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GaN基半导体异质结构的外延生长、物性研究和器件应用
被引量：
10
1
作者
沈波
唐宁
+4 位作者
杨学林
王茂俊
许福军
王新强
秦志新
《物理学进展》
CSCD
北大核心
2017年第3期81-97,共17页
GaN基宽禁带半导体异质结构具有非常强的极化效应、高饱和电子漂移速度、高击穿场强、高于室温的居里转变温度、和较强的自旋轨道耦合效应等优越的物理性质,是发展高功率微波射频器件不可替代的材料体系,也是发展高效节能功率电子器件...
GaN基宽禁带半导体异质结构具有非常强的极化效应、高饱和电子漂移速度、高击穿场强、高于室温的居里转变温度、和较强的自旋轨道耦合效应等优越的物理性质,是发展高功率微波射频器件不可替代的材料体系,也是发展高效节能功率电子器件的主要材料体系之一,在半导体自旋电子学器件上亦有潜在的应用价值。GaN基异质结构材料、物理与器件研究已成为当前国际上半导体科学技术的前沿领域和研究热点。本文从GaN基异质结构的外延生长、物理性质及其电子器件应用三个方面对国内外该领域近年来的研究进展进行了系统的介绍和评述,并简要介绍了北京大学在该领域的研究进展。
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关键词
GaN基宽禁带半导体
外延生长
二维电子气
输运性质
自旋性质
GaN基电子器件
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职称材料
用于SAR遥感图像车辆型谱级识别的高阶特征表示多尺度残差卷积网络
被引量：
5
2
作者
陈禾
李灿
+2 位作者
庄胤
杜海琳
龙腾
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第3期317-327,共11页
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)对地观测具有覆盖面积广、多极化、多分辨率、全天时全天候观测的特点,被广泛应用于智能化监测系统。随着SAR遥感图像分辨率的提升,目标型谱级识别成为了一项挑战。本文使用聚束成像模式下1...
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)对地观测具有覆盖面积广、多极化、多分辨率、全天时全天候观测的特点,被广泛应用于智能化监测系统。随着SAR遥感图像分辨率的提升,目标型谱级识别成为了一项挑战。本文使用聚束成像模式下10种型号车辆的0.3 m分辨率、HH极化、多方位角的观测数据,针对型号类间差异小而导致的传统分类算法性能较差的问题,提出了多尺度特征提取残差结构,并结合高阶特征表示提升了深度卷积网络的分类性能,实现了高精度的SAR遥感图像车辆型谱级识别。所提出的方法在公开的MSTAR数据集上开展了详细的实验验证,结果表明本文提出的方法优于现有的智能化分类算法,对10种型号车辆目标识别的总体精度(Overall Accuracy,OA)达到了99.88%。
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关键词
SAR遥感图像
车辆型谱级识别
多尺度高阶特征表示
深度卷积网络
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职称材料
题名
GaN基半导体异质结构的外延生长、物性研究和器件应用
被引量：
10
1
作者
沈波
唐宁
杨学林
王茂俊
许福军
王新强
秦志新
机构
北京大学
宽禁带半导体研究中心
北京大学
人工微结构和介观物理国家重点实验室
北京大学信息与科学技术学院
微纳电子学系
出处
《物理学进展》
CSCD
北大核心
2017年第3期81-97,共17页
基金
国家科技重点专项(2016YFB0400100
2016YFB0400200)
+9 种基金
国家重点基础研究发展计划项目(2013CB921901
2013CB632804)
国家自然科学基金(11634002
61521004
61361166007
61376095
61522401
61574006
61204099)
北京市科技计划项目(Z151100003315002)对本文涉及工作的大力支持
文摘
GaN基宽禁带半导体异质结构具有非常强的极化效应、高饱和电子漂移速度、高击穿场强、高于室温的居里转变温度、和较强的自旋轨道耦合效应等优越的物理性质,是发展高功率微波射频器件不可替代的材料体系,也是发展高效节能功率电子器件的主要材料体系之一,在半导体自旋电子学器件上亦有潜在的应用价值。GaN基异质结构材料、物理与器件研究已成为当前国际上半导体科学技术的前沿领域和研究热点。本文从GaN基异质结构的外延生长、物理性质及其电子器件应用三个方面对国内外该领域近年来的研究进展进行了系统的介绍和评述,并简要介绍了北京大学在该领域的研究进展。
关键词
GaN基宽禁带半导体
外延生长
二维电子气
输运性质
自旋性质
GaN基电子器件
Keywords
GaN-based wide band-gap semiconductors, epitaxial growth, two dimensional elec-tron gas （2DEG）, transport properties, spin properties, GaN-based electronic devices
分类号
TN304 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
用于SAR遥感图像车辆型谱级识别的高阶特征表示多尺度残差卷积网络
被引量：
5
2
作者
陈禾
李灿
庄胤
杜海琳
龙腾
机构
北京
理工
大学
信息与
电子
学院
雷达
技术
研究所
北京大学信息与科学技术学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第3期317-327,共11页
基金
长江学者(T2012122)
北京市科技百领军人才项目资助项目(Z141101001514005)。
文摘
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)对地观测具有覆盖面积广、多极化、多分辨率、全天时全天候观测的特点,被广泛应用于智能化监测系统。随着SAR遥感图像分辨率的提升,目标型谱级识别成为了一项挑战。本文使用聚束成像模式下10种型号车辆的0.3 m分辨率、HH极化、多方位角的观测数据,针对型号类间差异小而导致的传统分类算法性能较差的问题,提出了多尺度特征提取残差结构,并结合高阶特征表示提升了深度卷积网络的分类性能,实现了高精度的SAR遥感图像车辆型谱级识别。所提出的方法在公开的MSTAR数据集上开展了详细的实验验证,结果表明本文提出的方法优于现有的智能化分类算法,对10种型号车辆目标识别的总体精度(Overall Accuracy,OA)达到了99.88%。
关键词
SAR遥感图像
车辆型谱级识别
多尺度高阶特征表示
深度卷积网络
Keywords
SAR remote sensing imagery
vehicle fine-grained classification
multi-scale high-order feature representation
deep convolution neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GaN基半导体异质结构的外延生长、物性研究和器件应用
沈波
唐宁
杨学林
王茂俊
许福军
王新强
秦志新
《物理学进展》
CSCD
北大核心
2017
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
用于SAR遥感图像车辆型谱级识别的高阶特征表示多尺度残差卷积网络
陈禾
李灿
庄胤
杜海琳
龙腾
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021
5
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职称材料
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