无线电导航雷达PT100干湿球传感器
发布时间:2020/11/4 18:55:36 访问次数:870
31.8~33.4 GHz是世界无线电大会2019(WRC-19)议题1.13的重点关注频段之一。为国际移动通信(IMT)确定频段,包括可能在24.25~86 GHz之间的部分频段为移动业务做出附加主要业务划分,以实现IMT在2020年及之后的未来发展。该项研究涉及全球5G毫米波频段规划,目前主要是考虑5G系统与各频段现有业务的电磁兼容性问题。
1.8~33.4 GHz频段目前已经划分给作为主要业务的无线电导航等业务,主要使用者是无线电导航机载雷达。此类雷达系统装置在全球的航空器上,用于地面绘图、气象避险、为在恶劣条件下实施精确空投校准机载导航系统;并向飞行员提供数据,以降低恶劣气象条件下着陆阶段的决策高度。这是一种安全业务,需要保证其不遭受有害干扰。
5G通信系统参数和典型的无线电导航雷达参数,仿真计算5G系统基站对无线电导航业务的干扰,对两系统间的同频共存进行详细分析研究,以确定在该频段为IMT业务做出附加主要业务划分的可行性。
产品型号:GT-TH-64G
技术参数: 13729984920
型恒温恒湿试验箱的产品参数:
产品容积(L):64
内尺寸(H*W*D)cm: 40*40*40
调温方式:BTHC方式(平衡调温调湿方式)
工作环境温度: +5~+35度
加热器: 镍铬合金电热丝式加热器
加湿器: 浅槽式加热加湿器
温湿度传感器: PT100干湿球传感器
温湿度范围:
温度:- 20 ~ +150
湿度:30% ~ 98%RH
温度波动度:±0.5度
湿度波动度:±1%RH
湿度均匀度:±2度
升温时间: -20 ~ +150度小于60分钟
降温时间: +20 ~ -20度小于45分钟

为了提升目标覆盖率,一种改进的混沌免疫混合蛙跳算法(Improved Chaotic Immune Shuffled Frog Leaping Algorithm,ICISFLA)。在传统的蛙跳算法的基础上加入了混沌算子对二进制种群进行编码;通过免疫算子将种群中适应度较高的个体遗传至下一代;在更新种群的过程中,改变传统的青蛙跳跃的寻优方式,采用一种基于变异算子的组内最差个体寻优方式,通过一定的概率使组内最差青蛙不断向组内最优青蛙靠近,从而提高种群多样性,提高目标覆盖率。
算法与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行了仿真对比,ICISFLA优化过的目标覆盖数量明显提升。
31.8~33.4 GHz是世界无线电大会2019(WRC-19)议题1.13的重点关注频段之一。为国际移动通信(IMT)确定频段,包括可能在24.25~86 GHz之间的部分频段为移动业务做出附加主要业务划分,以实现IMT在2020年及之后的未来发展。该项研究涉及全球5G毫米波频段规划,目前主要是考虑5G系统与各频段现有业务的电磁兼容性问题。
1.8~33.4 GHz频段目前已经划分给作为主要业务的无线电导航等业务,主要使用者是无线电导航机载雷达。此类雷达系统装置在全球的航空器上,用于地面绘图、气象避险、为在恶劣条件下实施精确空投校准机载导航系统;并向飞行员提供数据,以降低恶劣气象条件下着陆阶段的决策高度。这是一种安全业务,需要保证其不遭受有害干扰。
5G通信系统参数和典型的无线电导航雷达参数,仿真计算5G系统基站对无线电导航业务的干扰,对两系统间的同频共存进行详细分析研究,以确定在该频段为IMT业务做出附加主要业务划分的可行性。
产品型号:GT-TH-64G
技术参数: 13729984920
型恒温恒湿试验箱的产品参数:
产品容积(L):64
内尺寸(H*W*D)cm: 40*40*40
调温方式:BTHC方式(平衡调温调湿方式)
工作环境温度: +5~+35度
加热器: 镍铬合金电热丝式加热器
加湿器: 浅槽式加热加湿器
温湿度传感器: PT100干湿球传感器
温湿度范围:
温度:- 20 ~ +150
湿度:30% ~ 98%RH
温度波动度:±0.5度
湿度波动度:±1%RH
湿度均匀度:±2度
升温时间: -20 ~ +150度小于60分钟
降温时间: +20 ~ -20度小于45分钟

为了提升目标覆盖率,一种改进的混沌免疫混合蛙跳算法(Improved Chaotic Immune Shuffled Frog Leaping Algorithm,ICISFLA)。在传统的蛙跳算法的基础上加入了混沌算子对二进制种群进行编码;通过免疫算子将种群中适应度较高的个体遗传至下一代;在更新种群的过程中,改变传统的青蛙跳跃的寻优方式,采用一种基于变异算子的组内最差个体寻优方式,通过一定的概率使组内最差青蛙不断向组内最优青蛙靠近,从而提高种群多样性,提高目标覆盖率。
算法与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行了仿真对比,ICISFLA优化过的目标覆盖数量明显提升。
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