Latest Development on High Performance Passive Microwave Devices

来源 :年全国微波毫米波会议论文集(下册 | 被引量 : 0次 | 上传用户:spsnake
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
High-performance microwave hardware is used in a wide spectrum of communications systems, in particular, communication satellites, earth stations, wireless base stations, and other point-to-point repeaters.The demand for such high-performance devices originated from the extraordinary price operators paid to acquire the spectrum rights and also the high cost of sending a communication satellite into orbit.The history of high performance devices for wireless base stations and satellite payloads extends back many years with the invention of high selectivity filters, contiguous multiplexers and butler matrices.As a result, system architectures have evolved to the characteristics specific to these advances with ever increasing number of channels to gain flexibilities.The need for high perfor
其他文献
本论文以高维数据压缩与恢复为研究背景,通过阐述香农采样理论到稀疏表示和压缩感知理论再到低秩矩阵恢复理论的发展历程,引出与低秩矩阵相关的的近似函数及分解形式、数学模型和优化算法,并用于解决计算机视觉和机器学习中的图像分类、矩阵补全和子空间学习等问题。注意到核范数是秩函数最紧致的凸近似,在某些特定条件下能以较大概率恢复出低秩矩阵来。但不幸的是,这些方法会因矩阵的秩较大而得到有偏的低秩解,也会因奇异值分
学位
近年来,随着计算机和互联网技术的快速发展,人们可以很容易地获取海量的数据。这些数据往往是高维的、复杂的,并且包含了大量的噪声和冗余信息。因此,如何实现高维数据的低维表示并探索其本质结构,是十分具有挑战性的问题。低秩表示(LRR)算法作为模式识别、机器学习、计算机视觉等领域的重点研究课题,能够有效地发现高维数据的低维子空间结构和数据中噪声的结构特点,目前已被广泛应用于子空间聚类、半监督学习、目标跟踪
学位
目的:总结上海市6家医院2010年早期胃癌手术率,并做相关分析。方法:回顾分析上海瑞金医院等6家医院2010年胃癌手术治疗例数及经病理学检查证实的早期胃癌例数和淋巴结转移例数。结果:1085例手术治疗的胃癌患者,早期胃癌233例,早期胃癌手术率20.55%;早期胃癌腹腔淋巴结转移30例,转移率13.45%。结论:2010年上海6家医院的早期胃癌手术率为20.55%,较前有所提高;分析总结了早期胃癌
随着NAND闪存芯片存储密度的提高,数据存储的可靠性已经成为大容量闪速存储系统研究及应用面临的重要问题。等级调制方案利用单元间电荷值的相对等级所形成的置换而不是单元电荷绝对值来表示数据,可以避免闪存单元的过度编程问题,并且降低闪存中非对称错误的影响。基于等级调制方案的置换码(Permutation code)和多重置换码(Multi-Permutation code)能够缓解闪存的过度编程和电荷泄
EMD(EmpiricalModeDecomposition,经验模态分解)算法是由美籍华人黄鄂于1998年提出来的一种新型的自适应时频分析方法,该方法基于信号局部特征,对于非平稳、非线性信号的处理具有特有的优势。与传统的以线性和平稳假设为基础的傅里叶分析、小波变换等时频分析方法相比,EMD算法在处理非平稳、非线性信号时展现出了独特的性质,在理论研究和工程应用上都有着重要的研究价值。肺音信号处理是
降维(DR)和数据分类是两个最重要的机器学习任务,用于许多模式识别应用,如人脸识别,医学成像,指纹识别,语音识别等。邻域保留策略应用在许多著名的算法中,例如邻域保持嵌入(NPE),局部保留投影(LPP)和k最近邻规则(KNN)。但是这些算法对参数设置非常敏感。例如NPE和LPP对邻域大小的参数非常敏感,这降低了降维的性能。此外,现有的多种DR方法通常利用单个图来保持邻域关系,这种区分不适合于多视图
随着物联网的快速发展,车联网作为其重要应用之一,在智能交通系统等应用领域受到了人们的广泛关注。与现有通信网络相比,车联网拓扑动态变化快,随机性强,且缺乏基础设施,这些特征使得车联网更易受到恶意攻击,如虚假消息注入等。解决车联网安全问题对提高人们出行效率,促进智能交通系统健康安全发展具有重大意义。现有的车联网安全解决方案主要基于密码学技术和信任模型,均有不同方面的局限性。一方面,公钥基础设施或数字签
学位
近年来的技术进步使得云计算技术得以普及和广泛应用。因为云计算技术提供了支持数据存储,传输和计算的经济高效架构,所以此种创新模式正在引起人们的极大兴趣。然而,由于数据控制的欠缺,此种优越的存储服务也带来了诸多挑战。例如数据隐私,数据完整性和数据机密性等设计问题,对云系统的安全性和性能具有重要影响。较多威胁模型都认为云服务提供商是不安全的,因此,安全开发人员建议采用高级安全保证,例如将加密数据存储在云
学位
[db:内容简介]
学位