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射频电路设计
由于大量射频 (RF) 和微波 (MW) 应用，高频电路设计领域正受到工业界的广泛关注。改进的半导体器件使得高速数字和模拟系统得以广泛应用，如无线通信、全球定位、雷达以及相关的电气和计算机工程学科。这种兴趣转化为对具有全面高频电路设计原理知识的工程师的强烈需求。然而，对于学生、专业工程师甚至教授这门课程的教师来说，存在一个普遍的问题。现有的大多数教科书似乎针对两类不同的受众：A) 具有广泛理论背景的高级研究生水平人群，和 B) 对数学和物理严谨性不感兴趣的技术人员。因此，RF 电路设计以两种截然不同的形式呈现。对于高级学生来说，进入该领域通常是通过电磁场方法，而对于技术人员来说，嵌入在基尔霍夫定律中的基本电路方面是首选方法。这两种方法都很难充分解决高频设计原理的理论和实际问题。基本电路方法缺乏或只是表面上涵盖了电流和电压的波动性质，而电流和电压的反射和传输特性是射频电路行为不可或缺的要素。电磁场方法当然涵盖了波导和传输线方面，但远远没有触及设计高频放大器、振荡器和混频器电路的重要方面。这本教科书的目标是以一种方式开发射频电路设计方面，以便在不采用电磁场方法的情况下明确传输线原理的必要性。因此，除了大多数学院和大学提供的场和波一年级本科物理课程外，不需要任何电磁背景。具备基本电路理论知识和/或微电子学知识的学生可以使用本书，并涵盖从传输和微带线的基本原理到各种高频电路设计程序的整个范围。冗长的数学推导要么被放到附录中，要么放在与正文分开的例子中。这样可以省略一些枯燥的理论细节，从而将重点放在主要概念上。为了接受提供高水平设计体验的挑战，我们提供了许多例子，这些例子详细讨论了各种设计方法的哲学和复杂性，在许多情况下，这些例子长达数页。
航天射频电缆组件
三十多年来，Amphenol CIT 一直为航天应用（地球轨道及更远、载人和无人任务）提供高可靠性 RF 同轴电缆组件（柔性和半刚性）。凭借针对 Amphenol CIT 电缆量身定制的坚固的 Amphenol CIT 连接器设计，可打造优化的电缆组件，我们在提供微波传输线产品方面拥有丰富的经验，这意味着您可以与我们合作，为您提供经过验证的解决方案，以应对您最苛刻的航天技术挑战，包括 V 波段的工作频率、功率处理（CW、多路复用器、电离）、PIM、辐射、热真空和低温操作等。Amphenol CIT 产品已通过多项特定项目要求的认证，并可根据 NASA EEE-INST-0002 和 ESCC 3408 提供。
射频指纹识别的机器学习
摘要在射频指纹识别中，根据其模拟缺陷来识别传输无线电信号的设备。尽管传统上通过构建模型和识别信号中的特征来执行识别，但最终的状态通常依赖于机器学习。在数据驱动的技术中，机器学习模型提取了信号的功能，并将它们进行相应的分类。神经网络（NN）是机器学习分类器中的一种流行选择。射频信号本质上是复杂的值，因此通常适当地将复杂的值得值的操作应用于它们。更准确地说，应适当的方法用于与真实和虚部相关的非圆形信号。同相正交（IQ）不平衡是一种信号障碍，可导致信号中的非圆形性。在本主论文中，分别在两个不同的神经网络的帮助下研究了射频指纹分类，分别使用了实用值或复杂的信号处理。使用智商效果的非圆形射频指纹数据模拟用于分类。检查了两个神经网络的性能的差异，以及它们在可训练参数的数量方面的稳健性，即NN的大小和训练数据的大小。基于结果，在对非圆形射频指纹信号进行分类时，复杂值的神经网络在分类时具有鲁棒性，因为当NN大小变化时，它们在分类准确性方面显示出较小的变化。另一方面，实值神经网络的分类精度高度取决于NN的大小。因此，建议使用复杂值的神经网络来分类非圆形射频指纹数据。
射频隐身（或低可观测性）和反射频隐身... - CORE
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