面向太赫兹波段的负曲率光纤设计及数值研究

文章设计了一种基于环烯烃共聚物(cyclic olefin copolymer, COC)的空芯负曲率光纤(negative curvature fiber, NCF),分析结构参数光纤芯径、管径和毛细管厚度对光纤限制损耗的影响,并对参数进行优化,使得单包层NCF在2.0～2.5 THz频率范围内限制损耗为10^-4～10^-5 dB/m,损耗最低值可降到8.90×10^-5 dB/m;引入内包层管破坏常规负曲率光纤的对称性,使纤芯模式与内包层管壁模式进行耦合,从而增加x和y偏振方向的折射率和损耗差异产生双折射;对影响光纤双折射特性和限制损耗的因素进行分析,在2.0～3.0 THz频率范围内双折射系数可达到10^-4～10^-5。该文结果为太赫兹NCF的长距离传输、偏振敏感等应用提供了一条新的途径。     

半球结构亚波长光栅抗反射性质的研究

利用多台阶圆柱结构近似与严格的耦合波理论研究了化学方法制作出来的新型的半球结构的亚波长光栅的光学性质, 此光栅制作技术简化了可见光波段光栅的制作工艺. 通过计算机模拟与数值计算, 证明了半球结构亚波长光栅具有良好的抗反射性能. 给出了两种光栅设计方案. 第1种方案下, 光栅能够达到3.4416×10^-7的低反射率, 适用波段为0.46~0.7 μm, 入射角变化范围为±12°; 第2种方案下, 光栅的适用范围较广, 适用波段为整个可见光波段, 入射角变化范围为±23°, 所能达到的最低反射率为3.112×10^-4.     

微波波段二维光子晶体带隙影响因素的分析与研究

应用平面波展开法和时域有限差分(FDTD)法分析计算了二维方形光子晶体微波波段带隙范围,并重点分析了影响微波波段二维方形光子晶体带隙的因素。通过改变二维方形光子晶体的介电常数、截面半径,得出了带隙范围随这两种因素变化的规律,从而为微波传播的二维光子晶体器件的设计提供理论基础。     

基于脑电的温度阶跃变化环境下的人体热舒适研究

热环境作为评价建筑物理环境的重要部分,影响着人的工作效率和情绪变化。不同环境温度下的脑电信号与人体主观投票相结合是一种评价热舒适的新方法。本研究选取14名身体健康的成年人在人工气候室经历由低温15°C分别突变到18°C、24°C和30°C三个过程,通过快速傅里叶变换,将温度阶跃变化环境下测得的脑电信号转化为脑电频谱功率值,与主观投票和额头温度相结合,进一步探究脑电各分区和各波段与热舒适的相关性。研究表明,额叶区频谱功率值变化可作为人体热舒适的评价指标,频谱功率值与热舒适显著相关,且随着舒适程度的增加而降低,当温度突变到接近人体中性温度24°C时,功率值最低。同时发现与热愉悦情绪和注意力有关的额叶区θ波段功率值随着舒适程度的增加而增加,当温度突变到24°C时,θ波相对脑电功率变化最明显,增加了20%左右。     

高性能双极型晶体管器件研制成功

毫米波频段是满足日益强烈的高精度探测及高速率数据通信要求的关键资源。继8毫米波段（26．5～40GHz）之后，3毫米波段（75～111GHz）成为世界各国高频技术竞争的制高点。基于固态半导体技术的毫米渡单片集成电路（MMIC）由于具有体积小、重量轻、高性能及低成本等优势而被广泛应用于军事和民用领域。     

北斗系统C波段导航信号调制方式及性能评估

针对C波段卫星导航信号严格的兼容性约束要求, 探索性地将基于椭圆球面波函数的连续相位调制(continuous phase modulation based on prolate spheroidal wave functions, CPM-PSWF)应用于C波段导航。在分析了关键参数对CPM-PSWF信号功率谱特性影响后, 初步筛选出4个CPM-PSWF子族作为C波段候选导航信号, 并对其导航性能指标进行评估。在权衡C波段信号频谱兼容性和各导航性能指标基础上, 提出将“QM2PSWF(10) C=6”且h=0.5的CPM-PSWF信号用作北斗系统C波段的导航信号。研究表明, 所提出的CPM-PSWF信号频谱泄露少, 带外衰减快, 同时在码跟踪精度与抗多径性能方面, 较当前C波段非CPM-PSWF候选导航信号更具竞争力。     

基于黏菌优化极限学习机的煤矸石多光谱识别

煤和矸石的精准辨识是煤矸分选和煤炭清洁高效利用的重要前提,针对传统方法存在效率低、需加装辐射 隔离以及受环境干扰等诸多不足,提出了基于多光谱图像特性和光谱特性来识别煤和矸石,构建黏菌优化极限学 习机(Slime Mold Algorithm Extreme Learning Machine,SMA-ELM)的分类模型。 搭建多光谱数据采集系统完成煤与 矸石的光谱图像采集,通过 LBP 对光谱图像进行特征提取并使用 PCA 主成分分析对提取后的特征向量降维,输入 SMA-ELM 分类模型、蚁狮优化极限学习机(Antlion Algorithm Optimized Extreme Learning Machine,ALO-ELM)分类 模型、鲸鱼优化极限学习机(Whale Algorithm Optimized Extreme Learning Machine,WOA-ELM)分类模型进行对比, 重点研究不同波长响应下煤和矸石的辨识精度来筛选最佳波长,通过多评价指标对优化后的最优波段进行比较。 实验结果表明, SMA -ELM 分类效果最佳,第 6 波段为最优波段, SMA - ELM 在该波段的平均识别准确率为 95. 08%,煤和矸石的识别 F1-Score 分别为 96. 47%和 92. 68%,用时 10. 6 s。 所提出的方法可以实现煤和矸石的精 准识别,这对煤和矸石的智能分选具有重要的研究意义。     

基于多波段的太赫兹吸波体高灵敏传感器

基于目前多波段吸波器工艺复杂且波段较少，设计一种由两个开口谐振环所组成的多频段吸波体高灵敏传感器。采用时域有限积分法对其进行仿真分析。结果表明，所设计的传感器具有4个吸波率96%以上的吸收峰。在其表面附着一层待测物，改变其折射率，发现其各波段吸收峰的频率与折射率之间均呈现良好的线性特性，且在频率f=3.095 THz处具有较高的灵敏度915 GHz/RIU和较高的FOM值19。将其应用于不同浓度的葡萄糖溶液仿真检测，结果显示其可以有效传感3%、5%、7%、9%浓度的葡萄糖。此吸波体高灵敏传感器的出现可以避免吸收峰少所带来的分析物无法检测及检测精度较低等问题，为葡萄糖的检测提供一种新的手段。