富则思安了吗？创新期望顺差、冗余资源与企业研发国际化

研发国际化在企业提升技术实力、创新绩效等方面发挥着举足轻重的作用。基于企业行为理论，探究了创新期望顺差、冗余资源两种“富有”状况对企业研发国际化决策的影响，以及企业政治关联和国际经验在其间的调节作用。利用2008~2016年中国A股上市公司的经验数据，究发现：创新期望顺差和冗余资源对企业研发国际化具有显著的正向影响；企业政治关联通过帮助企业获取更多的“走出去”优势，最终强化创新期望顺差和冗余资源对企业研发国际化的正向影响；企业国际经验则会通过帮助企业获取更多的“走进去”优势，最终强化创新期望顺差和冗余资源对企业研发国际化的正向影响。本研究不仅增强了企业行为理论对企业战略性决策的解释力，对企业更好地推进研发国际化也具有启示意义。     

(3+1)维Boussinesq方程的可积性及新相互作用解

借助符号计算软件Maple证明了新的(3+1)维Boussinesq方程具有相容正切可积性,通过选取该方程的相容性条件方程的不同形式的解,得到了新的(3+1)维Boussinesq方程的孤子与其他波的相互作用解,如简单孤子解、孤子与椭圆余弦波作用解和共振孤子解,并给出了孤子与椭圆余弦波作用解和共振孤子解所对应的图形。     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

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。     

毛竹及其变种叶片化学计量与养分重吸收效率

【目的】评价毛竹(Phyllostachys edulis)及其变种叶片养分重吸收效率,旨在揭示主要养分元素的生态适应机制,以期为毛竹及其变种的可持续经营提供科学依据。【方法】以毛竹及其变种[黄槽毛竹(P. edulis cv. Luteosulcata)、花毛竹(P. edulis cv. Tao Kiang)、厚壁毛竹(P. edulis cv. Pachyloen)、金丝毛竹(P. edulis cv. Gracilis)]为研究对象,分析不同竹龄(1、3、5 a)叶片化学计量特征与养分重吸收效率。【结果】毛竹及其变种C、N 含量差异较小,P含量波动性较大。不同竹种相同竹龄立竹间成熟叶和凋落叶C、N、P含量差异性较大,1年生竹种叶片养分含量较高,随着竹龄增加,竹种适应能力逐渐下降。毛竹及其变种相同年龄立竹间、同一变种不同年龄立竹间叶片化学计量比存在一定差异性。1、3、5年生花毛竹叶片N、P重吸收效率较高,年龄对除厚壁毛竹外的其他毛竹及其变种叶片N重吸收效率影响呈现先升后降趋势,而不同年龄毛竹及其变种叶片P重吸收效率波动性较大。【结论】研究区毛竹及其变种生长受P元素的限制,毛竹及其变种随竹龄的增加适应能力有所变化,花毛竹适应性较强,厚壁毛竹则对土壤的依赖性较大。     

飞秒光纤光源的波分解复用 复用实验

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1 52765～1 56505 nm，通道数为48，通道间隔为080 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064 nm ，相邻通道串扰为2726 dB，比连续光源增大502 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251 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。     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。     

基于回波预处理和相参积累的C&I干扰抑制算法

C&I(chopping and interleaving)干扰是一种针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达的典型干扰样式, 干扰子信号调频斜率与雷达发射信号相同, 利用信号处理工具分离真实回波与干扰信号难度较大。针对该问题, 以LFM相参雷达抗自卫式C&I干扰为背景, 提出基于回波预处理和相参积累的干扰抑制算法。根据估计的回波时延, 设置距离窗截取受干扰回波段, 在此基础上, 通过对回波预处理, 改变不同重复周期内假目标的快时间位置分布, 通过相参积累实现干扰抑制。仿真试验表明, 所提算法能够有效抑制强干扰背景下的C&I干扰, 干扰抑制后真实目标检测概率大幅提高, 虚假目标数量明显减少。     

金属有机框架衍生单原子纳米酶的合成、表征与生物应用研究进展

单原子催化剂（SACs）具有高原子利用效率以及高催化活性，在各种催化体系中均表现出优异的性能.其原子级别的活性位点与天然的金属蛋白酶类似，因此单原子纳米酶（SAzymes）的概念也应运而生.而金属有机框架（MOF）由于其具有高孔隙率的特点，可以作为合成SAzymes的前驱体.该文总结了使用MOF前体/模板构建SACs的合成策略，以及SAzymes的生物应用，提出了基于MOF衍生的SAzymes的发展挑战和前景.     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。