震后灾情速报中信息获取传输解决方案

针对震后灾情速报领域,采用无线传感器网络技术,设计了智能图像采集传感器网络节点的系统结构,并提出一种基于图像配准的智能图像处理传输机制。这种方法减少了汇聚节点的计算复杂性和数据的传输数量,从而使灾情速报无线传感器网络系统达到效率高、可较长应用时间的目的。     

电子文件中心、电子文件备份中心和电子政务灾备中心辨析

随着2007年4月"全国电子文件中心建设经验交流会"的召开,国家档案局研究和部署了进一步推进电子文件中心的建设。本文将对此次交流会上提到的"电子文件中心"、"电子文件备份中心"和"电子政务灾备中心"进行分析和比较,找出它们的区别和联系,以免在电子政务建设中出现概念混淆、重复建设等问题。     

一种自适应的容灾系统心跳检测算法

随着信息系统在关键应用中的普及,信息系统的容灾能力日益成为人们关注的焦点,而心跳技术是构建容灾系统所必需的关键技术之一。本文研究了一种基于PULL模型的自适应心跳算法。该算法根据节点及网络状况输出一个量化结果,通过该结果与阈值的比较来判断系统的可用性,可用于容灾系统可用性的检测。     

基于地震灾害场景的主动配电网多维韧性评估方法

为了分析主动配电网承受破坏性扰动事件以及快速恢复重要负荷的韧性支撑能力,融合相量测量单元（PMU）高精度动态感知能力提出了一种新的以地震灾害场景为背景的主动配电网多维韧性评估方法。阐述了配电网韧性的基本概念及特征,并将地震作为极端事件代表,构建了反映配电线路故障率与地震动峰值加速度加权均值的模型,继而采用非序贯蒙特卡罗抽样和K-means++聚类算法筛选出代表性的地震场景;基于系统配置的PMU的强感知力建立反映韧性电网应变力、防御力、恢复力和协同力的评估指标,形成韧性多维特征空间,进而利用事件集点簇中心与最优韧性点的加权欧氏距离评估系统多维综合韧性;分析增强电力线路强度、提高联合系统中分布式电源可供容量这2种措施对系统韧性提升的影响,挖掘韧性电网对抗震防灾的学习力。最后,通过改进的PG&E69系统验证所提方法的有效性和准确性。     

闪电AR谱的多重分形特性分析及放电类型的识别

对闪电时域波形的分形研究由于忽略了其频率特性,致使复杂多变的闪电过程的全部特性无法得到充分表征。针对此问题,本文将多重分形理论引入到现代谱估计中,提出了一种基于AR(auto-regressive)谱的闪电电场信号的多重分形特性分析及放电类型的识别方法。首先基于AR模型谱估计法获得闪电电场信号的功率谱,然后,通过多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA) 法验证了闪电AR谱序列具有多重分形特性,并进一步对AR谱序列的Hurst指数以及多重分形谱进行了讨论,最后将相关参数作为闪电信号的有效特征值输入支持向量机进行了云闪(intracloud lightning) 和地闪(cloud-to-ground lightning,CG) 不同放电类型的识别。实验结果表明,本文方法对云、地闪信号的有效识别率达到了94%以上,该研究成果对闪电的特性研究与自动化识别技术均具有一定的参考价值。     

Disaster Monitoring of Satellite Image Processing Using Progressive Image Classification

The analysis of remote sensing image areas is needed for climate detection and management, especially for monitoring flood disasters in critical environments and applications. Satellites are mostly used to detect disasters on Earth, and they have advantages in capturing Earth images. Using the control technique, Earth images can be used to obtain detailed terrain information. Since the acquisition of satellite and aerial imagery, this system has been able to detect floods, and with increasing convenience, flood detection has become more desirable in the last few years. In this paper, a Big Data Set-based Progressive Image Classification Algorithm (PICA) system is introduced to implement an image processing technique, detect disasters, and determine results with the help of the PICA, which allows disaster analysis to be extracted more effectively. The PICA is essential to overcoming strong shadows, for proper access to disaster characteristics to false positives by operators, and to false predictions that affect the impact of the disaster. The PICA creates tailoring and adjustments obtained from satellite images before training and post-disaster aerial image data patches. Two types of proposed PICA systems detect disasters faster and more accurately (95.6%).     

基于深度学习的自然灾害遥感影像语义分割

自然灾害种类繁多, 通过遥感影像语义分割相对比较困难. 为了能够更好实现遥感影像分割, 本文提出一种基于生成对抗网络的3层遥感影像语义分割模型, 针对不同场景的解析, 基于全卷积神经网络FCN, 设计一种多层次的遥感语义分割框架. 有效对遥感图像语义分割进行处理, 从而提高了模型的分割精度. 实验表明利用这种模型是有效的, 特别是受损建筑的分割结果, mIoU为82.28%, 通过该模型与其他网络模型进行对比, 其性能评价指标明显优于其他网络模型. 最后, 通过对自然灾害各种场景影像进行分析, 为应急管理部门提供一份可靠的数据报告.     

沿海城市暴雨-高潮位复合致涝区划研究北大核心CSCD

由于暴雨和高潮位的共同影响,沿海城市更容易遭受内涝灾害。暴雨和高潮位影响区域致灾因子划分是减灾措施布设的重要因素。本文提出了致灾因子区划方法,并进行了区划方法的效果分析。以海口市主城区为例,基于城市暴雨污水及流域雨洪管理建模软件构建一二维耦合城市内涝模型,计算不同组合工况下的淹没水深和淹没范围,将内涝区域划分为降雨影响区、潮汐影响区和共同影响区,并对三个区域进行了减灾措施优化分析。结果表明,潮汐影响区、共同影响区和降雨影响区距海岸线逐渐变远;降雨影响区布设蓄水池的效益要明显优于潮汐影响区,而潮汐影响区布设止回阀的效益要优于降雨影响区。因此,通过内涝区域划分可以更高效地布设防涝措施。     

Real time flood disaster monitoring based on energy efficient ensemble clustering mechanism in wireless sensor network

In this article, energy efficient ensemble clustering method (EECM) with black widow optimization (EECM-BWO) algorithm is proposed for effective data transmission with the help of real time flood disaster monitoring wireless sensor network (WSN). Initially, unified scalable ensemble clustering algorithm based on ensemble generation and consensus function is proposed for selecting the optimal routing path among the node using BWO algorithm. Then, biologically inspired routing black widow spiders optimization algorithm is proposed to trade off the nodes energy level, self-organization, and self-configuration in the WSN. The simulation is performed using NS2 simulator for validating the performance of the proposed EECM-BWO method. Here, in node, low delay achieves 24.07%, 72.58%, 51.36%, 81.75%, 77.74%, high packet delivery ratio achieves 70.83%, 53.93%, 90.23%, 43.58%, 24.58%, low packet drop attains 77.93%, 72.76%, 61.56%, 51.87%, 34.35%, low energy consumption attains 75.9%, 52.94%, 65.81%, 58%, 41.2% compared with existing energy-efficient clustering approach consolidated game theory as well as dual-cluster-head mode for WSNs energy-aware clustering by cuckoo optimization approach (EECM-COA), energy-aware clustering-based routing using multi-path reliable transmission with routing and control board (EECM-RCB-MRT), adaptive repair algorithm with temporally ordered routing algorithms for flood control strategy (EECM-AR-TORA-FCS), passive multi-hop clustering algorithm (EECM-PMC), dynamic source routing protocol based on genetic algorithm-bacterial foraging optimization (DSR-GA-BFO).     

等离子体限幅器对雷电防护效果的试验分析北大核心CSCD

雷电对于各类装备及民用系统的电子设备有着极大的破坏作用,引起射频系统损坏的主要为感应雷,而现有的设备无法满足射频系统的防雷需求。文章对微波防护用等离子体限幅器的雷电防护特性进行了研究并开展了相关试验,结果表明,等离子体限幅器可以起到雷电防护的作用,对于感应雷电波形的幅值及波形均有着一定的限制,在等离子限幅器后接入PIN限幅器所形成的级联防护器件对后方的电路起到了有效的防护作用。