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一種基于MODIS三通道加權平均的水汽反演方法
本發明公開了一種基于MODIS三通道加權平均的水汽反演方法，包括以下步驟：S1：對研究區的MOD021KM數據進行預處理；S2：分別計算17、18和19通道的水汽含量；S3：對步驟S2得到的三個不同通道的水汽含量進行加權平均。相比傳統的二通道比值法模型和三通道比值法模型，本發明有效提高了計算精度。
東南大學
2021-04-11
一種基于神經網絡的反演大氣可降水量的MODIS模型改進方法
本發明公開了一種基于神經網絡的反演大氣可降水量的MODIS模型改進方法，包括以下步驟：S1：利用MODIS三通道比值法反演大氣可降水量PWV，記為PWVMODIS；S2：利用BP神經網絡建立測站處的緯度φ、測站處的高程h、年積日doy、PWVMODIS與測站GPS/MODIS反演的PWV殘差RES之間的非線性關系；S3：對BP神經網絡模型進行訓練；S4：將φ、h、doy以及PWVMODIS作為輸入參數代入BP神經網絡模型，并計算出GPS測站處PWV殘差RESBP；S5：利用RESBP補償PWVMODIS，獲得大氣可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本發明有效提高了建模精度。
東南大學
2021-04-11
時間反演波束賦型在Massive中應用
“新型多天線傳輸技術”是5G移動通信系統亟待研究的關鍵問題之一。孕育其中的3D-MIMO技術則是亟需攻克的難點之一。據此，本技術成果依據3D-MIMO技術中的多用戶智能波束賦型，研究Massive MIMO陣列對5G系統波束賦型性能的影響。TR通信可以利用復雜環境中的豐富多徑來提高系統的信道容量，減小誤碼率等等。并且TR的空間聚焦特性能精確定位用戶終端，所以TR Massive MIMO通信系統可以用在受陰影衰落較大的地區，例如位于密集高大建筑樓群的低層用戶，由于巨大的建筑物遮擋陰影損耗，要想實現設備到設備之間的直接通訊很困難，而TR技術可以精確定位到傳輸終端，達到普通波束賦形達不到的效果。類似的環境還有山區高大山群的陰影衰落，信號衰減大的森林地區等等。此外，TR通信能夠利用復雜環境中的豐富多徑來提高通信系統的性能，所以在電磁波反射路徑多的環境，自然環境比如地下車庫，隧道等，人造環境比如模擬體驗太空艙，金屬裝飾風格的辦公室或者住宅等（見下圖2）。在這些多徑異常豐富的環境下，移動終端經常會出現接收不到信號等，這也是秉承隨時隨地接入網絡宗旨的5G蜂窩移動通信系統亟待解決的問題。
電子科技大學
2021-04-10
全球大氣水汽壓差變化及其對植被生長的影響
揭示了自上個世紀90年代末以來，全球大氣水汽壓差呈現急劇增加的趨勢。大氣水汽壓差表征了大氣飽和水汽壓與實際水汽氣壓的差值，水汽壓差增加意味著通過植物蒸騰和土壤蒸發作用散失到大氣中的水汽量增加，這會在很大程度上增加植被受干旱脅迫的程度。同時，植物為了減少水分損失，會關閉氣孔，這會降低植物的光合作用，限制植被生長。上個世紀以來，由于受到全球變暖的影響，大氣飽和水汽壓持續增加，同時，由于海洋蒸發減少和陸地土壤變干，實際水汽壓增加幅度小于飽和水汽壓，從而導致水汽壓差增加，大氣干旱脅迫程度加劇。?該研究綜合利用5套全球遙感植被指數和葉面積指數數據產品，發現與大氣水汽壓增加對應的，全球植被生長自上個世紀末以來呈現生長減緩甚至生長增加停滯的趨勢。通過利用兩個遙感數據驅動的植被生產力模型和機器學習方法，該研究開展了量化水汽壓差變化對植被生長影響的分析。分析結果顯示，上個世紀90年代末以來大氣水汽壓差增加導致的植被生產力降低，抵消了大氣二氧化碳濃度增加對植被生長的“施肥效應”。該研究也發現，由于持續的全球氣候變暖，大氣水汽壓差增加的趨勢將持續到本世紀末，其對植被生長的影響也將持續存在。然而，目前的陸地生態系統模型并未能準確反映大氣水汽壓差對植被生長的限制作用，因而會顯著高估未來的陸地植被生產力。 該研究揭示了全球大氣水汽壓差的長期變化趨勢，不僅強調了全球變暖所引發的一個對全球植被生長的重要影響方式，為自上個世紀末以來植被增長減緩和停滯找到了關鍵的科學證據，同時也有助于提高陸地生態系統模型對氣候變暖響應的模擬能力。
中山大學
2021-04-13
循環流化床氣化聯合吸附強化水汽變換制氫
圍繞是否能從源頭創新重大裝備的設計與制造技術，實現不同原料、不同規 模劣質粉煤氣化制氫，使之更低成本、更高效率、更加清潔已是國內外能源領域 面臨的主要問題。粉煤、生物質氣化制氫流程包括:原料氣化、脫硫、CO 水汽 變換、變壓吸附及余熱回收等，由于流化床氣化燃料適應性廣，能實現爐內高效 脫硫，也尤其適合不同顆粒氣化處理，國際溫克勒爐和恩德爐是大量使用的流化 床氣化技術，國內在流化床氣化方面也有較好的探索和應用，但總體上，流化床 氣化由于爐內停留時間較短，排渣和飛灰碳含量較高，不同形式的顆粒或聚團流 態
上海理工大學
2021-01-12
基于 AIS 目標指示的電離層參數反演方法
本發明公開一種基于 AIS 目標指示的電離層參數反演方法。基于 AIS 獲得海上船舶目標位置和運動 信息;基于天波雷達回波譜結合 AIS 目標指示區域檢測疑似船舶目標;將雷達探測船舶目標與 AIS 指示 船舶進行相關、融合和匹配，獲得雷達船舶目標群路徑;基于天波雷達后向散射探測船舶目標定位需要 的準拋物電離層模型;建立雷達船舶目標群路徑均方誤差方程;基于優化求解算法獲得電離層參數最優 解。本發明無需更多的專業電離層探測設備，即可獲得電離層參數模型，減少了設備量和裝備成本。由 于船舶自動識別系統能實時提供海上大量船舶的靜態和動態信息，作為參數反演算法輸入數據多，不僅 提高了電離層參數的反演精度和穩定性，還提高電離層參數反演空間分辨率。
武漢大學
2021-04-13
時間反演波束賦型在Massive MIMO系統中的應用研究
“新型多天線傳輸技術”是5G移動通信系統亟待研究的關鍵問題之一。孕育其中的3D-MIMO技術則是亟需攻克的難點之一。據此，本技術成果依據3D-MIMO技術中的多用戶智能波束賦型，研究Massive MIMO陣列對5G系統波束賦型性能的影響。 技術成果主要功能： ？ 時間反演波束賦形（Time Reversal Beamforming, TRBF）通信系統可計算模型。 此部分主要是在經典的天線系統排布方向圖與增益的理論研究基礎之上，進一步研究這些天線系統的排布對TR大規模MIMO通信系統性能的影響，建立了基于不同天線系統排布的不同的信道響應模型。 ？ TRBF通信系統互耦效應的可量化分析模型。 建立了互耦的信道模型，然后通過信道模型來分析TRBF通信系統的性能。 ？ TRBF通信系統極化信息的可量化分析模型。 針對天線的極化特性建立信道模型，基于極化信道模型分析TR通信系統的性能，建立系統極化信息可量化分析模型。 技術成果應用領域： TR通信可以利用復雜環境中的豐富多徑來提高系統的信道容量，減小誤碼率等等。并且TR的空間聚焦特性能精確定位用戶終端，所以TR Massive MIMO通信系統可以用在受陰影衰落較大的地區，例如位于密集高大建筑樓群的低層用戶，由于巨大的建筑物遮擋陰影損耗，要想實現設備到設備之間的直接通訊很困難，而TR技術可以精確定位到傳輸終端，達到普通波束賦形達不到的效果。類似的環境還有山區高大山群的陰影衰落，信號衰減大的森林地區等等。 此外，TR通信能夠利用復雜環境中的豐富多徑來提高通信系統的性能，所以在電磁波反射路徑多的環境，自然環境比如地下車庫，隧道等，人造環境比如模擬體驗太空艙，金屬裝飾風格的辦公室或者住宅等（見下圖2）。在這些多徑異常豐富的環境下，移動終端經常會出現接收不到信號等，這也是秉承隨時隨地接入網絡宗旨的5G蜂窩移動通信系統亟待解決的問題，而這些場景正是完美的TR技術應用場景。 由此可以想見，TR在5G蜂窩移動通信系統覆蓋范圍下的某些特殊通信場景極有用武之地。
電子科技大學
2021-04-10
后向散射優化的森林復雜地形校正及樹高反演方法、系統
本發明提供后向散射優化的森林復雜地形校正及樹高反演方法、系統，地形校正包括針對森林場景 的極化干涉 SAR 圖像，根據森林場景的兩層散射特點，構造兩層結構的相干模型，并對地形引起的參 數變化進行校正；結合地形仿真和植被仿真，建立植被與地形之間的定量描述關系；最后結合距離多普 勒幾何校正方式和歸一化輻射校正方式進行校正；樹高反演包括針對不同樹種之間的結構和分布的差異， 提出樹種多樣性因子，對不同的樹種的植被高度分別進行估計然后獲得整個森林場景的樹
武漢大學
2021-04-14
針對受時間反演對稱性保護的量子自旋霍爾的研究
在應變的InAs/GaInSb量子阱中，量子阱中的應力使其能帶發生改變，從而使得體態雜化能隙得以增大，這直接導致了邊緣態電子費米速度的增加，因而螺旋邊緣態中的相互作用效應變弱。實驗上測量得到的邊緣態電導以及其對外加磁場的響應清楚地表明該系統中的量子自旋霍爾態是一種Z2拓撲絕緣體，其性質受到時間反演對稱性的保護。而且，InAs/GaInSb量子阱中螺旋邊緣態的相干長度最長可達10微米以上，遠大于之前所有有關量子自旋霍爾態研究工作中報道的數值。另外，螺旋邊緣態的相干長度還可以被柵極調節，這顯示了邊緣態電導與邊緣態電子費米速度，也即邊緣態相互作用強度密切相關。
北京大學
2021-04-11
基于電纜表面溫度的電纜接頭纜芯溫度反演方法及系統
本發明提供了一種基于電纜表面溫度的電纜接頭纜芯溫度反演方法及系統，包括：步驟 1，根據電 纜一維暫態熱路模型和電纜本體的表面測溫點溫度進行徑向溫度反演，獲得纜芯擬合點反演暫態溫度； 步驟 2，采用有限元溫度場仿真法構建電纜二維溫度場仿真模型，并在不同加載電流和不同時刻下仿真 纜芯接觸點和纜芯擬合點的暫態溫度，獲得暫態溫度仿真數據集；步驟 3，以纜芯接觸點暫態溫度為自 變量、纜芯擬合點暫態溫度為因變量，對暫態溫度仿真數據集進行擬合，獲得纜芯軸向溫
武漢大學
2021-04-14