DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 实验1 视觉搜索实验 2.1. 方法 2.1.1. 参与者 82名大学生参与本实验，其中，男性11名，女性71名，年龄在17~22岁之间，均为右利手，视力或矫正视力正常。实验完成后予以一定报酬。 2.1.2. 实验材料 选择iOS和安卓系统中风格一致的图标作为实验的刺激。按照软件的下载量，分别选取了11个下载量最多的刺激和29个下载量较少的刺激。截取了图标之后，用Adobe Photoshop CS3对这些材料进行处理，最后得到了100 × 100像素，分辨率为72像素/英寸的图标作为实验材料。图标呈现在显示器的大小为3.53 × 3.53 cm。 2.1.3. 实验设计 本实验采用2 (熟悉性) × 4 (刺激数目)被试内设计，因变量为被试按键的反应时。其中熟悉性分为熟悉和不熟悉两种水平，刺激数目分为1， 2， 4， 8四种水平。 2.1.4. 实验程序 实验首先要求愿意参加实验的参与者填写一份网上问卷，他们需要先在实验者预先给出的40个图标中选择至少11个从未见过的图标，即熟悉性为0的图标，然后再让参与者列出自己使用最为频繁的三个图标，即熟悉性最高的三个图标。熟悉性的标准为对这些APP过去一周平均每天的使用次数。使用次数分为六个水平，分别为3次以下，3~10次，10~20次，20~30次，30~50次，50次以上。从参与者选择的熟悉度为0的11个图标中，随机选择三个图标与熟悉的三个图标一起作为目标刺激，而剩余的八个图标则作为干扰刺激。 在行为实验室中，实验刺激在分辨率为1024 × 768显示器上呈现。实验刺激的呈现以及参与者反应的记录用MATLAB 7.10.0软件实现。每个实验组块(block)开始的时候，会向参与者单独呈现一个目标刺激(可能为三个熟悉图标之一或三个不熟悉图标之一)，呈现时间为3 s，要求参与者记住该刺激，并在接下来的每个试次(trial)中判断其是否出现。每个block包含60个trial，其中有目标刺激的情况有40个trial，没有目标刺激的情况有20个trial。每个trial开始时，将会呈现1 s的注视点。紧接着呈现搜索序列。其中，刺激的总数目可能为1、2、4、8个。刺激可能出现的位置有8个，即以屏幕中心为圆心，7度为半径的圆上的8个对称位置(上、下、左、右、左上、右上、左下、右下)，每个位置上有一个小白点标示。刺激的数目和目标刺激的有无均在组块内进行了平衡，刺激的位置则在每个trial中随机选择。刺激出现后，要求参与者判断目标刺激是否出现，若出现则按“Z”键，若没有出现则按“M”键。并要求参与者在保证正确率的前提下，尽量快速反应。参与者按键反应后下一个trial开始。实验共有六个目标刺激(三个熟悉图标、三个不熟悉图标)，每个目标刺激完成两个block的实验，目标刺激在每一个block运行的最开始呈现在屏幕的正中央，如图1所示。参与者完成每个block的时候可以休息一段时间。实验全程用头托固定住参与者的头部，参与者眼睛距屏幕57 cm。在整个实验中要求参与者盯住屏幕中央的注视点完成任务。 2.2. 结果 提取出有目标刺激并且参与者进行了正确判断的试次，记录下参与者的反应时。对反应时进行2 (熟悉性) × 4 (刺激数目)重复测量方差分析。结果发现，刺激数目与熟悉性的交互作用显著(F (3，243) = 9.06， p < 图1. 视觉搜索任务实验流程 0.001， η 2 = 0.10)。另外，熟悉性的主效应显著(F (1，81) = 30.18， p < 0.001， η 2 = 0.27)，刺激数目的主效应也显著(F (3，243) = 208.32， p < 0.001， η 2 = 0.72)。这些结果表明，参与者搜索不熟悉图标的反应时显著长于搜索熟悉图标的反应时，并且随着刺激数目的增多，反应时也变长。交互作用显著说明随着刺激数目的增加，对熟悉刺激和不熟悉刺激的反应时之间的差异越来越大，如图2所示。 为了更直接表明参与者的搜索效率，我们分别对每一个参与者在熟悉和不熟悉条件下反应时的值进行线性拟合，求出该直线的斜率。配对样本t检验的结果表明，搜索不熟悉刺激的斜率显著大于搜索熟悉刺激的斜率(t (81) = 5.66， p < 0.001， cohen’s d = 0.67)。这一结果和交互作用显著的结果一致，说明随着刺激数目的增多，对熟悉刺激搜索反应时增长慢于对不熟悉刺激搜索反应时的增长。
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user: 3. 实验2 有效视野实验 3.1. 方法 3.1.1. 参与者 同实验1。 3.1.2. 实验材料 同实验1. 3.1.3. 实验设计 本实验采用2(熟悉性) × 3 (目标离注视点的距离)被试内设计，因变量为被试判断的正确率。其中，熟悉性分为熟悉和不熟悉两个水平，目标离注视点的距离以视角来衡量，分别为4˚，7˚，10˚这三种水平。 3.1.4. 实验程序 该实验的刺激为实验一中确定的三个熟悉与三个不熟悉的图标。每个trial开始时，首先会呈现1 s的注视点。接着呈现一个图标刺激，持续时间为17 ms。根据三种目标离注视点的距离以及八个不同的方位(每45˚一个方位)，刺激可能出现的位置则有24个，每个位置都有一个小白点作为提示。在整个实验中，刺激出现在这24个位置的频率是相同的。目标刺激呈现之后，将会出现快速闪烁的彩色色块掩蔽刺激，持续1 s，闪烁的频率为60Hz。掩蔽刺激为MATLAB软件生成的随机彩色色块图片，每一个trial单独生成。参与者需要在干扰图片呈现之后，判断目标刺激出现在了哪一个方位，8个方位分别对应键盘右侧的8个数字键(1， 2， 3， 4， 6， 7， 8， 9)，参与者按相应的数字键进行判断。每一个block由24个trial组成。每个block里呈现的刺激为相同的刺激(六种刺激之一)。每种刺激完成两个block。每完成一个block后休息一段时间。实验中参与者的头部仍然固定在头托上，盯着注视点完成任务。实验程序如图3所示。 图2. 不同条件下搜索熟悉与不熟悉图标的反应时 图3. 有效视野任务实验流程 3.2. 结果 我们首先计算出在每种熟悉性和刺激距注视点距离条件下方位判断的正确率，用SPSS对其进行2 (熟悉性) × 3 (刺激距注视点的距离)重复测量方差分析。结果表明，熟悉性与距离的交互作用不显著(F (2，162) = 0.88，p = 0.416， η 2 = 0.01)。熟悉性的主效应显著(F (1，81) = 15.18，p < 0.001， η 2 = 0.16)，说明参与者对于熟悉图标的方位判断正确率显著高于不熟悉图标。距离的主效应显著(F (2，162) = 6.04，p = 0.003， η 2 = 0.07)，说明随着目标离注视点距离的增大，正确率会越低(图4)。
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user: 4. 实验3 ERP实验 4.1. 方法 4.1.1. 参与者 15名大学生参与本实验，其中，男性6名，女性9名，年龄在18~23岁之间，均为右利手，视力或矫正视力正常。实验完成后予以一定报酬。 4.1.2. 实验材料 同实验1。 图4. 参与者对熟悉与不熟悉的图标出现方位判断的正确率 4.1.3. 实验设计 本实验采用单因素被试内设计，自变量为熟悉性，分为熟悉和不熟悉两个水平，因变量为ERP数据(P2，P300成分的平均波幅)。 4.1.4. 实验程序 实验采用经典的oddball范式，偏差刺激则是依照实验一中的方法确定的熟悉的三个图标或不熟悉的三个图标，出现概率为30%，每一个偏差刺激出现的概率相当，而标准刺激则是在剩下的不熟悉图标中随机选择的七个图标，出现概率为70%，每一个标准刺激出现的概率也相当，每一个block中的所有刺激皆为随机呈现。在每个block开始之前，会先向参与者呈现偏差刺激，要求参与者如果看到这些图标则需要按“Z”键进行反应，如果不是这些图标则不需要进行反应，参与者识记完目标刺激后即可按键开始。每一个trial开始时，首先在屏幕中央呈现一个注视点，呈现时间为500~1000 ms之间随机，注视点消失之后，同样也在屏幕中央呈现500 ms的图标刺激，参与者识别是否是目标刺激，进行按键反应或者不反应。实验分为4个block，每个block包括100个trial，其中，两个block是熟悉的图标作为偏差刺激，另外两个block则是不熟悉的图标作为偏差刺激。block的呈现在参与者之间进行了平衡(图5)。 4.1.5. ERP的数据记录与分析 使用德国Brain Products公司的ERP记录仪器，采用国际10~20系统扩展的64导电极帽记录参与者的脑电活动情况(EEG)。在进行数据记录时，左右参考电极分别置于双侧乳突，接地点位于前额FPz和Fz 的中点处。于参与者的右眼眼外侧约1.5 cm处安置电极记录水平眼电(HEOG)，于左眼下眼眶安置电极记录垂直眼电(VEOG)。每个电极处头皮和电极之间的阻抗均小于5 kΩ。实验过程中的滤波带通为 DC 0.05~80 Hz，采样频率为1000 Hz/导。 使用德国Brain Products公司的ERP数据分析系统Brain Vision Analyzer，对所得ERP数据进行离线式(off-line)叠加处理。数据分析时以双侧乳突的平均值为参考，自动校正水平眼电(HEOG)与垂直眼电(VEOG)，滤波带通为0.01~50 Hz，波幅大于±70 μV的脑电波被视为伪迹自动剔除。分析时程为800 ms，其中以刺激呈现前100 ms作为基线，刺激呈现后的700 ms 为反应阶段。本实验中，P300 (300~600 ms) 图5. Oddball任务实验流程 成分主要出现在顶部及顶中部地区，而额叶及中部地区则出现了明显的P2成分(190~270 ms)，首先对数据进行初步分析，对熟悉图标诱发的P300成分在P6、P4、P2、CP6、CP4、CP2、P3、P1，Pz点的平均波幅进行单因素重复测量方差分析，以及对熟悉图标所诱发的P2成分在C4、C2、FC6、FC4、FC2、F8、F6、F4、F2、C5、C3、C1、Cz、FC3、FC1、F7、F5、F3、F1，Fz点的平均波幅进行单因素重复测量方差分析，最终选择电压值最大的Cz点和Pz点分别对P2和P300成分进行后续分析。除此之外，为了分析P2成分的潜伏期，我们检查了每一个参与者的总平均波形，剔除了5个P2波形的峰不明显的参与者，剩下的参与者则用以潜伏期的分析。因为P300成分波形的峰均不明显，所以并未对其进行潜伏期分析。 4.2. 结果 我们计算出了P2和P300成分的平均波幅，在SPSS里分别对其进行配对样本t检验。结果表明，熟悉图标所引发的P2成分的平均波幅显著大于不熟悉图标所引发的波幅(t (14) = 2.81， p = 0.014， cohen’s d = 0.454)，另外，这两种性质的刺激所诱发P2成分的峰值潜伏期差异并不显著(t (9) = 1.78， p = 0.108)。熟悉图标所引发的P300成分的平均波幅也显著大于不熟悉图标所引发的波幅(t (14) = 3.87， p = 0.002， cohen’s d = 0.469) (图6)。
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user: 5. 讨论 如同我们假设的一样，熟悉性会影响我们对视觉刺激的加工。在视觉搜索实验中，不论干扰物的多少，参与者对于熟悉图标的反应始终要快于不熟悉的图标，这说明了我们日常生活中对手机软件进行使用的经验会促进我们对App图标的加工，这与以往研究中所得出的结论是一致的(Balas， Cox， & Conwell， 2007; Clutterbuck & Johnston， 2002)。同时，我们对反应时的结果进行线性拟合，发现熟悉图标的斜率要显著低于不熟悉图标。这说明参与者对于熟悉图标的搜索效率更高，也反映了熟悉性在早期视觉加工过程的重要影响。参考前人的研究，出现这种现象的原因可能是，由于人们对图标内部特征的熟悉性增加，可以更快的注意到熟悉图标的某些凸出特征(Balas et al.， 2007)，或者更快地注意到熟悉图标各个组成部分之间的空间位置的构型信息(Johnston & Edmonds， 2009)。另外一种可能性是，对于熟悉图标的记忆表征在参与者进行视觉决策时提供了更低的阈限，更容易提取，因而判断时会更快(White， Burton， Kemp， & Jenkins， 2013)，我们可以把这种现象理解为一种启动效应。熟悉的图标可能拥有更为完整和更为清晰的表征，而这对于启动效应来说恰好是至关重要的(Qin， Koutstaal， & Engel， 2014)。有研究者发现著名人物面孔的启动效应要强于陌生面孔(Schweinberger， Pickering， Burton， & Kaufmann， 2002)，为这种可能性也提供了一定的证据支持。因为对于视觉搜索的结果存在着多种解释，所以仅凭参与者对于熟悉图标加工更快这样的结果，还无法得出熟悉性影响视觉注意的结果。 图6. (a)熟悉与不熟悉的图标所引发波形的总平均图(P2)；(b)熟悉与不熟悉的图标所引发波形的总平均图(P300) 在有效视野任务中，熟悉性的主效应也显著。无论在哪种偏心率的情况下，参与者对熟悉图标方位判断的正确率均显著高于不熟悉图标。有效视野是指可以随时提取信息的视觉区域(Richards， Bennett， & Sekuler， 2006)，它能提供注意资源及其空间分布的一个衡量指标(Ball， Beard， Roenker， Miller， & Griggs， 1988)。本实验的结果说明了熟悉性可能会影响视觉空间注意资源的分配，对于熟悉的目标物，视觉系统会分配更多的注意资源，使我们更容易探测到它。有效分配空间注意资源的能力在我们的日常生活中扮演着重要的角色，例如开车的时候需要注意四周的路况。有效视野任务就常常被用来探究与驾驶车辆有关的视觉和认知因素(Wood， Chaparro， Lacherez， & Hickson， 2012)。例如，有研究表明有效视野任务的成绩可以用来预测被人们在驾驶车辆时的表现和安全境况，特别是研究老年群体驾驶表现下降的现象(Classen， Wang， Crizzle， Winter， & Lanford， 2013; Clay， Wadley， Edwards， Roth， Roenker， & Ball， 2005; McManus， Heaton， Vance， & Stavrinos， 2016; Seya， Nakayasu， & Yagi， 2013)。在本实验中，熟悉性可以提高参与者有效视野任务的成绩，这一结果对需要提高有效视野的研究和应用具有重要的提示作用。另外值得注意的一点是，大部分人在日常生活中看手机图标的视野范围集中于中央视野，但是我们的结果发现而熟悉性的效应不仅体现在距注视点4˚的时候，在更大的距离(7˚和10˚)的条件下也出现了同样的现象。这说明了熟悉性的效应可以泛化到没有相关视觉经验的视野。有效视野任务反映了注意的一些成分，而为了进一步说明熟悉性对视觉注意的影响，我们进行了脑电实验探讨背后的神经机制。 在脑电实验中，我们发现无论是P2成分，还是P300成分，熟悉图标所对应的平均波幅均大于不熟悉的图标，与假设相符，说明熟悉性影响了我们的视觉注意。在前人研究中，P2成分(出现在刺激呈现后150~300 ms左右的第二个正成分)被认为是反映早期注意捕获的一个指标，早期的注意成分为后来的认知过程奠定了基础(Carretié， Mercado， Tapia， & Hinojosa， 2001; Chen， Xu， Wang， Luo， Yuan， Yao， & Li， 2008; Sheehan， McArthur， & Bishop， 2005; Yuan， Zhang， Chen， Li， Wang， Zhuang， & Jia， 2007)。如果目标刺激引发的P2成分波幅增强，则说明注意指向了该刺激，使得加工该刺激的神经活动增强(Bar-Haim， Lamy， & Glickman， 2005)，有研究者就发现相较于异族面孔，人们在加工本族面孔时，产生了更大的p2波幅(Stahl， Wiese， & Schweinberger， 2008)。P2， P300成分反映了注意朝向反应的不同阶段(Jonkman， Kemner， Verbaten， Engeland， Camfferman， Buitelaar， & Koelega， 2000)，有研究者探讨oddball任务的性别差异时，提出P2波幅的不同代表着早期注意增强阶段的差异，可能影响着对不同性别的被试对于偏差刺激的反应(Yuan， He， Qinglin， Chen， & Li， 2008)，而P300成分则经常被认为代表着注意资源的分配过程，人们在听到自己的名字和看到自己或者熟悉的面孔时，都会引发更大的P300波幅(Gray， Ambady， Lowenthal， & Deldin， 2004; Sui， Zhu， & Han， 2006; Tacikowski， & Nowicka， 2010)。本文从注意的角度，证实了熟悉性对于视觉功能的促进作用，但是本研究并没有发现与记忆表征有关成分的激活(比如N250， N400)，这也说明了在行为任务中被试对熟悉图标的加工过程更快，并不是因为视觉经验使得熟悉图标的记忆表征更容易提取，而是因为视觉经验影响了人们视觉注意的原因。ERP的结果表明，纯粹的熟悉性因素影响着我们的视觉注意，在早期阶段，人们对于熟悉图标的注意指向就强于不熟悉的图标，随后也会分配给熟悉图标更多的注意资源，这也解释了为什么被试完成熟悉图标的加工任务强于不熟悉的图标。 视觉经验对我们的视觉系统起着基础性的塑造作用(Purves， Wojtach， & Lotto， 2011)。这些经验包括基于实验室训练所获的视觉经验和真实生活中所获的视觉经验。典型的搜索任务中一般是采用一些简单的人造刺激物，虽然这些研究反应出了有关注意的一些重要的基本规则，但是这些研究还不能说明在复杂而又有意义的真实环境中，大脑是如何有效地选择熟悉的客体的。而有研究者认为人们在真实生活中的视觉活动是由大脑高级视觉皮层中运作的“位置”和“特征”模版所调节的(Peelen & Kastner， 2014)。在我们的行为实验中，视觉搜索涉及对刺激特征的辨别，而有效视野任务更多的针对的是对刺激位置的探测过程，ERP结果显示，熟悉性所导致的注意指向和注意资源的增强影响着行为任务的结果。结合以上的理论假说，我们的结果进一步表明熟悉性可以增强对现实生活中视觉刺激的加工。但是真实生活的视觉刺激复杂而又多变，想弄清楚背后的机制，还需要进一步的研究。
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user: 6. 结论 本研究首先利用视觉搜索和有效视野两种范式发现了参与者对熟悉图标的加工要优于不熟悉图标，接着利用ERP技术发现熟悉图标所引发的与注意有关成分的平均波幅大于不熟悉图标。这些结果从行为和电生理的角度说明了手机使用导致的熟悉性影响着视觉注意。
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user: 摘 要 随着工矿业的发展以及矿区废弃物排放的增加，矿区土壤重金属污染已经成为一个严峻的环境问题，重金属在土壤中的分布转化研究得到广泛关注，数学模型模拟已经成为重要的研究手段。本文从迁移机理和数值模拟方面，回顾了国内外矿区土壤重金属污染物迁移转化模型的研究进展，重点阐述了模型基本结构及其数学表达，并指出了研究中存在的问题及今后研究的发展方向。 关键词 :土壤重金属，迁移，模型 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着矿产资源的大量开采利用，矿业生产的迅猛发展，以及各类城市排放物的肆意堆放，使得土壤环境中的重金属含量日益累积，严重影响矿区及周边环境的生态安全。近年来，全球土壤重金属污染问题不断加剧。据不完全统计，平均每年有超过1.5 × 10 4 t的Hg、3.4 × 10 6 t的Cu、5.0 × 10 6 t的Pb、1.5 × 10 7 t的Mn排放到环境中 [ 1 ] 。日本在工业化迅猛发展的同时，也遭受着严重的土壤重金属污染，据统计，其受污染农田面积多达7224 hm 2 [ 2 ] 。在中国，受重金属污染的耕地约占全国总耕地面积的六分之一，约2000万hm 2 ，耕地受重金属污染的概率达到16.67% [ 3 ] 。重金属污染与人为活动息息相关，由于金属矿产的大肆开采以及冶炼废水、废渣的随意排放，致使湖南省湘江流域土壤重金属Cd、Pb、Cu污染严重，并造成严重的生态环境问题 [ 4 ] 。 矿区土壤环境中的重金属污染物具有难降解、可迁移、难修复等危害，对矿区土壤及周围生态环境带来严重威胁 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。因此，单就矿区土壤重金属污染物这一方面的治理和控制一直以来都是国内外研究的热点和难点。目前，对于土壤中重金属污染物的防治主要是去除法和固定法。去除法是利用物理、化学、生物等方法将重金属污染物从土壤系统中直接去除，以达到清洁目的。固定法是通过改变其形态以及土壤性质而将污染物固定，限制其在土壤系统中的迁移速率 [ 8 ] 。但是，在对土壤中重金属污染物进行治理与控制的过程中，首先必须明确重金属在土壤中的迁移转换过程与机理，预测污染物的迁移趋势。而土壤重金属迁移数学模型是将重金属污染物在土壤中的迁移、转化、衰减等过程进行数字化、公式化，并综合考虑土壤重金属在实际运移过程中的孔隙度、含水率等各种条件，结合数学模型方法以及借助计算机程序运算，对重金属污染物在土壤中的迁移过程以及受污染土壤的历史与未来污染程度做出科学、准确的预估与计算。通过研究土壤污染物迁移机理，建立重金属污染物迁移模型来模拟污染物在土壤中的运移趋势，从而预防和解决现实中出现的重金属污染物在土壤中迁移的有关问题。要构建一个最符合实际情况的模拟模型，则必须先选择适合实际研究的模型类型，确定模型的基本结构及其表达式，并熟悉和掌握土壤重金属污染物迁移模型的应用现状和研究进展。
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user: 2. 模型分类 重金属污染物在矿区土壤中的迁移转化模型主要分为确定型模型和非确定模型两大类。确定型模型的基本框架为CDE方程(对流—弥散方程)，还包括与CDE方程相适应的其他从属方程，最早由Streck在研究砂性土壤中重金属迁移特性中提出。主要涵盖了水分运移过程以及重金属污染物质随水分迁移扩散过程两个方面，模型中的主要参数与边界条件都是既定的，多用来描述由于对流和弥散作用引起的土壤重金属污染物迁移现象，适用于微观尺度的具体模拟研究以及研究土壤重金属污染物受水分、植物、天气和污染源影响的迁移转化规律。非确定型模型也是以基本的CDE方程为主干，不过相对于确定型模型，非确定型模型在模型参数和边界条件上存在较大的变异，呈现出随机性，且模型的求解十分复杂，往往得不到确定的数值解，因此，在非确定型模型的实际运用过程中往往根据经验将模型中复杂的参数、边界条件等进行简化。非确定型模型一般被应用于大区域的土壤重金属污染物的迁移和平衡模型研究。除了基础的确定型模型和非确定型模型，国外学者还提出了一些其他模型 [ 9 ] ，如Boguslaw Buszewski和Tomasz Kowalkowski运用室内土柱实验，对土壤中的重金属污染物迁移机理与迁移过程进行了大量的研究，并将研究结果应用于土壤一地下水系统重金属的污染评价 [ 10 ] 。Stefanie和Thomas B Hofstetter提出运用LAC (Life-cycle assessment)方法对矿渣废虑液中的Cd 2+ 和Cu 2+ 污染进行运移模拟与风险评价 [ 11 ] 。Winfried Schroder利用GIS技术建立了重金属污染物在“大气一土壤一地下水”系统中的迁移模型及风险评价 [ 12 ] 。
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user: 3. 模型结构 由于每个模型的研究方向及范围各不相同，因此在建立模型时，对迁移模型的基本过程做不同处理，模型类型也是具有各种各样的特征，但每一个模型具有相同的基本结构，现有重金属污染物迁移模型均包涵以下结构。 3.1. 迁移 迁移过程包括对流、分子扩散、机械弥散、水动力弥散等。 1) 对流 对流是指污染物在移动过程当中从一个界面运移到另外一个界面，污染物的迁移量常用对流通量来表示，即污染物在单位时间内通过单位断面的迁移量 [ 12 ] ，对流通量与污染物浓度、流体平均流速有关，表示为： (1) 其中，Q为污染物溶质的平均流通量，u为污染物流体通过土壤介质断面的平均矢量流速，也称为渗流速度，c为污染物浓度 2) 分子扩散 分子扩散是分子布朗运动的一种，由无规则分子运动和浓度梯度而导致的扩散，是污染物在土壤介质流体中的不均匀分布，污染物从浓度高的地方扩散到浓度低的地方，使液体中的污染物浓度趋于均匀 [ 12 ] 。分子扩散符合Fick定律，即污染物的分子扩散通量随着其浓度梯度增大而增大，可由下式表示： (2) 其中，J m 为分子扩散通量，D m 为分子扩散系数m 2 /s 3) 机械弥散 机械弥散是指污染物流体通过土壤介质中孔隙的平均流动速度和浓度，由于土壤介质的不均匀性而引起流体流速和流线的改变 [ 12 ] 。机械弥散也可用Fick定律进行表述，即污染物的弥散通量随其浓度梯度增加而增加，表示为： (3) 其中J d 为弥散通量矢量，D d 为机械弥散系数张量m 2 /s，c为污染物在土壤介质中的平均浓度。 4) 水动力弥散 分子扩散与机械弥散在土壤介质中都会导致污染物浓度的扩散与聚合，但在微观层面难以测定，因此，在实验测量当中常常将两者综合起来，统称为水动力弥散 [ 12 ] 。表达式为： (4) 其中，J i 为污染物质的水动力弥散通量，D i 为水动力弥散系数，即为分子扩散系数与机械弥散系数的合称。 3.2. 吸附与解吸附 污染物溶液中的离子被吸附到土壤介质颗粒表面而脱离母液，这个过程称为土壤吸附，即土壤介质表面污染物质量逐渐增加的现象。土壤介质表面的污染物离子脱离约束而进入溶质母液，这一过程称为土壤解吸附，即土壤介质表面污染物逐渐减少的现象。吸附与解吸附作用是指在土水界面污染流或地下水中的污染物与吸附在土壤介质表面上的污染物的质量互换过程，常见的吸附模型有两类:等温线性吸附模型、等温非线性吸附模型。 1) 等温线性吸附 在温度一定条件下，土壤介质中的污染物吸附量与溶解在土水界面污染流或地下水中的污染物浓度成正比 [ 13 ] ，即 (5) 其中，P为等温线性吸附浓度ug/g，K d 为分配系数，c为平衡溶液中的污染物浓度。 2) 等温非线性吸附 在等温非线性条件下，土壤介质中的污染物吸附量与溶解在溶液中的污染物的浓度呈非线性关系。等温非线性吸附模型中运用最广泛的是Langmiur等温线和Freundlich等温线 [ 13 ] 。Langmiur模型以以下假定条件为基础：吸附剂外表面是规则的，一层单分子吸附质附着与表面，吸附质(被吸附分子)之间不存在影响其形态稳定的各种作用力。S m 为饱和吸附量，表示吸附剂外表面被单分子层完全覆盖时的吸附量。其表达式为： (6) Freundlich吸附方程拥有更广泛的适用范围，既可以描述单分子层吸附机理，也能用于描述吸附剂表面不规则的吸附。但与Langmiur吸附方程相比，其不能得出饱和吸附量，并对浓度参数范围有着严格的限制。其表达式为： (7) K d 为分配系数，n为待定系数。
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user: 4. 模型的研究应用现状 蔡金傍以长江下游江边上某铬渣堆场为研究对象，对废渣堆场地区周围重金属污染问题进行分析，建立预报模型，并利用所得模型对填埋地区的渗滤液污染地下水进行分析与预测 [ 14 ] 。李喜林基于渗流场和浓度场理论，建立了综合考虑对流弥散、吸附、解吸附及存在源汇项的土壤—地下水系统中铬渣渗滤液污染物运移的三维耦合动力学数学模型，并通过数值模拟对锦州某铬渣堆存场污染物运移和分布进行模拟。预测结果表明，锦州铬渣堆存场重金属铬运移速度较快，20年即可造成铬渣堆存场数公里地下水污染 [ 15 ] 。王振兴综合加入了雨水淋溶、平流扩散、吸附与解吸以及源汇项等因素，结合所测地下水渗透系数、迟滞因子、吸附分配系数等参数，构建了定量描述重金属铬在“铬渣–土壤–地下水”系统中的运移动力学模型 [ 9 ] 。华伟建立了污染物在土壤中的迁移数学模型，主要研究径流入渗和积水入渗两种不同边界条件下污染物在不同土层深度以及不同吸附模式和不同降雨强度情形下的迁移规律。James G.Brown使用PHREEQC模型对大型矿区AMD(酸性废水)污染的土壤中重金属(Al、Cu、Mn和Zn)运移状况进行了模拟。Shen等综合溶质运移及地球化学反应两个方面，建立了基于网格有限元差分法的三维运移模型 [ 16 ] 。Steven F Thornton通过土柱实验和PHREEQM软件对垃圾填埋场浸出液中的重金属Mn和Fe向土壤和地下水迁移过程进行了分析，确定了化学影响要素及化学反应模型。Bas van der Grift结合重金属污染物迁移模型，对As、Zn、Ni、Cr和Cu在“土壤–地下水”系统中的整体迁移构建了三维模型 [ 17 ] 。
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user: 5. 研究展望 目前，已有多种数学模型应用于重金属污染物在实际环境中迁移的预测与计算。但是，大部分模型只是针对某特定、微观层面的研究，并没有将实际情况中的多种影响因素联系起来，缺少对区域性土壤重金属污染源、污染特征、污染途径的综合考虑。综合各种有关文献，认为重金属迁移模型的建立在以下几个方面仍需进一步探究。 1) 重金属污染物在区域“土壤–地下水”系统中迁移极其复杂，具有不确定性、多参数、多影响条件、非线性等特征，传统的数学模型及算法已经不能满足要求，需结合大数据处理和人工智能算法等新技术，这也是将来模型研究的方向之一。 2) 随着GIS技术的发展，其本身具有的数据处理和空间分析功能使GIS技术广泛运用于多种相关学科领域。把GIS技术与土壤重金属迁移模型联系起来，可使数学模型简单化、高效化、可视化。 3) 数学模型参数的确定是建模工作中重要的一个部分，模型参数的准确性与尺度效应直接影响整个模型的效果。为此，必须保证测定相关物性参数时简洁的实验环境，提高模型参数的可靠性，进一步探索参数的尺度效应。
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user: 摘 要 针对移动便捷安检设备快速识别物体的需求，我们设计实现了一种基于TMS320C6678的图像超分辨率增强系统。该系统首先采用双三次插值算法放大原始图像，然后采用暗通道算法进行图像增强，并对暗通道算法中的高斯滤波处理部分进行了OpenMp多核加速处理。实现结果表明，增强后的图片特征清晰，便于观察；且利用多核DSP增强后的时间缩短，相当于单核的0.49倍。 关键词 :多核DSP，OpenMp，超分辨率重建 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在数字图像处理领域，分辨率是图像质量一个十分重要的指标，图像的分辨率高说明它能够呈现出更多的细节和丰富的信息。G20峰会期间，为进一步提高会场安保级别，相关管理部门需要对进场人员进行更快更有效的安全检查。毫米波安检仪采集的图像分辨率低，噪声大，不利于观察，故需要一种把低分辨率图像重建成高分辨率图像的便于携带且快速高效系统。 随着数字信号处理器DSP的快速发展，科研人员利用DSP平台开展了不少的图像处理相关领域的研究工作与工程项目。2012年2月邓建青等利用Fourier-Mellin变换法等算法进行运动估计，然后利用基于边缘保持的凸集投影简化方法在DM642上实现超分辨率重建，采用的相机分辨率为720 × 576，重建时间耗费20 s左右 [ 1 ] 。2014年12月朱才高等在TMS320C6678上利用图像分层处理的细节增强基本框架，提出了一种基于引导滤波器的高动态范围红外图像显示与细节增强算法，实现了图像视频流的传输、处理等系列功能 [ 2 ] 。在2015年7月，叶宗民等为光学目标特性研究提供高质量的图像在VPM6467DSP上实现对舰船目标低分辨率红外视频的超分辨率重构 [ 3 ] 。目前，针对毫米波安检图像重建的具体应用，还没有现成的开发应用技术可循，而在已有的一些相关应用中，TMS320C6678是研究开发人员较多采用的DSP之一。 TMS320C6678是一款基于KeyStone架构的八核DSP，每个核拥有最高可达1.25 Ghz的主频，32 K的一级程序缓存L1P，32 K的一级数据缓存L1D，512 K的本地二级存储L2SRAM，可自由配置成Cache和普通SRAM，另外还有4 M的共享内存MSM，也可将其配置成共享二级缓存和共享三级缓存，另外TMS320C6678支持OpenMp多核模型，还拥有丰富的外设接口、EDMA、SRIO等，可以与外界迅速的进行数据交换 [ 4 ] 。因此，基于项目的需求及我们开发的难易程度，本文选择了TMS320C6678处理器。 OpenMp是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的，用于共享内存并行系统的多线程程序设计的一套指导性的编译处理方案(Compiler Directive)。OpenMP支持的编程语言包括C语言、C++和Fortran；OpenMp提供了对并行算法的高层抽象描述，程序员通过在源代码中加入专用的pragma来指明自己的意图，由此编译器可以自动将程序进行并行化。当选择忽略这些pragma，或者编译器不支持OpenMp时，程序又可退化为通常的程序，代码仍然可以正常运作，只是不能利用多线程来加速程序的运行。 关于超分辨率的重建的研究也很多，并且不少算法都取得了不错的效果，但这些方法基本上都是基于PC的算法，算法复杂度较高，要在嵌入式系统上实现还存在实际困难，比如系统资源等问题。因此，针对安检图像分辨率低的问题，本文基于TMS320C6678系统，首先选取双三次(Bicubic)插值算法，将原始图像放大4倍。由于放大后的图像细节模糊，不便于观察，通过实验对比发现，暗通道算法在处理此类图像上具有良好效果。故继而采用暗通道算法，通过暗通道去雾算法进行图像增强，使放大后的模糊细节得以恢复 [ 7 ] 。实验结果表明，进行超分辨率重建后的图像局部比未重建之前的局部细节更加清晰，具有更好的表现性；而且本文在算法的实现过程中还采用了OpenMp模型，对超分辨率算法进行多核加速 [ 8 ] ，对一幅48 × 128分辨率的图片重建到192 × 512的实验，在1Ghz单核下耗时363 ms，在八核下耗时180 ms。
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user: 2. 算法描述 2.1. 插值算法 双三次插值，作为一种较复杂的插值方法，双三次插值算法采用了待采样点四周16个点的灰度值作三次插值，并考虑了4个直接邻点的灰度值与各邻点之间的灰度变换率影响。三次运算可以得到分辨率更高的图像，但也带来了更大的运算。 其数学表达式如下： (1) 双三次插值公式如下： . (2) 其中，A、B、C均为矩阵，形式如下： (3) (4) (5) 其中， 表示源图像 像素点的灰度值。 2.2. 暗通道增强算法 有一个有雾图片的表达公式在计算机视觉领域中运用广泛，该式如式(6)： (6) 其中， 代表待处理有雾图像， 代表想要得到的无雾图片， 是透射率， 则是全局大气光值(global atmospheric light)； 下面需要从式(6)中得到 ，但是式(6)里 和 都是未知的。 为此，先研究暗通道的数学定义，如下式(7)： (7) 其中， 为暗通道图，而等式右侧：C为R，G，B中的某一通道， 是图中某一像素点，Ω(X)则是点x周围的一个小区域； 这个公式的意思可以这样理解：取出原图每个像素点中最小的通道值后，得到一幅灰色的图，然后对该图进行最小值滤波，这样就得到了暗通道图。下面来看看究竟是如何从公式(6)推出 的： 首先对式(6)两边取最小，得： (8) 再次取最小，得： (9) 由(7)可知：暗通道图是稀疏的，绝大多数元素为零或者趋向于零，可近似得到式(10)： (10) 进一步对其进行限制，如下式(11)： (11) 为了保持图像的真实感，取 ； 最终得到： (12)
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user: 3. 基于多核DSP的图像超分辨率重建算法实现 本文为了在多核DSP上实现图像超分辨率重建，首先在PC端将图片转化为dat格式的数据通过seed-560-v2仿真器加载到DSP内存，然后再从内存中取数据进行一系列处理，处理完后再放回另一段内存，然后再使用CCS自带的Image Analyzer工具查看处理过后的图片，整个系统框图如图1所示： 对于图像增强本文首先采用双三次插值算法对其进行图像放大，考虑到DSP所具有的软件流水功能，为了加快进度，对R、G、B三通道同时插值；由于放大后图像细节不明显，本文又采用暗通道去雾算法进行增强处理。通过对整个增强算法进行时间统计，发现整个暗通道去雾算法主要耗时在高斯滤波处理上，于是，我们将其高斯滤波部分单独提取出来，利用DSP的OpenMp进行多核加速处理，本文采用的核数是8核，其线程也为8，采用OpenMp部分程序如图2所示，private (sum， gindex， windex， …)表示变量sum，gindex，windex在每个线程里都拥有私有拷贝，其它的线程不能访问该线程里的私有备份，而share (tmpdata)则相反，里面的共享tmyupdata数组是线程间共享的，即线程都可以访问。 由于本文在图像输入阶段的原始大小和放大倍数都是已知的，结合DSP中内存有限的实际情况，最终统一采用静态分配内存，如图3所示。本文原始图片的数据量大，故将原始的图像数据和一些处理的 图1. 系统框图 中间结果数据放在DDR3上。
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user: 4. 实验结果及数据分析 在实验初期，尝试多种图像增强算法后，发现局部增强效果均不明显，达不到更快更有效的安全检查目的。经过对大量图片反复测试，双三次插值和暗通道去雾组合算法在增强毫米波图像方面具有一定的效果，增强后的图像能够满足基本的观察应用需求。如图4(a)所示，表示未经处理过的原图，图中可以看出有很多不清晰的地方，如果不进行图像增强，不利于观察；图4(b)表示经过双三次插值放大后的图，放大后整体效果不太好，整个图片显得模糊，需要对其进行增强；图4(c)表示增强后的效果图，与原图相比较，大小与清晰度提高很大。 由于DSP系统其独特的处理性能，对于浮点数，乘法具有很快的速度，于是将超分辨率算法移植到TMS320C6678上运行，在编写该程序时，所使用的DSP优化技术：1) OpenMp优化 [ 9 ] ：即把某些非常耗时的算法部分进行多核加速2) 32字节对齐：由于TMS320C6678是一款32的处理器，它可以一次处理32位的数据，于是我们在定义内存时，设置成32字节对齐，在经过上述优化后，得到的执行时间如表1所示。
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user: 5. 结论 本文在多核DSP上实现了一个超分辨率重建系统，对多幅原始图片进行重建实验。以其中一幅大小 图2. 高斯滤波OpenMp加速处理程序 图3. DSP中静态分配内存 图4. 实验原图及测试图 1 Table 1 Optimized contrast time char 处理方法 不优化 优化 耗时时间 363 ms 180 ms 表1. 优化对比时间图 为48 × 128的原始图片为例，将其重建到4倍，即192 × 512，在不经过任何的优化下，耗时363 ms，经过多核等各种加速后，耗时180 ms。从实验结果可以看出，本文重建后的效果良好，更加有利于相关人员观察，达到了预期效果。
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user: 摘 要 针对雾天图像清晰度不高的问题，我们采用大气散射模型进行图像去雾处理，利用Curvelet变换提取图像边缘，根据边缘相交的直线先计算灭点值，再由灭点计算景深值，得到含雾图像中入射光的辐射系数，即图像真实的颜色值，达到图像去雾的目的。在景深值计算中，分别对含雾图像的每个像素点都做一次景深计算，在一定程度上可以解决由于单一景深导致部分区域颜色失真的问题，使去雾后图像的颜色更自然。最后，通过实验验证了方法的有效性。 关键词 :图像去雾，大气散射模型，灭点，景深 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 由于大雾等恶劣天气的影响，图像设备难以采集到清晰的图像(如图1所示)，对捕捉到的含雾图像进行去雾处理，减轻甚至消除雾天对图像设备所产生的影响是图像复原的主要任务之一。 目前，较为普遍的去雾算法主要分为两类 [ 1 ] ：第一类是基于物理模型的场景图像复原算法，第二类是基于图像增强处理的去雾算法。第一类大多是从含雾图像降质的物理方面成因入手 [ 2 ] ，Oakley等人提出基于场景几何学方法 [ 3 ] ，建立一个新的物理模型，这个模型含有三个参数，对模型参数进行逆向计算，得出的结果再用来计算含雾图像中的每一个像素点的反射以及散，射通量的相对影响值，但是这种方法只能用于灰度级图像，并不适用于彩色图像，且场景深度是由前置空运相机拍摄得到的。Cozman、Krotkov等人在1997年第一次在含雾图像的去雾处理中使用到了大气散射模、型 [ 4 ] [ 5 ] ，用晴好条件下景点的颜色值和大气光颜色值线性表示出图像设备采集到的图像颜色值，再拿采集到的图像色度值减去大气光色度值，就能复原出晴好天气下景物的色度值。只是这种算法在去雾处理时，采集到图像的景深很难准确计算，天空的亮度值受到了悬浮颗粒散射影响，现实环境中其他光线往往也能导致这个方法瘫痪。第二类主要从时域、频域这两个方面来选择相应的图像增强算法，Jisha John、Grewe等人提出的基于小波融合的去雾算法 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，对多幅含雾图像进行融合来获得一张较好的图像，但是这种方法只能相对地提高图像质量，并不能实现真正意义上的去雾。 图1. 带雾图像
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user: 2. 大气散射模型 1975年，麦卡特尼(McCartney)等人根据Mie散，射理论，利用入射，光衰减模型和大气光成像模型来描述景物的成像机制，提出了大气散射模型 [ 9 ] ： (1) 其中： 为入射光的辐射系数(图像真实的颜色值)， 为图像设备所获得的含雾图像的颜色， 为大气光色度， 为大气散射系数，d为景深 [ 10 ] 。 当已知大气散射系数 时，由公式(1)可知，若要实现退化图像的复原，就要知道景深d与大气光色度 。通过自左向右对含雾图像的直方图进行扫描，找到直方图中最高峰值点 ， 就是大气光色度 。现在，只需计算出退化图像中每一景深d即可。 沿着图像中深度增加的方向选择一个景物消失的近似位置，称为灭点(Vanishing Point，又叫做消失点)，场景点的深度与它们在图像上对应的像点到灭点的距离成反比 [ 11 ] 。根据图像的灭点，可以找到汇聚在这个灭点的互相平行的直线集合，通过灭点可以确定空间线条的延伸方向。依据这些直线，可以分析出图像方向和景深等立体空间的信息，这样我们就能计算出图像采集点与场景点的距离。 图像透视一般有两种：平行透视和成角透视。真实场景中的这组平行线与画面成90度，就是平行透视，只有1个灭点，如图2；真实场景中的这组平行线与画面所成的角度只要不是90度，都是成角透视，一般有2个灭点，如图3。 图2. 平行透视灭点 图3. 成角透视灭点
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user: 3. 基于灭点检测的去雾计算方法 去雾计算的具体步骤如下： 步骤1：灭点检测。为了便于实验的理解，利用了图4城市建筑图来做仿真实验，并且得出了每一步的实验图。 第一步：边缘检测。对原始含雾彩色图转化为灰度图，并染色，如图5，再使用传统边缘检测算法(SOBEL算法)对含雾原图像进行提取，返回低阈值的图，像边缘，如图6。 第二步：边缘检测稀疏。使用稀疏算法，对图像的高密度边缘进行稀疏，除去无用的边缘，只保留原图像主要框架，如图7。 第三步：Curvelet变换。对图7使用Curvelet变换 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] ，如图8，删除任何对灭点检测没有作用的绝对水平、绝对垂直的边缘，只返回又窄又长的最优细尺度边缘，如图9。 第四步：灭点检测。选择在上个步骤得到的边缘中，把边缘转相交，也就得到了很多交的点，如图10。利用RANSAC算法 [ 15 ] ，从得到的交点样本中，拟合误差范围内包含样本最多的线性模型。再把最优的模型两两相交，即得到图像的灭点坐标(170.9762， 150.1190)，如图11所示，绿色小圆圈就是灭点位置。 第五步：灭点校验。由于灭点对图像复原至关重要，为了验证RANSAC算法检测到的灭点准确性， 图4. 待处理原图像 图5. 染色 图6. Sobel算法检测的图像边缘 图7. 稀疏边缘 图8. Curvelet变换 在图10中选4条直线并在每条直线上选6个点，如图12所示，量得这24个点的坐标如表1。 依据最小二乘一，拟合原一，理，拟合出4条直线。如图13所示。 图9. 灭点的边缘直线 图10. 边缘直线交叉点 图11. 灭点 图12. 自选的24个点 图13. 拟合的4条直线 Table 1 The 24 intersections of lin 点 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 坐标 (66，180) (240，30) (208，86) (108，43) (187，122) (158，128) 点 P 7 P 8 P 9 P 10 P 11 P 12 坐标 (180，134) (211，217) (210，164) (122，235) (220，233) (169，146) 点 P 13 P 14 P 15 P 16 P 17 P 18 坐标 (244，23) (172，151) (121，237) (199，198) (70，180) (50，99) 点 P 19 P 20 P 21 P 22 P 23 P 24 坐标 (208，165) (230，250) (123，129) (249，183) (77，110) (180，147) 表1. 24个直线相交点 对于拟合的4条直线分别两两相交，求它们相交的点坐标，如表2。 从表中，可以看出，各条直线交点坐标基本上都和RANSAC算法得出的灭点(170.9762， 150.1190)附近，甚至相当。因此，可以判定坐标(170.9762， 150.1190)就是该雾天图像的精确值。RANSAC算法计算的灭点完全可以用来做景点深度估计。 Table 2 The six checked coordinates of vanishing poin 坐标 (170.9726， 150.0997) (170.9692， 150.1210) (170.9768， 150.1098) (170.9787， 150.1112) (170.9699， 150.1201) (170.9699， 150.1189) 表2. 校验得到的6个灭点坐标 图14. 原图像 图15. 去雾后图像 步骤2：计算景深d。 传统景深计算方法是利用求得灭点坐标 ，直接对整幅图像进行景深计算，然后得出一个景深值，再利用这个值对整幅图像做去雾处理。这样做的优点是计算方便，时间复杂度小。但是，如果场景如果多而且复杂，这样一个景深值往往无法代替所有的景深值。本文对原方法进行改进，利用上面 图16. 去雾后图像 图17. 去雾后图像 图18. 去雾后图像 图19. 去雾后图像 计算出的灭点 分别对含雾图像的每个像素点都做一次景深计算。 首先计算出灭点 到图像四个边缘点(1，1)、(1，512)、(512，1)、(512，512)距离： 那么，利用景深计算公式，求出图像上每一个像，素点 的景深： 这样，就会得到 个景深距离d的值。 步骤3：计算散射系数 。如果把雾天空气中散射介质看成均匀介质的话， 则变成已知。 步骤4：大气光色度 。周围大气光色度 的获取可以从直方图中获取。从含雾图像的直方图中选取几个峰值点 。对 就做加权处理，得到的 是需要的含雾图像大气光色度 。 步骤5：图像设备所获得的含雾图像的颜色 。 步骤6：有了这4个变量，对于含雾图像的每个像素，分别都使用公式 还原其原来的颜色，共计算512 × 512次。然后得到512 × 512个 ，再合成一副图像，即景物去雾后的图像。 为了验证方法的有效性，采取了不同观测点、不同场景、不同雾气浓度、不同的天空亮度等3幅随机城市建筑图作为代表。 图14透视方式：成角透视；雾气大小：浓雾；视觉景深距离：>1000 m；图像亮度：偏暗；图16透视方式：平行透视；雾气大小：中雾；视觉景深距离：0~1000 m；图像亮度：中等；图18透视方式：多点透视；雾气大小：轻雾；视觉景深距离：>1000 m；图像亮度：中等。 实验结果显示，原图像图14、图16、图18雾气浓度较低，亮度值均匀，使用本文去雾方法后图15、图17、图19效果较好，而且没有颜色失真，图像看起来更自然。
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user: 4. 结论 本文利用大气散射模型进行图像去雾处理，最大的优点是对含雾图像的每个像素点都做一次景深值计算，避免了不同的景深范围差较大的含雾图像对去雾处理的影响，在一定程度上可以解决由于单一景深导致部分区域颜色失真的问题，使去雾后图像的颜色更自然。
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user: 摘 要 为了更好的探测低信噪比目标，我们研究了矢量阵的常规波束形成，理论和仿真分析了常规时延方法最近邻法、矩形窗sinc函数插值法以及FFT相移法对信号的影响，结果表明矩形窗sinc函数插值法以及FFT相移法对信号进行时延补偿可以提高矢量阵接收信号之间的相关度，性能优于最近邻法。我们给出了频域分子带相移的矢量阵常规波束形成算法以及实现流程，并进行了仿真分析，比较了利用三种延时方法所到的矢量阵波束形成结果，虽然sinc-VCBF有较好性能，但是运算速度较慢，而VFFTABF比sinc-VCBF和最近邻VCBF执行速度更快，且性能与sinc-VCBF相当。 关键词 :矢量阵，常规波束形成，精确时延，相移 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 对于低信噪比目标的检测，目前最常用也最直接有效的方法就是采用大的水听器阵列来测量声场多点的声压值，通过空间滤波获得空间增益，从而提高检测性能。随着频率的不断降低，声压水听器阵列在保持一定增益、束宽的条件下，阵列孔径越来越大。矢量传感器的出现，给解决此类问题提供了可能 [ 1 ] [ 2 ] 。 矢量传感器由声压水听器和质点振速水听器复合而成，可以共点、同步、独立地测量声场的声压标量和质点振速矢量的各正交分量 [ 3 ] 。单个矢量水听器在小尺度下具有与频率无关的偶极子指向性．适用于(甚)低频信号的测量和检测。由于相干源声场中声压和振速(三个分量)是完全相干的，而各向同性噪声场中声压和振速是相互独立的，因此矢量水听器的独立维数增大到4，对于与声压水听器阵相同水听器数的矢量阵来说，独立阵元数是声压水听器的4倍。另外，矢量阵可以消除常规线阵的左右舷模糊 [ 4 ] ，在发现距离上对目标进行左右舷分辨。因此，矢量阵对于弱目标检测和参数估计具有重要意义。 在被动测向系统中，需要尽可能准确地从阵列接收信号中提取目标信息，这时需要对阵列接收到的信号采用某种加权组合，从而得到目标信号的估计，这种对阵列信号进行加权组合的过程，称为波束形成。对于分布于空间不同位置的多个水听器所构成的阵列，根据平面波信号到达各个传感器之间存在的传播时延，进行时延补偿后再相加输出的波束形成方法(CBF)具有良好的稳健性，并已被证明为单目标情况下均匀噪声场中的最佳空域匹配滤波器 [ 5 ] 。基于时域信号傅里叶变换的特点，本文给出将宽带信号时域时延转换到频域分子带相移的算法，实现信号的精确时延，并比较了最近邻法时延方法、sinc函数插值方法以及FFT相移法三种时延方法的性能以及三种方法的波束形成结果。
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user: 2. 声矢量传感器阵列信号模型 声矢量传感器可以分为二维和三维矢量传感器，利用声矢量传感器可以同时拾取声场某一点处的声压和振速信息，以二维矢量传感器为例定义波达方向为 ，在远场条件下，振速分量只是声压传播方向的余弦加权，它们的波形、相位都相同，是完全相关的 [ 6 ] 。 以二维声矢量传感器为例，各分量的关系可简单表示为 (1) 其中， 为目标信号， 为目标方位， 、 和 为声压振速信号。考虑环境噪声的影响，二维声矢量传感器的输出可表示为 [ 7 ] (2) 其中 、 和 为各相应通道的噪声，零均值、空间不相关。 M个矢量传感器均匀布放在x轴上，矢量传感器的方向与x轴正方向一致，阵元间距d，空间中有p个宽带信号源，信源波达方向为 ，第m个阵元的输出为 (3) 其中 ， 按照常规时延波束形成，对每个阵元输出信号插入时延 ， ，是第i个信号源到达第m号阵元相对于参考阵元的时间延迟，它只和目标信号所处的方位有关。则延时后的输出为 (4)
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user: 3. 改进矢量阵波束形成 根据前面对矢量阵信号模型和精确时延的分析，我们将傅里叶变换应用于矢量阵宽带波束形成之中，其主要流程可以整理如下：在阵列信号处理中，阵元之间信号的时延精度直接影响着信号处理性能 [ 8 ] 。在传统数字式声纳系统中，多路通道时延是利用数字延迟线实现 [ 9 ] ，它是采样间隔整数倍的时延，将采样之后离散化的数字信号送到一个移位寄存器中，该移位寄存器的驱动周期正好等于信号采样周期 。抽头延迟线的长度等于形成波束所需要的最大延迟时间，然后在某一抽头把信号读出来。在驱动信号的驱动下，每一周期内信号朝前移动一位，周而复始，得到延迟的时间序列数字信号。而实际的信号延迟时间量不是采样间隔的整数倍，因此引入一定的时延误差。线性插值法、sinc函数插值法、拉格朗日插值法和Farrow滤波器法等分数时延方法可以消除时延误差的影响，但该方法是基于时域实数信号的处理，它可以采用分数时延滤波器的形式实现，但带来了设备的庞大负担；在数字信号处理中，通常的做法是运用数字卷积滤波，这带来运算量的庞大增加 [ 10 ] 。 1) 常规时延方法 一般来说，延时节数可以用最接近整数的原则来确定，这是一种最近邻法的取舍。假定我们想延时 ，那么具体的延时节数： (5) 表示四舍五入取整运算，这种运算确保延时补偿的误差在 内分布。 2) sinc函数插值法 对一个连续时间信号 可以任意延时 之后得到 ，即 (6) 经过傅里叶变换得到其频域形式为： (7) 将信号进行耐奎斯特采样定理下的采样周期 的离散化，可以得到： (8) 从上面的推导可以看出，对信号进行延时等价于将信号送入一个特殊的滤波器处理，该滤波器可以对信号进行分数时延，从而对宽带信号的精确时延成为可能。具有 特性的滤波器称之为分数时延滤波器。 3) FFT相移 由傅立叶变换的时间移位性质，对于 和 ， 对应的傅里叶级数为 ，那么 ，其中 可将(4)式表达为频域离散化形式，即 (9) 上式即为阵元信号的频域形式，我们发现可以将信号时域的时延在频域通过相移的方式来实现，即插入相移因子 补偿角度引起的各路通道信号不一致，称这种方法为VFFTABF，由于在该算法实现中可以采用FFT，可以大大降低运算量。
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user: 4. VFFTABF算法流程 根据前面对矢量阵信号模型和精确时延的分析，我们将傅里叶变换应用到矢量阵宽带波束形成之中，其主要流程可以整理如下(图1)： 1) 对3M路离散化实信号进行滤波处理； 2) 将滤波后的3M路离散化声压振速信号的一次N点长度的快拍数据做FFT处理； 3) 将信号的正频乘以相移因子消除时延的影响 ； 4) 进行波束形成。