基于数字编码超材料的大视场前视成像方法

雷达前视成像中,成像性能主要依赖于阵列孔径与超分辨成像,针对传统雷达大视场前视成像算法复杂度高、系统造价昂贵等问题,提出了一种基于数字编码超材料的单通道雷达前视成像方法,并提出利用阈值分割方法实现大视场成像区域的精细划分,结合超材料的数字编码来提升空间成像的局域自由度,最终实现了对大视场的快速精细化成像;在此基础上,开展了超材料孔径成像理论与算法性能的统计分析。经仿真验证,本文所提方法在一定程度上解决了传统大视角前视成像问题,形成了一套体系化算法,为数字编码超材料雷达探测与成像系统的设计奠定了基础。     

BP神经网络模型在管道腐蚀风险智能预测中的应用

通过对5种常见管道腐蚀风险预测方法的适用范围、可靠性和经济性进行比选,确定出了适用于塔河油田的腐蚀风险预测方法.借助遗传算法对经典BP神经网络算法进行了优化,有效提高了BP神经网络的准确性和可靠性.建立了基于改进神经网络模型的管道腐蚀速率计算方法,根据腐蚀速率对管道腐蚀程度进行风险分级,结合塔河油田管道类型、H2 S含...