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[发明专利]一种利用微波链路网络监测雨区分布的方法-CN201410177915.X在审
发明人：印敏;高太长;刘西川;姜世泰;王培章;孙梯全;梁妙元 -专利权人：中国人民解放军理工大学气象海洋学院
申请日： 2014-04-29 - 公布日： 2014-07-16 - 主分类号： G01W1/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种利用微波链路网络监测雨区分布的方法，步骤包括：首先建立微波链路网络拓扑结构；再根据建立的网络拓扑结构判断微波监测链路上是否存在降雨；然后再通过判断结果获得静态雨区分布；最后再根据时间先后生成雨区运动轨迹
一种利用微波路网监测雨区分布方法

[实用新型]微波整流器-CN98228056.4无效
发明人：王鲁豫;曹康白;宋莉萍 -专利权人：电子科技大学
申请日： 1998-01-16 - 公布日： 1999-05-05 - 主分类号： H02M11/00 文献下载
摘要：本实用新型介绍了微波技术中的一种微波整流器,它是由输入匹配滤波网络、微波整流和低通滤波与直流输出网络构成,两个网络分创由输入传输线、短路分支节、开路分支节、阻抗变换段、连接线、高阻线、低阻线和直流输出线组成本微波整流器可用于其输入功率的变化范围从0.5毫瓦到50毫瓦,直流阻抗的变化范围从几欧姆到20K的电子系统和电子设备中的将微波功率转换为直流功率的器件。该技术可采用普通印刷板工艺,适合于大批量生产。
微波整流器

[发明专利]基于多层极限学习机的微波天线物理参数设计方法和系统-CN202111321041.7在审
发明人：韩束丹;田雨波 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层极限学习机的微波天线物理参数设计方法和系统，其中设计方法包括：构建带标签的第一样本集和不带标签的第二样本集；构建微波天线物理参数设计网络，该网络由K层极限学习机和高斯模型级联组成，输入为S曲线采样值，输出为天线物理参数的设计值；采用第二样本集对设计网络前K‑1层极限学习机进行无监督训练；采用第一样本集对设计网络第K层极限学习机和高斯模型进行训练；如果训练后的网络误差值大于预设的误差阈值，采用PSO算法对第K层极限学习机和高斯模型参数进行精调；将待设计微波天线设计指标输入训练好的设计网络，其输出即为微波天线物理参数的设计值。该方法能够根据设计指标来获取天线物理参数，实现微波天线的设计。
基于多层极限学习机微波天线物理参数设计方法系统

[实用新型]一种微波功率检测电路-CN201420312314.0有效
发明人：朱梁;贾华;彭承尧;单家芳;刘甫坤 -专利权人：单家芳;刘甫坤
申请日： 2014-06-12 - 公布日： 2014-12-31 - 主分类号： G01R21/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种微波功率检测电路。该电路利用输出匹配网络中的一段微带线与耦合电容以及π形LC网络组成了一个功率耦合网络。一个或是多个π形LC网络组合可以实现不同的相位移动。同时对于低于1GHz频段的微波电路，可以极大的缩小物理空间，节约射频板材，实现紧凑化的布局。衰减网络可以灵活的采用π形或是L形电阻衰减网络，根据阻值的变化可以选取不同的衰减范围，适用于不同的微波功率检测。
一种微波功率检测电路

[发明专利]一种应用于微波器件的新型深层神经网络自动建模方法-CN201911210240.3在审
发明人：那伟聪;张万荣;谢红云;金冬月 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种应用于微波器件的新型深层神经网络自动建模方法，属于微波器件建模领域，用于解决现有的浅层神经网络建模方法不能满足微波器件建模领域面临的模型维度高、工作范围大、可靠性高等新需求的问题。本发明具体提出了一种新型的包含Batch Normalization(BN，批量归一化)层和Sigmoid隐藏层的混合型深层神经网络结构及其训练方法，能够解决由于神经网络层数增多而引起的梯度消失和训练被阻止的问题；并采用自适应算法自动确定深层神经网络中BN层和Sigmoid隐藏层的层数，实现训练过程自动化。采用本发明得到的深层神经网络模型能够精确表示微波器件复杂、连续、高度非线性的器件特性，计算速度快，能有效代替原始器件进行后续电路或系统的仿真与设计。
微波器件神经网络隐藏层建模神经网络建模神经网络结构神经网络模型高度非线性自适应算法后续电路器件特性训练过程原始器件自动建模自动确定归一化浅层维度自动化应用

[发明专利]基于图嵌入微波滤波器故障诊断的性能调试方法-CN202211588818.0在审
发明人：周金柱;林强强;赵晓虎;陈凤;阎德劲;刘法;康乐;周阳明 -专利权人：西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第十研究所
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图嵌入微波滤波器故障诊断的性能调试方法，首先，构建由复数卷积编码子网络和复数反卷积解码子网络级联的导纳参数特征提取网络，而后结合待诊断和调试的微波滤波器结构构建图卷积反演网络，生成导纳参数训练集和散射参数训练集，最后交替训练导纳参数特征提取网络和图卷积反演网络，对微波滤波器进行故障诊断和调试。本发明是一种无监督模型，降低了采集大量数据集的难度；且在故障诊断和调试过程中，无需任何迭代优化过程，可节约大量的诊断调试时间；结合滤波器的物理结构构建的模型，可用于任意结构的微波滤波器故障诊断和调试，具有更高的适用性
基于嵌入微波滤波器故障诊断性能调试方法

[实用新型]无线宽频基站控制系统-CN201120567414.4有效
发明人：高硕欣;陈煜;刘彦峰;张龙;花艳庆;赵玉斌;张志芳 -专利权人：太原康祺科技发展有限公司
申请日： 2011-12-30 - 公布日： 2012-09-05 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：本实用新型无线宽频基站控制系统，属于无线宽频网络传输技术领域；所要解决的技术问题是：提供一种性能稳定、频带宽、数据传输速度快的无线基站控制系统；采用的技术方案是：无线宽频基站控制系统，包括：无线微波主机、网络集线器或路由器、国际互联网络、无线微波天线和电源系统；无线微波主机内的CPU主控芯片分别与数据存储模块、数据通信接口、通信天线接口和主机供电控制模块相连；所述数据通信接口与网络集线器或路由器相连，网络集线器或路由器与国际互联网络相连，通信天线接口与无线微波天线相连，主机供电控制模块与电源系统相连；本实用新型适用于通信基站，数据中转站等场所。
无线宽频基站控制系统

[发明专利]一种微波组件故障诊断方法、装置及设备-CN201811517864.5在审
发明人：王爱民;高昆;葛艳 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种微波组件故障诊断方法、装置及设备，所述微波组件故障诊断方法包括：获取微波组件的故障特征量，所述故障特征量包括故障现象特征量和故障原因特征量；根据所述故障特征量建立反向传播BP神经网络模型；对所述BP神经网络模型进行训练；利用训练后的所述BP神经网络模型对待诊断故障信息进行诊断。本发明的实施例，由历史故障案例信息中提取故障特征量，使得整个模型具备很好的鲁棒性和容错性，提高了模型的适应性和稳定性；利用BP神经网络可高度拟合非线性的能力，解决了微波组件故障诊断问题中故障信息与故障原因的耦合关系，从而实现对新产生故障快速定位至其导致原因，实现面向自动测试单元的微波组件故障的智能诊断。
一种微波组件故障诊断方法装置设备

[发明专利]智能微波凝视关联成像方法、设备及存储介质-CN202210942320.3有效
发明人：郭圆月;应奎;潘天泽;余新宇;胡文涛 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能微波凝视关联成像方法、设备及存储介质，方法包括：在预置时空随机辐射场照射下，通过微波凝视关联成像系统获取已知相互正交目标场景集的散射回波数据，与对应目标场景的标签，由散射回波数据和标签共同构成数据集的训练集、验证集和测试集；构建机器学习人工神经网络，建立输入目标散射回波数据与输出目标微波图像的直接映射智能关联成像神经网络模型；对直接映射关联成像神经网络模型训练与验证后，输入测试集中未知散射回波数据，通过直接映射关联成像神经网络模型预测得出与未知散射回波数据对应的目标微波成像本发明无需预置随机辐射场的演算与测试，解决了传统微波凝视关联成像算法的过于复杂、非常耗时的难题。
智能微波凝视关联成像方法设备存储介质

[发明专利]一种对电子辐射系统辐射指向测试的系统及方法-CN202111299217.3有效
发明人：龚小立;李钊;任锋;何燕平;黄莉清;罗天男;凌丽娜;任智德;薛磊 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十九研究所
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G01R29/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种对电子辐射系统辐射指向测试的系统及方法，其中系统包括测试计算机、控制计算机、信号发生器、发射天线、接收天线、功率衰减器、矢量网络分析仪和转台，测试计算机用于向电子辐射系统下发辐射方位与波束切换命令；信号发生器用于产生电子辐射系统所需的微波输入信号；发射天线用于辐射电子辐射系统的微波信号；接收天线用于接收微波信号；功率衰减器用于将微波信号进行衰减；矢量网络分析仪用于将微波信号进行显示和测试；转台用于完成水平旋转；控制计算机用于完成对信号发生器、矢量网络分析仪和转台的控制和同步输出，同时接收矢量网络分析仪的测试结果。
一种电子辐射系统指向测试方法

[发明专利]一种基于微波多层板的三维集成双频多波束馈电网络-CN202211420269.6在审
发明人：汤君坦;王婕;严川;葛旭旭 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十五研究所
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： H01Q23/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于微波多层板的三维集成双频多波束馈电网络，包括射频连接器封装腔体和微波多层板，所述射频连接器封装腔体包括回字形腔体、方形腔体、输入射频连接器和输出射频连接器，所述回字形腔体与所述方形腔体以中心轴为基准同轴设置，所述输入射频连接器均匀分布且垂直焊接在所述方形腔体中，是信号的输入端口，所述输出射频连接器垂直焊接在所述回型腔体中，并沿水平或者垂直方向对称排布，是信号的输出端口，所述微波多层板包括馈电网络微波多层板和过渡板，通过金丝键合或者焊接的方式实现微波信号的互连，所述馈电网络微波多层板位于所述方形腔体的背面，所述过渡板位于所述回形腔体中，所述输入射频连接器与所述馈电网络微波多层板垂直互连，所述输出射频连接器与所述过渡板垂直互连本发明利用微波多层板实现的双频多波束馈电网络，加工成本低，工艺装配简单，同时利用三维集成的设计方法实现信号在垂直方向上输入与输出，满足了小型化高集成度的需求。
一种基于微波多层三维集成双频波束馈电网络

[发明专利]基于传感节点的电晕极肥大数据采集系统-CN201910998193.7在审
发明人：魏胜非;付文涵 -专利权人：东北师范大学
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： B03C3/34 文献下载
摘要：它由烟道底板、烟道入口、烟道上板、风速传感器、温湿度传感器、传感网络汇聚节点、左一微波传感器、固定板、电晕极、传感网络定位节点、烟道出口、右二传感网络节点、右二微波传感器、右二导轨、右一导轨、右一微波传感器、右一传感网络节点、收尘极板、左一导轨、左一传感网络节点、左二微波传感器、左二导轨、左二传感网络节点、前烟道壁、后烟道壁，单片机组成，其特征是：左二导轨同烟道底板相连，左二导轨在烟道底板的上方，左二导轨同左二传感网络节点相连
导轨网络节点微波传感器烟道底板电晕极静电除尘领域传感网络数据采集系统温湿度传感器风速传感器传感节点定位节点汇聚节点颗粒吸附收尘极板烟道出口烟道入口单片机固定板后烟道前烟道烟道肥大上板烟尘监测

[发明专利]一种现场可编程深度学习的微波成像与目标识别方法-CN201811324605.0有效
发明人：阮恒心;双雅;王龙刚;李廉林 -专利权人：北京大学
申请日： 2018-11-08 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种现场可编程深度学习的微波成像与目标识别方法。本发明提出的现场可编程深度学习的微波成像与目标识别方法将可编程超表面材料与深度学习网络相结合，实现实时数据获取与数据处理，进而实现实时微波成像及目标识别。在本发明的数据处理过程中，采用的深度学习网络包括DeepNIS网络和CNN网络；该深度学习网络基于样本驱动，能够很好地捕捉图像特征，成像质量好，目标识别分类准确率高；该深度学习网络抗噪声能力较强；该深度学习网络一经训练完毕，即可用于实时微波成像及目标识别。
一种现场可编程深度学习微波成像目标识别方法

[实用新型]移动式医疗音视频工作站-CN201320075449.5有效
发明人：张小坤 -专利权人：张小坤
申请日： 2013-01-19 - 公布日： 2013-07-17 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种移动式医疗音视频工作站，移动装置顶端通过可调节支架与数字高清摄像机相连，移动装置右侧面中部设有网络对讲终端设备，网络对讲终端设备上方设有显示屏，网络对讲终端设备下方设有工作台面，工作台面下方设有交换机，移动装置左侧面设有无线微波发射器，数字高清摄像机和网络对讲终端设备通过数据线与交换机相连，交换机通过数据线与无线微波发射器相连，无线微波发射器通过无线通讯网络与远程监控中心相连。本实用新型的有益效果在于：1、无需外接电源；2、数字网络高清信号，无线微波信号传输；3、一键式网络对讲功能，实现双向沟通；4、移动式监控，监控范围更广，5、通过交换机扩展数据接口，可提供其他医疗信息数据的传输
移动式医疗视频工作站

[实用新型]基于传感节点的电晕极肥大数据采集系统-CN201921761281.7有效
发明人：付文涵;魏胜非 -专利权人：东北师范大学
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： B03C3/34 文献下载
摘要：它由烟道底板、烟道入口、烟道上板、风速传感器、温湿度传感器、传感网络汇聚节点、左一微波传感器、固定板、电晕极、传感网络定位节点、烟道出口、右二传感网络节点、右二微波传感器、右二导轨、右一导轨、右一微波传感器、右一传感网络节点、收尘极板、左一导轨、左一传感网络节点、左二微波传感器、左二导轨、左二传感网络节点、前烟道壁、后烟道壁，单片机组成，其特征是：左二导轨同烟道底板相连，左二导轨在烟道底板的上方，左二导轨同左二传感网络节点相连
基于传感节点电晕肥大数据采集系统