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151.
针对现有地基山体滑坡雷达实时性差、系统复杂的缺陷,将多输入多输出技术应用到地基山体滑坡雷达,建立基于多输入多输出的地基山体滑坡雷达微小形变探测的数学模型。将多输入多输出天线阵列等效为其对应的虚拟线性阵列,在这个等效线阵的基础上利用后向投影成像算法对雷达回波数据进行成像处理。成像后得到每个像素点的复散射强度,复影像对中对应像素点的复散射强度做复共轭运算,提取出差分相位,由其与微小形变建立数学关系。设置了雷达探测的模拟实验场景参数,依据所建立的模型编写仿真程序。仿真实验表明,雷达系统具有毫米级的理论形变探测能力,系统微小形变探测的相对误差在5%以内,理论模型的正确性得到验证。 相似文献
152.
作为地震研究的基础性工作,地震目录分析一直以来备受关注。通过对近百年内(1915年3月—2015年3月)全球地震目录的收集、检验与分析,编制了全球MS≥6强震分级分布图谱。以此为基础,在不同时空尺度上定量分析了百年间全球强震的时空分布模式,利用以局部空间关联指数G*i为核心的统计指标可视化法划分了地震热区并探究了其迁移趋势。结果表明,地震活动在时间上具有相对活跃和平静交替的周期性,空间上也存在一定聚集规律。通过结合GIS和统计指标G*i可以直观反映地震热区分布及时空迁移的趋势。 相似文献
153.
2018年6月渤海大型水母分布特征 总被引:3,自引:0,他引:3
2018年6月使用渔业底拖网采样,对渤海大型水母进行了全面调查,调查船舶为"中渔科102"渔业科考船。本研究分析了渤海大型水母的种类组成、渔获密度与伞径大小,并对其源地进行了探讨。结果表明:本次调查共采集到海月水母、沙海蜇、海蜇、多管水母四种大型水母,其中海蜇、多管水母数量较少,各采集到一只。海月水母在渤海三湾均有分布,各海区伞径大小无显著差异且多为幼体(<10cm),密度高值区出现在渤海湾东南侧海域,可达38-221.21ind./(net·h),辽东湾海月水母出现于湾南,密度<5ind./(net·h),湾北未见;作者推测,海月水母在渤海沿岸可能存在多个源头,诸如:莱州湾与渤海湾交界近岸海域、河北近岸、辽东湾大连近岸以及北部近岸。沙海蜇在渤海分布较广,辽东湾为密度高值区,均值为(35.32±21.64)ind./(net·h),但伞径较小,均值为(12.15±6.52)cm;与此相对,渤海湾与莱州湾外侧海域沙海蜇密度虽小[<20ind./(net·h)],但伞径要显著大于辽东湾,最大伞径均值可达(33.86±7.40)cm;作者推测,沙海蜇在渤海海域发源地主要集中于辽东湾近岸,渤海湾与莱州湾,外海出现的沙海蜇可能源于辽东湾,随海流运输至此。海月水母、沙海蜇在渤海发生时间要晚于黄、东海。本研究结果可为深入分析渤海大型水母的种群动态变化、暴发机理提供基础。 相似文献
154.
贵州省是我国的铝资源大省,然而当前贵州铝工业蓬勃发展的背后,不仅面临铝土矿资源紧缺压力,而且铝工业发展水平甚至落后于没有铝土矿资源支撑的其它省区。通过对贵州铝土矿资源开发与利用的分析找到了原因,并从发展生态矿业,建立现代矿业发展模式的角度,提出了保障贵州省铝土矿资源可持续利用及建立生态文明的策略。 相似文献
155.
黄海渔业资源密度空间插值方法的比较研究 总被引:2,自引:0,他引:2
空间插值是渔业生态学研究,特别是海洋生态系统模型构建中的常用工具。为找到适合黄海渔业资源密度的插值方法,本文对四种常用的空间插值方法进行了比较研究。四种插值方法分别为反距离加权(Inverse distance weighted,IDW)、全局多项式(global polynomial interpolation,GPI)、局部多项式(local polynomial interpolation,LPI)和普通克里格(ordinary kriging,OK)。采用交叉验证分析(cross-validation diagnostic)确定不同插值方法的准确度。同时,结合渔业资源密度空间分布的可视化表达,比较不同插值方法结果的优劣。结果表明,原始的生物学数据具有典型的非正态分布特征,对数转化方法能让其显著地接近或符合正态分布。四个调查阶段中,指数模型在2014年8月和10月为最佳半方差函数,2015年1月和5月数据具有明显的纯块金效应。配对样本T检验表明,预测数据和实测数据之间没有显著差异(P>0.05)。交叉验证结果表明,OK在2014年10月插值效果最好,IDW在剩余的三个航次表现最佳,GPI和LPI表现效果不佳。OK在空间分布的可视化表达方面效果最好,既不像IDW一样有较多的“牛眼”效应,也不像GPI和LPI一样具有过多的平滑效果。然而,纯块金效应的存在有时会影响OK的应用。综上所述,我们推荐操作简单且处理快速的IDW作为黄海渔业资源密度常规的插值方法。 相似文献
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针对位置指纹匹配算法计算量大导致室内定位精度不高的问题,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的联合算法. 该算法以K近邻位置指纹匹配算法为基础算法,加入三角定位辅助算法,首先进行三角定位得出参考区域,再进行位置指纹匹配进行精准定位,有效地提高了定位精度. 使用Android Studio基于Java语言开发了一款集Wi-Fi位置指纹采集与在线定位一体化的软件,并在试验场地进行测试.实验结果表明:该算法定位精度在二维平面内达到 1~3 m,较单一算法定位精度有所提高. 相似文献
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