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移动通信微波部件无源互调干扰综述被引量：1: 2023年; 在地面通信系统中,基站的微波部件长期暴露在外,受温度、湿度、污染等因素影响,原本洁净的部件表面受到氧化、沾污等,导致接触不良,产生无源互调(PIM),干扰通信系统,导致地面移动通信中PIM的干扰不可避免。卫星通信系统中,由于通信距离远、平台限制等,必须采用收发共用模式,随着接收机灵敏度提升,对PIM指标要求更高;因系统高可靠性要求,PIM成为系统成败的关键问题之一。本文介绍了地面移动通信和星载微波部件PIM干扰的特点和研究进展,以期对PIM研究提供参考。; 魏焕白鹤胡天存王新波王瑞崔万照; 关键词：微波部件无源互调卫星通信

一种采用交流激励的微弱非线性电流-电压关系测试方法被引量：3: 2016年; 为解决射频及微波接触部件无源互调机理研究中直流模式无法在强线性背景中测量到微弱的非线性电流电压关系这一问题,提出了一种新的基于交流激励的测试方法。首先通过理论推导得到了具有微弱非线性特性的部件在交流电压激励下的电流电压关系表达式;然后根据该方法对由同一个二极管并联不同电阻组成的样品进行了测试,通过测量各阶谐波的信号幅度并进行相关计算,得到了强的线性项和非线性项的系数,进一步根据推导出的公式计算得到了样品的电流电压曲线和来自于二极管的电流电压曲线的非线性部分。测试和计算结果表明：该方法能够获得比线性部分低3-4个数量级的非线性部分电流,这是传统的直流方法无法测量到的;对不同样件计算所得的来自同一二极管的电流电压曲线的非线性部分是相等的,证实了该方法测量强线性背景中弱的非线性电流电压关系的可行性。该方法可为无源互调非线性机理的研究提供新的测量手段。; 何鋆白春江王新波白鹤胡天存崔万照刘纯亮; 关键词：无源互调非线性电流电压谐波

星载微波部件介质微放电理论研究现状及发展趋势被引量：9: 2019年; 针对目前制约卫星有效载荷中大功率微波部件的功率提升及小型化的介质微放电瓶颈问题,对国内外介质微放电的研究进展进行了系统梳理,介绍了有关介质窗单表面微放电和介质加载平行平板双表面微放电两种理论模型的研究进展,总结了主要的研究结论。在此基础上给出了未来介质微放电研究的发展趋势分析,以期对国内介质微放电研究的推进提供参考。; 王新波白鹤李韵樊田殷新社张洪太崔万照; 关键词：微波部件介质微放电

星载空气微带馈电网络微放电仿真研究: 空气微带线因其重量轻、介质损耗小、低剖面、空间环境稳定性高,而具有广阔的空间应用前景。为研究其大功率特性,本文设计了S频段3dB耦合器,并开展了星载空气微带馈电网络微放电仿真研究。通过微放电仿真分析获得了S频段3d B耦...; 白鹤魏焕杨科王新波崔万照; 关键词：微放电馈电网络

大功率微波部件多载波无源互调分析与实验验证被引量：5: 2021年; 无源互调是通信系统不可避免的问题,随着卫星载荷技术向更高功率、宽频段、高灵敏度接收方向发展,无源互调对通信系统造成的影响更加严重。常用的双载波分析评价无源互调已经不能适用于现代复杂载荷通信系统,提出确定多载波无源互调分布类型分析与计算方法,采用非线性模型计算多载波无源互调功率电平。通过对TNC双阴连接器的分析计算可得到接收频带内产生3个互调频率点,对比非线性模型计算的互调功率电平与多载波实验测量的互调功率电平,3个互调频率点最大误差小于5dB。分析方法有助于大功率微波部件多载波无源互调分析,可为多载波无源互调测量提供参考和依据。; 魏焕王新波白鹤崔万照; 关键词：无源互调多载波非线性模型功率电平

C波段波导同轴转换器设计及其微放电功率阈值被引量：1: 2020年; 针对空间应用中微放电效应对微波器件的制约,设计了一种C波段高微放电功率容量的波导同轴转换器。基于从局部到整体的微放电敏感区域分析方法,对同轴接头和馈电体进行优化,提出了改进型后馈式波导同轴转换器。频率在3.0~5.4 GHz时,回波损耗大于15 dB,插入损耗低于0.3 dB。实验测试得到微放电功率阈值突破7 kW,与理论分析结果吻合。该波导同轴转换器结构简洁,微放电功率阈值高,有望在空间得到应用。微放电分析的方法对空间微波器件抑制微放电的设计有借鉴意义。; 李继超陈潇杰刘长军白鹤崔万照; 关键词：C波段阻抗变换微放电

基于小波神经网络的PIM功率时间序列预测: 2023年; 无源互调(passive intermodulation,PIM)是影响通信系统性能的关键因素之一。研究表明,PIM信号并非一个定值,而是随时间变化的非平稳信号。基于PIM功率信号的时间序列特性,文章提出基于小波神经网络的PIM功率时间序列预测方法。首先,详细介绍小波神经网络预测模型及其预测方法;其次,以同轴连接器为验证对象,通过PIM实验测试系统获得3阶PIM功率的时间序列;最后,依据获得的PIM功率时间序列,结合构建的小波神经网络预测模型对后续的时间序列进行预测分析,并将预测结果与实验结果进行比较,从而验证小波神经网络在预测PIM功率时间序列方面的有效性。该研究对于开展PIM抑制技术具有一定的参考价值。; 白春江陈翔何鋆白鹤胡天存崔万照; 关键词：无源互调小波神经网络时间序列

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