基于单光子计数激光雷达的Bayesian检测研究

在单光子计数激光雷达检测领域,目前的检测方法在低信噪比情况下虚警概率会增加,同时也无法适应噪声变化的问题。针对这些问题,提出了一种基于Bayesian的检测方法,该方法首先通过雷达方程估计回波信号光子数的范围,将其作为先验信息,而后结合二项分布建立了累计概率模型,基于Bayesian判决准则计算得到检测阈值,此阈值能够在检测概率与虚警概率中间择其平衡。这种方法不仅克服了低信噪比检测困难的情况,还减少了先验信息的获取难度。实验结果表明,对比固定阈值其虚警概率降低了10倍。对比“恒虚警”其检测概率提高了约20。验证了方法具有良好的检测效果,具备一定的可操作性。     

潮湿煤体压缩破裂过程中红外辐射演化特征研究

为探寻水分对煤体破裂过程表面温度分布的影响,对不同含水率试样进行加载破裂试验,研究其表面红外辐射温度的演化特征,并以平均红外辐射温度AIRT、温度极差R、分形维数D、红外热像特征进行分析研究.结果 表明:干燥、潮湿试样表面平均红外辐射温度总体上均表现为随载荷增加呈下降趋势,但在临近破裂时出现了明显异常:干燥试样表现为升温前兆,潮湿试样为降温前兆;干燥试样温度极差R与载荷的变化呈负相关,表现为随载荷增加呈下降趋势,在变形进入破裂阶段,R曲线出现了局部跳跃突增点,而潮湿试样温度极差R与载荷的变化步调基本一致,具有良好的同步性;随着试样含水率的提高,分形维数N表现为下降趋势,平均红外辐射温度曲线的波动幅度也就越小,水分对煤体的红外辐射变化起到了抑制作用;潮湿试样在加载过程中热像出现了非均匀性变化,上部出现了条带状的辐射强度分异现象,热像特征变化相对平静,而干燥试样加载到破裂的整个过程中,试件中部出现"O"形蓝色高温区域,热像特征变化明显.该研究为预测含孔隙、裂隙煤体特别是含水情况下变形破裂失稳提供了新内容.     

基于网格化的移动通信网络资源与业务发展评估分析

目前移动通信网络建设全面转向5G，4G网络建设投资大幅缩减。为保障4G网络投资效益长远、后续资本开支合理，对现阶段4G网络资源与当地市场发展情况进行合理、精准评估变得尤为重要。通过对特定区域内网络资源与业务发展匹配情况分析，结合市场发展需求，精准定位该区域网络能力提升与业务发展方向的重点。助力打造“技术先进、运营高效、质量领先”的高品质智慧精品网。进而强化“网随业动、业随网进”，驱动“网络优势”转化为“市场优势”。     

基于移动窗口法的城市遥感生态质量评价研究

为进一步提高城市生态监测的精确度，在前人开展的城市生态遥感监测研究的基础上引入“区域尺度”的概念，充分考虑小区域范围内不同地物间的交互作用，并利用移动窗口模型(Moving Window-Remote Sensing Ecology Index, MW-RSEI)对沈阳市浑南区的遥感影像进行逐像元分析。实验结果表明，MW-RSEI模型和生态遥感监测模型（Remote Sensing Ecology Index, RSEI)在整体生态评价趋势上表现出一致性。但MW-RSEI模型对城市生态中的细节区域表征更明显。考虑到建筑及裸地周围植被的影响，其较差生态区域的占比仅为6%，生态评价为优的区域占比为11%。研究区生态评价结果表现得较为连续，并未出现明显的断层现象。该结果具有现实意义且与实际生态分布更为符合。MW-RSEI模型在城市生态监测中更为适用，可为相关部门提供一定的技术参考。     

气候变化背景下滇中引水工程水源区与受水区 降水丰枯遭遇分析

基于历史实测降水数据与全球气候模型预估数据，使用 Morlet 小波方法分析滇中引水工程水源区与受水区 降水序列的周期变化和未来的降水趋势。同时，采用 Copula 函数计算历史时期（1960—2021 年）与未来时期 （2022—2100 年）水源区与受水区降水丰枯异步或丰枯同步的概率。结果表明：1960—2021 年降水序列存在 26~39?a、18~25?a、4~7?a 的 3 类时间尺度的周期变化，2022—2100 年降水序列存在 38~55?a、18~30?a、5~12?a 的 3 类时间尺度的周期变化，降水量呈现“多—少—多”的循环交替，预计未来 10~20?a 将持续处于降水较多的时期； 过去 62?a，水源区和受水区降水丰枯异步频率 36.4%，同期丰水年频率为 25.3%，同期枯水年频率小于 30%，水源区 和受水区具有水量互补的引水条件，两区域之间存在着水量补偿特征；与历史丰枯遭遇对比，未来降水量丰枯同 步频率均呈现减小的趋势，丰枯异步呈现增加的趋势，同枯和源枯受丰的频率减少，未来有利于调水的降水丰枯 组合概率平均增加 3.75%；在近、中、远期预估中，从 SSP1-2.6 情景过渡到 SSP5-8.5 情景，SSP5-8.5 情景下降水量 丰枯异步频率比 SSP1-2.6 情景大，说明水源区与受水区的降水区域差异变大，降水时空差异更加显著。通过对滇 中引水工程水源区与受水区降水量丰枯遭遇的综合分析、定量评估和模拟预测，为滇中引水工程水资源调度协同 一体化提供数据支撑及参考依据。