Adaptive Robust Waveform Selection for Unknown Target Detection in Clutter

A basic assumption of most recently proposed waveform design algorithms is that the target impulse response is a known deterministic function or a stochastic process with a known power spectral density(PSD).However,it is well-known that a target impulse response is neither easily nor accurately obtained;besides it changes sharply with attitude angles.Both of the aforementioned cases complicate the waveform design process.In this paper,an adaptive robust waveform selection method for unknown target detection in clutter is proposed.The target impulse response is considered to be unknown but belongs to a known uncertainty set.An adaptive waveform library is devised by using a signal-to-clutter-plus-noise ratio(SCNR)-based optimal waveform design method.By applying the minimax robust waveform selection method,the optimal robust waveform is selected to ensure the lowest performance bound of the unknown target detection in clutter.Results show that the adaptive waveform library outperforms the predefined linear frequency modulation(LFM)waveform library on the SCNR bound.     

水性聚合物对铁精矿粉的抑尘和稳定作用研究

为控制铁精矿粉的扬尘排放，研究了水性聚合物抑尘剂对研山铁精矿粉化学组成、晶体结构、Zeta电位、SEM表面形貌和含水率的影响，讨论了湿润状态下的抑尘效率和干燥状态下的稳定作用。结果表明，抑尘剂通过交联和氢键促进颗粒物聚集，提高铁精矿粉的保湿能力，降低风力侵蚀性。聚合物用量为0.5%时，30 ℃、35%相对湿度下的平均含水率比洒水提高了1.4倍，9.5 m/s风速下装卸过程和露天堆场估算的抑尘效率分别达到71.43%和94.86%。聚合物提高了团聚体的内聚力，28 d压缩强度为0.91 MPa，是洒水样品的10.6倍。以致密的聚集体表面封闭粉体，节约水资源，可实现半年以上的有效抑尘。抑尘剂未引入有害因素和杂质，对铁精矿粉的原料品质无不良影响，不影响后续使用。     

基于SketchUp的农产品食品实训基地 三维虚拟构建

目的虚拟现实技术是一门新兴技术,在各个领域的应用越来越广。为进一步提高农产品食品实训基地的地理信息量,丰富实训基地的展示手段,拟采用先进的三维建模技术,构建实训基地的三维虚拟场景。方法结合数字化时代的三维虚拟技术,以浙江经贸职业技术学院农产品食品实训基地为研究对象,探讨基于Sketch Up软件的实训基地三维模型和场景的构建方法、技术路线和建模流程。结果开发了三维模型和可视化虚拟场景,对实训室总体建筑布局、检测室内部空间和检测仪器设备进行虚拟展示。结论 Sketch Up软件可以提供一种多视角的三维虚拟实训室解决方案,具有简单易学,可操作性强和流程化的特点,是一种非常实用的三维建模工具。项目研究可为高校虚拟实训室的建设提供有益的参考和借鉴。     

基于树型门控循环单元的基数和代价估计器

基数估计和代价估计可以引导执行计划的选择,估计准确性对查询优化器至关重要.然而,传统数据库的代价和基数估计技术无法提供准确的估计,因为现有技术没有考虑多个表之间的相关性.将人工智能技术应用于数据库(artificial intelligence for databases, AI4DB)近期得到广泛关注,研究结果表明,基于学习的估计方法优于传统方法.然而,现有基于学习的方法仍然存在不足:首先,大部分的方法只能估计基数,但忽略了代价估计;其次,这些方法只能处理一些简单的查询语句,对于多表查询、嵌套查询等复杂查询则无能为力;同时,对字符串类型的值也很难处理.为了解决上述问题,提出了一种基于树型门控循环单元, Tree-GRU (tree-gated recurrent unit)的基数和代价估计方法,可以同时对基数和代价进行估计.此外,采用了有效的特征提取和编码技术,在特征提取中兼顾查询和执行计划,将特征嵌入到Tree-GRU中.对于字符串类型的值,使用神经网络自动提取子串与整串的关系,并进行字符串嵌入,从而使具有稀疏性的字符串变得容易被估计器处理.在JOB、Synthetic等数据集上进...     

格上基于身份哈希证明系统的新型构造

隐私保护是当前大数据信息时代所亟待解决的重要安全问题。而密码学是实现对内容和身份等隐私信息进行有效保护的关键理论和技术基础之一。基于身份哈希证明系统（Identity-based hash proof system）是一个基本的密码学原型,能够用来构造多种对隐私信息进行保护的密码方案。本文通过分析得知,已有基于格的基于身份哈希证明系统的密文尺寸较大,会对所构造密码方案的效率产生较大的影响。如何降低基于格的基于身份哈希证明系统的密文尺寸,是一个有意义的研究问题。为此,本文首先基于标准带错误学习（Learning with errors,简记为LWE）困难假设,在标准模型下构造了一个新的哈希证明系统,并利用随机格上离散高斯分布与光滑参数的性质,证明其是光滑（Smooth）的;再在随机谕言机（Random oracle）的作用下,利用Gentry等人所提出的原像抽样函数提取身份私钥,从而得到一个光滑并且密文尺寸较小的基于身份哈希证明系统。作为对所构造新型哈希证明系统的扩展,本文也在标准模型下提出一个可更新的哈希证明系统。最后,详细分析本文所提出新型构造的效率,并与已有相关构造进行对比。     

Top-down技术精密度法评定饮用水中氯酸钾含量的不确定度

目的使用Top-down技术精密度法评定饮用水中氯酸盐含量的不确定度。方法按照GB/T5750.10-2006《生活饮用水标准检验方法消毒副产物指标》规定的分析方法,通过对质控样品和能力验证样品的测定,基于Top-down精密度法的原理对数据进行检验和分析。结果通过偏移和精密度核查,在证明分析系统受控的情况下,计算得到不确定的结果U=0.056 mg/L。结论 Top-down技术用于化学分析不确定评估将不确定评估与实验室内部质量控制工作结合,减少了工作量,具有广泛的应用前景。     

Study on the optimization of the decolorization of orange essential oil

The effects of diatomite, activated clay and acticarbon on the decolorization of orange essential oil were investigated. Single factor and orthogonal tests were performed to determine the optimum discoloring conditions. The results showed that the activated clay exhibited the most satisfactory effect on discoloring. Then it was used as the decolorizer for the decolorization of orange essential oil. The highest decolorization rate (84.5%) was obtained using 10% activated clay at 60 °C for 30 min. The contents of oxygenated compounds (linalool and citral) increased from 1.4 to 3.1% after decolorization. Sensory assessment revealed that the orange essential oil after decolorization using activated clay had a mellow and characteristic orange aroma. Chromaticity analysis showed that it had excellent transparency and yellow color under the optimized condition. Thus, decolorization with activated clay could maintain the quality and prolong the storage of orange essential oil.     

烧结方式对LiFePO4/C复合正极材料电化学性能的影响

对LiFePO4/C复合前驱体,分别采用静态氮气气氛,动态氮气气氛及静态真空三种烧结方式进行碳热还原合成LiFePO4/C复合正极材料.采用XRD、SEM、CV和充放电循环测试等方法分析和表征材料的结构、形貌和电化学性能.结果表明,烧结方式对所得材料的结晶度、晶粒大小、碳含量、合成温度以及电化学性能均有显著影响.真空烧结所得材料结晶度高,而动态气氛烧结对材料颗粒细化及均匀化都有积极影响,同时也能有效促进锂离子扩散动力学.动态气氛烧结可将材料的烧结温度降低到500℃,且所得材料表现出优异的电化学性能.0.5C倍率下循环首次放电比容量达到163.4 mAh/g,50次循环后容量保持率为99.02%.     

全尾砂胶结充填工艺在铜绿山矿生产中的应用

现代矿山开采对环境造成的破坏日益加剧,环境保护越来越为人们所重视,从环保角度来看,充填采矿法有着很好的发展前景,分析了充填采矿法发展的制约因素,大冶有色铜绿山矿在充填工艺上经过20多年的实践,逐渐形成了独特高效的充填工艺。通过对大冶铜绿山矿全尾砂胶结充填工艺的介绍,为类似矿山的充填法开采提供借鉴。     

快速分解后向投影SAR成像的自聚焦算法研究

SAR图像的自聚焦处理依赖图像域与距离压缩相位历程域之间的傅里叶变换对(Fourier Transform Pairs, FTP)关系。与频域算法不同,时域算法下的这种FTP关系不仅复杂,且难以获取。为了兼顾图像快速重建和自聚焦处理,该文首先对快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection, FFBP)算法进行必要的改进和适当的优化处理,提出了IFFBP(Improved FFBP, IFFBP)算法,为自聚焦算法的使用奠定了基础。其次,针对数据处理的实际需求,该文提出了一种结合中等精度惯导粗补偿、嵌套相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)精补偿的IFFBP算法处理流程。最后,通过仿真实验和实测数据处理验证该文方法的有效性。