通过 dip 开关选择频率、数据速率、RF 发射功率和工作模式。 2. 接通电源,单片机根据选择的参数配置 RFM 模块。 3. 工作在 Master 状态的 RF DEMO 开始以一秒的间隔发送数据包。 4. 当 Master 模块有一次传输时,TX LED 会闪一次提示传输成功,若 Slaver 模块收到数据包并验证无误,则接收器 LED 会闪一次,同时 Slaver 会回复相同的数据包数据给 Master,Slaver 上的 TX LED 会闪烁。当 Master 收到数据包并验证无误后,Master 上的 RX LED 会闪烁。 测试针 RF22B/23B/42B/43B/31B DEMO 已将所有 RF 模块(RFM22B/23B/42B/43B/31B)管脚外接,方便在固件开发过程中观察时序。如果移除 MCU,则可以将 RF 模块挂接到目标板上,以评估最终用户系统上的 RF 模块。
AAS 有源天线系统 AAU 有源天线单元 AC 交流电 BCCH 广播控制信道 BH 忙时 BS 基站 BSC 基站控制器 BTS 基站收发站 CA 载波聚合 CATR 紧凑型天线测试范围 CCE 控制信道元素 CCH 公共信道 CCPCH 公共控制物理信道 CP 循环前缀 CPICH 公共导频信道 CS 电路交换 DC 直流 DL 下行链路 DPCH 专用物理信道 DUT 被测设备 EDGE 增强数据速率 GSM 演进 EIRP 等效全向辐射功率 EPRE 每个资源元素的发射功率 FDD 频分双工 FL 满载 FR1 频率范围 1(450 - 6 000 MHz),为 NR 定义 FR2 频率范围 2(24 250 - 52 600 MHz),为 NR 定义 GERAN GSM/EDGE 无线接入网 GP 保护期 GSM 全球移动通信系统 GUM 指南测量不确定度的表达
由于雷达系统使用 5 GHz 频谱中的某些频段,因此在这些频段中运行的 WLAN 设备必须使用 DFS(动态频率选择)来检测雷达活动并自动切换信道以避免干扰雷达操作。对于 ETSI 地区,HiveAP 300 系列已通过最新 ETSI EN 301 893 v1.5.1 DFS 要求认证,并且可以使用 DFS 信道 52 至 140(5.26 GHz 至 5.32 GHz 和 5.5 GHz 至 5.7 GHz)。为了在室外部署 HiveAP 300 系列设备时符合 ETSI 规定,请将 5 GHz 无线电设置为在 DFS 信道上运行并启用 DFS。在室内部署时,5 GHz 无线电还可以使用信道 36 至 48 以及 DFS 信道。在 ETSI 地区,信道 36 至 48 的最大发射功率为 17 dBm。由于此最大值由 HiveOS 强制执行,因此即使设置大于该值,HiveAP 也会自动将功率限制为 17 dBm。
摘要 近场电感耦合无线电力传输 (WPT) 系统已广泛应用于脑植入应用。然而,由于发射器 (TX) 和接收器 (RX) 线圈之间的不同变化会导致接收功率变化,因此高效可靠的电力传输具有挑战性。本文提出了一种利用负载移位键控的闭环自适应控制系统,该系统采用 0.5 lm 标准 CMOS 工艺设计,用于为植入负载提供所需的功率,以补偿这些差异。所提出的 TX 和 RX 线圈均采用 FR4 基板制造,尺寸分别为 10 9 10 mm 和 5 9 5 mm。通过改变功率放大器的电源电压,该自适应闭环系统调节发射功率,向负载提供 5.83 mW 的功率,这大约是阈值窗口的中点。该系统在空气和组织介质中分别实现了 8 毫米距离下的 9% 和 8% 的电力传输效率。初步结果表明,与开环模块相比,带有反馈回路的微型 WPT 模块在 TX 和 RX 线圈之间的 8 毫米距离下实现了 8% 和 3% 的效率提升。
摘要:Macca Carbon(MC)粉末是一种源自澳洲坚果培养的生物质,它通过熔融和随后的熔融融化操作融合到低密度聚乙烯(LDPE)中。光学显微镜,扫描电子显微镜,差异扫描量热法,机械性能,机械性能,FIR发射功率,屏障特性,传输特性,抗菌活性测定和储存测试用于评估制造的LDPE/MC Composite -Composite -Composite -Composite -Composite -Composite Biosebosite blimicicalessseys antymicicales andimicimicial sepplications。复合膜的物理特性和抗菌活性与所使用的MC粉末量显着相关。LDPE/MC复合纤维中的MC粉末含量越高,FIR排放能力越好。仅按重量为0.5%的MC粉末显示出足够的基本效果特征,抗菌活性和储存性能,使生菜和草莓分别保持新鲜7天以上,在冰箱之外。这项研究表明,由MC粉制成的FIR复合材料是一种独特而潜在的包装材料,用于将来在食品行业中应用。
技术特性:加密功能加密 NSA 类型 1 (BATON) 最高可达秘密级别数据网络兼容性通过 AP/WB 到有线网络 (802.3、TCP/IP、UDP 等)加密有效负载整个 IEEE 802.11b MAC 协议数据单元 (MPDU) 数据密钥端口加载机制手动,通过 DS-102 通用填充设备 (CFD) AN/CYZ-10 密钥填充单一密钥;对称 PC 卡分类 – 未分类密钥或无密钥控制加密项目 (CCI) – 带密钥秘密 COMSEC 项目客户/用户 COMSEC 批准的政府机构和政府合同供应商无线电特性无线介质未经许可,ISM 频段,2412–2462 MHz(美国)信道数 11(3 个不重叠)每信道链路速率 1、2、5.5 和 11 Mbps 发射功率(标称)设置 EIRP IRP 最大值 16–18 dBm 14–16 dBm(25–40 mW)最小值 10–12 dBm 8–10 dBm(6–10 mW)标准天线双 2.0 dBi 偶极子天线连接器接口标准 SMA 支持外部配件
1 月 8 日星期一,Starlink 团队通过我们六天前发射的一颗新的 Direct to Cell 卫星,使用 T-Mobile 网络频谱成功发送和接收了第一条短信。将手机连接到卫星有几个主要挑战需要克服。例如,在地面网络中,手机信号塔是静止的,但在卫星网络中,它们相对于地球上的用户以每小时数万英里的速度移动。这要求卫星和住宿设施之间进行无缝切换,以应对多普勒频移和时间延迟等因素,这些因素对手机与空间通信构成挑战。由于手机的天线增益和发射功率较低,手机也很难连接到数百公里外的卫星。搭载 Direct to Cell 有效载荷的 Starlink 卫星配备了创新的新型定制硅片、相控阵天线和先进的软件算法,可以克服这些挑战并为地面上的手机提供标准 LTE 服务。作为火箭和卫星发射和制造领域的全球领导者,SpaceX 具有独特的优势,可以快速扩展我们的 Direct to Cell 网络,并将快速发射数百颗卫星组成的星座,以在 2024 年提供文本服务,并在 2025 年提供语音、数据和物联网 (IoT) 服务。
由于低成本无人机的普及,小型无人机的高爆检测最近已成为一个非常重要的课题,因为这对安全构成了越来越大的潜在风险[1][2]。FMCW 雷达被认为是最适合无人机检测的解决方案之一,因为它结构简单,具有短距离检测能力[1]-[4]。小型无人机的检测是一项具有挑战性的任务,因为它们的尺寸非常有限,并且采用非反射材料,因此雷达截面 (RCS) 非常小。因此,只有利用毫米波频率、高发射功率以及具有低噪声系数 (NF) 和高动态范围的接收器,才能优化雷达检测范围和分辨率。在这种情况下,氮化镓 (GaN) 微波技术代表了性能最佳的解决方案,因为它们为发射器和接收器微波前端提供了最先进的性能系数[4]-[6]。利用微波频率下卓越的 GaN 功率密度,有利于实现紧凑型高功率发射器,以增强无人机目标的弱回波信号(低 RCS)。另一方面,由于兼具低噪声和宽动态范围特性,GaN 技术在 RX 部分也非常有吸引力 [5]-[9]。这一特性对于用于无人机检测的 FMCW 雷达接收器至关重要,因为 LNA 需要检测非常低的无人机回波信号(接近热噪声水平),同时在存在强干扰/阻塞信号的情况下保持其线性度,这些信号通常是由于雷达杂波和其自身发射器功率放大器的泄漏造成的 [3][4]。在本文中,我们描述了一种基于 GaN 的 Ka 波段 MMIC LNA,可用于 FMCW 雷达接收器,用于小型无人机检测。采用 mmW-GaN 技术可以同时瞄准低 NF、高增益和大动态范围,从而在 Ka 波段上方实现无与伦比的综合性能。
本文深入探讨了人工智能在合成孔径雷达 (SAR) 技术中的最新进展,重点介绍了欧洲航天局 (ESA) 支持的发展。讨论涵盖了人工智能在 SAR 数据中的应用进展,特别强调了下一代 SAR 有效载荷的机载数字处理功能。先前的 SAR 任务,如 Sentinel-1,在其有效载荷中加入了传感通道,用于校准、特性描述和监控航天器有效载荷。强大的机载处理设备和增加的机载内存为开发认知微波仪器提供了新的可能性,特别是雷达和合成孔径雷达,它们可以在没有地面特定指令的情况下触发自主动作。认知雷达被定义为一种结合了自适应和智能信号处理的系统。在卫星中,示例包括根据监测场景适应操作模式或仪器配置,调整波形参数(如频率、脉冲宽度、脉冲重复间隔、发射功率)直至发射和接收天线方向图或卫星平台的指向。本文重点介绍了与具有机载处理能力的下一代有效载荷的认知雷达应用相关的最新技术突破和持续发展,包括自适应压缩技术的进步、原始雷达数据的目标检测和其他由机器学习实现的技术。此外,它还深入探讨了数字信号处理、数字波束成形和信号处理技术领域的持续研究和开发活动,旨在实现更灵活和自适应的 SAR 有效载荷。这些元素被视为认知系统及其在未来任务中的应用的基石。除了概述当前的技术状况外,本文还探讨了人工智能在 SAR 任务中的潜在未来应用。人工智能与合成孔径雷达系统的结合有望提高合成孔径雷达的性能指标、减少延迟,从而实现地球观测和遥感领域的创新下游应用。
由于低成本无人机的扩散代表了安全性的潜在风险增加[1] [2],因此对小小的无人机的检测最近已成为一个非常重要的话题。FMCW雷达被认为是无人机检测的最合适的解决方案之一,因为其架构简单性和短距离检测能力[1] - [4]。对小型无人机的检测代表了一项具有挑战性的任务,因为它们的尺寸非常有限和非反射材料组成意味着非常小的雷达横截面(RCS)。出于这个原因,只能通过利用毫米波频率,高发射功率和具有低噪声图(NF)和高动态范围的接收器来实现雷达检测范围和分辨率的优化。在这种情况下,在性能方面,硝酸盐(GAN)微波技术代表了最佳解决方案,因为它们为发射器和接收器微波前端提供了最先进的优点图[4] - [6]。在微波频率下对上GAN功率密度的开发是实现紧凑,高功率发射器所需的优势,以增加无人机目标的弱回声信号(低RCS)。另一方面,由于低噪声和广泛的动态范围特征的结合,GAN技术在RX部分中也非常有吸引力[5] - [9]。在本文中,我们描述了一种基于GAN的Ka-band MMIC LNA,该LNA将在FMCW雷达的接收器中被利用,以进行小型无人机检测。This feature is of primary importance in a FMCW radar receiver for drone detection, since the LNA needs to detect very low drone-echo signals (close to the thermal noise level), while maintaining its linearity even in presence of strong interferer/blocking signals, which are typically due to radar clutter and the leakage of the power amplifier of its own transmitter [3][4].MMW-GAN技术的采用使得可以同时针对低NF,高增益和大型动态范围,从而导致上KA频段无与伦比的组合性能。