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无源耐受性的增强神经Lyapunov控制法律的系统综合非线性系统
摘要 - 执行器故障可能会危害控制系统的性能和闭环稳定性。执行器与适当控制定律结合使用可以提高系统对效率丧失或障碍的弹性。被动故障控制（FTC）系统旨在设计独特的控制定律，并在名义和故障场景中保证稳定性。在这项工作中，一种新型基于机器学习的方法是为由执行器故障影响的系统系统合成控制法的，同时正式认证闭环稳定性的。学习体系结构训练两个人工神经网络，一个代表控制定律，另一个类似于控制Lyapunov功能（CLF）。同时，使用满意度模型理论求解器来证明所获得的CLF正式保证Lyapunov条件。该方法用于两种情况，一种涵盖了具有冗余执行器的倒摆的稳定，而另一种则涵盖了自主水下车辆的控制。该框架显示能够通过最小的高参数调整以及有限的计算资源来合成线性和非线性控制定律。
与国防部射频识别 (RFID) 无源网络相关的信息保证分析
简介................................................................................................................................ 5 RFID 技术...................................................................................................................... 5 无源 RFID 网络的要求................................................................................................ 12 信息保证...................................................................................................................... 17 隐私问题...................................................................................................................... 24 国防部特有的安全隐患......................................................................................................... 27 增强 RFID 的安全性.................................................................................................... 29 章节概述...................................................................................................................... 32
UHF频段无源RFID传感器的研究与设计
图 1-1：物联网示意图 ................................................ . ................................................. ...................7 图 1-2：不同类型的条形码；一维或线性、堆叠线性和二维 [3]。................................................ . ................................................. ................................................. .....7 图 1-3：安全元件（智能卡、护照、重要卡）市场的全球预测（2010 年至 2018 年售出数百万件） – Eurosmart [4] .... ... ……………………………… ................................8 图 1-4：2017 年非接触式市场：销量（单位：百万台）[4] ……………………………… ......9 图1-5：战争期间利用反向散射原理与雷达操作员进行通信 [7]。................................................ . ................................................... 31 图 1-26：带有外力传感器进行跟踪的 RFID 标签食品 [25] ................................... 33 图 1-27：a) 使用基于石墨烯的外部功能化区域的 RFID 传感器b) 电阻随相对湿度变化而变化的结果 [22] ................................................... 33 图 1-28：通信 RFID 传感器系列模拟................................................ ................. 35 图 1-29：具有阈值检测功能的生物 RFID 传感器：a) RFID 传感器剖面图，b) 俯视图，c) 不可逆石蜡基底的影响：芯片最小激活功率随温度变化的变化[61]。................................................ . ................................................. ...................................................... 39 图1 -30：示例取自带有敏感天线的 RFID 传感器文献，左侧：完全由石墨烯制成的天线 [47]，右侧：由石墨烯精细部件组成的天线 [72]。...................................... 41 图 1-31：取自[76]的结果：a) 900 MHz 下蒸馏水的电特性 b ) RFID 传感器的最小激活功率，针对不同气温进行测量和平均。...................................... 43 图 1-32：结果取自[48]：a) 示意图由 Pt_rGO 实现功能化的射频识别 (RFID) 传感器标签。b) 柔性 RFID 传感器的照片。c) RFID 传感器的测量结果作为氢浓度的函数。................................................ . 43 图 2-1：无源 UHF RFID 传感器的天线功能化检测策略 ................................. ....... 56 图 2-2：无源 UHF RFID 标签的等效电路 [1] ........................................ ................................................ 57 图 2 -3: 辐射图偶极子与各向同性偶极子的比较 [5] ................................................ 59 图 2-4：极化电磁波的特征，a) 垂直极化，b) 水平极化和 c) 圆极化 [6] ........................................ . ................................................. ................................................. ....... 60 图 2-5：RFID 阅读器和标签之间的读取距离示意图 ................................ ................................................. 60 图 2-6：材料与电阻率的关系 [8] .... ................................................... ................................................... 62 图 2-7：法拉第实验：电枢电容器 [10] ................................ 62 图 2-8：电容器上电场感应的偶极矩原子 [10] ................................................ . .... 63 图 2-9：极化现象示意图 [10] ................................................ .. ................................... 64 图 2-10：复介电常数随频率的变化 [14] ................................................... 66 图2-11：实部和虚部复介电常数的计算....................................................... ................................. 66 图 2-12：介电常数和损耗对天线反射系数的影响....................... 67 图 2-13：小麦面筋的复介电常数与相对湿度 (RH) 的函数关系，频率为 868 MHz，温度为 25°C [13]。................................................ . ................................................. ................................................. ...................................... 68 图 2-14：拟议传感器天线的组成示意图。................................................ . ............ 69 图 2-15：用不同的方法对球体进行网格划分： (a) 球体的几何形状；使用 (b) 四面体 (FEM)、(c) 正交单元 (FDTD) 和 (d) 三角形 (MoM)[21]。...................................... 70
无源雷达分布式传感器 - NATO STO
无源雷达 (PR) 是一种有前途的新兴技术，可加强公共安全和国防，并可作为保护关键基础设施和边境的补充解决方案。本文介绍了一种基于独立 PR 节点的传感器网络，用于监测沿海边境情景。通过全覆盖分析研究了部署 PR 传感器网络进行边境监视的可行性。使用电磁模拟器来包括特定的雷达场景特征和空中和海上军事目标的双基地雷达截面建模。在选定的沿海场景中使用真实雷达数据验证模拟结果。对不同的目标进行了检测和跟踪：合作的 DJI Phantom 3 无人机、降落在罗塔军用机场的船只和飞机。结果证实了基于 DVB-T 的 PR 用于监测边境沿海场景的可行性。
基于EEG的视觉识别的无源主题适应
摘要 - 本文重点介绍了基于脑电图的视觉识别的主题适应。它旨在通过从源主题的丰富数据中传输知识来构建针对脑电图样本受到限制的目标主题定制的视觉刺激识别系统。现有的方法考虑了在培训期间可以访问源主题样本的情况。但是，由于隐私问题，访问诸如EEG信号之类的个人生物学数据通常是不可行的，并且有问题。在本文中，我们介绍了一种新颖而实用的问题设置，即无源的受试者适应，其中源主题数据不可用，并且仅提供预先训练的模型参数以进行对象适应。为了解决这一具有挑战性的问题，我们提出了基于分类的数据生成，以使用分类响应来模拟来自源对象的脑电图样本。使用生成的样本和目标主题数据，我们执行主题独立的特征学习来利用跨不同主题共享的常识。值得注意的是，我们的框架是可以推广的，并且可以采用任何独立于主题的学习方法。在EEG-IMAGENET40基准的实验中，我们的模型都会带来一致的改进，而不论其无关学习的选择如何。此外，我们的方法显示出有希望的性能，即使在不依赖源数据的情况下，在5-Shot设置下将TOP-1测试精度记录为74.6％。我们的代码可以在https://github.com/deepbci/deep-bci上找到。索引术语 - 脑计算机界面，脑电图，基于脑电图的视觉识别，无源的主题适应，深度学习
锈蚀剂对钢筋无源膜的影响
近年来，据报道，在国内外，有关将生锈抑制剂添加到混凝土中以保护钢筋的研究。其功能是改善钢筋表面上的钝化环境并保护被动膜的形态，从而抑制钢筋腐蚀[10,11]。许多因素会影响被动膜的损害，包括混凝土，合金组成，铁相组成和环境因子的钢筋表面状态，以及诸如混凝土，氯化物，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph，ph phs的含量，ph，ph phs，ph的，辣妹浓度为12-11212-12-12-12。被动膜的厚度，成分和稳定性受培养基中极化电位，极化时间和离子浓度的影响。被动膜的微观结构特征与钝化的电位和时间有关。钢筋的腐蚀归因于供电膜的组成和结构的变化[15,16]。因此，在生锈抑制剂的作用下，了解钢筋被动膜进化的机制至关重要，以改善混凝土中钢筋表面的钝化环境。
具有优异光学和机械性能的柔性无源集成光子器件
摘要：柔性集成光子学是一项快速兴起的技术，在柔性光互连、共形多路复用传感、健康监测和生物技术领域有着广泛的应用前景。开发机械柔性集成光子学的一大挑战是集成光子电路中性能优越的功能组件。在这项工作中，基于多中性轴机械设计和单片集成技术，设计和制造了这种电路的几个基本柔性无源器件。波导的传播损耗计算为 4.2 dB/cm。此外，我们展示了用于 1.55 µ m 的微环谐振器、波导交叉、多模干涉仪 (MMI) 和马赫-曾德尔干涉仪 (MZI)，它们都表现出优异的光学和机械性能。这些结果代表着向进一步探索完整的柔性光子集成电路迈出了重要一步。
具有优异光学和机械性能的柔性无源集成光子器件
摘要：柔性集成光子学是一项快速兴起的技术，在柔性光互连、共形多路复用传感、健康监测和生物技术领域有着广泛的应用前景。开发机械柔性集成光子学的一大挑战是集成光子电路中性能优越的功能组件。在这项工作中，基于多中性轴机械设计和单片集成技术，设计和制造了这种电路的几个基本柔性无源器件。波导的传播损耗计算为 4.2 dB/cm。此外，我们展示了用于 1.55 µ m 的微环谐振器、波导交叉、多模干涉仪 (MMI) 和马赫-曾德尔干涉仪 (MZI)，它们都表现出优异的光学和机械性能。这些结果代表着向进一步探索完整的柔性光子集成电路迈出了重要一步。
忆阻器——第四大基本无源电子元件及其记忆解释
30 多年来，忆阻器一直是个谜，直到 2008 年 [ 8 ] HP 实验室的一组研究人员宣布成功实现第一个器件形式的忆阻器。这一最新发现吸引了众多科学家、工程师和研究人员的注意，他们纷纷探索忆阻器在分立和阵列配置中的更多可行应用及其器件技术。HP 忆阻器技术由厚度为 D 的氧化钛 (TiO 2 ) 薄膜双层和两个用作电极的铂 (Pt) 金属触点组成。TiO 2 的一部分掺杂了氧空位，因此变成 TiO 2-z，另一部分保持纯 TiO 2 。这些氧空位带正电，因此具有导电性，未掺杂的另一侧具有电阻特性，使得整个排列表现为半导体材料，见图 4。请注意，实际上带电掺杂剂沿着器件宽度散布，但是，其在一边的浓度与另一边的浓度相比可以忽略不计，从而导致两个不同的电阻区域。结构布置构成了两个串联连接的电阻 𝑅𝑅 𝑜𝑜𝑜𝑜 和 𝑅𝑅 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜。 𝑅𝑅 𝑜𝑜𝑜𝑜 电阻对应于宽度为 ( w ) 的掺杂区域（TiO 2-z 即高导电区域），而 𝑅𝑅 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 电阻对应于宽度为 ( Dw ) 的未掺杂区域（TiO 2 即低导电区域），因此 𝑅𝑅 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 ≫ 𝑅𝑅 𝑜𝑜𝑜𝑜 是两个电阻极限，分别表示器件的 OFF 和 ON 状态。掺杂区域和未掺杂区域之间的边界（用双向箭头表示）根据流动电流的方向或施加电压的极性来回移动。
