基于SVD的通信信号背景下脉冲波形和初相估计

雷达侦察接收机往往侦察到的是通信和雷达脉冲的混合信号，如何从通信信号背景中有效提取出雷达脉冲波形，是现代雷达信号处理领域中的重要内容。针对这一问题，提出了一种基于奇异值分解的通信与雷达混合信号中脉冲波形估计算法。该算法通过对信号观测矩阵的奇异值分析和协方差矩阵的特征值分析，证明了观测矩阵的奇异值分解具有稳定性，并且奇异值分解能够最佳近似观测信号的线性特征，给出了一种利用左右奇异向量估计脉冲波形及其相对初相的方法。本文的算法适用于任意脉冲波形，并且能够在较低信噪比环境下估计脉冲信号波形和相对相位，仿真结果证明了算法的有效性。     

材料类专业网络实验教学研究与实践

为了建立开放式实验教学体系,提高实验资源利用率及实验教学效果,培养学生创新精神和实践能力,文中针对材料类专业实验教学的特点及传统实验教学模式存在的不足,结合具体课程,提出网络实验教学模式下实验教学的实施方法及效果,并对网络实验教学的实施提出建设性的意见。     

一类线性微分方程解的增长性

研究二阶微分方程f〃+e-znf'+(A1ep(z)+A2eQ(z))f=0解的增长性,运用值分布和复域微分方程理论,得到上述方程的解的增长性的精确估计,推广并完善了文献[10]的结果.     

土壤水力侵蚀能量力学机理的理论分析

根据力学和物质与能量原理，对土壤水力侵蚀这一自然地理现象从哲学的高度进行分析，认为水动力作用是土壤水力侵蚀的根本原因；物质与能量守恒是土壤水力侵蚀的基本法则；侵蚀与沉积并存是土壤水力侵蚀的普遍规律。提出基于能量力学机理的3个土壤水力侵蚀的新理论，即侵蚀平衡理论、最大梯度理论和水流侵蚀力理论。指出按这种思想建立的数学模型能揭示土壤水力侵蚀的规律，因而具有重要的理论和应用价值。     

污染物在二层非饱和土中运移过程综合分析

假设填埋场下部为具有压实黏土衬里（CCL）、下卧土层及含水层的三层结构体系,基于Richards方程,在稳态渗流下,得到了CCL与下卧土层体积含水率的解析解.依据污染物在多孔介质中运移机制,建立了污染物在包含两层非饱和土层的三层结构体系中运移的一维计算模型.在计算模型中分别考虑了CCL的非线性吸附特性、污染物运移过程中的生物降解特性、垃圾的生物降解特性等.采用所建立的数学模型,对某一假想填埋场进行了具体计算,通过变动参数计算与分析,探讨了各种因素对污染物运移的影响.计算结果表明,非饱和土层的吸附与生物降解可显著影响污染物运移,特别是CCL的吸附与生物降解特性影响更为显著,为污染物运移的控制因素.非饱和土的体积含水率较大时,含水率变化对污染物运移影响较小.     

应用邻接多重表存储结构的配电网可靠性评估算法

结合复杂配电网的特点,提出基于邻接多重表的复杂配电网可靠性评估分块算法。首先给出适合于配电网数据存储的邻接多重表构造方法及存储结构,解决了网络搜索的空间、时间复杂度问题。基于此提出配电网前推回代潮流计算方法及配电网可靠性评估的分块形成算法。该算法可使配电网潮流计算与可靠性评估分块算法采用同种存储结构,简化了配电网可靠性计算程序的编制,并可节省计算时间。应用该算法对RBTS-BUS6及实际工程系统进行了可靠性评估,算例表明该算法可有效减少计算时间,具有较高的工程实用价值。     

光纤耦合器对光谱响应的研究

 通过对耦合的理论分析,模拟了实际的拉锥过程,构建了光纤耦合器对光谱响应特性的理论模型。详细分析了不同熔烧长度和不同拉伸距离对光谱响应的影响,熔烧长度越短,拉锥曲线震荡越剧烈,到达归一化光功率为0.5所需要的拉伸长度越短,会出现更多的震荡包络;拉伸距离越长,产生的包络震荡越多,波长间隔越密,对光谱响应越为敏感,从实验中验证其合理性。这一模型的建立将大大减少实际工作中的盲目性,对光纤耦合器制作有一定的指导意义。     

形象进度图法编制桥梁工程施工进度计划

文章提出了工程进度计划编制常用方法横道图和网络计划图的优缺点,介绍了形象进度计划图法的编制方法,并以此法举例编制大桥进度计划,指导大桥开工后的施工组织安排。     

基于F&EI的新兴有机材料生产过程风险分析

新兴民营企业在运营流程中采取行政安全一手抓的管理模式,在新型有机材料生产和加工的过程中出现诸多新的安全问题.为规避此类问题带来的事故风险,以浙江某新兴材料企业为例,通过实地调研、定性分析和定量评估相结合的方法,对其物料、工艺、设备及维护过程中的危险源及有害因素进行风险分析.基于现场勘察获得引起生产加工过程中危险物质泄漏...     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。