一种频域脉冲最小均方误差杂波对消算法

针对“低慢小”探测雷达杂波多普勒主瓣淹没慢速弱目标问题,该文提出了频域脉冲LMS（FPLMS）算法来对消杂波。该算法利用杂波分量在脉间的平稳性,自适应地估计各距离单元杂波的复幅度来重构杂波,实现杂波对消。仿真结果表明：FPLMS算法能够有效对消杂波,消除杂波主瓣对目标检测的影响;且具有很窄的滤波器凹口,约为MTI滤波器的1/3,对速度大于1个速度分辨单元的目标几乎无信噪比损失,适用于“低慢小”探测雷达的杂波对消。     

基于峰宽修正的玻璃药瓶内氧气残留浓度的检测研究

玻璃药瓶中的氧气残留对瓶中药品的无菌特性造成了严重的威胁。采用波长调制光谱（Wavelength Modulated Spectrum, WMS）技术解调得到的二次谐波信号峰高值作为氧浓度反演的基础。然而,在用二次谐波信号测量气体浓度时,由于调制深度的变化会导致二次谐波峰值的变化,这通常会给系统带来误差,进而降低浓度的反演精度。而调制深度受调制电流波动、温度和压强变化等因素的影响不能直接计算获得进而修正。针对这一问题,本文成功地将调制深度与二次谐波峰高的关系转换为二次谐波峰宽和峰高的关系。然后,利用峰宽校正后的谐波峰高对气体浓度进行反演。初步实验表明,利用峰宽校正后的谐波峰高对瓶内气体浓度进行预测的准确性提高了2.1%,且系统的整体鲁棒性也得以提升。本文提出的校正方法不需要系统参数信息与气体成分信息,可以直接从谐波信号本身出发对调制深度进行校正,十分适合于工业现场的在线氧气浓度预测。     

基于改进免疫粒子群优化算法的室内可见光通信三维定位方法

针对室内可见光通信中3维定位精度不高和定位时间较长的问题,该文提出基于改进免疫粒子群(IIMPSO)算法的室内可见光通信(VLC)3维定位方法.通过分析室内多径效应,选取合适的视场角(FOV)以减少反射影响,同时完善了倾斜状态下的定位模型,并采用卡尔曼滤波算法以降低环境干扰对接收功率的影响,在此基础上与改进的免疫粒子群算法相融合.仿真结果表明,在5 m×5 m×3 m的室内环境中,该文所提出的3维定位系统平均定位误差为0.031 m,定位时长为2.3 s.与现有的3维定位系统进行比较,其定位精度与收敛速度均得到明显改善.     

宽阻带小型化双频带通滤波器

文中提出了一种具有宽阻带的紧凑型双频带通滤波器,它采用了折叠短路枝节负载谐振器、紧凑型微 带单元谐振器(CMRC)和阶跃阻抗谐振器结构。由于多个谐振器产生了五个可控传输零点(TZ),该滤波器实现了两个 通带之间的良好隔离度以及宽阻带特性。制作并测试了尺寸紧凑的双频带通滤波器实验样品,测试结果显示,第一通 带和第二通带的中心频率/ 插入损耗分别为0. 66 GHz/0. 8 dB 和1. 73 GHz/0. 7 dB,阻带频率高达10. 5 GHz,抑制水平 超过15 dB。     

基于Khatri-Rao积的三维前视声呐空间方位估计技术

为了提高3维前视声呐的方位分辨能力,同时避免2维(2D)方位估计(DOA)方法失效,该文提出1维(1D)空间角估计方法、基于Vernier法的垂直角估计方法和基于最小角定理的水平角方位估计方法.首先基于不同子阵构造互协方差矩阵避免2维方位估计模型失效,再利用Khatri-Rao积进行虚拟孔径扩展;将扩展后的阵列导向矢量和观测向量模型用于2维方位估计.与原阵列的导向矢量相比,虚拟阵元数量约增加1倍,阵列的孔径得到有效扩展.仿真实验表明,与单观测向量波束形成2维方位估计方法相比,所提方法在2维方位估计问题中具有更高的分辨能力,均方根误差更低;水池实验进一步验证了该文所提方法的工程实用性.     

基于自组织增量-图卷积神经网络的金相图半监督学习

采用深度学习对钢铁材料显微组织图像分类,需要大量带标注信息的训练集.针对训练集人工标注效率低下问题,该文提出一种新的融合自组织增量神经网络和图卷积神经网络的半监督学习方法.首先,采用迁移学习获取图像数据样本的特征向量集合;其次,通过引入连接权重策略的自组织增量神经网络(WSOINN)对特征数据进行学习,获得其拓扑图结构,并引入胜利次数进行少量人工节点标注;然后,搭建图卷积网络(GCN)挖掘图中节点的潜在联系,利用Dropout手段提高网络的泛化能力,对剩余节点进行自动标注进而获得所有金相图的分类结果.针对从某国家重点实验室收集到的金相图数据,比较了在不同人工标注比例下的自动分类精度,结果表明:在图片标注量仅为传统模型12％时,新模型的分类准确度可达到91％.     

Unraveling the Charge Storage and Activity-Enhancing Mechanisms of Zn-Doping Perovskite Fluorides and Engineering the Electrodes and Electrolytes for Wide-Temperature Aqueous Supercabatteries

Herein, a trimetallic Ni–Co–Zn perovskite fluoride (ABF₃) (denoted as KNCZF) electrode material is explored for advanced aqueous supercabatteries (ASCBs), with KNCZF and activated carbon–FeBiCu@reduced graphene oxides (AC–FeBiCu@rGO) as cathode and anode, respectively, which outperform aqueous supercapacitors (ASCs) and batteries (ABs) with AC and FeBiCu@rGO anodes because of the synergistic effect of pseudocapacitive (KNCZF), capacitive (AC), and faradaic (FeBiCu@rGO) responses. One of the important findings is that the KNCZF shows a typical bulk phase conversion mechanism for charge storage in the alkaline media with the transition of ABF₃ perovskite nanocrystals into amorphous metal oxides/(oxy)hydroxides nanosheets, showing the redox-active and redox-inert roles for the Ni/Co and Zn species, respectively, which can be deduced by various ex-situ techniques. Another interesting finding is that the redox-inert Zn species largely enhance the activity of Ni/Co redox-active species in the ABF₃ materials, mainly owing to the promotion of surface electroactive sites, adsorption of OH^?, and charge transfer of surface Ni/Co atoms by Zn-doping, which can be proved by ex-situ characterizations and theoretical calculations. Overall, this study reveals the structure–activity relationship and charge storage mechanisms of Zn-doping ABF₃ materials for advanced ASCBs, showing a great impact on developing advanced electrochemical energy storage.