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采用脊基片集成波导的宽阻带 220 至 330 GHz 歧管三工器
摘要 — 本文报道了一种三通道、非连续、流形多路复用器，工作频率为 220 至 330 GHz，工作带宽为 40%。该结构采用一组脊状基片集成波导 (SIW) 进行设计和实现。与传统 SIW 设计相比，脊状 SIW 提高了阻带带宽，并将整体结构尺寸缩小了 35%。三工器采用英特尔开发的有机封装基板技术，具有四层厚铜金属层和连续沟槽通孔代替标准通孔围栏，可显著降低脊状 SIW 波导的欧姆损耗。在三工器结构的开发中采用了电磁电路建模和协同设计技术。使用带状毫米波晶圆探测测量制造的三工器，通带中的插入损耗为 3 ∼ 7 dB，每个通道滤波器的平均回波损耗优于 10 dB。测得的三个通道的阻带衰减均优于 27 dB。
采用脊基片集成波导的宽阻带 220 至 330 GHz 歧管三工器
摘要 — 本文报道了一种三通道、非连续、流形多路复用器，工作频率为 220 至 330 GHz，工作带宽为 40%。该结构采用一组脊状基片集成波导 (SIW) 进行设计和实现。与传统 SIW 设计相比，脊状 SIW 提高了阻带带宽，并将整体结构尺寸缩小了 35%。三工器采用英特尔开发的有机封装基板技术，具有四层厚铜金属层和连续沟槽通孔代替标准通孔围栏，可显著降低脊状 SIW 波导的欧姆损耗。在三工器结构的开发中采用了电磁电路建模和协同设计技术。使用带状毫米波晶圆探测测量制造的三工器，通带中的插入损耗为 3 ∼ 7 dB，每个通道滤波器的平均回波损耗优于 10 dB。测得的三个通道的阻带衰减均优于 27 dB。
非凡的透明度 - 特征毫米波...
a）应向其通信的作者：ll886@cornell.edu摘要用于毫米波电源应用，GAN高电子移动晶体管（HEMTS）通常在高纯度半胰岛的C轴c-轴4H-SIC 4H-SIC substrate上表现出现。对于这些各向异性六边形材料，微带和共浮标互连的设计和建模都需要详细了解普通介电常数ε⊥和非凡的介电常数ε||分别垂直于c轴。但是，常规的介电特性技术使得很难测量ε||单独或分开ε||来自ε⊥。结果，ε||几乎没有数据，特别是在毫米波频率下。这项工作演示了表征ε||的技术使用底物集成的波导（SIWS）或SIW谐振器的4H SIC。测得的ε||从110 GHz到170 GHz的七个SIW和11个谐振器中，在10.2的±1％以内。因为可以将SIW和谐振器与Hemts和其他设备一起在相同的SIC基板上制造，因此可以在磁力上方便地测量它们，以进行精确的材料磁盘相关性。这种介电常数技术可以扩展到其他频率，材料和方向。高纯度半胰岛六轴六边形4H SIC 1通常用作通过微带传输线（微一起）或接地的Coplanar saveguides（GCPWS）相互连接的毫米波GAN高电动型晶体管（HEMTS）的底物。1）。尽管“静态”ε⊥和ε||这需要精确了解SIC在毫米波频率下的电渗透率，以准确预测沿传输线的波浪的传播延迟和衰减。例如，在微带或GCPW上行进的准电磁（准TEM）波由普通介电常数ε⊥和非凡的介电常数ε||控制。分别垂直和平行于C轴（图
ACIT'2024
-46：使用SDN和负载平衡策略改善WEBRTC服务质量。（Monji Kherallah）-140：自动电气化中的艺术状态。（Adnan Shaot）-190：基于低复杂度均衡器的基于分数傅立叶变换的OFDM系统，用于水下声学通信。（HANI ATTAR）-191：基于其数学模型和实际表示，为Rayleigh Block褪色通道模拟有限状态Markov链。（HANI ATTAR）-192：通过基于紧凑的SIW谐振器UWB叉子单极天线来增强无线通信。（Hani Attar）-203：实时VPN异常检测系统。（Amneh Alamleh）-224：对Vanet攻击预测模型脆弱性管理和国防选择的全面审查。（Abeer al-Mohtaseb）-230：使用深层学习的实时车辆检测和分类。（kenza bengoud）
采用 Minkowski 算法设计基片集成波导...
本文介绍了一种使用 Minkowski-Sierpinski 分形技术和基片集成波导 (SIW) 在 60 GHz 谐振的新型贴片天线设计。该天线拟用于无线体域网应用 (WBAN)。所提出的天线采用 Rogers 5880 基片实现，其介电常数 (ε r ) 为 2.2，损耗角正切为 0.0004，基片高度为 0.381 mm。计算机仿真技术 - 微波工作室 (CST-MW) 用于仿真所提出的天线。仿真结果显示，在 (58.3-61.7) GHz 范围内具有 3.5 GHz 的宽带宽，回波损耗大于 -10 dB。模拟增益为 7.9 dB，线性天线效率为 91%。所提出的天线用于改善 WBAN 应用的毫米波 (mm-Wave) 频段的辐射方向图、带宽和增益的质量。
Microsoft Word - CFP_TMTT_Special_Issue_on_MachineLearning.docx
过去十年中，机器学习和人工智能在信号处理、图像和语音识别、机器人、自主系统等领域取得了巨大的成功。这一成功还伴随着机器学习和人工智能在科学和工程等广泛领域的应用不断扩大。微波社区是最早探索机器学习和人工神经网络（ANN）用于无线和有线电子设备、电路和系统设计的社区之一。近年来，人们对机器学习和人工智能不仅在设备/电路级建模和设计，而且在系统和更高级别的应用中的应用兴趣和活动都显著增加。受到激发的研究和应用带来了面向微波的机器学习技术的新方法，例如新型 ANN、基于支持向量机和高斯过程的方法、自动建模、深度学习；此外，机器学习和人工智能还解决了越来越多的微波问题，包括电磁结构建模和设计、多物理建模、微波滤波器/多路复用器设计、GaN HEMT 建模、PA 行为建模、数字预失真设计、振荡器设计、SIW 诊断、MEM 传感器建模、高速 VLSI 封装和微系统设计、无线电力传输、MIMO 发射器设计等等。机器学习在系统级的进一步应用正在创造微波系统的突破性能力，例如用于医疗或安全应用的基于电磁的图像重建，以及用于下一代无线系统的动态频谱分配。
X 波段 epi-BAW 谐振器 - Debdeep Jena
滤波器是通信系统中的核心无源元件，随着 5G 技术、物联网、传感器和自动化的兴起，通信系统中的滤波器市场预计还会不断扩大。1 – 3 虽然表面声波 (SAW) 滤波器由于制造简单而在 2 GHz 以下占据主导地位，但它们在更高频率下的性能受到低表面声波速度、光刻复杂性和低品质因数的限制。1、4 与体声波 (BAW) 滤波器相比，窄叉指换能器 (IDT) 手指中的电迁移损伤和 SAW 的不均匀电流分布导致其功率处理能力较差。1 由于厚度延伸波的速度高于表面声波，因此 BAW 滤波器在 1.5 至 6 GHz 的较低 5G 频段占主导地位。高品质因数和高功率处理能力使 BAW 滤波器可以扩展到更高的频率，同时保持高 RF 性能。 1 由于这种电声滤波（因为声波的波长比相同频率的电磁波小得多）而带来的小型化优势，在毫米波范围（30 – 300 GHz）的较高频率下，其收益会逐渐减少。对于如此高的频率，使用基片集成波导 (SIW) 和腔体滤波器在光域中进行直接滤波占主导地位。5 – 9