一种星载K波段相控阵天线圆极化波导辐射阵列

    公开(公告)号:CN104852124A

    公开(公告)日:2015-08-19

    申请号:CN201510206021.3

    申请日:2015-04-27

    Abstract: 本发明一种星载K波段相控阵天线圆极化波导辐射阵列,可以将微波信号辐射向空间,也可以接收来及空间的微波信号。相控阵天线辐射阵列由多个天线单元组成,其中每个单元每个天线单元包含匹配膜片、SMP同轴馈电插座、方波导辐射器、波同转换、SMP馈电插座馈电端、阻抗匹配器及圆极化器,并采用一体化设计,天线单元之间采用了匹配膜片来调配辐射单元之间的耦合特性,以达到更理想的驻波性能和辐射特性。该天线阵结构简单可靠,具有二维±40°宽角扫描、低扫描增益掉落、优异圆极化特性的等优点。满足星载星间、星地通信对相控阵天线性能的需求。天线本身采用铝结构,在轨空间环境的原子氧腐蚀、紫外辐照等因素不会对天线性能造成影响。

    一种基站天线共口面REV幅相校正方法

    公开(公告)号:CN112467385B

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202011168109.8

    申请日:2020-10-27

    Abstract: 本发明提供了一种基站天线共口面REV幅相校正方法,在天线口面处设置校正反射板,改善天线耦合关系,正常工作时校正反射板透波工作,校正时校正反射板半透波工作,改变校正天线与基站天线辐射单元间的耦合关系,增大校正天线的覆盖范围;校正天线和基站天线集成在同一个口面内,满足基站天线在线幅相校正的使用要求,同时在校正算法中采用了消除REV方法多值问题的修正REV方法,实现基站天线在线幅相校正;基站天线的阵列规模进行分区,子阵之间相互嵌套,每个子阵中有独立的校正通道,采用REV方法进行幅相校正,子阵之间通过重叠单元的校正数据进行关联,最终获得满阵的校正数据,解决了大规模基站天线在线幅相校正问题。

    一种DBF相控阵天线的校正方法及系统

    公开(公告)号:CN113765559B

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202110927708.1

    申请日:2021-08-10

    Abstract: 本发明公开了一种DBF相控阵天线的校正方法及系统,利用射频窄带特性和DBF相控阵天线各通道频率可调的特性,通过采用多通道多频率的DDS信号发生器作为DBF相控阵校正信号源,并设置多通道DDS信号发生器的发射频率及相位同步的方式,实现了直接对接收单元采样得到的通道数据进行校正,而不需要进行精确的相位检测和同步,算法简单易行且系统误差较小,便于校正算法的实现,同时不需要额外增加硬件,系统简单,易于工程实现。

    基于表面肌电信号的手势识别方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN115840505A

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202211556731.5

    申请日:2022-12-06

    Abstract: 本发明提供一种基于表面肌电信号的手势识别方法、系统及设备,方法包括:在服务器中初始化模型,建立联合模型;客户端采集本地数据;服务器向客户端广播联合模型;客户端使用其本地数据在客户端训练联合模型,形成客户端模型;将客户端模型的参数矩阵上传服务器;服务器基于参数矩阵获得新联合模型的参数矩阵;达到预设的更新轮次后,得到最终联合模型。本方案在数据稀缺的情况下能有效减少跨域带来的影响,将多个拥有小型数据集的客户端结合,在保护数据隐私的前提下训练具有较强泛化能力的联合模型,当遇到新数据时,通过在联合模型上进行参数微调,可以在短时间内获得在新数据上有较好表现的网络模型。

    一种近α型钛合金热塑性大变形过程中的织构预测方法

    公开(公告)号:CN114169189A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111357923.9

    申请日:2021-11-16

    Abstract: 本发明提供一种近α型钛合金热塑性大变形过程中的织构预测方法,属于塑性成形技术领域。该方法首先利用单轴等温恒应变速率热模拟拉伸/压缩试验、电子背散射衍射技术、光学显微镜,获得近α型钛合金的应力‑应变数据、热模拟大变形前后织构的Bunge Euler角度及α、β相体积分数;再通过数值推导和后处理获得近α型钛合金热塑性大变形过程中速度梯度张量值、时间增量;最后结合应力‑应变数据与热模拟大变形前后织构的Bunge Euler角度,确定与优化机械阈值应力硬化法则的参数,建立ABAQUS‑VPSC‑MTS多尺度模型。该模型可预测近α型钛合金在大变形过程中的织构,能分析变形过程中的塑性变形机制、宏观力学行为及织构演化规律,有助于实现塑性加工产品形‑性一体化的目的。

    一种近α型钛合金热塑性大变形过程中的织构预测方法

    公开(公告)号:CN114169189B

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202111357923.9

    申请日:2021-11-16

    Abstract: 本发明提供一种近α型钛合金热塑性大变形过程中的织构预测方法,属于塑性成形技术领域。该方法首先利用单轴等温恒应变速率热模拟拉伸/压缩试验、电子背散射衍射技术、光学显微镜,获得近α型钛合金的应力‑应变数据、热模拟大变形前后织构的Bunge Euler角度及α、β相体积分数;再通过数值推导和后处理获得近α型钛合金热塑性大变形过程中速度梯度张量值、时间增量;最后结合应力‑应变数据与热模拟大变形前后织构的Bunge Euler角度,确定与优化机械阈值应力硬化法则的参数,建立ABAQUS‑VPSC‑MTS多尺度模型。该模型可预测近α型钛合金在大变形过程中的织构,能分析变形过程中的塑性变形机制、宏观力学行为及织构演化规律,有助于实现塑性加工产品形‑性一体化的目的。

    基于生成对抗网络的肌电控制系统鲁棒性提升方法

    公开(公告)号:CN116491962A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310190007.3

    申请日:2023-03-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的肌电控制系统鲁棒性提升方法,包括:使用生成对抗网络(GAN)的判别器作为判断肌电控制器的分类模型结果是否为已知动作类别的判别器。在展现本方法的效果时,首先会搭建一个简单的CNN模型为K类已知类分类器作为原执行器分类模型的模拟,CNN模型会对测试数据给出K维的预测输出。判别器需要据此挑选出已知分类的结果,拒绝掉未知的结果。最后,允许输出的分类结果将被执行器执行,拒绝掉未知动作后则维持默认或前一时刻状态,降低了执行器的执行动作错误率。判别器使用GAN训练得来。本发明的优点是:提升实际输出的动作的准确率,提升动作执行过程的鲁棒性,能够区分已知与未知动作,结构简洁,所需算力小。

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