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融合NB-IoT的低轨卫星物联网随机接入研究

窄带物联网技术被广泛应用于海量低速率和低功耗设备的数据通信,但其受制于地面网络的覆盖范围,无法为偏远地区提供服务。低轨卫星星座具有支持全球覆盖的特点,可以补充和扩展地面NB-IoT基础设施,这为天基物联网提供一种有效解决方案。面向天基物联网应用需求,在回顾NB-IoT系统体系架构的基础上,分析融合NB-IoT技术的低轨卫星物联网所面临的信道环境高动态时延和频偏等挑战。针对上行随机接入过程,设计有效的用户检测与定时同步方法,该方法具有高性能、低复杂度等优点,能有效解决融合NB-IoT的低轨卫星物联网中的高效随机接入问题。

  • 2022-05-05
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卫星隐身技术研究进展及发展趋势

卫星隐身技术在空间攻防系统中占有独特的地位,与在地面装甲车辆、舰船、飞机上应用的隐身技术有一定的相似之处,但由于卫星研制条件以及所处的太空环境不同,卫星隐身技术的研究及应用更具有挑战性。基于卫星工程应用,归纳了卫星隐身需求、应用环境等,重点介绍了国际前沿隐身技术,包括雷达隐身手段、红外及可见光隐身手段,同时探讨卫星隐身的技术瓶颈及未来展望,促进隐身技术在卫星上的应用。

  • 2022-05-05
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一文读懂射频功率放大器

射频功率放大器(RF PA)是发射系统中的主要部分,其重要性不言而喻。在发射机的前级电路中,调制振荡电路所产生的射频信号功率很小,需要经过一系列的放大(缓冲级、中间放大级、末级功率放大级)获得足够的射频功率以后,才能馈送到天线上辐射出去。为了获得足够大的射频输出功率,必须采用射频功率放大器。在调制器产生射频信号后,射频已调信号就由RFPA将它放大到足够功率,经匹配网络,再由天线发射出去。

  • 2022-05-07
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射频放功率放大器基本概念

射频功率放大器(RF PA)是发射系统中的主要部分,其重要性不言而喻。在发射机的前级电路中,调制振荡电路所产生的射频信号功率很小,需要经过一系列的放大(缓冲级、中间放大级、末级功率放大级)获得足够的射频功率以后,才能馈送到天线上辐射出去。为了获得足够大的射频输出功率,必须采用射频功率放大器。在调制器产生射频信号后,射频已调信号就由RF PA将它放大到足够功率,经匹配网络,再由天线发射出去。

  • 2022-05-07
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5G射频功率放大器(PA)深度研究报告

射频前端模块是移动终端通信系统的核心组件,对它的理解可以从两方面考虑:一是必要性,它是连接通信收发器(transceiver)和天线的必经之路;二是重要性,它的性能直接决定了移动终端可以支持的通信模式,以及接收信号强度、通话稳定性、发射功率等重要性能指标,直接影响终端用户体验。

  • 2022-05-07
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基于GaN的新型宽带射频功率放大器及应用

射频功率放大器在电磁兼容EMC,无线通信,卫星通信,雷达,广播,电视,高能物理研究,先进医疗设备,电子战等领域有着广泛的应用。不同领域的应用对射频功率放大器的要求也是不一样的,就拿带宽来说,有些应用只需要窄带甚至是点频即可,这种功放比较容易做出来;而有些应用则要求宽带,为了满足应用所需的宽带功放,一种方法就是采用若干个窄频段的彼此覆盖连接在一起的窄带功放拼起来,使用的时候需要根据不同频段来切换功放;另一种方法就是专门研制出带宽足够宽的,足够覆盖所需频率范围的宽带功放。

  • 2022-05-07
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5G产业链之射频前端芯片国产化机会深度分析

射频前端芯片主要应用于智能手机等移动智能终端,其技术创新推动了移动通信技术的发 展,是现代通信技术的基础。射频前端模块(RFFEM:Radio Frequency Front End Module)是手机通信系统的核心组件,RFFEM 的性能直接决定了移动终端可以支持的通 信模式,以及接收信号强度、通话稳定性、发射功率等重要性能指标,直接影响终端用户 的通信质量。

  • 2022-05-07
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通信导航一体化技术研究进展

近年来,大众对泛在位置服务的需求不断增长,卫星导航在室内等场景下覆盖能力不足,已无法满足人们的需求。由于通信信号覆盖范围广、用户数量大、信号频带宽,将通信信号用于定位可成为卫星导航的有效补充。在此背景下,随着通信和定位技术的快速发展,通信和导航的耦合程度不断加深,产生了通信导航一体化技术(CPIT),并成为了国内外的研究热点。通信系统中毫米波、多入多出(MIMO)、波束成形等技术为CPIT的发展带来了新的契机。首先介绍了CPIT的演进过程;然后就CPIT中的关键技术进行了总结并分析了其研究现状;最后对CPIT的发展进行了展望。

  • 2022-05-07
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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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