《矢量网络分析仪(VNA)评估指南》

  • 来源专题:计量基标准与精密测量
  • 发布时间:2024-03-31
  • 从2012年到2016年,IEEE发布了高频波导标准。EMPIR NeWITT项目支持他们的采用

    许多现有和新兴技术,如自动驾驶汽车、智慧城市、射电天文学和气候变化监测,都在使用100

    GHz及以上的电磁系统频率。在电信领域,5G网络的频率最高可达90ghz,后续几代将达到更高的极限。

    重要的是,这些系统必须遵守国际标准,不仅要保证网络中的兼容性,而且要确保必须满足电磁信号水平的限制,例如信号必须低于某一水平,以便不干扰其他信号或不危害人类健康。

    高频电路(SIB62, HFCircuits)中新型电测量量的EMRP项目Metrology的一个关键输出是IEEE 1785系列标准的重要输入,该系列标准详细说明了在110 GHz或更高电磁频率下工作的矩形波导的规格、尺寸和接口。波导在几乎所有的电子或光学系统中都很重要,因为它们确实将信号“引导”到正确的通道。例如,一种常用的光波导是光纤。

    此外,该项目还对EURAMET校准指南12关于矢量网络分析仪(VNA)评估的更新(V3)做出了贡献。

    这些标准解决了与更高水平频率相关的所有问题,但到目前为止,许多最终用户要么不知道这些标准,要么发现一些部分(如文档中推荐的波导接口设计)比过去更复杂,这阻碍了一些人对现有系统进行调整。

    为了解决这些问题,EMPIR项目新波导接口用于太赫兹技术(17SIP08, NeWITT)被启动。

    随着新的波导设计可能用于IEEE标准的未来修订,该项目发布了一个良好的实践指南,在100 GHZ以上的频率下制作矩形波导连接,以帮助采用这些标准。为了支持新指南,该项目发布了一个包含用于指南的测试测量结果的数据集。

    该项目还制作了用MATLAB编写的免费软件,根据机械尺寸和公差数据,根据IEEE 1785系列标准,计算连接波导的电气性能。截至2023年12月,该指南已被下载超过3000次,这表明IEEC 1785标准在该领域的重要性。

    本项目的良好实践指南和软件将促进IEEE 1785系列标准的采用,使制造商更快、更有效地调整其产品,并减少不兼容问题。从长远来看,这将提高高频网络的兼容性,并使欧洲在这一不断增长的领域具有竞争力。

    该EMPIR项目由欧盟“地平线2020”研究与创新计划和EMPIR参与国共同资助。

    EMRP联合研究项目是EURAMET欧洲计量研究计划的一部分。该方案由欧洲区域经济体系内参与该方案的国家和欧洲联盟共同资助。

相关报告
  • 《算力网络运载力指数评估报告(2024年)》

    • 来源专题:新一代信息技术
    • 编译者:isticzz2022
    • 发布时间:2024-12-09
    •    报告详细分析了算力时代下的高品质联云入算、城市内算力互联、枢纽间算力互联以及网络智能化调度四大需求,总结了稳定大带宽、安全高可靠、确定低时延,以及智能化服务等全光网发展四大特征。提出算力时代的全光网目标架构和关键技术体系:一是通过全光DCA(数据中心接入),提供灵活高品质入算能力,以网促算;二是通过全光DCI(数据中心互联)实现数据中心高效互联,以网强算;三是通过光电融合DCN(数据中心网络)助力提高算力资源利用效率,以网补算;四是通过灵活一体调度的智能管控平台,使能算网高效敏捷调度。
  • 《面部分析技术评估:年龄估计与验证》

    • 来源专题:计量基标准与精密测量
    • 发布时间:2024-06-04
    • 近日,美国国家标准技术研究院(NIST)的一项新研究评估了一种软件的性能,该软件基于人脸照片中明显的身体特征来估计一个人的年龄。这种基于年龄估计和验证(AEV)的软件可能被用作有年龄限制的活动的“守门人”。 年龄估算已成为美国国内外立法和法规中最近纳入的年龄保证计划中的一项使能技术,这些计划是保护儿童上网的重要组成部分。 NIST的这项新的研究:《面部分析技术评估:年龄估计与验证(NIST IR 8525)》,评估了六种算法的性能,这些算法是开发者在2023年9月征集提交时自愿提供的。根据该研究的作者之一Kayee Hanaoka的说法,结果显示算法具有不同的能力。 “这些算法之间的性能差异很大,整体都有改进的空间,”NIST计算机科学家Hanaoka说。“这是2023年底年龄估计领域的部分快照,但由于AEV性能与人工智能的进步密切相关,我们预计该领域将迅速变化。” 这项新研究是NIST在过去十年中首次涉足AEV评估,并开启了该机构对这项技术进行频繁、定期测试的长期努力。NIST上一次评估AEV软件是在2014年。Hanaoka表示,当时对这项技术的兴趣要小得多,评估是一次性的努力。那次测试使用了来自签证申请的大约600万张照片的单一数据库,并仅要求算法在每张照片上提供年龄估计。 在过去的十年里,时代已经发生了变化。面部分析软件已经变得足够重要,以至于NIST将其面部识别计划分成了两个方向:一个评估算法识别人的能力(面部识别技术评估,或FRTE),另一个评估测量面部特征的能力(面部分析技术评估,或FATE)。新的测试是FATE方向的一部分,该方向还包括专门用于检测照片欺骗和测量图像质量的评估。 NIST的新测试扩展了其照片集合,包含来自四个不同数据库的约1150万张照片,所有这些照片都来自美国政府的资源:2014年使用的签证集合,另外增加了一组FBI的面部照片、一组在边境口岸获得的网络摄像头图像,以及一组来自100多个国家出生的人的移民申请照片。来自数据库的照片在图像质量和反映的年龄、性别和来源地区方面各不相同。所有数据都经过匿名处理,并且研究已经过审查,以保护被拍照对象的权利和隐私。 测试再次评估了算法在年龄估计方面的准确性,但应软件开发者的请求,测试还要求算法指定照片中的人是否超过21岁。该测试是一项“封闭盒子”研究,其中NIST研究人员仅分析了算法的最终性能,而不是它们的内部运作或它们如何得出结果。NIST不对软件是否适合特定用例做出推荐。 Hanaoka表示报告提供了一些初步发现: ·没有单一突出的算法,特定算法的准确性受到图像质量、性别、出生地区、照片中人的年龄以及这些因素之间的相互作用的影响。所有算法在某些特定人群上都有自己的敏感性;在某些群体上表现良好的算法在其他群体上可能表现不佳。 ·自上一份报告以来的十年中,AEV软件有所改进。在使用共同的签证照片数据库(在2014年和当前研究中都使用了该数据库)进行年龄估计时,算法的平均绝对误差已从4.3年减少到3.1年。六种算法中有五种的性能超过了2014年提交的最准确算法。 ·女性面部的错误率几乎总是高于男性。2014年评估的算法也是如此,但背后的原因尚不清楚。 这个测试项目设计为持续进行,研究作者们正在不断地接受新的算法提交。团队计划每四到六周在网站上发布第一轮结果的更新,Hanaoka表示。 她还表示:“我们预计AEV软件领域将迅速变化,我们打算在不久的将来更新和扩展我们的测试方法,”她说。“我们计划让算法回答更多问题,例如如果有同一个人之前的照片可用,是否可能有更好的性能。我们还计划扩大和多样化照片数据库,以更好地覆盖像在线安全这样的应用。”