基于等分剔除的毫米波雷达恒虚警检测研究

为解决车载毫米波雷达目标检测过程中在相邻多目标情况下会提高检测门限值,从而导致目标遮蔽现象,引发传统恒虚警(constant false alarm rate, CFAR)检测在多目标环境下产生漏检的问题,提出一种等分剔除恒虚警检测算法(equipartition deletion CFAR,ED-CFAR)。通过将目标两侧的参考单元等分取平均值得到子参考单元,对大于所有参考单元平均值的部分进行处理后排序,剔除部分较大子参考单元,计算得到门限值,与目标的信号幅度进行比较判断目标是否存在。仿真结果表明,在多目标检测的仿真场景下,信噪比为10 dB时,ED-CFAR算法的检测概率比单元平均恒虚警(CA-CFAR)算法提高0.39,比筛选平均恒虚警(CMLD-CFAR)算法提高了0.08,有效解决了传统均值类恒虚警检测在相邻多目标条件下的遮蔽问题。

一种基于FastText的恶意代码家族分类方法

传统的恶意代码家族分类方法主要通过代码家族浅层关联特征的统计分析达到分类和识别的目的。随着恶意代码加壳、混淆、多态技术的发展,传统方法的局限性逐渐显现,但恶意代码需调用API函数达成恶意目的始终是其不变的行为特征。基于embedding、word2vec模型的传统方法缺乏对低频API函数的特征提取能力,在表征API序列局部顺序特征时易产生映射失真,存在词典外API行为扩展、推理能力弱等导致分类准确率下降的不足。由此,引入负采样优化的FastText框架以加强对API序列映射的准确度,提出一种基于FastText框架下的恶意代码家族分类方法。利用FastText框架实现代码样本API序列的多维向量转换和精准表达,结合一维卷积及长短时记忆(LSTM)网络进一步提取API行为局部特征。实验结果表明,该模型的性能相较于传统的embedding方法和word2vec框架性能更优,准确率可达99%以上。

翠碧一号不同部位物理特性及化学成分差异研究

以福建省龙岩市连城县标准化生产管理烟田烤后烟叶为试验材料,对样品化学成分、物理特性进行检测,采用描述性统计、变异系数分析、偏态峰和峰度分析及差异显著性分析等方法来分析研究翠碧一号烟叶不同部位的主要物理和化学特性。物理特性分析表明,翠碧一号烟叶的厚度、含梗率、拉力、叶梗分离力、剪切力、穿透力和黏附力在3个不同部位间存在显著差异。上部烟叶在这些物理指标上普遍优于中部和下部烟叶。具体来说,上部烟叶的厚度比下部烟叶厚53.60μm,拉力高1.94 N,叶梗分离力高0.41N,剪切力高0.79 N,穿透力高0.50 N,黏附力高0.74 N。而含梗率以下部烟叶最高。化学成分分析显示,水溶性总糖、还原糖、烟碱、总氮和钾的含量在不同部位间也存在显著差异。中部烟叶的水溶性总糖和还原糖含量最高,下部烟叶次之,上部烟叶最低。烟碱和总氮含量则以上部烟叶最高,中部烟叶次之,下部烟叶最低。钾含量以下部烟叶最高,中部烟叶次之,上部烟叶最低。这些结果提供了翠碧一号烟叶不同部位特性的重要信息,为烟叶的分级和加工利用提供了科学依据。

DP-DRCnet卷积神经网络信号调制识别算法

卷积神经网络在降低系统网络开销的同时,如何保证较高的信号调制识别准确率是目前面临的重要问题。提出一种轻量级卷积神经网络。该网络分为两路,并行提取信号的自相关和互相关特征,之后两路特征进行合并,实现不同调制方式的分类识别;该网络采用控制模型中卷积层的输入数据维度及卷积核数量的方案,实现对网络模型开销的控制。通过对多种不同的调制方式进行识别验证。实验结果表明:在信噪比为-6~12 dB条件下,其平均识别准确率可达到86.5%;与传统卷积神经网络相比,计算量降低了94.44%;与常规轻量级卷积神经网络相比,计算量降低了67.6%,该网络性能优于现有的基于轻量级卷积神经网络的调制方式识别方法。

一种循环谱特征提取的直扩信号智能识别方法

为解决传统信号识别方法对直接序列扩频信号识别率低、智能化程度不高等问题,提出一种基于循环谱特征提取的直扩信号智能识别算法。在深入分析直扩信号循环谱特征基础上,以直扩信号循环谱独特的稀疏特性为依据,设计一种稀疏滤波-卷积神经网络模型对提取的循环谱等高线图进行识别,采用无监督预训练和有监督训练微调的方式对网络参数进行更新,提升网络对信号整体特征的表达能力和对小数据量信号样本的学习能力。仿真结果表明:本文算法能够有效识别直接序列扩频信号,在不低于-10 dB高斯噪声条件下对采用正交相移键控调制的直扩信号识别准确率达到98%以上;在混合其他调制信号条件下,相较于常见的几种深度学习算法,本文提出的算法具有更高的识别准确率和鲁棒性。

基于DQN的跳频信号干扰决策方法研究

跳频通信系统具备较强的抗搜索、抗截获和抗干扰能力。为实现对跳频信号的高效干扰,提出一种基于DQN的跳频信号干扰决策方法。通过对跳频信号进行时频分析和图像二值化处理获取信道状态,将其作为基于DQN算法构建的干扰决策网络输入数据;以干扰功率、驻留时间和跳频频率集作为决策因子,依据跳频通信模型受到干扰时的误码率构建误差函数输出干扰动作;根据反馈参数迭代调整最佳干扰策略和动作优化。仿真结果表明:基于DQN的跳频信号干扰决策方法能够进行有效决策,且决策出的干扰动作可使跳频通信模型中的误码率约为13%时达到稳定,具有高效干扰的能力。

基于Apros建模的受热面传热因子对超超临界机组运行能耗影响研究

利用Apros软件建立了超超临界机组的仿真模型,将仿真模拟计算结果与实际运行数据进行对比,验证了模型的准确性,详细考察了受热面发生积灰沾污后,受热面传热因子的变化对运行能耗影响。通过改变过热器与再热器传热因子,模拟机组运行过程中受热面积灰结渣导致传热效率降低的情况,探究了其对机组运行过程中能耗特性的影响。结果表明,过热器吸热份额变化对能耗的影响大于再热器吸热份额,随着过热器传热因子降低,再热器吸热份额有所升高,但由于过热器中蒸汽品质高于再热器,使得机组发电煤耗有所升高。在中高负荷运行时,发电煤耗随传热因子变化趋势较为平缓,而在低负荷运行时,随着传热因子的减小,发电煤耗会出现相对较大幅度的变化。在负荷为40%,传热因子从0.975下降至0.95时,发电煤耗存在较大幅度的变化。因此,在机组低负荷运行过程中,随着受热面积灰程度加深,会出现发电煤耗较大幅度增加的情况,同时由于过热器传热因子对能耗影响更为明显,注重低负荷运行过程中过热器吹灰策略的调整,可在一定程度上降低发电煤耗。

基于LSTM的Modbus TCP协议模糊测试优化方法

针对工控系统传输协议模糊测试的路径爆炸和约束求解问题,提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络的Modbus TCP协议模糊测试优化方法,挖掘出两种工控协议漏洞,分别为非法写入漏洞和数据值边界漏洞。抓取模糊测试数据包形成数据集,并根据状态码将其分为正常用例、异常用例和无效用例三种,通过LSTM识别出无效用例并剔除,提高漏洞挖掘效率。实验结果表明,LSTM识别模糊测试数据集的准确率达到93.87%,经过LSTM优化后的测试用例通过率从30.75%提升至33.99%。

能量色散X射线荧光光谱法快速测定固体生物质中砷的含量

为实现“碳达峰、碳中和”目标,我国加快调整能源结构,大力发展绿色低碳新能源替代化石能源,生物质能作为可再生能源的重要组成部分,是一种取之不尽的可再生能源,也是唯一可以直接存储和运输的可再生能源。由于生物质生长过程中吸收的CO_(2)与其燃烧利用中排放的CO_(2)是相等的,在总量上实现了零排放,消除了产生温室效应的根源,是我国实现“双碳”目标的重要能源,因此生物质能得到我国政府的高度重视。在国家政策支持下,截止2020年底,我国生物质发电装机容量达2952万千瓦[1]。

基于时分数据调制信号的N-χ系数捕获判决方法

时分数据调制(TDDM)信号的应用大大提高了扩频通信系统的频带利用率和适应复杂环境的能力。针对TDDM信号捕获过程中的基带数据翻转位置模糊问题,考虑到TDDM信号独有的调制特性以及现有捕获判决方法的不足,提出一种N-χ系数捕获判决方法,该方法基于基带数据翻转位置与并行处理中相关结果的线性关系建立χ系数判决式,通过对当前累积时间进行N分段并测得每段区间内χ系数的平均值,进而得出基带数据翻转的准确位置。仿真结果表明:当分段数N≥4时,N-χ系数捕获判决方法判决基带数据翻转位置的精确度在99%以上;与模糊抑制捕获判决方法进行对比分析,无论是捕获精度或是环境适应性,N-χ系数捕获判决方法都优于模糊抑制捕获判决方法,验证了该方法用于消除基带数据翻转位置模糊问题的有效性和先进性;该方法的研究为新一代扩频调制接收设备的开发提供了理论参考。

BDS QMBOC信号的捕获方法研究

为解决正交复用二进制偏移载波(QMBOC(6,1,4/33))调制信号在捕获过程中因二进制偏移载波(BOC)调制信号自身带来的相关多峰特性造成的信号同步模糊问题,针对现实同步精度有限的情况,提出一种偶数阶副峰消除技术(ESET)来实现QMBOC信号的非匹配无模糊捕获。ESET算法引入调制序列构造本地BOC信号,同时借鉴信号与伪码的互相关特性。将该算法与现已成熟的捕获方法进行捕获仿真对比分析,并在噪声存在的条件下分析各算法对环境的适应能力。理论分析与仿真结果表明,ESET算法几乎消除了QMBOC信号捕获模糊问题,且显著提高了主峰峰值,具有很好的环境适应能力。

600 MW四角切圆锅炉分级燃烧数值模拟与试验研究

针对某电厂600 MW四角切圆锅炉炉膛出口NOx含量高的问题,采用了两级空气分级燃烧技术,并对燃烧特性进行模拟优化与现场试验。结果表明:两级空气分级对燃尽区氧量造成了明显的影响;对锅炉进行燃烧优化调整后,锅炉效率没有降低,飞灰和炉渣含碳量没有增加,烟气在炉膛上部可以较为均匀地混合。

短小芽孢杆菌与化学杀细菌剂协同防治烟草青枯病研究

为探究短小芽孢杆菌与化学杀菌剂联合防控烟草青枯病的可行性,分别采用改良抑菌圈法和平板菌落计数法测定7种杀菌剂和短小芽孢杆菌AR03对青枯雷尔氏菌的毒力及杀菌剂与AR03的生物相容性,同时采用Horsfall法确定杀菌剂和AR03的复配比例。室内毒力试验结果表明,7种杀菌剂和AR03对青枯雷尔氏菌的生长均有较好的抑制作用。7种杀菌剂的毒力大小依次为三氯异氰尿酸、氯尿·硫酸铜、噻菌铜、溴菌·壬菌铜、甲霜·福美双、噻唑锌和中生菌素,EC50值介于101.02~212.70 mg/L之间。浓度为1.0×10^(5)~1.0×10^(9)cfu/mL的AR03对青枯雷尔氏菌的抑菌率介于26.13%~73.54%之间,呈现浓度依赖性。生物相容性分析发现7种供试药剂与AR03的生物相容性差异较大,短小芽孢杆菌AR03与噻菌铜、噻唑锌、甲霜·福美双生物相容性较好,尤其是噻菌铜表现最好,测试浓度100 mg/L时,菌落数大于1×10^(7)cfu/mL。综合杀菌剂对青枯病菌的毒力及其与AR03生物相容性,噻菌铜表现最优。噻菌铜(EC50=175.21 mg/L)与AR03(EC50=6.84×10^(6)cfu/mL)复配剂在体积比为5∶5时,对青枯雷尔氏菌的抑制效果显著,增效作用明显,增效比率值IR值为1.482。室内盆栽试验结果表明,菌药复配剂的防效(68.77%)明显优于单剂噻菌铜和生防菌AR03的防效,且混配剂中噻菌铜使用量只有单剂的1/2,大幅降低了化学药剂的使用量。

基于循环相关的加权分数阶傅里叶变换信号旋转因子估计方法

加权分数阶傅里叶变换(WFRFT)信号具有很强的抗截获和抗调制方式识别能力,广泛应用于保密通信,WFRFT信号的旋转因子估计可为后续信号处理提供重要依据。通过分析WFRFT信号的特性,统计分析不同旋转因子归一化相关值的峰值及其位置,提出一种未知信号参数下WFRFT信号旋转因子的估计方法。为缩短估计时间,引入循环相关法实现WFRFT信号的快速旋转因子估计。仿真结果表明,基于循环相关的参数估计方法可有效地估计旋转因子,且有效缩短旋转因子估计时间,为WFRFT通信对抗提供重要的依据。

5种生物农药对芦笋茎枯病的防治效果

采用菌丝生长速率法和茎叶喷雾的方法测定春雷霉素、多抗霉素、香菇多糖、氨基寡糖素、枯草芽孢杆菌等5种生物农药对芦笋茎枯病致病菌天门冬拟茎点霉菌的抑菌活性,并对植株的安全性和防治效果进行研究。室内毒力测定结果表明,香菇多糖和氨基寡糖素对天门冬拟茎点霉菌无直接抑菌活性。安全性试验结果表明,80、160 g · (667 m^(2))^(-1)含孢子1000亿个·g^(-1)枯草芽孢杆菌WP抑制芦笋生长。两年田间药效试验结果表明,末次药后7 d,5种生物农药高剂量的平均防效与对照药剂苯醚甲环唑差异不显著,均对芦笋茎枯病表现出较好的防治效果;药后14 d,含孢子1000亿个·g^(-1)枯草芽孢杆菌WP、2%香菇多糖AS和5%氨基寡糖素AS的田间防效均显著高于对照药剂。5种生物农药均可用于芦笋茎枯病的绿色防控,其中植物诱抗剂类的香菇多糖和氨基寡糖素防治效果好且持效期较长。

Coats-Redfern模型和DAEM在污泥与煤掺烧过程中的动力学适应性分析

通过热重红外联用研究煤与污泥不同掺混比例样品的燃烧特性以及气体排放特性,分别利用Coats-Redfern模型和分布式活化能模型(distributed activation energy model,DAEM)对污泥与煤的掺烧过程进行动力学分析,研究2种模型的适用性。结果表明,与单一煤样相比,10%掺混比例样品的着火点降低了11℃,可燃性能改善,稳燃性能提高,综合燃烧特性指数提高。此外,10%掺混比例样品燃烧过程中NO和SO 2的吸收峰比单一煤样的吸收峰低,说明一定比例掺混煤和污泥可以降低污染物的排放浓度。另外DAEM的拟合相关性系数比Coats-Redfern模型更高,表明DAEM更加适用于污泥与煤混合燃烧过程动力学分析。

一种新的自编码跳码扩谱体制

为了提高直扩系统抗截获、抗相关干扰性能,增加自编码跳码体制的工程可实现性,针对自编码跳码体制存在的直扩码同步困难问题,提出了一种新的自编码跳码扩谱体制——差分自编码跳码扩谱体制。该跳码扩谱体制借鉴差分跳频体制中G函数使频点伪随机跳变的特点,将G函数技术与自编码跳码体制相结合,使发送端当前时刻使用的直扩伪码序列由前一时刻码序列控制字和当前时刻的信息符号经G函数映射决定,利用G函数映射规则得到具有良好均匀性、随机性的伪码序列控制字。理论分析和仿真验证表明,提出的差分自编码跳码扩谱体制具有较好的抗截获、抗相关干扰性能,可有效降低数据传输的误码率,提高跳码系统的工程可实现性。

一种分数域数字信号调制方式识别方法

随着通信系统电磁环境的日益复杂,确保数字信号调制方式识别的有效性和准确性尤为重要。针对数字信号的特点,引入分数阶傅里叶变换(FRFT)提取修正分数域瞬时幅度参数RMAX进行幅度信号的识别,引入FRFT提取修正分数域四阶累积量比值进行频率信号的识别及类内信号的识别,完成分数域数字信号的调制方式识别。仿真结果表明,该方法可在低信噪比下有效识别调制方式,具有较好的识别准确性,可为工程实践提供理论借鉴。

新型电力系统规划下燃煤电厂锅炉机组的发展

我国新型电力系统规划下,新型清洁发电机组装机容量不断增加,其随机性、间歇性和不稳定性的发电特点使得燃煤发电需要承担电网的调峰重任。在未来相当长的一段时间里,燃煤发电仍将是我国的主要发电方式,为进一步减少煤炭消耗且实现城市污泥的快速减容,燃煤电厂污泥掺烧得到了快速发展和重点关注。基于以上两点,对新型电力系统规划下燃煤电厂深度调峰与污泥掺烧的发展进行综述,研究发现:深度调峰是新型电力系统规划下燃煤电厂的重要发展方向,我国已投产燃煤锅炉机组的原设计均未考虑长期处于深度调峰工况下运行,因此燃煤锅炉深度调峰改造困难较大,应通过数值模拟与工程试验相结合的方法对锅炉机组开展灵活性改造;燃煤电厂污泥掺烧可以实现污泥减容及提升发电经济性,也是新型电力系统规划下燃煤电厂的重要发展方向,燃煤锅炉掺烧质量分数不大于10%的污泥不会干扰锅炉机组的正常运行,且对锅炉机组整体NO排放具有抑制作用。

燃煤电厂锅炉机组受热面积灰结渣研究现状与展望

燃煤电厂锅炉机组受热面积灰、结渣往往会造成熄火、锅炉效率降低甚至导致超温爆管而停炉的重大安全事故,积灰、结渣问题已成为燃煤电厂工程实际中亟需解决的问题。综述了基于受热面积灰、结渣的工程实际和数值模拟研究现状,对其产生机理及解决方法进行了综述,横向对比后认为在积灰方面开展基于智能监测技术方向的智能化吹灰系统的研究与开发是未来重要研究方向,且应提出考虑对流、辐射综合影响的数学模型以提高半对流半辐射受热面的预测精度;由于积灰、结渣现象受多因素影响,而目前研究大多只聚焦于1种或2种方法的探究,因此在结渣方面需要开展综合多影响因素协同一体的综合优化方案;积灰、结渣问题的数值模拟可以通过有限反应速率/涡耗散模型探究2种及以上多煤种的改善作用,同时开发ANSYS Fluent扩展功能以提高传统数值模拟精度,从而对锅炉机组受热面积灰、结渣的工程问题提供技术指导。