星载红外探测器组件环境适应性分析与性能优选

为满足低等级红外探测器组件在高可靠性领域的空间应用需求,对星载红外探测器组件进行温度循环试验、力学试验以及高温老炼试验等环境试验考核,并基于双积分球式均匀照明系统对环境试验前后红外探测器组件相对光谱响应率进行测试。通过对比环境试验前后红外探测器组件相对光谱响应率变化,分析红外探测器组件的环境适应性,揭示红外探测器组件的质量缺陷及其他潜在缺陷,剔除早期失效,并从参试红外探测器组件中筛选出性能优良的探测器应用在星载偏振扫面仪进行大气偏振探测。试验结果表明:参试的红外探测器组件在环境试验前后具有良好的稳定性和可靠性,可以满足航天载荷应用需求。     

壁虎运动反力和行为的动态同步表示方法

运动反力测试是认识动物运动力学规律的最直接途径,但目前测试得到的数据难以与运动行为很好关联。为此提出一种立体直观表示运动反力的方法,并和动物的运动行为直接关联。针对以往的人工筛选数据的方法,提出数字图像在动力学数据筛选方法研究中的应用：采用数字图像目标检测的方法进行数据的筛选,在保证筛选正确率的基础上提高筛选效率;结合高速摄像机获得的图片采用OpenGL纹理渲染的方式展现壁虎的运动状态和脚掌受力,实现用于分析壁虎运动状态和脚掌力间的协调关系,为四足机器人的步态规划提供重要参考。     

移动源排放遥测主要影响因素分析及预测

由于移动源污染遥感监测受到复杂外部环境影响,难以通过传统统计方法建立车辆行驶工况与污染排放之间的相关性模型,为此开展了基于移动源遥感监测的影响因素分析及排放预测的研究。首先利用Spearman相关性分析排除与移动源污染物主要排放气体CO、HC、NO气体浓度无相关性的因素;其次使用Lasso算法确定各成分的关键影响因子,并采用神经网络构建污染物排放预测模型;最后在测试集上验证该模型用于移动源污染排放主要成分预测的有效性。模型预测的结果表明,基于特征筛选的移动源污染排放数据预测神经网络模型具有较高的预测精度,可以降低城市移动源污染排放检测成本并为相关部门制定相关政策提供数据支持。     

一种结合多重插补的ADS-B数据筛选算法

为了提高广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)报文质量,解决由于地面站多重覆盖、硬件设施配置、运行状态等原因引起的报文在数据重复性、数据完整性和实时性上存在的问题,采用多条件直接起始法建立航迹,采用多项约束条件筛选进入优选的报文,并基于专家评级法对报文中表征数据项完整性的权重参数进行估计,结合报文的位置精度和完好性参数综合计算得出ADS-B数据质量指标并将其作为挑选依据。对于ADS-B报文质量极度不理想的特殊情况,使用多重插补(Multiple Imputation,MI)算法对其进行补全处理,综合以上步骤挑选出高质量和高可靠性的ADS-B更新点迹。仿真计算证明该方法可有效剔除重复覆盖造成的重复报文和网络延迟造成的历史数据,防止航迹点回跳,提高数据质量和监视效率。目前,该方法已实际应用于地面站和传输链路条件均不理想的场合,大量实践结果表明该方法可用于保证输出高实时性的、周期性的、稳定平滑的、可靠的ADS-B数据。     

基于自适应门限融合策略的语音去噪算法

针对单个语音去噪算法在去噪过程中关注点较为单一,而多个语音去噪算法在融合时存在细节信息被削弱、融合效果不理想的问题,提出一种多个语音去噪算法下的自适应门限融合策略,将带噪信号分别经过3种不同的去噪算法得到3个去噪信号;根据自适应门限值以帧为单位进行帧筛选,得到自适应门限融合策略下的去噪信号;为提高识别效果,采用倒谱提升器对Gammatone频率倒谱系数(Gammatone Frequency Cepstrum Coefficient, GFCC)进行改进,并联合支持向量机进行噪声环境下的语音识别。实验结果表明,在5、10、15、20 dB四种信噪比下,通过该融合策略所得到的去噪信号与目前主流的顺序融合及多级融合方式相比,在语音识别率方面平均提高3.6%,融合倒谱提升器的GFCC特征相比于GFCC特征平均提高了2.2%。     

特征筛选和支持向量机的体育视频识别

为了提高体育视频识别的准确率,加快体育视频识别的速度,提出特征筛选和支持向量机的体育视频识别模型。首先提取体育视频图像的特征,并将特征输入到支持向量机进行训练;然后根据训练样本得到每一种特征对体育视频识别的平均贡献值,并根据平均贡献值进行降序排列,去除一些无用、冗余的特征,筛选出重要特征;最后根据重要特征建立体育视频识别模型,采用仿真实验对模型的有效性进行测试和分析。仿真结果表明,该模型提高了体育视频识别的正确率,而且误识率要低于对比模型。     

回波功率筛选与数字地表分类数据辅助的低空风切变风速估计方法

针对非均匀杂波环境下,低空风切变风速估计不准的问题,该文提出一种回波功率筛选与数字地表分类数据(DLCD)辅助的低空风切变风速估计方法.该方法首先利用样本回波功率对训练样本进行初选,然后利用DLCD计算各样本间的相似度,并从功率较大的训练样本中选取样本相似度较高的训练样本估计待测距离单元的杂波协方差矩阵,最后利用广义相邻多波束(GMB)-局域联合处理(JDL)的方法实现低空风切变风速的有效估计.     

低渗透油藏水凝胶调驱剂的制备及封堵性能评价

为了提升低渗透油藏调驱剂的注入性和封堵性,开发了一种水凝胶体系,以成胶强度为指标优选了水凝胶配方及制备条件,并评价了其封堵性能和调驱性能。优化的水凝胶配方如下：丙烯酸用量为20 g/L、丙烯酰胺用量为5 g/L、过硫酸铵用量为0.07 g/L、改性淀粉用量为5 g/L、交联剂N,N-亚甲基双丙烯酰胺用量为0.08 g/L,最佳合成条件为中和度75%、反应温度9℃,所生成水凝胶的成胶强度为35～37 Pa·s。通过机械剪切、烘干得到微米级粒径的水凝胶调驱剂。封堵实验表明,质量浓度为0.1～0.7 g/L的水凝胶调驱剂对渗透率为1600×10^-3～1900×10^-3μm²的填砂管的封堵率在92%以上,随着水凝胶质量浓度的增大,阻力系数增大,注入压力爬升较快,但残余阻力系数和封堵率变化较小。水凝胶作为驱油剂使用建议采用低浓度注入,在水驱基础上可提高采收率10%左右。低浓度微颗粒水凝胶调驱剂可有效解决低渗透油藏调驱注入性和封堵性的矛盾。综合考虑注入性、封堵性和驱油性能,推荐水凝胶水溶液现场应用的质量浓度为0.1～0.3 g/L。     

耐温纳米稳泡剂制备及驱油性能评价

以Pickering乳液法,制备了一种具有Janus功能的纳米颗粒稳泡剂WP-21,采用激光粒度分析、FTIR、TG方法对所制备的纳米颗粒稳泡剂WP-21进行表征,从泡沫性能、流变性能方面对体系性能进行评价;利用双管并联驱油模型,验证体系的封堵性能,并对驱油机理进行分析。实验结果表明,在0.05～1.00 Hz频率范围内,黏性模量达到31 mN/m、弹性模量达到18 mN/m;125℃条件下,起泡体积达到276 mL,泡沫半衰期为124 min;95℃条件下,高渗岩心最终采收率达到60.30%,低渗岩心最终采收率为27.91%;耐温纳米泡沫体系依靠气泡叠加产生的贾敏效应在高渗层形成有效封堵,使得后续泡沫体系向低渗层流动,少量气泡在小孔隙处发生堆积,起到优异的调驱效果。