基于完全互补码波形的非零多普勒目标检测

本文将完全互补码(Complete Complementary Code, CCC)应用于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)雷达目标探测中，针对具有非零多普勒的多目标检测问题，提出一种基于广义普洛黑-修-莫尔斯(Generalized Prouhet-Thue-Morse, GPTM)序列和二项式系数加权的信号处理方法。该方法分别在发射端和接收端进行处理，在发射端采用GPTM序列设计方法调整脉冲的发射顺序，以降低由多普勒引起的距离旁瓣；在接收端通过二项式设计(Binomial Design, BD)方法为各接收脉冲加上不同权重，扩大目标多普勒附近的清洁区。为综合上述两次处理的优势，将两次处理得到的距离多普勒谱进行逐点最小化处理，得到最终的距离多普勒谱，然后进行有序恒虚警检测。仿真结果表明，本文所提的信号处理方法具有良好的旁瓣抑制效果和多普勒分辨率，能够有效检测出非零多普勒目标。     

陶瓷膜除油除铁装置回收高温凝结水应用研究

某石化公司扩能改造后,新增100t/h的蒸汽凝结水,由于现场空间紧张,无法新建一套对凝结水降温后的回收处理装置。为实现公司节能节水需求,综合考虑现场情冴,对新增加的凝结水在不降温的情冴下,对原有的除油除铁撬块进行改造,新增耐高温的陶瓷膜除油除铁组件扩能处理该部分凝结水,净化处理后的凝结水含油量及铁离子含量均能满足中水锅炉给水水质的要求(油含量≤1.0 mg/L,铁离子含量30μg/L),实现公司节能节水需求。     

灌区节水灌溉工程水利信息化技术应用的分析

从古至今,对于水利工程而言,其在农田灌溉中就有显著的作用,然而,在现阶段,许多灌区都相继实施了节水灌溉,与此同时,水利技术在发展的过程中,也面临着许多新的要求。在这一基础上,本文对节水灌溉工程展开了分析,以便能够确保信息化技术的有效使用。本文首先分析了灌区节水灌溉工程水利信息化技术应用的意义,接着对技术应用进行相应的阐述,最后对节水灌溉信息化系统的建设加以研究,希望给相关人员带来一定的借鉴意义。     

铝行业碳排放交易箭在弦上

本文介绍了欧洲碳排放发展的情况,并简要概述了中国铝行业碳排放现状、实行碳排放的必要性及对国家整体目标达成的重要性,最后对铝行业节能减排提出了几点思考。近年来,中国应对全球气候问题成果显著,2018年全国碳排放强度比2005年下降45.8%,提前达到了2020年碳排放强度,比2005年下降40%~45%的预定目标。近期,中国再次承诺到2030年左右二氧化碳排放总量达到峰值,2060年前实现碳中和。     

漫谈十三五交通规划中的风险防控与低碳易达问题

编者按“十三五规划”是上海新一轮的城市规划，这一轮规划在交通领域有哪些值得重点关注的方面？围绕这个问题，近期本刊采访了上海交通运输研究中心主任陆锡明，他重点谈到了交通十三五规划在过程中的“风险防控”与目标上的“低碳易达”问题，这是以往的几个五年规划中所忽略的。     

坚持节水优先 建设幸福河湖——写在2020年世界水日和中国水周之际

3月22日是第二十八届“世界水日”,第三十三届“中国水周”的宣传活动也同时拉开帷幕。联合国确定今年“世界水日”的宣传主题是“水与气候变化”,我国纪念“世界水日”和开展“中国水周”活动的宣传主题是“坚持节水优先,建设幸福河湖”。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视水利工作。习近平总书记多次就治水发表重要讲话、作出重要指示,明确提出“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”的治水思路,对长江经济带共抓大保护、不搞大开发,黄河流域共同抓好大保护、协同推进大治理等作出重要部署,发出了建设造福人民的幸福河的伟大号召,为推进新时代治水提供了科学指南和根本遵循。     

固阳县节水增效项目效益分析

文章介绍了固阳县节水增效项目概况,分析项目建成后的经济、社会和生态效益。     

基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。