基于MIMO直达波的无人机分布式相参雷达相位同步方法

分布式相参雷达(distributed coherent aperture radar, DCAR)实现信号全相参的前提是相位同步,而各单元雷达的初始时钟参差、机动性引入的位置误差、本地振荡器的初始相位等因素均会导致DCAR相位不同步问题。为解决上述相位不同步问题,提出一种基于多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)直达波的无人机DCAR相位同步方法。该方法对各单元雷达接收的直达波,首先利用包络同步法联合双向时间比对的方式,估计出时间同步误差,再提出坐标线性变换法和偏移线性变换法用于各单元雷达位置误差的估计,并联合同一单元雷达分置辅助天线接收波以提高位置误差的估计精度。最后,利用误差估计值对直达波进行补偿,剩余相位即不同单元雷达收发对下的初相估计。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

机载雷达自适应发射技术抗相干转发式干扰

相干转发式干扰会导致雷达在接收端产生大量虚假目标，降低雷达对真实目标的检测性能。为了解决这个问题，提出一种自适应发射技术对抗相干转发式干扰。该方法首先利用雷达预先发射的高重频脉冲串对转发式干扰进行检测和参数估计；然后在正常工作模式时利用估计得到的干扰参数优化阵列发射方向图，使其在干扰侦察方向形成凹口，从而达到降低干扰机截获雷达发射信号的概率的目的。仿真实验结果证明了所提方法的有效性。     

基于水力模型的多因子水质监测点优化布置方法研究

随着城市快速的发展,城市供水管网的规模也在不断的扩大,其拓扑结构也越来越复杂,增加了供水安全的难度。其中供水水质安全最为迫切,因此需要在供水管网中设置一定数量的水质监测点对供水水质进行监测。在前人研究的基础上,针对供水管网水质监测点优化布置的问题,在单一的节点水龄法的基础上综合考虑其他影响因素对管网水质的影响,利用北方某市供水管网水力模型进行水质监测点的优化布置方案设计,通过水力模拟软件,优化节点水龄法,设计出了基于多因子优化法的水质监测点优化布置程序。并对北方某市供水管网进行计算,结果表明,基于水力模型的多因子水质监测点优化布置方法计算出的水质监测点位置与实际位置有43.75%的重合度,不仅覆盖了在常规管网运行中水厂及加压泵站等重点水质监测位置,也在供水分界线、管网中以及管网末梢增加了部分监测点,同时对污染事故的预警时间也比优化前短,效果明显。因此,在人工经验的基础上,以多因子法为补充加强,理论与实际相结合,使布置方法更有科学依据,考虑因素更加全面,布点更加合理。利用该方法分析供水管网工况,可为水质监测点优化布置工作提供较好的实施方案。     

独立学院规范化人力资源管理体系的构建

人力资源管理工作是学校管理工作的重中之重,独立学院办学时间不长,在人才规划、分配制度、队伍建设等方面尚未成熟。本文结合当前独立学院人力资源管理现状,深入分析了规范化人力资源管理体系的构建意义,从不同角度实现了规范化体系的构建。     

B/S架构人力资源系统的流水线管理模式研究

为解决企业人力资源管理部门工作时岗位衔接和合理冗余中存在的缺陷,以及信息系统帐户管理与人力资源管理部门业务脱节的问题,针对人力资源管理部门的基础业务和信息系统帐户管理,构建了以部门、岗位和人员为基础的相关业务"流水线"模式,以解决系统内帐户和人员管理完全相融以及人力资源部门内部业务协作、衔接和监督等问题.     

防撞护栏施工及质量控制

护栏是确保道路交通安全的重要设施。护栏的防撞机理是通过护栏和车辆的弹塑性变形、摩擦、车体变住来吸收车辆冲击动量，以达到保护乘员安全的目的。护栏与其它安全设施的显著区别是以护栏和车辆的自身破坏（变形）来防止更严重的伤害发生。本文结合实际工作经验就防撞护栏施工进行叙述。     

基于多波位杂波的通道相位误差估计方法

雷达的通道误差会影响杂波抑制效果和参数估计性能。为解决此问题，提出了一种针对机载扫描模式雷达的通道相位误差估计方法。首先对不同接收通道的杂波数据进行干涉处理，然后结合扫描角来求解通道相位误差。为了减小系统噪声影响，提高估计精度，选取主杂波内独立同分布的距离单元作为估计样本。另外，对多个波位的杂波求平均进一步降低了估计误差。机载雷达实测数据处理结果表明，该方法可以较好地补偿通道相位误差，并且可以显著提高系统的目标定位能力。     

机电领域中伺服电机的选择原则

提出的选择原则是将电机特性与负载特性分离开，并用图解的形式表示，这种表示方法使得驱动装置的可行性检查和不同系统间的比较更方便，另外，还提供了传动比的一个可能范围。     

地面运动目标不模糊径向速度估计的方法

针对在多通道合成孔径雷达地面运动目标检测系统中采用常规测速方法估计运动目标径向速度时产生模糊的问题,提出了一种联合斜距历程和干涉相位的不模糊速度估计方法(JRHIP).首先利用多重信号分类算法对目标的距离频域数据进行超分辨处理,然后对目标与雷达之间的斜距历程进行多项式拟合,利用斜距历程多项式一次项系数与目标径向速度的对应关系得到不模糊、精度略低的径向速度,再求解干涉相位的2π模糊次数,然后通过解模糊后的目标干涉相位得出正确的径向速度.JRHIP方法充分利用了斜距历程测速的不模糊性和干涉相位测速的高灵敏性,且没有增加系统硬件的复杂度.实测数据处理结果表明,在目标径向速度较大导致干涉相位产生模糊时,JRHIP方法仍然能够得到准确的径向速度,进而完成对目标的正确定位.