智慧城市云平台构建研究

分析了国内智慧城市建设存在的问题,提出了智慧城市云平台的构架,论述了智慧城市云平台建设目标、实施步骤及建设运营模式,剖析了智慧城市云平台的产业链。     

废旧动力锂离子电池正极材料资源化利用

这是一篇陶瓷及复合材料领域的论文。随着新能源汽车产业迅速发展，动力锂离子电池产量急剧增加。然而，由于动力锂离子电池使用寿命短，即将面临大规模退役，因此对动力锂离子电池进行有效资源化管理十分必要。本文首先对动力锂离子电池主要组成成分进行介绍，并阐明了其进行正极材料回收前梯次利用和预处理进程，重点综述了废旧动力锂离子电池正极材料火法、湿法和生物法回收技术，提出了生物法回收在废旧动力锂离子电池正极材料资源化处置问题上面临机遇与挑战。本文成果将为动力锂离子电池绿色资源化回收提供参考，促进新能源汽车产业健康发展。     

一种多部地基SAR联合观测时的图形配准方法

地基SAR（Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达）在形变监测领取得到了广泛应用,但仅能获取沿雷达视线方向的一维形变信息。为实现三维形变信息的测量,可以采用多部地基SAR从不同的观测角度对同一区域进行联合观测,但不同雷达的图像特征差别较大,基于常规的多项式拟合的变换方法无法实现配准。因此,本文提出了一种新的适合多部地基SAR联合观测下的几何配准方案。该方案中包含两个关键问题:三维坐标系变换和同名投影点关联,首先基于多个控制点将各部雷达与场景高程信息统一到同一坐标系下,其次基于雷达成像的投影原理实现不同雷达图像中同名投影点的关联。基于两部雷达获取的实测数据,初步验证了该方案的可行性。      

时变大气层效应对地球同步轨道SAR成像影响的分析与补偿

大气层效应会导致穿过其中的星载SAR信号产生相位误差,并进而可能造成星载SAR成像结果出现散焦现象。大气层效应包括背景电离层效应、电离层多重散射效应以及对流层效应,由于GEO SAR合成孔径时间可达几百秒量级,因此在其成像积累时间内大气层效应会随时间变化,因此必须考虑时变大气层效应对GEO SAR成像的影响,同时亟需研究时变大气层效应对GEO SAR成像影响的补偿方法。本文详细分析了时变大气层效应对SAR信号的影响机理,建立了时变大气层效应影响下的高精度GEO SAR回波信号模型,分析了时变大气层效应对GEO SAR成像的影响,并基于方位向子孔径划分,通过提取时变大气层相位误差,对大气层效应造成的GEO SAR图像散焦现象进行了补偿。      

FMCW 车载雷达自适应干扰抑制方法

车载雷达间相互干扰可能会导致传感器灵敏度降低,某些情况下会产生虚警。针对这个问题,本文提出了一种基于粒子群优化和自适应对消的干扰抑制方法。该方法将发射端波形优化及接收端自适应滤波相结合,进一步提高雷达的干扰抑制能力。首先采用粒子群算法进行波形参数优化,在参数约束范围内最小化波形相似度,缓解虚警问题,然后基于正交接收机内干扰的正负频谱共轭相关而目标信息仅存在于频谱正半部分的特点,通过最小均方迭代得到最优滤波器,实现自适应干扰对消。仿真结果表明,该方法对多干扰有良好的抑制效果。      

基于修正VAD技术的非线性风场反演方法研究

对流风暴的新生和发展演变与三维风场存在密切联系,多普勒天气雷达可利用多普勒效应测量径向速度,可及时地反映风场信息。基于线性风场假设和全方位均匀采样的速度方位显示（VAD）技术是目前应用最广泛的使用单部多普勒雷达反演风场的方法,然而对于台风、龙卷等强对流天气系统,其内部风场空间分布复杂,线性风场假设不成立,以及由于机动平台非理想运动无法保证等方位间隔的均匀采样,导致反演精度不高。本文提出了一种基于修正VAD技术的非线性风场反演方法,建立了机动平台下视圆锥扫描几何模型以及复杂风场的非线性空间分布模型,相对于传统VAD技术,该方法更能反映真实的复杂风场结构,具有更好的反演效果。      

基于K-means算法的时序GB-InSAR图像PS实时选择方法

GB-InSAR（Ground-based Interferometric Synthetic Aperture Radar,地基干涉合成孔径雷达）是一种新型的形变测量工具,应用于长期连续监测时,为了保证形变测量的准确性和实时性,通常需要将SAR图像进行分组处理,并基于PS（Permanent Scatterer,永久散射体）技术实现形变反演。对长时间SAR图像序列的分析结果表明,像素点的幅值会随时间发生较大的变化,导致采用固定的幅度离差门限来选择PS点时,各组PS的数量会发生极大改变,严重影响形变测量的精度。本文提出了一种基于K-Means（K均值）聚类的时序GB-InSAR图像PS实时选择方法,首先对时序图像进行分组,然后利用各组图像的像素点幅度和相关系数,基于K-Means算法进行两级聚类。对一处露天矿坑实测数据的分析结果表明,本文方法在保证了各组图像的PS点足够多的同时,对PS点数量的稳定性也有大幅提高。      

一种基于前向散射雷达的车辆目标自动识别方法

研究了一种基于前向散射雷达的车辆目标自动识别方法:分析了前向散射雷达回波与目标速度、轮廓等目标特性之间的关系;提出了主瓣对齐的功率谱预处理方法,采用主成分分析方法分析了不同类别车辆的前向散射雷达功率谱的特性;提出了基于多元线性回归的目标特征提取方法,比较了K最近邻法和Bayes分类器对不同特征集的识别性能.实现结果表明,本文采用的特征提取方法显著改善了识别效果.     

时空变背景电离层对 GEO TomoSAR 成像影响分析

地球同步轨道合成孔径雷达层析成像（GEO TomoSAR）是一种将地球同步轨道 SAR（GEO SAR）与三维层析成像相结合的技术,它能够克服低轨 SAR 层析成像中重访时间长、时间去相干严重等缺点,实现对地面场景及时、精确地三维重建。但是由于 GEO SAR 轨道高,信号能够穿过整个电离层,使得 GEO SAR 信号时延长,引入严重的相位误差,进而影响 GEO TomoSAR 三维成像的精度。本文主要从背景电离层对雷达信号传播的影响机理出发,建立了时空变背景电离层影响下的 GEO TomoSAR 信号模型,进而分析了对三维成像的影响。经过分析,时空变背景电离层对 GEO TomoSAR系统的影响主要包括成像目标的相对位置偏移以及高度向成像散焦。最后,通过计算机仿真验证了理论分析的正确性。      

分布式GEO SAR模糊度分析

地球同步轨道合成孔径雷达（GEO SAR）具有短重访、广覆盖等优势。分布式GEO SAR由多个GEO SAR同时收发形成多个相位中心,具有可降低合成孔径时间、提高信噪比等优点。模糊度是雷达系统设计中的重要指标,传统SAR的模糊度计算通常在距离时域、方位频域进行。然而在分布式GEO SAR中,通常无需进行全孔径成像即可获得满足要求的分辨率,因而点目标的方位向信号带宽低于场景瞬时多普勒带宽,使得基于方位频域的模糊度计算方法失效。此外,双基地配置以及地球球形表面也给地面模糊区位置的计算带来困难。本文首先给出考虑地球球形表面的双基地GEO SAR模糊区位置的近似计算方法,然后给出分布式GEO SAR模糊度的计算步骤。仿真对比分析了传统频域方法与本文所提方法,并详细分析了单基地GEO SAR、双基地GEO SAR和多基地GEO SAR的模糊度特点。