基于人工神经网络的核素识别方法

针对传统核素识别方法不具有强适应性导致识别率降低的问题,建立基于反向传播(back propagation,BP) 神经网络的核素识别预测模型。以镅、镉、钚、氡、钯、钴、铯7 种核素的实测信号为例进行仿真模拟,建立核素 识别模型。结果表明：该模型能快速准确地识别上述核素,应用前景广泛。     

孟加拉湾浅层气成藏条件及地震识别技术

为了有效识别和预测孟加拉湾浅层气的分布规律,在弄清浅层气的成因、特点、油气成藏条件（浅层气类型、生储盖等）的基础上,通过对某三维地震资料解释,分析浅层气地震响应特征,明确浅层气的地震识别方法。结果表明,孟加拉湾浅层气为深水沉积中自生自储的构造-岩性复合型气藏,具有亮点、相位反转和低频等3种典型地震反射特征。在三维工区应用地震亮点技术、远近道振幅比较法、相位属性、频率属性、叠前AVO等技术方法进行了浅层气识别,预测成果与钻井结果吻合较好,为快速高效识别浅层气提供了技术依据。     

黏度可控凝胶体系注入参数优化

大庆油田聚合物驱后优势渗流通道发育,窜流严重,有效开采难度大。为保持油田持续有效开发,确立了调、堵、驱结合的技术研究。针对调堵需求,研制出一种黏度可控凝胶体系,该体系初始黏度小于20 mPa·s,10~40 d黏度小于300 mPa·s,成胶黏度2 500 mPa·s以上。根据聚合物驱后的取心井资料设计物理模型,利用正交试验设计法确定的最佳注入量为0.10 PV,注入浓度为1 000 mg/L,注入速度为0.6 mL/min.应用表明,高渗透层分流率由聚合物驱后后续水驱的66.9%降为0.7%,中渗透层分流率由33.0%升至85.0%,低渗透层分流率由0.1%升至14.3%,该体系对中、低渗透层污染小,对高渗透层有效封堵,可以满足现场需求。     

无人机载PolInSAR城区散射机制初步分析

极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）在城市遥感领域中扮演着重要角色。它能够提高图像的相干性并提高反演结果的精度,所以对于其散射机制的解释往往受到许多研究人员的关注。相关的研究多从极化分解的角度考虑,却少有人从散射中心高度方面进行分析。本文使用Ku波段无人机载极化干涉SAR系统,实现了使用无人机SAR系统对地面进行成像,比较了极化干涉最优分解与Pauli分解作用在不同人造目标时散射中心的关系。我们初步分析了极化干涉SAR的物理意义,并使用C波段的机载极化干涉SAR系统对结论进行验证。     

Ba_2Ti_9O_(20)基微波介质陶瓷的微观组织与微波介电性能

采用固相合成法,通过控制烧结温度和烧结时间,成功制备了单相Ba2Ti9O20基微波介质陶瓷。采用XRD、SEM研究了Ba2Ti9O20基微波介质陶瓷的物相组成和微观结构,采用平行板谐振法测试了Ba2Ti9O20基微波介质陶瓷的微波介电性能。结果表明,单相Ba2Ti9O20微波介质陶瓷具有均匀一致的等轴晶,过高或过低的烧结温度将导致柱状BaTi4O9晶出现。1 360℃烧结4.5 h制备的Ba2Ti9O20基微波介质陶瓷介电性能为:?r=39.53,Q?f=33 800 GHz,τf=1.68×10–6/℃。     

认知干扰决策关键技术研究综述

电子战是当代信息化战争的开端,战场多时空、多维域的信息掌控权决定着战争的胜负.信息化战场的决策问题不同于传统作战指挥问题,由于战场环境的复杂性、信息的多样性、装备的信息化,干扰决策问题的研究愈加重要.目前,人工智能领域的快速发展,认知无线电、认知电子战的概念相继被提出.在基于现有研究成果的基础上,介绍了认知干扰决策理论,并梳理了国内外的相关文献,主要从认知干扰决策涉及的3个方面(状态识别预测、参量控制、资源调度)出发,归纳了常用的理论方法及其存在的不足,最后对未来雷达认知干扰决策的前景予以展望.     

基于哨兵3A-OLCI影像的内陆湖泊藻蓝蛋白浓度反演算法研究

蓝藻是内陆富营养水体水华发生的主要优势藻种, 而藻蓝蛋白 (Phycocyanin, PC) 是蓝藻的标志性色素, 因此利用遥感估算水体中藻蓝蛋白浓度从而对蓝藻水华预警具有重要意义。利用太湖、滇池、洪泽湖的实测数据, 构建藻蓝蛋白随机森林遥感估算模型, 并将模型应用到哨兵3A-OLCI影像。通过对随机森林的输入自变量进行重要性分析, 发现第7波段 (620 nm) 、第8波段 (665 nm) 和第9波段 (675 nm) 三个波段对藻蓝蛋白反演的影响程度最大。同时, 反演结果表明, 随机森林反演的藻蓝蛋白浓度平均绝对百分比误差 (MAPE) 为34. 86%, 均方根误差 (RMSE) 为38. 67μg/L, 与Simis等半分析算法和齐琳的PCI (Phycocyanin Index) 指数模型相比, 平均绝对百分比误差 (MAPE) 分别提高了85. 06%和15. 65%, 均方根误差分别提高了26. 08μg/L和19. 86μg/L。利用地面实测数据对同步卫星影像大气校正进行精度评价, 发现MUMM (The Management Uint Mathematical Model) 算法可以用于OLCI影像的大气校正, 尤其在560779 nm处共8个波段的MAPE低于30%, 光谱曲线与实测光谱曲线形状保持一致。结果表明所构建的基于哨兵3A-OLCI影像的藻蓝蛋白随机森林反演模型, 可以成功的应用于我国的内陆富营养化湖泊, 为我国内陆湖泊藻蓝蛋白浓度的遥感反演提供一个新的算法。     

一种改进的跳频信号参数估计方法

针对在跳频信号跳变时刻和跳变频率估计方面实时性和估计精度无法同时兼顾的问题,提出了一种基于短时傅立叶变换(STFT)和多重信号分类(MUSIC)算法的跳频信号参数估计方法。在建立跳频信号数学模型的基础上,利用STFT选取较大时间窗对整个信号在时域进行粗搜索,生成时频谱图,提取时频脊线从而获得跳变时刻,然后选取较小时间窗在已知跳变时间段利用STFT进行跳变时刻的细估计,并利用MUSIC算法进行频率的精确估计。该方法利用STFT的二次估计,减少了MUSIC搜索范围,从而降低了时间开销。仿真表明该算法的跳变时刻频率估计精度高,实时性能满足参数测量需求。     

SARMV3D-1.0:SAR微波视觉三维成像数据集

三维成像是合成孔径雷达技术发展的前沿趋势之一,目前的SAR三维成像体制主要包括层析和阵列干涉,但面临数据采集周期长或系统过于复杂的问题,为此该文提出了SAR微波视觉三维成像的新技术思路,即充分挖掘利用SAR微波散射机制和图像视觉语义中蕴含的三维线索,并将其与SAR成像模型有效结合,以显著降低SAR三维成像的系统复杂度,...     

基于RBF神经网络的智能负载控制策略研究

本文在电力弹簧的数学模型和控制电路的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的智能负载控制方法,利用RBF神经网络算法可以有效弥补传统PI控制器参数固定,无法更改的缺点。通过对控制器参数实时在线调整,可以有效地减少智能负载失稳情况,从而确保系统母线电压稳定。最后,在MATLAB/Simulink的仿真环境中进行仿真验证,结果表明：与传统PI控制下的智能负载相比,本文所提的控制方法具有更强的调节性能。