本文主要研究内容
作者舒余飞（2019）在《基于近场扫描的电磁干扰源重构算法研究》一文中研究指出：现代电子产品不断地沿着高速、高密、低耗、小型化的趋势发展,由此引发的电磁干扰问题也变得日益严重。面对越来越复杂的电子产品,传统的全波仿真方法无法精确、快速地分析其电磁干扰问题。这一方面是由于全波仿真算法面对结构复杂的多尺度(电路板级-器件级-芯片级)问题,仿真效率十分低下,另一方面是因为核心器件的模型由于知识产权保护而无法获得。面对这类问题,近场扫描技术显现出了巨大的优势,它可以在器件结构细节未知的情况下诊断和定位电磁干扰问题。特别地,利用近场扫描的电磁场,可以构建复杂干扰源器件的简化等效辐射源模型,从而快速量化分析复杂系统中电磁干扰问题。该技术为电子产品前期的电磁干扰风险评估、架构布局设计,以及后期的电磁干扰整改提供了有力的理论工具,极大地降低电子产品的研发成本、缩短产品的研发周期,成为国内外学术界和知名企业的研究热点。本文紧密联系实际工程,围绕着提高基于近场扫描干扰源重构算法的效率和精度核心问题进行研究。本文的主要内容和创新点包括以下三点:1.针对实际工程中近场扫描耗时长的问题,提出了一种基于单平面幅度扫描的迭代算法。该算法通过一个扫描面的场幅度值,利用迭代算法得到等效辐射源模型。相比于传统的双扫描面迭代算法,该方法在保持精度的同时减少了一半的扫描时间。仿真和实验的例子都证明了该方法的有效性。此外,我们还用含噪声的测试数据验证了算法的鲁棒性。该算法适用于前期系统架构设计阶段的电磁干扰问题分析。2.针对含多次反射等复杂电磁环境下的等效辐射源建模问题,我们提出了一种基于深度学习和人工神经网络的重构算法。该算法通过网络训练,将多次反射和衍射效应等考虑在内,有效地提高了等效辐射源的重构精度,为复杂环境中电磁干扰问题的分析和诊断提供了新的解决思路。仿真和实验例子证明了该方法能够准确预测场分布。特别地,与传统等效源重构算法相比,该方法还具有预测扫描面下方的场分布的能力。这对于近场干扰源的准确定位具有重要的意义。3.针对工程中等效辐射源多频点建模的效率问题,本文提出了一种固定等效偶极子位置的差分进化重构算法。在位置固定的情况下,不同偶极矩的等效偶极子能重复利用全波仿真的网格,从而实现偶极子等效源在多个频点的快速建模,极大地减少了多频点耦合功率的预测时间。我们用该算法对合作公司的一款高速芯片做了等效辐射源重构,估算了芯片与周围传输线的耦合功率,为芯片布局提供了量化指导准则。
Abstract
xian dai dian zi chan pin bu duan de yan zhao gao su 、gao mi 、di hao 、xiao xing hua de qu shi fa zhan ,you ci yin fa de dian ci gan rao wen ti ye bian de ri yi yan chong 。mian dui yue lai yue fu za de dian zi chan pin ,chuan tong de quan bo fang zhen fang fa mo fa jing que 、kuai su de fen xi ji dian ci gan rao wen ti 。zhe yi fang mian shi you yu quan bo fang zhen suan fa mian dui jie gou fu za de duo che du (dian lu ban ji -qi jian ji -xin pian ji )wen ti ,fang zhen xiao lv shi fen di xia ,ling yi fang mian shi yin wei he xin qi jian de mo xing you yu zhi shi chan quan bao hu er mo fa huo de 。mian dui zhe lei wen ti ,jin chang sao miao ji shu xian xian chu le ju da de you shi ,ta ke yi zai qi jian jie gou xi jie wei zhi de qing kuang xia zhen duan he ding wei dian ci gan rao wen ti 。te bie de ,li yong jin chang sao miao de dian ci chang ,ke yi gou jian fu za gan rao yuan qi jian de jian hua deng xiao fu she yuan mo xing ,cong er kuai su liang hua fen xi fu za ji tong zhong dian ci gan rao wen ti 。gai ji shu wei dian zi chan pin qian ji de dian ci gan rao feng xian ping gu 、jia gou bu ju she ji ,yi ji hou ji de dian ci gan rao zheng gai di gong le you li de li lun gong ju ,ji da de jiang di dian zi chan pin de yan fa cheng ben 、su duan chan pin de yan fa zhou ji ,cheng wei guo nei wai xue shu jie he zhi ming qi ye de yan jiu re dian 。ben wen jin mi lian ji shi ji gong cheng ,wei rao zhao di gao ji yu jin chang sao miao gan rao yuan chong gou suan fa de xiao lv he jing du he xin wen ti jin hang yan jiu 。ben wen de zhu yao nei rong he chuang xin dian bao gua yi xia san dian :1.zhen dui shi ji gong cheng zhong jin chang sao miao hao shi chang de wen ti ,di chu le yi chong ji yu chan ping mian fu du sao miao de die dai suan fa 。gai suan fa tong guo yi ge sao miao mian de chang fu du zhi ,li yong die dai suan fa de dao deng xiao fu she yuan mo xing 。xiang bi yu chuan tong de shuang sao miao mian die dai suan fa ,gai fang fa zai bao chi jing du de tong shi jian shao le yi ban de sao miao shi jian 。fang zhen he shi yan de li zi dou zheng ming le gai fang fa de you xiao xing 。ci wai ,wo men hai yong han zao sheng de ce shi shu ju yan zheng le suan fa de lu bang xing 。gai suan fa kuo yong yu qian ji ji tong jia gou she ji jie duan de dian ci gan rao wen ti fen xi 。2.zhen dui han duo ci fan she deng fu za dian ci huan jing xia de deng xiao fu she yuan jian mo wen ti ,wo men di chu le yi chong ji yu shen du xue xi he ren gong shen jing wang lao de chong gou suan fa 。gai suan fa tong guo wang lao xun lian ,jiang duo ci fan she he yan she xiao ying deng kao lv zai nei ,you xiao de di gao le deng xiao fu she yuan de chong gou jing du ,wei fu za huan jing zhong dian ci gan rao wen ti de fen xi he zhen duan di gong le xin de jie jue sai lu 。fang zhen he shi yan li zi zheng ming le gai fang fa neng gou zhun que yu ce chang fen bu 。te bie de ,yu chuan tong deng xiao yuan chong gou suan fa xiang bi ,gai fang fa hai ju you yu ce sao miao mian xia fang de chang fen bu de neng li 。zhe dui yu jin chang gan rao yuan de zhun que ding wei ju you chong yao de yi yi 。3.zhen dui gong cheng zhong deng xiao fu she yuan duo pin dian jian mo de xiao lv wen ti ,ben wen di chu le yi chong gu ding deng xiao ou ji zi wei zhi de cha fen jin hua chong gou suan fa 。zai wei zhi gu ding de qing kuang xia ,bu tong ou ji ju de deng xiao ou ji zi neng chong fu li yong quan bo fang zhen de wang ge ,cong er shi xian ou ji zi deng xiao yuan zai duo ge pin dian de kuai su jian mo ,ji da de jian shao le duo pin dian ou ge gong lv de yu ce shi jian 。wo men yong gai suan fa dui ge zuo gong si de yi kuan gao su xin pian zuo le deng xiao fu she yuan chong gou ,gu suan le xin pian yu zhou wei chuan shu xian de ou ge gong lv ,wei xin pian bu ju di gong le liang hua zhi dao zhun ze 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自浙江大学的舒余飞，发表于刊物浙江大学2019-11-22论文，是一篇关于近场扫描论文,等效辐射源重构论文,电磁干扰论文,相位恢复论文,深度学习论文,人工神经网络论文,差分进化论文,浙江大学2019-11-22论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自浙江大学2019-11-22论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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