为了概念清晰,图 70.1 中的 STAP 配置将可能集成的孔径分为两部分:最有可能由雷达发射器共享的主孔径,以及用于抑制宽带噪声干扰器 (WNJ) 的空间分布通道辅助阵列。为方便讨论,假设主孔径具有 N c 列元件,列间距等于半波长,每列中的元件组合在一起以产生预先设计的非自适应仰角波束模式。主孔径的大小(就系统所选波长而言)是一个重要的系统参数,通常由系统规范确定,包括所需的发射器功率孔径乘积以及方位角分辨率。典型的孔径尺寸范围从某些短程雷达的几个波长到某些机载预警系统的 60 多个波长。模拟波束形成网络将主孔径的 N c 列组合起来以产生 N s 个接收器通道,这些通道的输出被数字化以供进一步处理。需要注意的是,[ 1 ] 中提出的最早的 STAP 方法,即所谓的“元素空间”方法,是图 70.1 中 N s = N c 的特例。模拟波束形成器的设计会影响
从神经信号中解码语言具有重要的理论和实践意义。先前的研究表明从侵入式神经信号中解码文本或语音的可行性。然而,当使用非侵入式神经信号时,由于其质量低下,面临着巨大的挑战。在本研究中,我们提出了一种数据驱动的方法,用于从受试者听连续语音时记录的脑磁图 (MEG) 信号中解码语言语义。首先,使用对比学习训练多受试者解码模型,从 MEG 数据中重建连续词嵌入。随后,采用波束搜索算法根据重建的词嵌入生成文本序列。给定波束中的候选句子,使用语言模型来预测后续单词。后续单词的词嵌入与重建的词嵌入相关联。然后使用这些相关性作为下一个单词的概率度量。结果表明,所提出的连续词向量模型可以有效利用特定主题和共享主题的信息。此外,解码后的文本与目标文本具有显著的相似性,平均 BERTScore 为 0.816,与之前的 fMRI 研究结果相当。
摘要 — 智能反射面 (IRS) 利用低成本、无源反射元件来增强无源波束增益、提高无线能量传输 (WET) 效率,并使其能够部署到众多物联网 (IoT) 设备中。然而,IRS 元件数量的增加带来了相当大的信道估计挑战。这是由于 IRS 中缺少有源射频 (RF) 链,而导频开销变得难以忍受。为了解决这个问题,我们提出了一种无信道状态信息 (CSI) 的方案,该方案最大化特定方向的接收能量并通过相位波束旋转覆盖整个空间。此外,我们考虑了不完善的 IRS 的影响,并精心设计了有源预编码器和 IRS 反射相移以减轻其影响。我们提出的技术不会改变现有的 IRS 硬件架构,允许在当前系统中轻松实现,并且无需额外成本即可访问或移除任何能量接收器 (ER)。数值结果证明了我们的无 CSI 方案在促进大规模 IRS 方面非常有效,并且不会因过多的导频开销而影响性能。此外,在涉及大规模 ER 的场景中,我们的方案优于基于 CSI 的方案,使其成为物联网时代的一种有前途的解决方案。
考虑各种设计、运行条件和环境因素的声学效应,有效计算垂直起降场环境中的城市空中交通噪声足迹,对于在早期阶段限制噪声对社区的影响至关重要。为此,作者在 Fuerkaiti 等人 (2022) [ 11 ] 中提出了计算效率高的低保真方法,并将其扩展为计算飞机在一般 3D 环境中的噪声足迹。直射线传播器被高斯波束追踪器取代,该追踪器考虑了复杂的源方向性、3D 变化地形拓扑和风廓线。作者在之前的研究中已经验证了高斯波束追踪器的可靠性。在本文中,它进一步扩展为包括存在移动介质时的复杂源方向性。使用低保真工具链获得的噪声源存储在围绕飞机的球体上,并通过不均匀的各向异性大气传播。比较了针对不同地形拓扑结构、源方向性和风流条件预测的噪声足迹。结果表明,与平坦地形相比,对于所研究的情况,由于多次反射,建筑块在照明区域中使地面噪声水平增加了 5 dB;它们还通过在建筑物后面创建阴影区来屏蔽传入的声场。在静止的大气中,屏蔽作用随着频率的增加而增强。 变化
摘要 — 本文介绍了一种可扩展 W 波段相控阵系统的设计和实现,该系统具有内置自对准和自测试功能,基于采用 TowerJazz 0.18 µ m SiGe BiCMOS 技术制造的 RFIC 收发器芯片组,其 f T / f MAX 为 240/270 GHz。该 RFIC 集成了 24 个移相器元件(16TX/8RX 或 8TX/16RX)以及直接上变频器和下变频器、带素数比倍频器的锁相环、模拟基带、波束查找存储器和用于性能监控的诊断电路。设计了两个带有集成天线子阵列的有机印刷电路板 (PCB) 插入器,并将其与 RFIC 芯片组共同组装,以产生可扩展的相控阵瓦片。瓦片通过菊花链式本振 (LO) 同步信号彼此相位对齐。本文介绍了 LO 错位对波束方向图的影响的统计分析。16 个瓦片组合到载体 PCB 上,形成一个 384 元件 (256TX/128RX) 相控阵系统。在 256 个发射元件的视轴处测量到的最大饱和有效全向辐射功率 (EIRP) 为 60 dBm (1 kW)。在 90.7 GHz 下运行的无线链路使用 16-QAM 星座,在降低的 EIRP 为 52 dBm 的情况下,产生的数据速率超过 10 Gb/s,等效链路距离超过 250 m。
用户体验 连接性 用户比较的基础是他们在家中或办公室的体验,这种体验的特点是持续、高带宽、低延迟的连接。在飞行速度接近 0.9 马赫、高度 45,000 英尺的飞机上复制这种体验是一项技术挑战。与房屋或办公楼不同,飞机在操纵,天线在运动,卫星在运动,两者之间有云和雨,延迟取决于卫星的距离(GEO、MEO 或 LEO),并且当系统在卫星波束之间和/或卫星之间切换时,连接可能会中断。
4 DVB-S2X 扩展技术特性的一般描述 ............................................................................................................................. 17 4.0 概述 ............................................................................................................................................................. 17 4.1 DVB 商业要求 ............................................................................................................................................. 17 4.1.0 背景 ............................................................................................................................................. 17 4.1.1 增强型 DVB-S2 标准的用例 ............................................................................................................. 18 4.1.1.0 一般方面 ............................................................................................................................................. 18 4.1.1.1 直接到户 ............................................................................................................................................. 18 4.1.1.2 需要低 SNR 链路的应用 ............................................................................................................. 18 4.1.2 DVB-S2 标准增强功能的商业要求 ............................................................................................. 18 4.1.3 支持波束跳变的 DVB-S2 标准增强功能的商业要求 ............................................................................................................................. 20 4.2 应用场景................
动机:开发针对目标蛋白质的新型化合物是制药行业最重要的任务之一。深度生成模型已应用于靶向分子设计并显示出有希望的结果。最近,靶向特定分子的生成被视为蛋白质语言和化学语言之间的翻译。然而,这种模型受到相互作用的蛋白质-配体对的可用性的限制。另一方面,大量未标记的蛋白质序列和化学化合物可用,并已用于训练学习有用表示的语言模型。在本研究中,我们建议利用预训练的生化语言模型来初始化(即热启动)靶向分子生成模型。我们研究了两种热启动策略:(i)单阶段策略,其中初始化模型在靶向分子生成上进行训练(ii)两阶段策略,包含对分子生成的预微调,然后进行靶向特定训练。我们还比较了两种生成化合物的解码策略:波束搜索和采样。结果:结果表明,热启动模型的性能优于从头开始训练的基线模型。就基准中广泛使用的指标而言,两种提出的热启动策略取得了相似的结果。但是,对许多新型蛋白质的生成化合物进行对接评估表明,单阶段策略比两阶段策略具有更好的泛化能力。此外,我们观察到,在评估化合物质量的对接评估和基准指标方面,波束搜索都优于抽样。可用性和实施:源代码可在 https://github.com/boun-tabi/biochemical-lms-for-drug-design 获得,材料(即数据、模型和输出)存档在 Zenodo 中,网址为 https://doi.org/10.5281/zenodo.6832145 。
3.2.1.Ku波段服务 27 3.2.2.Ku波段调制 27 3.2.3.Ku波段卫星(位置、发射功率、增益和距离) 27 3.2.4.Ku波段频率范围和带宽 29 3.2.5.Ku波段理想天线覆盖体积 30 3.2.6.Ku波段增益 30 3.2.7.Ku波段波束宽度 30 3.2.8.Ku波段旁瓣电平 30 3.2.9.Ku波段极化 31 3.2.10.Ku波段交叉极化抑制 31 3.2.11.Ku波段所需载噪比 31 3.2.12.Ku波段G/T 31 3.2.13.Ku波段波束定位精度 31
3.2.1.Ku波段服务 27 3.2.2.Ku波段调制 27 3.2.3.Ku波段卫星(位置、发射功率、增益和距离) 27 3.2.4.Ku波段频率范围和带宽 29 3.2.5.Ku波段理想天线覆盖体积 30 3.2.6.Ku波段增益 30 3.2.7.Ku波段波束宽度 30 3.2.8.Ku波段旁瓣电平 30 3.2.9.Ku波段极化 31 3.2.10.Ku 波段交叉极化抑制 31 3.2.11.Ku 波段所需载噪比 31 3.2.12.Ku 波段 G/T 31 3.2.13.Ku 波段波束定位精度 31 3.3.带集成 VHF 天线的小翼 32