履带起重机超起工况在盾构机吊装中的应用

盾构施工具有高效性和环保性,在地铁项目建设中应用较为广泛。施工过程中盾构机吊装过程存在较大的安全风险,特别是在主城区,建筑拥挤,管线复杂,交通繁忙,用于吊装的空间有限,更增加了吊装难度,其吊装风险大。结合苏州轨道交通5号线花苑路站-枫瑞路站盾构机吊装施工的案例,研究分析在复杂环境、有限空间内吊装施工,分析盾构机吊装设备的选择、地基处理、安全管理方面的控制要点。     

高压高温处理和辐照处理钻石的发光性及荧光光谱特征

采用宽频诱导发光仪(GV5000)、钻石观测仪(DiamondViewTM)对经高压高温处理和辐照处理的天然及CVD合成钻石进行荧光图像观察以及荧光光谱测试分析,结合光致发光光谱研究结果表明,经同一处理方法的钻石的发光性特征具有一致性,经高压高温处理的Ⅰa型天然钻石均呈现黄绿色荧光,荧光光谱具有460,520nm两处发光峰;经辐照处理的Ⅰa型天然钻石均呈现蓝色荧光,荧光光谱可见450nm处发光峰,部分还具有830,884nm处弱发光峰;经辐照处理的CVD合成钻石呈现绿色-褐绿色荧光,荧光光谱可见488、620、741、786、895nm处发光峰。不同处理方法、外观颜色相近的钻石,可通过荧光图像观察和荧光光谱分析进行判别。     

基于空时降维处理的高动态零陷加宽算法

空时自适应处理是卫星导航抗干扰的有效方法。但在高动态环境下,干扰来向动态变化,干扰很容易移出常规自适应抗干扰算法所形成的窄零陷,导致算法失效。常用的解决办法是加宽零陷。该文从干扰来向变化的统计模型出发,提出一种基于拉普拉斯分布的空时加宽零陷算法,该算法能在干扰方向形成较宽的零陷。并且考虑到空时处理将增加算法的计算复杂度,该文将新的空时加宽零陷算法与多级维纳滤波器相结合,给出一种基于空时降维处理的加宽零陷算法。新算法能有效降低算法复杂度,并能在小快拍下得到更好的性能。仿真结果表明新算法的有效性。     

利用TDOA相关系数的ADS-B欺骗式干扰检测

目前,为了检测飞机位置异常点,已安装的ADS-B系统通过比较飞机广播位置与两个基站计算获得的TDOA(Time Difference of Arrival,TDOA)和由两基站实际接收信号的TDOA来达到目的,该方法简单,但性能受基站同步误差和飞机报告位置误差影响较大。本文提出了一种利用TDOA相关系数的ADS-B欺骗式干扰检测方法,同样使用两个基站来接收ADS-B信号,首先根据飞机报告的位置和两基站的位置计算信号到达两基站的TDOA,然后通过两基站接收信号时刻计算TDOA,集合同一架飞机的各个航迹点,则得到一组由报文计算的时间差和一组由基站计算得到的时间差,最后通过两组时间差的相关系数来识别真实目标和欺骗干扰。本文方法不需要反推飞机位置,对基站同步误差和飞机报告位置误差稳健。仿真实验验证了方法的有效性。      

Keystone变换对空时自适应处理性能的影响分析

机载/星载等高速平台进行高速空中动目标检测时,平台的高速运动会引起杂波走动,目标与平台的高速运动还会导致目标产生严重的距离走动,一般常用keystone变换(keystone formatting)来校正。但由于目标存在严重的速度模糊,keystone变换无法同时校正目标和杂波的距离走动。本文首先研究雷达处于高速平台时keystone变换校正空中动目标距离走动的同时对杂波特性的影响,进而分析其对空时自适应处理(Space-time adaptive processing , STAP)的影响。通过研究指出:当目标不存在多普勒模糊时,keystone变换可同时校正目标和杂波的距离走动,从而为取得良好的STAP性能提供了前提;当目标存在多普勒模糊时,keystone变换校正目标距离走动的同时会使杂波部分产生新的走动分量,最终降低STAP性能。分析结果为如何更好地实现高速平台高速空中动目标检测问题提供了理论参考。      

基于STAP的高速空中微弱多目标检测

空时自适应处理（Space-time adaptive processing, STAP）是一种有效的机载雷达动目标检测方法。为了对高速微弱空中动目标进行检测,常常要求相干累积时间较长。在此情况下,目标会发生严重的距离走动,一般常用Keystone变换来校正。但由于目标存在严重的速度模糊,此时Keystone变换会对STAP性能产生影响,而且Keystone变换无法对模糊数不同的各目标的线性距离走动进行统一校正。针对这些问题,本文提出了一种基于STAP、Keystone变换及Clean技术的高速微弱空中多目标检测方法。该方法首先进行杂波抑制,从而避免了Keystone变换降低STAP性能的问题,同时借助于Clean技术逐个检测出各目标并将其从总的数据中消除,因此对于模糊数不同的多个目标也是有效的。仿真结果证明了该方法能够有效的实现高速空中微弱多目标检测。      

一种波束域的高速空中动目标检测及参数估计方法

Keystone变换所需的插值运算存在计算量大的问题,尤其是用于空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）时需要对每个阵元接收的数据分别进行Keystone变换,给工程实现带来了困难.为了解决这一问题,提出了一种在波束域进行Keystone变换校正目标距离走动的新方法,该方法将传统的对每个阵元数据的Keystone变换转换为在波束域进行Keystone变换,从而将N个阵元对应的N次Keystone变换转换为只在主波束内进行一次Keystone变换,这样做使算法的主要运算量降低为原来的1/N.然后将压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论用于空时自适应处理的目标参数估计,取得了良好的估计性能.最后通过仿真实验验证了本文方法的有效性.     

基于非圆信号的局部最大功效不变检验频谱感知方法

频谱感知是认知无线电网络中关键的一个环节,为了保证主用户不受干扰,要求感知算法必须具有较高的检测效率和检测精度。该文主要研究MIMO场景下的频谱感知问题,利用非圆信号的特性,提出一种基于局部最大功效不变检验(LMPIT)的频谱感知方法。根据渐近分布理论,推导了所述方法的理论检测门限。最后,采用蒙特卡洛仿真方法,分别分析了不同信道环境下该方法的检测性能,并与相关的感知算法进行对比。结果表明：在相同的环境下,文中提出的方法相比其他方法检测性能更高,且所需的采样点数更小,能够实现快速且精确的检测。     

天津市可再生能源在建筑中应用现状及前景研究

推进可再生能源在建筑中应用是实施国家能源战略的必然选择,也是解决建筑用能最经济合理的选择.文中在介绍天津市可再生能源资源与利用现状的基础上,因地制宜,提出未来促进可再生能源技术应用的发展思路与对策.