基于噪声消除的低噪声放大器架构

提出了一种基于噪声消除与衬底交叉耦合技术的宽带低噪声放大器(LNA)架构,在共栅(CG)与并联反馈组合的噪声消除结构基础上,采用了衬底偏置和衬底交叉耦合技术使输入级的等效跨导增大,提高了噪声消除路径中的消除率,降低了电路的噪声指数.基于噪声消除原理,通过在输入级金属氧化物晶体管(MOS)的衬底上采用无源增益增强的方式,增加了输入级跨导的自由度,改善了原结构输入匹配与噪声指数之间相互制约的问题.根据LNA架构中节点的基尔霍夫电流公式,分析了新架构的增益、输入匹配和噪声指数.与现有噪声消除结构相比,采用衬底交叉耦合技术使这个LNA架构的噪声指数降低了13.3%.     

2．4GHz低噪声放大器（LNA）的设计与仿真

本文介绍了一种低噪声放大器（LNA）的设计与仿真，采用场效应管ATF-35143作为放大管，在增益和噪声之间折中选择，并做出良好的匹配，使LNA增益较高，噪声较小。     

SiGe HBT低温敏宽带低噪声放大器设计

采用两级锗硅异质结晶体管(SiGe HBT)低噪声放大芯片,通过ADS2015进行宽带电路匹配设计了一款频率覆盖超短波到L波段的宽带低噪声放大器(LNA).仿真显示该LNA工作频率在0.07～2 GHz,增益Gain>30 dB,噪声系数NF<0.78,增益平坦度Gain Flatness<0.2 dB,输入输出回波损耗Return Loss<-10 dB.实测结果显示常温下该LNA测试指标和仿真结果基本一致,233 K低温下该LNA的Gain实测值比常温下测试结果增大1 dB左右,其它指标基本一致,证实了采用SiGe HBT放大芯片设计的低噪声放大器噪声性能良好且具有低温敏特性.     

基于耦合和负反馈的宽带低噪声放大器架构

为了改善现有宽带低噪声放大器(LNA)拓扑结构电路的性能,文中提出了一个交叉耦合和负反馈技术相结合的宽带低噪声放大器架构.该LNA基于复合NMOS/PMOS交叉耦合的无电感宽带差分并联反馈共源低噪声放大器(SFCS-LNA),进一步在输出端和输入端增加交叉连接的PMOS管,引入新的负反馈结构,通过对所引入PMOS管的跨导进行调节,增加了LNA输入匹配的自由度,以解决原复合NMOS/PMOS交叉耦合SFCS-LNA的反馈电阻受限于输入匹配的问题,从而在保证输入匹配的同时提高反馈电阻的阻值,改善LNA中的噪声、输入匹配和增益之间相互制约的矛盾.结果表明,该LNA架构能有效降低LNA的噪声系数和提高LNA的电压增益.     

5.8GHz CMOS全集成低噪声放大器设计

针对目前在LNA设计中存在需要在任意给定的功耗条件下噪声和输入阻抗同步匹配的问题,本文采用TSMC0.18μm RF工艺,通过利用共源共栅结构和功耗受限下噪声和阻抗同步匹配技术(PCSNIM),提出了一个可支持IEEE802.11a无线局域网(WLAN)标准的5.8GHz CMOS低噪声放大器,在中心频率处所提出的低噪放大器的噪声系数(NF)只有0.972dB。仿真结果表明:在1.8V供电电压下LNA的功耗为6.4mW,增益可达17.04dB,输入1dB压缩点(P1dB)约为-21.22dBm,同时具有良好的输入输出匹配特性。     

地面核磁共振找水仪放大器匹配方法研究

为提高核磁共振找水仪的接收信号质量,结合核磁共振信号微弱、噪声干扰严重的特点,根据微弱信号检测技术、电路低噪声设计和传输线基本原理,着重分析了地面核磁共振找水仪传输线与前置放大器的匹配问题;给出了相应的噪声匹配方案,从噪声和干扰角度对放大器内各模块的级联顺序进行了设计。通过实验验证了该核磁共振找水仪的有效性,监测到的最小信号在470 nV左右。经过波形数据多次叠加,进一步提高了信噪比,整体仪器能检测核磁共振的最小信号为 50 nV。     

基于功耗约束的电容交叉耦合低噪声放大器

本文在TSMC0.18μm CMOS工艺下,采用差分电路结构,通过功耗约束的噪声优化方法设计了一个2GHz下的CMOS无线射频接收模块低噪声放大器。本文使用限定功耗的噪声优化方法设计放大器的器件参数,并且在电感负反馈cascode LNA的基础上引入一对交叉耦合的电容,消除了寄生电容的影响。通过EAD工具ADS2009软件对电路进行仿真,仿真结果表明本文所设计的低噪声放大器在1.8V供电下的主要参数为23.23dB的增益、0.778dB的噪声指数及11.5mw的功率消耗。     

强噪声下微弱信号处理方法研究

机械设备中信号检测时有用信号比较微弱且存在较强的噪声,给信号检测与处理带来了一定的困难。针对这个难题,采用相关检测、自适应滤波器等微弱信号检测方法,从噪声中检测出微弱信号。首先介绍了相关检测法与自适应滤波器的基本原理,重点阐述相关检测法与自适应滤波器结构及去除噪声干扰的方法,分别用时域与频域方法对微弱信号进行提取。最后在机械实验台上进行验证,实验结果表明：相关检测法与自适应滤波器均能去除干扰信号,提取到有效信号。     

小波分析在柴油机噪声分析中的应用

简述了小波分析的基本原理 ,并把小波分析方法应用到柴油机噪声信号的分析中 ,即通过二进离散小波变换 ,把实际噪声信号进行多层小波分解 ,使突变冲击信号和具有一定频率特征的平稳周期性信号得到良好的图形显示 ,为噪声分析和采取降噪措施提供了理论依据     

不完全噪声交易信息下的内部交易

内部交易常常受到噪声的影响。依据在做市商观察到部分噪声交易量的信号(即不完全噪声交易量信息)的基础上,研究了此信号被观察到的精确程度对内部交易者的期望利润、交易强度、市场流动性产生的影响。研究表明,做市商对该信号观测得越精确,内部交易者的期望利润、交易强度和市场流动性越小;但它不影响内部交易者信息的释放量。     

用于超小型快速截获接收机的频率合成器

该文针对超小型快速截获接收机的需求，研究了锁相式频率合成技术，采用宽带锁相环和电压预置法来提高频率捷变速度，同时，采用带阻滤波器，相位补偿电路来改善宽带锁相环的杂散性能和稳定性。     

宽带增益线性渐变MMIC放大器设计

本文介绍了一种采用ＭＭＩＣ元器件设计宽带增益线性渐变放大器的方法．按这种方法设计的放大器可实现增益线性渐变，输入输出匹配良好．此方法在同类放大器设计中有一定的参考价值．     

毫米波焦平面阵列成像系统特性分析

近年来,随着单片毫米波集成电路（ＭＭＩＣ）技术的迅速发展,焦平面阵列接收机开始在被动毫米波成像系统中应用。该文介绍典型的毫米波焦平面阵列接收机,并进一步分析混频式和直接检波式辐射计接收机特性。混频式接收机的中频放大比较容易实现,而直接检波式辐射计具有更好的灵敏度。同时详细讨论焦平面阵列成像系统的信噪比特性。该文的分析结果有利于毫米波焦平面阵列成像系统的设计及其性能评估。     

改进的最小方差无畸变响应波束形成方法

提出一种改进的最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成方法,通过调节波束形成的权向量设计中的增强因子来改善其方位分辨力,并且不以牺牲信号与干扰+噪声比增益为代价.仿真结果表明,所提出的方法可以有效改善MVDR波束形成的方位分辨力,且不损失MVDR波束形成的信号与干扰+噪声比增益.     

数字降噪技术原理及其在影视节目制作中的应用

数字降噪技术可以用来改善录音节目的质量,尤其是在电脑音乐制作中。应用数字信号处理技术,锁定噪声信号并且在尽可能不影响声音信号的的情况下对噪声进行处理,去除环境噪声、设备噪声、爆音、噼啪声等。本文对数字通信中产生的噪声进行了归纳,并介绍了数字降噪技术原理。同时结合音乐软件的具体操作,讨论了在进行电脑音乐制作时引入音频文件中的三类噪声进行降噪处理。     

SG-VMD-SVD的信号去噪方法研究

油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题.为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结...     

基于扩展谱减法的语音增强算法及实现

结合漏水信号的特性,对基本谱减法进行改进.加入重叠帧,抑制部分音乐噪声.为了适合漏水信号无静寂帧的特点,引进了由谱减法和维纳滤波器相结合而构成的扩展谱减法,使得噪声估计可以时刻更新.经仿真验证,滤噪效果更好,适合用于对漏水信号的滤噪处理.     

论调频接收门限性能

论述了增加频带宽度可以改善调频接收机的输出信噪比，但不能无限制增加带宽去换取高的信噪比，否则会引起“门限效应”     

OEIC跨阻光接收机中电感技术的研究

研究目的在于分析光电集成电路（ Ｏ Ｅ Ｉ Ｃ）光接收机中电感技术的作用和原理,以及最佳电感设计规则。基于精确的有源器件（包括金属半导体金属光电探测器和高电子迁移率晶体管）噪声等效电路模型和微波单片集成电路（ Ｍ Ｍ Ｉ Ｃ）无源方型螺旋电感等效电路模型,提出了一种简单的计算光接收机跨阻特性和噪声特性的矩阵分析方法,讨论了电感对光接收机性能的影响,指出了电感的设计需要在光接收机稳定性、跨阻特性、噪声特性三方面基础上折衷考虑     

带钢表面检测中压缩感知图像去噪方法

带钢表面图像中存在高斯噪声、椒盐噪声,以及信号的稀疏性问题,为此研究一种压缩感知图像去噪方法,建立基于分段正则化OMP算法的图像去噪模型,经过边裂、孔洞、辊印三种典型缺陷图像去噪处理的仿真实验和对比分析,结果表明在信号稀疏度未知的情况下仍然能够有效可靠地重构信号,保证全局优化的同时提高了算法的运算速度;特别是峰值信噪比(PSNR)值较高,可以有效的滤除噪声污染,改善图像质量,并能满足图像实时处理要求。