为了满足集成微波器件进行高分辨率微波近场测量的需求,本论文提出了一种基于金刚石氮空位(Nitrogen-Vacancy,NV)色心的微波近场成像技术.该技术可用于查找芯片等集成微波器件的干扰源和信号串扰.此微波近场成像方法采用金刚石NV色心颗粒作为场传感器,其中金刚石颗粒固定在锥形光纤的末端.由于塞曼效应,NV色心的光探测磁共振(Optical Detection Magnetic Resonance,ODMR)谱在外部静磁场环境中会分裂成为8个峰,通过测量共振峰频点的Rabi振荡谱,能够得到Rabi频率,接着通过2.8MHz/Gauss换算得出该处的微波场强度,最后通过将所测得所有数据点进行二维图像处理即可得到所测芯片和集成微波器件的表面微波场近场图像.
物联网能促进信息化与现代化高度融合,信息有效传输是物联网中的一个重要环节,而5G的应用场景之一海量机器类通信(Massive Machine Type Communication,mMTC)能满足物联网用户数量众多的需求,这种场景需要主动检测活跃用户。为了简化用...
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物联网能促进信息化与现代化高度融合,信息有效传输是物联网中的一个重要环节,而5G的应用场景之一海量机器类通信(Massive Machine Type Communication,mMTC)能满足物联网用户数量众多的需求,这种场景需要主动检测活跃用户。为了简化用户检测,首先用户发送导频跳频序列,其次基站根据接收到的能量来检测活跃用户。通过比较不同的用户检测方法,提出了一种非负最小二乘(Non Negative Least Square,NNLS)算法,采用压缩感知技术来完成无授权随机接入活跃用户的检测。仿真结果表明,与其他几种经典算法相比,NNLS算法提升了漏检概率和虚警概率性能,可以更好地为物联网提供有效的信息传输。
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