位移电流在偶极源电磁测深中的影响研究

采用基于电型源和磁型源的矢量势导出了在电偶极源激励下的层状地球中的频率域电磁响应的表达式;并通过G-S逆拉氏变换在时间域中对其结果进行了验证。研究了K、H型三层地电模型,得出忽略位移电流时使得垂直磁场Hz振幅、相位观察值增大,而在高频时忽略位移电流对水平电场Ex振幅和相位几乎没有任何影响。在K型的地电模型的Hz计算中,高阻层越厚,忽略位移电流就对计算结果产生影响的起始频率越小。而在H型模型中,忽略位移电流的影响出现的起始频率与低阻层的厚度变化没有关系。     

冲击噪声下基于Lorentzian范数的CSR参数估计

针对现有重构算法及其改进算法在压缩感知雷达(CSR)参数估计中存在的稳健性不强、适用性不广等问题,提出了一种适用于冲击噪声背景的鲁棒性算法——Lorentzian-ISL0(基于Lorentzian范数的改进光滑l0范数).建立CSR参数估计的稀疏线性模型,并基于Lorentzian范数和高斯函数稀疏正则化,构造冲击噪声下稳健的优化目标函数;修正优化目标函数的牛顿方向,并沿修正方向对估计值进行更新,直至收敛.仿真实验结果表明:与已有算法相比,本文方法计算复杂度更小,支撑集重构更精确,信号重构精度更高.     

高光谱遥感图像的稀疏分解与压缩感知

基于稀疏分解和压缩感知原理对高光谱遥感图像进行压缩重构,提出一种基于过完备原子库上分解图像的稀疏分解快速算法,以减少图像稀疏分解的计算量.仿真计算结果表明,利用压缩感知和谱带分组技术对高光谱图像进行谱间压缩,可提高运算速度,并降低成本.     

基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法

为提高地震数据压缩感知重构的信噪比和保真度, 提出一种基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法。建立了地震数据压缩感知重构模型, 分析了基于曲波变换稀疏表示的地震数据各尺度之间能量与熵的分布特性, 结合分块压缩感知技术降低随机观测的计算复杂度, 利用曲波变换稀疏表示高频区域各尺度之间的相关性, 设计了随信息熵变化的自适应双变量收缩阈值迭代重构的方法。实验结果表明, 在相同的采样率下,该算法重构的地震数据峰值信噪比提高了1. 5 dB 以上, 并且具有良好的细节信息保持能力。     

金属纳米粒子对非晶硅太阳能电池性能影响的理论模拟

使用时域有限差分(FDTD)方法,在标准太阳光下模拟非晶硅太阳能电池表面上有序排列的Ag或Au纳米颗粒对电池的光吸收增强效应.结果表明:通过改变金属颗粒的直径和粒子周期性间距等不同条件,光吸收的增强效应有规律地变化.结合AMPS-1D模拟软件对非晶硅电池的电学性能进行计算,在标准太阳光下,使用直径为200 nm、周期性间距为600 nm的Ag纳米粒子可以使非晶硅电池效率的提高幅度达到23.4％.     

大直径越江公路盾构隧道振动特性测试分析

盾构隧道内车辆通行对隧道产生动力作用,可能导致隧道周围软土层产生较大沉降。基于无线传感网络平台,对大直径越江公路隧道内衬砌与路面板在车辆荷载激励下的振动特性进行现场实测,获得时域与频谱信号,分析得到管片与箱涵底板的最大垂向加速度幅值与振动优势频率,发现箱涵底板与隧道管片垂向振动同步的规律。测试结果可为隧道周围地层沉降变形分析参数取值提供参考。     

二维无解区域上一类广义Navier-Stokes方程的衰减率

主要研究二维无解区域Ω上一类广义Navier-Stokes方程速度梯度的L2衰减率.当u0∈L2(Ω)时利用新的能量方法和精确的计算得到了其速度梯度在L2范数下的衰减率为(1+t)-12.     

多波段线性调频傅里叶域锁模光电振荡器

提出了一种基于傅里叶域锁模光电振荡器（Fourier domain mode-locked optoelectronic oscillator，FDML OEO）的多波段可重构线性调频信号产生方案.在该方案中，由扫频多波长激光器、相位调制器和光陷波滤波器等构成FDML OEO的核心单元——快速扫频的多通带微波光子滤波器.将扫频多通带微波光子滤波器的扫频周期和FDML OEO的环腔延时同步，可实现傅里叶域锁模，从而在FDML OEO腔内自激振荡产生多波段线性调频微波信号.与传统的基于高速基带线性调频微波源的微波光子多波段线性调频信号产生方案相比，该方案结构简单，成本低，不需要借助外部的高速基带线性调频微波源.此外，FDML OEO所产生的多波段线性调频信号的带宽和中心频率均宽带可调.该新型多波段线性调频微波信号源在先进多波段雷达、多业务泛在接入无线通信等系统中具有良好的应用前景.     

基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法

实时心电监测的数据量过大，给系统的传输和存储带来很大压力.为降低采集端的功耗，达到既减轻采样复杂度又降低传输数据量的目的，使用压缩感知技术对心电信号进行压缩采样及重构.以信号重构时间和重构误差为关键指标，研究不同重构算法和小波基的性能表现.结果表明，当压缩率在30%以内时，基追踪作为信号重构算法的百分比均方根差小于4%，同时其重构耗时最短;当压缩率在70%以内时，子空间追踪的误差小于10%，且始终保持较低的重构耗时.最优小波基往往和具体压缩率有关.     

基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时，不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题，提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分类器差异损失，实现源域和目标域之间的域分布对齐，从而实现无标记目标域样本的故障诊断.实验结果表明，所提方法与主流的域适应方法相比具有更高故障诊断准确率，验证了该方法的合理性和可行性.