均匀圆形阵列基于指数形式导数更新的STAP算法

机载相控阵雷达采用均匀圆形阵列天线具有全方位扫描、同时实现仰俯-方位角估计和天线方向图好等优点;但圆形天线特殊的几何结构使得其各距离单元回波不是独立同分布的样本,造成了空时自适应处理技术性能急剧下降。本文提出了一种基于指数形式导数更新(Exponent derivative based updating,EDBU)的杂波抑制方法,该方法通过对样本数据进行指数形式扩展, 减小均匀圆形天线机载雷达杂波的非均匀程度,提高统计型空时自适应处理(Space time adaptive processing, STAP)处理器的性能。仿真结果表明,该方法不仅明显好于局域处理和杂波距离依赖性补偿算法,而且也优于传统的基于导数更新法。     

地面数字电视广播系统相位噪声的抑制

将基于二项式消除编码(PCC)的子载波间干扰(ICI)自消除方法与基于导频的公共相位误差(CPE)纠正以及最小均方误差(MMSE)均衡方法相结合.抑制OFDM系统的相位噪声.仿真结果表明,无论在高斯信道还是多径瑞利衰落信道下,本方法都可以有效抑制OFDM系统的相位噪声,同时实现复杂度低,具有较好的实用性.     

不同菌材培养料对茶树菇生长特性及营养品质的影响

目的 研究不同菌材培养料对茶树菇(Agrocybe chaxingu)生长特性和营养品质影响。方法 以贵州常见菌材构树(Broussonetia papyrifera)、刺槐(Robinia pseudoacacia)、光皮桦(Betula luminifera)、青冈(Quercus glauca)为栽培料,测定比较木材理化特性对茶树菇农艺性状及粗蛋白、多糖、粗脂肪、矿质元素和氨基酸含量的影响。结果 4种菌材对茶树菇菌丝生长速率影响不显著;构树培养茶树菇农艺性状最佳,其次为光皮桦;刺槐培养茶树菇粗脂肪和多糖含量最丰富。青冈培养茶树菇常量元素K、Mg、Ca、Na含量最高,构树培养茶树菇微量元素Fe、Zn、Cu含量最高;光皮桦培养茶树菇总氨基酸、必需氨基酸和限制性氨基酸含量最高。粗蛋白、Cu、Fe、Zn、苯丙氨酸、缬氨酸、Ca、Mg、苏氨酸、多糖、粗脂肪、K依次为区分4种菌材培养茶树菇主要指标。菌丝生长速率与全氮含量呈负相关性,培养基中菌丝生长速率与菌材半纤维素含量呈显著正相关性;子实体重量与木质素含量呈显著正相关性。结论 菌材理化性质对茶树菇生长及营养品质具有显著影响。构树和青冈培育茶...     

渤海海域辽东凸起南段潜山构造演化及其对油气成藏的控制

受多期构造运动影响,渤海海域辽东湾坳陷辽东凸起潜山的构造演化过程相对复杂。根据新处理的三维地震资料和钻井资料,分析辽东凸起南段潜山的地层结构和构造特征,探讨构造演化及其对油气成藏的影响。研究结果表明：辽东凸起南段潜山发育中生界和太古宇双层结构,经历“潜山物质基础发育期（三叠纪中期之前）—潜山构造发育期（三叠纪中晚期—白垩纪末期）—潜山改造埋藏期（古新世—渐新世末期）—潜山稳定埋藏期（中新世—全新世）”4个阶段构造演化;基底和强走滑作用控制辽东凸起南段潜山于沙三段沉积末期开始隆升,止于东营组沉积末期。辽东凸起潜山发育走滑和伸展两类断裂,走滑断裂控制了辽东凸起的构造格架,对潜山的形成起到关键作用,伸展—走滑双重作用控制潜山内幕裂缝的发育,改善潜山内幕油气储集能力。     

脸部特征点的定位与提取方法

提出一种正面人脸关键特征点的自动提取方法。该方法选取两个瞳孔点、两个鼻孔点、鼻尖点、两个嘴角点共7个关键特征点进行自动标定的研究,通过在图像预处理阶段采用选择式掩模平滑算子和Fisher线性判别思想分别进行灰度图像的边缘检测和二值化处理,并结合灰度积分投影方法定位人脸区域,进一步应用人脸结构基本特征的先验知识定位面部主要器官,在此基础上结合Hough变换,SUSAN算子实现特征点的自动提取。实验证明：该方法能够准确、有效地标定人脸的关键特征点,具有一定的实用性,可应用于安全部门、身份证管理、电视会议等领域。     

机器人足球仿真教练模型研究

RoboCup仿真比赛已经在国际上开展几年了,近来在国内也得到了迅速的发展,它通过提供了一个标准问题来促进人工智能和智能机器人的研究。文中以RoboCup仿真比赛为背景,首先讨论了教练模型,包括教练的角色意义和相应的权限,而后针对教练设计中涵盖的几个问题,如对手建模、规划识别、离线训练,分别给出了较好的解决方案。最后从在线教练工作过程的角度总结了有关教练技术的具体应用,并对教练的设计前景提出了一些看法。对于建立和设计仿真教练,进行多智能体系统的合作协调研究具有重要意义。     

基于多源数据的阿勒泰地区雪深反演研究

利用阿勒泰地区 2010~2012年冬季(11月~次年2月)3类积雪数据:风云三号微波成像仪(FY\|3/MWRI)反演的雪深数据、美国人机交互式多仪器冰雪制图系统(IMS)积雪面积数据、阿勒泰及周边地区实测雪深数据,进行积雪深度的反演研究。通过结合3类积雪数据的各自优势,建立修正模型,最终得到较准确的研究区雪深数据。同时通过编程实现了相应模型的操作平台,为今后研究区积雪业务化监测做好准备。结果表明:模型提高了FY\|3/MWRI数据反演阿勒泰地区积雪深度的准确性,改善了FY\|3/MWRI数据在阿勒泰地区雪深反演偏低的缺点,使微波与实测平均雪深误差由修正前的21.7~12.1 cm缩小为修正后的3.7~1.5 cm。     

利用HSV空间的双通道同态滤波真彩图像增强

在RGB空间中分别对真彩图像的三个通道进行增强能够很好地压缩图像动态范围,但往往会产生色彩偏离。文章提出先将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,进行色度、饱和度和亮度分离,然后对饱和度通道进行巴特沃斯同态滤波增强,对亮度通道进行高斯同态滤波增强,除此之外,研究了同态滤波中高通滤波器截止频率如何确定的问题,并解释了同态滤波器中的比例系数。实验证实,增强后的真彩图像色彩基本无偏差,图像动态范围压缩良好。     

基于改进DE-Tri-Training算法的汉语多词表达抽取

多词表达的识别错误会对很多自然语言处理任务造成不利影响。DE-Tri-Training半指导聚类算法在聚类初期使用有指导的标注信息,取得了较好的抽取结果。本文采用基于中心词扩展的初始聚类中心确定方法和基于有指导信息的一致性协同学习数据净化方法,提出了半指导策略抽取汉语多词表达,聚类算法的中后期也加入有指导的信息,使分类器能使用正确的标注信息进行训练。通过与DE-Tri-Training算法的对比实验,改进的DE-Tri-Training算法得到的汉语多词表达抽取结果优于原来的算法,验证了改进DE-Tri-Training算法的有效性。     

PCNN模型在彩色图像增强中的应用

应用灰度图像增强方法对真彩图像进行增强,往往都会产生色彩偏离,影响增强结果和视觉效果。因此基于人眼视觉系统对亮度变化比较敏感,提出在HSV色彩空间,应用PCNN模型进行增强的方法。将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,保持色度H和饱和度S不变,结合入射反射模型,利用脉冲耦合神经网络（PCNN）,对亮度V通道进行增强处理。将HSV空间得到的增强图像变换到RGB空间。实验证实,对一些对比度低、细节不明显的图像应用此方法进行增强,色彩基本无偏差,细节部分明晰,动态范围压缩较好,视觉效果得到了较大的改善。