9、微带天线在GNSS系统中的应用与设计解析

微带天线在GNSS系统中的应用与设计解析

1. GNSS天线性能要求

在GNSS(全球导航卫星系统)应用中,天线性能至关重要。对于所有工作频率,当仰角大于10°时,天线轴比不应大于3 dB;在仰角为5° - 10°时,轴比不应超过6 dB。为满足轴比3 dB的要求,天线的交叉极化比需达到15.3 dB,交叉极化比定义为入射信号交叉极化左旋圆极化(LHCP)分量的功率密度与主右旋圆极化(RHCP)分量的功率密度之比。

高精度大地测量级天线用于载波相位跟踪时,需要有稳定的相位中心,其随仰角的变化应极小。基于GPS的姿态确定系统也有同样要求。此外,天线还需限制在工作带宽内群延迟随频率的变化,群延迟对于维持现代GPS中M码以及伽利略系统多个频段所使用的二进制偏移载波(BOC)码的保真度尤为重要。

2. 微带天线概述

微带天线,通常称为贴片天线,是民用和军事系统中最常用的GNSS天线类型。它具有以下优点:
- 低剖面、紧凑的尺寸,能与安装表面形状相适应。
- 易于实现右旋圆极化(RHCP)。
- 制造成本低。

这些优点使其在各种GNSS应用中具有独特优势,难以被其他天线设计所替代。

在航空电子设备中,微带天线的低剖面和紧凑性使其能轻松满足ARINC 743尺寸要求(横向尺寸不超过4.7” × 3”,高度不超过0.73”)。此外,还有一种更小的“泪滴”形状规格。这些特性也使微带天线非常适合用于GPS军事导航系统中的自适应天线阵列,用于对抗干扰和进行波束形成。

在手持设备天线方面,利用高介电常数陶瓷基板可制造小型化天线,使其能轻松集成到手机和个人数字助理(PDA)等手持导航设备中。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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