基于GIS的郑东新区绿色空间指数演变研究

景观格局一般指景观的空间格局,是大小、形状、属性不一的景观空间单元(斑块)在空间上的分布与组合规律。本文选取最大斑块指数(LPI)和景观形状指数(LSI)两个指标,分析郑东新区2007—2019年城市化进程中的景观格局演变。     

基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性，同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。     

基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

具有自适应电感共享策略的压电能量收集电路设计与实现

针对以电池为能量供给的传感设备必然存在因电池寿命的限制或自身电能的逐渐耗尽而造成的失效问题，提出了一种具有自适应电感共享策略的压电振动能量收集电路，通过将环境中的机械振动能量最大化地转换为电能并供给传感设备使用，可实现传感设备的无电池自获能供电，并大幅延长传感设备的使用寿命。该能量收集电路在原有并联电感的同步开关收集电路结构和buck-boost功率级拓扑的阻抗匹配变换器结构基础上，通过建立“先到先得”的自适应电感共享策略，避免了仲裁器的使用，大幅简化了电路设计，并实现了仅需单一电感的压电振动能量收集系统，提升了系统的集成度。此外，对电感共享造成的竞争给出了详细分析，并在此基础上进一步优化了整体电路，实现了最大功率点追踪算法。采用标准180 nm CMOS工艺，完成了压电能量收集电路的设计工作。仿真结果表明：bias-flip整流器在2 V和3 V开路电压激励下，输出功率分别达到了55.01μW和111.59μW,较传统全桥整流器，分别实现了6.40倍和4.48倍的输出功率提升；引入电感共享策略后，变换器的最大输出功率可达110.04μW,相比于非电感共享策略，电感共享策略下变换器峰值...     

灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用

应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型对我国废气排放中主要污染物排放量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果。以2008²012年废气主要污染物排放量为例进行了中短期的预测,结论表明,预测精度均可达到最优的精度等级。     

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。     

基于ESI和InCites的学科发展预测研究--以中国地质大学为例

基于汤姆路透公司的ESI和InCites数据库，分析了中国地质大学各学科的特征，探讨了高被引论文、热门论文、顶尖论文与学科发展的关系，并预测后续最有可能入围ESI世界前1％的学科。