英国产学合作推进光纤射频通信技术商业化进程

英国阿斯顿大学土木工程学院与电子元件开发商脉冲电力测量公司(Pulse Power & Measurement)正在合作探索光纤技术在射频通信领域的新应用,旨在开发商业化原型产品,助力英国在先进通信技术领域保持领导地位。

这项为期三年的知识转移合作项目(KTP)致力于进一步开发射频-光纤(radio-over-fibre)技术。该技术的核心原理是将模拟射频信号转换为光信号,通过光纤传输,然后在接收端重新转换为射频信号。相比传统同轴电缆通过电脉冲传输射频信号的方式,这种技术能够显著提升通信服务的传输距离,并克服传统电缆的信号损耗问题。

传统同轴电缆在长距离传输中容易出现音频和视频质量下降,甚至完全信号中断的问题。而射频-光纤技术可以应用于任何射频信号,目前已在卫星通信、数据中心和媒体广播等领域得到应用。在一级方程式等现场体育赛事中,广播公司和赛队使用射频-光纤技术在赛道各处的广播和无线电设备之间建立超快速、超稳定的连接。

这是阿斯顿大学首次将其射频-光纤研究成果转化为商业应用。该项目将开发一种全新且更具成本效益的原型产品,通过光纤放大和扩展射频信号。合作双方表示,这将使更多行业受益于"超快速、可靠的通信"技术,同时有助于巩固英国在先进通信技术领域的领导地位。

该项目由英国创新局资助。英国创新局是英国科学、创新和技术部赞助的非部门公共机构,负责资助和支持各类组织开发新产品和服务。知识转移合作项目是企业、大学和高素质研究员之间的三方合作形式。

这个全英国范围的计划旨在通过更好地利用知识、技术和技能,帮助企业提高竞争力和生产力。阿斯顿大学是该领域的领先提供者,在项目质量方面排名第一,在活跃项目数量方面并列第一。

这项射频-光纤项目是位于斯温顿的脉冲电力测量公司与阿斯顿大学的第二个知识转移合作项目。该项目将公司工程师与阿斯顿光子技术研究所的专家团队联合起来。阿斯顿光子技术研究所是英国最大的光子学研究中心之一,其研究人员致力于开发新型医用激光器和支撑互联网及数字经济的高速通信技术。2024年,该研究所参与的一项合作据称打破了商用光纤数据传输速度记录。

阿斯顿光子技术研究所研究员谭明明表示:"我们正在将光子通信领域的研究优势应用于实践,为新行业采用射频-光纤技术打开大门。我们将把最新研究成果转化为可实际应用的商业原型,提供通过光纤放大和远距离传输射频通信的新方法。"

脉冲电力测量公司技术总监丹·布罗姆利补充道:"我们与阿斯顿大学建立了宝贵的合作关系,他们拥有完善的流程,使这样的合作对我们这样的公司来说运行顺畅。这个最新项目为我们提供了一个专门的空间,专注于射频通信的长期创新,让我们的团队能够基于阿斯顿大学的学术专业知识开发光纤的新应用。"

Q&A

Q1:射频-光纤技术是什么?有什么优势?

A:射频-光纤技术是将模拟射频信号转换为光信号,通过光纤传输后再转换回射频信号的技术。相比传统同轴电缆,它能显著提升传输距离,克服信号损耗问题,避免长距离传输中的音频视频质量下降和信号中断。

Q2:射频-光纤技术目前在哪些领域有应用?

A:该技术目前已在卫星通信、数据中心和媒体广播等领域得到应用。在现场体育赛事如一级方程式比赛中,广播公司和赛队使用这项技术在赛道各处建立超快速、超稳定的连接。

Q3:这次英国合作项目的目标是什么?

A:这是为期三年的知识转移合作项目,旨在开发更具成本效益的射频-光纤商业化原型产品,让更多行业受益于超快速可靠通信技术,并帮助英国在先进通信技术领域保持领导地位。


同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了习门槛,提升了习效率与质量。 实践过程中,习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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