11、用于自供电无线系统的超材料微带天线设计的系统研究

用于自供电无线系统的超材料微带天线设计的系统研究

1. 引言

近年来,随着现代无线通信服务的广泛扩展,我们周围环境中充满了电磁波。大量辐射能量会在空气中浪费,只有少量被接收。如果能合理利用这些射频(RF)能量,结合太阳能等自然收集能量,将带来可重复利用的好处。在许多低功耗设备中,如传感器网络、射频识别、物联网和电子时钟等,收集的RF能量被视为主要电源。借助超级电容器,收集的RF能量可为设备整个生命周期提供足够电力。

已有多项研究致力于开发单频整流天线、多频整流天线和天线阵列。由于收集的能量通常来自不同方向和源,具有多频段的全向天线是更理想的接收器。采用基于分形几何的天线可显著提高能量收集效率。

自20世纪50年代引入以来,微带天线因其低剖面、轻重量、低成本、易于安装和制造等优点得到广泛研究。但传统微带天线带宽较窄、增益适中,限制了其在现代超宽带(UWB)通信系统中的应用。美国联邦通信委员会(FCC)已为UWB应用分配了3.1 - 10.6 GHz的频谱,为克服传统微带天线性能限制,人们提出了多种增加带宽的设计方法,如孔径耦合、寄生元件、多层贴片和馈电修改等。

近期,超材料(MTM)和电磁带隙(EBG)结构的引入提升了微带天线性能。例如,裂环谐振器(SRRs)可减小尺寸、增加带宽和改善辐射方向图;EBG结构可蚀刻在金属贴片或接地面上。不过,谐振MTM结构存在带宽窄和传导损耗两个基本限制。也有研究提出了基于分形形状的小型化天线以增强带宽。

2. 动机与目标

2.1 动机

由于对自供电无线系统绿色能源收集的迫切需求,全球多个研究小组致力于收集RF能量。本研究旨在总结天线效率、增益、带宽、匹配阻抗和材

能质量扰动】基于ML和DWT的能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:气工程、自动化、系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能网中的能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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