一、Array calibration of angularly dependent gain and phase uncertainties with carry-on instrumental sensors（论文文献综述）
孟杨[1]（2021）在《毫米波成像安检系统基础理论及关键技术研究》文中提出目前世界范围内恐怖袭击事件频频发生,面对日益严峻的安防形势,在人流较多的公共场合进行人员安检显得尤为重要。随着人们对安全问题的关注日益增强,对安检设备尤其是用于人体检测的设备的安全性、高效性和智能化都提出了更高的要求。金属探测器、红外成像仪、X射线安检仪等传统的安检手段用于人体检测都存在自身局限性。毫米波成像技术是对人体安全的成像技术,被视为新一代人员安检的关键技术,成为了目前研究的热点。不过,低成本、高可靠性、高分辨率的快速毫米波安检成像系统研发仍面临着巨大的挑战。本论文主要围绕毫米波成像安检系统基础理论及关键技术进行研究,分别从被动成像和主动成像两种成像体制的安检系统及关键技术进行展开,取得的主要成果如下:第一部分成果是在被动毫米波成像技术方面,重点研究了自然状态下人体和隐匿物品被动成像所依据的基础理论,即黑体辐射原理,并通过建模分析了不同材质的物品以及人体皮肤在不同环境温度下的有效辐射性能差异;以此为基础研发了一种经济、高效的被动毫米波成像系统,即基于双转盘螺旋扫描机构和毫米波辐射计的单通道被动成像系统。通过双转盘匀速转动实现对目标场景扫描,成像视角可根据实际目标场景的大小自由设置,解决了以往机械扫描系统成像视场受限的问题,且在有效扫描过程中不存在加速、减速等不稳定因素,大大提高了系统的稳定性。实测成像质量达到同类型安检系统的先进水平,角分辨率约为0.7°,单帧成像速度最快可达3s,在距离系统2m处成像空间分辨率经实测验证小于3cm,对人体携带金属、塑料、陶瓷等各种隐匿危险物品进行测试的结果也验证了该系统用于人体安检时的优秀表现。并且,可以通过双向开窗的方式实现对系统两侧两个安检通道内的待检人员同步检测,使得安检效率又提升一倍。其余部分均为主动毫米波成像技术方面的成果。首先,提出了基于线性调频（LFM）信号的毫米波三维全息重建的一般性理论,即GHI-LFM算法。该算法针对毫米波安检应用场景,给出了利用LFM毫米波信号对三维目标全息重建时相位补偿及近似的理论依据,以及系统相应参数之间需满足的限制条件,为工程上基于LFM雷达体制的毫米波安检成像系统的设计提供了必要的理论依据,对系统参数的选择有重要的指导意义。通过仿真与经典算法的对比,验证了该算法的效率和优势,并验证了该算法对加性噪声和频率误差的鲁棒性。然后,基于GHI-LFM算法设计并搭建了基于LFM雷达的Ka波段毫米波三维全息成像安检系统,利用二维平面扫描结合频率扫描实现宽带毫米波三维全息成像;同时提出了简单、经济、高效的系统校准方法,只需一块适当尺寸的光滑金属板便可以完成对系统所有通道不一致性的校准;通过现场实验测试验证了成像系统以及GHI-LFM算法的有效性。另外,针对传统全息重建算法利用Stolt插值方法将三维数据由（kx,ky,k）域插值到（kx,ky,kz）域这一过程耗时的问题,提出了基于距离堆叠（RS）方法的无插值的加速的三维全息重建算法,即AHI-LFM算法。通过与GHI-LFM算法对比分析,可以发现AHI-LFM算法在保证成像质量的前提下,对尺寸较大的目标进行重建时具有明显的效率优势。通过实测的人体安检数据进行目标重建也证实了该算法的优越性,并且根据AHI-LFM算法在距离向上对每个切片单独重建的特性,可以利用距离向的先验知识仅对包含目标的区域进行成像,可以将成像时间进一步降低,实现实时成像。最后,针对稀疏阵列的情况,结合相位中心误差补偿技术,给出了修正后的毫米波三维全息成像算法;并针对现有的稀疏线阵方案存在等效采样点缺失的问题,设计了一种新的线性稀疏阵列排布方法,在保证成像质量的前提下,保证了所有等效采样位置全覆盖,同时具有更高的稀疏性。最后在多种参数实例中,通过仿真验证了新型稀疏布阵方法的优越性。
马良[2]（2020）在《被动式室内定位及摔倒检测关键技术研究》文中研究表明随着经济社会的发展,人类活动越来越集中于安全、可控的室内环境。室内定位及动作识别技术能够获取室内人员或物体的移动、行为等信息,配合多种室内服务形成闭环,能够大大提高室内环境的智能化水平。室内定位及动作识别技术顺应了时代的需求,在工业制造、医疗护理、智能家居等方面具有广阔的应用前景,在大数据引领的新一轮产业变革中具有关键性作用,具有十分重要的研究意义。本文从老人护理场景下室内定位及摔倒检测应用角度出发,综合考虑技术的精确度、便利性、可靠性、经济性以及对个人隐私的保护,对室内定位及摔倒检测技术进行了研究。通过对室内信道模型、信号噪声分析、进化计算算法、深度学习等进行深入研究,利用超高频（Ultra High Freqency,UHF）射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）系统及超宽带（Ultra Wide Band,UWB）技术成本可控、部署方便、感知灵敏的特点,实现了低成本、高精度的被动式室内定位和高灵敏度、高健壮性的被动式室内摔倒检测方案,并搭建贴近真实应用环境的测试平台对方案进行了全方位的测试与评估。论文的主要研究内容及贡献有:（1）对UHF RFID信号在室内的传播路径进行了分析和推导,建立了 RFID系统的室内信号传输模型。首先以差分的方法分离出因目标进入感知区域而引入的信号传输路径,然后经过简化和分析,利用相邻标签的关系,通过标签反向散射信号在复数域的相除消除大多数未知参量,提取出目标到相邻标签的相位差。最后,通过分析相位模糊的产生原理,采取将相邻标签部署在半个载波波长范围之内的方法引入距离差约束,避免了相位模糊。（2）提出了基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）的低成本高精度室内定位系统WallSense。WallSense将标签阵部署在墙面上作为传感器,通过采集标签反向散射信号的强度及相位信息对目标进行定位。首先,根据模型求解因相邻标签对到目标距离不同而产生的相位差信息。然后假定位置已知,利用PSO算法通过优化观测和理论值距离度量求解目标位置,避开了经典方法直接求解位置所面临的复杂度过高的问题,且利用标签的数量弥补单个标签精度的不足。通过在实际环境中搭建测试平台,用真实人员目标和反射箱目标对WallSense系统的定位性能进行了测试。并通过采用双标签阵定位、目标函数加权、改进子集PSO算法等多种方法对定位系统的性能进行了优化,改进后对人员目标定位精度为0.21m。（3）研究了脉冲超宽带（Impulse Radio Ultra-Wide Band,IR-UWB）单站雷达的定位问题,提出了一种基于自适应方差的杂波移除算法。首先,采用希尔伯特变换对UWB雷达的回波信号进行了预处理。通过对复杂室内环境下的UWB雷达信号进行建模和分析,针对现有杂波移除算法的不足,提出了一种使用自适应方差对信号进行判定的方法,并根据判定的结果采取不同的更新策略对杂波谱进行迭代,并在真实室内环境中对算法进行了测试,证实该算法对静止及运动目标均有良好的杂波移除效果,可以大大改善目标检测及测距精度。（4）提出 了一种结合了 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）及卷积长短时记忆（Convolutional Long Short-Term Memory,ConvLSTM）神经网络的室内摔倒检测方法。该方法利用了UWB信号优秀的空间分辨率,并结合CNN的自动特征提取能力以及ConvLSTM网络的时间-空间特征建模能力,实现了对目标摔倒的高精度识别。首先,系统对UWB雷达的回波信号进行了静态背景移除、小波去噪及数据增强处理。然后,使用两层二维卷积层自动提取信号中的局部特征,并采用一维ConvLSTM层完成对信号整体时间-空间特征的自动提取。最后,将提取出的特征用于训练分类器进行分类和识别。搭建了真实的场景,并采集了具有不同身高、体重、性别的五个志愿者的六种行为数据对该系统进行了一系列测试,证实系统具有优秀的摔倒识别敏感度、特异度及准确度。在复杂的休息室环境中的测试证明,系统具有优秀的可迁移能力,并且无需重新训练就可以在新的环境中以高敏感度识别摔倒。
马程程[3]（2020）在《基于Wi-Fi的室内人体智能监护系统研究》文中进行了进一步梳理随着新一代无线互联网和物联网技术的广泛应用,现代生活逐步向智能化方向发展。由于人口老龄化问题逐步加重,人们对于开发一套室内人体智能监护系统的需求日益强烈,而现有技术方案并不能达到高检测率、高鲁棒性、低成本且不涉及隐私问题等要求。随着无线网络的广泛覆盖,基于Wi-Fi的人体活动雷达技术因其非侵入性、造价低廉等显着优点,得到研究人员的广泛关注。如今,利用现有Wi-Fi设备实现了细粒度的信道状态信息（Channel State Information,CSI）的提取,为基于Wi-Fi设备的室内人体智能监护系统的研究带来了转机。现有的基于Wi-Fi的室内人体智能监护系统面临的主要问题:在室内复杂多变的信道环境下,系统要求精度更高、更可靠的检测算法;提取对环境无依赖且能反应人体动作特异性的特征,是提高系统鲁棒性的关键问题。针对上述问题,本文设计了一套基于Wi-Fi的室内人体智能监护系统方案,该方案可检测人体生理呼吸及活动轨迹,还可在发生意外摔倒时发出警报,本文主要的研究内容如下。首先,介绍了基于Wi-Fi的人体活动雷达技术的研究现状和基础知识,分析了现有基于Wi-Fi的室内人体智能监护系统面临的难点问题,主要针对人体生理呼吸检测和异常摔倒检测两个方面的关键技术问题展开研究。其次,本文针对现有基于的Wi-Fi呼吸检测中存在某些位置上使用单一幅度或相位信息,而无法有效检测到呼吸的问题,通过建立Wi-Fi环境下人体呼吸运动的模型,分析了呼吸运动对无线信号的影响;进一步,通过分析菲涅尔区理论,验证了相位和幅度可检测区域的互补性,提出了一种联合相位和幅度的呼吸检测算法,对传统的基于快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）的呼吸检测算法进行改进,消除了人体微小动作对检测性能的影响,以提高呼吸频率估计的准确度,并扩大可检测范围。最后,针对基于Wi-Fi的摔倒检测在环境变化时存在的鲁棒性差、检测率低的问题,提出了一种基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）的动态子载波选择算法,通过在不同环境下动态选择主成分数量,减少计算开销的同时,抑制环境噪声的影响,以提高摔倒检测在不同环境下的鲁棒性;进一步,通过分析摔倒动作与其他日常动作的区别,引入了更能反映摔倒特异性的时频特征,提出了一种基于功率突发曲线的动态阈值检测算法检测出摔倒及其类似动作;最后,通过特征选择优化输入支持向量机中的特征,降低了训练成本。经实验验证,本文所提的基于Wi-Fi的摔倒检测方案在各类复杂室内信道环境下,平均检测率达到93%,误警率降为8%。
路祥[4]（2020）在《无线定位技术在室内移动平台上的应用研究》文中研究说明位置服务自古以来就是人类文明前进的重要基石,从航海航天,到现在的以无人车、无人机为代表的各类移动机器人,这些平台获取感知自身位置是完成各种空间相关任务的前提。在室外定位领域,以全球定位系统为代表的无线定位技术独占鳌头,同时它也在室内定位领域掀起了无缝连接室内外位置服务的研究热潮。随着人工智能和物联网技术的发展,室内环境中的各种移动平台正迫切的需要对自身位置进行高精度的定位和跟踪。在室内环境中,具有良好的硬件条件的移动平台能获取和位置相关的更多信息,实现同时定位和建图,而低智能化的移动平台也需要通过某种方式实现定位跟踪,此时利用无线信号在室内进行定位的技术,以其独特的优势值得作为一种室内通用定位系统被应用到各类移动平台上。本文首先深入研究了无线信号在三维空间里的传播模型,对携带静态基站的目标位置进行了定位研究。再根据移动平台特性,将配备RFID无源标签的运动物体作为跟踪目标,分析了无线信号在移动目标上的可定位性。通过构造RFID里程计对常见同时定位与建图算法进行校准,验证了无线信号在室内移动平台上应用的通用性。主要研究内容如下:（1）提出了利用光线跟踪原理对电磁波在室内三维环境中传播路径进行研究,根据非视距传播中发生反射,绕射路径的特性,详细的建立其中最短传播路径的数学模型。然后提出构造替代基站利用混合遗传算法将所有非视距传播转换为视距路径进行求解,通过实验与其他算法进行比较,获得了对非视距路径良好的区分度以及定位性能,通过建立UWB定位系统对整个测算过程进行实验验证,实验证明对重构传播模型的非视距误差有良好的区分度,同时在非视距区域定位精度约在0.6米以内。（2）为了提高无线信号高精度定位的实用性,提出来利用无源RFID标签对移动平台进行定位,通过一系列预实验对RFID相位信息的可定位性进行验证。然后提出多标签系统来对目标运动过程进行分解同时消除系统误差,通过多组瞬时速度投影求解出移动目标在某一时刻的运动速度,从而完成对移动目标的高精度的跟踪,提出构造指示函数对未知运动轨迹进行探究,在运动过程中以极小的延时动态确定移动平台的出发点,通过一系列实验验证融合了惯导的多标签系统的有效性,实验结果表明在80%的轨迹跟踪过程中,误差小于18.7厘米。（3）提出了利用RFID标签高精度特性构造RFID里程计,在各种运动过程中的位姿更新精度更高。建立室内环境地图时提出了将RFID里程计作为观测信息进行实验验证,结果表明环境地图的建立误差小,位姿累计误差发散慢,RFID里程计在预测过程不确定低,更新过程中能够有效的参与改进更加接近目标分布的建议分布,最后对RFID里程计失效问题进行讨论,提出了多天线系统扩展应用的同时也能消除多标签RFID里程计的尺度和共线的问题。
王君祥[5]（2018）在《基于张量分析的MIMO雷达角度估计算法研究》文中提出多输入多输出（MIMO:Multiple-Input Multiple-Output）雷达这个概念在2004年的国际雷达会议上正式提出,引起了国内、国际工业界和学术界的强烈关注,成为现代雷达的主流发展方向之一。MIMO雷达借鉴通信领域取得巨大成功的MIMO技术,同时根据MIMO雷达发射-接收阵列配置的不同,充分利用信号的空域分集增益和波形分集增益,从而比传统相控阵雷达具有更多的优势,例如更多的自由度、更高的空域分辨率以及更好的目标检测性能等。随着信号环境的日益复杂,如低截获率和隐身技术、目标的快速机动特性以及各种有意或无意的电磁干扰等,都会让MIMO接收信号面临小样本和色噪声问题;同时实际应用系统中存在阵列误差的问题,这些都会导致传统的角度估计方法性能恶化甚至失效。因此研究在小样本、色噪声以及阵列误差条件下实现目标角度的稳健高分辨率估计具有非常重要的理论意义和应用价值。本文针对小样本、阵列误差与色噪声条件下,以张量分析为数学工具,研究MIMO雷达的稳健高精度角度估计方法,本文主要研究内容如下:1.建立MIMO雷达信号模型,整理解析目前MIMO雷达中基于协方差矩阵分解的子空间角度估计算法,这些算法可以分为两类:基于空域谱搜索的角度估计算法与基于子空间旋转不变性的角度估计算法。采用理论分析与仿真结果的方法对这两类方法进行介绍,并总结它们的优缺点,为后面的研究内容奠定良好的研究基础。2.研究在小样本情况下如何同时利用MIMO雷达的张量结构特性与非圆结构特性来提高目标角度估计性能。第一步,创建MIMO雷达的张量信号模型,剖析MIMO雷达信号的多维结构特征,紧接着阐述基于高阶奇异值分解的MIMO雷达角度估计方法,充分验证了采用MIMO雷达多维的结构特征,可以提高目标角度估计性能。然后把MIMO雷达信号的非圆结构特性考虑进去,提出基于非圆张量分析的MIMO雷达角度估计算法,该算法有效地同时捕获信号的张量结构特性和非圆结构特性,明显地提高了目标角度估计的准确率。3.探讨在幅相误差的条件下,利用信号的多维张量结构特征,来提升目标角度估计性能的方案。首先建立幅相误差条件下的MIMO雷达信号模型,研究基于子空间分解的ESPRIT-LIKE算法,实现幅相误差条件下稳健的角度估计。然后为了能够利用信号的张量结构,分析幅相误差条件下的MIMO雷达信号特性,提出一种幅相误差条件下基于张量分析的稳健角度估计方法,该算法有效地抑制幅相误差的影响,同时能够利用信号的张量结构特性增加目标的角度估计的准确率。4.研究互耦误差和色噪声条件下利用信号的多维张量的结构特性增加目标角度估计识别率的方案。第一步,先建立在色噪声条件下的MIMO雷达信号模型,研究基于时域互相关张量分析的角度估计方法,该方法在张量域利用色噪声在时域上的非相关特性抑制色噪声的影响,同时避免了阵列孔径的损失,获得了良好的角度估计性能,但该算法并没有考虑收发天线间的互耦特性。针对色噪声与互耦误差同时存在的条件,首先建立互耦误差和色噪声条件下张量信号模型,然后提出一种基于稳健张量分析的角度估计算法,该算法不仅能够在张量域有效地消除色噪声,它还能同时消除互耦的影响,获得性能优良的角度估计结果。
罗文兴[6]（2018）在《面向教育机器人的室内定位研究》文中提出随着人工智能、通信技术、网络技术和电子元器件等领域快速发展,基于相关领域的技术成果研发并具有提供丰富智能教育服务的教育机器人成为了教育信息技术领域热点研究课题。教育机器人在许多应用情景中,需要进行自身的位置发现或对目标物体位置的定位才能为服务对象提供智能教育服务。当教育机器人在室外时,可以利用全球卫星导航定位系统（GNSS）为其提供相关的定位服务。但是,关于教育机器人的室内定位目前还没有成熟的解决方案。由于无线信号受到建筑物、室内物体,人为活动和信号干扰等不利因素影响,基于教育机器人的室内定位研究已经成为了一个难题。许多的科研院所、高校、企业等都投入了资源研究室内定位,以及在教育机器人上的应用。面向教育机器人的室内定位需要在复杂的室内环境中实现,以便教育机器人能够提供各种智能服务。单一的室内定位技术已经不能很好地满足这样的服务需求,选用多种定位技术进行融合定位教育机器人就很有必要。随着WiFi的应用普及,使用教育机器人的室内环境中大多有WiFi信号。另一方面,由于物联网的广泛应用,RFID技术也得到了推广。在兼顾成本、适应性及应用推广的前提下,本研究结合WiFi和RFID技术,提出了一种有效的面向教育机器人室内无线指纹融合定位的解决方案;为了能够对室内活动的教育机器人进行更好的定位,本文提出了一种有效的异构无线网络空间布局方案,通过粗细指纹结合,融合WiFi和RFID无线指纹定位技术;本文提出了基于RSS能势场导航路由决策定位算法,实现了教育机器人在室内多场景中基于定位服务的应用。本文主要创新点及贡献如下:（1）在无线网络空间布局设计中,本文提出了异构无线网络布局思路,在WiFi网络覆盖的大区域,利用三角形结构布局无线接入点（AP）;在RFID网络覆盖的小区域,提出了利用多种多边形组合而成的结构布局电子标签（Tag）方案。地面标签布局采取了多粒度指纹结合的布局方式,根据不同定位精度需要可调整指纹粒度间隔。（2）在不同区域获取的数据可能会受到各种干扰因素影响,导致信号特征发生变化,因而采集RSS的数据不能直接用于教育机器人的定位,本文提出了一种有效的数据均值叠加平滑处理方法,首先对每一个采样点的独立AP进行RSS均值叠加并进行平滑处理,在每一个采样点上获取相对优化的RSS均值;其次在其他AP覆盖区域的每个采样点上对RSS信号进行均值平滑处理,在不同定位区域对不同AP的RSS信号进行叠加再均值平滑处理,获取在不同区域的RSS数据分布特征;最后根据不同AP的RSS均值数据进行联合定位。（3）基于电子标签布局的导航定位研究,本文提出了基于RSS能势场导航路由决策定位算法,通过算法实现了教育机器人自主导航到指定的服务位置。（4）本论文研究的室内定位方法成功应用于本团队研发的三款教育机器人,是构成它们自主避障、测距和路径规划的能力的关键技术。
胡巍[7]（2014）在《基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究》文中认为微波多普勒雷达可实现非接触的生命体征检测。用电磁波探测人体目标时,由于人体心肺活动,回波信号将发生多普勒效应,运用一定的信号处理方法,可提取出与心肺相关的生命体征信息。基于多普勒雷达的生命体征检测具有非接触、穿透性等优点,有潜力应用于日常健康监测、特殊人群监护、医疗诊断、灾难救援及安防等领域。生物雷达方面的研究主要包括传感器系统研究和信号处理方法研究两个方面。前者通过改善雷达天线和收发机结构、采用先进工艺和集成技术提高雷达信号质量,抑制噪声;后者的目标在于运用算法从雷达信号中准确提取生命体征指标。目前,基于多普勒雷达的生命体征检测研究中存在一些问题需要解决,例如需要提高雷达系统的信噪比和抗干扰能力、线性地还原心肺活动信息、实时处理雷达信号并实现长期监测、从受到较强干扰的信号中提取心肺活动的时域信息等等。本文主要面向家庭和医疗场所的健康监护领域,围绕上述问题展开研究,主要工作、成果和创新点归纳如下：（1）多普勒生物雷达的实现方案、信号链路与噪声分析。根据多普勒雷达原理和生命体征检测的应用需求,确定了生物雷达的工作模式、工作频率和收发机结构；研究了雷达收发机链路的多项参数指标,为数米范围内的体征检测传感器设计提供了依据；结合雷达的噪声模型,通过实验测定信噪比与检测距离、目标位移的关系,对实际噪声的来源进行了定位。这些方法及实验数据对生物雷达的整体设计具有普遍意义。（2）多普勒雷达传感器的研制。研制工作包括微带贴片天线、射频收发电路、模拟信号处理、数据采集、人体振动信号的解调校准。为了能够真实还原人体目标的微动位移信息,采取了以下措施：采用24位ADC配合过采样技术满足动态范围和分辨率的要求；通过基于中心估计的校准算法区分目标的直流信息和系统、环境所产生的直流偏移；以正交解调的方式实现线性运动还原。实验测试表明本文研制的雷达传感器可真实还原心肺活动信息,满足生命体征检测的要求。（3）实时心肺活动检测方法研究。该研究主要面向日常生理参数监护,特别是持续监护的需求,强调软硬件的实时性、低功耗和低成本。为实现实时计算,采用了仅依赖较短时长雷达信号的短时傅立叶变换（STFT）算法进行时频分析,通过频谱插值提高心率和呼吸速率的分辨率。实验结果指示该实时算法对于心率测量具有7秒的延时和96%的准确率,对于呼吸速率测量具有22秒的延时和接近100%的准确率。（4）精密生理参数提取方法研究。该研究主要针对医疗监护领域的需求,侧重心肺参数估计和提取的准确性,并且分析心肺活动的时域特征信息。采用连续小波变换、集合经验模态分解（EEMD）相结合的方法进行目标心肺活动信息提取,以及心率、呼吸速率、心率变异性参数估计研究。实验表明,虽然雷达信号受到干扰较多,但该方法测定心率、呼吸速率的准确度可接近100%,并且可以有效测定基于时域信息的HRV参数。该工作发掘了生物雷达作为非接触式检测手段在医疗领域应用的潜力。（5）多普勒雷达生命体征检测系统的实现。搭建了多套多普勒雷达系统,这些系统在实时性、精准性、便携性和集成化等方面各有侧重,分别满足科学实验和家庭、医疗场所的生命体征监护等需求。在多普勒生物雷达系统研制中,充分考虑了实际应用场合的需求。其中包括：将系统小型化、轻量化以提高便携性甚至可以随身佩戴；降低系统的功耗,延长续航时间；采用通用的无线数据接口以配合智能手机、移动设备进行心肺参数分析,并具备与云计算平台连接,纳入社会医疗服务网络的潜力。
李泠霏[8]（2021）在《基于二维材料范德华异质结构的新型热载流子器件的研究》文中研究说明随着摩尔定律接近极限,传统的半导体技术已进入发展瓶颈期。如何利用新原理、新材料和新结构来解决和优化传统半导体器件在尺寸微缩过程中遇到的性能、功耗和成本等问题是后摩尔时代半导体技术的发展重点。沿着Beyond CMOS的战略路线,本文分别从新材料体系、新物理机制、以及新器件结构这三个方面展开思考和研究,旨在解决热载流子器件的机理分析、性能提升、功能拓展等科学问题。材料方面,本文以新兴的二维材料作为主要研究体系;物理机制方面,本文以热载流子作为主要研究对象;器件结构方面,本文基于范德华异质结构搭建了不同的、实现特定功能的固态器件。本文主要研究了四种热载流子器件,具体包括:（1）本文首先研究了基于等离激元纳米结构/石墨烯/氮化硼/石墨烯的近红外光电探测器件。本文以物理机制作为主要研究重点,探索了利用表面等离激元实现石墨烯中的超热载流子的激发,打破了内光电效应的波长阈值限制,实现低于带阶势垒的光响应。此外,本文还研究了超热载流子的微观物理过程及其引起的负微分光响应现象。（2）然后研究了基于手性表面等离激元/单层硫化钼异质结构的常温谷霍尔晶体管。本文从新信息载体角度出发,提出和实现了一种常温工作的,实现谷信息的产生、输运、收集、调控等全套功能的能谷晶体管。通过表面等离激元的手性实现了谷极化的产生,通过热载流子实现了谷极化的注入,利用不同能谷Berry曲率产生的赝磁场和霍尔架构实现了谷信号的读出,通过栅压实现了谷信号的调控。（3）接着研究了基于石墨烯/等离激元超构表面/硅异质结构体系的红外片上偏振探测器。论文从多功能集成的思路出发,构建了一个无分光部件的四像素光电探测器件,该器件能够实现光的强度和偏振信息的片上获取。偏振测定功能通过设计不同取向和手性的超构表面实现。硅基肖特基结构实现了光生载流子的及时抽取和分离。该器件展现出了较好的偏振测定功能。（4）最后论文研究了基于石墨烯/硒化钨/石墨烯/氮化硼/石墨烯这一五层垂直堆叠的范德华异质结构的热电子晶体管。论文设计并实验展示了第一个基于全二维材料的热电子晶体管,并且获得了接近理论极限的共基极收集效率。此外,该论文还讨论了利用热电子晶体管来研究热电子能谱的可行性及优势。该论文的研究表明,二维材料不但赋予了微纳器件在异质集成上的自由度和高质量界面,还使得器件展现出很多体材料器件不具备的性能优势和功能特性。论文中的研究结果展现了二维材料及其范德华异质结构在后硅时代半导体技术中的应用前景。
李瑞金[9]（2021）在《卫星遥感点光源辐射标校方法与系统研究》文中研究指明卫星遥感在国民经济、社会生活和国家安全等诸多方面得到广泛应用,其应用效能很大程度上取决于遥感数据定量化水平,而卫星遥感器MTF在轨检测和辐射定标是卫星遥感定量化基础。以场地为观测目标的替代定标作为卫星定标三类手段之一,具有对在轨卫星整个生命周期进行高精度检测与定标的技术优势。替代定标主要以大面积均匀场、人工靶标或点光源作为参照目标。基于自然环境的大面积均匀场较为偏远、人工靶标存在铺设费力和表面易老化等问题,难以作为高频次、常规化的长期定标参照目标,而点光源法由凸面镜组构成,具有克服上述不足的潜在优势,在未来卫星在轨定标中具有重要应用前景。由凸面镜构成的点光源,其指向精度决定着凸面镜口径和重量需求;对点光源指向的网络化远程控制是定标常规化的基础,因此,基于点光源定标与MTF检测的高频次、常规化问题主要就是指向精度与网络化控制问题。本论文就点光源网络化远程控制系统研制和高精度指向标校方法等问题开展研究。依据点光源的多能级梯度阵列特点和高频次、常规化定标需求,提出了基于网络化远程控制、高精度点光源阵列指向跟踪的设想,进行了相应点光源辐射定标系统软硬件方案设计,研制了一套场地替代定标点光源系统,使其具有自动化跟踪、网络化协同工作特点,具备在不同纬度、不同季节、不同分辨率卫星条件下,均可作为在轨辐射定标和MTF检测参照目标的普适性功能。针对点光源系统面临着相机、点光源、大地和太阳等单元相互独立、而又应具备高精度指向的应用需求问题,研发了基于太阳矢量,将反射镜坐标系下的任意矢量通过坐标变换关系转换到当地坐标系的算法,以此形成坐标体系的整体性。在此基础上构建了高精度标校模型,并通过反解模型求解法、太阳图像质心比对法和坐标旋转变换矩阵法,验证与完善了标校模型,实现所研点光源定标系统在当地坐标体系下的高精度指向能力。在实现点光源系统高精度标校能力基础上,为达到基于点光源MTF检测与定标的高频次、常规化、自动化应用目标,本文进一步提出了在点光源系统上增设自动相机的构想,并开展了基于反射镜与相机几何关系的自动化标校模型研究,以此确定太阳图像质心与反射镜法向之间的定量联系,并通过实验,检验并完善了该系统指向太阳的高精度自动调节能力。在点光源辐射定标系统研制、点光源系统的高精度标校和标校过程自动化研究的基础上,开展了一系列点光源指向实验。模型分析与跟踪太阳实验比对结果表明,俯仰角误差标准差为0.017°,方位角误差标准差为0.031°,质心对比均方根误差分别为X轴像素均方根误差为2.099 pixel,Y轴像素均方根误差0.868 pixel,对应像素角分辨率误差为0.037°、0.014°,综合角分辨率误差为0.040°。实验结果显示模型解算值与实际测量数据具有较好的一致性,能够满足基于点光源系统的MTF检测与辐射定标需求。
蒋臻[10]（2021）在《8通道12位采集与存储模块设计》文中研究表明高速、高分辨率、多通道的采集系统对各领域的科研任务至关重要,被广泛应用在诸如地震检测、脉冲捕获、殉爆试验等场景中。鉴于高速高分辨率的多通道数据采集系统的重要性,本文着力于设计一款数据采集与存储模块,该模块具有8通道、12位分辨率和2.5GSPS采样率的主要性能指标。本文主要通过系统方案设计、硬件电路设计和现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的逻辑设计三个方面来展现模块的设计内容。系统方案设计中,本文围绕模块的主要性能指标,结合市场上不同供应商的芯片特性,在性能和成本上权衡取舍,确定了模块的模数转换、控制与处理、深存储和时钟方案。硬件电路设计章节,首先从阻抗匹配和电平兼容性方面对模数转换器（ADC）、FPGA和DDR3存储器接口进行分析并完成相应电路设计,再根据锁相环相位噪声模型,完成片外环路滤波器的仿真分析和电路设计,最后为了满足模块各器件不同的电源需求,使用LDO（低压差线性稳压器）和开关电源构建了模块的电源电路。FPGA逻辑设计主要是对基于触发的系统采集流程进行分析,通过ADC数据接收模块、片内存储模块和深存储模块的设计,完成波形数据的采集和存储,并通过SRIO数据传输模块将波形数据向后端传输。对于使用了多片JESD204B接口的ADC的数据采集系统,传统的以确定性延迟为基础的同步方法不仅复杂度高,且仅能消除数据由发送器至接收器的传输时间差,对来自于ADC前端的诸如传输线不等长、模拟通道非一致性和时钟偏斜等原因形成通道间不同步还缺乏明确的解决方案。为此,本文创新性地提出一种基于时间戳的多通道数据同步和校正方法,该方法通过部署ADC的时间戳功能和调节时钟芯片的输出延迟,使得FPGA接收的各通道数据流开始于同一时刻,且任意两通道间延迟低于25ps;随后,介绍了一种控制信号时序调节方法,保证了多子模块波形数据存储和传输的同步;最后,针对JESD204B传输插入弹性缓冲器和时间戳功能引入动态延迟FIFO（先进先出存储器）所导致的触发点随机偏移的问题,提出了一种触发点偏移动态校正方法。通过对系统带宽、最高实时采样率、有效位数、同步精度和存储深度的测试和验证,证明了本文所设计的数据采集与存储模块符合指标要求,达到了本文的研究目标。
二、Array calibration of angularly dependent gain and phase uncertainties with carry-on instrumental sensors（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Array calibration of angularly dependent gain and phase uncertainties with carry-on instrumental sensors（论文提纲范文）
（1）毫米波成像安检系统基础理论及关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 被动毫米波安检技术 |
| 1.2.1 被动毫米波成像技术的发展历史 |
| 1.2.2 被动毫米波人体安检成像技术的发展现状 |
| 1.3 主动毫米波安检技术 |
| 1.3.1 主动毫米波成像算法发展历史与现状 |
| 1.3.2 主动毫米波成像安检系统发展现状 |
| 1.3.3 存在的问题 |
| 1.4 本文的主要贡献与创新 |
| 1.5 本论文的结构安排 |
| 第二章 被动毫米波安检成像技术研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 被动毫米波成像安检系统基础理论 |
| 2.2.1 黑体辐射原理 |
| 2.2.2 被动毫米波成像原理 |
| 2.2.3 人体隐匿物品被动成像模型分析 |
| 2.3 基于螺旋扫描的被动毫米波安检系统设计 |
| 2.3.1 准光路扫描机构设计 |
| 2.3.2 数据采集方案设计 |
| 2.4 基于螺旋扫描的被动毫米波安检系统测试 |
| 2.4.1 性能分析 |
| 2.4.2 人体不携带隐匿物品测试 |
| 2.4.3 标准件测试 |
| 2.4.4 人体携带各种隐匿违禁物品测试 |
| 2.4.5 影响成像质量的因素分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 主动毫米波安检成像算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 毫米波全息成像原理 |
| 3.2.1 傅里叶变换与Weyl恒等式 |
| 3.2.2 窄带毫米波全息成像 |
| 3.2.3 宽带毫米波全息成像 |
| 3.3 基于线性调频信号的毫米波全息重建算法 |
| 3.3.1 线性调频信号 |
| 3.3.2 LFM信号解线频调和补偿原理 |
| 3.3.3 GHI-LFM反演重建 |
| 3.4 基于仿真数据的GHI-LFM算法性能分析 |
| 3.4.1 点扩散函数分析 |
| 3.4.2 基于标准件反演的重建性能分析 |
| 3.4.3 GHI-LFM算法性能对比 |
| 3.4.4 GHI-LFM算法限制分析 |
| 3.4.5 GHI-LFM算法的鲁棒性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 主动毫米波安检成像系统 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 毫米波全息成像系统设计 |
| 4.2.1 系统组成架构 |
| 4.2.2 收发天线阵列设计 |
| 4.2.3 RF开关网络设计 |
| 4.2.4 RF收发组件设计 |
| 4.2.5 基带信号处理模块设计 |
| 4.2.6 全息成像系统样机设计 |
| 4.3 毫米波全息成像系统校准方法 |
| 4.4 毫米波全息成像系统实验测试 |
| 4.4.1 系统空间灵敏度测试 |
| 4.4.2 系统空间分辨率测试 |
| 4.4.3 各种违禁物品测试 |
| 4.4.4 人体携带各种违禁物品测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于LFM信号的加速毫米波全息成像算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于LFM信号的加速毫米波全息成像算法(AHI-LFM) |
| 5.3 算法复杂度对比分析 |
| 5.4 基于仿真数据的AHI-LFM算法性能分析 |
| 5.5 基于实测数据的AHI-LFM算法性能分析 |
| 5.5.1 标准空间分辨率板成像效果对比 |
| 5.5.2 人体携带违禁物品成像效果对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于稀疏线阵的毫米波成像技术 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于稀疏阵列的宽带毫米波全息成像理论 |
| 6.3 毫米波稀疏天线阵列研究 |
| 6.4 毫米波稀疏阵列仿真分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（2）被动式室内定位及摔倒检测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 被动式室内人员定位技术研究现状 |
| 1.2.2 被动式摔倒检测技术研究现状 |
| 1.2.3 被动式室内定位及摔倒检测技术研究发展趋势 |
| 1.2.4 面临的主要挑战 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 第二章 被动式室内定位及摔倒检测相关技术及理论 |
| 2.1 基于射频标签的被动式室内定位技术 |
| 2.1.1 无源UHF RFID原理 |
| 2.1.2 基于相似性匹配的室内定位算法 |
| 2.1.3 基于三角测量的定位算法 |
| 2.1.4 基于标签反向散射分析的定位方法 |
| 2.2 基于雷达的被动式室内定位技术 |
| 2.2.1 室内感知雷达种类与基本原理 |
| 2.2.2 基于雷达的室内定位基本原理与流程 |
| 2.2.3 预处理 |
| 2.2.4 目标检测 |
| 2.3 基于雷达的被动式摔倒检测技术 |
| 2.3.1 基于雷达的摔倒检测基本原理与流程 |
| 2.3.2 特征提取 |
| 2.3.3 特征匹配与识别 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于粒子群算法的超高频RFID被动式室内定位 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 RFID室内信号传输模型 |
| 3.2.1. 前期准备试验 |
| 3.2.2. 反向散射信号模型的建立 |
| 3.3 基于PSO的WallSense定位系统 |
| 3.3.1. 数据预处理 |
| 3.3.2. 基于PSO的定位算法 |
| 3.3.3. 改进的PSO定位算法 |
| 3.3.4. 算法总结 |
| 3.4 系统实现与评估 |
| 3.4.1 实验设备与环境 |
| 3.4.2 固定标签数量定位实验 |
| 3.4.3 标签数量的影响 |
| 3.4.4 系统成本 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于IR-UWB雷达的室内定位 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于IR-UWB单站雷达的室内定位方法 |
| 4.2.1 IR-UWB单站雷达的数据获取 |
| 4.2.2 数据预处理 |
| 4.2.3 改进的自适应杂波移除算法 |
| 4.2.4 滤波与路径衰减补偿 |
| 4.3 实验结果与评估 |
| 4.3.1 实验设备与环境 |
| 4.3.2 运动目标测距实验结果 |
| 4.3.3 静止目标测距实验结果 |
| 4.3.4 目标定位实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于ConvLSTM及IR-UWB雷达的室内摔倒检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于IR-UWB单站雷达及ConvLSTM的室内人员摔倒检测 |
| 5.2.1 数据预处理 |
| 5.2.2 网络结构 |
| 5.3 实验结果与评估 |
| 5.3.1 实验设备与环境 |
| 5.3.2 性能评估 |
| 5.3.3 样本帧数影响评估 |
| 5.3.4 方法可迁移性评估 |
| 5.3.5 对新目标的适应性评估 |
| 5.3.6 系统成本与执行时间 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表学术论文及参加的科研工作 |
| 附件 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）基于Wi-Fi的室内人体智能监护系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 基于Wi-Fi的人体活动雷达技术研究现状 |
| 1.2.1 人体生命生理指标检测 |
| 1.2.2 室内人体活动区域检测 |
| 1.2.3 人体运动姿态检测 |
| 1.2.4 构建室内人体智能监护系统 |
| 1.3 本文的创新点与篇章结构 |
| 1.3.1 研究内容和创新点总结 |
| 1.3.2 本文的章节安排 |
| 第二章 基于Wi-Fi的人体雷达技术理论基础 |
| 2.1 Wi-Fi背景知识介绍 |
| 2.1.1 Wi-Fi信号传播特性 |
| 2.1.2 信道状态信息CSI |
| 2.1.3 CSI信号典型统计特征检测 |
| 2.2 基于Wi-Fi的人体活动雷达技术 |
| 2.2.1 人体生命生理指标检测 |
| 2.2.2 室内人体活动区域检测 |
| 2.2.3 人体运动姿态检测匹配 |
| 2.2.4 进一步面临的挑战 |
| 2.3 系统整体方案概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 室内人体生理呼吸及活动轨迹检测方法 |
| 3.1 原始采集CSI数据的预处理 |
| 3.1.1 异常值去除 |
| 3.1.2 线性插值 |
| 3.1.3 基于DWT的噪声滤波 |
| 3.1.4 CSI相位校准 |
| 3.2 室内人体生理呼吸检测算法 |
| 3.2.1 CSI相位和幅度的互补性 |
| 3.2.2 本文提出的联合相位和幅度的呼吸检测算法 |
| 3.3 室内人体位置估计与活动轨迹检测算法 |
| 3.3.1 人体活动对无线信号传播的影响 |
| 3.3.2 超分辨率Ao A和 To F联合估计算法 |
| 3.3.3 目标位置估计与活动轨迹跟踪 |
| 3.4 实验仿真结果与性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Wi-Fi系统的人体摔倒检测方法 |
| 4.1 基于PCA的动态子载波选择与人体活动触发 |
| 4.1.1 动态子载波选择算法 |
| 4.1.2 人体活动触发机制 |
| 4.2 面向人体摔倒动作的统计特征值提取 |
| 4.2.1 人体动作典型统计特征值 |
| 4.2.2 STFT时频图特征提取 |
| 4.2.3 本文关于摔倒统计特征的选择策略 |
| 4.3 基于支持向量机的摔倒动作智能检测 |
| 4.4 实验仿真结果及性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文研究总结 |
| 5.2 进一步研究与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）无线定位技术在室内移动平台上的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 无线信号在位置服务领域的研究现状 |
| 1.2.2 无线信号在动态跟踪领域的研究现状 |
| 1.2.3 移动平台定位的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 相关工作基础和原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 无线测距室内定位技术原理 |
| 2.2.1 基于RSSI的测距模型 |
| 2.2.2 基于TOA的测距模型和基于TDOA的测距模型 |
| 2.2.3 基于AOA的测距模型 |
| 2.2.4 影响无线定位技术的主要因素 |
| 2.2.5 无线定位技术相关算法 |
| 2.2.6 抑制非视距误差影响定位性能的算法 |
| 2.3 同时定位和建图技术原理 |
| 2.3.1 激光雷达 |
| 2.3.2 里程计 |
| 2.3.3 Rao-Blackwellized粒子滤波器 |
| 2.3.4 Gmapping原理及相关研究 |
| 2.3.5 Gmapping的问题 |
| 2.3.6 工作基础 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于Ray-tracing原理的室内定位系统 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 室内环境信息 |
| 3.3 基于Ray-tracing的基本模型 |
| 3.3.1 直射路径和透射路径 |
| 3.3.2 反射路径 |
| 3.3.3 绕射路径 |
| 3.3.4 位置估计——混合遗传算法 |
| 3.4 定位算法的性能评估 |
| 3.5 实验分析及结果 |
| 3.5.1 实验1: 不同非视距污染程度的定位性能 |
| 3.5.2 实验2: 不同算法之间的比较 |
| 3.5.3 基于DWM1000的实验 |
| 3.5.4 模型实用性讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 应用于移动平台的RFID定位系统 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统框架 |
| 4.3 多标签RFID系统 |
| 4.3.1 RFID系统预备工作 |
| 4.3.2 关键问题的处理 |
| 4.3.3 多标签系统 |
| 4.4 基于卡尔曼滤波的融合模型 |
| 4.4.1 简化捷联惯导算法及误差方程 |
| 4.4.2 卡尔曼滤波模型 |
| 4.5 实验与评估 |
| 4.5.1 实验设置 |
| 4.5.2 场景1: 二维运动的轨迹跟踪 |
| 4.5.3 场景2: 无人机平台起降位置跟踪 |
| 4.5.4 参数的影响 |
| 4.6 初始位置的确定 |
| 4.6.1 问题解析 |
| 4.6.2 可能位置占用栅格的建立 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 多标签系统与Gmapping的融合 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 RFID里程计 |
| 5.2.1 建立多标签RFID里程计 |
| 5.2.2 自适应运动误差模型 |
| 5.2.3 筛选粒子 |
| 5.2.4 修正扫描匹配 |
| 5.3 RFID里程计性能实验 |
| 5.3.1 平移 |
| 5.3.2 圆周运动 |
| 5.3.3 原点位姿比较 |
| 5.3.4 建图 |
| 5.4 里程计失效及解决方案 |
| 5.4.1 里程计失效 |
| 5.4.2 多天线系统讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 待研究内容及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（5）基于张量分析的MIMO雷达角度估计算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 博士学位论文创新成果自评表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 MIMO雷达角度估计方法的国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于矩阵分析的雷达角度估计研究现状 |
| 1.2.2 基于张量分析的角度估计研究现状 |
| 1.2.3 本领域存在的科学技术问题 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 MIMO雷达角度估计基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 MIMO雷达信号模型和信号特性 |
| 2.2.1 MIMO雷达的信号模型 |
| 2.2.2 MIMO雷达信号的相关统计特性 |
| 2.3 基于噪声子空间的空间谱角度估计算法 |
| 2.3.1 二维的Capon算法原理 |
| 2.3.2 二维MUSIC算法原理 |
| 2.3.3 降维MUSIC算法原理 |
| 2.3.4 仿真实验与分析 |
| 2.4 基于信号子空间的角度估计算法 |
| 2.4.1 ESPRIT算法原理 |
| 2.4.2 实值ESPRIT算法 |
| 2.4.3 ESPRIT-Root MUSIC算法原理 |
| 2.4.4 仿真实验与分析 |
| 2.5 MIMO雷达非圆信号目标参数估计 |
| 2.5.1 非圆信号的MIMO雷达模型 |
| 2.5.2 二维NC-MUSIC算法 |
| 2.5.3 NC-ESPRIT算法 |
| 2.5.4 NC ESPRIT-MUSIC算法 |
| 2.5.5 仿真实验与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于非圆张量分析的MIMO雷达角度估计算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 张量分析基础与MIMO雷达的非圆张量信号模型 |
| 3.2.1 张量分析基础 |
| 3.2.2 MIMO雷达的张量信号模型 |
| 3.3 基于高阶奇异值分解的MIMO雷达参数估计 |
| 3.3.1 匹配滤波器多维结构特性 |
| 3.3.2 基于高阶奇异值分解的子空间估计 |
| 3.3.3 参数联合估计 |
| 3.3.4 仿真验证与分析 |
| 3.4 基于非圆张量分析的角度估计算法 |
| 3.4.1 算法基本原理 |
| 3.4.2 仿真验证与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 幅相误差条件下基于张量分析的角度估计算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 幅相误差条件下MIMO雷达信号模型 |
| 4.2.1 均匀阵列的幅相误差特性分析 |
| 4.2.2 算法的基本原理与模型 |
| 4.3 具有增益和相位不确定性的ESPRIT-LIKE角度估计算法 |
| 4.3.1 算法基本原理 |
| 4.3.2 仿真验证与分析 |
| 4.4 基于张量子空间的稳健角度估计算法 |
| 4.4.1 信号模型 |
| 4.4.2 算法原理 |
| 4.4.3 仿真验证与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 色噪声与互耦条件下MIMO雷达角度估计算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 色噪声条件下基于张量分析的MIMO雷达角度算法 |
| 5.2.1 信号模型 |
| 5.2.2 算法原理 |
| 5.2.3 仿真验证与分析 |
| 5.3 色噪声与互耦共存条件下的稳健角度估计方法 |
| 5.3.1 信号模型 |
| 5.3.2 算法原理 |
| 5.3.3 仿真验证与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）面向教育机器人的室内定位研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 研究内容与创新 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第2章 定位技术理论基础及误差分析方法 |
| 2.1 定位技术概述 |
| 2.1.1 室外定位技术 |
| 2.1.2 室内定位技术 |
| 2.2 室内定位技术的理论基础 |
| 2.2.1 参数化室内定位方法 |
| 2.2.2 非参数化室内定位方法 |
| 2.3 定位误差分析方法 |
| 2.3.1 参数化室内定位精度影响因素 |
| 2.3.2 制约现有非参数化室内定位精度的因素 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 教育机器人室内WiFi指纹定位研究 |
| 3.1 WiFi定位基本理论基础 |
| 3.1.1 WiFi技术概述 |
| 3.1.2 WiFi网络结构 |
| 3.1.3 WiFi网络定位 |
| 3.2 WiFi指纹算法研究 |
| 3.3 WiFi网络布局研究 |
| 3.4 WiFi指纹地图的构建探讨 |
| 3.5 室内多场景下WiFi指纹数据库的构建 |
| 3.5.1 WiFi指纹数据库构建场景选择 |
| 3.5.2 WiFi指纹定位场景布局 |
| 3.5.3 离线阶段RSS指纹栅格建立 |
| 3.5.4 离线阶段RSS数据采集 |
| 3.5.5 离线阶段RSS数据建库数据处理探讨 |
| 3.6 WiFi指纹室内多场景定位研究 |
| 3.6.1 无障碍细长场景 |
| 3.6.2 宽敞又极少障碍物的场景 |
| 3.6.3 宽敞但有极多障碍物的场景 |
| 3.7 实验效果分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 教育机器人室内RFID指纹定位研究 |
| 4.1 RFID定位基本原理 |
| 4.1.1 阅读器定位 |
| 4.1.2 标签定位 |
| 4.2 RFID指纹定位投影位置定位研究 |
| 4.2.1 投影区域Tags的布局 |
| 4.2.2 教育机器人信号采集方法 |
| 4.2.3 信号处理方法的研究 |
| 4.2.4 基于投影位置的定位实验及效果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 WiFi+RFID定位技术融合定位教育机器人研究 |
| 5.1 融合定位的优势分析 |
| 5.2 WiFi+RFID融合定位在投影区域定位研究 |
| 5.2.1 WiFi定位技术特性 |
| 5.2.2 RFID定位技术特性 |
| 5.2.3 WiFi+RFID融合定位 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 定位技术在教育机器人室内服务中的应用 |
| 6.1 教育机器人室内应用服务需要面对的问题 |
| 6.2 教育机器人平台建设 |
| 6.2.1 教育机器人基础平台框架 |
| 6.2.2 研发的教育机器人平台 |
| 6.3 定位技术在多种教学场景下的应用 |
| 6.3.1 定位技术在展厅的应用 |
| 6.3.2 定位技术在教育机器人自主充电中的应用 |
| 6.3.3 定位技术在教育机器人投影推送服务中的应用 |
| 6.3.4 定位技术在教育机器人语音交互中的应用 |
| 6.3.5 定位技术在教育机器人扫码链接云平台中的应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 论文研究总结 |
| 7.2 下一步研究和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（7）基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 非接触式体征检测技术 |
| 1.2 基于多普勒雷达的非接触式体征检测技术 |
| 1.2.1 多普勒雷达用于体征检测的生理学基础 |
| 1.2.2 多普勒雷达用于体征检测的电磁学基础 |
| 1.2.3 多普勒生物雷达的技术特点和优势 |
| 1.3 多普勒生物雷达体征检测技术研究现状 |
| 1.3.1 生物雷达技术研究综述 |
| 1.3.2 传感器系统的研究现状 |
| 1.3.3 信号处理方法的研究现状 |
| 1.4 本课题研究意义 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 第2章 多普勒生物雷达检测原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多普勒生物雷达微动检测原理的理论描述 |
| 2.2.1 多普勒雷达理论基础 |
| 2.2.2 雷达方程与人体目标的雷达散射截面 |
| 2.2.3 相位-幅度转换 |
| 2.2.4 信噪比分析 |
| 2.3 微动检测电路设计需考虑的问题 |
| 2.3.1 工作频率 |
| 2.3.2 天线 |
| 2.3.3 单路与正交接收机结构 |
| 2.3.4 雷达回波信号预处理与采样 |
| 2.4 雷达前端链路分析和参数估算 |
| 第3章 多普勒雷达传感器 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 微带贴片天线设计 |
| 3.3 多普勒雷达前端评估电路的设计与实现 |
| 3.4 分布式多普勒雷达前端设计与实现 |
| 3.4.1 介质振荡器理论与技术特点 |
| 3.4.2 介质振荡器仿真设计 |
| 3.4.3 功分器与正交混频器设计 |
| 3.4.4 分布式雷达前端电路模块 |
| 3.5 模拟信号处理电路设计与实现 |
| 3.6 传感器电路性能测试 |
| 3.6.1 人体生理信号模拟装置 |
| 3.6.2 单路接收机的基带信噪比测试 |
| 3.6.3 正交接收机性能测试 |
| 3.6.4 性能测试结果分析 |
| 第4章 基于多普勒雷达的实时心肺活动检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 微弱体征信号检测分析的可行性 |
| 4.3 实时体征信号检测原理 |
| 4.3.1 正弦信号频率估计方法 |
| 4.3.2 时间序列的时频分析方法 |
| 4.4 短时傅立叶变换法实时检测心率与呼吸频率 |
| 4.4.1 实时心肺检测算法流程 |
| 4.4.2 心肺信号的滤波分离 |
| 4.4.3 短时傅立叶变换 |
| 4.4.4 频谱插值与寻峰 |
| 4.4.5 实时体征检测实验结果 |
| 4.5 其它时频分析方法 |
| 第5章 基于多普勒雷达的精密生理参数提取 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 精密运动信息恢复 |
| 5.3 基于小波变换的心肺信号分离 |
| 5.4 基于经验模态分解的心肺信息提取 |
| 5.4.1 经验模态分解与EEMD方法简介 |
| 5.4.2 基于EEMD的心搏信息提取 |
| 5.5 心肺生理参数的估计 |
| 5.5.1 算法总体描述 |
| 5.5.2 心率与HRV计算 |
| 5.6 人体目标生理参数检测实验 |
| 5.7 实验结果讨论 |
| 第6章 多普勒生物雷达系统 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 桌面式实时生物雷达实验系统 |
| 6.2.1 功能描述与硬件设计 |
| 6.2.2 系统软件设计 |
| 6.3 精密正交生物雷达检测系统 |
| 6.3.1 功能描述与硬件设计 |
| 6.3.2 系统软件设计 |
| 6.4 嵌入式生命体征监测系统 |
| 6.4.1 功能描述与硬件设计 |
| 6.4.2 系统软件设计 |
| 6.5 卡片式生命体征监测系统 |
| 6.5.1 功能描述与硬件设计 |
| 6.5.2 移动智能终端软件设计 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要工作及成果 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（8）基于二维材料范德华异质结构的新型热载流子器件的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 后摩尔时代下二维材料的兴起 |
| 1.1.1 半导体产业的发展概述 |
| 1.1.2 二维材料及其器件的研究情况 |
| 1.2 基于二维材料的器件研究介绍 |
| 1.2.1 二维材料及其异质结构 |
| 1.2.2 基于二维材料的研究领域 |
| 1.3 基于二维材料的热载流子器件 |
| 1.3.1 二维材料热载流子的主要激发方式 |
| 1.3.2 基于二维材料和表面等离激元的热载流子的主要应用方向 |
| 1.4 论文的研究意义、主要思路及章节安排 |
| 1.4.1 论文的研究意义与目的 |
| 1.4.2 论文的主要研究思路 |
| 1.4.3 论文的章节安排 |
| 第二章 基于二维材料的器件的制备、表征与测试 |
| 2.1 二维材料的获取 |
| 2.2 二维异质结器件的制备方法 |
| 2.2.1 PMMA转移法 |
| 2.2.2 PC转移法 |
| 2.2.3 PVA转移法 |
| 2.2.4 PDMS转移法 |
| 2.2.5 PPC转移法 |
| 2.3 二维异质结器件的表征和测试方法 |
| 2.3.1 材料表征 |
| 2.3.2 电学测试 |
| 2.3.3 光电测试 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 石墨烯/氮化硼/石墨烯异质结构中的超热载流子 |
| 3.1 背景介绍 |
| 3.2 器件结构设计和实验方法 |
| 3.2.1 器件制备与测试方法 |
| 3.2.2 金纳米结构的设计和表征 |
| 3.2.3 器件的工作原理 |
| 3.3 超热载流子的实验研究 |
| 3.3.1 石墨烯/氮化硼/石墨烯中的本征热载流子 |
| 3.3.2 石墨烯/氮化硼/石墨烯中的超热载流子 |
| 3.3.3 石墨烯/氮化硼/石墨烯中的超热载流子的物理机制研究 |
| 3.4 微分负光电响应和物理机制的研究 |
| 3.4.1 石墨烯/氮化硼/石墨烯异质结构中的电流输运机制 |
| 3.4.2 石墨烯/氮化硼/石墨烯异质结构中负微分光电导现象 |
| 3.4.3 石墨烯/氮化硼/石墨烯异质结构中的热电子温度的偏压依赖 |
| 3.4.4 石墨烯/氮化硼/石墨烯异质结构中的负微分光电导的调制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于手性热电子的常温谷电子晶体管 |
| 4.1 背景介绍 |
| 4.2 器件结构和工作原理 |
| 4.2.1 器件结构和工作原理 |
| 4.2.2 器件制备方法与测试手段 |
| 4.3 谷信号的注入、输运、探测和控制 |
| 4.3.1 谷信号的注入 |
| 4.3.2 谷极化的验证 |
| 4.3.3 谷信号的输运与探测 |
| 4.3.4 谷信号的控制 |
| 4.4 谷霍尔晶体管的应用前景 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 等离激元超构表面与石墨烯/硅集成的红外偏振探测器 |
| 5.1 背景介绍 |
| 5.2 器件结构设计和实验方法 |
| 5.2.1 器件的结构设计 |
| 5.2.2 器件的制备流程 |
| 5.2.3 器件的测试方法 |
| 5.3 器件的性能表征 |
| 5.3.1 等离激元超构表面对1550 nm光响应的增强 |
| 5.3.2 器件光响应的偏振依赖 |
| 5.3.3 四像素偏振探测器 |
| 5.3.4 四像素偏振测定的解算过程 |
| 5.3.5 器件性能的优化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 热电子晶体管器件 |
| 6.1 背景介绍 |
| 6.2 热电子晶体管的基本结构、原理和制备 |
| 6.3 热电子晶体管的电学测试 |
| 6.4 目前存在的问题分析 |
| 6.5 基于热电子晶体管的热电子能谱分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在攻读博士学位期间取得的科研成果 |
（9）卫星遥感点光源辐射标校方法与系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卫星辐射定标与在轨MTF检测 |
| 1.2.2 点光源定标设备的发展现状 |
| 1.2.3 点光源标校方法发展现状 |
| 1.2.4 文献调研小结 |
| 1.3 论文研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第2章 辐射定标及在轨检测原理 |
| 2.1 光学辐射度量与传递函数 |
| 2.1.1 光学辐射度量 |
| 2.1.2 光学传递函数 |
| 2.2 场地定标原理 |
| 2.2.1 场地定标方法 |
| 2.2.2 辐射传输过程 |
| 2.2.3 遥感数据定标 |
| 2.3 镜反射原理 |
| 2.4 点光源MTF检测原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 点光源辐射定标原理与系统研究 |
| 3.1 点光源辐射定标原理 |
| 3.1.1 点源阵列在轨辐射定标理论 |
| 3.1.2 点光源等效辐亮度物理意义 |
| 3.1.3 点光源反射镜组合设计原理 |
| 3.1.4 点光源阵列定标系数解算 |
| 3.2 点光源定标系统总体方案 |
| 3.2.1 需求分析与总体方案 |
| 3.2.2 主要性能参数 |
| 3.3 点光源定标系统硬件设计 |
| 3.3.1 光机系统关键技术分析 |
| 3.3.2 电子学系统硬件设计 |
| 3.3.3 多设备网络架构 |
| 3.3.4 光机系统装调 |
| 3.4 点光源定标系统软件设计 |
| 3.4.1 电子学系统软件方案 |
| 3.4.2 上位机软件设计及网络通信 |
| 3.4.3 标校控制算法与标校验证方法 |
| 3.4.4 反射镜法向矢量控制算法 |
| 3.5 性能测试与分析 |
| 3.5.1 凸面镜多角度光谱反射率性能测试与分析 |
| 3.5.2 太阳敏感器性能测试与分析 |
| 3.5.3 系统低频驱动性能测试与分析 |
| 3.5.4 运动控制性能测试与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 点光源定标系统标校建模研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 几何误差描述及坐标系的建立与变换 |
| 4.2.1 空间参考坐标系 |
| 4.2.2 空间坐标系变换 |
| 4.3 点光源标校建模原理 |
| 4.4 基于太阳矢量的点光源标校模型的建立 |
| 4.4.1 标校模型的建立 |
| 4.4.2 模型的验证与解算 |
| 4.5 基于相机的反射镜法向标校模型的建立 |
| 4.5.1 反射镜法向标校模型的建立 |
| 4.5.2 模型已知参数求解算法 |
| 4.6 基于相机的高精度自动化标校模型的建立 |
| 4.6.1 基本标校模型的建立 |
| 4.6.2 高精度标校模型的建立 |
| 4.6.3 标校模型的解算与反解目标值算法 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 点光源定标系统跟踪能力实验与分析 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 模型的实验验证分析 |
| 5.2.1 基于太阳矢量的标校模型实验验证分析 |
| 5.2.2 反射镜法向标校模型实验验证分析 |
| 5.2.3 高精度自动化标校模型的验证分析 |
| 5.3 系统精度分析 |
| 5.3.1 系统精度评估方法 |
| 5.3.2 系统运动控制精度评估 |
| 5.3.3 图像质心算法精度分析 |
| 5.3.4 相机标校精度分析 |
| 5.3.5 系统标校不确定度分析 |
| 5.4 点光源在轨辐射定标实验设计 |
| 5.4.1 大气透过率 |
| 5.4.2 镜面反射率 |
| 5.4.3 系统PSF检测 |
| 5.4.4 反射镜响应DN值 |
| 5.4.5 辐射定标理论精度评估 |
| 5.4.6 MTF数据处理算法 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 存在的问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（10）8通道12位采集与存储模块设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 ADC发展现状 |
| 1.2.2 示波器发展现状 |
| 1.2.3 高速数据采集卡发展现状 |
| 1.3 本论文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 系统方案设计 |
| 2.1 系统整体结构 |
| 2.2 模数转换方案 |
| 2.3 控制与处理方案 |
| 2.3.1 核心芯片对比 |
| 2.3.2 7 系列FPGA选型 |
| 2.4 深存储方案 |
| 2.5 时钟产生方案 |
| 2.5.1 双锁相环时钟产生器 |
| 2.5.2 时钟树结构 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 采集模块硬件设计 |
| 3.1 ADC电路设计 |
| 3.1.1 ADC前端驱动电路设计 |
| 3.1.2 ADC外参考电路设计 |
| 3.1.3 ADC时钟输入电路设计 |
| 3.2 FPGA电路设计 |
| 3.3 配置接口 |
| 3.3.1 千兆收发器接口 |
| 3.3.2 DDR3 SDRAM 存储器接口 |
| 3.4 时钟电路设计 |
| 3.5 电源电路设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 FPGA逻辑设计 |
| 4.1 ADC数据接收 |
| 4.1.1 JESD204B协议简介 |
| 4.1.2 数据接收模块设计 |
| 4.2 任意整数比例抽取模块 |
| 4.3 片内存储模块 |
| 4.4 深存储模块 |
| 4.5 SRIO数据传输 |
| 4.5.1 Rapid IO协议简介 |
| 4.5.2 Xilinx SRIO解决方案 |
| 4.5.3 SRIO传输模块设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于时间戳的多通道同步和校正方法 |
| 5.1 多ADC时间戳同步 |
| 5.2 多通道时间戳校正 |
| 5.3 时钟同步、链路建立与时间戳的配置顺序 |
| 5.4 控制信号的时序调节 |
| 5.5 触发点偏移动态校正 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统验证 |
| 6.1 系统带宽验证 |
| 6.2 系统最高实时采样率验证 |
| 6.3 有效位数验证 |
| 6.4 通道间同步验证 |
| 6.5 存储深度验证 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、Array calibration of angularly dependent gain and phase uncertainties with carry-on instrumental sensors（论文参考文献）
- [1]毫米波成像安检系统基础理论及关键技术研究[D]. 孟杨. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]被动式室内定位及摔倒检测关键技术研究[D]. 马良. 山东大学, 2020(04)
- [3]基于Wi-Fi的室内人体智能监护系统研究[D]. 马程程. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]无线定位技术在室内移动平台上的应用研究[D]. 路祥. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [5]基于张量分析的MIMO雷达角度估计算法研究[D]. 王君祥. 哈尔滨工程大学, 2018(04)
- [6]面向教育机器人的室内定位研究[D]. 罗文兴. 华中师范大学, 2018(01)
- [7]基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究[D]. 胡巍. 中国科学技术大学, 2014(10)
- [8]基于二维材料范德华异质结构的新型热载流子器件的研究[D]. 李泠霏. 浙江大学, 2021(01)
- [9]卫星遥感点光源辐射标校方法与系统研究[D]. 李瑞金. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [10]8通道12位采集与存储模块设计[D]. 蒋臻. 电子科技大学, 2021(01)