使用稀疏贝叶斯学习的水声多途信道盲估计

提出了一种使用稀疏贝叶斯学习(SBL)的多途信号盲解卷积方法对水声多途信道的信道脉冲响应(CIR)进行盲估计。该方法利用垂直阵和多频SBL获得宽带舰船声源在不同垂直到达角上的复数域多频点信号,取其相位对垂直阵接收信号匹配滤波,得到每条路径上的CIR,将多路径CIR相干叠加得到最终的多途CIR结果。仿真与海试数据处理结果表明,相比于原有的基于交替投影的多途信号盲解卷积方法,所提出方法有以下几个好处:(1)无需准确预估多途信号数目;(2)分离的多途信号的方位更准确且信号相位更可靠;(3)有效获取了舰船与阵列之间的CIR.并且将弱路径CIR的平均时间估计误差从4.7 ms缩小到1.0 ms.显著提高了弱路径CIR的时间估计精度。使用稀疏贝叶斯学习的多途信号盲解卷积方法能够有效提高多途环境下水声信道盲估计的性能。     

圆合成孔径声呐多点定位运动补偿

圆合成孔径声呐(CSAS)的成像性能受平台运动误差影响而下降,利用单侧回波可估计CSAS基阵的斜距误差,但单侧回波在小测绘带时无法估计升沉误差,针对此问题,提出了一种利用单侧回波信号的声呐平台三维运动估计和补偿方法。首先,对CSAS在不同观测角度的目标回波取极大值获得目标回波的到达时间;其次,基于多个点目标的到达时间建立CSAS三维定位模型;然后利用列文伯格-马夸尔特方法对声呐三维坐标进行估计;最后将位置估计结果与时域反投影成像方法结合实现对目标的成像.仿真结果表明:该方法能精确估计声呐平台运动误差,其空间坐标的估计误差小于仿真信号波长的1/8,从而精确补偿了CSAS在不同空间采样点上的阵元回波时间差,显著提高了目标成像质量。湖上试验结果表明,该算法能够实现对CSAS的运动误差补偿。仿真和试验结果均验证了方法的可行性和有效性。     

航天器中精密器件布局的保结构优化

航天器中精密器件的稳定性和工作精度决定于器件布置位置的局部结构振动特性,而航天器局部振动特性又受到精密器件布局的影响.因此,航天器中精密器件的布局优化是确保其稳定高效工作的前提条件.该文建立了粘接精密器件的航天器局部柔性薄板结构的动力学模型,发展保结构分析方法模拟了薄板结构的局部振动特性.考虑精密器件形状和尺寸、散热间...     

煤炭码头船货匹配下泊位动态分配多目标优化模型及算法

本文针对输出型煤炭码头船货匹配下泊位动态分配问题,构建了堆场-取装线-泊位-船舶联合分配优化数学模型,并设计了采用仿真推演策略解码的遗传算法求解。首先,综合考虑船舶、泊位、堆场、取装线、煤种、航道开放时间和装船作业规则等要素,以船舶在港时间最短和作业效率最大为目标建立了相应的多约束多目标优化模型。然后,综合多目标优化、遗传算法以及仿真推演技术,设计了相应的遗传算法求解,包括:组合式编码、采用仿真推演策略的解码方法,追加了具有合法性检查的染色体生成算法,设计了采用多种策略的遗传操作等。最后实例表明,本算法的执行效率高而且优化效果好。     

带锥约束多目标规划问题的高阶Wolfe逆对偶

本文对带锥约束多目标规划问题提出一个新的高阶Wolfe逆对偶定理,该结果克服了Kim等(2010)的文章中高阶Wolfe逆对偶定理的缺陷.     

求解PageRank问题的重启GMRES修正的多分裂迭代法

PageRank算法已经成为网络搜索引擎的核心技术。针对PageRank问题导出的线性方程组,首先将Krylov子空间方法中的重启GMRES(generalized minimal residual)方法与多分裂迭代(multi-splitting iteration,MSI)方法相结合,提出了一种重启GMRES修正的多分裂迭代法;然后,给出了该算法的详细计算流程和收敛性分析;最后,通过数值实验验证了该算法的有效性。     

电感耦合等离子体发射光谱测定植物精油中的重金属元素

植物精油是从芳香植物提取的天然复杂化合物,作为芳香植物的次生代谢产物具有挥发性和浓郁香味,其特有的多样化生物活性广泛应用于医药和化妆品行业.植物精油具有高渗透性,能以活跃的分子态渗透皮肤组织,经淋巴腺吸收后进入血液,其所含的重金属元素也极易随植物精油进入人体对健康构成潜在威胁.采用硝酸-双氧水对植物精油进行微波消解,在...     

基于储量结构变化的油田开发指标预测与优化数学模型研究

大型油田开发过程中,随着不同类型新储量的不断投入,地质储量结构发生变化,表征油田整体开发技术与经济效果的关键性指标,如产量、可采储量、采收率、储采比、开发成本与操作成本等等也随之改变,其变化规律可用一套数学模型来描述。在开发指标预测基础上,运用多属性决策方法如TOPSIS,可以实现新投产区块组合方案的优选。应用实例表明,本文方法实用、操作性强,可以为油区开发决策提供重要方法与手段。     

宽带Ka波段平面反射阵列天线设计

平面反射阵列天线的发展受到了带宽与功率容量两方面限制。为此,本文首先基于多谐振技术提出了一种新型平面反射阵列单元结构,相比于传统单元,所提出单元结构具有功率容量高、剖面低且相移曲线线性度好的特点。其次利用所提出单元,通过优化阵面特性在Ka波段设计了包含20×20个单元的平面反射阵列天线。最后利用电磁仿真软件进行模拟计算,结果显示在中心频点35 GHz处,天线峰值增益为27.58 dBi,口径效率为52.33%,副瓣小于?16.08 dB,并且在30.41～39.64 GHz频率范围内（相对带宽26.37%）天线增益跌落小于3 dB,并且所设计平面反射阵列天线最大功率容量可以达到 13.99 MW,功率密度为218.54 W/mm2。     

一种多尺度相似性学习的目标跟踪算法研究

基于深度学习的目标跟踪算法由于其良好的性能已经成为目标跟踪领域的主流算法之一。其核心思想是进行前后帧的相似性学习从而完成模板帧与搜索帧的匹配。其中,相似性学习是影响跟踪算法性能的关键一环。以孪生网络的相似性学习为切入点,对现有的深度互相关(DW-XCorr)的相似性学习方式进行改进,提出了一种多尺度相似性学习的目标跟踪算法。该算法在SiamRPN的基础网络框架下,构造多尺度互相关(Multi-Scale Cross Correlation,MS-XCorr)模块,对原有的互相关操作进行多尺度的改进,从而增加学习特征尺度的多样性,提高了跟踪网络相似性学习的效率,最终使得算法跟踪性能有进一步提升。在实验部分,将改进后的算法与其基线进行了对比实验,该算法在成功率(Success Rate)、精度(Precision)及平均精度(Norm Precision)上均有提升,成功率提高了4.3%,精度提高了4.4%,平均精度提高了4.0%。实验表明,多尺度互相关模块相较于深度互相关模块具有更强的相似性学习能力,提出的多尺度相似性学习的目标跟踪算法在目标光照、形态变化、遮挡以及干扰等复杂场景下具有更...