时变加权的机载双基雷达降维空时自适应处理

针对机载双基雷达传统降维空时自适应处理方法杂波抑制性能较差的问题,提出了一种新的降维方法.该方法对杂波协方差估计矩阵进行降维处理,利用时变加权技术对降维后的权值矢量进行更新,以补偿杂波的距离相关性,提高杂波协方差估计准确度.理论分析和仿真结果表明:在不同的双基雷达配置情况下,该方法均可以对非均匀杂波进行有效抑制;且相对时变加权技术最优空时自适应处理,运算量和所需训练样本数大幅减少.此外,与多普勒补偿或角度多普勒补偿方法相比,该方法无需了解有关雷达平台和配置场景的先验知识,适于工程实现.     

1450 mm六辊可逆冷轧机组电气控制系统

介绍了1450mm六辊可逆冷轧机组及电气控制系统构成，主要包括：电气系统的网络结构、PLC控制系统、直流传动系统，AGC控制系统、供配电系统及各部分的功能及硬件组成等。此电气控制系统运行稳定，操作控制简单，充分满足了生产工艺的要求，达到了设计指标。     

软件定义网络安全研究

软件定义网络（SDN）采用控制和转发的分离架构,使研究者可以通过软件实现任意的网络控制逻辑,而不需对网络设备本身进行修改,具备极强的灵活性,已经在路由决策、网络虚拟化、无线接入、云计算数据中心网络等领域得到研究和应用,成为一项热点技术。但SDN在蓬勃发展的同时,也引入了新的安全风险,带来新的安全问题。另一方面,SDN也给传统安全技术以冲击,带来创新的网络安全应用发展的机会。鉴于此,结合SDN网络架构的特点综述了SDN安全的研究现状,包括SDN安全风险分析和安全技术及应用,并思考了SDN对信息安全的意义。     

基于GBF的追踪溯源系统设计

互联网的快速发展引发了学术界和工业界对于网络安全技术的研究热潮,网络攻击追踪溯源技术能够定位网络攻击的源头,为防御方采取有针对性的防御措施和对攻击者进行反制提供必要信息,对于网络取证也有重要意义。首先介绍网络追踪溯源的基本方法;然后,介绍了广义布隆过滤器（Generalized Bloom Filter）及其在包标记追踪溯源中的应用;接着,设计并实现基于GBF的追踪溯源系统,实验表明本系统可以成功重构攻击路径;最后,进行总结并大致描述了今后的研究方向。     

应用于混合储能的组合级联式多端口变流器拓扑结构研究

针对光伏等可再生能源发电的间歇性和功率波动问题,提出一种新型的用于混合储能的组合级联式隔离型多端口变流器拓扑结构及其控制策略。该装置由蓄电池组、超级电容器组、多端口隔离半桥DC/DC变换器和级联式H桥DC/AC变换器组合而成。首先对该拓扑的工作原理进行了分析;然后结合相应的控制策略,通过滑动平均滤波算法将外界给定目标功率指令在各储能单元之间进行合理分配,并在PLECS上搭建了基于该装置的光伏电站并网模型进行仿真;最后,结合仿真结果和实际工程案例对该装置可带来的经济效益进行了定量分析。结果表明,所提出的混合储能拓扑结构可有效结合超级电容器功率密度高、响应速度快,和蓄电池能量密度高、适用于平抑长周期缓慢功率波动的特点,提高了间歇式电源并网运行的电能质量和可调度性,同时避免了蓄电池频繁充放电,显著延长了电池使用寿命。该装置可用于基于蓄电池-超级电容器混合储能(BSHES)的大功率储能电站,实现平滑可再生能源发电输出功率波动和微电网中的调频调压功能,模块集成度高,可实现模块化生产,具有广阔的应用前景。     

多径条件下阵列天线相位关系分析

针对多径条件下阵列天线阵元间的相位差,研究了散射体在发射台附近的有直达路径、无直达路径以及远端强反射等传播方式下的相位关系计算模型,通过仿真计算,分析了相位关系的统计特征.该计算模型可模拟多径环境下的矢量信道参数,可用于通过相位信息进行到达方位测量的测向算法的研究.     

退火温度对电子束沉积Ag/TiO2薄膜光学性质和光催化性能的影响

研究了退火温度对电子束制备Ag/TiO₂薄膜光学 性质和光催化性能的影响。在石英玻璃、硅片 上沉积了Ag/TiO₂复合薄膜,在空气氛围下,进行了400℃, 500℃的退火一小时.用紫外-可见分光光度 计、X射线衍射仪(XRD) 、原子力显微镜(AFM)对沉积和退火后的薄膜分别进行光学、结构、 形貌分析。结 果表明:300℃下制备的Ag/TiO₂复合薄膜为无定形结构,400℃以上薄呈多晶态。吸光度和表面粗糙度 随退火温度的增加而增大,薄膜的光学带隙随退火温度的增加而减小。锐钛矿相表现出了更 好的光催化性能。     

GaN:Si薄膜的结构和应力特性研究

对掺杂浓度为1017～1019cm-3的GaN:Si样品进行高精度X射线衍射和拉曼散射光谱的研究发现:随着Si掺杂浓度的增加,GaN晶粒尺寸逐渐减小,引发更多的螺位错和混合位错致使摇摆曲线的半高宽有所增加,同时薄膜中的剩余应力也逐渐减小。当掺杂浓度高于2.74×1018cm-3时,薄膜从压力状态转变为张力状态。     

TiO2/MXene-Assisted LDI-MS for Urine Metabolic Profiling in Urinary Disease

Cancer remains an intractable medical problem. Rapid diagnosis and identification of cancer are critical to differentiate it from nonmalignant diseases. High-throughput biofluid metabolic analysis has potential for cancer diagnosis. Nevertheless, the present metabolite analysis method does not meet the demand for high-throughput screening of diseases. Herein, a high-throughput, cost-effective, and noninvasive urine metabolic profiling method based on TiO₂/MXene-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (LDI-MS) is presented for the efficient screening of bladder cancer (BC) and nonmalignant urinary disease. Combined with machine learning, TiO₂/MXene-assisted LDI-MS enables high diagnostic accuracy (96.8%) for the classification of patient groups (including 47 BC and 46 ureteral calculus (UC) patients) from healthy controls (113 cases). In addition, BC patients can also be identified from noncancerous UC individuals with an accuracy of 88.3% in the independent test cohort. Furthermore, metabolite variations between BC and UC individuals are investigated based on relative quantification, and related pathways are also discussed. These results suggest that this method, based on urine metabolic patterns, provides a potential tool for rapidly distinguishing urinary diseases and it may pave the way for precision medicine.     

基于ATMEGA8和CCD机器人视觉系统设计实现

针对机器人巡线,提出一种基于ATMEGA8和CCD结合的简单廉价且稳定的巡线方法。重点分析了ATMEGA8获取和处理图像技术难点,并阐述了硬件电路设计方法和软件思路。实验结果表明,该系统能够稳定可靠地实现线路识别。