DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 文献对话 基于深度访谈和扎根理论，本研究提炼出中国情境中产阶层关系认同的4个结构维度，与现有国内外研究对话发现，这4个结构维度具有扎实的理论基础。 关系定向维度包含个体认知和角色认知两个子维度。Sluss和Ashforth [ 13 ] 认为关系认同的基础是关系身份，关系身份包括基于角色的身份和基于个人的身份，反映了关系双方如何扮演各自的角色。个体认知子维度层面，以“叙事”概念为基础的叙事心理学关注人们如何通过叙述人生故事来组织行为并赋予意义，以及如何在这个过程中建构自我 [ 25 ] ，关系认同具有人格化特征，个体认同一段关系时，关系对方的特质和个性会被充分考虑 [ 13 ]。角色认知子维度层面，根据符号互动理论，个体的自我角色是在与他人的社会互动中形成的，并随时间发生变化 [ 25 ]。中国文化情境下，中国人会因关系属性不同而使用不同的交换规则，即家人之间的交换原则是责任与义务，亲朋好友之间的交换原则是互惠，而生人之间的交往采取工具性原则 [ 26 ]。中国社会因人而异所表现出的差序性关系模式，实质就是中国人对角色关系的认知后所做出的反应。 关系适应维度包含团结与信任、尊重与理解、冲突协调三个子维度。关系认同以关系属性作为认同的标准，强调遵守在某种关系属性下的行为规范，关系双方必须承担关系中的责任和义务 [ 26 ] ，如中国社会要求子女对父母“孝顺”，实际就是要求子女尊敬与依从父母。团结与信任子维度和冲突协调子维度属于关系规范的范畴，关系规范体现了关系双方的共同理解和期望，能构建和营造和谐的关系氛围 [ 27 ]。社会交换理论描述行为个体对与关系对方的交换关系的感知，强调自身的交换关系与其他成员的交换关系的对比。一般情况下，关系当事人需要证明彼此的忠诚(即，团结)、一种共同的利益关系(即，相互性)、愿意承担多重责任(即，角色的完整性)、进行信念调整(即，灵活性)、具有和谐解决冲突的倾向(即，协调冲突) [ 28 ]。尊重与理解子维度层面，社会支持理论可以解释一方对另一方的关系认同是获得关系对方社会支持的指标。尊重与理解对方，意味着给予对方面子，对方的社会地位或声望得到承认 [ 29 ] ，就能获得关系对方的社会支持。 关系评价维度包含关系自我评价和关系社会评价两个子维度。关系自我评价子维度层面，当关系对方给与足够的社会支持并满足关系一方的情感和工具性需要时，关系一方才可能对角色关系进行积极评价，形成关系认同 [ 30 ]。关系认同具有人际吸引和角色升华特征 [ 13 ] ，当关系双方认同关系时，可能超越正式角色的边界形成友谊。在中国，家人间、亲朋好友间、生人间的情感关系强度依次减弱，Hwang [ 31 ] 的资源配置模型认为，资源分配者接受资源分配请求的可能性是分配者和申请人之间关系亲密程度的函数，后者依次是关系情感水平、互惠(人情)、给申请人“面子”的函数。此外，社会学习理论认为，良好的关系可以使关系一方成为示范榜样并鼓励关系对方积极模仿，促使关系双方将关系的本质和特质内化，提高关系认同 [ 11 ]。关系社会评价子维度层面，通常来说，一组关联的角色关系越是得到集体的认可，关系双方对于自己所扮演角色的认同就越会得到强化。集体认可可以来自其他个体，也可以来自更加广泛的社会背景 [ 25 ]。 关系发展维度包含关系展望一个子维度。根据自我叙事理论，在关系认同的建构过程中，关系认同可以看作是关系一方通过将过去和现在的经历连接起来进行叙事而形成的。关系认同既是一种状态，也是一种变化过程，过程观视角的关系认同可以解释关系身份的形成和变化 [ 12 ] ，所以，关系认同产生于某一时点后得到发展，在未来是否以及如何延伸和变化，也需要关注。
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user: 6. 结论与展望 6.1. 本研究的主要贡献 首先，本研究明确了中国情境中产阶层关系认同的内涵。中国情境中产阶层关系认同是中产阶层在实现某种目的性的行动中，因为感知到与关系对方在角色认知和个人认知上具有一致性，愿意通过团结与信任、尊重与理解、协调冲突来适应这段关系，进而对关系形成积极评价以及关于这段关系的归属感和承诺的认知和行为取向。 其次，构建中国情境中产阶层关系认同的结构维度模型。在这一模型中，关系定向、关系适应、关系评价、关系发展4个维度是核心范畴，这4个核心维度影响着中产阶层的关系认同。其中，关系定向包含个体认知和角色认知两个子维度，关系适应包含团结与信任、尊重与理解、冲突协调三个子维度，关系评价包含关系自我评价和关系社会评价两个子维度，关系发展包含关系展望一个子维度。 6.2. 本研究的不足之处 首先，本研究的样本选择虽然都符合样本选择标准，但访谈对象全部来自同一个城市，这些访谈对象在中国同一个城市工作、学习和生活，因此，中产阶层关系认同的结构维度研究是否具有普遍性意义，尚不能完全确定。未来有待扩大样本的地域覆盖范围，以提高研究结论的普遍性。 其次，缺乏定量研究。本研究主要采用质性研究方法，因此，研究结论缺乏定量数据和定量研究的支持。 6.3. 未来研究展望 本研究得出中国情境中产阶层关系认同的4个结构维度，目前这方面的研究国内相当缺乏，因此，本研究既开拓了对关系认同问题的现有研究，也为研究中国情境中产阶层的特有现象提供了一个具有可行性的新视角。未来研究可以从两大方面完善：一是开发中国情境中产阶层关系认同结构维度的测量量表，为后续实证研究提供可操作化的技术基础；二是向消费行为学、消费社会学、消费经济学、组织行为学、心理学等多个学科领域拓展，进一步挖掘其前因变量和结果变量，探讨关系认同和其他变量之间的关系，且应特别关注其可能存在的消极影响。
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user: 摘 要 采用电化学沉积法制备了取向ZnO/Cu 2 O异质结阵列。通过FESEM、XRD、XPS、PL、IV特性测试等手段对形成的纳米异质结的形貌、晶体结构、化学成份、光致发光、IV特性和光电转换特性等进行了分析讨论。结果表明，沉积时间及沉积电压是影响制备高质量ZnO/Cu 2 O核壳异质结阵列的关键因素。异质结的Cu 2 O包覆层厚度约为15~25 nm，主要由单晶纳米晶粒构成，晶粒细致。测试发现，相对于纯ZnO纳米线阵列，ZnO/Cu 2 O异质结阵列的紫光发光峰强度有所减弱，绿光峰强度有所增强，且绿光峰的中心峰位还出现了20~30 nm的红移现象。同时，ZnO/Cu 2 O异质结阵列还表现出了较好的光电响应特性。 关键词 :ZnO，Cu 2 O，纳米半导体，异质结 Copyright © 2019 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 纳米尺度pn结的构建是当代半导体器件制备的核心问题。目前，制备高质量的n型ZnO纳米线已经非常容易实现，但因ZnO本征缺陷引起的自补偿效应和常规p型掺杂杂质在ZnO半导体中的溶解度较低等问题，使高效、稳定的ZnO同质半导体pn结的制备仍是一个难题 [ 1 ] [ 2 ] 。 近来，人们发现，p型窄带半导体Cu 2 O与n型宽带隙ZnO能构成较好的异质结。ZnO半导体具有宽带隙特性，能吸收波长380 nm以下的光，可吸收光子主要集中在紫外光区域，在可见光区域内吸收系数很小。将它与Cu 2 O复合构成pn异质结后，利用Cu 2 O的窄带特性，构成的异质结在可见光到紫外范围都存在较强的光子吸收特性，可构成光电转换效率较高的ZnO/Cu 2 O异质结器件，有望应用于新型太阳能电池、光电转换器件和光催化等领域 [ 3 ] [ 4 ] 。 针对上述问题，本文首先采用水热合成法在Zn片上制备了一维的取向ZnO纳米线阵列，随后，利用电化学沉积法在ZnO纳米线阵列上沉积了一层纳米厚度的p型Cu 2 O半导体核壳包覆层，制备出了大面积取向一维ZnO/Cu 2 O核壳结构纳米异质结阵列。通过XRD、XPS、FESEM、TEM、PL、IV和光电响应特性等测试手段对制备的纳米异质结阵列的形貌、晶体结构、化学成份、光致发光、IV特性和光电转换特性等进行了分析，研究结果可为开发新型ZnO半导体异质结器件提供实验和理论基础。
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user: 2. 实验 2.1. 一维取向ZnO纳米线阵列的制备 采用水热合成法，以氨水(浓度28%)和锌片(纯度为99.99%，尺寸：4 × 4 × 0.05 cm)为反应源，在95℃的反应温度下，将Zn片悬吊于在聚四氟乙烯内衬反应釜的反应溶液内，制备了结构均匀、取向性良好的一维ZnO纳米线阵列。制备参数如表1所示，详细实验方法可查阅本组发表的相关论文 [ 5 ] 。 Table 1 Experimental parameters of synthesized aligned ZnO nanowire arrays under different molar concentration and time condition 序号 生长时间(h) 溶液浓度(NH 3 ∙H 2 O:H 2 O) (V/V) 1 3、6、10 1:1 2 3、6、10 1:3 3 3、6、10 1:5 表1. 不同溶液浓度和时间条件下制备取向ZnO纳米线阵列的实验参数 2.2.ZnO/Cu 2 O核壳结构异质结复合阵列的制备 以水热法制得的取向一维ZnO纳米线阵列为基底，采用电化学沉积法在ZnO纳米线表面沉积了一层Cu 2 O包覆层，制备出ZnO/Cu 2 O核壳结构异质结。实验中，采用的药品是Cu(NO 3 ) 2 ∙3H 2 O (分析纯)和HMTA (乌洛托品、分析纯)，先将一定量的HMTA加入去离子水，搅拌均匀后再加入一定量的Cu(NO 3 ) 2 ∙3H 2 O继续搅拌至溶液澄清且无颗粒，过滤后备用。 沉积实验时，先将配好的沉积液倒入烧杯，利用CHI600型电化学工作站进行三电极沉积。沉积时，ZnO纳米线阵列为工作电极，铂片为对电极，饱和甘汞电极作为参比电极。工作电极与对电极竖直平行放置，两电极之间间距为2 cm，沉积液温度水浴保持为25℃。沉积后，将样品放入去离子水里进行超声清洗，最后吹干备用。表2给出了不同沉积条件下，利用电化学沉积法制备ZnO/Cu 2 O核壳结构异质结的实验参数。 Table 2 Experimental parameters of synthesized ZnO/Cu2O heterojunctions under different condition 序号 沉积溶液中Cu(NO 3 ) 2 ∙3H 2 O和HMTA的浓度(mol) 沉积时间(s) 沉积电压(V) 1 0.005和0.01 20 0.2、0.6、1、5 2 0.005和0.01 30 0.2、0.6、1、5 3 0.01和0.03 20 0.2、0.6、1、5 4 0.01和0.03 30 0.2、0.6、1、5 表2. 不同实验条件下制备ZnO/Cu 2 O核壳结构异质结的实验参数 2.3. 取向ZnO纳米线阵列及ZnO/Cu 2 O核壳结构异质结的特性分析 用场发射扫描电子显微镜(FESEM)对制备的一维ZnO纳米线阵列及ZnO/Cu 2 O核壳结构异质结阵列样品进行了测试，分析了不同样品的表面形貌、微结构及生长特性；用X射线衍射(XRD)和X光电子能谱仪 (XPS) 对样品的晶格结构、化学成份进行了分析；以He-Cd激光器(325 nm)为激发光源，对样品进行了光致发光测试分析；用4200SC半导体特性分析仪研究比较了不同条件下制备样品的IV特性和在明暗条件下的光电流响应特性。
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user: 4. 结论 利用电化学沉积法，在水热法制备的ZnO纳米线上沉积了一层Cu 2 O包覆层，制备出了核壳结构的ZnO/Cu 2 O纳米异质结阵列。分析发现，在沉积电压为0.2~0.6 V，溶液浓度不太高的条件下，包覆层由单晶纳米晶粒构成，晶粒细致，包覆层厚度约为15~25 nm，包覆效果较好。随着沉积电压的增大，沉积在ZnO纳米线表面的Cu 2 O半导体颗粒增多，异质结接触面上由生长缺陷及杂质能级形成的较窄能级的态密度增大，相对于纯ZnO纳米线阵列，ZnO/Cu 2 O异质结阵列的紫光峰强度逐渐下降，绿光峰强度逐渐增强，且其中心峰位还出现了20~30 nm的红移。测试还发现，较低沉积电压下制备的ZnO/Cu 2 O异质结阵列表现出了明显的光电响应特性。
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user: 摘 要 本文研究了在无限时间范围内，需求服从随时间递增的指数分布，变质率呈三参数Weibull分布的多品种易腐品联合补货的库存模型，目标是通过确定每种产品的补货周期，使得单位时间内，零售商的总成本最小。本文的难点有以下：首先，确定物品变质期间的库存持有成本和变质成本；其次，由于联合补货问题是个NP HARD问题，所以模型复杂，不易求解。根据以上难点，本文首先对模型中存在的指数及对数函数进行泰勒展开实现简化，同时应用文献 [ 14 ] 中的差分进化算法求得最优解。为易腐品的零售商在实施联合补货时提供有益的管理建议。 关键词 :Weibull分布，联合补货，差分进化算法 Copyright © 2019 by author(s) 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 随着人们生活水平的改善，对很多易变质物品的需求也逐渐提高，比如新鲜水果、鲜花、海鲜、奶制品等。根据美国食品市场研究所在2012年发布的报告，在2010~2012年，美国超市总销售收入为4440亿美元，这些收入中的50.62%来自于销售易腐品的收入 [ 1 ] ，因此，对于易腐品的订货进行有效的管控，减少产品的腐败，提高收入，对于企业提升自身利润与节约社会资源来说有着非常重要的意义 [ 2 ] 。 Ghare和Schrader [ 3 ] 最先研究了易变质产品的订货策略，并给出了经典的易腐品库存模型。随后Covert和Philip [ 4 ] 松弛了Ghare和Schrader [ 3 ] 关于变质率为常数的假设，研究了产品变质率随时间服从Weibull分布的经济订货批量模型。近年来，很多学者对于该模型进行了一系列扩展：在需求率方面，出现了需求率受价格、库存量、时间影响，在变质率方面，出现了变质率服从指数函数，变质率受保存条件影响，以及考虑通货膨胀、价格折扣、商业信用等等的库存模型 [ 5 ] - [ 12 ] 。 但是，相对于以上各类研究，易变质品的联合采购问题鲜有学者研究。本文认为，在以上研究的基础上，还应进一步完善对于联合采购问题的研究。因此，本文引入需求随时间递增，变质率呈三参数Weibull分布( α > 0 ， 1 < β ≤ 2 ， γ > 0 )的非立即变质品的联合采购模型。在求解方面，由于模型的结构非常复杂，所以本文采用了文献 [ 13 ] 的求解办法，首先对目标函数中的指数部分进行截断泰勒级数展开，得到简化的目标函数。为同时订购多种易腐品的单一零售商联合补货的问题提供了一定的科学理论指导。
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user: 3. 模型求解 3.1. 模型优化 Khouja M， Goyal已经证明JRP问题是NP难题 [ 14 ] ，且本模型中的目标函数包含整数和非整数自变量，属于非线性混合整数的分段函数，无法使用常规的非线性规划方法求解。另外，高维度的指数函数使本模型中目标函数的求解变得更加复杂。基于以上原因，本文对目标函数中的指数函数式函数进行泰 勒展开，其中，指数函数的泰勒展开式为： e x = 1 + 1 1 ! x + 1 2 ! x 2 + 1 3 ! x 3 + o ( x 3 ) 。本文中取前两项进行截断 近似，从而得到简化的目标函数。该方法也广泛在文献 [ 12 ] [ 15 ] 中使用。 对方程(12)中的指数及对数部分进行泰勒展开，并保留至一次项，我们可以得到方程(12)的化简式： T C 1 ≅ A T i ∑ i = 1 n { h i [ t d i ( 1 − α t d i β ) ∫ t d i T i 1 + m u + α u β d u + 1 m t d i ( t d i + 2 )                     + ∫ t d i T i ( 1 − α t β ) ∫ t T i 1 + m u + α u β d u d t ]                   + c i [ ( 1 − α t d i β ) ∫ t T i 1 + m u + α u β d u − T i + t d i ] } 1 T ( S + ∑ i = 1 n s i k i ) (18) 因此，本文问题最终可以表示为： (P1): Subject to (18) 3.2. 求解算法设计 3.2.1. 差分进化算法流程 差分进化算法是解决JRP问题的一种快捷而高效地算法，很多学者采用该算法高效地解决了联合订货问题 [ 15 ] [ 16 ] ，本文将通过合理地设计适应本文模型的差分进化算法来求解。差分进化算法的改良通常体现在它的三个基本操作上：变异、交叉和选择。 1) 变异操作 变异操作针对的是目标向量 x i G ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， N P ，通过差分变异操作，可以产生目标向量的新个体，具体的公式为：1 v i G + 1 = x r 1 G + F ∗ ( x r 2 G − x r 3 G ) 式1中，变异矢量 v i G + 1 三个目标向量产生，三个目标向量的序号各不相同，同时他们和i的值也不相同。因此群体的规模 N P ≥ 4 ，为了确保种群多样性，通常取值为50到100之间。F表示缩放因子，用以决定矢量差分的范围，通常F的取值范围在0~2之间，本文中的F选取0.5。 2) 交叉操作 交叉操作涉及到控制参数交叉概率(CR)，交叉概率表示是交叉操作中，目标矢量与变异向量之间的信息交换量的大小。随着CR值的增大，种群多样性的减小幅度变慢，多样性增加，但同时收敛速度也变慢，不利于快速寻找最优解，因此CR需要取一个合理值。本文的CR沿用了差分进化算法的发明人的推荐值，0.3。 对于每一个子代 u i j G + 1 ，交叉操作的方程为： 2 u i j G + 1 = { v i j G + 1 ，     如 果   r a n d ( j ) ≤ C R   或   j = r a n d n ( i ) x i j G ，                                       否 则 r a n d ( j ) ∈ [ 0 ， 1 ] 是随机选取的一个0~1之间的值，其中j对应着目标向量 x i j G 中的第j个维度。 r a n d n ( i ) ∈ [ 1 ， 2 ， ⋯ ， D ] 为一个随机选择的维数变量。 3) 选择操作 进过上两部操作之后，我们获得了一批实验向量 u i G + 1 。我们通过比较目标向量 x i G 和实验向量 u i G + 1 的适应度(函数值)来生成子代，方程为： 3 x i G + 1 = { u i G + 1 ，       如 果   f ( u i G + 1 ) < f ( x i G ) x i G ，                         否 则 3.2.2. 本文差分进化算法求解流程 1) 初始化。首先根据本文目标向量的维度及计算能力确定算法的基本控制参数(CR、F、NP)，然后通过随机函数产生初始种群。初始种群中每个解包含变量 K i 和T，其中 K i 的下限 K i L B 为1，由于实际情况分析， K i 的上限 K i U B 通常小于100，本文中我们取 K i U B = 100 ，在生成初始种群时， 在0和100之间随机取值，然后将随机得到的值取整；经验表明，T在0到1之间随机值。 K i 和T共同组成一个 x i ，为种群中的一个目标向量。 2) 计算所有的随机产生的目标向量的目标值，得到其成本。 3) 按照上文的方法，种群中的所有目标向量依次进行变异操作、交叉操作，然后对目标向量和实验向量进行选择操作，产生子代种群 4) 将得到的子代种群继续(2)~(3)步骤，直至到达给定的最大迭代次数，算法结束，给出结果。
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user: 4. 算例分析及灵敏度分析 本文将通过具体的数值算例来对本文构造的联合订货模型进行求解，从而验证算法及模型的有效性。然后，本文将对一些关键参数进行灵敏度分析，并以此得到这些关键参数对模型的影响，获得实践中的启示。数值算例的部分参数来源于文献 [ 17 ] ，由于文章没有考虑变质率，我们参考文献 [ 18 ] ，增加了 c i ， α ， β ， t d i 四个参数，且采取 D ( t ) = 24 e 0.02 t ，具体参数如表2所示。所有的实验通过MATLAB实现，计算机配置为CPU@2.70GHz和4.00GB RAM。 Table 2 Parameter value 商品 h i s i α β t d i S 1 0.4 1.8 2.4 0.03 0.5 0.0411 2 1 2.0 6 0.03 0.5 0.0822 3 0.8 1.2 4.8 0.03 0.5 0 10 4 0.2 3.2 1.2 0.03 0.5 0.0411 5 0.8 3.1 4.8 0.03 0.5 0.0411 6 0.2 2.7 1.2 0.03 0.5 0.0822 表2. 参数取值 经过100代迭代，计算结果得到最优解中 T = 0.0308 ， K i = ( 1 ， 2 ， 2 ， 1 ， 3 ， 1 ) ，最优解为1311.5。最后，我们对一些参数采用单量法进行灵敏度分析分析当参数发生变化时，系统的总成本、各关键参数的变化情况，具体情况如表3、表4所示。 从表3、表4可以看出，次要订货成本、α的预测不准均会给结果带来一定的影响，但如果仅在小范围内波动，则对结果影响并不大。而预测误差对K基本无影响，因其影响的是基本补货周期T，随着次要订货成本和α的逐步增大，总成本逐步增大，但α总成本增加幅度十分不明显。 Table 3 Sensitivity analysis of secondary ordering cost s i 变化率 K i T TC −60 1，2，2，1，3，1 0.0412 1222 −40 1，2，2，1，3，1 0.0328 1264 −20 1，2，2，1，3，1 0.0308 1299 20 1，2，2，1，3，1 0.0308 1232 40 1，2，2，1，3，1 0.0364 1356 60 1，2，2，1，3，1 0.0352 1378 表3. 次要订货成本灵敏度分析 Table 4 α cost sensitivity analysi α变化率 K i T TC 0.01 1，2，2，1，3，1 0.0213 1320 0.02 1，2，2，1，3，1 0.0257 1319 0.03 1，2，2，1，3，1 0.0308 1311 0.04 1，2，2，1，3，1 0.0301 1332 0.05 1，2，2，1，3，2 0.0224 1348 0.06 1，2，2，1，3，1 0.0318 1352 表4. α成本灵敏度分析
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user: 5. 结论 本文将基于变质率呈Weibull分布的易腐品采购模型进行了拓展，考虑了需求随时间的增加且进行联合补货情况下的易腐品补货。根据Weibull分布的易腐品的特征，构造了连续变质的多品种易腐品联合补货，目标是确定每种产品的最佳订货周期及最佳的最大库存水平，使得系统总成本最小。为了达到目的，本文设计了基于差分进化的启发式算法，通过100次的进化，最终收敛到了一个很好的解。然后，针对模型中的部分核心参数，本文进行了一些灵敏度分析。通过对参数的灵敏度分析，总结了相应的库存管理结论：系统对次要订货成本的敏感度比对腐败系数大。本文构建的模型适用于各种生鲜产品的联合补货，比如果蔬、海鲜等。以后的研究可考虑将后续的配送考虑到整体模型中，或者将用户需求进行细化，比如随着腐蚀的发生，用户需求是否会进一步增加？等等。
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user: 摘 要 通过对羽毛球飞行时的力学分析，对球类(羽毛球)运动中的一些现象做出了理论解释。通过实验，得出某羽毛球的飞行阻力系数。在此基础上，对羽毛球的飞行现象做出了理论分析，并用Matlab做出数值计算。结果表明，数值结果与实际现象较为吻合。此项研究成果可推广到其它飞行物体中。 关键词 :羽毛球，阻力系数，Matlab，数值分析 Copyright © 2019 by author(s) 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 羽毛球运动是世界上广泛开展、竞赛频繁的体育运动之一。自从一九九二年列为奥运会项目以来，比赛更加激烈，运动水平得到进一步发展 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。羽毛球在比赛中其最高时速可达332公里 [ 5 ] 。在羽毛球比赛中，经常会出现一个很有趣的现象，运动员打出速度很快的平高球时，眼看球飞向边界，但是，往往在到达边界不远处时，羽毛球却迅速的减速下落，并不会出界 [ 6 ] 。网上有一些解释，却往往是很定性的分析。另外，现今发表的文章大都关注于羽毛球的训练及发展等方面 [ 7 ] ，鲜有对羽毛球运动的力学分析方面的探讨 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。本文经过查询资料，再结合实验，给出准确解释，同时通过对羽毛球飞行规律的探讨，认识和掌握羽毛球飞行的受力规律，为今后的进一步研究提供基础 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。
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user: 2. 控制方程 羽毛球在飞行过程中，受两种外力作用，其一为重力，方向向下，大小为mg，m为羽毛球质量，g为地球表面重力加速度；其二为空气对羽毛球的阻滞作用，方向为羽毛球运动方向相反，假设大小为 f 。按地面水平方向与重力方向建立坐标系，设羽毛球飞行方向与地面水平夹角为 θ (见图1)。 图1. 羽毛球力学分析图示 设羽毛球水平位移为 S x ，竖向位移为 S y ，由牛顿第二定律可知： { m d 2 s x d t 2 = f ⋅ cos θ m d 2 s y d t 2 = f ⋅ sin θ + m g (1) 其中，由流体力学理论知道 [ 15 ] ， f = − 1 2 C d ρ v 2 ， ρ 为空气密度，取值为1.225 kg/m 3 、 v 为动体相对于空气的速度绝对值、g取9.8 kg∙m/s 2 、m为动体质量。另外， θ 为飞行速度方向与水平方向夹角， cos θ = v x v x 2 + v y 2 ， sin θ = v y v x 2 + v y 2 。将流体作用力代入方程(1)，另外，把变量由位移代换为速度，方程(1)可以化为： { m d v x d t = − 1.225 2 C d ( v x 2 + v y 2 ) v x ( v x 2 + v y 2 ) m d v y d t = − 1.225 2 C d ( v x 2 + v y 2 ) v y ( v x 2 + v y 2 ) + m g (2) 令 1.225 C d 2 m = c ，则方程可化为： { d v x d t = − c v x ( v x 2 + v y 2 ) d v y d t = − c v y ( v x 2 + v y 2 ) + g (3) 其中，羽毛球的阻力系数无法由理论求出，应该由实验确定。为了确定出羽毛球在空气中的阻力系数，本文作者设计了某羽毛球的自由落体实验，即令羽毛球静止下落，由实验过程可知，水平方向速度恒为零，因此，由方程(3)中可知有 t + const = 1 2 g c ln | g / c + v y g / c − v y | ， 代入t = 0时，v = 0条件，可以确定积分常数const ＝ 0，于是，有 t = 1 2 g c ln | g / c + v y g / c − v y | (4) 因此，只要测量出下落后速度与时间关系，则阻力系数就可以直接由公式(4)求出。另外，由于实验中的时间–速度关系与式(4)预测曲线有一定的离散，可以根据最小二乘法原理求出阻力系数。 另外，由公式(4)可以看出 e 2 g c ⋅ t = g / c + v y g / c − v y ， 同时，化简后有 由此式可以知道，当时间增加时，速度有最大值 g / c ，方向为正(向下)，对此式积分得， s y = ∫ 0 T 2 g / c e 2 g c ⋅ t 1 + e 2 g c ⋅ t − g / c   d t = g / c ⋅ t − c − 1 ln ( 1 + e 2 g c ⋅ t e 2 g c ⋅ t ) (5) 由式(5)可知，竖直方向的位移(即羽毛球下落位移)由两方面组成，其一为重力引起的位移 g / c ⋅ t ，以最终速度 g / c 匀速增加；另一方面由阻力引起，以极快的方式趋于零。即只在开始时对位移有影响(抵消重力引起的位移)，随着时间增加，此部分位移迅速变为零，而动体则作匀速运动。
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user: 3. 实验结果 实验采用“沉球法”进行羽毛球的阻力系数测量，羽毛球采用“迎客松”牌77#球，球重4.8~4.9克之间 [ 16 ] ，取其均值4.85克，共进行了四次实验，实验数据见下表1。 Table 1 Test dat 时间/s 距离/cm 距离/cm 距离/cm 距离/cm 0 27.74 31.50 17.87 14.57 0.1429 33.85 45.13 25.86 23.04 0.2857 59.71 74.28 53.13 49.83 0.4286 98.26 117.06 93.09 94.03 0.5714 149.50 174.42 146.21 145.74 0.7143 211.56 234.13 205.92 204.98 0.8571 274.56 268.92 265.16 262.81 表1. 实验测量数据 四组数据计算结果如表2。 Table 2 The velocity result of the tes 组数 1 2 3 4 最后速率 434.3 417.8 417.8 414.6 阻力系数 4.120 × 10 −3 4.446 × 10 −3 4.446 × 10 −3 4.514 × 10 −3 表2. 实验测量速度结果 根据表2结果，本文对阻力系数取平均值，则阻力系数为4.382 × 10 −3 。这个结果为文献 [ 17 ] 推荐使用的值1.87 × 10 −3 的2.34倍，原因可能为羽毛球的性质不同而造成的。
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user: 4. 数值计算 根据前述分析及试验数据，假设羽毛球飞出时的速度为100 m/s，角度为10度，Matlab数值分析可知，其空间飞行轨迹图像如图2所示。从图中可以看出，羽毛球在刚开始时，水平位移与竖向位移同步增加，其比值与速度分量的比值相同，而到达羽毛球轨迹后期，羽毛球竖向位移减少，相应的物理意义是羽毛球已经开始下降，这时，羽毛球水平位移增长极其缓慢，在整个羽毛球下落的过程中，其水平位移增量非常有限。 图3(右)为羽毛球飞行时的速度与时间图像，可以看出，水平及竖向速度在一开始是按指数下降，这与公式(4)的预测是吻合的。速度几乎在0.1秒内就迅速下降到10 m/s以内。 图4为竖向位移与时间图像，可以看出，羽毛球从上升到下落到原点位置，时间不超过一秒钟，实际情况中，羽毛球要下落到比击球点(图中原点位置)要低到地面的距离才停止运动，因此，实际运动时间可能要长一些，尽管如此，其运动时间也是非常少，因此，对运动员的反应要求也比较高。 图2. 实验结果速度–时间图 图3. 羽毛球空间飞行图像(左)、速度与时间图(右) 图4. 竖向位移与时间图 图5为水平位移与时间关系图，可以看出，水平位移对时间成对数增长，在开始阶段增长极快，在极短的时间内0.2秒时，位移达到10米，在这么短的时间内，运动员就做出反应，需要长时间的训练与敏捷的反应。另外，从图中同时可以看出，在一段时间后(0.6秒)，位移的增加极为缓慢，也就是说，这时，羽毛球几乎就垂直下落。 图5. 水平位移与时间图像
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user: 5. 结论 通过以上的分析，可以看出，给出“平高球速度很快但却不会出界”的准确解释，同时，结合实验数据，根据流体力学及相关理论对羽毛球做出数值计算。结果表明，这种计算方法与实际效果还是比较符合的，本文结果可以在流体力学教学中结合实际事例探讨抽象理论的应用，以便达到良好的教学效果；也可以用这种方法对羽毛球的生产或训练做一些指导。
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user: 摘 要 海杂波背景下的目标检测在军事和民用领域使用广泛且前景广阔。随着雷达分辨率的提高，海杂波呈现出幅度非高斯的特性，这给雷达目标的检测带来了新的挑战。目前，在宽带雷达目标检测的研究中，常用的宽带雷达海杂波幅度分布模型有：对数正态分布、威布尔分布、K分布等 [ 1 ]。本文将主要分析威布尔分布的海杂波背景下宽带目标的检测问题，提出了一种新的威布尔分布下扩展目标的检测算法：首先通过矩估计法估计出威布尔分布的两个参数，再构造新的检测量结合幅值积累检测器检测目标，研究发现可以通过构造新的检测量将威布尔分布转换成标准的指数分布，则问题转换成指数分布的海杂波背景下宽带目标的检测问题，使原来的问题大大简化，文章最后证明了本算法的有效性。 关键词 :威布尔分布，矩估计，伽马分布，指数分布，似然比检测器 Copyright © 2019 by author(s) 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 雷达目标检测是一个典型的二元假设检验问题，需要从分辨单元接收到的雷达回波序列构造检测统计量，同时设置检测阈值，如果检测统计量大于或等于设定的检测阈值，则判定该分辨单元内存在目标；反之则判定该分辨单元不存在目标 [ 2 ]。 雷达距离分辨率单元的大小与发射信号带宽成反比，因此宽带雷达具有更高的距离分辨率。距离分辨单元的减小使得每个距离单元中杂波的后向散射功率也随之降低，但是对于目标而言，其强散射中心的尺寸通常小于雷达的一个距离分辨单元，因此相比于传统的窄带雷达，宽带雷达回波具有更高的信杂比，改善了雷达在杂波中检测目标的能力 [ 3 ]。 目前，针对威布尔分布下的距离扩展目标的检测问题，传统的检测器有能量检测器、M/N二进制检测器等。其中能量积累检测器在杂波分布偏离高斯分布时检测性能迅速下降，则威布尔分布杂波模型下的目标检测性能下降。M/N二进制检测器基本思想是：首先选出回波幅度超过第一门限的单元，如果在一定距离段内这样的单元数目超过第二门限，则判定该距离段内存在目标 [ 4 ]。M/N二进制检测器的性能由两个门限共同决定。而M/N二进制检测器由于采用了复杂的变换使检测量的概率密度函数变得极其复杂，检测门限不易得到。本文将通过构造新的检测量来求解威布尔分布下目标的检测问题，解决能量检测器在威布尔杂波情况下的性能问题及M/N二进制检测器的计算复杂的问题，最后证明本算法的有效性。
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user: 2. 基于矩估计的参数估计 常用的参数估计方法有矩估计法和极大似然估计，考虑到矩估计法计算的方便性，利于实时检测，本文将采用矩估计法来估计威布尔分布的两个参数值。 矩估计法(estimation by the method of mo-menu)又称为数字特征法。以样本矩的某一函数代替总体矩的同一函数来构造估计量的方法称为矩估计法 [ 5 ]。因为样本可确定一个经验分布函数，由这个经验分布函数可确定样本各阶矩。而样本又是从总体中随机抽取而来，样本的分布及其各阶矩都在一定程度上反映着总体参数的特征，当样本容量n趋于无限大时，样本矩与相应的总体矩任意接近的概率趋于1，因而可用样本矩代替总体矩构造一个含有未知参数的方程或方程组，方程的解就给出总体参数的估计量 [ 6 ]。 假设连续型随机变量X的概率密度函数为 f ( x ; θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k ) ，或者离散型随机变量X的分布律为 P X = p ( x ; θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k ) ，其中 θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k 为概率密度函数的待估参数， X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n 是来自X的样本。假设样本X的前m阶矩存在。 μ m = E ( X l ) = ∫ − ∞ + ∞ x m f ( x ; θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k ) d x ，X连续 (1) 或 μ m = E ( X l ) = ∑ x ∈ R x x m p ( x ; θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k ) d x ，X离散(2) 在通常情况下，它们是 θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k 的函数。在矩估计中，我们基于以下假设，样本矩 A m = 1 n ∑ i = 1 n X i m (3) 收敛于总体矩 μ m ( m = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ) ，样本矩的连续函数收敛于总体矩的连续函数，这样，就可以以样本矩来作为总体矩的一个估计，把样本矩的连续函数作为总体矩连续函数的一个估计 [ 7 ]。具体步骤为 { μ 1 = μ 1 ( θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k ) ， μ 2 = μ 2 ( θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k ) ，                             ⋮ μ k = μ k ( θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k ) . (4) 这是一个由k个方程组成的方程组，每个方程包含k个未知参数 ( θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k ) ，一般情况下，可以求解出一组唯一的解 θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k 。以 A i 代替上式中的 μ i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ，可以计算出一组 θ ^ i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ，将 θ ^ i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k 作为 θ i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k 的估计量，这种估计量称为矩估计量。矩估计量的观察值为矩估计值。设X为连续型随机变量，其m阶原点矩为 E ( X m ) ， X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n 是来自X的样本。其m阶原点矩为 A ( X m ) = 1 n ∑ i = 1 n X i m (5) 在矩估计中有 E ( X m ) = A ( X m ) (6) 威布尔分布服从的概率密度函数为 f ( x ) = β η ( x η ) β − 1 exp ( − ( x η ) β ) (7) 威布尔分布函数为 F ( x ) = 1 − exp ( − ( x η ) β ) (8) 其中 η 是尺度参数，表示分布的强度； β 是形状参数，表示分布的偏斜度 [ 8 ]。 概率密度函数为威布尔分布随机变量的m阶原点矩为 E ( X m ) = ∫ 0 ∞ x m f ( x ) d x = ∫ 0 ∞ x m β η ( x η ) β − 1 exp ( − ( x η ) β ) d x = η m Γ ( m β + 1 ) (9) 由式(9)得 { η Γ ( 1 β + 1 ) = E ( X ) η 2 Γ ( 2 β + 1 ) = E ( X 2 ) (10) 解方程(10)可得到威布尔分布的参数估计。 求解方程式(10)得到 { β = π E ( X 2 ) E ( X − 2 ) / E ( X ) E ( X − 1 ) ( E ( X 2 ) E ( X − 2 ) ) 2 − ( E ( X ) E ( X − 1 ) ) 2 η = E ( X ) Γ ( 1 + 1 β ) (11)
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user: 3. 威布尔分布的非相干积累 设 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X N 为N个杂波样本且独立同分布，经非相干积累后随机变量 ∑ i = 1 N X i 的PDF为 p N ( x ) ， X i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ) 的矩母函数为 M ( s ) = E ( e s X i ) (12) 当随机变量 X i 服从威布尔分布时， M ( s ) = ∫ 0 + ∞ e s x c η ( x η ) β − 1 e − ( x η ) c d x (13) 当各阶矩存在的随机变量，不管是离散型的还是连续型的都可以定义矩母函数 M ( s ) = ∑ n = 0 + ∞ t n n ! E [ X n ] ，(14) 则结合式(9)，式(14)可写成 M ( s ) = ∑ n = 0 + ∞ s n n ! η n Γ ( n β + 1 ) (15) ∑ i = 1 N X i 的矩母函数为 (16) 上式经过拉普拉斯反变换可得到随机变量 ∑ i = 1 N X i 的概率密度函数 p N ( x ) [ 9 ] ，但是 p N ( x ) 无法以闭合形式给出解析式。所以直接对威布尔分布进行非相干积累没有办法获取非相干积累后的概率分布，无法将其应用到目标检测的问题中去。
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user: 4. 算法设计 4.1. 问题描述 对宽带雷达体制，目标回波信号延展到多个距离分辨单元，形成距离像。为研究方便，作如下假设： z 1 ， z 2 ， ⋯ ， z N 为距离波门内的采样信号，每个距离分辨单元采样1个点，目标距离像的起始和终止位置分别为 k 0 ( 1 ≤ k 0 ≤ N − L ) 和 k 0 + L − 1 ，L为目标强散射点所占据的距离分辨单元个数，称之为距离像长度 [ 10 ]。 设雷达系统对回波的采样点数为L。在每一个距离单元上，观测量表示为 z n ，目标回波量表示为 s n ，假定 s n 服从自由度为2m (m是自然数)的 χ 2 分布，其概率分布函数为 f ( s n ) = s n ( m − 1 ) e − s n / 2 2 m Γ ( m ) ， s n > 0 (17) 是威布尔分布，表示背景杂波，这里采用两步法，先假设杂波参数 η ， β 已知，再通过背景杂波进行估计得到。设目标回波的距离像分布不超过L个距离单元，对检测窗内的数据建立如下检测模型： { H 0 : z n = c n ; H 1 : z n = s n + c n ; n = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， L (18) 4.2. 似然比检验 NP 准则下，假设检验式(16)的最优检测器为似然比检测器 [ 11 ] (Likelihood Ratio Test， LRT)，其表达式为： ∏ n = 1 L p ( z n | H 1 ) p ( z n | H 0 ) ≷ H 0 H 1 T h (19) 其中 p ( z n | H 1 ) 是 z n 在 H 1 假设下的PDF， p ( z n | H 0 ) 是 z n 在 H 0 假设下的PDF， T h 是相应的检测门限。适当的变换有时候可以很大程度地简化实际LRT计算量，通常的做法是对式(19)两边取对数，得到对数似然比 ∑ n = 1 L f ( z n ) ≷ H 0 H 1 ln T h (20) 其中 f ( z n ) = ln p ( z n | H 1 ) − ln p ( z n | H 0 ) 。 式(20)可以作为威布尔分布的最优检测器，但是却无法直接应用于工程中。 在 H 0 假设下，有 p ( z n | H 0 ) = f ( z n ) = β η ( z n η ) β − 1 exp ( − ( z n η ) β ) (21) 在 H 1 假设下，有 (22) 由式(21)、(22)可知，求解 ∑ n = 1 L f ( z n ) 比较复杂，另外，其虚警率对应的门限也需要用蒙泰卡罗方法求解，不适于工程应用。 4.3. 指数分布与 G a m m a ( n ， λ ) 分布的关系 假设 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n 独立同分布，且服从 E x p ( λ ) ，即服从指数分布。 当 n = 1 时， G a m m a ( 1 ， λ ) = E x p ( λ ) (23) 所以指数分布是 G a m m a ( n ， λ ) 分布的一种特殊形式； 假设当 n ≤ k 时， S n = ∑ i = 1 n X i 服从 G a m m a ( n ， λ ) 成立，当 n = k + 1 时， S k + 1 = S k + X k + 1 ，其中 服从 G a m m a ( k ， λ ) ， X k + 1 服从 E x p ( λ ) ， Pr ( S k + 1 = x ) = ∫ 0 x Pr ( S k = y ) P r ( X k + 1 = x − y ) d y = ∫ 0 x λ k Γ ( k ) y k − 1 e − λ y × λ e − λ ( x − y ) d y = λ k + 1 Γ ( k + 1 ) x k e (24) 则 服从 G a m m a ( k + 1 ， λ ) 分布。 综上，多个独立且相同分布的指数分布变量的和服从Gamma分布。 4.4. 检测器设计 假设 H 0 条件下， x n 的概率密度函数表达式为： p ( x n | H 0 ) = β η ( x n η ) β − 1 exp ( − ( x n η ) β ) (25) 将服从威布尔分布的雷达杂波 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x L 做如下变换： y i = ( x i η ) β ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， L (26) 推倒得到 F ( y i ) = 1 − exp ( − y i ) (27) 将上式对 y i 求导，得 的概率密度函数为 f ( y i ) = exp ( − y i ) (28) 由式(28)可以看出 y i 服从标准指数分布。 检测器构造如下检测量t： t = y 1 + y 2 + ⋯ + y L (29) 在威布尔杂波下的检测策略为： { t ≥ T ，   裁 决 目 标 存 在 t < T ，   裁 决 目 标 不 存 在 由4.3可知多个独立且相同分布的指数分布变量的和服从Gamma分布，由因为 y i 服从标准指数分布，则 t = ∑ i = 0 L y i 服从 G a m m a ( L ， 1 ) 分布，则 P fa = ∫ T ∞ f ( t ) d t (30) 其中 f ( t ) 为 G a m m a ( L ， 1 ) 分布的概率密度函数。由式(30)求出检测门限T，与检测单元计算得到的t比较，即可得到检测结果。 检测流程： 1) 根据参考单元估计出威布尔分布的两个参数值； 2) 通过式(30)计算出门限值T； 3) 通过式(26)对检测单元进行变换； 4) 通过式(29)计算检测统计量t的值，将该值与门限值T进行比较得到结果。
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user: 5. 威布尔分布与指数分布仿真 在4.4节中通过公式推导证明威布尔分布通过 ( x i η ) β 变换后变成标准指数分布，在本节中将仿真4组威布尔分布， η 与 β 随机取值，通过仿真来证明威布尔分布可以通过变换变成标准指数分布，标准指数分布与威布尔变换后分布的PDF曲线如图1所示。 图1. 标准指数分布与威布尔变换后分布的PDF曲线 其中虚线代表理论上的标准指数PDF曲线，实线代表威布尔分布通过 ( x i η ) β 变换后的PDF曲线，二者非常相近。
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user: 6. 算法仿真 6.1. 算法的稳定性 仿真场景：当威布尔分布描述一些典型的海杂波时形状参数 β 的值多分布在1到2之间，尺度参数 η 不做要求 [ 12 ] ，所以在仿真时威布尔杂波的尺度参数 η 取2.2和形状参数 β 取1.5，虚警率 P f 设置为10 −3 ，蒙特卡洛仿真次数 100 / P f ，目标占据20个距离单元，目标回波服从卡方分布，信噪比SNR从−5 dB逐步增加到10 dB，仿真尺度参数 η 和形状参数 β 的不同估计值情况下的检测情况。 图2. 不同估计情况下的检测曲线 图2中曲线1为参数估计准确时的检测结果曲线，曲线2和曲线3分别为尺度参数 估计值比准确值小5%、大5%时的检测结果曲线，曲线4和曲线5分别为尺度参数 η 估计值比准确值小10%、大10%时的检测结果曲线，其中形状参数 β 的取值方法为：仿真10000组相关威布尔分布的样本，每组样本包含200个数据，尺度参数 η 为2.2和形状参数 β 为1.5，通过矩估计法得到威布尔分布的参数，在估计得到的10，000组参数中找到尺度参数估计值比准确值小5%、大5%、小10%、大10%的4组估计值，对应的形状参数的估计值便可以得到。从图中可以看出，当参数估计准确时的检测结果最好，当参数估计存在偏差时，检测率并没有下降很多，可以看出本算法具有良好的稳定性。 6.2. 检测率仿真 仿真场景：威布尔杂波的尺度参数 η 为2.2和形状参数 β 为1.5，虚警率 P f 设置为10 −3 ，蒙特卡洛仿真次数 100 / P f ，目标占据20个距离单元，目标回波服从卡方分布，信噪比SNR从−5 dB逐步增加到10 dB，仿真本文提到的算法、二进制检测算法及能量检测算法，对比这三种检测算法。 图3中曲线1为本文的检测算法，曲线2为二进制检测算法，曲线3为能量检测算法，从图中可以本文提出的检测算法在信噪比相同的时候，比M/N二进制检测算法的检测率高，但是比能量检测算法的检测率低。 6.3. 虚警率仿真 仿真场景：威布尔杂波的尺度参数 η 为2.2和形状参数 β 为1.5，虚警率 P f 设置为10 -3 ，蒙特卡洛仿真次数 100 / P f ，目标占据20个距离单元，目标回波服从卡方分布，仿真只有杂波时，本文提到的算法、M/N二进制检测算法及能量检测算法的虚警率。 分别仿真三种算法，本文提到的算法虚警率为0.00041，M/N二进制检测算法为0.00062，均在设置 图3. 检测率仿真曲线 的虚警率0.001以下，是恒虚警的，而能量检测算法的虚警率为0.00845，大于设置的虚警率。 综上，本文提出的算法和M/N二进制检测算法都具有恒虚警性质，但是本文提出的算法比M/N二进制检测算法的检测率高。虽然能量检测算法比本文提到的算法的检测率高，但是能量检测算法却是以牺牲恒虚警为代价来提高检测率。所以本文提出的检测算法比其他两种算法的检测性能都更优。
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user: 7. 结束语 本文研究了威布尔杂波模型下的扩展目标检测问题，针对传统检测算法存在的问题，如能量积累检测器在威布尔杂波下检测性能迅速下降，M/N二进制检测算法的一次虚警概率没有解析解且检测性能不理想等问题，另外，本文通过研究发现威布尔分布非相干积累没有解析解，且威布尔分布下的杂波检测的最优检测器也没有解析解，针对以上问题，本文提出一种新的检测量，将威布尔分布转换成标准指数分布，同时利用指数分布与Gamma分布的关系来获得检测阈值，使威布尔分布下扩展目标检测问题得到很大的简化，性能也明显的提升，且算法具有较好的稳定性。本算法属于参数化检测算法，使用该算法的前提是杂波分布的类型估计准确，若杂波分布估计错误，检测器的检测性能会下降，所以在下一步的研究中，拟重点研究非参数化检测算法，使算法具有更广的应用范围。
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user: 摘 要 作者研究了以往文献，对安全意识的定义及其表现形式进行了梳理，并用案例统计证实，安全意识是大部分重大事故的重要原因。为改善安全意识、预防事故，作者提出了一系列提高安全意识的措施，它们包括加强安全生产的宣传教育力度、建立严明的安全生产管理制度、培养职工安全生产超前意识、加强安全意识培训教育、强化领导监督管理职能、加强企业安全文化建设、强化现场目视化管理。经分析选择出了最佳措施，即加强企业安全文化建设，营造浓厚的企业安全文化氛围，从根本上改善其安全意识。 关键词 :安全意识，定义，重要性，措施 Copyright © 2019 by author(s) 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 以往，安全意识有很多定义，例如，曹书平认为安全意识是安全的思想方法论，是人们对安全问题认识的心理体验的总和 [ 1 ] 。徐向东从哲学的角度对安全意识的概念进行了定义，他认为安全意识是指对人的身心免受不利因素影响的存在条件与状态所持有的心理活动的总和 [ 2 ] 。林泽炎从心理学角度认为安全意识是工人在生产过程中对各种各样可能对自己及他人造成人身伤亡和损害的外在环境条件的一种戒备和警觉的心理状态 [ 3 ] 。正田亘在事故预防心理学一书中对安全意识概念的界定侧重于安全的态度和行为倾向，他认为拥有安全意识的人，总是把责任归于自己，不以自我为中心，不把自己的自信心估计过高，采取谨慎的态度，能控制自己的行为 [ 4 ] 。张宇婧在研究出租车驾驶员安全意识的问题中提到安全意识是人们安全心理活动的总和，主要是由知识观念、意向观念和决策观念所组成的心理过程的反映 [ 5 ] 。国内外专家、学者从各自不同的领域对安全意识概念进行了界定，但到目前为止，还没有关于安全意识的权威定义。 人在思想上认为安全意识很重要，大量的事故原因分析也能证实其重要性，但人们的认识还是模糊的。提高安全意识的措施也有一些，但其有效分析还有待进一步探讨。本文将在对安全意识的定义进行梳理的前提下对其重要性和改进措施进行研究。
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user: 2. 安全意识的理论定义 到底什么是安全意识呢，安全意识是人们在进行有目的的生产活动中对危险的识别和判断能力，是人脑对客观存在的不安全因素——人的不安全行为、物的不安全状态及环境的额不安全条件的反应 [ 6 ] 。是一种内隐的心理活动方式，直接影响和支配者人们的操作活动。安全意识有以下几种表现形式 [ 7 ] ： 2.1. “安全第一”意识 在组织生产中，企业所有员工都必须树立“安全高于一切”的思想，企业管理人员要将员工的安全置于首位，当生产和安全产生冲突时，生产要绝对服从安全。只有做到安全生产，消除事故隐患，企业才能长久的生存下去。 2.2. “预防为主”的意识 “预防为主”是实现安全第一的前提条件，也是重要手段和方法。在生产过程中可能会出现的不安全因素和差错，应该提前系统的采取技术、组织和管理上的措施，有效控制和消除事故隐患，真正做到防患于未然，才能实现安全生产。 2.3. “安全效益”意识 安全问题归根到底也是经济问题，事故的损失有三类，人员伤亡、财产损失和环境破坏。事故的发生必然带来经济问题，从某种意义上来讲也等于减少了生产产值，产生负效益。 2.4. “全员参与”意识 安全生产是与广大职工的行为和切身利益紧密相关的，无法靠少数人来实现，必须依靠企业全体员工的参与，只有全体员工都树立较高的安全意识，拥有安全责任，自觉参与到企业的安全文化建设当中，安全管理的效果就会越显著。 2.5. “安全道德”意识 安全道德意识是指人们在劳动生产过程中，具有自觉维护国家和他人的安全利益的良好品德。无论在外界压力还是诱惑力的影响下，职工都能自愿表现出符合安全生产要求的行为意识和习惯，是安全意识的最高境界，也是安全文化建设的最高目标。