基于加权平滑l_0范数的单快拍波达方向估计

针对现有基于压缩感知的DOA估计算法估计精度不高的问题,提出一种基于加权平滑l0范数的单快拍DOA估计算法。所提算法采用一种新的加权方式,在构造一个恰当的平滑连续函数后,根据接收数据的初始解确定一个合适的递减的{σ}序列[σ_1,σ_2,?,σ_J],并对每一个σ值,用最速下降法来求解l0范数的逼近函数H_σ(S)的最小值;然后将该σ值作为下一次迭代的初始值,并在每次迭代开始时更新权值,通过多次的迭代获得逼近函数的最小解,即逼近的最小l0范数。通过仿真实验表明所提算法可对DOA进行有效估计,且容易实现、精度较高,与未加权的改进平滑l_0范数DOA估计方法相比具有更好的估计性能。     

α和高斯噪声背景下线性极化阵列波达方向和极化参数联合估计的FLOCC-SMN方法

针对α和高斯混合噪声背景下的线性极化阵列波达方向和极化参数估计问题,提出了一种基于分数低阶循环相关的子空间-最小范数方法。该方法针对α稳定分布过程的特点,利用信号的循环平稳特性,克服了传统的基于二阶矩或高阶累积量无法用于α噪声背景的缺点,弥补了分数低阶矩对循环平稳干扰信号抑制能力的不足。所采用的子空间-最小范数方法不仅减少了传统MUSIC方法的计算量,而且有效地抑制了分数低阶循环相关函数的估计误差。仿真结果表明,本文算法对α和高斯混合噪声及循环平稳干扰信号的抑制能力明显优于分数低阶矩方法。     

当前农民马克思主义信仰现状调查与思考——基于湖北省云梦县三里庙村、和平村、詹坝村、钟垸村的调查

当代中国马克思主义理论发展与创新的最广阔天地是拥有最广大农民群体的农村。因此,探讨、研究当代农民马克思主义信仰问题对于马克思主义中国化的丰富、发展和创新具有重要现实意义。     

均匀线阵双基地MIMO雷达目标角度估计

在高斯色噪声背景下,提出了高阶累积量最小范数算法,实现了均匀线阵双基MIMO雷达的波离方向和波达方向的联合估计。最小范数算法利用双基MIMO雷达的联合导向矢量矩阵与噪声子空间正交,用噪声子空间的全部噪声奇异矢量构成最小范数矢量,相比MUSIC算法计算量小。仿真结果也表明在低信噪比时,最小范数算法的估计性能较好。     

砌体结构受爆破地震波作用破坏特征研究

在建筑物附近进行爆破作业产生的爆破振动,会引起结构一定程度的损伤,对结构的安全性和耐久性产生影响。根据现场工程情况,采用有限元软件ANSYS建立砌体结构的计算模型,对爆破地震波作用下其受力和变形进行数值模拟分析。研究表明,爆破地震波作用时,房屋门、窗户的四角部位和墙角等是易产生应力集中和破坏的关键部位;结构对爆破振动的响应程度随着结构物高度的增加而增大;砌体结构设计施工和在砌体结构附近进行爆破作业时,应采取相应减振措施,以降低爆破振动的危害。     

层状黄土区域地铁隧道变形模拟分析

为解决层状黄土地区地铁隧道的安全施工,采用现场量测与Rocscience软件模拟分析相结合的方法,研究了全断面开挖过程中地铁隧道围岩的稳定性问题。研究结果表明,采用软件分析的结果与现场量测的结果基本一致,在隧道中心线两侧均出现了显著的沉降现象,由于地铁下腹地层为粉砂,所以开挖的隧道要及时闭合,并且要布置仰拱或是管片整体支护。     

回火对国产P91钢组织和性能的影响

采用单因素比较试验法进行P91钢回火工艺参数的优化，研究回火温度和回火时间对力学性能和组织结构的影响，结果表明：P91钢正火后，再经760℃、180min的回火处理，获得了良好的力学性能和细小均匀的回火板条马氏体组织；回火温度过高会出现组织性能的异常变化。     

微量稀土对SnAgCu无铅钎料力学及润湿性能的影响

对真空条件下制备的Sn2．5Ag0．7CuxRE钎料合金的力学及润湿性能进行了研究。结果表明：当RE添加量为0．1％（质量分数）时，钎料合金具有较大的铺展面积、较小的润湿角和较高的拉伸强度、伸长率，可满足微电子连接的需要。     

用微型杯突试验法评价和估算钢的强度和塑性

采用一种新型在线无损检测的试验方法--微型杯突试验法研究电站锅炉管道用9Cr-1Mo-V-Nb-N钢的强度和塑性.结果表明:该试验方法与常规的单轴拉伸试验之间有很好的可比性,并且通过微型杯突试验的结果估算9Cr-1Mo-V-Nb-N钢的屈服强度与抗拉强度及伸长率,给出相应的经验公式.同时在采用微型杯突试验法估算9Cr-1Mo-V-Nb-N钢的塑性时,首次提出断裂挠度率的概念.     

采用STRAIGHT模型和深度信念网络的语音转换方法

提出一种将STRAIGHT模型和深度信念网络DBN相结合实现语音转换的方式。首先,通过STRAIGHT模型提取出源说话人和目标说话人的语音频谱参数,用提取的频谱参数分别训练两个DBN得到语音高阶空间的个性特征信息;然后,用人工神经网络ANN将两个具有高阶特征的空间连接并进行特征转换;最后,用基于目标说话人数据训练出的DBN来对转换后的特征信息进行逆处理得到语音频谱参数,并用STRAIGHT模型合成具有目标说话人个性化特征的语音。实验结果表明,采用此种方式获得的语音转换效果要比传统的采用GMM实现语音转换更好,转换后的语音音质和相似度与目标语音更接近。