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无线电是如何从「无用」的理论到「有用」的革命性技术

无线电在如今已深入我们生活的每一个角落,但大多数人对它“用而不知”。除了我们熟知的广播、对讲机、手机、WIFI、蓝牙运用了无线电,很多人不知道的是,身份证、公交卡、银行卡,这些卡片也运用了无线电技术。它们用到了基于无线电原理的射频识别 (RFID, Radio Frequency Identification) 和近场通信 (NFC, Near Field Communication) 技术。每刷一次卡,就是一次无线电通信的过程。此外,飞机、轮船和高铁也离不开无线电。不管航天器飞出地球多远,通过无线电就能对它进行控制和通信。利用射电天文望远镜甚至可以接收到宇宙边缘的信息!

  • 2022-01-07
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新一代无线电平台数字射频核心技术研究与工程实践

摘要无线电平台数字射频是提高现代无线电系统复杂电磁环境适应能力、机动能力、传输能力和综合集成能力等基础性能的关键. 本文分析了射频技术的发展需求和国内外数字射频领域的研究进展, 以及模拟射频核心单元—— 模拟射频功放主要指标相互矛盾的机理, 并将数字射频概念扩展到综合数字射频, 重点论述了数字射频核心技术—— 数字射频功放和全数字发信机的基本原理、优势和关键技术, 提出了基于系统与工艺相结合的数字射频设计方法、数字射频功放的物理模型和一种全数字发信机体系结构以及我国自主可控发展数字射频的技术路线建议. 本文认为在当今时代背景下, 数字射频对于新一代无线电平台具有革命性和可行性; 如果不能自主可控发展该项核心技术,我国又将出现一个新的受制于人的脆弱点.

  • 2022-01-07
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5G毫米波无线电射频技术

业界普遍认为,混合波束赋形(例如图1所示)将是工作在微波和毫米波频率的5G系统的首选架构。这种架构综合运用数字 (MIMO) 和模拟波束赋形来克服高路径损耗并提高频谱效率。如图1所示,m个数据流的组合分割到n条RF路径上以形成自由空间中的波束,故天线元件总数为乘积m × n。数字流可通过多种方式组合,既可利用高层MIMO将所有能量导向单个用户,也可以利用多用户MIMO支持多个用户。

  • 2022-01-07
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业余无线电新手如何选择手台

手持电台的种类特别多,功率以2-7w居多,没有阻挡的条件下直呼距离可以达到3-10公里,如果有一定的高度外接车载或玻璃钢天线可以达到几十公里,通过中转台(中继台)也能完成几十上百公里的通联,我觉得在功率上5w就可以了。

  • 2022-01-07
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无线电技术管理分析

随着无线电技术发展,我国经济发展,无限电的应用领域越来越广泛,无线电站台数量也快速增长,随之而来的问题也就出现,无线电干扰问题频频出现,对公众通信产生了严重的干扰,同时也对社会的发展产生了一定不利影响。我国为保障公众通信的正常有效进行,我国无线电管理部门也对无线电设备采取了监管措施,但是实际应用中很对无线电设备的源头却难以监管,无法进行有效控制。

  • 2022-01-07
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噪声系数测试之增益法

提到增益法测试噪声系数,大家并不陌生,这是一种简洁的测试方法,精度不如Y因子法,但是在某些测试场合,比如只有频谱仪而没有噪声头时,且待测件具有非常高的增益时,就可以使用增益法测试噪声系数。

  • 2022-01-07
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选择示波器时的“5倍法则”

众所周知,选择示波器时经常会用到5倍法则,其实不仅仅是针对带宽,当涉及到快沿信号上升时间测试时,根据上升时间选择示波器也会用到5倍法则。本文将分别对这两种情况下的5倍法则展开讨论,并介绍当考虑示波器和探头构成的整个测试系统时又该如何选择。

  • 2022-01-07
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IQ调制及解调简述

前面在文章“数字调制系列:如何理解IQ?” 和“数字调制系列:IQ 基本理论”中介绍了IQ的概念、常用数字调制方式及映射星座图等内容,当完成数字比特流到IQ 坐标系的映射后,便可以得到数字I 和Q 信号,然后分别经过DAC 变换为模拟I 和Q 信号,最后经过IQ 调制器完成上变频,图1给出了数字调制的简要架构示意图。作为整个数字调制发射系统的关键部件,IQ 调制器完成了基带信号的频谱搬移,从而达到空口传输的条件。

  • 2022-01-07
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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