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。     

岩移沉降观测中数据缺失的一种估算方法

在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值.     

成熟探区勘探目标群油气期望价值评估方法

我国的矿业权出让制度改革正在全面推进，合理评价区块期望价值对于油公司的区块进退决策至关重要。对于含有多个勘探目标的成熟探区，简单地将各目标价值相加通常会高估区块期望价值，应综合考虑两方面的因素:一是各勘探目标的地质情况，包括相对空间位置关系、地质成功率、资源规模和地质相关性等；二是油公司的勘探策略，包括干井承受能力、承诺钻井数量、对各目标的钻探次序等。为此，从油公司区块进退决策实际出发，提出一套基于概率论的勘探目标群期望价值估算方法，并通过实例讨论了上述因素对区块期望价值的影响。      

棉花目标价格改革政策助推新疆棉花现代物流体系建设

为更好地满足市场需求,保障新疆棉花产业的“提质增效”,2015年新疆启动了棉花目标价格补贴试点政策,以公证检验为依托,棉花监管仓库为端口,仪器检测为质量保障的现代化棉花流通体系,促进了棉花物流交易平台的建设。本文将从新疆棉花目标价格改革制度及物流体系现状、交通设施便捷、物流管理基础条件以及新疆棉花信息平台建设等方面总结概括了新疆棉花现代化物流体系的基础优势,并提出了推动新疆棉花现代物流体系建设的相关建议。     

炼油生产调度研究现状与挑战

调度作为计划层和执行层的纽带,是智能型工厂的主要组成部分.对此,从炼油生产装置调度的角度,对炼油调度问题进行综述与分析.首先对炼油生产调度建模问题的研究现状进行阐述,介绍目前该领域建模方面考虑的因素;其次,对炼油生产调度的各种优化方法进行总结综述;最后,结合目前的信息技术和智能制造的发展趋势,分析炼油生产调度所面临的挑战和未来的研究方向.     

关于东莞市工程建设项目"多测合一"的应用分析

文章对东莞市工程建设项目"多测合一"应用模式进行重点分析,通过与其他城市的工作成效进行对比,指出东莞市"多测合一"应用中存在的问题,并提出相应的针对性策略,以保证东莞市工程建设项目"多测合一"政策落实到位,发挥主体能动性,完善联合测绘市场管理机制,确保"多测合一"政策的相关测绘单位能够及时开展测绘工作.     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.