度和稳定性。
三、现有波束跟踪算法的优缺点1. 角度估计算法的优点是对信号特征的提取比较准确，但是对于多径效应和多路径干扰的抑制能力较弱。
2. 时间域算法的优点是对高动态场景适应性好，但是对于信噪比较低的情况下易受到性能影响。
3. 混合域波束跟踪算法综合了两种方法的优点，但是实现复杂度较高，计算量较大。
四、未来研究方向1. 优化现有算法可以通过深度学习、神经网络等方法优化现有的波束跟踪算法，提高其性能和稳定性。
2. 多用户多输入多输出（MU-MIMO）技术未来可以研究将波束跟踪算法应用于MU-MIMO技术中，实现多用户之间的波束分离和跟踪，以进一步提高多用户通信的效率。
3. 跨频率波束跟踪在毫米波通信领域，跨频率波束跟踪也是一个重要的方向，可以研究跨频率下的波束跟踪算法，以适应不同频段下的通信需求。
五、结论毫米波通信的发展为波束跟踪算法的研究提供了新的机遇和挑战，当前波束跟踪算法研究已取得了一定成果，但仍然存在着一些问题和挑战。
未来需要进一步深入研究和探索，以适应更加复杂多变的通信环境。
结合深度学习、神经网络等新技术手段，将波束跟踪算法不断优化和提升，以推动毫米波通信技术的发展。
连云港市专业技术人员科技论文写作参考答案
09、研究生学位论文题目确定方式有：答案：A,B,C
A、老师选B、自己选C、师生商定
10、撰写的结论应达到的要求是答案：A,B,C
A、概括准确，措词严谨B、明确具体，简短精练
C、不作自我评价D、需要作自我评价
11、对正文部分写作的总的要求是答案：A,B,C,D
A、明晰B、准确C、完备D、简洁
A、阿拉伯数字B、汉字C、英文
36、在论文写出稿子各阶段中，那个阶段工作量最大？答案：B
A、腹稿B、初稿C、修改稿D、定稿
二、案例分析题(每题5分,共5题) 20
1、在一篇题目为《目标运动分析新论》论文中，论文摘要是：
“在我的《TMA理论》那本书中，介绍了TMA的经典方法，在本论文里，主要叙述目标运动分析的几种新的方法，它们是：1）识别-滤波-控制原理；2）交互多模型方法；3）多站信息融合的方法。”
B、一概述；二.数学基础知识；三.传感器基础知识；四.人工神经网络简介；五.人工神经网络在目标识别中的应用；六.仿真；七.结论；八.致谢；九.参考文献。
C、一概述；二.数学基础知识；三.传感器基础知识；四.人工神经网络简介；五.人工神经网络在目标识别中的应用；六.仿真；七.结论
D、一概述；二预备知识（包括所要用的数学、传感器、人工神经网络基本的知识要点）；三理论、方法（包括方案设计等）；四试验或仿真结果；五结论
(1)、上述摘要犯了那几方面的毛病？答案：E
A、使用“我的”第一人称B、使用了缩略语TMA
C、前两句是过去研究信息，应删掉D、没有交代成果与结论E、以上全部是
2、以下是《人工神经网络在传感器目标识别中的应用》论文的目次：
一.概述
二.数学基础知识
基于SIW技术的毫米波滤波器研究与设计
第34卷第4期电波科学学报Vol.34,No.4 2019年8月CHINESE JOURNAL OF RADIO SCIENCE August,2019杨君豪，孙曼，张金玲.基于SIW技术的毫米波滤波器研究与设计[J].电波科学学报,2019,34(4):518-523.DOI：10.13443/j.cjors.2018110701 YANG J H,SUN M,ZHANG J L.Research and design of millimeter-wave filter based on SIW technology[J].Chinese journal of radio science,2019,34(4)：518-523.(in Chinese).DOI：10.13443/j.cjors.2018110701基于SIW技术的毫米波滤波器研究与设计杨君豪⑺孙曼1張金玲1(1.北京邮电大学，北京100876；2.中国移动福建分公司，福建362200)摘要基于基片集成波导(substrate integrated waveguide,SIW)结构设计了两款四阶的耦合带通滤波器，使用三维全波电磁场仿真软件HFSS对设计的两款滤波器进行了仿真设计和优化.由仿真结果分析得出，两款滤波器的工作频率均位于毫米波频段.第一款SIW滤波器实现了切比雪夫型响应，中心频率为20GHz,带宽为2GHz,通带内的插入损耗低于1.5dB,回波损耗低于一20dB,在阻带中对信号的衰减程度可以达到50dB.第二款SIW滤波器实现了准椭圆函数型的响应，中心频率为29.1GHz,带宽为300MHz,通带内的插入损耗低于1dB,回波损耗低于一20dB,在通带到阻带的过渡中实现了两个陷波点.仿真结果表明，在毫米波滤波器设计中引入SIW结构，有利于优化滤波器尺寸，得到较好的滤波器性能指标，是毫米波滤波器发展的一个重要方向.关键词毫米波；带通滤波器；基片集成波导(SIW)；切比雪夫响应；准椭圆函数响应；交叉耦合中图分类号TN713文献标志码A文章编号1005-0388(2019)04-0518-06 DOI10.13443/j.cjors.2018110701Research and design of millimeter-wave filter based on SIW technologyYANG Junhao12SUN Man1ZHANG Jinling1(1.Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing100876,China;2.CMCC Fujian Branch,Fujian362200,China)Abstract In this paper,two fourth-order coupled bandpass filters are designed based on the substrate integrated waveguide(SIW)structure.Three-dimensional full-wave electromagnetic field simulation software-high frequency structure simulator(HFSS)was used to simulate,design and optimize the two designed filters.According to the analysis of the simulation results9the two filters operate at millimeterwave band.The first one realizes the Chebyshev type response with a center frequency of20GHz,a bandwidth of2GHz,insertion loss within passband less than1・5dB,return loss less than一20dB and the attenuation of the signal in the stopband can reach50dB.The other one realizes the quasi-elliptic functional response with a center frequency of29・1GHz,a bandwidth of300MHz,insertion loss within passband less than1dB?return loss less than—20dB and two notches are implemented in the transition of passband to stopband.The simulation results show that the introduction of substrate integrated waveguide structure in the millimeter wave filter design is conducive to optimize the filter size and obtain better filter performance?which is an important direction in the development of millimeter wave filter.Keywords millimeter-wave；bandpass filter；substrate integrated waveguide；Chebyshev type response；quasi-elliptic functional response；cross coupled收稿日期：2018-11-07资助项目：国家自然科学基金(61771063)；国家重点研发计划(2017YFC0840200)；华为公司创新研究计划(H020********)联系人：孙曼E-mail:msun@第4期杨君豪，等：基于SIW技术的毫米波滤波器研究与设计519引言毫米波无线通信技术是微波无线通信技术向更高频段的延伸，近年来得到了广泛关注与重视，其主要原因有:毫米波对应的频谱资源丰富;毫米波自身的传输特性良好;现代芯片制造工艺的快速发展为毫米波通信设备的制造提供了保障;毫米波通信技术已经成为许多新兴技术的发展需要.滤波器作为通信系统中重要的组成部分，发挥着对信号频率分割和提取的功能，其性能的优劣直接影响了整个系统的通信质量.研究小体积、高性能的毫米波滤波器对于实现收发组件单片化，以及促进毫米波技术的发展具有重要意义.基片集成波导(substrate integrated waveguide, SIW)结构是2000年提出的一种新型电路结构，它兼有传统金属波导和微带电路等平面传输线的双重优点口①，其辐射损耗低、功率容量大、易与平面电路集成且抗干扰能力强.近年来，对SIW技术的关注度不断增加，相关的技术在微波及毫米波电路领域得到了广泛的应用弘。
基于神经网络的信号滤波技术
基于神经网络的信号滤波技术神经网络是一种通过对人类大脑进行建模而产生的人工智能工具。
因为神经网络能够自主学习和适应环境，所以它被广泛应用于模式识别、分类、预测等领域。
近年来，神经网络被用于信号处理和滤波中，取得了很好的效果，成为了信号处理领域的重要工具之一。
在信号处理中，神经网络可以用于滤波，即通过神经网络对输入信号进行处理，抑制噪声和干扰，从而得到更好的信号质量。
和传统的滤波器相比，神经网络滤波器能够更好的应对信号的非线性和时变性等问题，因此在某些情况下能够得到更好的效果。
一般来讲，神经网络滤波是建立在神经网络训练的基础上的。
训练数据通常是由含有噪声和干扰的原始信号和对应的理想信号组成。
通过训练，神经网络能够学习到如何将输入信号转化为理想信号，从而实现信号的滤波。
在这个过程中，神经网络需要不断地调整连接权重以最小化误差，直到误差降到一个可接受的范围。
和传统的滤波器不同，神经网络滤波器不需要事先设定滤波器的类型和参数，而是通过训练来确定。
这就意味着神经网络能够适应不同种类、不同信噪比的信号，并且不需要事先知道信号的特点。
因此，神经网络滤波器在某些特定的场合下能够发挥出更好的性能。
除了传统的前向神经网络以外，循环神经网络也可以用于信号滤波。
循环神经网络具有自反馈机制，可以引入历史信息，因此在时序信号处理中非常有效。
在循环神经网络滤波中，输入信号和过去的输出信号都作为网络的输入，网络的输出则是经过滤波后的信号。
通过循环神经网络的学习，网络可以学习到信号的时序规律，从而实现信号的滤波。
当然，神经网络滤波器也有其局限性。
由于神经网络是基于数据进行训练，所以对于训练数据之外的信号，其效果可能并不理想。
此外，神经网络的复杂性也限制了其在实时信号处理中的应用。
因此，在实际应用中，需要根据具体的情况选择不同的信号处理工具。
总的来说，基于神经网络的信号滤波技术由于其自适应和非线性特性，在某些特定的情况下能够得到更好的效果。
W波段及E波段宽带混频技术与应用研究开题报告
W波段及E波段宽带混频技术与应用研究开题报告一、选题背景W波段（75-110 GHz）和E波段（60-90 GHz）是毫米波宽带通信领域的重要频段之一，它们拥有广阔的无线频谱资源和高速传输能力，在高速数据传输、高清视频传输、无线高清影院等方面有很好的应用前景。
混频技术是毫米波通信中一种重要的信号处理技术，可以将不同频率的信号混合在一起，得到包含多种频率信息的复合信号，从而达到节省带宽和提高信号质量的目的。
因此，研究W波段和E波段宽带混频技术及其应用，对于毫米波通信的发展具有重要的意义。
二、研究内容本研究将围绕W波段和E波段宽带混频技术及其应用展开，具体包括以下内容：1. W波段和E波段的特点及应用场景分析。
2. 基于倍频器和混频器的W波段和E波段宽带混频技术研究。
3. 基于相位锁环的W波段和E波段宽带混频技术研究。
4. 基于混频器和本振信号的W波段和E波段宽带混频技术研究。
5. W波段和E波段宽带混频技术在高速数据传输、高清视频传输、无线高清影院等方面的应用研究。
三、研究方法本研究将采用文献调研、理论分析和实验研究相结合的方法展开。
首先对W波段和E波段的特点及应用场景进行调研和分析，然后在理论上研究和比较常用的W波段和E波段宽带混频技术，最后进行实验验证和性能评估。
同时，本研究还将对W波段和E波段宽带混频技术在高速数据传输、高清视频传输、无线高清影院等方面的应用进行深入研究，为毫米波通信领域的发展提供一定的支持和推动。
四、预期成果本研究预期达到以下成果：1. 对W波段和E波段宽带混频技术及其应用的研究进行深入分析和探讨，为毫米波通信领域的发展提供新思路和新方案。
2. 发展出一种高效、可靠的W波段和E波段宽带混频技术，并进行实验验证和性能评估。
3. 在高速数据传输、高清视频传输、无线高清影院等方面，探索W 波段和E波段宽带混频技术的应用，为实际应用提供参考和借鉴。
五、研究意义毫米波通信是未来无线通信的重要发展方向之一，而W波段和E波段是其中最有应用前景的频段之一。
一种毫米波微带带通滤波器的设计
一种毫米波微带带通滤波器的设计王文才;陈昌明;杨刚【期刊名称】《电子器件》【年(卷),期】2014(000)005【摘要】基于小反射理论,引入Klopfenstein阻抗渐变线对传统发夹型谐振器结构进行改进,设计了一种相对带宽为8%的结构紧凑型毫米波带通滤波器。
采用S 参数的多项式综合方法得到耦合矩阵电路模型,利用三维电磁场全波仿真软件HFSS 拟合出耦合系数与谐振器间距、外部品质因数与抽头位置的关系曲线,进而提取出耦合矩阵对应滤波器的物理尺寸。
实测结果表明：在28.8 GHz~31.2 GHz频带内,该滤波器的插损小于3.0 dB,回波优于-17 dB,带外抑制大于40 dB@33 GHz,测试结果与计算结果吻合较好。
%A millimeter-wave microstrip bandpass filter of a 8% fraction bandwidth is presented here. It is developed from the traditional hairpin resonator structure with introducing the Klopfenstein impedance taper which is based on the theory of small reflection.First,coupling matrix model is derived with synthesis methods of Chebyshev transfer and reflection polynomials. Then the curve of coupling coefficient versus coupling spacing and the curve of external quality factor versus tap location are calculated and plotted with HFSS. Finally,the physical dimensions of the corre-sponding filter can be extracted from the results above. The test result shows that the insertion loss is less than 3 dB and the return loss is better than -17dB in the frequencies of 28. 8 GHz to31. 2 GHz,besides the out-of-band rejection level is larger than 40 dB at the frequency of 33 GHz. The result matches with the simulations very well.【总页数】4页(P855-858)【作者】王文才;陈昌明;杨刚【作者单位】成都信息工程学院通信工程学院，成都610225;成都信息工程学院通信工程学院，成都610225;成都信息工程学院通信工程学院，成都610225【正文语种】中文【中图分类】TN713【相关文献】1.一种三频带微带带通滤波器的设计 [J], 刘秋慧;韩跃平;吴倩楠;李孟委;王姗姗2.一种发夹型微带带通滤波器的设计 [J], 张磊3.一种发夹型微带带通滤波器的设计 [J], 张磊;姚志会;;;;4.一种适用于WLAN的紧凑型微带双频带通滤波器设计 [J], 刘桂英5.毫米波悬置微带线带通滤波器的精确设计 [J], 戎敖生因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
使用SystemVue进行滤波器EVM仿真
使用SystemVue进行滤波器EVM仿真滤波器EVM测试概论在进行基站或直放站系统规划时，需要考虑整个系统对调制信号EVM指标恶化的程度。
影响基站或直放站EVM指标的关键因素有：功率放大器的非线性、开关位置不准确产生的影响、自激干扰造成的影响、硬件ALC启控造成的失真及滤波器带宽选择偏移产生的影响等诸多因素。
对于滤波器生产厂商而言，主要关注于在特定测试信号下，滤波器所引入的EVM值。
通常的EVM测试平台为：信号源及信号分析仪器。
其中信号源负责产生相应的调制信号，信号分析仪器负责接收信号，并调用内部或外部的矢量信号分析软件对信号进行解调，获得EVM结果。
对应于不同的信号格式需要取得相应的许可证来产生及分析信号。
这无疑加大了滤波器生成厂商的投入。
能否使用在滤波器设计、调试过程中必备的矢量网络分析仪以及相应软件来获取不同信号格式下的滤波器EVM结果呢？使用安捷伦的SystemVue，配合矢量网络分析仪获取到的滤波器S参数，能够精确仿真滤波器在不同调制信号激励下的EVM结果。
使用SystemVue进行滤波器EVM仿真可行性研究根据滤波器生成厂商需求，安捷伦在SystemVue中进行定制EVM测试模块开发，对滤波器测试S参数进行EVM仿真。
进行评估的信号类型为：GSM及LTE。
具体评估过程如下：1.在SystemVue中使用自带EVM模块和VSA模块比较GSM信号EVM仿真结果。
仿真结果如下：频率（MHz）SystemVue VSA800 0.3 0.3810 0.2 0.24880 0.23 0.25884 0.42 0.4885 0.94 0.8886 2 2888 162.5 167900 16.2 16.4910 0.22 0.26结论：SystemVue接收机模块和VSA接收机模块EVM算法一致。
2.对滤波器进行S参数测试。
3.使用CXA N9000A及NXG N5172B进行GSM及LTE EVM测试4.使用VSA连接PXA进行GSM及LTE EVM测试，其中VSA调用SystemVue中所用的set文件。
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神经网络在毫米波E 面滤波器设计中应用研究吴 文,李兴国,蒋金水(南京理工大学毫米波/光波近感技术研究所,南京210094) 摘 要: 本文采用神经网络对E 面膜片进行建模,并将该模型替代滤波器设计过程中的分析程序.由于神经网络模型具有精度高、实时调用速度快等优点,因此本文所发展的E 面滤波器设计方法具有设计精度高和速度快等优点.最后采用该方法设计了一个8mm E 面滤波器,设计和实验结果表明该方法比较有效.关键词: 神经网络;BP 算法;E 面膜片;E 面滤波器中图分类号: T N752 文献标识码: A 文章编号: 037222112(2000)0620076202Re search on the Application of the Neural Network to theDe sign Method of the Millimeter Wave s E 2Plane FilterW U Wen ,LI X ing 2guo ,J I ANGJin 2shui(Institute o f Millimeter Wave and Optical Wave Near Sensing Technique ,Nanjing University o f Science and Technology ,Nanjing 210094,China )Abstract : The neural netw ork m odel of E 2plane septum is established and is used to take the place of the analysis program of design procedure of the E 2plane filter.S ince the neural netw ork m odel has g ood precision and effectiveness ,the deign method devel 2oped by this paper is fast and accurate.An 8mm E 2plane filter is designed by the developed method and the experimental results are obtained to dem onstrate the effectiveness of the developed method.K ey words : neural netw ork ;BP alg orithm ;E 2plane septum ;E 2plane filter1 引言 毫米波滤波器通常采用简单综合和精确分析相结合的方法进行设计,即先根据所要设计滤波器的频率响应综合出滤波器的集总参数元件值,再根据集总参数元件值,采用严格场论方法推导出分布参数元件的结构尺寸.在滤波器设计过程中,以场论为基础的精确分析不仅可以加速滤波器的设计进程,而且可以准确预计滤波器的频率响应.毫米波E 面滤波器是采用E 面膜片和半波长传输线相结合来实现滤波器的集总参数元件.因此在毫米波E 面滤波器的设计过程中,对E 面膜片的分析是非常重要的.目前通常采用有限元法、模式配匹法、有限时域差分法等电磁场数值分析方法对E 面膜片进行分析,这些分析方法的精度均较高,但比较费时.在毫米波E 面膜片滤波器分析和设计软件中,通常需要多次调用E 面膜片的分析程序,因此毫米波E 面膜片滤波器分析和设计软件的运行速度主要取决于E 面膜片分析程序的速度.大家知道,E 面膜片的S 参数或等效电路参数决定于膜片的结构尺寸和频率,它们构成非线性映射关系.而多层感知器神经网络可以对非线性映射进行精确逼近,故可以采用多层感知器对E 面膜片进行建模.由于神经网络的训练过程虽然需要花费一定时间,但其模拟过程的速度非常快[5].因此如果采用E 面膜片的神经网络模型替代滤波器设计软件中的分析程序,将会大大提高滤波器的设计速度.本文将E 面膜片的结构尺寸和频率进行取样,作为多层感知器的输入样本,这些样本所对应的等效电路参量采用模式配匹法分析得到,作为多层感知器的输出样本,采用BP (反向传播)算法对多层感知器进行训练,当多层感知器训练完成时,在学习范围内,输入E 面膜片的任意结构尺寸和频率到多层感知器,就可以迅速地从其输出端得到准确的等效电路参量.然后利用E 面膜片的神经网络模型替代滤波器设计过程中的电磁场分析程序,对滤波器的传统设计方法进行改进,从而不仅可以保证滤波器的设计精度,而且可以大大提高滤波器的设计速度.最后利用改进方法设计了一个8mm E 面滤波器,并给出设计和实验结果.2 E 面膜片的神经网络模型211 多层感知器及BP 算法多层感知器通常由输入层、输出层和若干隐层组成,如图1所示.每一层包括若干神经元,第k 层第j 个神经元的输入输出关系为:y (k )j=f(k )j(∑Nk-1i =1ω(k -1)ijy (k -1)i-θ(k )j ),收稿日期:1999204229;修订日期:2000203206第6期2000年6月电 子 学 报ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.28 N o.6June 2000j =1,2,…,N k ,k =1,2,…,M (1) 图1 多层感知器上式中的ω(k -1)ij是第k -1层第i 个神经元到第k 层第j 个神经元的连接强度(权值),θ(k )j 为对应神经元的阀值,f (k )j 为神经元的传递函数,本文采用S igm oid 函数f (x )=1/(1+e -x)(2)N k 为第k 层神经元数目,M 表示总层数,利用式(1)可以求出网络的总输入y (0)1,y (0)2,…,y (0)N 0与输出y (M )1,y (M )2,…,y (M )N m之间的关系式.实际上,代表输入输出之间变换关系的有关信息主要分布在神经元之间的权值上,不同的权值反映着不同的输入输出关系,因此该神经网络具有分布存储信息的特点.所谓训练学习,即不断调整权值和阀值,使多层感知器的实际输出值与样本值之间的误差越来越小.本文采用BP 算法对多层感知器进行训练学习[3],该算法的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成.在正向传播过程中,输入信息从输入层经隐层逐层处理,并传向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态.如果输出层不能得到期望值,则转向反向传播过程,将误差信号沿原来通路返回,通过修正各层的权值,使得误差信号最小.212 模拟结果图2 E 面膜片滤波器结构图3 E 面膜片的等效电路E 面膜片的结构如图2所示,膜片的等效电路如图3所示.本文采用三层感知器对E 面膜片进行建模,将频率和膜片的宽度作为三层感知器的输入样本,X s ,X P (由模式配匹法[4]分析得到)作为输出样本,采用BP 算法对三层感知器进行训练.将三层感知器输出结果和模式配匹法分析结果进行比较,如图4所示,两种计算结果十分吻合(在学习范围两端的个别点处,二者的相对误差小于5%,其它地方的相对误差均小于1%).3 设计举例及实验研究 本文采用简单综合和E 面膜片神经网络模型相结合的方法来设计毫米波E 面滤波器.首先根据毫米波带通滤波器的插入衰减特性,用频率变换函数把带通滤波器的输入衰减特性曲线变换成低通原型的插入衰减曲线,并用网络综合方法确定元件的参数值.然后用带有阻抗倒置变换器的原型滤波器代替原型滤波器.再根据阻抗倒置变换器的特性阻抗值,由E 面膜片的神经网络模型和对分法来确定E 面膜片的宽度和谐振腔的长度.毫米波E 面滤波器的给定技术指标如下:中心频率为35G H z ,带宽为1G H z ,带内波纹为011dB ,带外衰减为20dB (在36G H z 处),响应函数为切比雪夫函数.采用本文所发展的方法对该滤波器进行设计,其设计参数如下:a =71112mm ,b =31556mm ,基片的厚度为01254mm ,基片的介电常数为2122,膜图4 E 面膜片等效电路参量(实线为神经网络输出结果,点为模式配匹法算出结果) 图5 滤波器的频率特性(实线计算结果,点为测量结果)片的宽度和谐振器的长度分别如表1和表2所示.滤波器频率响应的计算结果和测量结果如图5所示,由图上可以看出,计算值满足设计要求,说明本文所介绍的设计方法的精度比较高.但测量值和计算值有点偏差,这是由于加工误差和设计分析时未考虑基片损耗所造成.本文研制的滤波器带内插损小于115dB . 表1 各节膜片宽度 表2 各节谐振器长度k12345w k (mm )1155741510419854151011557k 1234l k 311973117931179311974 结束语 本文采用多层感知器神经网络对E 面膜片进行建模,并利用该模型对毫米波E 面滤波器的设计方法进行改进.设计和实验结果表明本文提出的改进方法具有设计精度高和速度快等优点.与本文思想类似,神经网络还可以推广应用于谐波平衡法、实频技术等微波分析和设计方法中,从而可以提高微波非线性电路和宽带配匹网络的C AD 软件的运行功能.参考文献[1] 李嗣范.微波元件原理与设计.人民邮电出版社,1982,2[2] J.Uher.W aveguide com ponents for antenna feed systems :theory andCAD ,Artech H ouse ,1993[3] H.Leung and S.Haykin.The com plex back 2propagation alg orithm.IEEE T rans.,1991,SP 239(9):2101～2104(下转第81页)77第 6 期吴 文:神经网络在毫米波E 面滤波器设计中应用研究线非常有利.图7绘出了d/λ0的变化对泄漏常数的影响.该图说明d 越小(也就是说结构偏离矩形越严重),泄漏常数就越大.当d/λ0=012时,结构为一标准的NRD 波导,此时电磁场都被束缚在介质附近,没有能量泄漏.从该图中,我们还可以看出d 对泄漏常数的影响是很大的,当d/λ0<0112时,随着d 的减小,泄漏常数几乎是线性地增加.本文中给出的曲线对设计该类漏波天线以及确定NRD 导波结构的加工容差有着重要的指导意义.图7 变形矩形结构漏波天线泄漏常数的随d/λ0的变换特性参考文献[1] T.Y oneyama and S.Nishida.N onradiative dielectric waveguide for mil 2limeter 2wave integrated circuits.IEEE MTT N ov.1981,MTT 229:1188～1192[2] A.Sanchez and A.A.Oliner ,A new leaky waveguide for millimeterwaves using nonradiative dielectric (NRD )waveguide 2part I :accurate theory.IEEE MTT ,Aug.1987,MTT 235:737～747[3] A.A.Oliner ,S.T.Peng and K.M.Sheng.Leakage from a gap in NRDguide.IEEE MTT 2S Int.M icrowave Sysm p.Dig.1985:619～622[4] T.Y oneyama ,T.K uwahara and S.Nishida.Experiemntal study of non 2radiative dielectric waveguide leaky wave antenna ,Proc.1985Intl.Sym p.Antennas Propagate.,K y oto ,Japan ,August 1985[5] F.Schwering and 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1996年获中国科技大学电子工程与信息科学系学士学位,现为该校研究生.主要研究兴趣有复杂媒质中的波现象,电磁理论及计算方法,天线理论与设计等.(上接第77页)[4] 吴 斌.E 面膜片的理论分析及应用研究.东南大学硕士论文,1988,2[5] 吴 文,杨诠让等.微带不连续性的神经网络模型.电子学报,1996,24(11):85～87吴 文 1968年10月出生,1997年获东南大学电磁场与微波技术专业博士学位,现为南京理工大学电光院副教授.主要研究方向为毫米波天线及电路,毫米波近程探测系统等.李兴国 1940年生,教授,博士生导师,中国电子学会微波分会副主任委员,毫米波亚毫米波专业委员会委员,在近十个全国学术组织及专家组兼职,主要研究方向为毫米波亚毫米波近程探测技术,毫米波成像及目标识别技术等.18第 6 期徐善驾:新型NRD 波导漏波天线特性分析。