【摘 要】
：
为满足无线局域网(WLAN)性能需要,设计了一种利用Y型地板枝节和L型地板缝隙结构来提高天线隔离度的双频多输入多输出(MIMO)天线.天线基本结构为印刷单极子天线,馈电方式为微带线馈电.通过在L型单极子天线结构上加载一条L型辐射枝节,实现天线的双频特性,天线单元间结构相同且对称.仿真结果表明:天线在S11≤-10 dB时,工作频段分别为2.37～2.5 GHz和4.93～6.09 GHz.在低频段时,天线隔离度高于30.5 dB;在高频段,天线隔离度高于22 dB.其ECC系数在工作频段内远小于0.01,
【机 构】
：
西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710121
论文部分内容阅读
为满足无线局域网(WLAN)性能需要,设计了一种利用Y型地板枝节和L型地板缝隙结构来提高天线隔离度的双频多输入多输出(MIMO)天线.天线基本结构为印刷单极子天线,馈电方式为微带线馈电.通过在L型单极子天线结构上加载一条L型辐射枝节,实现天线的双频特性,天线单元间结构相同且对称.仿真结果表明:天线在S11≤-10 dB时,工作频段分别为2.37～2.5 GHz和4.93～6.09 GHz.在低频段时,天线隔离度高于30.5 dB;在高频段,天线隔离度高于22 dB.其ECC系数在工作频段内远小于0.01,具有良好的分集增益.此外天线整体辐射特性较好,适用于WLAN无线通信系统.
其他文献
提出了一种基于偏最小二乘回归(PLSR)算法的低成本多参数空气质量监测系统,可用于同时测量PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO和O3等因子.为了消除外界环境的影响并提高系统测量结果的准确性,以标准设备测量的浓度值为因变量,以传感器输出的原始电压信号值为自变量,采用PLSR进行建模.建模过程简单方便,具有较好的操作性.实验结果表明:标准设备测量PM2.5和PM10结果与预测结果的均方根误差分别为11.64μg/m3和13.35μg/m3;标准设备测量SO2,NO2,CO和O3的结果与预测结果的均方根误
采用固相烧结法制备了不同铁(Fe)掺杂量的锆钛酸钡陶瓷,研究了Fe掺杂量对锆钛酸钡陶物相组成、微观结构和电学性能的影响.结果表明:未掺杂和掺杂0.5％～6％Fe的锆钛酸钡陶瓷都为单一钙钛矿结构,Fe掺杂量的增加会增大晶面间距.掺杂Fe的锆钛酸钡陶瓷的Tc,Tm,C,TB,Tcw和γ都小于未掺杂Fe时.随着Fe掺杂量从0增加至6％,平均晶粒尺寸、Tm,TB,Tcw,Pr和d33逐渐减小,Ec先减小后增大.掺杂量为2％时Ec最小;掺杂量小于2％时γ值都大于1.5,此时锆钛酸钡陶瓷为铁电相状态;而掺杂量为2％时
可靠的动力电池等效电路模型是建立各种状态估计方法的基础.建立了锂电池Thevenin模型、双极化(DP)模型并对其进行参数辨识.结合实验数据在MATLAB/SIMULINK中对模型进行仿真验证.最后,基于估计精度和运算速度建立模型评价方法,得出Thevenin模型相比于DP模型能够在精度和速度方面取得更好的平衡,当精度权重因子大于2倍的速度权重因子时,才适合采用DP等效电路模型.
在室外环境进行机器人目标识别与跟踪是计算机视觉和机器人技术的前沿发展方向,机器人在导航、智能监控、多机协作、人机交互等领域应用广泛.设计了一种基于树莓派的六足机器人目标识别与跟踪系统.通过六足机器人搭载Kinect高清摄像头对行人和目标六足机器人进行识别与跟踪,YOLO v3进行行人和目标六足机器人的检测与识别,得到质心的坐标信息,结合卡尔曼滤波算法进行位置预测与修正.目标六足机器人(室外走廊、碎石路环境下)及行人的识别在测试集上的mAP分别可达95.6％,90.5％,93.4％,实验对比分析了YOLO
针对共轴双旋翼飞行器的研制,设计了基于STM32微处理器和姿态传感器的姿态控制系统;并针对经典比例—积分—微分(PID)控制对于共轴双旋翼飞行器这种强耦合的非线性系统的控制稳定性不足的问题,提出了一种带积分自适应因子的串级PID控制算法.仿真实验和飞行试验表明:相比于传统PID控制,带积分自适应因子的串级PID控制算法具有较快的稳定时间和较小的超调量,提高了系统的稳定性和自适应能力,所设计的姿态控制系统应用于共轴双旋翼飞行器具有理想的控制效果.
采用有限元法建立了ZnO/SiC,ZnO/SiO2/SiC和SiO2/ZnO/SiC这3种不同复合结构模型,仿真分析了ZnO薄膜厚度一定的情况下,不同厚度SiO2薄膜对谐振器瑞利波相速度、机电耦合系数的影响,并根据分析结果设计出了基于SiO2/ZnO/SiO2/SiC复合结构瑞利波谐振器的具体尺寸.结果表明:设计的谐振器激发出的瑞利波相速度为7268.1 m/s,且器件具有3.52％的高机电耦合系数.
在大多数光电应用系统中,温度的波动将直接导致激光器波长和光电探测器响应度漂移,从而导致整体性能下降,因此,研制出高稳定的温度控制模块对光电应用具有重要意义.基于此,以半导体制冷片(TEC)为控温元件,以热敏电阻为温度传感器,采用100μA恒流源电路来驱动热敏电阻,采用模拟比例—积分—微分(PID)电路来计算误差信号,采用大功率恒流源驱动电路来驱动TEC,隔离核心模拟电路与发热元件,从而实现温度的精确闭环控制.通过软件控制Agilent六位半34411 A数字万用表来连续记录数据,测试结果表明:此温度模块在
为解决基于遥感图像监测地表水资源变化的问题,在深度学习的框架下,基于卷积神经网络(CNN)提出了用于遥感图像水体提取的模型.利用网络爬虫的方式,搜集遥感图像,并通过随机裁剪、数据清洗等方式构建训练、验证和测试数据集.通过对低层语义特征学习提取抽象的高层特征,基于提取的高层特征进行网络模型训练.实验结果表明:水体提取的精读准确率可高达96.28％,从而验证了所提模型对于遥感图像水体提取的可行性和有效性.
为增大柔性微夹钳可操作物体的范围、增加操作过程中的稳定性、降低对可操作物体的损伤、消除垂直于输出位移方向的耦合位移,基于二级杠杆位移放大机构、桥式位移放大机构、位移导向机构,设计了一种单压电执行器驱动并联三钳指的柔性微夹钳.首先,描述了并联三钳指微夹钳的结构特征与工作原理;然后,根据微夹钳的柔性特征构建其输出位移放大倍率、输入刚度、固有频率的数学模型,并得出理论数值;最后,利用Ansys对其静动态特性进行仿真分析,仿真值与解析值具有较高的吻合度,验证了并联三钳指结构的可行性与所建数学模型的正确性.
针对于深度图数据缺乏大量的3D标签、泛化能力差的问题,结合现有的弱监督网络结构,提出一种基于RGB-D图像的弱监督模型实现3 D人体姿态估计的方法,整体呈现两级级联结构.首先通过使用预处理后的RGB-D数据作为2 D姿态估计模块的输入,提取出人体关节热图;然后将热图进行积分回归生成对应的关节点坐标;最后将生成的关节点作为改进型深度回归模块的输入完成姿态估计.通过在公开数据集Human 3.6M和ITOP上进行验证,实验结果表明:本文提出的弱监督网络模型在参数量上减少了20.9％,训练时间上降低了37.9％