电缆槽对电缆间串扰的影响研究

电缆在使用时一般会铺设在电缆槽中,而电缆槽对铺设其中电缆之间的串扰会形成影响.针对电缆槽中电缆之间的串扰问题,提出一种结合多端口网络理论及分块级联思想的建模方法,使用基于波导格林函数的矩量法来提取电缆槽中电缆间的分布参数,并用虚拟节点理论将提取的分布参数矩阵转化为模型中的传输函数.通过与商业电磁仿真软件的仿真结果进行对比,验证了本文的模型及算法在分析电缆槽中电缆间的串扰问题时具有较好的精确度,最后运用此方法分析了电缆处于电缆槽中不同位置时的线间串扰大小,并结合铁路现场的实际情况对电缆槽中电缆的布线方式提出了建议.     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

知识辅助的机载MIMO雷达STAP非均匀样本检测方法

When the covariance matrix is estimated with training samples contaminated by target like signals, the performance of target detection in multiple input multiple output (MIMO) radar space time adaptive processing (STAP) decreases. Aiming at this deficiency, a knowledge aided (KA) generalized inner product (GIP) method for non homogeneous samples detection is proposed. Firstly the clutter subspace knowledge estimated by prolate spheroidal wave functions is utilized to construct the clutter covariance matrix offline. Then the GIP non homogeneity detector (GIP NHD) is integrated to realize the effective selection of training samples, which eliminates the effect of the target like signals in training samples on target detection. The simulation results show that compared with the conventional GIP method, the KA GIP method can screen out contaminated training samples more effectively and the target detection performance of MIMO radar STAP can be improved significantly. 〖JP2〗Thus the proposed KA GIP method is more valuable for practical engineering application.     

利用SRTM数据修测高山区地貌的探讨

在高海拔区域测制地形图,如青藏高原地区,所获取的遥感影像局部存在着大范围的高山阴影或云雪覆盖,造成立体观测地貌困难的现象,探讨应用SRTM数据对这类特殊区域地貌进行修测补绘。介绍了数据处理的作业过程,并对实验区SRTM与SPOT5影像立体测图成果进行实验对比分析,成果符合要求。     

齐次核的Hilbert型多重级数不等式取最佳常数因子的等价条件及应用

利用实分析技巧和权函数方法, 讨论具有齐次核的多重级数Hilbert型不等式, 得到了其取最佳常数因子的充分必要条件, 并给出其应用.     

迹为整数的3×3阶正交矩阵的谱

讨论了3×3阶正交矩阵的特征值和迹的关系,证明了迹为整数的3×3阶正交矩阵的谱可由迹确定,为应用广泛的3×3阶正交矩阵的谱的计算提供了简单实用的方法.     

考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.     

基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。     

Hierarchical Community Detection Based on Partial Matrix Convergence Using Random Walks

Random walks are a standard tool for modeling the spreading process in social and biological systems.But in the face of large-scale networks,to achieve convergence,iterative calculation of the transition matrix in random walk methods consumes a lot of time.In this paper,we propose a three-stage hierarchical community detection algorithm based on Partial Matrix Approximation Convergence(PMAC) using random walks.First,this algorithm identifies the initial core nodes in a network by classical measurement and then utilizes the error function of the partial transition matrix convergence of the core nodes to determine the number of random walks steps.As such,the PMAC of the core nodes replaces the final convergence of all the nodes in the whole matrix.Finally,based on the approximation convergence transition matrix,we cluster the communities around core nodes and use a closeness index to merge two communities.By recursively repeating the process,a dendrogram of the communities is eventually constructed.We validated the performance of the PMAC by comparing its results with those of two representative methods for three real-world networks with different scales.