基于HEC-GeoHMS和DEM的数字小流域划分

基于DEM和水文分析模块HEC-GeoHMS进行流域特征的分析,通过洼地填充、水流方向计算、水流累积量计算、水网提取,划分流域界线,生成了数字小流域。以苏南丘陵山区淳化流域为研究区进行了试验,结果表明：在受人类活动影响较小的山地丘陵地区,流域界线与分水岭吻合,提取的流域特征精度较高;而在地势平坦或人类活动干扰较大的地区,提取的结果与实际相差较大,流域界线需要人工进一步修正。从提取的效率和试验结果的精度两方面来看,基于DEM和水文分析模块HEC-GeoHMS的流域自动提取是切实可行的。     

基于CFD的沿程阻力系数的计算

沿程水头损失是长距离输水工程设计中必须计算的重要参数之一,而管道壁面相对粗糙度和流体的雷诺数是影响沿程阻力系数的主要因素。基于计算流体力学(CFD)原理,采用数值模拟方法,计算了沿程阻力系数随壁面粗糙度和雷诺数的变化规律,相比尼古拉兹试验结果,数值模拟所得结果误差较小。     

井液特性对沿程压力变化的影响

TCP增压多级起爆技术的增压装置是整个射孔过程最重要的部件之一,枪与枪之间的油管及其内部射孔液受到爆轰波的增压和井下围压的共同作用,应用流体力学有限元法对其进行有限元数值仿真,得到了油管內射孔液的沿程压力损失和平均流动速度.通过部分试验验证,数值计算结果误差在5%之内,说明该计算模型和模拟分析方法合理、可行.作为算例,分别计算了不同温度下油管内流体沿程压力损失的情况.结果表明:温度对沿程压力损失影响较小.这为TCP增压多级起爆技术的研究提供科学的基础,从而提高产品的安全可靠性和实用性,减少试验成本.     

基于三阶累积量的闭环辨识

将高阶累积量对具有高斯分布特性的（白色或有色）随机噪声的强烈抑制特性,用于辨识开环条件下的干扰,一些文献中提出了基于高阶累积量的改进均方辨识准则（MSE）。针对三阶累积量的情形,探讨了该晨噪声上环辨识中的适用性。理论分析表明,扩展到闭环情形下的MSE辨识准则等价于无噪声干扰下对象处理开环情形时的均方误差辨识准则,该方法可获得处于闭环运行状态下对象的渐进无偏参数估计;当对象采用ARMA模型时,可获得相应的线性递推辨识算法,仿真实验证明了该算法的有效性。     

GIS支持下的黄土高原沟壑区典型小流域土壤侵蚀量估算——以董庄沟小流域为例

【摘要】应用地面观测和实测化验结果,确定了定量计算土壤侵蚀方程因子指标的方法,依据实地调查资料,建立了黄土高原沟壑区典型小流域地理数据库;利用ARCGIS的栅格数据空间分析功能,根据土壤侵蚀模型对数据库进行运算,对董庄沟小流域2013年土壤侵蚀量进行了估算。     

基于遥感和GIS的黄土高原小流域植被退化研究

利用遥感和GIS技术对黄土高原泾河小流域植被覆盖现状进行了分析,并以各种生境条件下最好自然植被覆盖为标准建立了小流域潜在植被覆盖分布图,在此基础上对流域植被退化状况和植被生态恢复进行了探讨.研究结果表明:泾河小流域植被退化相当严重,占流域面积60.06%的流域上中游宜林地区现仅保存森林和疏林共53 350 hm2,其66.93%已退化为其他植被覆盖;占流域面积39.94%的中下游宜灌草地区有150 250 hm2退化为植被覆盖稀疏的荒草地,此外还有79 500 hm2的各种植被覆盖类型被开垦为各种类型的农业用地,植被生态恢复任务艰巨.     

一种考虑容量沿程变化的水环境容量计算方法

基于水环境容量的定义和本质内涵,厘清目前常用的计算中小型河流的零维和一维环境容量计算方法中存在的不足。针对现有计算方法的不足与弊端,考虑了河流环境容量是沿程变化的这一事实,提出一种中小型河流环境容量的计算新方法,该方法消除了现行方法中夸大的部分环境容量,更契合天然实用情形;在此基础上,推求出河道存在环境容量的临界判据,即最大允许排污浓度或河道最大允许超标长度比例,并进行了算例的应用与比较。     

考虑水温变化的微灌塑料管沿程水头损失计算公式探讨

根据已有的塑料管沿程水头损失计算公式,采用多元线性回归计算方法,提出了微灌塑料管沿程水头损失计算公式,该公司同时考虑了管径、流量和水温等因素的影响,使计算结果更加符合实际。通过分析认为,该公式能满足设计要求,可用于微灌工程的设计计算。     

基于高阶累积量的文本图像去噪算法

根据高斯噪声三阶以上累积量为零,从而可以将其有效抑制的特点,提出了一种基于高阶累计量的文本图像去噪方法.与平滑滤波和中值滤波2种经典算法相比,高阶累积量的使用不仅提高了文本图像去噪效果,而且能够较好地保留图像的边缘和细节信息,保证了原有文字的完整性.实验表明,提出的去噪算法对于去除文本图像的加性高斯噪声较为理想.     

基于高阶累积量的地震子波提取

在地震勘探中,子波处理是提高地震资料分辨率的一个重要手段,而该技术的关键是地震子波的估计.由于影响地震波的因素太多且复杂,使得子波的提取始终是一个十分困难的问题.传统的提取子波的方法主要利用地震记录的二阶统计信息,然而由于二阶统计量并不包含相位信息,因而无法解决非最小相位的物理问题.鉴于信号高阶累积量的性质和特点,利用高阶累积量来达到提取地震子波的目的.     

基于高阶累积量的自适应波束形成

常规波束形成器仅限于利用信号的二阶统计特性,作者采用高阶累积量估计期望信号的导向矢量（SteeringVector),实现了一咎基于高阶累积量的自适应波束形成器（HCAB）,该波束形成器利用信号的更高阶统计特征性,减少了对阵列流型的依赖,具有较好的容差性,能自动跟踪信号,数值模拟实验表明该波束形成器工作良好。     

基于DEM电子地图的三维量算模型

针对普通电子地图中很难对地图要素进行三维量测的问题,提出了基于DEM的电子地图的概念。它实现了三维的DEM和二维的电子地图的垂直集成。两者优势互补,不仅极大地提高了电子地图的空间表现能力和量算水平,还大大地扩展了对DEM的应用潜力。探讨了用格网DEM与电子地图的集成方法,重点探讨了在基于格网DEM的电子地图上进行三维量算的数学模型。     

基于DEM电子地图的三维量算模型

针对普通电子地图中很难对地图要素进行三维量测的问题，提出了基于DEM的电子地图的概念。它实现了三维的DEM和二维的电子地图的垂直集成。两者优势互补，不仅极大地提高了电子地图的空间表现能力和量算水平，还大大地扩展了对DEM的应用潜力。探讨了用格网DEM与电子地图的集成方法，重点探讨了在基于格网DEM的电子地图上进行三维量算的数学模型。     

城镇污水处理系统中4种抗生素抗性基因的沿程变化

为探究抗生素抗性基因(ARGs)在城镇污水处理系统中的沿程变化, 针对4种关注度较高的ARGs (sulII, ermB, tetC 和 blaPSE-1)和I型整合子的整合酶基因(intI1), 选取京津冀地区一座中小城镇的污水处理厂, 使用普通PCR和实时荧光定量PCR技术, 对各工艺单元的水样进行细胞内ARGs和 intI1的定性及定量检测分析。结果表明, 4种ARGs和intI1普遍存在于城镇污水处理系统中, 出水中ARGs和intI1的绝对丰度降低, 去除量在 1.26~2.30 logs之间。相关性分析表明, intI1和水质因子(pH, COD和NH₃-N)可能与4种ARGs的传播扩散有关。     

基于四阶累积量的时空阵列扩展

基于四阶累积量,本文提出了一种爆炸式时空阵列扩展方法,该方法将阵列孔径按实际阵元数成几倍、几十倍增长.这种阵列扩展方法既可以应用于循环平稳信号源,也可以应用于非循环平稳信号源.由于阵列扩展的规则性,2-DDOA估计可以采用ESPRIT算法,从而无须谱峰搜索.但该方法随着信号源数的增加,其计算量也会随着增加.最后的实验仿真验证了这种阵列扩展的有效性.     

基于高阶累积量的调制方式识别研究

通信信号调制方式自动识别技术在非协作通信的信号识别中具有重要作用,基于高阶累积量的方法,对常见的8种数字信号的调制方式识别进行了研究。调制方式包括2ASK,BPSK,QPSK,8PSK,16QAM,32QAM,16APSK,32APSK,给出了各调制信号的二、四、六、八阶累积量理论值,提取5个特征参数,根据不同调制信号的特征参数差异情况,设计合理的分类决策树和阈值对信号进行有效识别。仿真结果显示,在信噪比大于-3 d B时,信号识别率可达90%以上。     

基于四阶累积量的谐波频率估计

 高阶累积量能够完全抑制高斯噪声,因而广泛应用于噪声环境中提取信号参数.利用基于四阶累积量的ESPRIT估计谐波频率,并给出了估计的仿真实例,仿真结果表明,该方法具有很高的频率分辨率.     

基于高阶累积量构造特征参数的调制识别方法

针对传统基于高阶累积量的无线通信信号调制识别方法存在不含频率信息、低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下识别率低及识别种类较少等问题,设计了一种新的基于高阶累积量构造特征参数的调制识别方法.该方法引入一阶微分和中值滤波预处理等技术,有效解决了多进制频移键控(M-ary frequency-shift keying, MFSK)信号的组内识别问题.进一步地,改进特征参数设置,设计识别流程,提升低信噪比下多达10种常用调制信号的识别率.蒙特卡洛仿真实验验证了所设计方法具有识别信号种类多和识别率高等优点,有望应用于实际场景.     

基于高阶累积量的LCP-GLSTBC-OFDM信号调制识别

提出了频率选择性衰落信道条件下基于高阶累积量的LCP(Linear Constellation Precoding)-GLSTBC (Group Layered Space-Time Block Coding architecture)-OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) 信号识别算法，用以区分LCP-GLSTBC结构下的多载波信号(OFDM)和单载波信号(MPSK、MQAM)。该算法不需要预先知道信号和信道噪声的先验信息，也不需要对接收的信号进行解调，只需从接收的中频信号直接进行识别处理，分别求出接收信号的2阶和4阶累积量，然后构造特征参数消除信道衰落的影响。仿真结果表明：在SNR高于5dB时，对多载波和单载波信号的识别率大于90%。     

基于残差三阶累积量的跟踪门新方法

针对在有高斯量测噪声和杂波环境下的数据关联问题,提出了一种基于残差三阶累积量的跟踪门算法,通过对残差数据累计序列的三阶累积量的计算,抑制了高斯噪声对跟踪门的影响,且有效地排除了杂波的干扰,从根本上提高了跟踪门的性能.仿真实验结果验证了该算法的有效性和稳健性.