基于稀疏线阵协方差矩阵重构的DOA估计方法研究

相比均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),相同阵元数目下稀疏线阵(Sparse Linear Array,SLA)的抗耦合效应更好,阵列孔径更大,到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的自由度(Degrees Of Freedom,DOF)更高,因而近年来得到了广泛的研究。为了可以进行高DOF的DOA估计,学者们开始研究SLA的差分虚拟阵元,差分虚拟阵元对应的协方差矩阵相比原阵元对应的协方差矩阵维度更大,因而估计的DOF更高。当SLA的差分虚拟阵元连续取值时,可以利用已有阵元的接收信息,得到SLA的协方差矩阵,在该矩阵的基础之上构建差分虚拟阵元的协方差矩阵进而进行DOA估计。然而,当SLA的差分虚拟阵元存在孔洞时,即差分虚拟阵元不能连续取值时,不能直接利用重构的协方差矩阵进行DOA估计,需要恢复完全增广协方差矩阵的信息再进行DOA估计。对于该问题,本文基于矢量化后原协方差矩阵和虚拟差分阵协方差矩阵的误差分布情况,并结合完全增广协方差矩阵的低秩特性和半正定特性来构建优化问题。通过求解该问题来恢复维度更高的完全增广协方差矩阵。最后对该矩阵进行奇异值分解,利用多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法就可以获得多源的空间谱。本文最后通过数值仿真试验验证了所提算法可以实现高DOF的DOA估计,并且相比于现有算法,本文所提算法对欠定DOA估计的效果更好,多源DOA估计的精度更高,产生的误差更小。

高油酸高蛋白花生新品种冀农花16号的选育

高产、高油酸花生品种是油料产业提升的重要组成部分。冀农花16号是河北农业大学以L655为母本、冀0608-324为父本自主培育的高产、高油酸、高蛋白花生新品种,于2022年6月通过农业农村部非主要农作物品种登记,登记编号:GPD花生(2022)130055。对冀农花16号的选育过程、特征特性、栽培技术要点进行介绍,为其田间生产提供指导。

花生籽仁黄酮含量近红外分析检测方法

黄酮是影响花生籽仁营养价值的重要指标,常用的分光光度法及色谱法测定黄酮含量费时费力,不适于育种过程中大批量的检测。构建其近红外测定模型可为快速检测籽仁黄酮含量提供重要的技术保障。该研究以290份不同黄酮含量的花生种质为材料,Al^(3+)显色法测定的黄酮含量在46.96~140.18 mgRT(RT:rutin)·(100 g)^(-1)之间。使用瑞典波通DA7250型号的近红外分析仪(950~1650 nm)扫描和采集花生籽仁的近红外光谱值,选用全波长光谱范围内偏最小二乘回归法(PLSR),对比单一和复合不同的预处理方法,比较不同模型的相关系数和误差来预测最佳模型,确定黄酮含量近红外光谱定标模型的最佳光谱预处理方法为“Savitzky-Golay Derivative+Baseline+De-trending”,校正集相关系数(R_(c))为0.884,标准误差(RMSEC)为4.998。模型构建过程中,采用含有Savitzky-Golay Derivative的组合光谱预处理方法可以显著提高模型预测的相关系数。利用50份花生样品对该模型进行外部验证,预测的相关系数R_(p)为0.904,而预测的均方根误差RMSEP为1.122。本研究所构建的近红外光谱模型能够无损、高效的测定花生籽仁中的黄酮含量,为选育高黄酮含量的花生品种奠定基础,并为μg·g^(-1)级物质含量的近红外模型构建提供借鉴。

早熟高产高油酸大果花生新品种冀农花18号的选育

冀农花18号是由河北农业大学以濮花33号作为母本、冀农花6号作为父本进行杂交,通过海南三亚南繁加代和后代衍生系统法选育而成的早熟、高产、高油酸的大果花生新品种,具有株型直立和连续开花的特点。冀农花18号生长周期为120d,叶片中椭圆形、绿色,荚果形状普通,具有中等抗锈病能力。2022年通过农业农村部非主要农作物品种登记,登记编号:GPD花生(2022)130056,适合在河北中南部、河南、山东、江苏、山西和安徽等地花生产区春季种植。详细描述了冀农花18号的选育过程、特征特性和产量表现,旨在为冀农花18号的推广和广泛应用提供科学指导。

水声工程专业数字信号处理课程教学案例探索实践

数字信号处理是水声工程专业的一门核心课程,理论学习难度较大,实践性较强。结合水声工程专业特点,对课程进行了改革与实践。坚持“以学促研、以研助教”的改革导向,精选水声信号处理实际应用案例及热门前沿技术并与课程的核心教学内容有机融合;采用经典模型案例讲解式教学、综合性案例虚拟仿真式教学、创新型应用案例研讨式教学等多种模式来提升课程教学质量。经过多年教学改革探索,提升了学生的理论知识理解能力及在专业实践中的应用能力。

基于新工科背景的信息物理系统实验教学研究

随着计算机硬件技术的发展,嵌入式平台对基于人工智能技术开发和运行的支持也越来越高。信息物理系统(Cyber-physical System,CPS)通过人工智能、物联网、云计算和大数据等技术实现数据的互联互通,是未来智能化发展重要环节,基于人工智能的信息物理系统实验教学为新时代工业人才培养的提供了重要的基础。本文根据当今社会发展对于人工智能技术的需求,结合信息物理系统实验教学特点,以基于人工智能在实际工程中的应用为例开展个性化的综合教学,为培养学生的综合应用能力,实际工程开发能力和创新能力提供参考。

基于子带分解的宽带自适应波束形成算法改进

该文针对在目标快速运动或者本船快速机动情况下,最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)在少快拍下无法获得满秩和稳定的协方差矩阵的问题,提出一种基于子带分解的宽带自适应波束形成方法,该方法能够在单快拍数据条件下,获得满秩的协方差矩阵。相对于时域解析信号的MVDR算法,基于子带分解的宽带信号处理方式具有更小的相位误差,波束形成结果更精准。针对其在阵元失效情况下性能急剧下降的问题,对比分析了采用基于数据的协方差矩阵重构方法、对角加载方法、阵元隔离方法在阵元失效情况下的性能。仿真分析结果表明,基于数据的协方差矩阵重构方法,在阵元失效的情况下,具有相对较低的旁瓣高度。海试数据处理结果表明,改进的宽带自适应波束形成算法可在频域单次快拍数据条件下完成波达方向(direction of arrival,DOA)估计,且具有较高的DOA估计精度、方位分辨能力和弱目标检测能力。

应用希尔伯特黄变换的水下目标特征提取

针对传统时频分析方法的水下目标特征提取各有其局限,采用了希尔伯特黄变换方法用于水下目标特征提取.仿真与实验数据的处理结果表明,希尔伯特黄变换方法对于信号的时频特性具有较高的分辨能力,希尔伯特边际谱能够清晰的突出目标弹性成分;希尔伯特谱能有效地展现目标的亮点结构,时频分辨力高于小波变换.研究表明混响具有与目标信号明显不同的希尔伯特谱特征,希尔伯特谱可以有效抑制混响.结果表明希尔伯特黄变换方法是一种有效的水下目标特征提取方法.

强化实验教学中心建设 培养创新型人才

以创新型人才培养为目标的计算机类国家级实验教学示范中心,始终把学生创新意识与实践能力培养贯穿于整个实验教学过程。在示范中心建设过程中,首先确立了创新型人才培养为实验教学目标;然后根据实验教学目标进行了一系列的实验教学改革:提出分类、分层次、开放式的实验教学体系、个性化、多元化的实验教学方法以及软、硬件结合的一体化实验方式;为满足以创新型人才培养为目标的现代实验教学需要,中心完善了实验室管理体制,保证了实验教学资源的合理分配和稳定的实验室队伍建设。经过5年的建设和完善,中心在实验教学、教学成果、辐射示范等方面取得了显著的成效。

水下目标回波与混响的时频形态特征域盲分离

水下沉底或掩埋目标识别受海底混响干扰严重,并且目标回波与混响在时-频域上均存在混叠,增大了对目标回波与混响的分离难度。根据目标回波与混响的产生机理差异,将图像形态学与时频分析相结合的盲分离算法用于目标回波与混响的分离。推导了目标几何声散射成分与混响在Wigner-Ville时频面的形态特征表达式,利用图像形态学滤波去除Wigner-Ville时频面中的混响及刚性亮点之间交叉项,在时频形态特征域获取解混矩阵,实现了目标回波和混响的分离。仿真与实验数据处理结果表明,结合图像形态学的时频域盲分离算法提高了目标回波信号的信混比。

艾灸对实验性RA家兔滑膜组织PGE_2表达的影响

目的：观察艾灸对实验性RA 家兔滑膜组织PGE2表达的影响.方法：以佐剂性关节炎（AA）作为RA疾病模型,艾灸模型家兔双侧“肾俞”穴,运用免疫组化法测定滑膜组织中前列腺素E2（PGE2）的表达.结果：与正常组比较,模型组滑膜组织中PGE2阳性物质面积总和、平均光密度总和、积分光密度总和及平均黑度均值显著升高（P＜0.05～0.01）;与模型组比较,艾灸治疗组滑膜组织中PGE2阳性物质面积总和、平均光密度总和、积分光密度总和及平均黑度均值显著降低 （P＜0.05～0.01）.结论：艾灸能明显降低炎症滑膜组织中PGE2的表达.

混响背景下水底目标回波盲分离

针对水下掩埋目标探测中目标回波信混比较低的问题,提出将混响视为一类信源的与目标回波盲分离方法,研究了目标回波与混响在时域统计特性、时频域以及时域波形上的可分离性与分离原则问题,解决了传统时频方法不适用于当混响与目标回波在时频域内混叠时的抑制混响问题。海上掩埋目标探测实验数据处理结果表明,经过时域二阶统计盲分离与时频域盲分离处理后,目标回波的信混比提高了约5 d B,在时频分布上可以更清楚的观察到目标几何亮点,从而提高对目标回波识别的准确性。

高校本科毕业实习模式建设与实践研究

建立一套规范、高效的毕业实习模式是高等教育快速发展形势下本科教学改革的重要任务。文章分析了高校本科毕业实习模式存在的问题,以满足多样化需求、取得实习实效为着眼点,提出了"专业化、模块化、自主化、规范化"的毕业实习新模式,对如何做好高校本科毕业实习工作提供了有益借鉴,同时本研究成果也适用于具有行业特色的专业实验教学体系建设。

“自适应”任务驱动实验教学模式研究与实施

"任务驱动"已经成为目前实验教学的重要教学模式之一。针对任务驱动教学中忽视动机因素而导致的教学效果不佳问题,提出一种以持续强化学生学习动机为核心的"自适应"任务驱动教学模式。该模式基于动态自适应的思想进行教学设计,即教学内容和教学手段并非一成不变,而是依据学生理论基础、兴趣和学生实时状态进行动态调整,以达到向最优教学逼近的目的。以计算机网络实践与应用实践课为例,证明该模式能够取得较好的教学效果。

HO-1蛋白介导艾灸预处理改善大鼠脑缺血再灌注损伤机制的初步研究

目的:观察艾灸预处理对大鼠脑缺血再灌注损伤的保护作用及部分机制研究。方法:将实验按随机数字表法分为假手术组、脑缺血再灌注损伤组(MCAO组)、艾灸预处理每日1次组、艾灸预处理每日2次组4组,TTC染色及图像软件分析大鼠脑梗死体积,western-blot法检测脑组织中血红素氧合酶-1(HO-1)表达的变化。结果:MCAO组出现明显的神经功能缺失,各预处理组症状明显改善,且预处理组每日2次组优于每日1次组;假手术组脑组织均匀红色无梗死灶,MCAO组明显梗死苍白区;艾灸预处理较MCAO梗死体积均减小,且预处理每日2次组最为明显;MCAO组血浆CO浓度显著升高,各预处理组CO浓度降低,且每日2次组最显著;MCAO组HO-1蛋白表达均显著增加,各预处理组HO-1蛋白表达显著降低。结论:艾灸预处理能保护脑组织缺血再灌注损伤,其机制可能与通过下调HO-1蛋白表达,减少CO的合成和释放有关。

目标回波时频分布的几何结构图像形态特征

沉底目标识别的关键在于从混响背景中提取出稳定的目标回波信号特征。目标的棱角散射能够携带目标的几何形状信息,在时频域内具有较规则的分布特性,但是各棱角散射回波声程差小,而且淹没在混响中。已有的时频分析方法局限于其抗混响能力及时频分辨力,为得到一种有效的目标几何特征提取方法,提出将一维几何回波时域信号在二维时频域中的几何分布特征作为图像特征进行特征提取,通过研究几何亮点回波和混响在时频平面上的形态特征,构造与几何亮点时频特性匹配的结构元并对时频分布图像进行形态滤波。通过仿真与湖试数据分析,相比已有方法,文中所提方法能够在实现目标几何亮点结构的识别同时进一步抑制混响。

水下目标回波盲分离性能的瞬时频率特征评价方法

在水下主动声呐目标回波与混响盲分离中,针对分离结果顺序不确定性以及缺乏分离有效性衡量手段的问题,提出了以信号瞬时频率特征为指标的盲分离性能评价方法。推导了目标回波与混响的时频分布特性,理论表明目标回波在瞬时频率序列的中心偏离程度以及整体随机程度上低于混响,据此提取信号的瞬时频率方差与瞬时频率熵两种信号特征,并将二者作为从盲分离结果中识别目标回波的依据。海试数据结果表明,在盲分离得到的所有分离信号中,目标回波具有最小的瞬时频率特征值,并且该特征值越小,目标回波与混响的盲分离程度就越高。

典型概率密度背景下四阶累积量波束形成的阵增益

在理论上零均值高斯分布噪声的四阶累积量恒等于零,而实际噪声和混响的概率密度是影响四阶累积量波束形成技术性能的关键问题。本文针对海洋环境噪声与海底混响的瞬时幅度分布,分别推导了四阶累积量波束形成阵增益函数;建立了阵增益与阵元数、海洋环境噪声和海底混响统计特性的四阶矩和二阶矩及输入信噪比的关系;确定了与常规波束形成阵增益之间存在临界信噪比,高于临界信干比时四阶累积量波束形成可以获得比常规波束形成更高的阵增益与分辨率。实验数据处理结果验证了四阶累积量波束形成阵增益和分辨率理论结果的一致性。

三层次“数字信号处理”课程改革与实践

“数字信号处理”是高校电子信息工程、电子信息科学与技术、通信工程等若干本科专业必修的一门专业基础课,也是接下来专业课程的基础和贯穿学科内容的纽带。为贯彻教育部提出的“四个关系”和“四个着力”,提出“以基础理论为主体”“以应用技术为牵引”和“以学科前沿问题为亮点”的三层次“数字信号处理”教学改革方法,使得“数字信号处理”课程能够被更好的学习与应用在实践中。实践结果表明,基于“三层次”思想的“数字信号处理”课程改革方法不仅有利于学生更好地吸收课堂教学内容,还有助于提高学生对水声工程专业其他相关课程学习的兴趣。