胳膊通道特征研究

来源 :桂林电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:houzi7731
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目前无线体域网(WBAN)应用主要集中在医疗监测、老人监护和军事等方面,而无线体域网研究的基础是人体的电磁特征。故此,本文针对5.8GHz这一ISM频段的胳膊电磁特征展开研究,研究其传输电磁波时的通道特征,具体研究如下:1.真实胳膊电磁模型研究。首先利用3D成像扫描仪对特定个人的胳膊进行扫描,建立起具有真实外形的胳膊模型;然后,根据中国人群的医学生理特点和人体器官各相关的电磁参量,建立具有层状结构的固体电磁仿真模型,该模型由皮肤、脂肪、肌肉等组成;最后,将所设计的工作在5.725-5.875 GHz频段的全织物微带天线共形到真实胳膊上面,进行传输参数的测试。依据测试结果调整仿真模型,以此建立起有效的电磁仿真模型。对比分析得出最终所建立的仿真模型与实测结果的路径损耗指数和参考距离处路径损耗误差在0.012和0.775d B。2.胳膊通道特征研究。依据所设计的全织物微带天线,研究在静态和动态两种状况下的通道特征,其中动态特征是通过选取某个动作的几个静态情形所得到的。通过相应路径损耗建模分析可知,在静态情况下,肌肉组织电导率与路径角度的增加均会提高路径损耗指数,而肌肉组织介电常数的增加会使路径损耗指数降低,且路径角度的增加会加大阴影衰落;在动态情况下,胳膊前向摆臂角度的增加会增加路径损耗指数和阴影效应,后向摆臂角度增加时路径损耗指数和阴影效应都基本不变。
其他文献
在现代电子电路制造领域中,电子元件缺陷造成的电路故障可能导致电子产品的安全问题。电路中的大部分故障都发生在模拟电路部分,所以各国学者针对模拟电路故障检测技术进行了大量的研究。在模拟电路故障检测领域中,深度学习技术是新兴的研究方向之一,但由于模拟电路中元件参数容差性与非线性的问题,导致深度学习模型的特征值提取非常困难,且需要选择合适的诊断模型进行故障检测。本文以单故障检测为目的,设计了一种深度学习特
随着民用无人机的普及,“低慢小”无人机黑飞事件对公众安全造成隐患,反无人机技术快速发展。为了解决空域监管的难题,设计了一套基于调制频谱特征识别的无人机探测系统。由于基于频谱特征的隐藏目标探测是一种无源的探测方式,因此本系统适合作为全天候、全天时自主无人的“低慢小”无人机探测系统,具有迫切的军民应用需求。本文以基于调制频谱特征识别的无人机探测系统的设计与实现为主要内容,从分析雷达探测、光电探测和无线
随着现代科学技术的高速发展,导航技术因其高精度、高动态和高可靠性等优点已成为备受人们关注的热门领域。其中,全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)历经50余年的发展也越来越成熟。但是,单一的GNSS存在适用环境局限性和抗干扰能力差等问题。GNSS与捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,S
姿态估计是无人机(UAV)稳定可控飞行的前提,因而姿态和航向参考系统(AHRS)被广泛地应用在四旋翼无人机飞行控制中。目前,四旋翼无人机的姿态估计普遍采用磁力计、加速度计和陀螺仪(MARG)的传感器组合,但是MARG传感器容易受到各种干扰,如振动、外部磁干扰、陀螺漂移等,这些因素导致单个传感器进行姿态测量时存在较大的误差。另外,由于低成本MARG传感器其自身固有噪声较大,这会导致姿态误差与噪声之间
阵列三维合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)可以实现对场景更丰富信息的观测,成为国内外雷达领域研究的热点之一。传统阵列三维SAR各阵元发射宽带信号,带来宽带信号非线性和接收端宽带信号无法有效分离的问题。频率分集阵列(Frequency Diverse Array,FDA)三维SAR各阵元发送具有频率差的单频信号,摆脱了传统阵列三维SAR发射宽带信号的限制,具有很
在现代社会,对更高数据速率通信系统的需求不断增加。在多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)领域,索引调制(Index Modulation,IM)技术作为一种创新性的传递信息的方式,由于在频谱、能量效率及硬件简单性方面的独特优势,IM近年来成为新的研究热点,是未来无线网络很有竞争力的候选技术之一。空间调制(Spatial Modulation)作为I
非合作通信是在通信参数未知的前提下,利用信号处理技术对接收的电磁波信号进行参数估计和解调,在军事和民用领域都有着广泛的用途。本文针对MIMO-OFDM的非合作接收问题,研究了发射天线数目、空时编码模式以及子载波数估计方法,主要研究成果如下:(1)针对MIMO系统发射天线数目估计难的问题,提出一种基于CNN的发射天线数目识别方法。该方法采用单天线接收MIMO信号,将采集的不同天线I&Q数据经过功率归
高阻隔硫化橡胶由于其固有的优异性能,被认为是一种至关重要的化学防护材料,但仅仅是避免危险化学品和人体直接接触并非解决穿戴者人身健康问题的最优解。因此,对于进一步增强其溶剂阻隔性能和溶剂敏感特性仍是值得讨论的议题。本工作利用环保、无毒的多巴胺(DA)还原氧化石墨烯(GO),即聚多巴胺改性氧化石墨烯(PDA-r GO)作为补强填料,分别以氟橡胶(FKM)和溴化丁基橡胶(BIIR)为基体,通过溶液共混法
金属表面瑕疵的自动化检测是工业质量控制领域的研究热点,工业制造商对金属表面质量的高标准对计算机视觉检测系统及其算法的性能提出了更高的要求。由于金属表面瑕疵类别的复杂性和多样性,以及纹理区域、噪声灰尘等干扰的存在,检测划痕、裂纹和凹痕等缺陷对传统的计算机视觉方法来说是一项挑战。传统图像处理需要排除外界干扰对瑕疵进行统计分析,以定性或定量的方式表示特定瑕疵,在应用以及性能上具有一定的局限性。而深度学习
基于波达方向(DOA,direction of arrival)估计目标定位技术是阵列信号处理研究的重要内容之一,在雷达领域有着广泛的应用。传统的相控阵雷达波束指向在所有距离内都固定在一个角度,存在固有距离模糊性缺点,无法直接从其波束形成输出中估计目标的距离信息。频控阵(FDA,frequency diverse array)雷达与传统相控阵雷达不同,其波束方向图是角度-距离相关的,因此在雷达目标