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本文介紹了Ku波段寬帶機(jī)械調(diào)諧耿氏振蕩器的實(shí)用電路結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)原則以及運(yùn)用雙金屬補(bǔ)償技術(shù)得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。振蕩器輸出功率為50120mW;機(jī)調(diào)范圍一般為10001500MHz,最寬優(yōu)于2500MHz;頻率溫度系數(shù)一般小于0.07MHz/℃,最低優(yōu)于0.01MHz/℃;功率溫度系數(shù)一般小于0.015dB/℃,最低優(yōu)于0.007dB/℃。

近十幾年來,日本、歐洲和美洲等一些國家和地區(qū)相繼發(fā)射了廣播衛(wèi)星,并開展了一系列Ku波段(12GHz)衛(wèi)星直播(DBS)業(yè)務(wù),促進(jìn)了衛(wèi)星電視接收技術(shù)的飛快發(fā)展,尤其是DBS平面天線的發(fā)展。本文介紹了DBS平面天線的基本原理、結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)。綜述了DBS平面天線的技術(shù)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,探討了我國發(fā)展DBS平面天線的必要性和緊迫性。

AI質(zhì)檢是智能制造的重要環(huán)節(jié)，其設(shè)備在進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量檢測時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量計(jì)算密集型和時(shí)延敏感型任務(wù)。由于設(shè)備計(jì)算能力不足，執(zhí)行檢測任務(wù)時(shí)延較大，極大影響生產(chǎn)效率。多接入邊緣計(jì)算(MEC)通過將任務(wù)卸載至邊緣服務(wù)器為設(shè)備提供就近算力，提升任務(wù)執(zhí)行效率。然而，系統(tǒng)中存在信道變化和任 務(wù)隨機(jī)到達(dá)等動(dòng)態(tài)因素，極大影響卸載效率，給任務(wù)調(diào)度帶來了挑戰(zhàn)。該文面向多接入邊緣計(jì)算賦能的AI質(zhì)檢任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，研究了聯(lián)合任務(wù)調(diào)度與資源分配的長期時(shí)延最小化問題。由于該問題狀態(tài)空間大、動(dòng)作空間包含連續(xù)變量，該文提出運(yùn)用深度確定性策略梯度(DDPG)進(jìn)行實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度算法設(shè)計(jì)。所設(shè)計(jì)算法可基于系統(tǒng)實(shí)時(shí)狀態(tài)信息給出最優(yōu)決策。仿真結(jié)果表明，與基準(zhǔn)算法相比，該文所提算法具有更好的性能表現(xiàn)和更小的任務(wù)執(zhí)行時(shí)延。

通感算一體化技術(shù)與人工智能算法相結(jié)合已成為一個(gè)非常重要的領(lǐng)域，因其頻譜利用率高、硬件成本低等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)成為第6代(6G)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。人工智能(AI)賦能的通感算一體化系統(tǒng)通過集成感知、通信、計(jì)算和人工智能功能，可在日益復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)快速數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)資源優(yōu)化和智能決策，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于智能車載網(wǎng)絡(luò)，包括無人機(jī)和自動(dòng)汽車，以及雷達(dá)應(yīng)用、定位和跟蹤、波束成形等領(lǐng)域。該文在引入人工智能算法來提高通感算一體化系統(tǒng)性能的基礎(chǔ)上，簡要介紹了人工智能和通感算一體化的特征與優(yōu)勢，重點(diǎn)討論了AI賦能的通感算一體化系統(tǒng)的智能網(wǎng)絡(luò)框架、應(yīng)用前景、性能指標(biāo)和關(guān)鍵技術(shù)，并在最后對(duì)AI賦能的通感算一體化面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行了研究展望，未來的6G無線通信網(wǎng)絡(luò)將超越純粹的數(shù)據(jù)傳輸管道，成為一個(gè)集成傳感、通信、計(jì)算和智能的綜合平臺(tái)，以提供無處不在的人工智能服務(wù)。

本文介紹了一種具有高電子遷移率晶體管(HEMT)和砷化鎵單片微波集成電路(GaAs MMIC)的Ku波段低噪聲放大器。在11.7～12.2GHz頻率范圍內(nèi),該放大器的噪聲系數(shù)小于1.9dB,相關(guān)增益大于27dB,輸入和輸出駐波比小于1.4。放大器第一級(jí)采用了HEMT和微波串聯(lián)電感反饋技術(shù),放大器未級(jí)采用了Ku波段GsAs MMIC。設(shè)計(jì)的關(guān)鍵是采用微波串聯(lián)電感反饋方法同時(shí)獲得最佳噪聲和最小輸入駐波匹配。放大器的輸入端和輸出端均為BJ-120波導(dǎo)。

旋轉(zhuǎn)掃描扇形波束散射計(jì)(Rotating Fan-beam SCATterometer, RFSCAT)是一種新體制的海洋風(fēng)場測量雷達(dá)散射計(jì)。RFSCAT對(duì)同一觀測面元能夠提供更多的方位角和入射角觀測組合，改善海面風(fēng)矢量場的反演精度。為了達(dá)到設(shè)計(jì)的風(fēng)場反演精度，系統(tǒng)要求定標(biāo)精度為0.5 dB。該文基于中法海洋衛(wèi)星(Chinese French Oceanography SATellite, CFOSAT)雷達(dá)散射計(jì)的系統(tǒng)參數(shù)，考慮了在軌測量的主要誤差源，分析了地面擴(kuò)展目標(biāo)在軌外定標(biāo)的特點(diǎn)，給出了可行的RFSCAT在軌外定標(biāo)方法，并利用仿真數(shù)據(jù)對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證。 利用QuikSCAT散射計(jì)的L2A數(shù)據(jù)和圖像重構(gòu)(SIR)數(shù)據(jù)，針對(duì)地球表面歸一化雷達(dá)后向散射系數(shù)(0)穩(wěn)定的區(qū)域，給出了定標(biāo)地圖，為RFSCAT在軌定標(biāo)提供參考。

該文提出了機(jī)載超寬帶天線罩口徑積分-表面積分-自適應(yīng)網(wǎng)格(AI-SI-AG)分析方法。給出了用AI-SI-AG的計(jì)算和實(shí)測結(jié)果。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠高效地預(yù)測定向和全向天線的帶罩方向圖，理論計(jì)算與實(shí)際測試符合較好，在工程應(yīng)用中有較大的實(shí)用價(jià)值。

針對(duì)在速度拖引干擾和雜波背景下脈沖多普勒(PD)雷達(dá)無法精確跟蹤目標(biāo)的問題，該文提出基于雙模型(DM)和幅度信息(AI)的目標(biāo)跟蹤算法。分別建立基于位置、幅度量測的跟蹤模型和基于位置、速度、幅度量測的跟蹤模型。兩個(gè)模型均使用基于幅度信息的概率數(shù)據(jù)互聯(lián)(AI-PDA)盡可能地降低雜波的影響，然后使用常規(guī)方法進(jìn)行濾波估計(jì)。若沒有速度拖引干擾，則兩個(gè)模型估計(jì)具有位置和速度上的相關(guān)性；若存在干擾，由于速度量測是虛假的，則兩個(gè)模型估計(jì)不具有相關(guān)性。據(jù)此，進(jìn)行卡方檢驗(yàn)(chi-square test)，分析影響檢驗(yàn)結(jié)果的因素，進(jìn)而確定最終的估計(jì)結(jié)果。仿真驗(yàn)證了該算法的有效性。

針對(duì)空天地一體化接入網(wǎng)絡(luò)，該文在總結(jié)相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，闡述了未來空天地一體化接入架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)，分析了空口技術(shù)、多址技術(shù)、干擾分析、計(jì)算技術(shù)和人工智能(AI)技術(shù)等幾個(gè)重點(diǎn)方向的研究進(jìn)展，提出了多種接入形式并存的靈活性網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。針對(duì)6G全域融合網(wǎng)絡(luò)接入的重點(diǎn)研究問題，結(jié)合用戶的服務(wù)質(zhì)量需求，構(gòu)建了一體化AI賦能架構(gòu)，提出了大規(guī)?；旌隙嘀方尤爰皬椥再Y源適配策略?；诰W(wǎng)絡(luò)架構(gòu)立體化、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同傳輸、一體化網(wǎng)絡(luò)資源管理、未來空天地接入技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)協(xié)同計(jì)算等未來重點(diǎn)研究方向進(jìn)行了討論和展望。

隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的快速發(fā)展，人工智能(AI)與邊緣計(jì)算(EC)的深度融合形成了邊緣智能(Edge AI)。但由于IoT設(shè)備計(jì)算與通信資源有限，并且這些設(shè)備通常具有隱私保護(hù)的需求，那么在保護(hù)隱私的同時(shí)，如何加速Edge AI仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FL)作為一種新興的分布式學(xué)習(xí)范式，在隱私保護(hù)和提升模型性能等方面，具有巨大的潛力，但是通信及本地訓(xùn)練效率低。為了解決上述難題，該文提出一種FL加速框架AccFed。首先，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的不同，提出一種基于模型分割的端邊云協(xié)同訓(xùn)練算法，加速FL本地訓(xùn)練；然后，設(shè)計(jì)一種多輪迭代再聚合的模型聚合算法，加速FL聚合；最后實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，AccFed在訓(xùn)練精度、收斂速度、訓(xùn)練時(shí)間等方面均優(yōu)于對(duì)照組。