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低地球轨道卫星星座地球固定足印模式覆盖域切换方法

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通信学报 2024年第7期45卷 10-20页

作者：齐晓鑫宋宝军李勋空军工程大学防空反导学院陕西西安710100

在低地球轨道卫星星座中,当采用地球固定足印模式时,波束在覆盖域之间的切换会影响对地覆盖的仰角,进而影响通信质量。针对地球固定足印模式下的覆盖域切换问题,提出了一种覆盖域切换方法。首先,设计了覆盖域划分机制,使覆盖域拓扑保持... 详细信息

在低地球轨道卫星星座中,当采用地球固定足印模式时,波束在覆盖域之间的切换会影响对地覆盖的仰角,进而影响通信质量。针对地球固定足印模式下的覆盖域切换问题,提出了一种覆盖域切换方法。首先,设计了覆盖域划分机制,使覆盖域拓扑保持规则性;然后,以最大限度地增大波束对地面的最小仰角为目标,设计了切换时刻选择机制和目标覆盖域选择机制。所提方法考虑了极轨星座和倾斜轨星座的差异,同时支持2种星座。以OneWeb和Telesat星座为仿真场景,验证了所提方法。仿真结果表明,所提方法能够有效增大波束对地面覆盖的最小仰角,从而有助于提升链路质量。

关键词：低地球轨道卫星星座地球固定足印覆盖域波束切换

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郑州市PM_(2.5)中有机酸的污染特征、来源解析及二次生成

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环境科学 2024年第2期45卷 700-708页

作者：李子涵董喆尚璐琪孔梓涵李晓张瑞芹郑州大学生态与环境学院郑州450001 郑州大学化学学院郑州450001

大气颗粒物中的有机酸广泛参与大气中的各种物理化学反应,对二次有机气溶胶和霾的形成贡献极大,因此分析颗粒物中有机酸的浓度分布特征、评估其污染来源、探究其二次生成,对深入研究有机气溶胶及其二次转化具有重要意义.在郑州市不同季... 详细信息

大气颗粒物中的有机酸广泛参与大气中的各种物理化学反应,对二次有机气溶胶和霾的形成贡献极大,因此分析颗粒物中有机酸的浓度分布特征、评估其污染来源、探究其二次生成,对深入研究有机气溶胶及其二次转化具有重要意义.在郑州市不同季节采集大气细颗粒物(PM_(2.5))样品,识别并定量二元酸类、脂肪酸类和树脂酸类有机酸共30种,探究其浓度分布特征、季节变化、来源贡献及二次生成.定量的二元酸类以丙二酸(di-C_(3))和琥珀酸(di-C_(4))含量最为丰富,并且表现出明显的季节变化特征:夏季>秋季>冬季>春季;脂肪酸类表现出明显的双峰优势,以棕榈酸和硬脂酸(C_(18))最为丰富,季节变化特征为冬季最高,春季最低.利用主成分分析结合多元线性回归(MLR)方法对郑州市PM_(2.5)中的有机酸进行来源解析,结果表明,35%的有机酸来自于燃烧源和交通源,24%来自于烹饪源、23%来自于二次生成以及17%来自于天然源.利用标记物种的比值(如di-C_(3)/di-C_(4)、F/M和C_(18):1/C_(18))探究有机气溶胶二次形成及其老化过程.结果表明,夏季光化学反应剧烈,有机气溶胶老化或二次生产比例较高,冬季光化学反应较弱,有机气溶胶老化程度较低.采用相关性分析与MLR相结合的方法,量化了气相氧化和液相氧化对二元酸形成的相对贡献,气相氧化在采样过程中起主导作用,占比为58%,特别是夏季,占总二次转化的61%.

关键词：二元酸脂肪酸二次有机气溶胶二次生成气相氧化

郑州市冬夏季污染过程中大气VOCs污染特征、来源解析及活性分析

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环境科学 2024年第2期45卷 689-699页

作者：赖梦洁张栋于世杰宋鑫帅李晓张瑞芹郑州大学生态与环境学院郑州450001 郑州大学化学学院郑州450001

为了研究挥发性有机物(VOCs)的污染特征,于2021年6月和12月在郑州市对两个污染过程中的VOCs进行了连续监测.结合气象条件,对比分析了VOCs冬夏季污染过程的污染特征、来源贡献和活性差异.结果显示,两个污染过程φ(VOCs)分别为(27.92±12.... 详细信息

为了研究挥发性有机物(VOCs)的污染特征,于2021年6月和12月在郑州市对两个污染过程中的VOCs进行了连续监测.结合气象条件,对比分析了VOCs冬夏季污染过程的污染特征、来源贡献和活性差异.结果显示,两个污染过程φ(VOCs)分别为(27.92±12.68)×10^(-9)和(24.30±5.93)×10^(-9).冬季雾-霾污染过程相较于夏季O3污染过程,VOCs体积分数变化范围更大.冬季污染过程源解析结果:工业源(27.0%)、机动车源(22.5%)、燃烧源(20.1%)、溶剂使用源(16.3%)和油气挥发源(14.1%);夏季污染过程源解析结果:机动车源(24.8%)、工业源(24.1%)、溶剂使用源(17.4%)、油气挥发源(14.2%)、燃烧源(11.2%)和植物源(8.4%).光化学烟雾产量模型结果显示,两个污染过程中夏季臭氧生成处于VOCs控制区的天数占比(66.7%)小于冬季(100.0%).二次反应活性结果显示,冬季和夏季污染过程·OH自由基反应活性(L·OH)均值分别为4.12 s^(-1)和4.76 s^(-1).夏季污染过程臭氧生成潜势(OFP)均值108.36μg·m^(-3),L·OH和OFP贡献率排名前10名物种夏季污染过程以烯烃为主.郑州市冬季污染过程的总二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP)为54.38μg·m^(-3),冬季污染过程SOAFP贡献率前10名物种中芳香烃占9个.

关键词：挥发性有机物(VOCs) 源解析光化学烟雾产量模型二次反应活性郑州

基于VMD-CNN的高噪声动态生产过程质量异常监控

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控制与决策 2024年第5期39卷 1595-1603页

作者：刘玉敏王德园王宁田光杰郑州大学商学院郑州450001 郑州大学管理学院郑州450001

针对由智能制造现场动态生产过程的复杂随机因素影响造成的高噪声和质量异常监控方法效率低等问题,将变分模态分解方法 (variational mode decomposition, VMD)与深度卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相结合,提出一种基... 详细信息

针对由智能制造现场动态生产过程的复杂随机因素影响造成的高噪声和质量异常监控方法效率低等问题,将变分模态分解方法 (variational mode decomposition, VMD)与深度卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相结合,提出一种基于VMD-CNN的实时质量监控新方法.首先,利用VMD方法,将高噪声动态过程原始数据分解为包含质量异常特征和噪声信息的两类本征模态函数,通过去除噪声数据的本征模态函数,消除动态生产过程的高噪声干扰;进而,采用灰度变换将保留原始质量异常特征的本征模型函数转化为质量异常图像,构建VMD-CNN模型对质量异常图像进行识别,并提出基于VMD-CNN的高噪声动态过程质量异常实时监控框架;最后,通过实验验证所提方法的有效性,并与小波去噪方法和CNN识别模型进行对比分析,实验结果显示所提方法的识别精确度显著优于现有的动态过程质量异常监控方法.

关键词：高噪声动态过程变分模态分解卷积神经网络质量异常特征识别质量监控

基于防空目标探测与跟踪的雷达资源管理技术研究综述

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信号处理 2024年

作者：齐铖谢军伟张浩为王瑞君黄洁瑜空军工程大学防空反导学院

雷达资源管理是一项运用优化运筹理论挖掘雷达系统性能边界，通过对系统资源的高效分配和合理调度，实现系统的优化运行，并显著增强系统性能表现的综合性技术。随着机械扫描雷达、相控阵雷达以及多输入多输出（Multiple-input multiple... 详细信息

雷达资源管理是一项运用优化运筹理论挖掘雷达系统性能边界，通过对系统资源的高效分配和合理调度，实现系统的优化运行，并显著增强系统性能表现的综合性技术。随着机械扫描雷达、相控阵雷达以及多输入多输出（Multiple-input multiple-out， MIMO）雷达技术的持续革新，雷达资源管理技术也在不断深化拓展，以满足日益复杂的目标探测与跟踪需求。鉴于军事威胁的不断加剧和装备技术的迅猛发展，为实现我军未来“网络中心战”的对抗模式，对防空反导武器预警探测装备的资源管理技术研究显得尤为重要。本文聚焦基于防空目标检测、跟踪的信息感知的雷达资源管理技术进行综述，深入剖析与总结现有文献以及研究成果：首先，本文从宏观角度系统概述了雷达资源管理的概念、管理要素组成以及优化策略求解方法。在此基础上，根据雷达系统架构将雷达资源管理研究内容划分为单站雷达资源管理和多站雷达资源管理，并分别对相控阵雷达、集中式MIMO雷达、分布式MIMO雷达以及组网雷达的资源管理研究现状进行梳理和讨论。最后，探讨当前研究中存在的问题和挑战，并对未来基于防空信息目标感知的雷达资源管理技术研究的发展趋势进行展望。期望本文能够为防空反导预警探测装备领域的研究学者提供有价值的参考，推动雷达资源管理技术的持续创新与进步。

关键词：防空目标目标探测目标跟踪雷达资源管理

基于Vondrak-Cepek组合滤波和注意力机制加权的时间比对融合算法

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系统工程与电子技术 2024年

作者：刘强孙浩冉胡邓华张爽空军工程大学防空反导学院

针对卫星双向时间比对（two-way satellite time and frequency transfer，TWSTFT）存在周日效应、短期稳定度不高的问题，通过引入基于注意力机制的Transformer权值矩阵，利用Vondrak-Cepek组合滤波的方法将中国科学院国家授时中心（Na... 详细信息

针对卫星双向时间比对（two-way satellite time and frequency transfer，TWSTFT）存在周日效应、短期稳定度不高的问题，通过引入基于注意力机制的Transformer权值矩阵，利用Vondrak-Cepek组合滤波的方法将中国科学院国家授时中心（National Time Service Center，NTSC）、德国物理技术研究院（Physikalisch-Technische Bundesanstalt，PTB）之间的TWSTFT和GPS P3码共视法的时间比对链路进行融合，分析融合前后链路的性能指标并与没有周日效应、短期稳定度高的GPS精密单点定位（Precise Point Positioning，PPP）时间比对参考链路比较。结果表明：引入注意力机制权值的Vondrak-Cepek组合滤波融合方法具有改善TWSTFT周日效应，提升链路整体稳定性的作用，与参考链路GPS PPP的标准差为0.3109 ns。

关键词： Vondrak-Cepek组合滤波注意力机制时间比对数据融合

球形双曲色散超材料腔的多重窄带回音廊模式及透明显示应用

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物理学报 2024年第2期73卷 59-68页

作者：李艳任思萌褚博燕汝江于群星孙辉邵立钟发成郑州航空工业管理学院材料学院郑州450046

本文提出并设计了一种用于提高彩色透明显示性能的球形双曲色散超材料(HMM)腔.该腔由介质/银层交替包裹银核组成,具有深度亚波长性质,并支持和银层数目相同的同阶回音廊模式.这些模式能够将电磁波能量高度局域在不同介质壳层内,从而降... 详细信息

本文提出并设计了一种用于提高彩色透明显示性能的球形双曲色散超材料(HMM)腔.该腔由介质/银层交替包裹银核组成,具有深度亚波长性质,并支持和银层数目相同的同阶回音廊模式.这些模式能够将电磁波能量高度局域在不同介质壳层内,从而降低欧姆损耗,减小共振线宽.针对5层银/介质交替包裹形成的HMM腔,详细分析了结构参数对回音廊模式的调谐作用.发现仅改变最外层介质或银层厚度,几乎不影响TM1,2和TM1,3模式的共振位置,但对TM1,1模式的共振位置及3个模式的强度产生明显调谐.通过优化HMM腔,在红绿蓝波段实现三重窄带共振,且在三重共振位置均具有偶极辐射特点,能够将散射光限制在和入射光夹角为-45°—+45°范围内.该HMM腔不仅支持红绿蓝三重窄带共振,并具有宽的散射角,可应用于实现高透明度、高亮度和宽视角的全彩透明显示.

关键词：双曲色散超材料腔米氏散射回音廊模式透明显示器

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O_(3)氧化法选择性浮选分离辉钼矿和黄铜矿

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Transactions of Nonferrous Metals Society of China 2024年第1期34卷 298-308页

作者：张红涛宋翔宇黄业豪张振王文徐来福郑州大学化学学院郑州450001

研究O_(3)氧化对黄铜矿和辉钼矿浮选回收率的影响。单矿物浮选试验结果表明,在O_(3)浓度约为90 g/m^(3)、气体流量为4 L/min的条件下,黄铜矿和辉钼矿氧化2 min后,黄铜矿的浮选回收率降至16%,而辉钼矿的浮选回收率变化不大。人工混矿浮... 详细信息

研究O_(3)氧化对黄铜矿和辉钼矿浮选回收率的影响。单矿物浮选试验结果表明,在O_(3)浓度约为90 g/m^(3)、气体流量为4 L/min的条件下,黄铜矿和辉钼矿氧化2 min后,黄铜矿的浮选回收率降至16%,而辉钼矿的浮选回收率变化不大。人工混矿浮选试验结果表明,在选择性浮选黄铜矿和辉钼矿中,O_(3)氧化预处理可以代替Na2S试剂作为铜抑制剂。接触角测量结果表明,O_(3)氧化处理选择性地使黄铜矿表面具有亲水性。Zeta电位和X射线光电子能谱分析结果表明,氧化处理后黄铜矿表面产生不溶于水的亲水性氧化物和氢氧化物,使得黄铜矿更加亲水;此外,辉钼矿的表面虽略有氧化,但其表面仍保持疏水性。

关键词：黄铜矿辉钼矿 O_(3)氧化选择性浮选亲水性

基于融合特征t-SNE降维的控制图质量异常模式识别

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系统工程理论与实践 2024年第7期44卷 2381-2393页

作者：王宁郭梓昱田淑珂李可雨阳郑州大学商学院郑州450001 郑州大学国际质量发展研究院郑州450001

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方... 详细信息

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方法.首先,从生产过程动态数据流中提取其统计特征、形状特征并与原始特征进行融合,形成动态数据流的高维融合特征;然后利用t-SNE算法对融合特征进行降维, t-SNE算法能够有效地处理线性和非线性数据,并产生更有意义的聚类;进而利用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural networks, 1DCNN)作为分类器实现复杂产品制造过程的质量异常模式识别;最后,通过仿真实验将本文所提方法与单一类型特征方法、融合特征方法以及融合特征主成分分析法(principal component analysis, PCA)、核主成分分析(kernel PCA, KPCA)和局部线性嵌入算法(locally linear embedding, LLE)降维方法的识别模型进行比较,并利用锂离子电池极片制造过程为例进一步说明本文模型的有效性与实用性.仿真与实例结果表明,本文所提算法具有更高的识别效率和精度,特别适用于处理在复杂产品制造过程背景下的高维非线性数据.

关键词：控制图模式识别复杂产品制造过程 t分布随机近邻嵌入(t-SNE) 卷积神经网络(CNN)

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