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杨凌升,王斌,李雅洁
《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第9期 页码 1357-1365 doi: 10.1631/FITEE.2200542
一种具有极化/方向图分集的新型宽带环形天线 Correspondence
孙莉1,周世钢1,张关喜2,孙保华3
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第6期 页码 975-983 doi: 10.1631/FITEE.2100421
提出一种应用于极化/方向图分集的新型宽带环形天线。该天线由8个环形排列的印刷偶极子天线组成，相邻偶极子臂交叠排列以实现容性加载。与传统环形阵列天线不同，本文首次提出相邻两个单元抽取式激励的馈电方式，并证明此方法可保持天线的宽带特性。在该环形天线的口径下，具有4个独立馈电端口，因此可通过适当的馈电网络实现极化/方向图分集特性。以该环形天线为例，设计了一个宽带双极化环形天线。为在Z方向上实现两个具有最大辐射的正交线极化，周期性地提取两个相邻单元，并通过一个端口馈电。由于所提天线是空心的，它可以作为多频带共用孔径天线单元应用。仿真和测试结果表明该天线的两个正交极化同时具有电压驻波比小于2的50.5%（1.04–1.82 GHz）工作带宽，端口间隔离度小于23 dB。
关键词： 环形天线；宽带天线；极化分集；方向图分集
王宏建,高本庆,刘瑞祥
《中国工程科学》 2002年 第4卷 第5期 页码 84-87
采用遗传算法来优化单脉冲阵列天线的和、差方向图和方向性系数。在天线阵综合时，若不考虑差方向图和方向性系数的影响，所进行的方向图优化仅仅显示出和方向图的特性，对单脉冲阵列天线追踪目标的精度和作用距离没有保证。而在天线阵综合时兼顾和、差方向图以及方向性系数的优化，既可使得天线能发现目标，并使天线能准确对目标实施准确角跟踪，提髙雷达的跟踪和作战性能。
极化可编程阵列天线 Article
陈定昭, 刘颜回, 李明, 郭攀, 曾卓, 胡俊, Y. Jay Guo
《工程（英文）》 2022年 第16卷 第9期 页码 100-114 doi: 10.1016/j.eng.2022.03.015
可重构天线技术是未来无线通信和传感系统中的一项重要的技术。众所周知，采用线极化（LP）可重构天线作为通信单元，可以从一组LP状态中选择更优的极化状态，从而提高通信链路的质量。本文提出了极化可编程的可重构天线阵列新概念，该阵列由多个具有有限极化数目的可重构天线单元组成。通过对所有的阵列单元的极化状态进行编程并采用一个新的优化策略对极化状态进行优化，证明了该阵列可以在矢量方向图中实现任意期望的LP，同时精确控制副瓣和交叉极化电平（XPL），从而完美匹配所需的通信信号的极化
用于5G的毫米波宽角扫描天线 Article
Raj Mittra, Abdelkhalek Nasri, Ravi Kumar Arya
《工程（英文）》 2022年 第11卷 第4期 页码 60-73 doi: 10.1016/j.eng.2021.10.017
基于信息超表面设计理念的一种平面4比特可重构天线阵列 Article
汪正兴, 杨汉卿, 邵睿文, 武军伟, 刘国标, 翟峰, 程强, 崔铁军
《工程（英文）》 2022年 第17卷 第10期 页码 64-74 doi: 10.1016/j.eng.2022.03.019
关键词： 4比特可重构天线阵列 信息超表面 数字编码方法 低副瓣 低剖面
李玉峰,邱菡,兰巨龙
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第7期 页码 82-89
使用猫群算法优化线性天线阵列的最佳阵因子辐射方向图：电磁仿真验证 Article
Gopi RAM, Durbadal MANDAL, Sakti Prasad GHOSHAL, Rajib KAR
《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第4期 页码 570-577 doi: 10.1631/FITEE.1500371
景敏卿,李猛,刘恒
《中国工程科学》 2013年 第15卷 第1期 页码 34-38
提出了一种基于“系统引擎+功能组件”的监测诊断系统平台架构，并针对机床4大功能部件模块，设计了3类（振动、功率和声发射）嵌入式监测单元，以强化底层监测信息获取的实时性和灵活性。笔者还开发了一系列机床常规监测诊断组件，并针对具有特殊监测诊断需求的数控机床功能部件，开发了相应的特殊功能组件，通过对功能组件的封装和加载实现具有特定需求的机床监测诊断系统，并在秦川磨床厂和大连机床厂进行实际应用。
一种用于RSA和ECC的高能效可重构非对称密码模运算单元 Research Article
别梦妮1,李伟1,陈韬1,南龙梅2,杨丹阳1
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第1期 页码 134-144 doi: 10.1631/FITEE.2000325
关键词： 模运算单元；可重构；高能效
杨杰1,徐靖1,李潇1,金石1,高波2,3
《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年 第22卷 第4期 页码 457-470 doi: 10.1631/FITEE.2000505
Qiang LAN, Lin-bo QIAO, Yi-jie WANG
《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年 第19卷 第6期 页码 755-762 doi: 10.1631/FITEE.1601771
用于重建物理和虚拟抓取的可重构数据手套 Article
刘航欣, 张泽宇, 焦子元, Zhenliang Zhang, Minchen Li, 蒋陈凡夫, 朱毅鑫, Song-Chun Zhu
《工程（英文）》 2024年 第32卷 第1期 页码 203-220 doi: 10.1016/j.eng.2023.01.009
In this work, we present a reconfigurable data glove design to capture different modes of human hand–object interactions, which are critical in training embodied artificial intelligence (AI) agents for fine manipulation tasks. To achieve various downstream tasks with distinct features, our reconfigurable data glove operates in three modes sharing a unified backbone design that reconstructs hand gestures in real time. In the tactile-sensing mode, the glove system aggregates manipulation force via customized force sensors made from a soft and thin piezoresistive material; this design minimizes interference during complex hand movements. The virtual reality (VR) mode enables real-time interaction in a physically plausible fashion: A caging-based approach is devised to determine stable grasps by detecting collision events. Leveraging a state-of-the-art finite element method, the simulation mode collects data on fine-grained four-dimensional manipulation events comprising hand and object motions in three-dimensional space and how the object's physical properties (e.g., stress and energy) change in accordance with manipulation over time. Notably, the glove system presented here is the first to use high-fidelity simulation to investigate the unobservable physical and causal factors behind manipulation actions. In a series of experiments, we characterize our data glove in terms of individual sensors and the overall system. More specifically, we evaluate the system's three modes by ① recording hand gestures and associated forces, ② improving manipulation fluency in VR, and ③ producing realistic simulation effects of various tool uses, respectively. Based on these three modes, our reconfigurable data glove collects and reconstructs fine-grained human grasp data in both physical and virtual environments, thereby opening up new avenues for the learning of manipulation skills for embodied AI agents.
关键词： Data glove Tactile sensing Virtual reality Physics-based simulation
基于Inverse Butterlfy网络的高效可重构循环移位单元 Article
Chao MA, Zi-bin DAI, Wei LI, Hai-juan ZANG
《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第11期 页码 1784-1794 doi: 10.1631/FITEE.1601265
标题 作者 时间 类型 操作
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