基于均方差比归一化垂向梯度法的位场边界检测

针对位场数据处理中边界定位精度和识别能力的问题,提出一种新的边界检测方法——均方差比归一化垂向梯度法。均方差比(MSER)可进行边界识别,是针对边界点异常方向性和均方差衡量数据波动性提出的,对全区数据点4个方向的均方差进行归一化后选择各个数据点均方差比的最大值作为滤波输出实现的;均方差比归一化垂向梯度(NVD-MSER)可进行边界增强,是通过均方差比的垂向梯度及其总梯度的比值实现的。模型试验对比分析结果表明,NVD-MSER方法具有计算稳定性强、反映的边界位置连续性好、与实际模型边界对比偏差小的优点,这说明NVD-MSER法有较强的边界检测能力。用NVD-MSER法可以检测出黑龙江虎林盆地19条断裂,而欧拉反褶积只能识别出11条断裂,说明NVD-MSER法增强了对断裂平面位置的识别能力。     

单圈连通图的边独立指数

依据图的边独立指数概念,探讨了单圈连通图的边独立指数的相关性质,得到了单圈连通图边独立指数的上、下界,并给出了单圈连通图边独立指数达到上、下界的极图。     

基于TD-SCDMA的下行同步跟踪算法的建立

首先描述了一种TD-SCDMA系统中的下行同步跟踪算法,用SYNC-DL码前的16chipGP、SYNC-DL码部分64chip、SYNC-DL码后的16chipGP共96chip长度的数据段,和本地的SYNC-DL码做滑动相关,计算噪声门限,将超过噪声门限的第一条有效径的位置作为系统的定时位置。仿真分析表明,该方法可以大幅提高多径衰落信道、生灭信道等场景下的接收机BER性能。     

强边底水油藏水驱开发效果评价

针对目前水驱开发评价方法主要是评价油田整体开发效果,很难对具体注水井的注水效率进行评价,以及强边底水油藏中油井产水的主要来源等问题。基于井间油水动态的连通性计算模型,结合油田地质参数和实际生产数据进行自动历史拟合。示踪剂分析验证了该模型具有很好的可靠性。采用该模型计算注水井注水劈分系数,确定注采优势通道以及注水井驱油效率。该模型同时也可以计算注水井和边底水对油井产油产水贡献百分比。实例油田应用表明,该模型可靠性很好,与示踪剂测试结果吻合,计算结果能很好地评价注水井的注水效率。     

应用模式识别自动追踪地震剖面同相轴

将模式识别技术应用于自动追踪地震剖面同相轴．追踪过程用迭代法来实现，第一次迭代时追踪到强同相轴，在其后的迭代中追踪到弱同相轴．每次迭代中的追踪范围限制在前一次迭代已得到同相轴所勾划出的区域内，采用相关相邻地震道的方法追踪同相轴，一种称为双态相容性检测法ＢＣＣ的算法可以同时相关三个道．追踪完同相轴后自动编辑同相轴，提供描述同相轴的有关参数．迭代法和ＢＣＣ算法的结合在模拟人工解释以及将“地质趋势”加入最终结果方面是有效的．     

捷联式天线平台双通道耦合目标跟踪滤波器设计与仿真研究

采用传统速率陀螺稳定平台的导引头角跟踪系统可以直接提取用于比例导引的惯性视线角速率，而采用捷联稳定方案后，天线平台的角跟踪系统失去了直接测定视线角速率的能力，视线角速率需要通过数字计算的方法来提取。同时由于视线的旋转，实际的角跟踪系统方位和俯仰两个通道之间存在交叉耦合，与速度跟踪系统之间也具有参数耦合关系。针对上述问题，提出双通道耦合目标跟踪滤波器的设计方法，并在考虑与捷联稳定控制系统及速度跟踪系统信息相互融合的情况下，对整个角跟踪系统进行了闭环仿真，对捷联式天线平台角跟踪系统的性能进行了系统的分析。结果表明：角跟踪系统方位与俯仰通道滤波值能很好跟踪真值，提出的设计方法在捷联式天线平台角跟踪系统中的应用是有效的。     

田径专修班学生运动损伤的调查与分析

通过问卷调查法、文献资料法、数理统计法等方法,跟踪调查田径专修学生运动损伤的现状及其特点,分析引起损伤的原因,探索田径专修班学生预防运动损伤的规律,改善运动条件、改进教学方法,从而建立有效的预防措施,为预防和减少教学与训练中的创伤提供依据,更好地完成教学训练任务.     

图S_m∨W_n的点可区别边色数

对图G的正常边染色,若满足不同点的点所关联边色集合不同,则称此染色法为点可区别的边染色法,其所用最少染色数称为该图的点可区别边色数。研究得到了Sm∨Wn的点可区别边色数。     

快时变OFDM信道下的信道跟踪

基于信道相关矩阵的信号子空间的缓慢变化,把信道估计转化为一个无约束的最小化问题。为了解决这个无约束的最小化问题,引进了著名的基于卡尔曼滤波的子空间追踪方法。该算法利用恒定的信号子空间构造状态方程和观测方程,然后通过迭代来求解一个最优值。仿真实验结果显示基于卡尔曼滤波的信道估计方法能很好的追踪快时变信道,在出现较大多普勒频移时表现出优异性能。     

Pn2的Mycielski图的邻强边色数和邻点可区别全色数

定义新图 P^2n,并在n≥3时,确定 P^2n的Mycielski图的邻强边色数和邻点可区别全色数,构造一个M（ P^2n）的邻点可区别全染色法.