吴文
主要从事毫米波主/被动复合探测技术,雷达/声震复合探测技术,毫米波/红外/ 激合/ 复合探测技术,射频电路理论与技术和毫米波天线理论与技术等领域的研究。
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- 姓名:吴文
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学术头衔:
博士生导师
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学科领域:
微波技术
- 研究兴趣:主要从事毫米波主/被动复合探测技术,雷达/声震复合探测技术,毫米波/红外/ 激合/ 复合探测技术,射频电路理论与技术和毫米波天线理论与技术等领域的研究。
吴文,男,1968年10月出生,研究员,博士生导师。国防科技511学术带头人,中国微波技术学会空间微波技术分会副主任委员,中国宇航学会电磁信息专业委员会委员,中国兵器总公司光电事业部专家顾问,中国兵器二0二所兼职教授,IEEE会员。目前主要从事毫米波主/被动复合探测技术,雷达/声震复合探测技术,毫米波/红外/ 激合/ 复合探测技术,射频电路理论与技术和毫米波天线理论与技术等领域的研究,目前承担基础和应用基础研究项目4项,型号项目1项,横向合作项目4项。项目总经费500余万元。在国内外核心刊物和会议上发表论文50余篇,以项目负责人或技术骨干身份参加20余项省部级重点预研项目,已获得省部级二等奖1项,省部级三等奖4项,鉴定成果10余项,技术水平均达到国际先进或国内领先水平。
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吴文, 刘静, 李兴国
红外与毫米波学报,2002,21(4):266~268,-0001,():
-1年11月30日
基于人工神经网络能量函数优化理论,提出了一种毫米波频率步进雷达距离像的神经网络算法的理论框架,并进行了仿真实验。由于神经网络的并行运算,本文所介绍的方法具有速度快的优点。
频率步进雷达, 能量函数, 人工神经网络, DHT.
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吴文, 汪敏, 李兴国
红外与毫米波学报2002,21(4):310~313,-0001,():
-1年11月30日
以弹载被动毫米阵列探测系统为应用背景,提出一种8mm波段直接检波式接收机,在论述其系统工作原理的基础上,对相关系统参数进行了分析与设计。方案性试验研究结果表明:这种辐射计具有灵敏度高、探测精度高和体积小等优点。
毫米波辐射计, 直接检波, 接收机, 阵列探测.
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吴文, 李兴国, 蒋金水
电子学报,2000,28(6):76~77下转第81页,-0001,():
-1年11月30日
本文采用神经网络对E面膜片进行建模,并将该模型替代滤波器设计过程中的分析程序。由于神经网络模型具有精度高、实时调用速度快等优点,因此本文所发展的E面滤波器设计方法具有设计精度高和速度快等优点,最后采用该方法设计了一个8mm E面滤波器,设计和实验结果表明该方法比较有效。
神经网络, BP算法, E面膜片, E面滤波器
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吴文, 李兴国
电子科学学刊,2000,22(3):519~521,-0001,():
-1年11月30日
本文采用多层感知器神经网络对微带线进行建模。将微带线的结构尺寸和频率作为神经网络的输入样本,微带线的电特性参数(由电磁场数值方法获得)作为输出样本,采用BP算法对多层感知器进行训练。当对多层感知器训练结束后,在学习范围内将微带线的尺寸和频率输入到多层感知器,从输出端可以立即得到准确的电特性参数。
神经网络, 多层感知器, BP算法, 微带线
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吴文, 蒋金水, 李兴国
红外与毫米波学报,2001,20(4):304~306,-0001,():
-1年11月30日
用介质谐振器作带阻滤波器制作毫米波镜像回收混频器在理论分析的基础上,给出了实际电路实验结果表明,用介质谐振器制成的镜像回收混频器,在信号口可以使变频损耗减小约1.1dB,并具有26dB以上的镜像抑制比
介质谐振器, 镜像抑制, 镜像回收, 变频损耗
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吴文, 杨铨让
东南大学学报,1998,28(4):14~18,-0001,():
-1年11月30日
本文将专家系统技术和天线阵的“外监测”方法结合起来,建立了微带天线阵的故障诊断专家系统。专家系统以故障点与外场信号之间的关系作为专家知识,采用似然推理方法进行故障诊断,从而替代了人工故障诊断,模拟诊断结果表明专家系统具有速度快、准确率高等优点。
微带天线阵, 专家系统, 似然推理
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吴文, 杨铨让
电子科学学刊,1994,16(3):304~309,-0001,():
-1年11月30日
本文研究了几种微波电路或元件和FIR数字滤波器的直接结构形式的内在关系。从而将FIR数字滤波器的窗函数设计技术引用到微波电路的设计中,提出了这些微波电路的时域设计方法。该方法具有简捷,有闭合形式公式可循等优点,尤其适合于工程设计。
微波电路, FIR数字滤波器, 窗函数, 频域设计方法, 时域设计方法
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吴文, 杨铨让, 顾虹, 周建义
电子学报,1996,24(11)85~87,-0001,():
-1年11月30日
本文采用多层感知器建立了微带不连续性的神经网络模型。把微带不连续性尺寸和频率作为输入样本,不连续性的S参数作为输出样本,采用BP算法对多层感知器进行训练。当多层感知器训练完成,在学习范围内将微带不连续电路尺寸和频率输入到多层感知器,从输出端立即得到准确的S参数。
神经网络, 多层感知器, 微带不连续性
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