在对称a稳定分布噪声的假设下，现有的基于共变和分数低阶矩的MUSIC(即ROC-MUSIC和FLOM-MUSIC)方法不能用于均匀圆阵信源相干情况下的波达方向(DOA)估计. 为了解决这一问题，基于模式空间变换算法以及空间平滑算法的思想，结合ROC-MUSIC算法和FLOM-MUSIC算法，实现在冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计仿真实验验证了该方法的有效性 ### 冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计 #### 摘要与背景 本文讨论了在对称α稳定分布噪声环境中，如何有效地进行均匀圆阵相干信源的波达方向（Direction of Arrival, DOA）估计。在这样的噪声环境下，传统的基于共变系数（Robust Covariance, ROC）和分数低阶矩（Fractional Lower Order Moments, FLOM）的MUSIC算法无法有效应用。为此，提出了两种新的算法：基于共变系数的模式空间平滑算法（ROC-MODESPACE-SS）和基于分数低阶矩矩阵的模式空间平滑算法（FLOM-MODESPACE-SS）。这两种算法通过结合模式空间变换算法和空间平滑算法的思想来解决相干信源的DOA估计问题，并且在冲击噪声背景下实现了有效的估计。 #### 关键概念解释 1. **冲击噪声**：冲击噪声是指那些具有非高斯分布特性的噪声，通常在实际环境中更为常见，例如大气噪声、海杂波噪声和无线信道噪声等。这类噪声的特点是峰值较高，且可以用对称α稳定分布来建模。 2. **对称α稳定分布**：这是一种特殊的概率分布函数，其中α表示分布的特征指数。在α稳定分布中，只有当α=2时才对应于高斯分布，其他情况下，分布会表现出更重的尾部，即更高的峰值和更频繁的极端值。 3. **MUSIC算法**：Multiple Signal Classification（MUSIC）是一种经典的子空间估计方法，被广泛用于信号处理中进行DOA估计。它通过构造信号和噪声的子空间来区分它们，并利用这些子空间的信息来估计信号的方向。 4. **ROC-MUSIC**与**FLOM-MUSIC**：这是两种改进的MUSIC算法，旨在提高在非高斯噪声环境下的性能。ROC-MUSIC基于共变系数，而FLOM-MUSIC则基于分数低阶矩矩阵来构造信号子空间。 5. **模式空间变换算法**与**空间平滑算法**：这两种算法都是用来处理相干信源问题的技术。模式空间变换算法通过将阵元空间变换到相位模式空间来解决相干问题；空间平滑算法则通过虚拟阵列技术减少信源之间的相关性。 #### 方法介绍 - **ROC-MODESPACE-SS**：此算法首先采用空间平滑技术来减少相干信源的影响，然后通过模式空间变换将原始数据转换到相位模式空间，在这个空间里利用ROC-MUSIC算法来进行DOA估计。 - **FLOM-MODESPACE-SS**：与ROC-MODESPACE-SS类似，此算法也采用了空间平滑和模式空间变换技术，但最后使用的是FLOM-MUSIC算法来进行DOA估计。 #### 实验验证 为了验证提出的两种算法的有效性，文中进行了仿真实验。实验结果表明，相较于传统算法，新提出的ROC-MODESPACE-SS和FLOM-MODESPACE-SS算法在冲击噪声背景下能更准确地估计相干信源的DOA，尤其是在高相干度和低信噪比的情况下表现更加突出。 #### 结论 本文针对冲击噪声背景下的均匀圆阵相干信源DOA估计问题，提出了两种新的算法：ROC-MODESPACE-SS和FLOM-MODESPACE-SS。这两种算法通过结合空间平滑技术和模式空间变换技术，有效地解决了相干信源DOA估计的问题，并且在实验中展示了良好的性能。这对于在复杂噪声环境下提高阵列信号处理系统的性能具有重要意义。

介绍了Alpha稳定分布和其分数低阶矩(FLOM),设计了一种用于2-D波达方向(DOA)估计的阵列配置,并基于相 控分数低阶矩(PFLOM)提出了2-DDOA算法。由接收信号的PFLOM协方差矩阵得到有用信号的PFLOM协方差矩阵,对其进行特征值分解,并利用最小二乘或总体最小二乘方法就可得到DOA。最后,比较了基于传统协方差、符号协方差、FLOM和PFLOM的旋转不变技术估计信号参数算法。仿真结果表明,该算法具有鲁棒性和较小的角度估计偏差及均方误差。

《ADS仿真库文件atf54143-0104070：射频工程与低噪声放大器的应用》 在电子工程领域，尤其是射频（RF）工程中，设计和分析高效的射频器件至关重要。本次我们将深入探讨一个名为“ADS仿真库文件atf54143-0104070”的资源，它主要用于低噪声放大器（LNA）的设计和优化。这款仿真库文件是射频工程师进行精确模拟和性能评估的重要工具，对于提升通信系统的整体性能有着不可忽视的作用。 我们要了解什么是ADS。Advanced Design System（ADS）是由Keysight Technologies（原Agilent Technologies）开发的一款高级射频、微波及毫米波电路设计软件。它提供了一整套的电磁场仿真、系统级建模、电路级设计以及信号完整性分析等功能，是射频和微波电路设计的必备工具。 接下来，我们关注核心元件——ATF54143。这是一款高性能的硅双极型射频晶体管，广泛应用于低噪声放大器设计中。ATF54143具有出色的噪声系数和高增益特性，能在较宽的频率范围内提供优秀的线性度，因此在无线通信、卫星接收、雷达和测试设备等领域有着广泛应用。 低噪声放大器（LNA）是射频接收链路中的第一级放大器，其主要任务是将接收到的微弱信号放大，同时尽可能减少噪声引入，保持信号质量。LNA的性能直接影响到整个系统的灵敏度和选择性。ATF54143因其低噪声系数和高增益，成为了LNA设计的理想选择。 “atf54143_0104070.zap”文件是ADS仿真库中的一个特定模型，包含了ATF54143在特定条件下的电气特性和行为参数。这个模型文件允许工程师在ADS环境中直接使用ATF54143，进行电路设计、性能预测和优化。通过仿真，设计师可以评估不同工作条件下的放大器性能，如增益、噪声系数、输入输出阻抗匹配等，从而在实际制造前对设计进行验证。 在使用ADS仿真库文件atf54143-0104070时，工程师需要考虑以下几点： 1. 参数设置：正确设定工作频率范围、电源电压、负载阻抗等关键参数，以确保模型与实际应用相匹配。 2. 模型校准：验证模型与实测数据的一致性，确保仿真结果的准确性。 3. 优化设计：利用ADS提供的优化工具，调整电路参数以获得最佳性能指标。 4. 耦合效应：考虑系统级的影响，包括多级放大器间的耦合、滤波器对信号的影响等。 总结，ADS仿真库文件atf54143-0104070为射频工程师提供了一个高效、准确的工具，用于设计和分析基于ATF54143的低噪声放大器。通过对这一模型的深入理解和应用，我们可以提高射频系统的设计水平，实现更优的通信性能。

内容概要：本文详细介绍了锁相环（PLL）的MATLAB和Simulink仿真方法，涵盖三个主要方面：相位噪声拟合、稳定性和小数分频建模。首先，作者分享了多个版本的相位噪声拟合仿真代码，展示了如何将实测数据应用于经典三阶PLL模型中，确保拟合精度。其次，通过绘制伯德图进行稳定性分析，强调了环路带宽和相位裕度的重要性。最后，针对2.4GHz的小数分频PLL，利用Simulink实现了Delta-Sigma调制器配置，讨论了过采样率和电荷泵电流对性能的影响。所有代码均经过实际项目验证，具有很高的实用价值。 适合人群：从事射频电路设计、通信系统开发的技术人员，尤其是需要深入了解PLL特性的工程师。 使用场景及目标：①掌握PLL相位噪声建模的方法和技术细节；②学会通过伯德图评估PLL系统的稳定性；③熟悉小数分频PLL的设计与优化技巧。 其他说明：文中提供的代码和模型不仅适用于理论研究，还能直接应用于实际工程项目中。建议读者在实践中不断调整参数，以获得最佳仿真效果。

设计了一种基于SMIC0.18μm射频1P6MCMOSCraft.io的高性能全差分环形压控振荡器（ring-VCO），采用双环连接方式，并利用分立正反馈来提高性能。在1.8V电源电压下对电路进行仿真，结果表明：1）中心频率为500MHz的环形VCO频率调谐范围为341〜658MHz，增益误差Kvco为-278.8MHz / V，谐振在500MHz下VCO的幅度噪声为-104dBc / Hz @ 1MHz，功率为22mW; 2）中心频率为2.5GHz的环形VCO频率调谐范围为2.27〜2.79GHz，增益灵敏度Kvco为-514.6MHz / V，谐振在2.5GHz下VCO的振幅噪声为-98dBc / Hz @ 1MHz，功耗为32mW。该VCO适用于低压电路，高精度锁相环等。

SAR图像中斑点噪声的存在会严重影响到其图像解译和后期处理,故对斑点噪声滤除的研究探讨一直是国际热点。近些年发展了许多SAR图像去噪的方法,文中对这些方法进行归纳总结,分析了其原理、优缺点及其适用范围,对下一步研究SAR噪声工作具有一定的指导意义。

ADS学习笔记 2. 低噪声放大器设计-DataSheet：ATF54143（LNA） 一、引言 Agilent ATF-54143是一款高动态范围、低噪声、E-PHEMT器件，封装在小型塑料表面贴装SC-70（SOT-343）4引脚中。由于其高增益、高线性度和低噪声特性，它特别适合于450 MHz到6 GHz频率范围内的蜂窝/PCS基站、MMDS以及其他系统的低噪声放大器设计。 二、产品特性 1. 高线性度性能：该器件在保持高增益的同时，还能提供出色的线性度。 2. 增强型模式技术[1]：此技术要求正的栅源电压（Vgs），因此可以避免与传统耗尽模式设备相关的负栅压。 3. 低噪声系数：在典型的2 GHz工作频率下，噪声系数为0.5 dB，非常适合低噪声应用。 4. 优秀的规格一致性：确保不同产品之间的性能稳定。 5. 800微米栅宽：较大的栅宽有助于增加增益和功率容量。 6. 低成本表面贴装小型塑料封装SOT-343（4引脚SC-70）：易于与现代制造流程兼容。 7. 可选的贴带和卷带包装：适合自动化表面贴装生产线。 三、性能参数 1. 工作频率：在2 GHz下典型工作，但适用范围更广。 2. 工作电压：3V，工作电流为60 mA（典型值）。 3. 输出三阶交调点：典型值为36.2 dBm。 4. 1 dB增益压缩点输出功率：20.4 dBm。 5. 噪声系数：0.5 dB。 6. 相关增益：16.6 dB。 四、应用场景 ATF-54143的应用领域包括： 1. 蜂窝/PCS基站的低噪声放大器。 2. WLAN、WLL/RLL和MMDS应用的低噪声放大器（LNA）。 3. 其他超低噪声应用的通用离散E-PHEMT。 五、封装和标记 ATF-54143采用SOT-343封装。引脚连接和封装标记如下图所示： ``` SOURCEDRAIN GATE SOURCE4Fx ``` 【顶部视图】。封装标记提供了器件的方向和标识，其中“4F”表示设备代码，“x”表示制造月份的日期代码字符。 六、绝对最大额定值 为避免永久性损坏，操作器件时不得超过下述任何一项参数： 1. 漏极-源极电压（VDS）：5V。 2. 栅极-源极电压（VGS）：-5 到 1V。 3. 栅漏电压（VGD）：5V。 4. 漏极电流（IDS）：120 mA。 5. 总功率耗散（Pdiss）：360 mW（在源极引线温度为25°C时）。 6. RF输入功率：最大10 dBm。 7. 栅源电流（IGS）：2 mA。 8. 通道温度（TC）：150°C。 9. 存储温度（TSTG）：-65 到 150°C。 10. 热阻（θjc）：162°C/W。 请注意，上述参数是在直流静态条件下假设的，且源极引线温度为25°C。当源极引线温度超过25°C时，需要进行降额处理。 七、注意事项 1. 超过这些参数的任何操作都可能导致永久性损坏。 2. 最大RF输入功率测试基于无调制的连续波输入信号。 3. 如果超出规格范围，可能不会损坏器件，但规格无法保证。 以上内容均基于DataSheet ATF54143的数据信息，详细情况请参照原厂手册或相关数据资料。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB中的NSGA-II算法联合Maxwell进行永磁电机的多目标优化过程。主要涉及五个设计变量（如磁钢厚度、槽口宽度等），并通过三个优化目标（齿槽转矩最小化、平均转矩最大化、转矩脉动最小化）来提升电机性能。文中展示了具体的代码实现，包括目标函数定义、NSGA-II算法参数设置以及Matlab与Maxwell之间的数据实时交互方法。此外，还探讨了电磁振动噪声仿真的重要性和具体实施步骤，强调了多物理场计算在电机优化中的作用。 适合人群：从事电机设计与优化的研究人员和技术工程师，尤其是对多目标优化算法和电磁仿真感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要提高永磁电机性能的工程项目，特别是希望通过多目标优化方法解决复杂设计问题的情况。目标是在满足多种性能指标的前提下找到最优设计方案，从而提升电机的整体性能。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释和技术实现路径，还包括了许多实用技巧和注意事项，帮助读者更好地理解和应用这些技术和方法。

噪声滤波器是用于改善信号质量的电子设备，它能够减少或消除不需要的信号干扰，从而提高信号的清晰度和准确性。在电子测量和通信领域，噪声滤波器尤为重要。本文介绍了一种特定的噪声滤波器——0.1Hz至10Hz噪声滤波器。此类噪声滤波器通常被设计为从信号中滤除特定频率范围内的噪声。 从标题和描述中我们可以得知，0.1Hz至10Hz噪声滤波器采用了二阶高通滤波器和四阶低通滤波器，实现将特定频段内的噪声进行滤除。高通滤波器允许高于0.1Hz的频率信号通过，而阻断低于此频率的信号；反之，低通滤波器允许低于10Hz的频率信号通过，同时阻止高于此频率的信号。两个滤波器的组合，构成了一个带通滤波器，仅允许0.1Hz至10Hz这一特定频段内的信号通过。 这种滤波器特别适用于需要测量微弱信号的场合，如生物医学工程、精密仪器测量等领域。由于噪声的存在会影响测量的精度和可靠性，使用特定频段的噪声滤波器有助于简化噪声测量过程，并得到更准确的测量结果。 在给出的部分内容中，我们可以看到这个噪声滤波器设计是由德州仪器（Texas Instruments, 简称TI）提供的。TI是一家知名的半导体公司，提供包括模拟电路、数字信号处理器和微控制器在内的广泛产品线。他们提供的高精度设计，不仅包括了理论分析、器件选型、仿真，还提供了完整的PCB设计图、布局布线以及物材清单。此外，还有经过实际测试的电路性能，提供了实际电路修改的讨论，使得设计不仅具有理论支持，也具有实际应用的可行性。 从电路设计角度来看，噪声滤波器设计的关键在于选择合适的滤波器结构和参数，以满足特定的性能需求。此处的滤波器采用了0.1Hz的高通滤波器和10Hz的低通滤波器，意味着该噪声滤波器会允许频率在0.1Hz到10Hz之间的信号通过，而对频率超出这个范围的信号进行抑制。 滤波器增益是指滤波器对信号的放大能力，本设计中提到的总增益为100dB（或者100,000倍的电压放大）。这个参数直接关联到信号的测量范围，以及测量设备的分辨率和灵敏度。设计中还提到了蒙特卡洛仿真，这是一种统计学方法，通常用于分析电路的稳定性和参数的公差，可以基于不同因素变化产生的随机样本，模拟电路在不同条件下的表现。 在实际应用中，这样的噪声滤波器能够有效地提升信号的质量，使测量设备能够准确读取信号。例如，放大器数据手册中的100nVpp数量级的输入噪声，通过本设计的滤波器放大，其输出可以达到10mVpp，这使得示波器等测试设备能够更清晰地观测信号。 总结来说，0.1Hz至10Hz噪声滤波器是一款用于提高信号测量精度的专业工具。其设计包含了多个关键环节，如设计验证、电路仿真、PCB设计等，而这一切都围绕着如何有效地隔离特定频率范围内的噪声，提高信号的清晰度和测量准确性。噪声滤波器在电子工程领域有着广泛的应用，能够为各种精密测量任务提供支持。

白噪声发生器是一种重要的电子设备，它主要用于生成具有平坦功率谱的随机信号，即在所有频率上具有相同功率的噪声，这种噪声被称为白噪声。在本文中，我们将深入探讨一种基于PN结齐纳噪音原理的白噪声发生器。 我们要理解PN结的基本概念。PN结是半导体材料中的一个重要组成部分，它是P型半导体与N型半导体接触形成的界面。在PN结中，电子和空穴（带负电和正电的载流子）在界面处重新组合，形成一个耗尽区，这个区域几乎没有自由移动的载流子。当在PN结施加反向电压时，如果电压足够大，就会发生齐纳击穿，此时电流会突然增大，同时伴随着大量的噪声产生。 齐纳击穿是一种非线性现象，当反向电压达到一定阈值（称为齐纳电压）时，PN结的势垒被击穿，形成一个低阻通道，允许电流迅速增加。在这个过程中，大量的电子和空穴对快速重组，释放出能量，这些能量以热噪声的形式表现出来，也就是我们所说的齐纳噪声。 在白噪声发生器的设计中，一个晶体管的基极-发射极PN结被反向偏置，以利用齐纳击穿产生的噪声。通常，这种反向电压约为5V，但实际上，为了确保PN结能够可靠地击穿并产生足够的噪声，电源电压应该超过5V，最好是8V或更高。在示例电路中，12V电源常被采用，因为它可以提供足够的电压裕量，确保噪声的稳定生成。 电路中的2K2电阻在原始设计中可能用于控制噪声的强度或者作为反馈电阻来调整噪声的特性。如果目标是简单地生成白噪声，可以将控制连线直接相连，省去这个电阻。这样，噪声信号会直接通过PN结，然后经过放大，最终由扬声器输出，用户可以听到类似“咝咝”声的白噪声。 白噪声在电子工程、通信、音频测试、信号处理等多个领域都有广泛的应用。例如，在电子竞赛中，它可以用来测试滤波器的性能；在音频系统中，用于校准和测试设备的频率响应；在通信系统中，白噪声可用于模拟真实环境下的干扰，帮助评估系统的抗干扰能力。 总结来说，PN结齐纳噪音原理的白噪声发生器是一种实用且简单的设备，它利用半导体PN结的特性生成白噪声。通过调整电路参数，我们可以控制噪声的强度和特性，以满足不同应用场景的需求。这种基本的白噪声发生器设计不仅教育意义重大，也是实际工程应用中的一个重要工具。