高功率微波弹对GNSS接收机毁伤效果分析

针对高功率微波（high-power microwave，HPM）武器易对全球卫星导航系统（global navigation satellite system，GNSS）接收机造成毁伤的问题，以高功率微波弹为对象，分析了不同弹体起爆姿态下的攻击范围与效果。在电磁仿真软件CST-MWS（CST microwave studio）中建立GNSS接收机辐照模型，设计了圆极化贴片天线为接收载体，以单脉冲正弦信号调制的平面波模拟高功率微波弹起爆后的辐射场效应。在电磁能量前门耦合的基础上，基于场—路联合仿真方法给出了一种仿真模型，将天线端口感应电压注入电路仿真软件ADS中设计的PIN限幅器，完整模拟了HPM由场到路的耦合过程。仿真给出了以微波源峰值功率为变量的敏感器件毁伤评价曲线，结果表明，GNSS接收机射频前端电路中的低噪声放大器是HPM武器的主要攻击对象，以ERA-2+型低噪放为例，脉冲峰值功率在27~310 kV的微波源均可造成其晶体管烧毁。同时，HPM也容易引发限幅器在一定功率范围内产生尖峰泄漏现象，其尖峰泄露对电路可能产生的损伤值得重视。研究结论可为下一步开展卫星导航接收机针对性电磁防护设计提供依据与技术指标。     

基于最大熵方法的鲁棒自适应滤波及其应用

针对过程噪声和量测噪声受到脉冲噪声影响而呈现非高斯分布,且噪声统计特性不精确从而导致估计精度下降的问题,提出一种基于最大熵方法的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(maximum correntropy variational Bayes adaptive Kalman filter, MCVBAKF)算法,并将其应用于捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/全球卫星定位系统(global positioning system, GPS)组合导航系统。首先,使用最大熵鲁棒滤波方法对由脉冲噪声产生的野值问题进行处理;然后,通过改进的变分贝叶斯自适应方法进行后验更新,估计噪声,收敛所估参数的估计值;最后,进行了仿真对比。结果表明, MCVBAKF在复杂环境下可以有效提升滤波精度和稳定性。     

基于博弈和多智能体的汽车共享服务联盟协同策略研究

基于演化博弈和多智能体仿真，以加强联盟管理、提升联盟服务商合作积极性为目标，研究汽车共享服务联盟协同策略.从演化博弈视角设计综合考虑服务商自身与联盟内其他成员历史信息的学习规则，构建汽车共享服务联盟的多Agent仿真模型，研究收益、成本及惩罚等不同参数设置对服务商协同策略的影响.依据仿真实验结果提出了不同收益、成本和惩罚参数场景下加强联盟合作的策略，为汽车共享服务联盟的协同策略提供决策支持.     

大学生“低头族”行为成因及解决对策

在互联网特别是无线网络高速发展的今天,手机成为大学生校园学习和生活的重要组成部分,而大学生"低头族"日益增多,带来的安全、健康、社交等问题却日趋严重。了解大学生"低头"现状,分析"低头族"行为成因,据此提出相应的解决对策,旨在帮助大学生"低头族"抬起头。     

基于Java跨平台数字图像处理技术的塞曼效应实验软件改进

基于Java跨平台数字图像处理技术,对塞曼效应实验CCD图像处理软件进行了开发与改进.测试结果显示,所开发的图像处理软件能很好地实现跨平台作业,且由于采用多点拟合代替原系统中的3点拟合,进一步提高了实验精度.     

碱性离子液体[Bmim]Im催化大豆油制备脂肪酸甘油单酯研究

通过两步反应合成咪唑型碱性离子液体[Bmim]Im,通过核磁、红外对其进行表征.以大豆油与丙三醇为原料,用[Bmim]Im催化酯交换反应制备脂肪酸甘油单酯.通过单因素实验分别考察反应温度、反应时间、醇/油摩尔比、催化剂用量及催化剂重复使用次数对甘油单酯收率的影响.结果表明:当反应温度为190℃、反应时间为3h、醇/油摩尔比为6、催化剂用量为原料油用量的10%的条件下,大豆油反应转化率可达到93%,脂肪酸甘油单酯的收率达到了64.5%,且催化剂重复使用5次单酯收率未见明显下降.     

一种改进的光伏系统最大功率控制算法

为了提高太阳能发电效率,提出了一种新的太阳能最大功率跟踪方法。该改进算法由扰动观察法和二次插值法相结合进行最大功率点跟踪,利用二次插值法可以缩小搜索范围的特点,克服了扰动观察法在最大功率点附近产生的震荡现象,从而减小误判。通过MATLAB建模仿真的结果表明,改进算法能够快速地搜索到最大功率点,提高太阳能发电系统的稳定性。     

股票约定式回购业务折算率的分析与测算

股票约定式回购交易是国内证券行业开展融资业务的又一新渠道.基于不同的折算率限制,将历史模拟法和基于极值理论的广义帕累托分布模型这两种VaR计算方法应用到折算率模型中,对沪深300指数收益率样本进行了模拟贷款检验并比较.研究发现:所构建的折算率模型和计算方法基本能够给出合理的折算率结果,两种VaR方法各有特点,对折算率的影响不存在可比性.相关制度对折算率上限60%的规定有一定意义但存在改进空间;利用历史数据循环地做回溯测试,可以判断模拟贷款的表现,进而提高各期限下贷款的质量.     

激光旋切法加工高质量微小孔工艺与理论研究

针对激光微小孔加工中微小孔几何形貌和孔壁重铸层这2个影响微小孔加工质量的关键因素,利用大功率Nd:YAG毫秒脉冲激光器,分别在304不锈钢和DZ445定向结晶镍基合金上进行孔加工实验,主要研究了激光旋切法加工微小孔的工艺特点,对旋切法所涉及的3个关键参数(旋切路径、旋切速度、旋切圈数)对孔质量的影响规律进行了深入探讨。结果显示:边缘起点的旋切路径易导致孔缘出现缺口,而圆心起点的旋切路径可以避免这种现象;旋切速度和旋切圈数对孔壁重铸层厚度影响显著,重铸层厚度随着旋切速度的降低和旋切圈数的增加而减小,其机理在于,孔壁重铸层在旋切过程中会因激光的重复照射再次发生熔化,并在气化压力与辅助气压等驱动力的共同作用下克服黏滞力发生质量迁移,进而从孔出口排出,在其他工艺条件不变的情况下,重铸层的厚度与质量迁移的持续时间成反比。     

考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。