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随着雷达技术的发展,毫米波单片集成电路技术日趋成熟,小型化、轻量化、多功能的毫米波雷达在国内外得到了深入的研究和应用。为满足毫米波雷达的需求,设计了一种多通道高隔离度毫米波发射组件。采用普通FR4多层板实现电源和控制信号走线,其中功分器芯片、电容、电阻等器件装配在FR4多层板的表层;采用低损耗的Rogers 5880微波板材进行毫米波射频传输。为提高通道间和级联功放间的隔离度,进行金属隔墙处理,以获得更好的物理隔离。通过对腔体进行电磁仿真,使腔体的谐振频率高于工作频带。该组件质量仅为41 g,输出功率不低于35.5 dBm,发射效率大于16%,可应用于毫米波SAR和固态发射机等场景。 相似文献
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为解决星外天线在轨较大温差所产生的热变形过大,以及热控为减小温差所产生的整星资源消耗等一系列问题,提出了一种高轨卫星星载全球导航卫星系统(GNSS)天线热设计方法。通过将天线"镶嵌"在卫星对地板里,使天线与整星机热一体化耦合,利用整星内部的辐射热环境减小天线高低温差,降低主动控温加热器占空比,从而为整星节省能源消耗。通过热仿真分析验证,与传统的隔热设计对比,寿命末期冬至最高温降低6.7℃,加热器占空比减小35.8%,每个轨道周期能源消耗减小928 kJ。通过在轨验证,该方法可供同类高轨卫星天线热设计借鉴。 相似文献
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"高分五号"卫星是世界首颗实现对大气和陆地综合观测的全谱段高光谱卫星,对于土地利用类型分类具有重要的应用价值,如何利用深度学习技术开展高光谱图像分类是当前研究的热点问题。深度学习中的语义分割方法在地面场景的图像中已经获得较好的应用,但是对于高光谱遥感图像的精度和适用性较差,无法准确获得精确的分类结果。文章采用U-net模型开展高光谱土地利用类型分类研究,首先基于"高分五号"卫星高光谱数据,构建样本数据集,然后训练分类模型,进行土地利用类型分类,探讨语义分割方法在高分五号高光谱数据上的应用能力。结果表明,采用深度学习中的语义分割方法能够有效提高精度水平,U-net模型的整体分类精度为0.9357,Kappa系数达到0.92,均高于SVM方法和CNN方法。采用深度学习中的语义分割方法,可以为"高分五号"高光谱数据的土地利用分类提供技术支撑,有效提升"高分五号"卫星的应用能力。 相似文献
1000.
基于干涉分光原理的傅里叶变换光谱仪通过将激光信号作为采样参考信号对干涉信号进行等光程差采样,然而动镜扫描不稳以及后续焦平面电路的差异会造成干涉信号与激光参考信号之间存在相对延时,导致数据的非同步性。随着多元探测器技术的快速发展,探测器信号路数急速扩展,目前广泛采用添加延时线的延时补偿方法需要大量硬件配置将不再适用。文章针对该问题提出一种延时补偿的软件实现方法,利用通过建模仿真得到的干涉数据完善了激光信号过零点获取、干涉数据重构等算法,并通过MATLAB进行了补偿原理的仿真分析。结果表明:通过该算法对干涉信号进行延时匹配重采样,可以将相对延时补偿到1μs以内,光谱复原度高于99%,可较好抑制动镜扫描不稳带来的光程差采样误差。用于高光谱遥感的后期数据处理,可有效提高光谱复原精度。 相似文献