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超宽带透射式太赫兹极化转换器，属于太赫兹波极化转换器领域。本发明包括在同一平面内按正交阵列排布的多个矩形极化转换单元，极化转换单元包括沿z轴方向依次重叠设置的第一金属栅格层、上层介质基板、中间金属结构层、下层介质基板、第二金属栅格层，所述第一金属栅格层和第二金属栅格层均为R个等距排列的矩形金属贴片构成，第一金属栅格层的矩形金属贴片的长边方向为x轴方向或者y轴方向，且垂直于第二金属栅格层的矩形金属贴片的长边方向，R为大于3的整数；中间金属结构层(4)由4个大小形状均完全相同的L型金属贴片组成。本发明可在太赫兹波段实现对电磁波极化的调控。

该发明公开了一种基于SSPP的二次多项式正弦过渡结构，属于电磁波传输功能器件技术领域。改进了一种共面波导到SSPP结构的过渡结构。过渡部分采用Vivaldi天线扇形金属贴片以及过渡槽高度采用二次多项式正弦变化组成的过渡结构。该结构相比起原有的均匀直线渐变结构，更容易实现阻抗匹配和改善带内S参数。二次多项式正弦结构相比直线的端口反射系数在带内降低了5到10dB；二次多项式正弦结构相比直线结构在0到8GHz带内消除了3GHz处的阻带。该过渡结构针对Vivaldi天线扇形金属贴片具有动态调整能力，可以更好的实现阻抗变化和波矢匹配，改善端口反射系数和传输系数。

本发明公开了一种太赫兹电控复合谐振可重构智能表面，包括自下而上逐层设置的金属底板、介质基板和相移结构层；所述相移结构层包括以M×N正交阵列方式设置的相移单元，每一列相移单元都有阳极引出线和阴极引出线；所述相移单元包括一个圆环形谐振环和振荡结构。本发明中采用二维平面人工微结构，通过单层阵列实现对太赫兹波的相位调控，并且该结构简单可通过微细加工手段实现，工艺成熟，易于制作；本发明通过电控来进行工作，从而实现相位的动态宽带调控。而不需要外加光激励、温度激励等其他较为复杂的激励方式，使得该器件在小型化、实用化与产量化方面具有很大的优势。

分数阶虚拟惯量预测控制电池测试直流微网电压稳定方法。本发明为了克服由动力电池测试系统构成的直流微电网情况下的电池充放电导致直流母线电压波动问题，采用分数阶模型预测虚拟惯性控制策略(FO‑MPC‑VIC)的双向变换器，使得电网能够为直流微网提供惯性支持，抑制直流母线电压波动。FO‑MPC‑VIC控制中包含了分数阶虚拟惯性控制(FO‑VIC)和分数阶模型预测控制器(FO‑MPC)，其中FO‑VIC为系统提供惯性支持，它是将虚拟惯性控制(VIC)中一阶惯性环节用分数阶惯性环节替换，相比于传统VIC的一阶惯性环节，分数阶系统不仅在伯德图5中有更大的稳定裕度，提高了系统的稳定性；而且提供了额外的分数阶阶次的自由度，可以通过调节分数阶阶次来满足不同情况的工作需求。FO‑MPC通过建立分数阶模型预测控制器，提高FO‑VIC的动态响应，在瞬态提供虚拟参考电流增量，然后叠加到FO‑VIC的参考电流指令值中，进一步提高直流母线电压的动态性能。

电池测试节能直流微网模型预测虚拟惯量电压稳定方法。本发明主要应用在由动力电池组测试系统组成的直流微电网，克服了由于电池测试过程中频繁充放电带来的直流母线电压波动过大的问题。通过添加虚拟电容引入虚拟惯量控制，同时结合模型预测控制，通过模型预测控制器预测并计算最优的参考电流补偿量，然后叠加到虚拟惯性控制中的虚拟参考电流，进一步抑制直流母线电压波动。最后投入到使用电压电流的双闭环控制的L型双向AC‑DC并网变换器中，在引起直流母线电压波动的暂态过程，模型预测控制器通过采样的直流母线电压和电流，计算使直流母线电压波动最小的补偿电流，达到良好的电压波动抑制效果。

本发明公开了一种跨尺度仿鱼鳞阵列结构材料及其制备方法，属于疏水材料领域。该材料表面制备有若干列跨尺度鱼鳞线性阵列并且表面涂覆有疏水薄膜，每一列线性阵列由若干鱼鳞减阻单元依次排列组成，相邻线性阵列之间交错半个单元周期；每个减阻单元蚀刻有若干介观尺度上的条状微流道，且中部蚀刻有一条贯穿所有微流道的鱼鳞状弧形流道。本发明的条状微流道能够显著降低材料表面的阻力，并减少生物聚集带来的污染，起到防污功效；鱼鳞状弧形流道能够减少层流‑湍流转换消耗，进一步降低阻力，从而提供更好的减阻防污性能。同时本发明制备方法结合了飞秒激光刻蚀及超疏水凝胶膜涂覆技术，能够快速、大面积加工符合要求的跨尺度仿鱼鳞阵列结构材料。

本发明公开了一种嵌套阵下对抗互藕的稳健DOA估计方法，属于阵列信号处理领域中的参数估计。本发明包括：设置一个二级嵌套阵列，接收来波信号，首先得到嵌套阵列的虚拟差分阵列对应的接收信号、阵列流型及入射信号，然后根据提出的矩阵变换将受互耦影响的虚拟阵列流型转化成仅与角度相关的新阵列流型以及一个仅由互耦系数向量构成的块对角阵，将块对角矩阵与虚拟发射信号结合成为新的入射信号，接下来利用该信号的空域稀疏性，设计超完备字典矩阵，给出新阵列流型与新入射信号在超完备字典下的推广形式，并构造稀疏重构问题，最后通过求解该稀疏重构问题实现DOA估计。本发明具有阵列孔径大，估计精度高，能够进行欠定估计等优点。

本发明公开了一种基于深度学习的多用户宽带通信系统的频谱感知方法，包括以下步骤：(1)由每个子信道的接收信号计算出该子信道的协方差矩阵，将所有子信道的协方差矩阵集合Y与其对应的子信道占用状况Z作为单个训练数据构建训练集；(2)在训练集Ω上进行训练，训练完成后得到训练好的网络hθ；(3)在每个感知时刻t，对宽带信号的每个子信道分别采样并计算得到每个子信道上的协方差矩阵；(4)将所有子信道上协方差矩阵作为训练好的卷积神经网络的输入Yt，得到所有子信道上的检验统计量；(5)对每个子信道上的检验统计量进行判决得到所有子信道上的占用状况。本发明的频谱感知算法受噪声不稳定性影响较小，且在低信噪比下仍能保持良好的检测性能。

本发明公开了一种基于强化学习的蜂窝移动通信系统协作式信号发送方法,包括以下步骤:(1)在基站发射端,每个基站首先收集本基站下用户的干扰信息和等效信道信息,并将这些信息以及上一个时刻的各个用户分配得到功率信息发送给其他基站;(2)每个基站根据本地用户的信道信息确定各个用户的波束方向;(3)根据其他基站交互的信息通过训练好的强化学习神经网络中,神经网络经过运算后输出该基站下给每个用户分配的功率;(4)每个基站就根据波束方向和功率来生成波束赋形向量,并用该波束赋形向量为发送信号做处理。本发明适用于配置了大规模天线阵列的移动蜂窝网络,能提高整个蜂窝网络的总传输速率。

本发明公开了一种单基地对称互质阵MIMO系统及混合场定位方法，属于混合场定位技术领域。本发明的对称互质阵MIMO系统的发射阵列为包括#imgabs0#个阵元的均匀线性阵列，阵元间距为#imgabs1#接收阵列包括子阵1、子阵2和发射阵列的中心阵元，子阵1和子阵2均为包括M1‑1个阵元的均匀线性阵列，其子阵内的阵元间距为d2＝N1d，且子阵1与子阵2分别位于中心阵元的两侧，其与中心阵元之间的间距均为d3＝(M1N1‑1)d；且M1与N1互质，N1＞M1≥2，#imgabs2##imgabs3#正整数p∈[2,M1]。本发明的对称互质阵MIMO系统具有更大的物理阵列孔径和更高的虚拟阵列自由度，可以有效提高定位的精度，且阵元之间间距较大，可以有效降低阵列之间的互耦作用；本发明的混合场定位方法通过计算其和协阵列的差分阵的虚拟阵列信号，进一步提高了系统的定位性能。

本发明提供了一种基于时空融合的Landsat NDVI时间序列图像重建方法，其特征在于：包括：S1、确定数据源，并对所述数据源进行图像预处理：数据源包括MODIS NDVI数据和Landsat NDVI数据；S2、确定预测日期，然后对图像预处理后的数据源进行时空融合处理；S3、进行Landsat NDVI融合时间序列：S4、迭代SG滤波：采用迭代的SG滤波来平滑融合时间序列，得到高时空分辨率NDVI长时间序列数据。本发明具有如下有益效果：通过有部分云污染的辅助数据对预测影像进行恢复，然后得到初始的Landsat NDVI融合时间数据，其解决了现有的重建Landsat NDVI时间序列数据中，直接采用MODIS NDVI数据与其融合出现的时空数据融合的精度低的技术问题。