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TMYTEK 棱研科技:智能超表面 XRifle RIS

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简介:
棱研科技(TMYTEK)推出智能超表面技术产品XRifle RIS,该创新设备利用先进的电磁调控技术,为无线通信和物联网领域带来革命性变化。 TMYTEK 棱研科技的XRifle RIS智能超表面是一种先进的无线通信技术,通过可重构的智能表面(RIS)来优化无线环境并提升网络性能。RIS由大量可以独立控制的反射元件组成,能够动态调整相位和幅度以实现电磁波的精确操控。 这种智能超表面具有成本低、功耗小、噪声少以及轻便的特点。由于采用成熟的超材料制作技术,这些反射单元可大规模生产且制造成本较低。此外,它们主要功能是反射无线电波,并不需要放大信号,因此能耗极低并且不会引入额外的无线噪音源。其轻巧的设计使得智能超表面能够根据需求灵活部署。 在性能方面,XRifle RIS支持26-30 GHz频段的操作并具备1x8通道配置,可针对5G NR标准进行优化以实现高效的无线通信。结合AI技术可以执行复杂的算法来增强无线波形控制,并进一步提升网络效能。 智能超表面适用于多种应用场景:它可以反射信号到被建筑物遮挡的区域从而填补盲区;也可以扩大覆盖范围使信号到达更广泛的地区,提高整体覆盖率和质量。此外,在5G NR网络中,RIS可以优化信号质量和减少干扰以增强数据传输速度及连接稳定性。 根据提供的数据表,XRifle系列中的Reflector ES型号在26-30 GHz频段内有不同的性能指标,如ES0015在28GHz时的雷达截面(RCS)为75.3 dB,而其3dB带宽是2.0 GHz;另一个型号ES3010在同一频率下的RCS值略低至74.2 dB但同样具有相同的带宽。这些参数反映了不同型号在反射性能和频响特性上的差异。 总的来说,TMYTEK的XRifle RIS智能超表面是一个创新的技术解决方案,旨在通过智能化地控制无线环境来提升5G及其他无线通信系统的效能,并特别适用于解决信号覆盖问题及优化网络表现。结合AI技术的应用前景广阔,有望引领未来无线通讯的新趋势。

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  • TMYTEK XRifle RIS
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    棱研科技(TMYTEK)推出智能超表面技术产品XRifle RIS,该创新设备利用先进的电磁调控技术,为无线通信和物联网领域带来革命性变化。 TMYTEK 棱研科技的XRifle RIS智能超表面是一种先进的无线通信技术,通过可重构的智能表面(RIS)来优化无线环境并提升网络性能。RIS由大量可以独立控制的反射元件组成,能够动态调整相位和幅度以实现电磁波的精确操控。 这种智能超表面具有成本低、功耗小、噪声少以及轻便的特点。由于采用成熟的超材料制作技术,这些反射单元可大规模生产且制造成本较低。此外,它们主要功能是反射无线电波,并不需要放大信号,因此能耗极低并且不会引入额外的无线噪音源。其轻巧的设计使得智能超表面能够根据需求灵活部署。 在性能方面,XRifle RIS支持26-30 GHz频段的操作并具备1x8通道配置,可针对5G NR标准进行优化以实现高效的无线通信。结合AI技术可以执行复杂的算法来增强无线波形控制,并进一步提升网络效能。 智能超表面适用于多种应用场景:它可以反射信号到被建筑物遮挡的区域从而填补盲区;也可以扩大覆盖范围使信号到达更广泛的地区,提高整体覆盖率和质量。此外,在5G NR网络中,RIS可以优化信号质量和减少干扰以增强数据传输速度及连接稳定性。 根据提供的数据表,XRifle系列中的Reflector ES型号在26-30 GHz频段内有不同的性能指标,如ES0015在28GHz时的雷达截面(RCS)为75.3 dB,而其3dB带宽是2.0 GHz;另一个型号ES3010在同一频率下的RCS值略低至74.2 dB但同样具有相同的带宽。这些参数反映了不同型号在反射性能和频响特性上的差异。 总的来说,TMYTEK的XRifle RIS智能超表面是一个创新的技术解决方案,旨在通过智能化地控制无线环境来提升5G及其他无线通信系统的效能,并特别适用于解决信号覆盖问题及优化网络表现。结合AI技术的应用前景广阔,有望引领未来无线通讯的新趋势。
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    本报告深入探讨了2021年度智能超表面技术的研究进展与应用情况,涵盖关键技术解析、市场趋势预测及未来发展方向。 2021年智能超表面技术研究报告.pdf 高清完整版提供全面深入的技术分析与行业洞察。报告涵盖了智能超表面技术的最新进展、应用案例以及未来发展趋势等内容,为读者提供了宝贵的参考信息。
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    本资料深入探讨了6G通信中的智能表面技术,涵盖其定义、工作原理及应用场景,分析了该技术面临的挑战与未来发展方向。 6G是继5G之后的下一代移动通信技术标准,旨在提供更快的速度、更低的延迟以及更广泛的应用场景。智能表面(Intelligent Surface, IS)技术作为一项重要的创新,在6G中通过改造物理环境来增强无线通信性能。 智能表面是一种融合了人工智能与物理层优化的新一代无线通信手段。在6G网络中,智能表面由大量可编程的微型天线单元构成,这些单元可以独立调整相位和振幅以控制信号的方向和强度。因此,它能够动态调控无线环境,实现更高的能量效率、更精确的定位服务及更强的抗干扰能力。 1. **信号增强与波束成形**:智能表面能通过精细调节来集中传输特定设备所需的无线信号,从而提高速率并减少能耗。这对于城市密集区域尤为重要,因为这里容易受到建筑物和障碍物的影响。 2. **环境感知与建模**:实时监测及分析无线信号变化使6G网络能够构建准确的无线环境模型,并根据天气、用户移动等因素动态优化通信质量。 3. **覆盖范围扩展**:智能表面可以作为中继或反射器,扩大偏远地区和室内等传统基站难以到达区域的网络覆盖。 4. **能源效率提升**:通过控制信号传播路径减少不必要的能量消耗,提高整个系统的能效。 5. **多用户调度与干扰管理**:动态调整各用户的信号路径以降低相互间的干扰,并增加系统容量。 6. **物理层安全**:创建定制化无线信道使非法监听更难解码传输信息。 7. **人工智能集成**:将深度学习和机器学习算法嵌入硬件中,使其能够自我优化来提升通信性能。 8. **物联网应用**:结合智能表面技术可以为自动驾驶、智慧城市及远程医疗等提供更加可靠高效的连接支持,从而推动物联网的发展。 随着研究的深入,6G中的智能表面有望解决5G面临的一些挑战(如网络容量、延迟和能效问题)。但同时也要面对大规模天线阵列制造成本高、实时数据处理复杂性以及与现有网络兼容等问题。未来的研究将致力于克服这些障碍以实现该技术的大规模应用。
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    《数据科学与智能技术》是一本介绍如何运用现代数据分析方法和人工智能技术解决实际问题的书籍。书中涵盖了从大数据处理到机器学习算法等内容,旨在帮助读者掌握将海量数据转化为有价值的洞察力的方法和技术。 大数据与人工智能之间存在着密切的关系。大数据为人工智能的发展提供了丰富的数据资源和支持。通过分析大量的数据集,机器学习算法能够不断优化模型性能,并提高预测准确性。此外,随着计算能力的提升以及存储成本的降低,处理大规模复杂的数据成为可能,这进一步促进了深度学习等先进的人工智能技术的应用和发展。因此可以说,大数据是推动人工智能发展的关键因素之一。
  • Efield_xy_plane_CST_matlab__聚焦_CST_matlab.zip
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    该资源包包含使用CST和Matlab软件设计及分析xy平面内电场分布的超表面与聚焦超表面的相关文件,适用于电磁学研究。 标题中的“Efield_xy_plane_cstmatlab_CST超表面_超表面_适用于聚焦超表面_cstmatlab.zip”指的是一个使用CST MATLAB接口进行设计和分析的项目,主要关注的是在xy平面上的电场分布。CST(Computer Simulation Technology)是一款广泛应用于电磁仿真领域的软件,特别适合于设计和模拟微波、射频、光学等频率范围内的结构,如天线、滤波器、超材料等。 超表面是一种人工结构,由一系列周期性排列的单元组成,这些单元可以调控电磁波的传播特性。超表面通常由金属或半导体材料制成的薄层构成,通过改变其几何形状和尺寸,可以实现对电磁波相位、极化及方向属性的控制。在这个项目中,设计了特定结构使入射电磁波在特定点汇聚,类似于光学中的透镜效果。 CST MATLAB接口允许用户使用MATLAB环境直接编写代码来创建、编辑和优化CST模型,并提供了更大的灵活性与自动化能力。这使得处理复杂问题或需要大量参数扫描的情况更加便捷。通过MATLAB脚本可以控制仿真过程的各个方面,包括设置材料属性、边界条件及求解器参数等,并获取如电场分布的数据。 压缩包中可能包含以下内容: 1. CST项目文件:一个.CST文件,包含了超表面结构模型和相关设定。 2. MATLAB代码:用于操作CST项目的脚本段落件(.m);这些脚本负责数据预处理、后处理及参数优化等任务。 3. 结果记录:例如.EFD格式的电场分布结果。 聚焦超表面设计通常包括: 1. 建模阶段,确定单元几何形状和尺寸以实现所需相位响应; 2. 通过调整材料属性或结构特征来改善性能的迭代过程; 3. 利用CST软件进行电磁波传播仿真的计算步骤; 4. 分析仿真结果,评估超表面聚焦能力。 此项目涉及的知识点包括: - CST工具的应用与操作指南 - 超表面设计的基本理论和实践方法 - 电磁学基础及平面波的特性分析 - 使用MATLAB进行高级编程以控制CST模型的操作流程 - 相位调控技术及其对聚焦效果的影响研究 - 运用优化算法改进超表面的设计方案 掌握这些内容有助于深入了解超表面设计原理与应用,以及如何使用CST MATLAB接口实现高效准确的电磁仿真。在实际工程中,此类技术可用于无线通信、雷达系统及光学成像等领域,并具备广阔的应用前景。
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