卫星合成孔径雷达数据在堆石坝正常和震后工况变形监测中应用

为了开发高效、先进的堆石坝正常运行工况下和遭遇地震后的变形监测方法,对基于卫星合成孔径雷达(SAR)数据的监测方法进行研究。卫星SAR不需要在坝面上安装任何传感器,可以对堆石坝的整个表面进行观测,且无论天气状况如何都能够获得数据,可用于堆石坝变形监测。利用卫星SAR数据对某堆石坝近4年来的外部变形进行了评价。该坝坝顶有3个观测点,对使用卫星SAR数据得到的外部变形结果和各测点观测成果进行对比,结果表明使用卫星SAR数据得到的外部变形结果与实际调查结果吻合,外部变形平均误差约为几毫米。此外,利用卫星SAR数据研究了2016年熊本地震对堆石坝的损伤,表明卫星SAR数据可以探测地震作用下堆石坝的小变形。     

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.     

2种灰色模型在矿区地表沉陷预计中的适用性

目前矿区地表单点沉陷动态预计方法主要基于传统的水准测量数据,监测方法单一,成本高,观测点易破坏,不能保证地表形变信息的实时性,且采用灰色模型进行地表沉陷预计时只针对单一模型的应用,没有结合模型自身特点分析其适用性。以袁店二矿7221工作面为试验区域,采用合成孔径雷达差分干涉测量技术监测矿区地表沉陷量,分别建立了描述沉陷量与时间关系的GM(1,1)与灰色Verhulst模型进行地表沉陷量预计,实现了矿区地表沉陷监测与动态预计一体化。通过比较、分析GM(1,1)与灰色Verhulst模型对地表沉陷量的拟合及预计结果,得出了2种灰色模型在矿区地表沉陷预计中的适用性:在矿区开采沉陷开始至活跃前期,若地表单点沉陷量曲线呈近似单峰型,则宜采用GM(1,1)进行短期预计;当矿区地表沉陷进入衰退阶段,单点沉陷量曲线呈平底饱和状态,则宜采用灰色Verhulst模型进行中长期预计。     

EE携手华为领跑英伦4G 护航“点亮未来”

为了保持领先地位,EE希望通过在温布利球场的3CC CA技术演示,计划用更短的时间在伦敦部署LTE 3CC CA网络,实现下行高达410Mbit/s的新超宽带网络,一举成为英国乃至整个欧洲的新标杆。过去3年里,英国运营商EE因其激进的LTE及LTE-Advanced(以下简称LTE-A)部署策略,一举成为全球移动通信运营的关注点,而随着2014年12月英国电信计划斥资百亿英镑收购EE消息的传开,全行业都