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本文将完全互补码(Complete Complementary Code, CCC)应用于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)雷达目标探测中,针对具有非零多普勒的多目标检测问题,提出一种基于广义普洛黑-修-莫尔斯(Generalized Prouhet-Thue-Morse, GPTM)序列和二项式系数加权的信号处理方法。该方法分别在发射端和接收端进行处理,在发射端采用GPTM序列设计方法调整脉冲的发射顺序,以降低由多普勒引起的距离旁瓣;在接收端通过二项式设计(Binomial Design, BD)方法为各接收脉冲加上不同权重,扩大目标多普勒附近的清洁区。为综合上述两次处理的优势,将两次处理得到的距离多普勒谱进行逐点最小化处理,得到最终的距离多普勒谱,然后进行有序恒虚警检测。仿真结果表明,本文所提的信号处理方法具有良好的旁瓣抑制效果和多普勒分辨率,能够有效检测出非零多普勒目标。 相似文献
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了解我国儿童家长的家庭食品安全知识知晓情况及其影响因素,对开展精准食品安全宣教,减少家庭食源性疾病具有积极意义。本研究在7个城市的13 923名3~12岁儿童家长中开展问卷调查,收集基本信息、家庭食品安全知识知晓情况及需求。家长家庭食品安全知识平均得分为18.6分(总分29分),及格率为68.7%。易错知识点包括熟食室温存储时间、食品保质期、易引起中毒的食物以及食品贮存环境等。多因素logistics回归分析显示:家长家庭食品安全知识及格率受地区、文化程度、职业、家长类型、是否关注食品安全、孩子是否讲过食品安全知识以及是否阅读孩子带回来资料的影响。家长最关心的前三位内容为滥用食品添加剂(84.9%)、卫生状况不合格(82.9%)、农药/药物残留(82.7%)。受家长信任的信息来源主要为电视/广播/广告(76.1%)、书籍/报纸/期刊(70.4%)、微博/微信等新媒体(57.7%)。家长的家庭食品安全知识仍存在短板,需利用传统媒体和新媒体结合的方式以及小手牵大手形式开展精准专题宣传,并特别关注文化程度低,从事食品行业的家长以及孩子父亲和保姆。 相似文献
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开展智慧化阅读推广,紧跟时代步伐,有效提升读者多重阅读体验和满意度,增强智慧化阅读推广的价值,促进智慧化阅读推广服务的有效化、规范化、科学化、常态化、长期化发展,已成为当前阅读推广研究中一个重要的切入点。文章基于智慧化阅读研究,结合"新媒体"高新技术环境,提出智慧化阅读推广的内容分析、具体实施、环境构建、推广评估与效果、推广改进等几个方面组成的以读者为中心的核心服务体系。本文分析了智慧化阅读基本方面,以我校图书馆实际运用推广效果,智慧化阅读存在的优、劣势及相应的对策。 相似文献
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燕麦为西藏自治区典型牧草之一,由于种植区地域辽阔,灌溉试验结果受限,西藏燕麦主要种植区的灌溉定额尚不明确。本文在西藏燕麦主要种植区内选取28个典型站点进行资料收集,遵循农业气候相似原则进行区域划分,基于水量平衡法揭示了西藏燕麦主要种植区灌溉定额的空间分布特征,并根据统计学原理分析了其影响因素。研究表明:燕麦主要种植区的灌溉定额呈由西藏中部至东部呈现先递增后递减的趋势,50%水文年下的燕麦灌溉定额在56~265 mm之间变化。降雨量是影响研究区内燕麦灌溉定额的主要因素(R2为0.515),ET0次之(R2为0.152);其它气象因素中,日照时数对研究区燕麦灌溉定额影响较大(R2为0.462),且呈正相关关系;相对湿度对燕麦灌溉定额影响较小。西藏燕麦主要种植区的灌溉定额及其空间分布可为西藏自治区灌溉用水管理提供支撑。 相似文献
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摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献
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边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
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