摘要:基于受激电磁耦子散射(SPS)的太赫兹参量辐射源是一种光学相干太赫兹辐射源，具有高相干性、频率可调谐、室温运转等优点。本文首先介绍了基于受激电磁耦子散射的基本原理、常用的非线性晶体和耦合技术，重点总结了近年来国内外在增益提升和输出性能提升方面的典型技术与研究成果，以及太赫兹辐射源在物质浓度检测中的应用研究进展，最后分析了太赫兹参量辐射源的关键技术问题以及发展趋势。

摘要:近些年，气体(空气等离子体)的太赫兹光子学蓬勃发展，但关于液体在太赫兹波段产生的研究报道相对较少，尤其是液态水，在太赫兹频段表现出显著的吸收性能。因此，长期以来学界普遍认为液体不可能是太赫兹波的来源。最近，通过飞秒激光激发液体产生宽带太赫兹波的实验得到了证实，液体作为太赫兹波辐射源具有独特的特性。液体的密度近似固体，在与激光脉冲的相互作用中表现优异，效果远超气体源。气体和液体的流动性保证每次激光脉冲都能与新的靶材区域接触，极大地避免了介质的损伤或退化，这是固体材料所难以实现的功能。正是这些独特的特性，使气体和液体在高能量密度等离子体的研究及作为下一代太赫兹波源的开发中展现出巨大的潜力。本文回顾了气体和液体作为宽带太赫兹源方面的研究进展，并对比了使用气体和液体生成太赫兹波的多种方法。太赫兹波气体和液体光子学揭示了开发新型太赫兹波源的潜力，并为研究激光与液体间的相互作用开辟了新的研究方向。

摘要:提出一种具有高Q值的全硅结构超表面，由上下两层硅方柱构成，可通过调节上下两层结构的x方向错位距离，打破面外σz对称性，在不同晶格矢量kx处实现完美连续域束缚(BIC)态、偏振敏感的准BIC态和单向导模谐振(UGR)态的自由调控。值得注意的是，由于所提出的超表面工作在动量空间，结构对于实空间入射光的空间位置没有严格的限制。仿真结果表明，在分别打破结构几何对称性和外界入射角度对称性后，准BIC可获得10³~10⁴量级的Q值，产生的准BIC能量泄露可通过磁偶极子的不完全相消干涉解释。通过改变上下两层横向间距，可在偏离Γ点的位置实现最大单向辐射度为97.5%的单向辐射。该工作在生物化学传感、高性能通信、高效光栅耦合等领域展现出重要的应用潜力。

摘要:热稳定性是高分子材料的一个关键指标，利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术结合控温装置，检测了两种热塑性聚氨酯弹性体(TPU)固体样本。室温条件下，不同类型TPU的太赫兹吸收系数及折射率数值存在差异。在从20 ℃加热至160 ℃过程中，随着温度的升高，太赫兹吸收系数逐渐增加，而折射率随之降低。其线性拟合转折点与已报道的材料维卡转换温度基本对应，并且热稳定性较高的样品，升降温后光学常数相对保持更稳定。研究结果表明太赫兹光谱技术可为检测高分子材料热稳定性提供新的途径。

摘要:通过揭示胶质瘤与对侧正常脑组织的THz光谱特征，分析肿瘤空间的光谱差异，为无创肿瘤诊断提供理论支持。采用U87胶质瘤细胞原位荷瘤小鼠模型，利用太赫兹光谱技术，表征胶质瘤病灶区域及对侧脑组织的吸收特性。采用单因素方差分析(ANOVA)和Tukey's HSD事后检验，评估肿瘤不同层次间光谱吸收的显著性差异。免疫荧光结果显示，胶质瘤病灶区域细胞增殖能力和血管生成密度具有差异性。THz光谱分析表明，在2 THz以上，肿瘤区域的吸收系数显著高于正常脑组织，尤其是外周周围区(L(6-7))吸收系数高于肿瘤增强区(L(1-2))。ANOVA分析验证了肿瘤不同层次间的光谱吸收差异具有统计学显著性(p<0.05)，Tukey's HSD检验进一步确认了肿瘤内部各层次间的具体差异。方差齐性检验显示，肿瘤内部各层次存在显著的异质性，而正常脑组织区域则显示出较为一致的光谱特征。研究表明太赫兹光谱技术可有效识别胶质瘤内部异质性，尤其是病灶中心和浸润区的吸收差异，为无创肿瘤诊断提供了重要依据，展示了其应用潜力。

摘要:神经系统疾病的精准诊断和个性化治疗对改善患者预后至关重要。太赫兹(THz)超材料因其独特的光谱特性，成为研究脑组织不同功能区的重要工具。采用THz超材料对大脑组织切片进行检测，重点分析杏仁核、运动皮层、听皮层、海马体、下丘脑和丘脑等关键功能区。通过测量各区域的谐振频率和振幅变化，验证THz超材料在识别不同脑区的能力。各脑功能区的谐振频率和振幅均发生显著变化，其中海马体谐振峰的共振幅度ΔA变化最大，从7.62%上升至20.35%；运动皮层、听皮层和杏仁核的共振频率偏移显著，偏移量Δf达到(369±4.4) GHz，下丘脑区域偏移23.77 GHz。这些差异与各脑区的生物物理特性密切相关。研究表明，THz超材料能够有效区分脑功能区的频谱特性。

摘要:针对卫星导航接收机在动态场景或导航信号强度较弱场景下，信号捕获峰值检测阈值设定困难以及捕获准确率下降的问题，提出一种基于改进支持向量机(SVM)的卫星导航信号捕获峰值检测方法。该方法首先通过主成分分析(PCA)对样本特征进行降维，然后对卫星导航信号的捕获相关结果进行分类，最后通过判断其相关结果是否存在峰值来确定导航信号是否成功捕获。仿真结果表明，相较于现有的传统阈值设定方法、标准SVM方法以及逻辑回归分类学习方法，本文提出的检测方法具有虚警率低、实警率高的优势，且捕获成功率也优于现有方法。

摘要:在无线通信技术的迅速发展中，正交幅度调制(QAM)已成为卫星通信和移动通信领域的关键调制技术。误码率(BER)作为评估无线通信系统可靠性的核心指标，研究降低BER的方法显得尤为重要。为优化QAM技术并降低BER，介绍了一种QAM改进方法。该方法的核心在于将传统的QAM技术中的2个正交载波信号，转换为3个在相同频带内相互伪正交的载波信号，这3个载波信号在调制后，会与1个数字信号进行叠加。通过这种设计，减少了每个信号所承载的数据量，从而在三维空间星座图中，任意2个点之间的最小距离得以最大化。这一改变不仅提升了噪声容限，还有效降低了系统的BER。为验证这一改进方法的有效性，将其与相移键控(PSK)和传统QAM进行仿真比较。仿真结果显示，提出的三通道QAM方法与理论预期的性能一致，验证了其在实际应用中的可行性和优势。

摘要:设计了一款W波段32路全波导带宽、高效率功率合成器。该器件采用E?H面T型结混合的实现方法，提高了功率合成器的紧凑性。为了扩展多路合成带宽，引入脊波导传输线，并采用多节阻抗匹配阶梯、渐变式过渡等形式。该结构具有结构紧凑、全波导带宽匹配、高效率的特点。为了验证该方法，加工并测试了32路功率合成器背靠背结构。在W波段范围内，该结构回波损耗优于15 dB，插入损耗低于1.05 dB，相对带宽为37.8%，合成效率大于78.4%。实测结果证明了该设计方法的有效性，对于多路功率合成场景具有很好的应用价值。

摘要:设计了一种小型化条带型软表面结构，该结构在经典条带型软表面基础上增加了开口环设计。通过波导传输法，对软表面抑制表面波的能力进行仿真，通过对加载开口环前后的S参数及表面电流的分析，证明了设计的软表面对表面波的抑制能力更强。此外，仿真表明设计的软表面可在更低频段产生电磁传输抑制效应，实现结构小型化。将提出的软表面加载于微带天线之间，可用于抑制微带天线间耦合。新型小型化软表面在结构上高度对称，且剖面高度较低，可使两微带天线间的耦合在工作带宽内减小7 dB以上，有效抑制了微带天线间表面波的传播，实现了天线间去耦效果。

摘要:针对急性缺血性卒中(AIS)的治疗挑战，设计了一套面向蝶腭神经节电刺激的无线供能系统，以解决传统救治的局限性。通过采用近场的磁谐振耦合技术和具有恒流特性的S?S拓扑结构，提供稳定的电流供应；为保证恒定频率下的稳定传输，将线圈耦合控制在临界耦合点附近，以抑制频率分裂效应。系统使用直径10 mm的接收线圈，在空气和生物组织中达到25%和12%的功率传输效率(PTE)，并在接收线圈与发射线圈中心偏离5 mm内保持对准时效率的90%以上，展现了良好的未对准容差。这一创新解决方案有望满足蝶腭神经电刺激仪器的供能需求，为AIS治疗提供了新的可能。

摘要:提出一种低剖面、紧凑的双频整流电路，可用于射频能量收集和微波功率传输等场景中。提出的整流电路没有使用阻抗匹配网络，仅使用2条微带传输线实现整流电路的双频特性：第1条微带传输线将肖特基二极管(HSMS-2850)与整流电路后端的负载和滤波器进行连接；第2条微带传输线为半波长微带传输线，为设计的整流电路增加了第2个频段。这种设计方式不仅减小了整流电路的整体尺寸(0.14λ₀×0.11λ₀，λ₀为最低频率对应的波长)，也减少了额外匹配结构带来的损耗。经过理论分析、仿真和加工制造，整流电路的实测结果与仿真结果基本一致。当输入功率为0 dBm时，整流电路的工作频段为1.44~1.66 GHz(14.2%)和3.35~3.54 GHz(5.5%)，在频带内可实现的最大整流效率分别为73.7%和69.5%。

摘要:为解决经典距离向量跳段(DV-Hop)定位算法存在较大误差问题，提出一种基于多通信半径修正跳数计算未知节点位置的DV-Hop改进扩展算法。通过对无线传感器网络(WSN)中多通信半径与信邻/信标节点间跳数分级细化，精确移动物联感知传感定位跳数，修正网络拓扑结构不规则多级通信半径。研究结果表明：不同通信半径下，该算法定位误差较传统DV-Hop算法、基于改进的樽海鞘群算法的DV-Hop(ISSA_DV-Hop)算法、基于差分进化的DV-Hop(DE_DV-Hop)算法分别降低约36.78%、10.63%、21.15%；不同信标节点数下，该算法定位误差比上述3种算法定位误差平均减小约33.17%、15.36%、21.07%。由此说明，基于DV-Hop修正算法可提高移动物联感知传感定位精确度，在无需添加硬件情况下能够减少数据误差，并确保 WSN 中未知节点平均跳距更符合 DV-Hop 定位算法实际和网络传感要求。

摘要:基于冯·诺伊曼架构的卷积神经网络(CNN)实现方案难以满足高性能与低功耗的要求，本文设计了一种基于“存算一体”架构的卷积神经网络加速器。利用可变电阻式存储器(RRAM)阵列实现“存算一体”架构，采用高效的数据输入管道及硬件处理单元进行大批量图像数据的处理，实现了高性能的数字图像识别。仿真结果表明，该卷积神经网络加速器有着更快的计算能力，其时钟频率可达100 MHz；此外，该结构综合得到的面积为300 742 μm²，为常规设计方法的56.6%。本文设计的加速模块在很大程度上提高了CNN加速器的速率并降低了能耗，仿真结果对高性能神经网络加速器设计有指导意义和参考作用。

摘要:受电力物联网(IoT)复杂性与终端漏洞隐蔽性的共同作用，现阶段采用的传统漏洞关联挖掘方法在关联特征参量上存在局部偏差，造成整体挖掘尺度不足，算法全局寻优效率偏低，严重影响电力IoT终端正常运行。为解决上述问题，从IoT结构特点入手，引入黑盒遗传算法，通过电力IoT终端状态感知、终端漏洞关联挖掘规则生成、黑盒遗传算法参量引入、终端漏洞关联挖掘4部分完成整体挖掘方法全局参量的重构优化，提升挖掘精确度与尺度。仿真测试表明，所提方法的挖掘曲线数值较大，且均值偏差指标差异为0.1，说明黑盒遗传算法在电力IoT终端安全漏洞挖掘中具有较高的可行性和有效性，且挖掘稳定性足以满足现阶段终端漏洞挖掘任务需求。

摘要:针对目前电动汽车锂电池剩余使用寿命预测存在预测性能低的问题，提出一种基于混合深度学习的电动汽车锂电池剩余使用寿命预测模型。通过经验模态(EMD)分解将电池数据分解，形成电池容量序列的高频和低频分量；通过使用多层长短时记忆(LTSM)和Elman神经网络学习高频和低频电池容量特征，提取电池容量高层表示；通过叠加规则组合高频和低频预测结果，实现电池剩余使用寿命高精确度预测。实验结果表明，所提混合深度学习检测模型在训练集产生的损失约为7.87%。与支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、循环神经网络(RNN)和LSTM模型相比，所提混合深度学习模型综合指标性能更优，平均绝对百分比误差(MAPE)仅为1.438%。实验验证了所提模型的有效性及实用性。