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1.
基于Hirota双线性形式,一个新的(3+1)维Korteweg-de Vries(KdV)方程的高阶怪波解和多波浪解被得到.通过作图,更直观地展示和讨论了高阶怪波解和多波浪解的动力学性质. 相似文献
2.
为研究飞秒光源作为链路初始光源的可行性,使用阵列波导光栅(AWG)对265 fs光纤光源进行波分解复用 复用实验。实验光源波长为1 52765~1 56505 nm,通道数为48,通道间隔为080 nm。研究发现:在分波实验中,飞秒光纤光源经过AWG后,扫描谱线3 dB带宽为064 nm ,相邻通道串扰为2726 dB,比连续光源增大502 dB;在合波实验中,观察到AWG多端口端对宽带光源的波长选择作用,验证了AWG的色散特性,发现多光束的输出谱线总体轮廓未出现太大变形;在波分解复用 复用实验中,谱线最大损耗为251 dB,输出谱线轮廓和初始光谱基本一致,信号在传输过程中未出现明显失真,证明飞秒光源作为链路初始光源的可行性。 相似文献
3.
针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。 相似文献
4.
针对船桥碰撞风险评估中桥梁船撞概率计算问题,基于自动识别系统(AIS)数据获得桥梁船撞影响参数,以解决现有方法中没有考虑特定桥梁航区实际通航船信息的问题.基于AIS数据分析了航行船舶动态,获得了船舶位置、航速和偏航角等参数,分析了船舶交通流,并以实际的船舶交通流对AASHTO规范模型中的几何概率进行修正;基于内河流域水流变化规律对AASHTO规范模型中的偏航概率进行修正,对比分析了修正前后的结果差异.结果表明:AASHTO规范模型没有考虑通航船舶的实际航道和速度变化情况,会导致所计算的桥梁船撞概率结果误差较大;对于船舶航行情况复杂的桥区,有必要采用基于AIS数据获得的实际通航船舶信息来估计船舶在桥区的分布情况,以提高计算结果的准确性;对于水流流速变化达到3 m/s,流向角变化达到3°的流域,应考虑水流变化对碰撞概率的影响. 相似文献
5.
利用ddRAD-seq测序技术研究波叶杜鹃居群的遗传多样性与遗传结构,探讨种群演化历史,为其种质资源的保护利用和回归引种提供科学依据.研究结果表明,波叶杜鹃在居群水平上具有丰富的遗传多样性(He=0.226 7±0.002;π=0.241 0±0.003 2),居群间的遗传分化处于中等水平(FST=0.062 6). AMOVA分析表明,总遗传变异中有98.42%的变异来自居群内,居群间的变异仅占1.58%.观测杂合度和期望杂合度分别为0.163 6±0.002和0.226 7±0.002,居群内近交系数(FIS)为0.222 0±0.022 2,所有居群均表现出杂合子缺失.聚类分析表明,6个居群可归类为2个类群,大多数个体(98.8%)谱系清晰.在近期的进化过程中,波叶杜鹃的有效种群大小(Ne)在持续下降,直到约1000年前.波叶杜鹃在物种和居群水平上,具有丰富的遗传多样性,进一步选择和育种利用的潜力较好.遗传分化水平中等,遗传变异主要来源于居群内.由于近期冰期气候环境的变化,再加上人为活动(发展旅游、基础设施建设等)导致波叶杜鹃的生存环境逐步恶化,使得该物种面临极高的灭绝风险.从对... 相似文献
6.
针对基于优先级概率统计的多址接入(statistic priority-based multiple access, SPMA)模式协议在高负载情况下战术信息的碰撞概率十分严重, 网络性能无法满足协同攻击要求的问题, 本文借鉴非正交多址接入技术在功率域上区分同时同频信号的思想, 改进SPMA协议信号发送机制与多优先级检测机制, 在原有的时域、频域基础上引入功率域, 提出一种联合功率域的SPMA协议性能改进策略。并针对各优先级数据包到达率的动态变化场景, 设计动态阈值算法, 以达到降低碰撞概率, 提升网络吞吐量的目的。仿真结果表明, 采用该改进策略与动态阈值算法可以使网络承载更大的业务流量, 提高网络吞吐量。 相似文献
7.
空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达算法性能下降, 甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure, DOD)和波达角(direction of arrival, DOA)估计问题, 分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性, 提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先, 构造角度估计的协方差张量, 通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次,利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后,利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后, 采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明, 所提算法对色噪声不敏感, 且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法, 所提算法具有更高的估计精度。 相似文献
8.
9.