结合非线性CS算法的UWB-SAR运动补偿

载机飞行不稳对SAR成像质量影响很大,对超宽带SAR系统尤其如此,提出了一种结合非线性CS算法的超宽带SAR运动补偿方法。通过采用引入高次相位补偿和非正交旁瓣抑制的改进非线性CS算法,减小了超宽带SAR成像中的相位误差。通过成像前的常规一阶运动补偿和距离徙动校正后的分块二阶运动补偿,有效补偿了超宽带SAR中的方位空变运动误差,提高了飞行不稳时的成像质量。该方法在运动补偿时考虑了方位空变运动误差随距离的变化,针对载机运动误差变化较快的情况也给出了处理办法。仿真和实测数据的处理结果验证了该方法的有效性。     

机载SAR静止场景成像及运动目标检测研究

针对真实飞行条件下飞机运动和定位误差导致多普勒中心频率和多普勒调频斜率误差,从而使图像出现大的变形的特点,提出了真实飞行条件下估计接收数据多普勒中心频率和多普勒调频斜率的新方法。该方法设置飞机速率和脉冲重复频率比为常数,保证方位向接收信号均匀空间取样,使用实时最小二乘拟合算法,增加了和距离相对应的多普勒中心频率曲线估计的精确性。给出了应用该方法的具体步骤,并通过此方法同时实现了实时对地物背景成像以及地面多个运动目标的检测。最后用试验结果验证了该方法的有效性。     

一种利用遗传算法的极化定标算法

由于极化合成孔径雷达发射与接收端受通道幅相不平衡、天线串扰、电磁波传播特性和系统噪声等因素影响,造成遥感数据不能反映真实目标特性。为获取目标的准确特征信息,必须对遥感数据定标。针对利用已知分布目标散射阵的极化定标问题,提出了一种基于复数纺码的遗传算法求解具有多变量、超定、非线性方程组的极化定标。文中详细分析了遗传算法及其三种实现,并通过仿真实验证实了该算法的有效性。     

模糊需求车辆路径问题研究

研究具有模糊需求的车辆路径问题，建立基于模糊可能性理论的模糊机会约束规划数学模型，提出了求解该问题的一种基于模糊模拟的混合差分进化算法。同时，在车辆行驶总距离最小的目标下，运用随机模拟方法研究了决策者主观偏好值对最终决策目标的影响，并给出最佳主观偏好值。     

C~(++)程序设计实验教学方法研究

针对信息与计算科学专业学生创新能力差及就业竞争力不足等问题,提出对C++程序设计课程的实验教学实施"启发——创新——实验"的教学方法,让学生在启发式教学中大胆尝试创新思路,在实验过程中更加灵活地掌握知识,逐步培养其主动学习、自主创新的能力,为后续的实践、实习和实训过程奠定基础.     

用低压验电笔区分交直流和判断直流电正负极的方法

该文介绍了用低压验电笔区分交直流和判断直流电正负极的方法、原理。     

联合变化检测与子带对消技术的SAR图像干扰抑制方法

子带对消(subband spectral cancellation, SSC)法是一种有效的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)射频干扰(radio frequency interference, RFI)抑制方法, 但其在消除干扰的同时容易损失图像细节信息, 影响后续图像解译。为此, 在SSC方法的基础上, 联合变化检测技术, 提出一种改进的SAR图像干扰抑制方法。根据改进的对数比变化检测算子, 所提方法实现了干扰二次检测, 消除了干扰图像中的虚警信息, 避免了图像中有用信号的损失。基于欧空局Sentinel-1A卫星干涉宽幅模式受干扰SAR图像, 开展了干扰抑制与效果评估。实验结果表明, 所提方法能够在有效抑制干扰的同时尽可能保留SAR图像细节信息, 证明了所提方法的有效性。     

Dynamic Model Averaging and CPI Inflation Forecasts: A Comparison between the Euro Area and the United States

The paper forecasts consumer price inflation in the euro area (EA) and in the USA between 1980:Q1 and 2012:Q4 based on a large set of predictors, with dynamic model averaging (DMA) and dynamic model selection (DMS). DMA/DMS allows not solely for coefficients to change over time, but also for changes in the entire forecasting model over time. DMA/DMS provides on average the best inflation forecasts with regard to alternative approaches (such as the random walk). DMS outperforms DMA. These results are robust for different sample periods and for various forecast horizons. The paper highlights common features between the USA and the EA. First, two groups of predictors forecast inflation: temporary fundamentals that have a frequent impact on inflation but only for short time periods; and persistent fundamentals whose switches are less frequent over time. Second, the importance of some variables (particularly international food commodity prices, house prices and oil prices) as predictors for consumer price index inflation increases when such variables experience large shocks. The paper also shows that significant differences prevail in the forecasting models between the USA and the EA. Such differences can be explained by the structure of these respective economies. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于Beta过程的高分辨ISAR成像

对于高信噪比、完整回波、目标平稳运动等理想观测环境,现有成像技术已经较为成熟,可以获得聚焦良好的高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像。但在实际中的方位回波缺损与低信噪比观测情况下,随机相位误差等因素会降低现有成像算法的性能甚至使其失效。本文首先建立了ISAR稀疏观测模型,并基于稀疏贝叶斯学习理论,通过引入Beta过程非参数先验构建层级概率模型,进而交替利用Gibbs采样及最大似然方法对ISAR像及随机相位误差进行估计。实验结果表明,所提方法在低信噪比、回波缺损等复杂观测环境下能够获得聚焦良好的ISAR图像。     

病原菌的群体感应及其抑制剂的研究进展

随着病原菌耐药性特别是多重耐药性的日益严重,抗菌药作用新靶点的发现和新型抗菌药物的研发显得尤为重要.病原菌的致病作用常受到与其群体密度相关的群体感应(quorum-sensing,QS)系统的调控.细菌通过释放和交换自诱导信号分子(autoinducers,AIs)以调控致病相关基因的表达,从而影响细菌的毒力、黏附和生物膜的形成等.不同种类的AIs介导不同的QS系统,阻止AIs的积累或其与受体的识别和结合就可以抑制QS调控的致病基因的表达.因此,QS抑制剂(quorum-sensing inhibitors,QSIs)有望成为控制病原菌感染和耐药性产生的有效武器.迄今发现的QSIs有非肽类小分子化合物、肽类化合物和蛋白质(包括淬灭QS的酶和抗体).此外,一些竞争性的细菌或动物也可以清除AIs从而起到QSIs的作用.QSIs可以通过天然的QSIs指示菌株、人工构建的工程菌或者计算机模拟等方法进行筛选.对QS介导的病原菌致病机理的不断深入研究将为新型的QSI靶标的选择提供帮助,通过将QSIs和传统抗菌药物联合使用有望达到更好的治疗效果并预防细菌耐药性的产生.