实现双盖格-米勒（Geiger-Müller，GM）计数管量程扩展测量的关键是双GM计数管量程切换控制技术，该技术可使探测器自动选择合适量程的GM计数管进行测量。但是由于两种不同测量量程的GM计数管存在性能差异，传统的将测量量程分成两个区域的方法会导致双GM计数管在量程交叠区域内线性拟合度较低。为了提高双GM计数管在测量量程交叠区域内的线性度，提出了一种量程控制测量方法。该方法将测量范围划分为低量程、中量程以及高量程三个区间，并且还可在三个测量量程之间进行快速自动切换，其中在中量程测量中，分别将两个GM计数管获得的数据进行加权处理。采用241Am源和60Co源进行双GM计数管探测器电路测试，初步测试结果表明：设计的双GM计数管探测器可实现在三个测量量程区间内快速自动切换。同时，双GM计数管在剂量率交叠区域1 000～10 000 μGy·h-1中的线性拟合度得到改进，使得在251～25 130 μGy·h-1的测试范围内，双GM计数管的测量线性度提高至0.999 1，有效地提高了双GM计数管的整体测量线性度。
双GM计数管 量程切换 交叠区域 Dual Geiger Miller counter tubes Range switch Overlapping region
辐射研究与辐射工艺学报
2024, 42(1): 010602
无人装备一般数量众多、执行任务时间长、环境恶劣, 因此剩余使用寿命(RUL)预测尤为重要。综合性能指标序列使用单一模型的预测精度较低, 为解决此问题, 提出基于Kalman融合模型的RUL预测方法。首先, 采用面积最大值法提取无人装备关键部件综合性能指标的退化阶段; 其次, 利用具有指数特征的GM(1,1)模型、线性支持向量机SVR模型、非线性极端学习机(ELM)模型对综合性能指标进行预测, 每种模型可以捕捉综合性能指标的不同特征; 最后, 通过Kalman框架将3种模型的预测结果以迭代最小二乘的原则进行融合。实验结果显示, Kalman融合模型的预测方法可显著提高对综合性能指标的预测精度, 与ELM, SVR和GM(1,1)单一模型相比, 拟合精度分别提高了16.96%, 1.61%和39.84%, 预测精度分别提高了45.06%, 38.35%和74.12%。
剩余寿命预测 GM(1,1)模型 极端学习机(ELM) SVR支持向量机 Kalman融合模型 RUL prediction GM(1,1) model Extreme Learning Machine (ELM) SVR support vector machine Kalman fusion model
1 长春理工大学 电子信息工程学院，吉林 长春 130022
2 西安工业大学 西安市主动光电成像探测技术重点实验室，陕西 西安 710021
针对星载GM-APD单光子测距系统难以兼顾宽量程高精度测量问题，文中设计了一种基于等效脉冲粗精两级的精细化时间数字转换电路（Time-to-Digital Converter, TDC）。该TDC首先基于分段式计数原理，设计了粗精两级的计数架构，保证了TDC宽量程测量；其次，针对精计数单元，采用时钟等相差相移π/N，生成等效高频脉冲时钟，将精计数单元的计时精度提升N倍；再次采用多计数器双沿间隔计数方法，将精计数单元计时精度进一步提升至2N倍；最后通过模拟仿真与实验验证对文中设计的TDC进行远距离单光子测距性能测试。仿真与实验结果表明：文中面向远距离单光子测距设计的精细化时间数字转换电路在参考时钟为50 MHz时，计时分辨率为416.67 ps，计时量程达1.31 ms。对室内10 m处目标进行100次测距重复实验，测距误差为5.62 cm，对室外参考距离为2 616.5 m处目标进行测距实验，测距的方差为0.001 7 m，由此可见，基于文中等效脉冲粗精两级精细化时间数字转换电路的单光子测距系统可以实现远距离目标的高精度、宽量程测量。
单光子 激光测距 时间数字转换 等效脉冲 GM-APD single photon laser ranging time digital conversion equivalent pulse GM-APD 红外与激光工程
2023, 52(10): 20230094
1 塔里木大学水利与建筑工程学院，阿拉尔 843300
2 塔里木大学南疆岩土工程研究中心，阿拉尔 843300
将体积掺量为0.3%的聚乙烯醇(PVA)纤维掺入C30混凝土，分别开展不同浓度溶液作用下的全浸泡-烘干试验，从而探究PVA纤维混凝土的抗劣化性能。以劣化试验数据作为原始样本值，分别建立GM(1,1)模型、BP神经网络模型和GM(1,1)-BP神经网络组合模型对样本数据进行拟合精度对比，并对35~50次循环后的相对动弹性模量数值做出预测，分析整体变化趋势。结果表明：混凝土试件在10倍基准浓度溶液下的评价指标变化最稳定，表明PVA体积掺量为0.3%的试件在高浓度溶液下的抗劣化性能较好；GM(1,1)模型对样本的整体趋势变化预测较为准确；BP神经网络模型对样本单一点的变化趋势预测较为准确，整体精度最高；而组合模型克服了两种单一模型的不足之处，预测值与测试值的变化趋势一致，预测效果最好。
纤维混凝土 劣化试验 GM(1,1)模型 BP神经网络模型 组合模型 fiber concrete deterioration test GM (1,1) model BP neural network model combination model
1 上海航天控制技术研究所，上海 201109
2 中国航天科技集团有限公司 红外探测技术研发中心，上海 201109
系统梳理了基于单元盖格雪崩光电二极管的多类距离重构方法的原理与特点，分析了适用于面阵盖格雪崩光电二极管的距离重构方法。采用激光细光束二维扫描发射覆盖探测视场和面阵盖格雪崩光电二极管焦平面阵列器件探测接收目标回波的方式，搭建了激光三维成像实验装置。采用不同距离重构方法对激光回波点云原始数据进行目标距离信息提取，以信号与背景计数的比值定量评估目标距离重构结果的差异。实验比对结果表明，空间相关处理后的信号与背景计数比值由0.5提升至6.67，提升效果明显。激光三维成像实验结果对比发现，在100 Hz成像帧频下仅有空间相关方法能重构出目标三维轮廓，验证了空间相关重构方法的优势和有效性，支撑了基于盖格雪崩光电二极管焦平面阵列高帧频远距激光三维成像技术工程应用。
激光雷达 光子计数 三维成像 盖格雪崩光电二极管 焦平面阵列 LiDAR Photon counting 3D imaging Gm-APD Focal plane array 光子学报
2022, 51(12): 1214005
1 电子科技大学 电子薄膜与集成器件国家重点实验室, 成都 610054
2 电子科技大学 重庆微电子产业技术研究院, 重庆 401331
提出了一种自适应时间常数匹配Gm-C电感电流采样方法。该方法通过比较Buck变换器SW点电压的过零时间与Gm-C滤波采样电压的过零时间,判断Gm-C时间常数是否与DCR时间常数匹配。使用鉴频鉴相器检测二者过零时间差,并控制双向计数器,实现对电容阵列等效容值的调制,最终实现自适应时间常数匹配Gm-C电感电流采样。与前序工作相比,该校准过程平滑,并且可以在DC-DC变换器正常工作情况下进行在线调制,能有效适应DC-DC变换器工作中温度、电压、电流等外部条件的变化。
自适应时间常数匹配 Gm-C电感电流采样 Buck变换器 adaptive time constant matching Gm-C inductor current sensing buck converter
针对椭圆轨道红外监视系统图像畸变大，基于图像配准进行目标轨迹确认误差大的问题，提出基于视轴矢量序列的目标确认分析方法; 建立了目标视轴矢量序列的状态转移模型和观测模型，利用 GM-PHD(Gaussian mixture probability hypothesis density)滤波器对目标视轴矢量进行滤波实现目标确认分析; 针对在目标状态未知条件下， GM-PHD滤波器易于丢失新目标的问题，采用反馈滤波方式对 GM-PHD滤波器进行改进设计。仿真结果验证了基于视轴矢量序列进行目标轨迹确认分析的有效性以及改进 GM-PHD滤波器对新目标状态估计的时效性。
目标轨迹确认 视轴矢量序列 天基红外监视系统 GM-PHD滤波器 随机有限集 target confirmation, LOS vector sequence, space-in
合肥工业大学 微电子设计研究所, 合肥 230009
基于gm/Id查找表方法,设计了一种用于14位100 MS/s流水线逐次逼近寄存器模数转换器(Pipelined-SAR ADC)的余量放大器。该余量放大器采用高增益宽带宽的增益自举运算放大器(OTA)结构。该方法通过lookup函数查找器件直流工作点,克服了传统方法对短沟道器件参数无法准确设计的问题。通过迭代算法来选择核心器件的gm/Id,使电路在满足性能要求的同时实现功耗的优化设计,且具有很好的工艺移植性。基于SMIC 55 nm CMOS工艺,对设计的OTA性能进行了仿真验证,实现了在92 dB直流增益、180 MHz闭环-3 dB带宽、1.44 mVrms噪声等多维约束条件下电路功耗为1.9 mW的最优化设计。
gm/Id查找表 流水线逐次逼近寄存器模数转换器 增益自举运算放大器 最优化设计 gm/Id lookup table pipelined-SAR ADC gain-boosted OTA optimum design
温州大学 电气与电子工程学院，浙江 温州 325035
针对电力线缆分布情况复杂、缺乏全面有效预警手段等问题，提出基于灰色马尔科夫(GM-Markov)模型的线缆温度预警系统。首先分析温度预警系统设计总体结构以及数据通信方式，通过采用LoRa和GPRS相结合的方式，保证数据采集的可靠性；其次，通过灰色马尔科夫模型预测线缆温度，将预测结果用线缆温度预警模型进行故障判断，提高预警系统准确性；最后，通过实验验证线缆温度预警的可行性，并构建线缆温度分级预警平台，实现将各种故障信息及时推送给企业管理人员，达到实时预警的目的。
灰色马尔可夫模型 温度预警模型 预警平台 故障推送 GM-Markov model temperature pre-warning model pre-warning platform fault notification 太赫兹科学与电子信息学报
2021, 19(6): 1091
