利用海洋环境噪声互相关实现阵形校准

阵列信号处理需要准确的阵形,然而海底水平阵的阵形很难精确测量。利用海洋环境噪声可以提取两点间的格林函数,这为无源校准阵形提供了新的可能。通过海洋环境噪声互相关叠加可以获取两个阵元之间的距离信息,一种方法是可以通过该距离与位置之间的关系构建非线性方程组并利用最小二乘法(LS)求解阵形。本文利用多维尺度变换法(MDS)求解,通过对度量矩阵的特征值分解获得阵形。数值仿真和实验数据证明了该方法的可行性,并且MDS相比于LS有更稳健的性能。     

频率不变波束形成器抽头稀疏化设计的交替方向乘子法

针对具有空间响应变化函数约束的频率不变波束形成器设计问题,提出了采用交替方向乘子法实现抽头稀疏设计的优化算法。该算法利用交替方向乘子法能够将原始优化问题进行分裂处理的特点,通过引入替代变量和指示函数,使得表征波束形成器抽头稀疏度量的非凸L₀范数与阵列响应约束分离,进而将问题分裂到元素层级并给出近邻算子的解。对于指示函数的近邻算子求解,在分裂到元素层级后则退化为简单的双边约束问题,因而降低了优化求解的计算复杂度。仿真分析表明,提出的方法比现有的L₁范数方法在宽频带条件下的抽头稀疏度能够提升6%~13%,通带最大波动误差减小了约2 dB,并且优化消耗时间更短。实验结果进一步验证了所提方法在实现高抽头稀疏度波束形成的同时,对声信号造成的失真更小。因此,所提出的方法在降低传声器阵列波束形成器的实现复杂度以及保持阵列响应的频率不变性能方面更具有优势。     

深海直达波区卷积神经网络测距方法

深海声场通常可以看作不同掠射角的多途声线在接收器处的叠加,其中经海底反射的声线携带与海底参数有关的声场特征。利用深度卷积神经网络分别学习垂直阵声压域(CNN-Field)和垂直阵波束域(CNN-CBF)特征的方法被用来估计直达波区声源距离。该方法首先对仿真直达波区声场数据做预处理,然后将声压域和波束域的声场数据分别作为训练集训练深度卷积神经网络模型,最后输入测试集数据到训练完成的模型中估计声源距离.实测环境参数的仿真实验表明CNN-Field方法在不同海底参数的测试集下测距结果差异较大,CNN-CBF方法差异较小,而且在16阵元10 m等间距垂直阵的阵元域信噪比大于0dB时估计准确率可以达到97%.海试数据处理结果表明CNN-CBF方法的直达波区内测距准确率高于CNN-Field,在距离10 km以内的平均准确率可以达到93.16%.     

时域压缩合成孔径超分辨水声成像算法

提出一种针对水下稀疏目标的时域压缩合成孔径声呐成像方法(TC-SAS),实现了水声目标高分辨实时成像。通过多子阵的孔径合成,在时域上构造出成像网格格点到有效孔径内逐帧阵列的格林函数,并给出成像区域散射强度到数据域的映射矩阵;然后利用该区域空域稀疏的先验知识,通过正交匹配追踪的稀疏重构方式,解算出成像区域散射系数矩阵,实现了稀疏目标高分辨成像.同时,针对线性调频信号提出数据缩减的方法,通过对观测数据和字典矩阵同时脉压后截取,减小了数据规模;进一步结合二维矩阵数表查表的方法,以空间换时间,实现了区块实时成像。数值仿真以及湖试试验表明,所提算法能分辨出传统的时延求和算法难以分辨的目标,并且在图像清晰度指标上平均提升4.9 dB.改善了合成孔径声呐的成像质量.     

拓扑近藤绝缘体SmB6中的奇异电子性质

拓扑近藤绝缘体是一种本征的强关联拓扑电子体系,其体能隙来源于近藤关联效应。自2010年拓扑近藤绝缘体的理论概念被提出后,六硼化钐(SmB6) 作为第一种被预测为拓扑近藤绝缘体的材料在这十多年中被多种实验手段反复研究验证,被广泛接受认为是第一种拓扑近藤绝缘体。在这篇综述中,我们回顾了关于SmB6 的一些重要实验结果,比如电输运测量,角分辨光电子能谱(ARPES), 表面形貌分析(STM) 等,并论述了如何通过这些关键的实验证据证实SmB6 的拓扑近藤绝缘物相。同时,我们也展示了SmB6 这一关联电子体系的其他奇异物性,包括中间价态在表面和体内的分离现象,以及量子振荡发现的体振荡信号等等。这些性质表明我们对SmB6 这一材料的理解仍然不充分,其中还有更为丰富的物理值得挖掘。     

HIRFL人身安全联锁系统的设计与实现

兰州重离子加速器(简称HIRFL),是我国规模最大、加速离子种类最多、能量最高的重离子研究装置,可提供单核子能量达GeV量级的重离子束。HIRFL运行时,束流会在加速器隧道内产生辐射,需要建立一套人身安全联锁系统来保障人员的辐射安全。HIRFL人身安全联锁系统遵循分区联锁、硬件最可靠、失效保护、冗余及独立性、自锁等设计原则,选用了可靠性高的冗余PLC作为核心控制器,并使用了安全性高的联锁部件。本工作的完成保障了HIRFL工作人员的辐射安全,也为同类型加速器装置的人身安全联锁系统设计提供了参考。     

CEE实验中TOF探测器数据获取系统的设计

正在研制的低温高密度核物质测量谱仪(CSR External-target Experiment,CEE)系统经过触发后平均数据率可达2 GB/s.针对整个谱仪的设计需求,本文提出了通用的流处理数据获取架构Data-Matrix(D-Matrix),并设计了D-Matrix在飞行时间探测器(Time-of-Flight...     

基于PID算法的磁场闭环控制技术研究

已有的束流磁场控制方法大多采用开环的方式,即根据磁场需求直接设置磁铁电源输出的电流或电压值.但开环状态的磁场在现场噪声以及磁铁自身涡流效应的影响下,极容易发生偏移.针对此问题,设计了基于PID算法的磁场闭环控制系统.该系统以偏转磁铁为控制对象,使用霍尔传感器获取磁场值作为反馈,磁铁电源励磁电流的输出作为控制系统的输入量...     

细胞松弛素B阻断微核法鉴定男性个体辐射敏感性的方法初探

初步研究了男性个体辐射敏感性的鉴定方法及标准.采集50名男性志愿者的外周血,分别给予不同剂量X射线照射,采用细胞松弛素B阻断双核法测定微核率(MNF),通过二阶多项拟合法,绘制微核剂量效应选项中心标准曲线,将个人微核剂量效应曲线与标准曲线比对后判断个体辐射敏感性.0.0～2.5 Gy剂量范围内,剂量效应二阶多项拟合的中...     

基于PCA-BP神经网络的光谱消光法颗粒粒径反演算法研究

光谱消光法广泛应用于颗粒粒径测量领域,在利用光谱消光法对颗粒粒径进行反演的过程中,由于颗粒的消光系数存在理论复杂、计算繁琐、收敛速度慢以及求解不稳定等问题,很大程度上影响了整个反演过程的快速性和准确性。且在众多波长的消光数据中,存在较多重复冗余的信息,也很大程度上增加了反演算法的时间。针对光谱消光法粒径反演算法计算繁琐、反演效率低的问题,提出了基于主成分分析（PCA）和BP神经网络的光谱消光颗粒粒径分析方法。基于Mie散射理论对不同粒径、不同波长下的光谱消光值进行了仿真计算,通过对光谱消光数据集的主成分分析及各个波长综合载荷系数的计算,实现了最优特征波长的选取,利用降维后的光谱消光数据训练了PCA-BP神经网络模型,并利用该网络模型计算了粒径颗粒分布。通过仿真计算,比较了PCA-BP神经网络模型与传统的BP神经网络模型的预测精度,并分析了波长数目对两种神经网络模型预测结果的影响。针对训练得到的PCA-BP神经网络模型开展光谱消光法粒径参数反演算法的验证实验,搭建了光谱消光法颗粒粒径参数测量实验系统,测量了粒径范围在0.5～9.7 μm内的6种不同粒径参数的聚苯乙烯标准颗粒。仿真和实验结果表明：基于主成分分析方法可确定各个波长向量之间的相关性,利用综合载荷系数选取最优特征波长对应的消光值对整体的光谱数据具有较好的代表性,可实现光谱数据的降维。相比传统的BP神经网络模型,基于PCA-BP神经网络模型的颗粒粒径分布的分析方法预测精度更高,对于较分散颗粒系的分布参数的预测有更加明显的优势。而且,被选取的波长数较少时,PCA-BP神经网络模型依然有较高的预测精度。利用训练好的PCA-BP神经网络模型对颗粒粒径参数进行实验验证,预测结果可瞬时输出,颗粒粒径分布误差在5%以内,验证了该算法的可行性。