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题名平面近场测量中一种极化探头补偿算法研究
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作者
刘伟康
贾云飞
刘星汛
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机构
南京理工大学机械工程学院
北京无线电测量研究所
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出处
《电子设计工程》
2025年第1期36-40,共5页
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文摘
为研究天线特性,该研究采用近场测量技术计算天线的远场方向图,该技术具有成本低、速度快的优势。考虑到平面近场测量中探头参数对远场方向图的影响,该研究基于平面近远场变换算法,引入探头补偿技术和极化补偿技术。利用HFSS仿真得到待测天线远场仿真方向图,通过计算机算法构建,将近远场变换算法所得方向图与实际测得的远场方向图进行比较,验证算法的准确性。进一步结合极化补偿算法与探头补偿算法,与未修正的结果及远场方向图进行对比。结果显示,极化探头补偿算法能有效修正探头对远场方向图的影响,其不确定度超过近远场变换算法1.4295 dB,超过极化补偿算法0.9062 dB,确保了研究的客观性和独立性。
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关键词
天线近远场变换
探头补偿算法
极化补偿算法
天线平面近场仿真
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Keywords
antenna near⁃to⁃far⁃field transformation
probe compensation algorithm
polarization com⁃pensation algorithm
antenna planar near⁃field simulation
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分类号
TN82
[电子电信—信息与通信工程]
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题名高速光纤通信中的偏振模色散补偿技术
被引量：4
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作者
王敬华
张国平
李刚
陈柳
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机构
江汉大学物理与信息工程学院
华中师范大学物理科学与技术学院
华中师范大学物理科学与技术学院
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出处
《江汉大学学报（自然科学版）》
2003年第4期29-32,共4页
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文摘
介绍了偏振模色散的概念和产生机制,讨论了它对光纤传输系统的影响和测量偏振模色散的方法,对目前高速光纤通信中常用的几种典型补偿技术进行了比较与分析.
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关键词
光纤通信
偏振模色散
双折射
电域补偿
光域补偿
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Keywords
optical fiber communication
polarization mode dispersion
birefringence
com- pensation
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分类号
TN929.11
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种基于误差修正的改进DV-Hop算法
被引量：4
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作者
王林
赵锦
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机构
西安理工大学自动化学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第24期109-112,198,共5页
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基金
航空科学基金项目(No.20110196005)
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文摘
节点定位技术是无线传感器网络中的一项关键技术,针对DV-Hop算法对不规则随机分布网络定位误差较大的问题,提出了一种基于误差修正的改进算法。该算法借鉴差分GPS思想,在DV-Hop算法距离估计阶段,利用信标节点的误差差分修正估计距离;同时充分考虑网络实际,通过多信标误差加权的方式获得估计距离修正值,以提高算法定位精度。通过仿真研究验证了改进算法的有效性。
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关键词
无线传感器网络
距离向量-跳段算法
估计距离
误差修正
定位精度
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Keywords
Wireless Sensor Networks （WSN）
Distance Vector （DV）-Hop algorithm
estimation of distance
error com-pensation
positioning accuracy
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分类号
TP393.07
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名仿生算法优化神经网络的光纤传感器光强补偿方法
被引量：1
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作者
路茵
杨瑞峰
郭晨霞
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机构
中北大学仪器与电子学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第9期150-154,共5页
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基金
山西省中央引导地方科技发展自由探索类基础研究项目(No.YDZJSX2022A027)。
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文摘
为了减少非线性因素对反射式光纤传感器测量结果的影响,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化反向传播神经网络(BPNN)的光强补偿模型。利用麻雀搜索算法优化反向传播神经网络的权值与阈值,达到避免传统反向传播神经网络陷入局部样本极值的目的。比较麻雀搜索算法和粒子群算法的收敛曲线,可知麻雀搜索算法具有迭代步骤少和收敛速度快的特性。通过传感器内圈和外圈两组接收光功率值训练SSA-BP神经网络,结果表明该混合算法平均绝对误差为0.002,均方根误差为0.003,平均绝对百分比误差为0.011%。将SSA-BP神经网络、PSO-BP神经网络和传统BP神经网络的补偿效果进行对比,结果证明提出的光强补偿模型预测误差更小且稳定,能够更高精度完成位移测量过程。
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关键词
光纤传感器
仿生算法
BP神经网路
SSA-BP神经网络
光强补偿
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Keywords
optical fiber sensor
bionic algorithm
BP neural network
SSA-BP neural network
intensity com-pensation
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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