基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

产学研协同发展、知识积累与技术创新效率——基于动态面板门限机理实证分析

基于产学研耦合协调度测度模型、数据包络分析模型以及动态面板门限回归模型，运用2013~2017年中国30个省市的面板数据，研究以知识积累为门限变量时，产学研协同发展水平对区域技术创新效率产生的影响。实证结果表明：当以知识积累水平为门限变量时，产学研协同发展水平与技术创新效率间存在明显的双门限效应；随着知识积累水平的提升，产学研协同发展水平对于技术创新效率的影响由负向影响转变为正向影响，且影响程度不断提升，进而可以划分低知识积累区间(KS≤0.324 0)、中知识积累区间(0.324 0＜KS≤2.021 2)及高知识积累区间(KS＞2.021 2)3种类型；中国各地区的知识积累水平存在明显的时间与空间异质性，处于低知识积累区间的地区多为西部偏远地区。因此应加强区域间知识与技术的扩散、吸收以及传承积累，加强中西部与东部地区的联动以促进区域技术创新效率的提升。     

墨西哥Perdido带上Wilcox组油藏富集模式分析

为了明确Perdido带上Wilcox组油藏富集控制因素，以上Wilcox组油藏为研究对象，通过有效供烃范围、油输导方式、圈闭形成与生排烃期匹配关系及保存条件对比分析，探讨了Perdido带上Wilcox组油藏富集控制因素及成藏模式。研究认为，供烃区规模对油藏规模控制作用明显；上Wilcox组油藏存在顺源式、向源式和背源式3种垂向运移方式，其中，顺源式和向源式运移有利于油藏富集；圈闭形成与生排烃期匹配较好的油藏，供烃充足，油藏规模大；保存是油藏富集的必要条件，遭受严重破坏的油藏规模小；建立了Perdido带上Wilcox组3种油藏成藏模式，其中，“双侧供烃-顺源输导”和“单侧供烃-向源输导”有利于油藏富集，是该区寻找规模性油藏的有利模式。     

平滑移动过程的矩完全收敛性

本文研究了基于φ-混合序列的平均移动过程的矩完全收敛性,主要工作是在Kim,Ko的基础上将矩完全收敛性推广至q阶矩,并将其中的结论作为本文的特例给出。     

基于逆向强化学习的装船时堆场翻箱智能决策

集装箱码头装船时堆场翻箱具有时序性与动态性，属于NP（non?deterministic polynomial）难问题。针对常见的顺岸式集装箱码头堆场，以最小化总翻箱次数为优化目标，考虑翻箱对装船连续性及效率的影响，基于马尔科夫决策过程构建装船时堆场翻箱模型，设计逆向强化学习算法。为验证算法的有效性，以随机决策为基准，将设计的逆向强化学习算法与码头常见规则决策、随机决策对比。结果表明，贝位堆存状态不佳时，常见的规则决策不一定优于随机决策；逆向强化学习算法可有效挖掘隐含专家经验，收敛至最小翻箱次数的概率更高，且不同堆存状态下均能更好地限制单次发箱的翻箱次数，可实现装船时堆场翻箱智能决策。     

马朗凹陷哈尔加乌组烃源岩分布和生烃演化与石炭系成藏关系

通过井震结合烃源岩预测技术、盆地模拟技术和油源对比、原油运移示踪技术,对马朗凹陷石炭系火山岩系哈尔加乌组烃源岩分布与烃源岩(灶)生烃演化规律、石炭系原油和烃源岩地球化学特征及原油运移特征等方面进行研究。结果表明:马朗凹陷石炭系火山岩系烃源岩主要有正常沉积型和火山碎屑沉积型两种赋存型式,烃源岩与火山岩具有4类共生关系;马中构造带石炭系原油为高成熟度原油,牛东构造带石炭系原油主要为成熟油;牛东构造带石炭系原油主要为马朗凹陷北斜坡带牛东本地成熟烃源岩所生,于白垩纪中晚期开始大量生烃,自东向西运移成藏;马中构造带油气来自凹陷中心高成熟烃源岩。     

破产准则下修正Heston波动的最优再保-投资决策

为了研究修正Heston随机波动率下保险公司最优再保-投资策略问题,在盈余水平服从扩散过程的假设下,运用随机动态规划原理,建立最小化破产概率准则的HJB方程,通过求解方程得到最优再保-投资策略和最小化破产概率的显式解,并分析了随机波动率对最优投资决策,最优比例再保险策略和最小破产概率的影响。     

Spatiotemporal characteristics of freezing and thawing of the active layer in the source areas of the Yellow River （SAYR）

Based on the analysis of data on temperatures and moisture of soils in the active layer at four different permafrost sites in the source areas of the Yellow River(SAYR)in 2010–2012,the freeze–thaw processes of soils in the active layer were compared and contrasted for understanding the spatiotemporal variations.At the four studied sites,the thickness and mean annual temperature of permafrost are different.The temperatures at the top of permafrost(TTOP),i.e.,the maximum depth(s)of seasonal frost and/or thaw penetration,are-1.9°C at the Chalaping site(CLP),-0.9°C at the site on the southern bank of the Zhaling Lake(ZLH),-0.4°C at the Maduo Town site(MDX),and 1.1°C at the site on the northern bank of the Eling Lake(ELH).Differences in the mean annual ground temperature of permafrost and TTOPs may be responsible for the differentiations in the freeze–thaw processes of soils in the active layer.With rising TTOPs,the ground thawing started earlier:CLP in early June,ZLH in late May,MDX in early May,and ELH in mid-April,while the freezing began later:CLP in early October,ZLH in early to midOctober,MDX in mid-October,and ELH in the mid-to late October.With increasing TTOPs,the freeze-up periods for permafrost sites were shortened:202 days at CLP,130 days at ZLH,100 days at MDX,and the period of complete thaw was 89 days at ELH.At the CLP and ZLH sites,the two-directional ground freezing(downwards from ground surfaces and upwards from the permafrost table)and thawing finished in the same year,but the ground freezing at the MDX continued to the end of the nextJanuary,with very slow freezing rates in the end.At the ELH site,ground freezing kept on until early May when thawing began on the surface,and upward and downward thawing became increasingly stable in late June to early July.At each site,with rising TTOPs,the downward freezing accelerated in comparison with the upward freezing,and with an increasing proportion of downward frozen depth,and with the larger ratios of freezing to thawing duration.In summary,the patterns of thawing and freezing processes in the active layer in the SAYR differ from those in other parts of the Qinghai–Tibet Plateau to a noticeable extent.     

广西近岸海域水下平原表层沉积物中有机质分布及其积累

【目的】研究广西近岸水下平原表层沉积物有机质的分布和积累,了解有机质的扩散和现状。【方法】以钦州湾口水下斜坡为界,东至铁山港口外古滨海平原的20m以浅的广西近岸水下平原为研究区,依据2007~2010年广西近岸海洋环境地质调查资料,分析该区海底表层沉积物和钻孔有机质的分布、关系和积累特征。【结果】表层沉积物有机质含量频率f分布不均;研究区可划分出3大类沉积环境和5种亚环境,在其间的有机质分布含量差异较大,对沉积环境的选择性较强;有机质分布与沉积物粒度参数也有较大关系,随着粒径(φ)和分选系数增大而升高,沉积物粒度正偏有利于有机质积聚;有机质随沉积动力减弱而聚集,以平均粒径衡量的话,呈现指数增长规律;在不同的沉积环境有机质序列有指数、线性、对数递增关系,表明不同的积累阶段;随着沉积物粒级变细,在3~6φ粒级段出现有机质吸附积累拐点,而且有机质与粘土有共聚性;在研究区西北部监测站位的有机质具有明显的年际变化,观测期间总体增幅0。【结论】虽然根据沉积物质量评价标准表层有机质尚未超标,但结合本底值计算得出的积累系数显示水下平原西北部、西南部、南部位置均出现富集,对应着不同的来源和影响程度,是陆源输入在水动力分配下聚集的结果。     

基于自相关的GM（1，1）与GM（1，N）联合模型优化及应用

分析基于自相关理论的GM（1,1）与GM（1,N）联合模型,将仅适合GM（1,1）模型的数据拓展到适合GM（1,N）模型。用数值积分中的Simpson公式来重建GM（1,1）与GM（1,N）的联合模型,在参数辨识过程中引入累积法,降低线性方程组系数矩阵的条件数,使联合模型求解更加稳定,提高了模拟及预测精度,并且克服了原GM（1,N）模型必须获得预报时刻点相关数据列的值的缺陷,有利于新息GM（1,N）模型的应用。数值实验结果表明,优化后模型数值稳定性好,其系数矩阵的条件数在数值上比通用的最小二乘法有所降低,且模拟平均相对误差也有所降低,预测精度得到提高。