稀疏孔径和大转角下ISAR对目标转动的估计

逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar，ISAR）对非合作目标做成像时图像质量依赖于对目标运动参数的准确估计.针对在稀疏孔径和非均匀转动条件下现存的参数估计方法计算量过大或者方法适用条件不满足，提出了一种基于神经网络的参数估计方法.此方法以成像问题的模型知识指导数据的生成过程，然后训练通用的神经网络，最终实现将数据中隐含的知识转化为转动估计器.从仿真实验结果来看，所得到的网络对满足一定信噪比要求的回波数据可以提供较准确的估计，所得参数可以帮助成像算法提高聚焦效果，大量的样例表明网络可以部分学习到回波与转动之间的关系.     

锌铁水滑石类及改性吸附剂吸附K2CrO4研究

采用共沉淀法制备锌铁水滑石类(LDH),并使用十二烷基硫酸钠(SDS)对其进行改性。利用比表面积与孔径分析、扫描电镜与透射扫描电镜、X射线衍射、傅立叶变换红外光谱和多功能电子能谱等手段分析材料,研究材料的改性机制,通过动力学和热力学实验,验证材料的吸附效果。结果表明,锌铁LDH材料孔隙结构发达,层状结构清晰,改性后的材料层间距扩大,吸附容量进一步提高,是更为优秀的吸附材料。对于Cr(Ⅳ)的质量分数30 mg/g的溶液,改性后的锌铁LDH吸附剂优化投加量为0.2～0.4 g/L;溶液pH对除铬效果影响较大,pH为4时吸附效果最好;反应温度较高时除铬效果较好。改性后的锌铁LDH吸附剂对Cr(Ⅳ)的最大吸附容量可达到117 mg/g。