2017密苏里科技大学EMC实验室实习项目周记（4）

公共篇:

这一周，由于大多数老师都在度假很多学长也出去实习了所以我们任务并不是很繁重，大家也都参加了各种会议，有的是组会向老师汇报自己的进度，有的是参与sponsor的会议，将当前进度与对方沟通并更加明确对方的需求。

大家的工作都逐渐在步入正轨，来到美国的不适都已渐渐消失，逐步适应了实验室繁忙的生活。

个人篇:

王宇黎（机械学院14级机械制造专业）

这周我完成了第一版本水轮机模型的3D打印和重新设计第二版本水轮机模型的工作。

在3D打印第一版本模型时，刚开始由于模型设计不合理，使得在打印的过程中，模型塌陷，3D打印的效果很不理想，在Inventor软件中所设计出来的曲面完全没有表现出来。EE系的机械师Jeff给我推荐了slicer软件，我用它在3D打印前模型前，先模型的周围生成一层围绕着模型的，易剥离的辅助支撑结构，在辅助支撑结构的支撑下原理出现的塌陷问题得到了解决。

灰色部分为辅助支撑的结构，蓝色部分为需要打印的模型:

第一版设计出现了较多的问题，比如叶片的形状适合于高速流水流，在低速水流时转换效率低；同时第一版结构只能对单一方向的水流进行发电，因此要对第一版本的模型进行改进。在和教授讨论之后，我最终选择了helical turbine，该模型能提高发电效率，启动只需要微弱的水流，转换效率提高，叶片的模型选自NACA0015的水轮机模型。Helical turbine的模型如下：

接下来，我需要对他进行3D打印，同时选择合适的轴承，将它组装起来。留给我的时间不多了，我这周需要提高效率。

汪睿哲（电气学院14级提高班）

这一周我主要是通过软件进行对天线和干扰源的仿真以及对惠更斯的原理的初步验证。在对天线和干扰源的仿真中，我用了3个同样的贴片天线，干扰源采用一个U型的trace，激励为1V，端口的输入阻抗为50Ω，模型如下图所示。

图1 干扰源和三个贴片天线

仿真所得到的干扰源端口与左上方天线端口的回波损耗曲线S13如下图所示。

图2 干扰源与天线间的回波损耗

同时激励所有的端口，所得到的表面电场分布如图所示。

图3 激励所有端口后的表面电场分布

此外，由于在工程实际中，很难对模型进行完整的绘制和仿真，通常采用等效代替的方法，对仿真模型进行简化，基本原理是，通过惠更斯面上的切向电场和磁场，将惠更斯面所包围的辐射源的模型等效为偶极矩模型，我在这周初步的将惠更斯面建立，得出切向电场和磁场，并将其导出。

图4 惠更斯面上的电场分布

接下来，我将通过惠更斯原理，将所导出的电磁场通过运算进行转化后，将数据导入进HFSS可以得到偶极矩模型。

生活上，这周周末，因此前的房子只租了一个月已经到期，我们其中三个同学搬进了新家，住宿的条件要更好一点，离实验室也更近了一些。总的来说，这一周的学习生活还是比较忙碌，期待下一周我能在实验室的工作中更加的高效。

夏圣烜（电信学院14级电子信息工程专业）

本周Victor还没有回到实验室，并且他带的学生也正好都在外实习或者其他原因不在lab，所以本周我还是以看论文为主。

Super Resolution Emission Source Microscopy using Water Immersion.这个ESM的原理仍然是基于SAR的技术。在频率为1GHz的时候，理论上在空气中的分辨率为15cm，但这个分辨率对于很多应用场景来说不合要求。所以引出了采用水浸的方法来使得相同条件下可以达到2.5cm的分辨率。

理论上微波成像分辨率在空气和水中的上限 孔径扫描原理图

所以就有了发射源显微成像的应用，而这项技术又是有孔径雷达的技术原理衍生过来的，用于在移动的平台上搭建一个探测系统。

水由于其电导率电介质常数比空气要高很多，所以才有这样的效果。然而实际测量中存在着一些问题，比如用于在空气中使用的天线，其效率会由于水浸导致的失配而下降，另外一点就是水的高电导率会改变电维度结构，所以部分参数都需要做相应的调整。我们用一个PCB的长周期天线来作测试。

水下待测器件测量的系统图 长周期天线在空气和水中的反射系数

结论表明，使用水浸法可以使得ESM成像的分辨率相对空气中提高6倍，并且由于大多数情况下分辨率不需要达到那么高的要求，所以实际应用中，并不需要将待测器件完全的浸泡在水中，这一点对于实际应用和对有些上电的电子设备来说，测量相对容易可以实现。

2D Imaging System with optical Tracking for EMI source Localization

光学寻迹系统可以用来确定近场探测时探针的位置。可以帮助工程师可视化的观察近场分布的情况从而使用近场可视化系统来判断发射源对远场辐射的影响。

EMI源探测系统的原理 典型的光追踪系统

测量系统的连接图

生活上，我们由于租房期限只有一个月，所以这段时间还在忙着租房的问题，我们四个人找了一个地方合租，东西搬家的时候联系了一辆车帮我们搬家，晚上一直搞到快凌晨三点。总算是搞完了，原来的房子各种清洁卫生和收拾整理也弄好了。这边租房不像国内，退房的时候很多东西都要自己收拾干净处理好，否则就要被房东罚款，弄坏了什么东西也生怕会被扣钱，这一点真的是很不习惯。

王宇飞（电信学院14级电子信息工程专业）

本周主要是与鹏宇学长共同完成Cypress公司的项目，Cypress公司需要我们使用更精密的仪器帮助他们测试IC芯片的pin脚在TLP传输线脉冲下的电流电压特性，他们自己在公司仅完成了Pulse Width100ns Rise Time10ns情况的测试，而需要我们帮助他们对每个引脚分别在Pulse Width为100ns 200ns 以及Rise Time 10ns 300ps的共计四种情况下的测试。

任务看上去轻松但实际上并不是那么简单，由于需要高精度，测量时的setup首先需要进行calibration（分别使用Short Open Zener Load接在负载端来进行校准），完成校准后需要再进行Verification， 依然使用Short Open Zener Load重新测试观察结果是否符合预期。为了改变Rise Time我们需要在TLP端接上一个Filter进行滤波，而为了改变Pulse Time我们需要将TLP generator中的传输线长度进行改变，因此每一组测试前都需要重新校准。

Test Setup

测量结果

刘顺（光电信息科学与工程专业）工程科学1401班

在一周 工作之后，我学会了使用virtuoso.

老师一开始给了我tutorial学习，我照着网站上的操作说明做好了之后，印度学长让我设计振荡器。 这部分我学过理论，所以还算顺利。软件出了一些问题，后来也慢慢解决了。最后输出波形还是可以的，只是有些参数还得调整，使得电路更符合预期。

电路中的电流按照预期本来应该是一致的紫色和蓝色线并不一致，将会找出原因并努力改善这一点。

周六的时候我们去超市买了电磁炉和做饭工具。

在租的房子里做了第一顿火锅，7个实习生坐在毯子上吃起了火锅，一直到晚上10点大家才吃完，我们洗好碗筷就准备第二天的工作。由于只有周一至周五我们每天早上9点坐shuttle到实验室，周末我搭上了一位学长的车。虽然头两天我办理了入校手续，办理了保险，但是我们依然在等待行政人员办理好IDcard。

最近有一个会议实习生可以去但是由于我的dead line 很近，所以我打算留下来争取做好这件事。

在抵美10日后，我开通了银行支票账户和本地手机；访问纽约中国留学服务中心网站，在线填写并提交报到信息；邮寄报到材料到教育组； 使馆收到报到材料后，开始办理报到手续。材料清单上面有：报到证原件、基金委资助证书原件、护照复印件、签证复印件 I94入境记录单、国家公派留学人员报到信息表（提交报到信息后打印签字。贴照片）、 DS2019表或I20表复印件。

至此，我已经和芝加哥领事馆联系咨询报道的事情，希望早点将事情办好。

我们在另外一处租下两个月的房子，新房子只有两间房我们将两人共住一间房间。

吴涛————机器学习中对抗样本的生成

前两周我主要是在看文献，理解对抗样本的概念和一些理论，对抗样本就是在真实的数据上加入一些人眼难以识别的扰动生成的，但是机器学习模型却不能正确的识别它。下图是一个形象的示例。这一周我主要进行的工作是编写python代码来实现生成对抗样本，虽然对抗样本研究是机器学习中一个非常新的领域，但是已经有很多学者做了大量的工作，所以在GitHub上这方面的代码也很多，我可以下载相关的代码，然后读懂它，再把它修改一下，完成我需要实现的功能就行了。

虽然我刚接触机器学习不久，但我觉得它的门槛还是比较低的，只要你具备基础的大学数学基础，机器学习的理论知识并不难懂，我工作的难点是对python和TensorFlow不太熟悉，读懂GitHub上那些大牛的代码并不容易，所以只能一行一行的读，读到一行不懂的，就百度谷歌进行搜索，直到读懂整段代码，然后再想着怎么去改，改的时候调试代码是最痛苦的部分，有时搞了半天都不知道bug在哪里。当然，最后也调试成功了几段代码，生成了一些对抗样本，接下来的事就是在机器学习模型上测试这些样本，然后再去采取一些措施提高模型的鲁棒性。