摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-12页 |
第一章 绪论 | 第12-24页 |
·微波毫米波技术发展趋势 | 第12页 |
·多芯片组件(MULTICHIP MODULE)技术 | 第12-14页 |
·MCM分类 | 第12-13页 |
·低温共烧陶瓷(LTCC)技术 | 第13-14页 |
·研究背景 | 第14-22页 |
·微波毫米波模块三维垂直互连 | 第15-18页 |
·LTCC无源结构研究 | 第18-19页 |
·建模分析方法 | 第19-20页 |
·微波毫米波LTCC系统 | 第20-22页 |
·研究目的和主要工作 | 第22-24页 |
第二章 LTCC传输线 | 第24-37页 |
·LTCC传输线结构 | 第24-30页 |
·微带线,带状线与共面波导 | 第24-27页 |
·介质集成波导结构 | 第27-30页 |
·数值多线校准方法分析传输线特性 | 第30-36页 |
·小结 | 第36-37页 |
第三章 LTCC无源结构设计 | 第37-73页 |
·LTCC模块间三维垂直互连结构 | 第37-55页 |
·毛钮扣连接器 | 第38-40页 |
·采用三线连接器的垂直互连结构 | 第40-49页 |
·基于介质集成波导的毫米波模块间垂直互连结构设计 | 第49-55页 |
·毫米波波导-微带过渡 | 第55-67页 |
·缝隙耦合过渡设计 | 第55-62页 |
·基于探针耦合的金属波导到介质集成波导过渡 | 第62-67页 |
·LTCC多层滤波器设计 | 第67-72页 |
·LTCC多层端耦合滤波器 | 第67-70页 |
·LTCC埋置型窄带交指滤波器设计 | 第70-72页 |
·小结 | 第72-73页 |
第四章 基于支持向量机的LTCC垂直互连建模 | 第73-96页 |
·机器学习 | 第73-74页 |
·人工神经网络 | 第74-76页 |
·统计学习理论 | 第76-78页 |
·支持向量机 | 第78-80页 |
·支持向量机回归 | 第80-84页 |
·线性支持向量回归 | 第80-81页 |
·非线性支持向量回归 | 第81-82页 |
·ε支持向量回归机与ν支持向量回归机 | 第82-84页 |
·基于SVR的微波LTCC互连建模 | 第84-95页 |
·微波LTCC模块间垂直互连建模 | 第85-92页 |
·带状线到带状线层间互连建模 | 第92-95页 |
·小结 | 第95-96页 |
第五章 毫米波LTCC系统设计 | 第96-111页 |
·毫米波LTCC接收前端 | 第96-97页 |
·工艺 | 第97页 |
·第一次制作 | 第97-105页 |
·电路布局要点 | 第97-98页 |
·器件选取 | 第98-100页 |
·直流偏置网络设计 | 第100-101页 |
·布局实现 | 第101-104页 |
·测试结果及分析 | 第104-105页 |
·改进 | 第105-109页 |
·仍需完善的方面 | 第109页 |
·小结 | 第109-111页 |
第六章 结论 | 第111-114页 |
·论文主要工作和贡献 | 第111-112页 |
·下一步工作展望 | 第112-114页 |
致谢 | 第114-115页 |
参考文献 | 第115-123页 |
攻博期间取得的成果 | 第123页 |