摘要：针对目前5G毫米波通信以及雷达系统应用要求,设计了一款等效跨导增强的宽带低噪声放大器(LNA)。整体架构采用差分形式,有源部分由共栅管与共源管(Cascode)组成,输入端采用一种三线圈反向耦合变压器,实现了宽带输入匹配、单端到差动转换、等效跨导增强和噪声抑制等功能。宽带电路由级间双峰Balun实现。整体电路采用SMIC 40 nm CMOS工艺进行设计,后仿真结果表明,在1.1 V电源电压下,LNA实现了9 GHz的带宽,15 dBm功率增益,NF为3 dB,IIP3大于-1.7 dBm,输入回波损耗S11小于-10 dB。

摘要：碳化硅SiC(silicon carbide)器件具备耐高压、低损耗和高热导率等优势,对电动汽车行业发展具有重要意义。提出一种利用大芯片封装的SiC MOSFET功率模块设计,并开展实验分析模块的电气性能;搭建仿真对仅有电特性与电特性和温度负反馈结合这2种情况下模块温度进行对比研究。仿真结果表明,在相同工作条件下,采用大芯片封装设计的SiC MOSFET功率模块导通电流能力更强,温度变化更小,电气性能有所提升。

摘要：在多机器人编队任务的现实环境中,不可避免会遇到队形变换的动态编队问题。为提高非结构环境多机器人编队的动态协同避障能力,以大负重比六足机器人的多机器人系统为例,利用非完整约束移动机器人轨迹跟踪的领航者-跟随者编队思想,提出多领航机器人分群一致性编队控制的动态队形变换避障策略。基于代数图论数学基础,设计大负重比六足机器人多机通信拓扑图与拓扑图分析矩阵,建立多领航者分群一致性编队系统的全局动态关系与一致性数学模型,提出多领航机器人分群一致性编队控制的动态队形变换避障策略,基于MATLAB软件实施仿真实验,仿真结果显示虚拟领航机器人发布控制指令使多机系统完成队形变换并顺利通过障碍物环境,验证多机动态协同编队避障控制策略的有效性和泛化能力。所提出的大负重比六足机器人多机动态协同编队避障控制策略,有助于提高非结构环境多机器人系统的地形通过能力。

摘要：基于环境DNA(eDNA)技术的鱼类多样性监测方法因具有灵敏度高、对目标生物无伤害以及成本低等特点,近年来在国内外得到了广泛应用。eDNA方法的有效性往往取决于宏条形码引物的选择,尽管目前已经有一些鱼类环境DNA宏条形码引物,但较少有研究综合评估这些引物的检出效果。本研究评估了来自COI、Cytb、12S rRNA和16S rRNA基因的29对鱼类e DNA宏条形码引物(包括本研究设计的2对和从国内外文献中引用的27对引物),首先基于计算机模拟PCR(in silico PCR)进行了初步分析,随后通过高通量测序对其中效果较好的17对引物开展了更进一步的验证,结果显示:计算机模拟PCR结果良好的引物在进行高通量测序时并非全部表现良好,表明引物的筛选不能仅仅依靠计算机模拟PCR;具有更长扩增片段长度的宏条形码引物并没有获得理想中更好的扩增效果,表现效果好的引物大多是扩增片段长度处于200~300 bp之间的引物;相对于COI和Cytb而言,12S rRNA引物与16S rRNA引物均具有良好的扩增效果,适宜作为鱼类环境DNA宏条形码而用于鱼类多样性研究;同时,鉴于当前的鱼类DNA条形码数据库尚不完备以及不同引物的特性不同,使用多对引物将大大增加物种的检出概率和e DNA研究的可信性。本研究展示了eDNA在评估生物多样性方面的潜力,有助于将来的鱼类eDNA研究,从而为鱼类多样性的保护提供参考。

摘要：对江河湖泊等水体目标的空间分布、时序变化进行及时、准确的检测和统计具有十分重要的意义和应用价值,已成为当前遥感地表观测研究的重要热点。传统水体提取方法依靠经验设计的指数模型进行水体阈值分割或分类,易受到植被、建筑物等地物的阴影以及水体自身泥沙含量、盐碱浓度等理化特性变化的影响,难以在不同时空尺度环境下保持鲁棒性。随着海量多源、多分辨率的遥感图像的快速获取,深度学习算法在水体提取方面的优势逐渐凸显并被国内外学者广泛关注。得益于深度神经网络模型强大的学习能力和灵活的卷积结构设计方案,研究人员陆续提出了各种模型和学习策略用以提高水体提取的鲁棒性和精度,但目前缺少对该类研究进展的全面综述和问题剖析。因此,文章对近年来国内外发表的相关研究成果进行总结,重点归纳不同算法在遥感图像水体提取方面的优缺点及存在的问题,并对基于深度学习的遥感图像水体提取方法研究的发展提出了建议和展望。

摘要：高效准确地识别地磁时变观测数据中受高压直流输电干扰的波形对于提高地磁时变观测数据质量具有重要意义.然而,由于高压直流输电干扰事件持续时间长短不一、干扰程度变化多样,给识别任务带来巨大困难.为了能自动识别长短不同的高压直流输电干扰事件,本文提出一种高压输电干扰事件的多尺度表示及识别方法:利用小波技术具有多尺度的特性,卷积神经网络具有自动特征提取的特性,将二者结合,设计了一个多输入卷积神经网络模型来识别地磁中的高压直流输电干扰事件.首先使用离散小波技术将地磁时变观测样本进行多尺度分解,得到原始样本的多尺度表示,再将分解后的多尺度地磁时变观测样本分别输入到含有多个输入分支的卷积神经网络中,每个分支分别自动提取不同尺度的特征,然后将多个尺度的特征融合,并加入注意力机制来自适应计算每个尺度特征的权重,对多尺度特征进行加权处理,再采用全连接层和SoftMax层进行分类,本文将该模型命名为CBAM-MCNN.在中国地震前兆台网中心提供的高压直流输电干扰样本上进行试验,并将本文所提出模型的识别效果与现有的全卷积网络、残差神经网络、多输入卷积神经网络、IICM-HVDCT-CNN-LSTM进行了对比,在5271条测试样本集上,本文所提出的CBAM-MCNN模型识别准确率达到了97.14%,F_1值达到了97.12%,远远高于其他4种对比模型.

摘要：羟基自由基(·OH)是一种有代表性的活性氧物质(ROS),可与DNA分子反应导致DNA损伤.研究结果表明,·OH与鸟嘌呤(G)反应具有氢键依赖特性,反平行三链中G碱基氢键环境与已报道的体系不同,且更复杂,可能导致反平行三链中·OH与G碱基衰变反应不同.基于此,本文选取反平行三链碱基对GGC为模型,通过结构分析、最高占据轨道计算、构建C4,C5,C8加成和夺氨基氢(-H2)反应吉布斯自由能面等研究了氢键对G与·OH反应的影响.结果显示,·OH可与第三条链中的G碱基通过直接夺氢反应生成中性自由基G(-H2)·;C8加成自由基在O2参与时易生成8-oxoG,能垒低于夺氢路径,为主反应通道,但夺氢路径可与之竞争;此外,离子对中间体稳定性受氢键影响,在GGC碱基对中,羟基化自由基比离子对中间体更稳定.

摘要：贵金属脱氧催化剂和化学吸附型脱氧催化剂用于乙烯气体脱氧,存在价格昂贵、脱氧容量小和再生频繁等缺点。以稀土氧化物改性的γ-Al_(2)O_(3)为载体,采用浸渍法负载Pd-Ag双金属活性组分,制备了乙烯气体深度脱氧催化剂。考察了催化剂在富含乙烯气体中对氧的深度脱除性能,并通过X射线衍射(XRD)、N_(2)吸/脱附和热重分析等手段对载体及催化剂结构进行了表征。结果表明,稀土改性后载体孔径增大(平均孔径由改性前的1.90 nm增大至改性后的2.50 nm),活性组分具有高分散度和良好的低温脱氧活性,在反应温度为110~180℃的条件下,催化剂可将乙烯气体中氧脱至小于1×10^(-6)(O_(2)的体积分数)。在空速为5000 h^(-1),反应温度为145℃的条件下,催化剂在1650 h的寿命测试中保持了较高的脱氧活性,且使用前及使用过程中均无需还原再生。

摘要：随着城市边缘化规模不断扩大,人口数量和密度逐步增加,中心城市与外围城市之间缺乏较好的横向联系,使得城市间出行困难,对城市群的整体发展造成了不良影响,因此运量大、速度快、污染小、正点率高、公交化的绿色交通已成为各大城市解决交通日益紧张问题的关键。城市间客流大小决定城市轨道交通建设规模及运营技术方式。本文在城市化进程加速发展的时代大背景下,致力于城市间轨道交通方式出行特征和模式来预测西安地铁11号线初期的客流并设计列车开行方案。并对客流预测结果进行敏感性分析,利用得出的站间OD计算出全日、高峰小时以及分时断面客流量,在此基础上,计算开行列数、行车间隔、全日列车开行方案,选择合适的列车编组方案、交路方案和停站方案,再用已知数据,设计西安地铁11号线的列车开行方案,为未来地铁11号线运营停供依据。

摘要：针对当前无人机飞行数据异常检测方法中参数选择依赖专家知识的积累,异常检测类型单一的问题,提出了一种基于参数选择和数据重构的异常检测方法。首先,利用Spearman挖掘参数间的相关性,以去除冗余参数,完成飞行参数选择,减少对专家知识的依赖。其次设计了AE-LSTM模型,以无监督方式对选定参数进行重构,实现多类型异常数据检测。最后考虑到随机噪声的影响,引入了滤波器对残差进行平滑。利用真实无人机飞行数据进行验证,结果显示所提方法对三种异常类型检测的真阳率分别为98.04%、97.80%、98.00%,优于单类支持向量机、长短期记忆网络和自编码器,验证了所提方法对不同异常类型检测具有良好的鲁棒性和泛化能力。