摘要 - 损耗的传播对基站子系统的整体性能和效率具有负面影响。与4G技术相比,5G技术的一个关键特征提高了效率。5G巨大的MIMO基站结构可能会遭受这些损失,这会影响基本变电站的包容性能和效率。此外,在5G技术中,由于接收器(R X)分支的信号反映了与5G Mimo基站的循环器相连的信号。这种反射损失是由于R X分支的不匹配的负载阻抗和发射机(T X)分支的源阻抗。这项研究的主要目的是使用MOSFET吸收T X和R X之间阻抗不匹配而导致的反射信号。之后,每当基本站的R X分支反射时,就可以通过数学上的MOSFET的源电流和排水电流进行了两个比较。此外,通过将T X分支,天线,R X分支和MOSFET连接到四端口循环器的每个端口,提出了提出的电路模型。在1.4 V峰值处的13 dbm的反射RF功率纠正到其等效的直流值1.004 V。然而,使用LC滤波器,这些电流和电压的这些值在整流器的输出端进行脉动和过滤。索引术语 - 基线站,循环器,MOSFET,收发器,微波设备,纳米技术,5G,VLSI
FM5812 芯片的结构框架见图 1 ,首先芯片内部锁相环产生一个 5.8G 的射频微波信号,经过驱动级放 大由发射天线发出,当射频微波信号遇到移动的物体,发射信号和反射信号会产生多普勒雷达效应,即它 们之间有一定的频率差。这时反射信号通过接收天线,经过低噪声放大器放大和发射信号在混频器内进行 混频,混频器经过处理得到一个中频信号,再经过低通滤波器过滤掉噪声,同时将中频信号进行放大。最 后通过内部集成 MCU 进行数字处理输出高低电平,进而判断感应器周围是否存在移动的物体。
图1。反射的共聚焦显微镜原理,用于测量气道上皮培养物上的ASL高度。a:激光束的示意图通过在空气液体界面上生长的差异气道上皮层,并在每个界面反射的光的一部分随着折射率反转,以反转其传播方向。为了清楚起见,反射信号与激光光分开描述。FEP:氟化乙烯丙烯。 b:从正常(野生型)鼠原发性气管上皮培养物获得的反射信号,具有488 nm激光器,通过Xz -scanning和荧光图像在平行于488 nm的细胞层(Calcein -AM)(Calcein -AM)和561 Nm(Rhodamine dextran)的488 nm平行记录。 箭头标志着从荧光强度的以下线曲线中取出的位置。 中反射光的峰FEP:氟化乙烯丙烯。b:从正常(野生型)鼠原发性气管上皮培养物获得的反射信号,具有488 nm激光器,通过Xz -scanning和荧光图像在平行于488 nm的细胞层(Calcein -AM)(Calcein -AM)和561 Nm(Rhodamine dextran)的488 nm平行记录。箭头标志着从荧光强度的以下线曲线中取出的位置。
成像雷达是一种主动照明系统。安装在平台上的天线以侧视方向向地球表面发射雷达信号。反射信号(称为回声)从表面反向散射,并在几分之一秒后在同一天线(单基地雷达)上接收。
3. 为什么是数字广播?现有的 AM 和 FM 模拟系统存在固有缺陷,并且都无法在整个覆盖范围内提供均匀的接收质量。 AM 广播接收受到带宽限制(会限制音频质量)以及来自其他同信道和相邻信道传输的干扰的限制。这在夜间尤其麻烦。20 世纪 50 年代开始的 FM 服务提高了音频带宽并克服了夜间干扰,但广播被设计为使用带有外部天线的固定接收器接收。在车辆或便携式设备上收听时,接收会受到反射信号(多径)和其他形式干扰的影响,尤其是在郊区和城市地区。
使用 COFDM,每个载波频率的符号率要低得多,大约每秒 850 个符号。这意味着符号的物理间距约为 350kM,而不是 50 米。反射信号要干扰当前信号,就需要一个额外路径长度为 350 公里的幽灵,在悉尼,这意味着它需要从纽卡斯尔附近某个建筑物上反弹!每个 COFDM 载波实际上都是一个单独的无线电发射器,在较低的音频范围内调制。多径接收(重影)会使模拟电视几乎无法观看,但对 DVB-T 没有任何影响。这种情况非常类似于在汽车收音机上接收 AM;即使在高速行驶时,AM 也很少发生信号丢失。
对于 COFDM,每个载波频率的符号率要低得多,大约每秒 850 个符号。这意味着符号之间的物理间隔约为 350 公里,而不是 50 米。反射信号要干扰当前信号,就需要一个额外路径长度为 350 公里的幽灵,在悉尼,这意味着它需要从纽卡斯尔附近某处的建筑上反射回来!每个 COFDM 载波实际上都是一个独立的无线电发射器,在较低的音频范围内调制。多径接收(重影)会使模拟电视几乎无法观看,但对 DVB-T 没有任何影响。这种情况非常类似于在汽车收音机上接收 AM;即使在高速行驶时,AM 也很少发生信号丢失。
摘要 —可重构智能表面(RIS)是一种新兴的超表面,可通过反射信号提供额外的通信链路,并被认为是 6G 移动通信系统的有力候选者。同时,最近人们承认,将人工智能(AI)应用于 RIS 通信将大大有利于重构能力并增强对复杂传输环境的鲁棒性。除了传统的模型驱动方法外,AI 还可以通过挖掘真实数据的固有特性以数据驱动的方式处理现有的信号处理问题。因此,AI 特别适合在模型不匹配、资源不足、硬件受损以及动态传输等不理想情况下的 RIS 网络上的信号处理问题。作为最早的调查论文之一,我们将介绍 AI 和 RIS 的融合,称为 AIRIS,涉及各种信号处理主题,包括环境感知、信道采集、波束成形设计和资源调度等。我们还将讨论 AIRIS 面临的挑战并提出一些有趣的未来方向。
目前的工作提出了一种新颖的自动互联网(IoT)光谱传感系统,用于通过反射信号对葡萄成熟的现场光学监测。为此,开发,表征和操作在实验室和现场条件下量身定制的硬件。它包括三个互补模块:光学模块,主机模块和控制器模块。光学模块包括四个光电探测器和四个LED,最大发射波长为530、630、690和730 nm,它们与葡萄浆果直接接触。主机模块包括LED驱动程序和模拟前端,以获取信号。最后,控制器模块提供了对系统的完全控制,并确保数据存储,电源管理和连接性。该系统能够通过线性响应(R 2> 998)在4 - 100%的范围内测量反射率,并且在不同的光学单元之间具有很高的可重复性。这种设计使从红色收集反射信号成为可能(cv。Touriga Nacional)和白色(cv。Loureiro)实验室和现场环境中的葡萄品种。在整个成熟期(大约两个月)中,这种光学指纹(由不同的反射强度组成)与葡萄浆果质量参数的演变之间的关系进行了分析和讨论。实验室数据用于建立一个基于部分最小二乘正方形的多元模型,以预测两个品种中总可溶性固体(TSS)含量。ir)甚至荧光。模型误差(交叉验证中的均方根误差)分别为2.31和0.73°,Touriga Nacional和Loureiro分别为Brix。在系统实时预测TSS的潜力的说明性示例中,将该模型应用于在现场获取的数据。监测期内收集的现场观察结果还提供了有关光传感器无人值守操作期间可能发生的潜在问题的相关信息。此外,所提出的光学模块的模块化体系结构使使用不同的LED和光电视图以及光学过滤器的组装成为可能。这创造了使用相同原理在不同光谱范围内测量反射率的可能性(例如,本文所述的结果为这项技术的未来发展铺平了工作,其中包括基于反射数据的最相关的葡萄成熟参数的预测模型,以及作为无线传感器网络的一部分的操作。
使用超声检查方法用于异常和锂离子电池中的缺陷检测一直是研究人员近年来的一个令人兴奋的主题。用于电池检查的超声波技术主要集中于监视电池状态,识别内部缺陷,并检测诸如锂电池,气体产生和扩展,润湿的一致性以及热失控等问题。该技术通常采用脉搏回波方法,使用触点或沉浸式设置在电池中进行内部缺陷检测。随着超声技术的不断发展,预计将在锂电池检查的各个方面应用越来越多的超声技术。右审讯频率的使用取决于检查的目标。例如,当电池内部有大量阻塞信号的大气体时,使用低频检查。渗透量可能表明细胞的气体程度如何。通过传输信号用于识别与电池内部缺陷相关的音速或穿透量。另一方面,反射信号主要用于定位内部缺陷。当需要单向穿透(例如厚棱镜细胞)并在传感器和细胞之间具有距离时,浸入设置很有用。接触测试通常也用于SOC或SOH估计。