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1.
越河盾构隧道掌子面通常存在较高的水头压力,使得土压平衡较难实现,且较大的渗透坡降也容 易引起管涌、盾尾刷击穿等工程灾害。为探明隧道开挖对复合地层渗流场的影响作用,以西安地铁 9号线 下穿灞河段为例,采用有限元分析软件,选取典型复合地层开展多种开挖渗流条件下的稳态渗流分析,研 究了盾构隧道开挖渗流条件下复合地层的总水头、渗透坡降和渗流速度等渗流场分布特征。结果显示,由 隧道开挖渗流引起地层水头损失的大小及影响范围与开挖渗流速度的大小直接相关;开挖渗流速度越大, 则地层水头损失越大,掌子面的水压随之减小;地层水头损失变化与渗流路径相关,由入渗面至出渗面沿 渗流路径逐渐增大。研究表明,从一定程度上来看,开挖渗流速度越大,越有利于盾构机实现土压平衡条 件,从而降低盾构机掘进的施工难度,不利的是此时地层渗透坡度变大,需要防止地层产生渗透破坏。 相似文献
2.
针对当前立体全景视频传输缺少有效的流自适应方法,且传统全景视频流自适应策略传输双目立体全景视频使得传输数据加倍,所需带宽巨大的问题,该文提出一种基于多智能体强化学习的立体全景视频非对称传输自适应流方法,以实时应对网络带宽波动。首先,根据人眼对视频显著性区域的偏爱,左右视点中每个瓦片(tile)对立体视频的感知质量的贡献度不同,提出一个基于tiles的左右视点观看概率预测方法。其次,设计了一种基于策略-评价(Actor-Critic)的多智能体强化学习框架,对左右视点进行联合码率控制。最后,根据模型结构和双目抑制原理,设计合理的奖励函数。实验结果表明,与传统流自适应传输策略相比,该文所提方法更加适用于基于tiles的立体全景视频传输,实现在有限带宽下提高用户的体验质量(QoE),为立体全景视频联合码率控制提供了一种全新的方法和思路。 相似文献
3.
雷达对抗的核心研究内容主要是干扰策略与抗干扰策略之间的对抗博弈,其作为电子战研究领域的热点一直备受学者们关注.该文综述了学者们利用合作与非合作博弈方法来分析雷达在进行目标探测和干扰抑制时所使用的策略,主要通过不同体制的雷达利用认知技术感知和学习外界复杂的电磁环境,合理地分配发射功率、控制编码序列、设计波形、研究检测和跟踪方法以及分配雷达通信资源等.这样雷达既节约发射所消耗的功率,又可以自适应地搜索和跟踪目标而不被敌方所发现,从而使雷达在复杂多变的现代战场环境中达到自身最优的性能.最后,对认知雷达抗干扰中的博弈论分析研究进行总结和展望,并指出了一些博弈论在认知雷达抗干扰策略应用中所面临的潜在问题和挑战. 相似文献
4.
为了解决雷达截获接收机对低截获概率(LPI)雷达信号检测效果不理想的问题,针对截获信号中有效信号脉宽长度来定义信号和噪声,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的LPI雷达信号检测方法,利用卷积核与匹配滤波器结构上的相似性,在低信噪比下能够提高信号的检测准确率。利用大量的基于4种典型LPI雷达信号(线性调频信号(LFM)、非线性调频信号(NLFM)、二相编码信号(BPSK)、COSTAS频率编码信号)和白噪声信号的模拟数据集进行CNN模型训练,同时增加少量实测信号(LFM, BPSK)作为验证集进行适配,更好地拟合实测信号的检测模型。最终利用实际信号进行测试,实验结果表明:该文算法在低信噪比的情况下具有较好的检测效果,对多种调制方式、不同信噪比下的LPI雷达信号具有泛化能力。 相似文献
5.
无人机自组网(Unmanned Aerial Vehicle Ad Hoc Network, UAVANET)主要应用于现代数字科技战场,具备传统无线自组织网络的快速组网、多跳传输和多任务协作等特点,同时拥有更高的抗毁性。无人机自组网能确保网络运行的灵活性和顽健性,但是在实际组网过程中,网络结构和组网方式的不同对作战能力的提升也不尽相同。介绍了两种不同网络结构的无人机自组网,并对其网络协议层次模型进行划分,重点描述各层协议和功能并分析了各层中所应用的关键技术,最后对无人机发展所需的技术以及应用前景进行了展望和总结。 相似文献
6.
针对传统的非足部基于人员轨迹盲推的室内定位(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)方法仅适合单个行为条件下的定位,无法适应真实定位场景的问题,提出了一种基于深度行为分类的人员轨迹盲推方法。该方法首先利用基于循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的深度学习进行人员行为分类,并且根据分类结果(手持条件下、口袋中、自由晃动)设计不同的模型进行迈步检测、步长估计和航向估计,从而对人员的位置进行估计。实测实验验证了所提方法的有效性,其行为识别的准确率达到98%,并且相比于两种传统的单一行为定位方法,定位精度分别提高了1.7 m和2.3 m。 相似文献
7.
无人机目标检测与识别任务中,目标随着飞行高度的改变尺寸发生显著变化。常规目标检测模型中,获取的小目标细节信息有限,检测精度较低;而适用于小目标的实时检测模型往往容易丢失大目标的背景信息,降低大目标的检测精度。针对以上多尺度目标检测识别任务难点,提出一种基于改进特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)结构的实时多尺度目标检测识别模型。该模型通过增加特征金字塔层级覆盖更广的目标尺度,获取更为丰富的目标信息;同时,利用跨连接增加不同尺度特征融合的多样性,降低特征传导距离,保留更加完整的尺度特征来提高模型检测识别多尺度目标的性能。通过实验发现,相比于原始网络结构和相同特征层级的四层特征金字塔结构,加入改进特征金字塔结构的多尺度目标检测模型识别性能得到了提升。 相似文献
8.
阵列天线接收到的期望信号和干扰信号,其入射的到达角度(Angle of Arrival,AOA)总是快速变化的,而传统波束形成算法计算量大,无法实时计算。针对这一问题,提出了一种基于深度神经网络的自适应波束形成(Deep Neural Network Adaptive Beamforming,DNNABF)算法,用入射信号AOA组成的向量作为网络输入,网络输出逼近最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)算法求得的权矢量。仿真结果表明,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与DNNABF方法都能准确拟合MVDR算法权矢量,可在入射信号AOA快速变化时自适应地形成波束和零陷,但DNN计算速度相对MVDR有将近6.5倍的提升,训练模型时间也远低于CNN。 相似文献
9.
针对现代战术通信中背负式或手持电台体积小、功耗小和对不同频段信号兼容性好的应用需求,结合零中频采样和射频直接采样技术,设计了一种可覆盖较宽通信频段的软件无线电平台。通过将模数和数模转换模块与数字信号处理模块集成在一块印制板上,大大减小了该平台的体积。通过平台软件架构的设计,保证不同通信波形体制的实现。最后,通过
调频(Frequency Modulation,FM)和正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)波形测试验证了该平台整个频段信号通信性能良好。该平台具有通信频道宽、结构简单、可靠性高等优点,满足小型化、低功耗和对不同频段信号具有高兼容性的使用需求。 相似文献
10.
传统二维Henon混沌映射由于复杂度低、混沌区间小,在应用于加密算法时存在安全隐患。针对这一问题提出了一种改进型Henon映射,相较传统映射混沌区间提升了82.35%,复杂度提升了60.8%,更加适用于混沌保密通信系统的设计。在ARM平台上,基于改进型Henon映射设计实现了一种保密通信系统。其中,加密端由音频编解码芯片产生明文数字话音信号,主控芯片使用二值混沌序列对其进行流密码加密,并通过以太网芯片完成密文话音在IP网的传输,解密端在帧同步后通过逆过程实现话音回放。实现结果表明,在计算精度范围内系统对密钥敏感性强,加密前后话音信号统计相关特性低于0.3,保密效果较好。 相似文献