关键词： 风廓线雷达   水平风场   降水   数据处理   谱分离  

摘要： 风廓线雷达利用大气湍流信号进行水平风场反演时,雷达回波信号的功率谱数据包含大气湍流、地物、降水粒子等信号。与其他探测设备相比,风廓线雷达更容易受到其他杂波干扰的影响从而导致探测的风场信息真实度降低,这也突显出风廓线雷达数据质量控制的重要性。利用风廓线雷达风场结合其他探空设备可以探测出降水时段水平风场对空中气象要素的影响关系。因此研究分析出一套风廓线雷达在降水条件下的质控方法以及数据的应用是十分有价值的。 本文首先总结了各种干扰杂波的类型以及对雷达数据的影响,分析对比了质控环节的各种方法,选取了一套适用性较高效果较好的降水数据处理方法。首先分析了晴空下各种杂波干扰的抑制方法,并用两场数据进行风场数据处理实验。在降水条件下分离降水谱信号来提高湍流谱信号的真实度。最后应用水平风场结合降水微物理参数和大气廓线,分析了一场降水过程中水平风场对各气象要素的影响关系。得到以下结论: (1)利用地物杂波和电磁杂波不同的干扰特征,对比了不同的抑制方法。对比结果表明区间平均抑制地物杂波效果较差,滑动平均会降低湍流信号真实度,采用插值法和中值滤波处理可以有效抑制杂波干扰,提高提取湍流信号的真实度。 (2)分段法确定平均噪声效果最好。在不同情况下的功率谱图中,常规法和远距离库法确定的平均噪声真实度较低,分段法确定的平均噪声适用性最强,在不同类型的噪声中能较好的保留湍流信号,同时也能确定出合适的平均噪声。 (3)利用双峰谱中的最小值来分离湍流谱。将双峰谱图中的湍流谱信息分离出来,这种方法能有效的抑制降水粒子对湍流谱数据的影响,分离出的湍流谱信号能真实的反映出大气湍流的变化情况,经过智能天气传感器和探空数据的验证说明这种处理方法效果较好。 (4)水平风场与降水微物理参数、大气廓线分析。选取对应时空的探空数据,对比处理后的水平风场,表明处理后风场真实度提高。联合观测得到的反射率因子、液态水含量、降水强度、云中液态水、水汽含量等与水平风场变化密切相关,雨滴质量加权平均直径、空中湿度、温度等与水平风场变化基本无影响。

关键词： 星载天线   双极化微带天线   缝隙耦合   天线阵列   相位中心  

摘要： 星载天线是卫星通信系统中的关键部件,考虑到宇宙中复杂多变的电磁条件以及卫星上天线的尺寸、载荷等限制因素,对其提出了很高的技术要求。而双极化微带天线具备频率复用、极化分集、抗干扰能力强等特性,广泛的使用在星载天线的设计中。本文基于项目需求,设计了一种工作在L波段的星载天线,应用于高精度海洋盐度卫星探测。本文的主要工作如下: 1.为满足项目设计指标要求,设计两款金属腔体双极化微带天线单元,天线单元采用杯状金属腔体结构。金属腔体结构加工方便、强度高、散热性好,能够有效应对外太空恶劣环境。同时采用空气带状线缝隙耦合形式进行馈电,能够减小实际加工导致的不同天线单元一致性较差的影响,保证阵列中天线单元的一致性。使用仿真软件HFSS对微带天线单元进行建模计算,仿真结果显示:在规定的工作带宽范围内,这两款天线的增益均大于7dBi,电压驻波比小于1.3,交叉极化电平小于-25dB,并且在天线的主辐射方向图各个切面的半功率波束宽度均大于70°。对其中一款进行实物加工,在微波暗室中测试性能,最终实测结果满足项目指标要求。 2.根据项目前期优化好的单元间距结果,将金属腔体双极化微带天线单元组成一个“Y”字形阵列,在天线阵列中有56个天线单元,主要由三个金属臂和一个中心舱构成。把阵列天线的模型放置于模拟星体上进行整体的仿真计算,对阵列天线模型的仿真结果进行分析。然后对天线阵列的进行实物加工测试,在实际的测试中,将天线单元分组测试,处理数据时需要计算出阵列中每个单元相位中心处的幅度、相位方向图。使用MATLAB计算出幅度、相位一致性,以及各个天线单元在所有主辐射方向图切面的半功率波束宽度的平均值,还定义了极化纯度:即两种极化模式下阵列天线单元的隔离度。最终天线阵列实测的幅度一致性小于0.18dB,相位一致性不大于5°,极化纯度均低于-20dB,各切面平均波束宽度都大于66°,各项指标均满足项目的设计要求,验证了设计的正确性。

关键词： 定向钻孔雷达   隧道超前预报   方位角定向   偏移成像  

摘要： 随着我国隧道建设向着西部艰险山区、跨江跨海等复杂环境发展,隧道超前地质预报正面临着精细化探测的新需求。在深埋隧道高围压作用下,特别是跨江跨海隧道上覆无限水体补给作用下,亚米级的小尺度异常体也可能导致大的地质灾害,需要提前探明和处治。钻孔雷达探测方法具有抵近探测、受外界电磁干扰小、探测精度高等优势,有望解决亚米级异常体精细探测难题。然而,单孔雷达探测仅能探明异常体与钻孔间的距离,难以分辨异常体方位角;而跨孔雷达探测仅对两孔之间异常体较为敏感,三维探测耗时费力。与之相比,新兴定向钻孔雷达探测方法能够通过单个钻孔单次测量探明孔周异常体的三维位置和形态,具有良好的工程应用潜力。然而,目前针对定向钻孔雷达探测系统的数据处理方法尚处于起步阶段,亟需开展针对性研究。针对上述问题,本文依托于项目组正在研发的反射板类定向雷达探测系统,基于理论分析、数值模拟、室内试验等方法,开展了定向钻孔雷达探测数据处理方法研究,重点开展了定向钻孔雷达高斯射线束快速正演方法及探测响应特征分析、定向钻孔雷达探测异常体方位角定向与三维成像算法等方面的研究,形成了定向钻孔雷达探测数据处理成套方法,为未来将要开展的实际工程应用奠定了良好的理论基础;另一方面,针对工程实际中的使用常规孔中雷达进行定向探测的需求,研究了孔-隧雷达探测模式及其层析反演和偏移成像算法,为基于常规探测仪器的异常体定向探测提供了一种可能途径。本文的主要研究工作及成果如下:(1)定向钻孔雷达高斯射线束快速正演方法及探测响应特征分析。针对常规有限差分法和有限元法难以实现反射板类定向钻孔雷达探测快速模拟的问题,提出了基于高斯射线束的定向钻孔雷达探测快速模拟方法,以此为基础研究分析了定向钻孔雷达常用的几种探测方式的特点和典型异常体的定向钻孔雷达探测响应特征。(2)定向钻孔雷达探测异常体方位角定向与三维成像算法。针对反射板类定向钻孔雷达异常体方位角定向算法尚不成熟,难以处理复杂探测场景的问题,本文提出了适用于隧道超前预报孔中定向探测的异常体定位方案,并以此为基础研究了多目标体异常体定位方法,扩展了定向钻孔雷达探测的适用场景;进而将异常体定向算法和后向投影偏移成像方法相结合,形成了定向钻孔雷达探测三维偏移成像算法,实现了孔周异常体的三维定向和成像。(3)孔-隧雷达新型探测模式及其层析反演和偏移成像算法。除专用定向雷达探测系统数据处理方法外,本文还探讨了一种基于现有常规全向孔中雷达的孔-隧雷达探测方法,提出了专用的层析反演和偏移成像算法,该方法在传统全向孔中雷达反射探测的基础上加入了孔-隧透射探测信息,能够实现异常体的间接定向探测。在上述研究的基础上,基于项目组初步研究的反射板定向钻孔雷达样机,开展了异常体定向探测的物理模型试验,进行了数据采集以及异常体方位角定位和偏移成像算法的验证,成像结果与异常体位置基本吻合,验证了本文方法的有效性。

关键词： 伪代码   代码生成   程序修复   注意力机制   数据处理  

摘要： 计算机已经普遍应用在医疗、商务、旅游等各个领域。人们的学习、生活和工作越来越离不开计算机,对于计算机的需求越来越多样化。为满足日益增长的需求,自动代码生成技术逐步进入人们的视野,用来提高软件开发的效率和降低专业化操作的技术门槛。早期的代码生成方法虽然可靠性比较高,但是其往往需要创造形式化规范。形式化规范的创建过程十分具有挑战性。近年来,人工智能领域发展迅速,并在数据挖掘、计算机视觉等领域大放异彩。因此,将人工智能技术与代码生成技术相结合来探索新的自动代码生成方法逐步得到关注。本文围绕伪代码到代码的生成任务,一方面针对伪代码到代码生成模型展开研究,另一方面探索如何获得高质量的伪代码到代码数据集,具体工作内容如下:(1)针对如何提升伪代码到代码生成任务的成功率问题,设计实现一种基于全局与局部信息自适应的伪代码到代码生成模型。首先将每行伪代码通过多尺度金字塔特征提取器多方位地进行特征提取,获得对应的带有权重的预测代码。然后进行搜索合成阶段,将带权重的预测代码按照预设的搜索组合规则进行搜索组合从而合成一个候选程序,并通过给定的测试用例对候选程序进行验证。与此同时,设计基于全局和局部信息自适应的代码修复模型,合理地利用编译器的反馈信息以找到真正的报错行和修复报错代码,以提升伪代码到代码的成功率。(2)针对现有的开源的伪代码到代码数据集的质量问题,提出一种全自动化的数据筛选与数据修正模型。该模型通过代码到伪代码修复器和伪代码到代码生成器逐步迭代的方式对有问题的伪代码数据进行自动化的筛选和修复,从而获得优化后的数据集。具体来说,先通过伪代码到代码生成器将数据进行初始分类,分成正确伪代码数据和错误伪代码数据。然后代码到伪代码修复器利用正确的代码将错误的伪代码数据进行改写,从而获得正确的伪代码数据。综上所述,在开源的SPoC数据集的测试集TestP和TestW上,基于全局与局部信息自适应的伪代码到代码生成模型分别取得了 46.1%和63.5%的优良精度。实验结果表明该模型能够提升代码生成任务的成功率。此外,在现有的伪代码到代码生成模型上对优化后的数据集进行验证,分别取得了 63.1%和82.4%的优秀精度。实验结果反映全自动化的数据筛选与数据修正模型能够获得高质量数据。

关键词： 海底地震仪   非传统地震信号   双频微地动   短时震动事件   移动声发射目标   海底气体逃逸  

摘要： 地震仪研制的初衷是为了进行地震事件的观测,开展地震预警、地下结构成像等方面的研究。然而,在没有地震信号发生的时候,地震仪仍记录大量高于地震仪本体噪音的具有明显能量特征的信号,包括“地嗡鸣”信号,单频微地动(SFM),双频微地动(DFM)以及短时震动事件(SDE),统称为非传统地震信号。这些非传统地震信号主要是由海洋环境震动波场引起的,在海洋地球物理及海洋探测方面的研究中发挥着重要作用。 由于海洋环境的影响,考虑到观测系统供电、压力、腐蚀等因素,对海洋的观测和研究是及其困难的,尤其是远洋深海的长时间海底观测,其任何海底观测数据都是难得可贵的。宽频带海底地震仪(OBS)是近些年才发展起来的,长期放置在海底进行原位震动观测的设备,它不仅可以记录地震事件,还可以记录来自海底的地质活动过程引起的震动或者水体中的声发射源引起的震动。挖掘OBS长期观测数据中的非传统地震信号及其处理方法,对拓展来之不易的长期在海底进行原位采集的OBS观测数据应用范围,提高数据的使用效率具有科学价值和实践意义。基于此,本文使用OBS在南海西北次海盆7个月的观测数据,拾取了其记录非传统地震信号,并对其进行特征、形成与传播机制、定位方法和溯源的分析。利用这些非传统地震信号对南海的环境震动波场、水下移动目标和海底碳排放的时空分布进行了研究,有效的提高数据使用效率,促进对南海西北次海盆的震动波场认识,进而探索更多的海洋奥秘。 首先,通过自主研制的OBS在南海西北次海盆的观测数据与OBS传感器单元在陆地基准地震台(上海佘山地震台)上的观测数据进行对比分析,明确了OBS记录的非传统地震信号主要来自南海海洋环境与海底地质结构的作用过程。与陆地台站不同,南海海底OBS观测的DFM信号频谱呈现单峰特征,且向高频端偏移(周期为1-5s),结合模拟分析,证明了大洋海底是DFM信号的主要源区。此外,南海海底DFM信号能量既受到南海季节变化等长周期因素影响,又受局部的极端海况所控制,如台风路径上的异常波高,造成了南海地区的DFM信号源区空间和时间上的非均匀性特征。 其次,针对传统地震拾取算法(STA/LTA)在OBS记录的短时震动信号(SDE)拾取过程中存在的漏拾取问题,提出了基于视周期变化检测(APCD)的SDE拾取算法。使用该算法对2019年10月-2020年5月在南海西北次海盆布放的OBS数据进行了SDE信号拾取,其中单个台站达到39万余条。在拾取结果中首次发现了OBS记录的连续发生且有规律的连续短时震动事件(C-SDE)。从时间分布分析,C-SDE信号源一段时间内处于活动状态,持续几个小时或者几天,部分时间处于静默状态。该信号在相距约52 Km的三个台站上均有记录。提出了一种基于OBS的C-SDE信号的波速估计方法。使用格点搜索定位法对2020年5月3日-6日发生的三次C-SDE进行定位,该信号源是靠近南海西北次海盆东部的移动源,三次C-SDE信号源的移动方向均是从北向南,移动速度约26km/h。根据其OBS记录的C-SDE信号特征及定位结果表明,OBS可以用于对水下移动目标进行震动观测和数据搜集。 最后,对布放在南海西北次海盆的OBS数据进行了随机短时信号(R-SDE)的拾取,使用该信号对该区域的浅层地质活动过程进行研究。R-SDE信号的溯源分析表明该信号主要来自于该区域海底沉积层的气体逃逸引起的震动,表明南海西北次海盆地区存在海底碳排放。针对海底碳排放的时空分布观测难的问题,提出了基于OBS长期观测数据中SDE信号的海底碳排放的时空分布的研究方法。OBS数据中拾取的R-SDE的数量多少与海底气体逃逸的活跃程度相关和时间分布,而通过R-SDE信号的反方位角和入射角的优势方向统计,可以确定气体逃逸引起的震动的源的深度和方位的空间分布关系。由此,确定了南海西北次海盆区域海底碳排放的活跃区域在其西北部。

摘要： 内燃机是现代交通和工业领域的重要动力来源，其性能直接影响着交通工具、工业设备系统的运行效率。开展内燃机性能试验并对其进行性能评估，对于优化内燃机设计、提高运行效率、降低能耗及保障交通安全等具有重要的意义。随着科技的不断发展和实际需求的不断变化，传统的人工处理分析方法已经难以满足对内燃机性能试验数据进行高效处理与分析的要求，

关键词： 天测位置定标   流量定标   图像对齐   图像相减   卷积神经网络  

摘要： 光学时域巡天的一大任务是快速准确地在巡天图像中发现暂现源。发现暂现源的方式一般有两种:星表匹配和图像相减。这两种方法依赖于准确的图像天测位置定标和流量定标。文章对天测位置定标、流量定标和图像相减中相关方法和软件的应用进行了研究。为探究***和SCAMP两个软件在天测位置定标时的应用差异以及以不同方式运行软件所得定标效果的差别,分别介绍了两款软件位置定标的原理,以ZTF的100张巡天图像为测试图像,以Gaia DR2为参考星表,分别以4种不同的定标流程对测试图像进行了位置定标。从总计算耗时、星表匹配情况、和坐标RMS偏差这三个方面,比较了不同流程所得定标结果,同时也与ZTF给出的定标结果进行了对比。结果表明,***能够快速给出粗略的线性定标结果,SCAMP则可快速在前者的基础上直接进行扭曲修正,两者相结合的定标流程平均耗时仅为1s,所得定标结果的平均赤经赤纬RMS偏差均小于70毫角秒,优于仅使用***所得定标结果。由此可见,搭配使用***和SCAMP可以实现更快速且更准确的天测位置定标,可推广应用到时域天文巡天项目的数据处理上。在流量定标方面,使用SExtractor对相同的100张测试图像进行了生长孔径测光、自动孔径测光和PSF测光,并分别使用PS1星表的孔径星等、Kron星等和PSF星等对测光结果进行流量定标。同时也使用单一最优孔径测光进行了定标用于对比。在14等到20.5等亮度范围内对这些不同测光方法得到的所有图像定标结果的平均进行了对比。结果表明,生长孔径测光方法相较单一最优孔径更适合对较稀疏星场图像进行测光和定标,但其对暗于19等(信噪比约低于30)的源的定标结果存在系统性偏暗,幅度最大在0.05等以内;在较密集星场下生长孔径测光方法对较暗源的定标结果相较于单一最优孔径测光则存在明显的系统性偏亮,在最暗处的偏差幅度可达0.08等。自动孔径测光定标只在较亮源(亮于18等)处的系统偏差较小(0.01等以内),对于较暗源,不论是较稀疏星场还是较密集星场都存在明显的系统性偏暗。对于PSF测光,其优势仍主要体现在密集星场测光上,特别是其对密集星场中较暗源(暗于18等)的定标系统偏差能保持较小的水平(0.01等以内),而其对于稀疏星场或密集星场中的较亮源的测光定标结果相对于生长曲线孔径测光和自动孔径测光则没有表现出明显优势。在图像相减相关方面,由于图像相减要求良好的图像对齐,首先从对齐精度、流量保护、运算耗时等三个方面对SWarp、reproject中的适应性重采样法和球面多边形交叠法、astroalign等四个对齐方法进行了实验对比,同样使用100对图像作为测试图像。结果表明,在天测位置定标精度足够高(RMS低于70毫角秒)的情况下,SWarp在这三个方面均是最理想的方法。接着对目前普遍使用的HOTPANTS的原理进行了介绍,并对其完整的运行流程进行了详细说明。最后,本文使用模拟的暂现源,训练了一个简单的卷积神经网络模型用于进行相减图像上暂现源候选体的识别,结果显示模型准确率(99.46%)和精度(98.08%)都较高,但召回率较低,仅为93.05%,主要原因是模型容易将低信噪比(低于10)的模拟暂现源识别为假源。

关键词： 沁水煤田   数据处理   静校正   低降速带   偏移成像  

摘要： 随着经济的不断加速发展,能源需求不断增长。煤炭资源储量丰富,是全球最主要的能源之一,具有可靠、经济实惠、易于储存和运输、价格相对稳定以及可以灵活调节产量等优势。我国煤炭资源储量丰富,使得煤炭成为不可或缺的能源资源。然而,煤炭资源的开采也面临一些困难和挑战,例如煤炭资源分布在不同的地质环境中,有些地方地下结构复杂、地质灾害频繁,增加了煤炭开采的难度和风险。同时,煤炭开采是一项高风险的工作,频繁发生煤矿事故,对人员生命和财产造成了巨大损失。作为一种探测精度较高的勘探技术,地震勘探已在煤田勘探开发中发挥着重要作用,然而静校正是影响地震成像质量的关键因素之一,为了确保获得高质量的地震成像结果以指导煤田安全开采,本文以沁水煤田Z矿区的地震资料为例,进行了宽方位三维地震资料静校正处理的研究,旨在找到一套适用于该矿区的地震资料静校正处理方法和流程。沁水煤田Z矿区地表起伏大,低降速层厚度及速度横向变化也大,使得该矿区的地震资料静校正问题突出,严重影响了地震资料成像质量。为此,本文通过剖析矿区地质背景及地震原始数据资料,总结出影响该地区静校正处理的不同因素,包括初至拾取的质量、折射层数的选择、替换速度的选择和剩余静校正。进一步对这些影响因素进行调试和修改以降低误差,并结合偏移成像剖面质量以及剖面中地质结构的分布情况,通过炮集双曲线的质量、速度谱的好坏和成像剖面的质量三个方面来评估和分析这些参数的正确性以及静校正处理的效果。经过采用上述技术思路处理沁水煤田Z矿区的地震数据,结果表明,该技术思路有效改善了该地区的静校正问题。除了使地震单炮数据中的同相轴双曲线畸变得到改善,提高地震数据分辨率和信噪比外,还能得到高质量的地震资料反射波偏移成像剖面,准确反映地下真实构造情况,从而减少煤矿安全事故的发生。该技术思路为矿区的地震勘探和开发提供了重要的技术支持。

关键词： 机械通气   人机不同步   半监督学习   深度学习   自动化检测  

摘要： 机械通气是临床重症监护重要的支持性治疗手段,全球范围内有大量的呼吸衰竭患者需要接受机械通气治疗。通气过程中出现的人机不同步(Patient-ventilator asynchrony,PVA)现象会导致通气时间延长和临床死亡率增加等风险。因此,实时、准确地对PVA进行检测和报警是临床亟待解决的问题。由于缺乏有效、准确的自动化工具,临床医生主要依赖临床经验进行PVA床边目视识别。当前基于机器学习方法的PVA自动化检测方案存在训练数据集构建效率低、检测PVA类型单一、可拓展移植性不强等缺点。本论文旨在基于生物信号处理及机器学习等方法高效构建PVA波形数据集,并在此基础上实现临床常见PVA类型的高精度检测。 首先,本论文提出了一种基于几何趋势特征的机械通气周期波形自动提取算法用于构建呼吸周期数据集;其次,提出了一种基于半监督自学习策略的异常检测算法,并使用少量样本实现呼吸周期波形的异常检测;接着,开发了一款呼吸波形辅助标注软件,提出并实现了一种基于迭代层次聚类的PVA波形数据半自动标注算法,用于高效地构建PVA波形数据集;最后,本论文分别提出基于传统循环神经网络和基于Transformer架构的PVA自动化检测模型,用以实现无效触发,双重触发,延迟切换和提前切换四种临床常见PVA类型的识别和报警。 本论文从东南大学中大医院采集了20名ICU患者共300小时的原始机械通气数据,并使用这些数据对提出的智能化数据处理与自动化检测方案进行了验证。呼吸周期波形自动分割算法准确度为99.98%;基于小样本训练集的呼吸周期异常检测敏感度为93.20%,精确度为99.10%;PVA自动检测的平均准确度为99.20%,F1得分为99.20%,单个呼吸检测时间约为0.7毫秒。论文研究成果为临床海量原始机械通气数据提供了低成本、高效率的处理方案,并能够满足临床PVA波形监测的高精度、实时性需求,具有重要的临床应用价值。