合成孔径雷达成像三维地形目标模拟方法

分析讨论了一种合成孔径雷达成像三维地物目标模拟的方法。阐述了复杂三维地物目标模型的建立方法，分析了回波信号的结构并且讨论了成像仿真参数。最后完成了对三维复杂地物目标的成像仿真实验，得到了较为理想的结果。     

基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

复杂地下空区综合探测技术研究及其应用

采空区已成为矿山生产和工程建设过程中迫切需要解决的难题之一。分析了采空区带来的安全隐患和主要危害，总结了当前采空区探测中使用的主要方法和手段。针对复杂关联群采多空区情况，在现场摄影调查的基础上，提出了以探地雷达和瑞雷波法为主的综合探测技术。两种不同的先进物探技术，相辅相成，提高了采空区探测的准确度和精度。该方法在甘肃省厂坝铅锌矿地下群采空区探测中得到具体应用，基本查明了采空区的分布情况、大小情况和贯通关系，并对原有采空区平面布置图进行了修正。探测结果，为该矿由露天开采转入地下生产，提供了安全保障条件。     

中国公司治理的路径依赖——理论与实证分析

1Introduction　Now ,in orbitspacecraftsdeveloprapidlyinqualityandquantity,whilethegroundTT&Cresourceisrelativelylimi ted .Therefore ,torealizespacecraftautonomousnavigationandpositioningseemsespeciallytobeimportant.Itisoneoftheimportantaspectstoincreasethein orbitspacecraftself containedability .　ExtensiveattentionshavebeenpaidtotheapplicationofGPSinthisarea,andquiteanumberofachievementshavebeengained ,butitisonlythebeginning .　FortheutilizationofGPSinspacecraftnavigationandpo sitioning …     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

分数阶非线性Schrdinger方程组非平凡基态解的存在性

利用山路引理和Lion引理,结合Pohozaev恒等式,得到了分数阶非线性Schrdinger方程组非平凡基态解的存在性.     

基于引导滤波的指节纹图像增强算法研究

在利用指节纹进行身份识别时,为提高图像的质量,避免光照不均匀和环境噪声对特征提取带来的影响,需要在图像预处理阶段进行增强处理。针对指节纹图像的特点,设计了基于梯度图像引导滤波的图像增强算法,并在指背关节纹数据库中进行了验证。结果表明,该图像增强算法可避免光照不均带来的影响,同时突出细节特征,适用于指节纹图像的预处理。最后进行的定量分析证明,经过本算法的增强处理后,图像将保留更多的细节信息特征,有利于后续特征提取和提高图像识别的准确性。     

基于用户多维度信任的冷启动推荐模型

在传统协同过滤(collaborative filtering,CF)算法中存在着用户冷启动低效推荐问题,基于社交信息的社会化推荐算法通过引入用户的社交关系来缓解冷用户的数据稀疏问题,具有很好的研究应用前景。但该算法对用户间的信任度量较为片面单一而难以准确地对冷用户做出个性化推荐。针对此缺点,从不同维度量化分析了影响用户信任的因素,理论推导出用户多维度信任度量模型,将该模型计算得到的用户综合信任与传统协同过滤中的用户评分相似度值进行有效线性融合,提出了一种基于用户多维度信任的冷启动推荐模型。通过使用真实数据集Epinions并采用留一法进行实验对比分析。实验结果表明,提出的模型在对冷启动用户的推荐中,其平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、覆盖率(rating coverage,RC)和F1值(F-measure)3个评估指标相比其他算法有了明显改善。     

一种适用于时序InSAR的同质像元加权干涉相位滤波方法

为了有效地利用多时相InSAR的时间维度信息, 并保证滤波窗口内像元的同质性, 提出一种同质像元加权干涉相位滤波方法。首先采用拟合优度检验, 对多时相SAR 图像的同质像元进行识别, 然后在同质像元之间进行加权干涉相位滤波, 以保证中心像元在滤波过程中不受周边非同质像元干扰。基于真实干涉SAR图像的实验结果表明, 与经典Goldstein滤波及Lee滤波相比, 该滤波方法在目视效果、相位残差点数量及相位导数标准差3个指标上具有优势, 实现滤波器的设计初衷。     

不同Alpha-Beta滤波算法的精度分析及改进

机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的.