国家自然科学基金(69971017)
- 作品数：8 被引量：50H指数：4
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- 无线电近感探测器回波的基带等效仿真方法被引量：1
- 2013年
- 通过分析无线电近感探测器的信号收发过程,考虑了探测器的工作原理,建立了基带等效收发信号间的基带等效模型,兼顾了无线电信号实际传播的过程及多径衰落,实现了无线电近感探测器基带等效回波的基带等效仿真。利用该方法可实现多种探测器的回波仿真,并可仿真目标与探测器交会时的多普勒频率信号,具有计算量小、实现简单的优点。同时,通过构建无线电近感探测器的工作场景模型验证了该方法有效性,仿真结果表明用该方法仿真得到的时间波形其信号特性与强度均可反映目标与探测器交会的过程及其多普勒频率信息。
- 卢照敢尹应增
- 关键词：回波仿真
- 智能天线阵列单元阵中方向图畸变分析被引量：2
- 2003年
- 主要研究了智能天线系统前端接收天线阵列中的耦合问题.针对圆形阵列中单元间相互耦合作用引起单元水平面方向图的畸变这一问题,分析了未激励单元的互耦、以及这些单元端接电缆的加载作用对激励单元阵中方向图的影响.依据多端口理论,把所研究的结构等效为多端口网络,提出使用迭代方法求解未激励端口的匹配阻抗.并由结构对称性,提出使未激励端口加载阻抗与激励端口输入阻抗相等,以减小考察单元阵中方向图畸变,降低单元水平方向图不圆度,以满足智能天线系统要求.
- 卜安涛史小卫李平
- 关键词：智能天线圆形阵列方向图迭代
- 用于微波电路优化的免疫算法被引量：3
- 2004年
- 免疫算法将浓度、亲和力作为个体解的最优性标准,从而低浓度、高适应的个体得到更多的繁殖机会.由于免疫算法重视解群体中个体的多样性,避免了现有算法的过早收敛.用一个典型的数学算例验证了免疫算法的多峰值寻优性能,并用4种方法分别设计宽带阶梯阻抗变换器,结果表明基于免疫算法的微波电路优化设计具有可行性和高效性.
- 许殿史小卫
- 关键词：免疫算法遗传算法
- 天线方向图综合中的本征激励方法被引量：4
- 2004年
- 给出矩量法分析天线阵列时本征激励模式的不同定义.使用单元间无耦合的理想阵列来逼近有耦合的实际阵列.可以把理想阵列单元的电流分布经过等效转化之后得到的系数去激励有耦合的阵列,可在有互耦的阵列上综合出与理想阵列一致的方向图.因为在优化过程中减少了精确的电磁场分析而大大缩减了考虑耦合的实际阵列方向图综合时间.最后给出算例验证了笔者思路的正确性.
- 卜安涛史小卫
- 关键词：天线方向图矩量法天线阵列
- 用遗传算法综合波束赋形基站天线被引量：21
- 2003年
- 本文利用遗传算法对不等间距阵列天线进行优化 ,实现了一种赋形波束基站天线。天线模型用矩量法分析 ,并采用遗传算法综合天线方向图 .在优化过程中通过合适的目标函数 ,保证了天线较好的频段特性 ,并压制干扰区副瓣、填充服务区零值、控制后瓣。优化后天线在整个工作频段上实际性能为 :上副瓣小于 - 18.32dB ,填充零点大于 - 14 .71dB ,前后比小于 - 2 6dB .与以前的方法相比 ,本文的结果更接近实际情况 ,并且该方法可应用于较复杂的天线 .
- 卜安涛史小卫刘英沈宗珍肖良勇
- 关键词：遗传算法赋形波束基站天线矩量法副瓣抑制
- 利用寄生振子降低振子阵中方向图的不圆度被引量：2
- 2003年
- 用矩量法分析了六元圆阵中某一振子的阵中方向图 ,在考虑互耦的情况下考察其不圆度。提出了通过增加寄生振子来降低振子阵中方向图不圆度的方法。增加的寄生振子按照对称分布 ,与原来的阵列单元一起构成新的阵列 ,使在新阵列中 ,其他振子对考察单元的耦合影响相互抵消一部分 ,从而降低其方向图的不圆度 ;应用SNEC软件计算得到的不圆度从一般六元阵列的大于 10dB ,降到 13个寄生振子阵列的小于 2dB 。
- 李平卜安涛史小卫
- 关键词：矩量法方向图
- 微波二极管检波特性分析被引量：15
- 2003年
- 基于矩量法技术对微波二极管检波器的检波特性进行了分析.通过计算机仿真,研究了高频波纹及工作频率对微波二极管检波特性的影响.并将这一分析方法拓展到对倍压整流检波电路的分析,该方法已应用于设计微波电子标签的检波电路.在同等接收功率的条件下,倍压整流检波电路得到了更高的输出电压,提高了微波射频识别系统的灵敏度,取得了良好的预期效果.
- 刘丹尹应增史小卫
- 关键词：矩量法
- 扇区波束赋形基站天线分析与综合被引量：4
- 2002年
- 本文分析了几种复杂结构基站天线 ,并使用遗传算法进行了方向图综合设计。对天线结构采用线栅网格近似 ,用矩量法分析。并针对方向图参数要求 ,采用遗传算法对天线方向图进行了综合。在优化过程中对方向图参数构造了综合目标函数 ,保证了增益、满足了扇区波束宽度 ,并控制了后瓣。此方法可用于同种类不同振子排列形式的天线。
- 卜安涛史小卫刘英沈宗珍肖良勇
