基于Relax谱估计的波束内多运动目标分辨

弹载雷达对波束内的多目标进行准确分辨是至关重要的。鉴于多普勒雷达对速度的分辨能力和单脉冲雷达的测角能力,提出了一种对波束内多运动目标进行分辨的算法。导弹加速度对目标回波多普勒频谱展宽起主要作用,据此提出了去斜率后进行超分辨谱估计的单/多目标鉴别方法;然后对超分辨后的参数化的多普勒谱进行单脉冲测角,从而得到多目标在波束内的二维分布。仿真结果证明了该算法的有效性。     

周期压力梯度作用下管上随体Maxwell流体不稳定流动的解析法

研究了随体Ｍａｘｗｅｌｌ流体在水平圆管内的不稳定流动,该问题可归纳为无量纲速度分量的二阶偏微分方程的初边值问题。采用改进的Ｋａｎｔｏｒｏｖｉｃｈ方法,将该偏微分方程化为各级近似的二阶常生分方程组,通过解常微分方程组获得在压力梯度作用下的一阶,二阶近似变分解析解。     

毫米波单脉冲雷达高精度测角算法研究

介绍一种角闪烁仿真模型,并且利用这种模型仿真揭示了幅度平方加权在各种整数幂次加权方法中的最优性。采用加权的观点分析了常规的单脉冲雷达非相参积累测角方法,指出其实质相当于对单次脉冲测角的结果用和通道信号幅度进行线性加权。最后提出一种基于幅度平方加权的单脉冲雷达非相参积累测角算法,仿真表明在各种信噪比条件下这种方法的测角精度都优于常规的非相参积累测角方法。     

雷达信号的加速度分辨性能分析

针对以导弹和卫星等高速飞行器为平台的雷达信号处理应用中所面临的非匀速相对运动所引起的多项式相位调制给雷达信号处理带来的影响, 提出并研究了加速度模糊函数和加速度分辨力的有关概念. 并以加速度模糊函数为分析工具, 讨论了雷达信号的加速度分辨性能, 分析了未知加速度对线性相位匹配滤波器输出信噪比和Doppler频率估计精度的影响, 给出了加速度与最优相参积累时间之间的定量关系, 讨论了二次相位匹配滤波器对加速度参数搜索估计的性能.     

高速公路货运车辆速度下限设定研究

在通过仿真方法分析货车速度对服务水平影响规律的基础上,以货车速度对客车速度边际影响等于1为判定条件,确定货车影响的关键速度.确定60 km.h-1作为双向四车道高速公路货车建议速度下限值.仿真验证表明,实施60 km.h-1速度下限后,客车运行车速可提高10 km.h-1,且能保证双向四车道高速公路在当前流量下服务水平不低于二级;未来流量增长至每小时3 000辆后,服务水平仍不低于三级.     

日粮钙磷含量及比例对大鼠肝组织微量元素的影响

目的探讨钙磷含量及比例对大鼠肝组织微量元素含量的影响。方法将1月龄清洁级Wistar雄性大鼠随机分成7组,每组10只,饲喂7种不同钙磷含量的试粮,试验期42 d。结果相同磷进食水平下,肝铜、肝锰含量在不同钙磷比之间无显著性差异(P>0.05);肝铁含量随日粮钙水平的提高而显著下降(P<0.05);肝锌、肝镁含量在低钙组与高钙组之间存在显著性差异(P<0.05)。相同钙进食水平下,钙磷比4.0∶1组(低磷)的肝铜含量显著高于其它两组(P<0.05);肝铁、肝锰含量在三组之间存在显著性差异(P<0.05)。相同钙磷比水平下,高钙高磷组的肝铁、锰、镁含量明显低于其它组(P<0.0 5)。结论钙影响肝铁、锌、镁的含量,对铜、锰影响不明显。磷影响肝铜、铁、锰的含量,对锌、镁影响不明显。钙磷比为4.0∶1(Ca 1.00%,P 0.25%)时肝中微量元素含量最高,而钙磷比为1.2∶1(Ca 3.00%,P 2.50%)时肝中微量元素含量最低。     

某垃圾填埋场岩土工程评价与防渗方案选择

采取工程地质测绘、钻探、取样、标准贯入试验、静力触探测试、抽水试验、室内试验等方法,查明了场地内各土层的类型和分布规律、土的物理力学性质指标、地下水特征、包气带和含水层的渗透系数。为填埋场主体工程施工图设计提供可靠的岩土工程资料和所需设计参数,对拟建工程场地作出系统岩土工程分析评价,对渗沥液防渗方法、不稳定边坡治理具体方案进行科学论证和选择。     

管内上随体Maxwell流体模型非定常流动的解析法研究

采用解析方法研究了上随体Maxwell流体管内非定常流动问题，指出了该问题可归结为一个高阶非线性偏微分方程的求解问题，利用Chebyshev多项式的不同项数为基底的谱方法成功地将偏微分方程化为常微分方程组问题来处理，然后用Laplace变换法和本征值方法求解常微分方程组得到问题的解析结果。     

ATR系统性能与目标类型数的分析与建模

自动目标识别(ATR)系统性能评估需要综合考虑工作环境变化和系统代价约束。针对地面目标识别的应用背景,结合宽带雷达平台分析了待识别目标类型的数目对ATR系统性能的影响,并考虑了系统存储代价的作用。分别得到了两个适合空地背景的ATR系统扩展性的经验模型。所得模型和相关结论为空地背景下ATR系统的性能预测和评价提供了借鉴和参考,具有一定现实意义。     

基于鸟击事故征候预测的通用航空安全研究

作为民航运输的两翼之一,通用航空安全水平直接影响民机系统的安全。目前，对通航以及鸟击事故征候进行预测的研究较少,本文根据收集到的美国从事通用航空活动发生鸟击事故征候安全状况数据,采用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型对鸟击事故征候数据进行训练和预测。实验结果显示，与传统模型相比, LSTM模型具有更好的预测效果,精确度更高。基于此,提出了预测稳定性更好的LSMT-均方根误差(LSTM-root mean square error, LSTM-R)模型，为通用航空鸟击事故征候预测提供了手段和方法,加强了通用航空安全管理。