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雷达系统和综合体理论基础
B861 雷达系统和综合体理论基础：教科书。/ M. I. Botov、V. A. Vyakhirev；一般情况下编辑。M.I.博托瓦。– 克拉斯诺亚尔斯克：同胞。联合。大学，2013 年。– 530 秒。 ISBN 978-5-7638-2933-4 该教科书简要概述了雷达作为特定工程活动领域和特殊科学学科“无线电工程”的发展历史。给出了雷达系统和综合体的理论和方法基础、构造原理和一般结构；雷达设备的结构、观察空间和测量目标坐标的方法、提高雷达站免受有源和无源干扰的安全性的方法。给出了典型制导和目标指示雷达站、待机模式和低空场的框图。概述了外部相关干扰背景下雷达信号多通道检测和参数测量的统计理论基础，综合分析了抗噪声高精度角度和时间测量算法和装置。考虑雷达信号的频率参数。本书适用于军事部门学生和空军军事训练中心学员学习军事注册专业“空军防空雷达系统操作与维修”，也可供参考专业培训领域的大学生 210601.65 扩大组的“无线电电子系统和综合体” 210000“电子工程、无线电工程和通信”以及对雷达系统和综合体的理论和方法感兴趣的每个人。UDC 621.396.967(07) BBK 39.571.55я73 ISBN 978-5-7638-2933-4 © 西伯利亚联邦大学，2013
具有噪声辅助单元的路径独立量子门
量子计算的一个突出挑战是构建具有出色相干性和可靠的通用控制的量子装置[1 – 3]。为了获得良好的相干性，我们可以选择低耗散的物理系统（例如超导腔[4 – 6]和核自旋[7 – 10]），或者通过主动量子纠错进一步增强相干性[11,12]。当我们通过将中央系统与噪声环境更好地隔离来提高相干性时，处理存储在中央系统中的信息变得更加困难。为了控制几乎孤立的中央系统，我们通常会引入相对容易控制的辅助系统（例如，transmon 量子比特[13 – 15]和电子自旋[8,9]），但辅助系统通常比中央系统遭受更多的退相干，从而限制了辅助量子操作的保真度。因此，开发能够容忍辅助错误的量子控制协议至关重要。对于具有时间或空间相关性的噪声，我们可以使用动态解耦[16 – 18]或无退相干编码[19,20]技术来实现中央系统的抗噪声控制。当噪声没有相关性（例如马尔可夫噪声）时，我们需要主动量子纠错（QEC）来提取熵。对于量子比特系统，抑制辅助误差的一种常用策略是使用横向方法[1,21 – 26]，但这可能需要花费大量的硬件开销并且不能提供通用控制[1]，因此希望有一种硬件高效的方法来实现对辅助误差的容错操作[27 – 32]。与量子比特系统不同，每个玻色子模式都有一个大的希尔伯特空间，可以使用各种玻色子量子码来编码量子信息，正如最近的实验所证明的那样[11,33 – 35]。然而，没有简单的方法来划分玻色子
自由空间光学脉冲神经网络
神经形态工程已成为开发大脑启发式计算系统的一种有前途的途径。然而，传统的基于电子人工智能的处理器经常遇到与处理速度和散热相关的挑战。作为一种替代方案，已经提出了此类处理器的光学实现，利用光的固有信息处理能力。在光学神经形态工程领域探索的各种光学神经网络 (ONN) 中，脉冲神经网络 (SNN) 在模拟人脑的计算原理方面表现出显著的成功。光学 SNN 基于事件的脉冲特性提供了低功耗操作、速度、时间处理、模拟计算和硬件效率方面的功能，这些功能很难或不可能与其他 ONN 类型相匹配。在这项工作中，我们介绍了开创性的自由空间光学深度脉冲卷积神经网络 (OSCNN)，这是一种受人眼计算模型启发的新方法。我们的 OSCNN 利用自由空间光学来提高功率效率和处理速度，同时保持模式检测的高精度。具体而言，我们的模型在初始层采用 Gabor 滤波器进行有效特征提取，并利用使用现成光学元件设计的强度到延迟转换和同步器等光学元件。OSCNN 在基准数据集（包括 MNIST、ETH80 和 Caltech）上进行了严格测试，显示出具有竞争力的分类准确性。我们的比较分析表明，OSCNN 仅消耗 1.6 W 的功率，处理速度为 2.44 毫秒，明显优于 GPU 上的传统电子 CNN，后者通常消耗 150-300 W，处理速度为 1-5 毫秒，并且与其他自由空间 ONN 相媲美。我们的贡献包括解决光学神经网络实现中的几个关键挑战。为了确保组件对准的纳米级精度，我们提出了先进的微定位系统和主动反馈控制机制。为了提高信号完整性，我们采用了高质量的光学元件、纠错算法、自适应光学和抗噪声编码方案。通过设计高速光电转换器、定制集成电路和先进的封装技术，优化了光学和电子元件的集成。此外，我们还利用高效、紧凑的半导体激光二极管，并开发了新颖的冷却策略，以最大限度地减少功耗和占地面积。
可穿戴健康监测设备
人类一直在探索地球之外的广阔空间，以了解生命的基本原理和机制。尽管这种探索已经超出了地球本身，但微电子和软电子技术的最新进展将焦点重新转移到了地球内部——了解我们的身体如何运作以及如何改善和延长它们的寿命。研究甚至深入人体内部，通过对神经活动进行空间和时间记录，探索人类思维的基本原理和构成要素。生物标志物和性能监测被视为维持健康、识别有害活动和强化健康习惯的关键要素。最近的全球疫情凸显了健康和环境监测的重要性，它为我们提供了完整和最新的健康信息，并指导我们提高生活质量和实现更大的世界进步。微电子技术的进步，例如柔性和可拉伸电路板的开发，导致了可穿戴传感器的蓬勃发展；低成本健康监测和诊断设备的分水岭时刻已经到来。科技巨头将个人数据货币化表明，我们的独特性是可以分析、量化和预测的。这些进步推动了对健康量化和预测的研究，特别是在神经系统疾病和障碍领域。由于大多数神经系统疾病直到疾病晚期才会显现，目前的重点是早期发现和开发临终前患者的治疗方法。现有数据集上的计算算法的进步显示出实现这些目标的巨大希望；然而，疫情表明现有数据集存在巨大差异，因为常见的脉搏血氧仪无法为非白色皮肤色素沉着的个体提供准确的结果[1]。这些失败暴露了对大型通用数据集的需求，这可能会为整个人类带来进步。此外，医院外的患者需要早期检测数据来识别早期疾病生物标志物。为了实现这种级别的监测，传感器需要从台式金融巨头发展为低成本便携式传感器，可以无缝地成为我们日常生活的一部分。随着便携式传感技术的发展，挑战之一是将所有子系统集成到一个不显眼的设备中，以便连续收集数据（图 1）。通过将传感器部署到更广泛的公众中，进行不显眼的长期监测，有可能取得重大突破，因为让参与者处于危及生命的状况以提前进行早期检测是不可行的。不显眼的长期监测设备需要专注于材料研究、电路设计、制造、用户交互和数据处理。需要采用贴合性电路设计，以便将设备连接到皮肤上，而无需使用强力粘合剂，并实现低噪音水平。织物集成是各种传感器（包括环境监测）的可行途径，但部署时需要显著提高纺织设备的耐用性。可穿戴设备需要抗噪声和运动的电路和算法，以及多模态传感，以便为测量提供用户背景信息。可穿戴传感器面临的最大挑战之一是电源，以实现可重复使用的长期运行，