21、多频段、手持和有源 GNSS 天线技术解析

多频段手持GNSS天线技术详解

多频段、手持和有源 GNSS 天线技术解析

1. 圆锥螺旋天线

圆锥螺旋天线在 GNSS 领域有一定的应用。Padros 设计并测试了一款主要用于 GPS L1 和 L2 频段的圆锥螺旋天线,它是双线的,天线导线半径固定。不过,除了提供 L1 和 L2 频段的主极化和交叉极化辐射方向图外,像测量增益、相位中心变化(PCV)或群延迟等 GNSS 领域关注的信息并未给出。

Yun 设计的天线严格来说并非频率无关,因为双线导线半径固定,不像 Dyson 和 Mayes 最初提出的等角圆锥螺旋天线那样,半径随方位角变化。Granger 等人构建了用于伽利略系统的等角圆锥螺旋天线,但除了论文中的一张天线图片外,关于其设计特点和性能的信息很少。他们指出,四臂正交馈电的圆锥螺旋天线在更宽的仰角范围内能提供比双臂圆锥螺旋天线更好的轴比,但馈电安排更复杂。一般来说,当顶点半锥角约为 15°时,圆锥螺旋天线能够覆盖非常大的带宽。将圆锥螺旋天线安装在接地平面上方可增加增益,在天线底部放置吸收材料可进一步改善前后比。

2. 微带及其他宽带 GNSS 天线设计
2.1 覆盖 1.164 至 1.610 GHz 的宽带 GNSS 微带天线

Popugaev 等人设计了一种适用于高精度 GNSS 应用的新型低成本微带天线,能在 1.164 至 1.610 GHz 全频段工作。该天线由一个宽带匹配的方形微带贴片天线单元和四个探针馈电组成,周围环绕着 12 个楔形寄生元件。贴片天线宽 50 毫米、高 30 毫米,使用相对介电常数极低、几乎与空气相当的介电基板,大尺寸提供了更宽的带宽。四个探针馈电的相对相位分别为 0°、90°、180°和 270°,以产生右旋圆极化(

深度学习作为人工智能的关键分支,依托层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,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与滑动窗口分割,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,还通过预测值与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、训练与验证流程;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与异常处理机制。 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层与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与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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