DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 我校大型仪器开放网络共享平台的建设 2.1. 利用网络技术替代了手工传统操作 随着开放业务量的剧增，传统的操作难以应对，2003年开始筹建大连理工大学大型仪器开放网络管理平台(以下简称“网络管理平台”)，独立开发设计，经反复修改，2004年10月正式投入使用。建立了四大模块 (1) 课题负责人模块：个人资料的设置、学生测试的管理、学生经费的设置、允许学生使用的仪器设置；预约样品、查询记录、使用经费的情况、使用仪器的情况(图1)。 (2) 学生模块：个人资料设置、密码修改、信息沟通；预约仪器、查看记录、预约情况、历史记录(图2)。 (3) 仪器管理员模块；个人资料设置、查看修改个人资料；预约管理、批复预约、调整预约时间及样品、仪器管理、发布仪器信息、设置仪器测试时间及样品数、统计记录、错误修改(图3)。 (4) 系统管理员模块(图4)：个人信息设置、修改资料、查看信息、发布消息；用户管理、仪器信息的管理(增、删、改)；仪器管理员的信息管理(增、删、改)；统计记录、仪器运行情况的记录统计、测试人员工作量的记录统计、经费使用的记录统计 [ 6 ] 。 2.2. 网络开放共享平台实现了科、管实时互动，仪器资源共享 我校的大型仪器开放共享平台，有我校经费账号的教师均可实名注册登陆、通过审核后可即时了解预约仪器的信息进行测试、随时查看统计各类数据、收费等完整的数据连接。完成对校内外的测试样品的预约和收费、仪器使用记录汇总和评价、仪器管理员工作量的汇总、教师及学生使用仪器情况的明细 图1. 课题负责人模块示意图 图2. 学生模块示意图 图3. 仪器管理员模块示意图 图4. 系统管理员模块示意图 和汇总等功能。管理员可以调阅上述任意时间区间、任意范围内的数据。科研人员、管理人员可实时互动，实现了资源、信息等智能化管理，仪器资源的开放共享。 2.3. 我校网络开放共享平台应用情况和效果 大型仪器开放共享网络平台自上线使用，实现了公用类贵重大型仪器的开放共享，在线实时统计，解决了各节点连接及各种复杂的数据处理。 (1) 注册用户覆盖了校内的土木、电气、力学、材料、物理、机械、汽车、航天、水利、化工、生命、环境、能动、盘锦校区等14个部门，434个科研组。 (2) 同时完成外院校，科研院所的社会化服务。 (3) 解决了空机率问题，仪器是用的不是摆样子的，开放前的空机率高于60%，现在低于10%，实现了实时在线了解仪器各种状态，合理规划时间，假期可正常测试。 (4) 开放仪器的有效机时、测样机时年平均值已超过2000小时，远高于教育部1600小时的标准。 (5) 空驶率降低使仪器寿命显著提高(1984年的X射线衍射仪已服役30多年仍在开放使用)仪器的价值得到充分转移，经济效益显著增加。 (6)《大型仪器开放网络管理平台》完成测试样品统计表(表1，图5)。 Table 1 Test sample statistic 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 样品数(万个) 1.6 2.4 2.6 2.9 4.2 4.6 6.9 7.2 8.1 10.4 10.2 10.8 11.2 测试费(万元) 30.6 51 53.7 68.6 88 106 114 120 187 260 270 370 430 仪器数(台) 55 56 56 56 56 56 56 56 58 69 69 49 49 表1. 测试样品统计表 图5. 测试样品统计示意图 (7) 共完成测试样品数83.1万个，测试费总收入2148.9万元。2016年测试样品数超过11万个，是开放第一年2001年(1.08万个)的10倍，是共享平台上线的2004年的7倍，为学科建设、人才培养、科学研究及社会化服务，起到了重要的支撑作用。其中，校内占90%，校外的社会化服务占10%。我校10年来影响因子5.0以上高水平文章40%采用了大型仪器开放共享平台仪器的测量数据，为重大科研攻关项目的完成提供了可靠的数据保证。
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user: 3. 加强共享平台的测试队伍建设，提高大服务水平 3.1. 稳定的、高水平、研究型的测试队伍是平台高效、长期快速发展的关键 由于现代仪器的服务内容和对象涉及到多学科和不同的专业，一门课或者一项科研课题的完成，需要多学科的研究人员互相配合，加之现代仪器的复杂结构和精密，科技含量高，必须具有相当技术水平和实际经验的专业技术人员使用和维护，这就需要建立一支高水平的研究型的测试队伍 [ 7 ] 。开放共享平台要充分发挥教师和研究人员的作用，组成一支由教师、研究人员、分析测试人员、仪器维修、维护人员，科学管理人员组成的跨学科的科技队伍。以研究促发展，以研究带服务，不断提升分析测试服务水平。共享平台开放的成功吸引了更多有才华的年轻教师加入平台建设，同时选拔出了优秀的学生留到测试平台工作(硕士4人，博士6人)，为测试平台注入了新的活力。现有专职测试人员25人，平均年龄35岁，正高2人、副高9人，工程师11人。 3.2. 仪器专管员的工作成绩综合评价 (1) 完成样品数量作为仪器专管员工作评价的重要标准，同时要考虑到收费总额(仪器收费标准不同)、工作量(开放的仪器或委托测试，仪器自动测试或专管员测试、样品的前处理等)不同的仪器加权计算，这是对专管员的工作量调节、奖励的基本依据 [ 8 ] [ 9 ] 。 (2) 包括仪器的保养情况、用户满意度(服务态度、服务质量、服务能力)以及执行各项规章制度和要求。 (3) 年终奖励 每年10月份统一收取年度测试费，从中提出(20% ~ 25%)的奖励基金，评出6个等级，年终组织测试人员召开总结会，对测试人员进行奖励。 (4) 选派优秀测试人员参加相应培训，提升服务质量。 3.3. 激励机制是对测试人员的工作热情的基本保障 (1) 人的因素是第一位的，开放10多年来，学校在评定职称方面，向公用类服务平台的测试人员倾斜，为整体的发展提供了上升空间。 (2) 始终把队伍建设放到第一位，以老带新，老教师以传帮带的形式，引导年轻人尽快掌握测试方法，独立操作；年轻人也以新的知识结构引领平台快速发展，避免了退休引起的技术断层(平台已退休5人，其中副高3人)。 (4) 充分发挥老教师的示范作用，严谨踏实的工作作风影响着新入职的年青人，年轻人的工作热情，带来平台上的活力。 3.4. 大型仪器共享的服务水平和质量取决于测试人员的技术力量 (1) 建立起服务第一的思想体系，相对应的各项规章制度也是为了更好地配合“服务工作”。 (2) 狠抓服务质量，质量是生命线，没有可靠的数据，开放共享平台将是短命的。 (3) 服务能力和服务态度是大型仪器开放共享平台发展的动力，踏踏实实的工作态度，科学严谨的技术数据是平台发展根本所在。
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user: 4. 建立科学合理的大型仪器评价体系，推动共享平台的可持续发展 4.1. 大型仪器使用效益评价 有效机时(=测试时间/额定机时)作为仪器效益评价的重要标准。同时用仪器每年完成的样品数和平均机时消耗数(=测试时间/完成样品数)作为细化的效益评价标准，完成的样品数多表示对该仪器的需求及其工作量都大，平均机时消耗数小表示仪器的工作效率高。仪器效益评价对仪器的配置、调配或增补都具有参考价值。 4.2. 完成样品数与仪器需求及工作量成正比，平均机时与工作效率成反比 测试样品数的多少直接反映出测试人员的工作水平及服务质量，同时反映出用户对仪器的需求量。测试人员所测的样品数多少，就放映出他的工作量大小，同时放映出用户对该仪器的需求大小。平均机时多少是反映工作效率的另一个指标，平均机时越高，效率越低。 4.3. 仪器的完好率是开放共享的必备前提 仪器的性能和技术指标是保证测试数据稳定的基本保障，管理员定期对仪器进行校验审核，定期进行维护保养，确保仪器测量的技术指标、灵敏度及准确性的稳定，精度降低的及时调整修复。
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user: 5. 结语 我校通过大型仪器开放共享网络平台十几年的建设与运行，仪器测试样品数连年上升，仪器的使用率也同步增长，2016年的测试样品数是2001年(1.08万个)的10倍，达到了11万个，年平均机时超过了2000小时。实现了集中管理、专管共享、开放服务、网上预约、合理收费的管理模式 [ 10 ] [ 11 ] 。解决了贵重仪器使用效率低的关键问题，使大型仪器的使用寿命大大延长，充分发挥了大型仪器在高层次人才培养、科学研究、社会化服务方面的作用。为教学科研提供了大量准确的科学数据，为高水平的科研项目提供了技术支撑。解决了仪器维护维修难、测试人员培训、提职难等普遍存在的问题。使大型仪器开放共享平台走上了良性发展的快车道，受到了广大师生用户的一致赞扬。为共享平台管理模式的进一步发展提供了良好的经验，随着211、985工程的持续推进、重点学科建设的深入拓展，公用类大型仪器将得到更大的投入，贵重仪器的开放也将迎来新的一轮快速增长期，大型仪器开放共享平台将迎来新的春天。
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user: 摘 要 研究晋西北地区的土壤有机碳对认识农牧交错带的土壤有机碳储量及其分布特征、土壤碳固存潜力、生态恢复的环境效应、调节区域气候，缓解全球变暖具有重要的科学意义。本文基于全国第二次土壤普查数据、2013年遥感影像数据，采用土壤类型法估算晋西北各土壤类型的平均土壤有机碳密度；并结合IPCC计算方法和土地利用转化法对比不同类型土壤有机碳蓄积量的变化。研究发现：1) 晋西北地区土壤平均有机碳密度为8.6 kg/m 2 ；2) 不同土地利用类型土壤有机碳密度为：林地(11.89 kg/m 2 ) > 草地(8.16 kg/m 2 ) > 耕地(6.09 kg/m 2 ) > 其他用地(5.50 kg/m 2 )；3) 林地、草地和耕地面积占总面积的比重由98.34%减少到了94.30%，但三种地类的土壤碳储量由2683.18·10 5 t，增加到了2013年的2883.27·10 5 t (IPCC算法)和2883.14·10 5 t (土地利用转化法)。由此可知，晋西北地区生态恢复工程的实施增强了土壤的固碳能力。 关键词 :晋西北地区，土壤有机碳密度，土壤有机碳蓄积量，土地利用方式 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 碳循环研究是解决全球气候变暖问题的关键，陆地生态系统是全球碳循环的重要组成部分，土壤碳库是陆地生态系统最大的碳库 [ 1 ] ；且土壤碳库及其变动是影响大气CO 2 浓度的关键生态过程 [ 2 ] ，1 m厚的土壤碳在陆地中存储时间最长，且对土地利用和环境变化最为敏感 [ 3 ] ，同时，土地利用变化是影响土壤碳库变动的重要因素，也是导致全球气候变化和碳循环不平衡的重要原因之一 [ 4 ] 。 农牧交错带是我国北方农业区和畜牧业区交汇、过渡地带，是干旱区向半干旱区的过渡地带，其生态系统极其脆弱。同时，多变性的生态环境导致土地利用类型也具有多样性，不同的土地利用类型及管理方式影响着植被的多样性及其生产力，从而影响到土壤的固碳能力，进而导致陆地生态系统碳收支受到影响。对农牧交错带土壤有机碳变化进行研究，能够更准确地评估土壤有机碳变化特征和区域生态系统碳收支状况，更科学地认识农牧交错区碳循环特征，对制定区域可持续发展战略、应对气候变化对策提供理论依据。 山西省西北地区不仅是农牧交错带的重要组成部分，也是黄土高原东北部边缘地区，是山西省规划建设生态经济畜牧区的重要区域，长期受自然和人文因素的综合影响，使得该区域内的土地利用方式发生着重大变化，进而影响着该区域的土壤有机碳蓄积量。因而，本文对山西省西北地区土地利用与土壤有机碳进行研究，进而了解其动态变化状况及其产生的生态效益，从而服务于区域生态恢复与重建，进一步认识农牧交错带土壤碳储量及其分布特征、土壤固碳潜力，且对缓减气候变暖、调节区域小气候等具有重要的科学意义。
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user: 2. 研究区概况 晋西北地区地处东经110˚33'~114˚32'，北纬38˚6'~40˚44'，包括大同市、朔州市、忻州市3个地级市的23个县(市、区) (如图1所示)，面积约37，550.38 km 2 ，占山西省总面积的23.97%。区域内广泛覆盖黄 图1. 晋西北地区行政区图 土，盆地和山地相间分布，自东南向西北依次有五台山北部边缘、忻定盆地北部边缘、恒山部分地区、大同盆地、管涔山北部边缘。该地区为温带大陆性季风气候，年均温在7℃以下，年平均降水量380~460 mm。植被类型上以温带半湿润森林草原和半干旱干草原为主。土壤类型以栗褐土、栗钙土为主；其他区域还分布有盐、潮土、亚高山草甸土、山地草甸土等土壤类型。
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user: 3. 数据来源和研究方法 3.1. 数据来源 数据采用由第二次土壤普查(1979~1985年)编写的《山西土壤》、《山西土种志》、《山西省土壤图集》，并借助中国土壤数据库管理和共享平台。其中包括土壤各个剖面的地理位置、土壤分层容重、土壤有机质含量、土层深度等理化性质等基础数据；图件包括1:200万山西省土壤类型图(见图2)和山西省土地利用现状图。 2013年土地利用数据来源于Landsat-8OLI影像数据，并通过人机交互式解译获取相应的土地利用类型数据，并将土地利用类型归并为林地、草地、耕地和其他用地4大类。 3.2. 研究方法 3.2.1. 土壤类型法 土壤类型法 [ 5 ] 是指在土壤发生学分类的基础上，以土壤剖面的分层厚度为权重，求出各个土壤类型以深度为权重的平均有机质含量(>1 m的土层深度以1 m统计)，以面积为权重，计算得到晋西北地区内的土壤平均有机质含量、土壤平均容重、土层平均深度；通过Bemmelen转换系数 [ 6 ] 得出晋西北地区内的平均土壤有机碳密度。本文通过使用土壤类型法，分析并估算晋西北地区内土壤有机碳密度及其蓄积量。 图2. 晋西北地区土壤类型分布图 其中土壤类型的有机碳蓄积量可以通过以下公式计算： (1) 式中：i为土壤类型；C i 是第i类土壤的有机碳蓄积量(t)；S i 是第i类土壤的面积(km 2 )；P i 是第i类土壤的平均有机质含量(%)；W i 是第i类土壤的平均容重(g/cm 3 )；H i 是第i类土壤典型剖面的平均深度(cm)；0.58是有机碳含量由有机质含量的Bemmelen转换系数 [ 10 ] 。 3.2.2. IPCC计算方法 依据IPCC中温室气体清单计算方法，某一土地利用类型下的所有土壤类型在20年期间表层30 cm土壤碳净变化如下： (2) 式中：NC j 是第j种土地利用类型的净碳变化量；NC ij 是第j种土地利用类型下第i种土壤类型的净碳变 Table 1 The rate of soil carbon after the land use chang 林地 耕地 草地 林地 0.00 −27.0 ± 4.6% −2.4 ± 21.2% 耕地 恢复到林地的90% 0.00 恢复到草地的100% 草地 恢复到林地的90% −0.20 0.00 表1. 土地利用变化后土壤碳变化率 [ 7 ] 化量；C j 是第j种土地利用类型的土壤有机碳密度；IF j 是第j种土地利用类型转变时的碳库的影响因子(耕地：0.77，草地：0.9，林地：1.0) [ 7 ] ；S jt 是第j种土地利用类型在t时间内面积变化量。 3.2.3. 土地利用转换方法 土地利用变化之后土壤有机碳的变化速率会随时间呈现降低的趋势，其土壤碳蓄积量最终将会达到一种新的平衡状态(见表1)。有研究表明，在森林演替和次生演替过程中，土壤碳蓄积量总体上没有明显的变化 [ 8 ] ，因而本文不考虑林地类型之间、草地与耕地内部不同类型的转变。
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user: 5. 结论与讨论 5.1. 讨论 土地利用/覆被变化是导致全球气候变化和碳循环不平衡的重要原因之一，通过改变土壤有机物的输入、土壤形成条件、区域小气候，从而影响土壤有机碳的分解速率，使土壤有机碳的储量发生变化。据Houghton [ 14 ] 对土地利用影响的研究可得，在过去的百年时间内，历史上的自然生态系统转化为人为生态系统，促使植被释放100~150 Pg C，土壤向大气释放80~100 Pg C。20世纪80年代，由于土地利用方式改变，全球平均每年平均释放约(1.6 ± 0.7) × 10 9 t碳素 [ 15 ] 。在国内外研究中，土壤有机碳研究的差异性较大，土地利用变化对土壤有机碳效应的影响差异也无法较合理地解释，因而，对碳储量的估算，以及不同尺度上土地利用变化对土壤有机碳的研究也尤为重要。 本文借鉴前人的研究成果，采用山西省全国第二次土壤普查数据和2013年遥感影像，并借助GIS软件和土壤类型法对晋西北地区各类型土壤平均有机碳密度，以及采用IPCC算法和土地利用转化方法对不同土地利用类型间土壤碳蓄积量的变化进行了分析。在估算土壤碳蓄积量的方法中，除了方法本身存在的土地利用类型转变造成的碳库的影响因子、转变时造成的碳变化率、以及植被生物量凋落物等不确定性因素之外，还存在本研究在估算2013年林地、草地和耕地碳蓄积量时，没有考虑到土壤类型本身对土壤有机碳的影响，且缺乏实地调查数据，可能会导致估算结果存在着一定程度的不确定性。因而，在今后的研究中，将进一步加强对晋北地区的土壤有机碳实测资料的调查，并进行长期的观测，以便更好地了解晋北地区土壤碳蓄积量的变化情况，从而为区域发展提供建设性的建议。 5.2. 结论 1) 晋西北地区土壤平均有机碳密度为8.6 kg/m 2 ，不同土地利用类型土壤有机碳密度分别为：林地(11.89 kg/m 2 ) > 草地(8.16 kg/m 2 ) > 耕地(6.09 kg/m 2 ) > 其他用地(5.50 kg/m 2 )。 2) 晋西北地区研究时段内，林地面积总体增加，耕地面积总体减少，草地的总面积变化较小，三种地类面积比重由98.34%减少到了94.30%。三种地类的土壤碳储量由二次土壤普查的2683.18·10 5 t增加到了2013年的2883.27·10 5 t (IPCC算法)和2883.14·10 5 t (土地利用转化法)。可见晋西北地区实行生态环境恢复工程增强了区域的固碳能力。
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user: 摘 要 物流基地作为多种物流服务功能的重要节点不仅对物流业的发展起到了巨大的促进作用，同时对城市发展及社会效益也做出了巨大的贡献。京南物流基地的建立，服务于北京及周边城市，以促进大兴区的物流产业和经济的发展。本文就京南物流基地的发展现状作了概述，根据我们对京南物流基地的实地调研进行简要地分析，针对其实际存在的问题提出了几点建议。 关键词 :京南物流基地，发展现状，对策 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. 京南物流基地介绍 京南物流基地位于大兴新城南部，京开高速公路、北京六环路、京九铁路交汇点位置，与京开高速公路东侧的国家级科技园区生物制药产业基地相呼应，毗邻京哈、京九、京沪、京广等干线铁路。园区内拥有26条铁路专用线、行包专列处理场，整车零担亦可直达。规划区域内规划道路共计21条，东西向9条，南北向12条，是北京唯一具有公路转铁路运输的综合物流基地，区位优势得天独厚(图1)。 北京“十一五”时期物流业发展规划指出要积极培育已具有一定物流规模的大兴京南和延庆京西北等大型综合物流区。京南物流基地可以承载15%的全北京市物流业务量。 北京“十三五”规划中提到，有序疏解非首都功能是落实城市战略定位、治理“大城市病”的基础。要坚持问题导向，坚持综合施策、久久为功，更好地坚持和强化首都核心功能，不断提升“四个服务”水平。全面落实疏解非首都功能任务是首要任务。严格执行、不断完善新增产业禁止限制目录，坚决退出一般性产业特别是高消耗产业，引导和推动区域性物流基地、区域性专业市场等部分第三产业整体迁出，推动部分教育、医疗、培训机构等社会公共服务功能向京外发展，有序疏解部分行政性、事业性服务机构。这也推动了京南物流基地的转型发展，在大的战略方向上做出指导。 图1. 京南物流基地规划图 京南物流基地逐渐形成“物流基地”和“物流中心”的复合功能，实现进出北京货物集散，大型厂商和亚太地区集团采购和分销，制造商和分销商北京周边地区采购和分销。 现代交易型物流用地地块集中在基地西部沿京开高速公路沿线(图2)。地块资料见上图图1。现代交易型物流项目地块直接面向京开主路，项目前有宽100米停车场，共15万平米。 表1是京南物流基地E、R、T地块建筑设计指标。 根据表1计算E、R、T地块合计可以建设的建筑总面积为649，490平米。 · 可用于建设仓储设施489，740平米，约占建筑总面积的75%； · 商业用地可建面积约为99，750平米，可建设单体交易中心建筑，约占建筑总面积的15%； · 写字楼约为48，000平米，约占建筑总面积的8%。
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user: 3. 目前存在的问题 3.1. 各企业对自有用地有很强自主性 基地内土地性质主要分为：一为划拨土地，二为政府出让产权。拥有政府出让产权的企业是在基地未建设时就在此设厂。而拥有划拨的土地是在建设初期，基地为了吸引商家入驻，进而将基地内土地进行划拨。拥有以上两种性质土地的企业对于自有用地的自主性强，可以根据企业需求进行土地规划。例如：百利威公司拥有13万平米的仓库的产权，他现在既使用自有的仓库部分，又向小型公司租售部分仓库，并且根据企业需求对自有土地进行分区。 由于企业对于自用用地拥有很强的自主性，就使基地内部管委无法更好的对园区内部土地进行统筹安排。基地内部也就没有具体的功能分区等措施。为管委会管理带来了不小的麻烦。 3.2. 基地内外交通问题 因为基地内大部分企业对于企业用地拥有自主产权，所以管委会无法对基地整体进行功能分区。而拥有产权的商家可以根据自己的需求将自有土地进行功能分区。也就是说基地内外没有明确的道路方向以及固定出入的大门。这造成了基地内外经常有小范围的堵车发生。这不仅给基地内企业带来了配送车辆时常延时等麻烦，也对附近居民日常出行带来了不小的麻烦。 并且基地内部的路面宽度不够，造成了大型车辆无法依次进入，这也是造成园区内堵车的问题之一。 3.3. 基地信息平台缺乏日常维护及革新 基地建设初期时，管委会就建立了网页式信息平台，主要用来进行基地消息公示、招商引资等。但是近几年来管委会缺少对于信息平台的日常维护。基地内部消息没有及时更新。这导致了外界对于基地内部的了解停滞于建设初期。 由于基地并没有将信息平台发挥应有的作用，所以内部消息传达还是主要依靠对企业进行约谈的方式。这不仅费时费力，还使基地内部企业不能及时获取消息，造成信息延时传达等问题发生。不仅仅是对于企业，管委会也因此不能更有效的管理基地内部企业，不能更好的收集企业传递上来的信息。对于日常基地管理造成了一定的问题。 3.4. 物流基地转型的障碍 基地的转型属于大势所趋，但是如何推进转型计划就成为了大问题。基地内部土地主要分为：一为划拨土地，二为政府出让产权。对于拥有这两种土地的企业管委会先期政策是对企业进行约谈，以促进企业进行转型。但是由于企业的战略规划与基地内部发展方向不一致，并且企业对于自用土地有用很大的自主性，这就造成了基地转型迟迟没有进度。而管委会只能采用罚款累加政策，对不转型的企业先期进行约谈，若约谈无效就进行罚款。 而不光管委会遇到了困难，企业也是如此。转型计划与企业发展战略大多不一致，企业现在也不能在短时间内更改战略计划。再加上管委会单方面的对于企业的罚款政策，企业负责人说他们也只能先维持现状，等待公司内部做决议后再与管委会进行商谈。所以截止到目前为止，基地内的转型还是迟迟没有进度。
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user: 4. 建议及解决办法 4.1. 划拨产权的方式更便于管理 目前京南物流基地部分企业是政府划拨，部分企业是政府出让产权，拥有产权的企业在法律范围内有任意的处置权，可以随意将自己的土地转让、出租和抵押，这使得经营权、管理权、产权分离，基地管委会也无法进行统一的专业化的管理。划拨产权的方式限制了使用者不得出让、装让和抵押，便于基地管委会进行统一规划和管理，可以保证京南物流基地经营的稳定性和可持续性，有效地规避了风险，保证企业利益最大化。能更好的为物流企业提供发展的平台，提升中小物流企业发展水平，将京南物流基地打造成一个高端的物流基地。 4.2. 建立信息平台和管理政策 建立京南物流基地自己的信息平台，使每个入驻的企业注册，登陆平台可以查看相关信息。无论现在土地的归属权在企业还是在管委会，都由土地现阶段的使用方进行注册登录，在里面反馈信息，按阶段反馈数据，管委会可以制定明确的规章制度和奖惩制度，双向进行监管和控制对园区内的管理，奖惩分明。有助于信息的上传下达，解决的信息失真的情况，管委会还可以按季度或者按年份得到各个企业的状况汇报，不会受产权的限制，直接和使用企业进行沟通。企业间也可以互相监督，便于物流基地进行统一专业化的管理。搭建公共服务平台，支撑平台，电子商务B2B平台并开展跨境电子商务领域创新应用。 4.3. 转型电商经济推动京南物流基地的发展 (1) 京南物流基地正积极转型为电商物流基地，借助电商企业一起开发京南物流基地。未来着力将京南物流基地做成电子商务的聚集区，乃至全国的电子商务的企业的总部。在电商物流基地的基础上构建云平台商业模式，实现电子商务与物流基地互通。以电子商务和实体经济的融合互促发展为主线，以促进电子商务的全产业链发展为特色，加快建设电子商务全产业链总部聚集中心、应用示范中心区、技术创新区和管理创新区。 (2) 将物流设施与电子商务融合发展，构建电子商务服务平台和配送网络，提升送货速度。实现“最后一公里”物流基地专业化服务，为消费者提供个性化需求服务，达到增值效益。配送的“最后一公里”并不是真正的一公里，是指从物流分拣中心到客户手中这一段距离，通过运输工具，将货物送至客户手中的过程。是整个物流环节的末端环节，唯一一个与客户面对面接触的环节，意义重大。 4.4. 希望政府加大扶持力度——转型电商 (1) 政府积极协调企业与管委会合作加快转型，共同发展，发挥政府的权威性，为京南物流基地内企业转型电商提供各种方便条件，帮助扩大京南物流基地知名度并为其提供政策法规咨询和监督。 (2) 在京南物流基地与企业转型为电商基地过程中，政府在用地、税收、投资等方面给予支持，给予财政贴息支持，减轻京南物流基地建设负担。为电子商务发展提供专项扶持的资金，企业可享受包括土地、信息平台使用、高端人才引进的优惠政策。 4.5. 规划路线避免交通拥堵 据周围部分居民反应，京南物流基地内有大量的铁路运输但与此同时大货车数量也很多，造成周围交通拥堵。 (1) 目前物流基地内有26条铁路线路，周边紧邻高速，公路也非常方便。小批量货物运输车辆合并，减少车辆重复配送，安排同一辆车在不同地点取货送货，提高配送效率。 (2) 配送时间合并，累计一定量时间的客户订单，这样可以一次性配送大批量的货物。铁路公路为不同的对象服务。铁路服务于长途运输，公路服务于城市内，邻近城市配送，减少配送车辆滞留时间。 (3) 物流基地门口规划进出单行路线，基地内同样安排运输车辆的进出各个仓库单向行驶路线，拓宽道路宽度，使车辆有序进出运输货物，缓解交通拥堵。 4.6. 京津冀一体化给基地带来的机遇 京津冀一体化的提出，推动了三地的交通和物流信息化平台共建共享。共建交通运输体系、共同科学规划、有序建设区域轨道网、公路网和客货运枢纽，提升京津运输服务水平，增强区域运输安全保障，形成海港、空港、无水港、城市轨道、城际铁路、公路协同运行的快速、便捷、高效、安全、大容量、低成本的区域交通运输体系。北京支持天津建设区域货运交通枢纽 [ 3 ] 。这使基地内部企业的运输更加的便利、快捷。基地内部企业也可以在政策的支持下，加大开展与天津港集团、河北各地机场、天津机场等多种形式的合作，拓宽水运、航运业务。
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user: 资助信息 该项目得到2016年北京市级URT项目资助。
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user: 摘 要 日本地球同步卫星向日葵8号上，具有多个可用于推导大气运动向量的观测频道，其中包括可见光频道、红外线窗区频道、6.2、7.0及7.3微米三个水汽频道。因此建立多频道卫星推导大气运动向量系统，以求得较大范围与较高频率观测的大气风场信息，弥补传统探空于洋面或偏远地区的不足，作为天气分析或数值预报之运用。此系统推导的大气运动向量比对探空风场以计算其误差，定量上结果显示，大气运动向量的误差比数值预报模式6小时风场误差为大，但与6小时风场误差的差距约只在1 m/s左右。 关键词 :多频道，大气运动向量 Copyright © 2017 by author 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 卫星推导大气运动向量的作法，是先在某一时间的一张云图中找到可辨识物，例如云块或水汽结构，然后在下一观测时间云图中，追踪此可辨识物的位移量而得，另外加上指定其高度，即完成以连续两张云图估算大气运动向量的程序，这是其基本想法。但是若要实行起来得到正确的结果，如 [ 1 ] 所述，需满足下列的假设：1) 两张云图中可被识别被追踪物的高度没有改变。2) 被追踪物形状没有改变且没有加速度。3) 被追踪物的速度等同于大气运动速度。前两个假设在对流云时不易成立，只有以快速扫描模式(rapid scan mode)时也许可处理对流尺度的情形 [ 2 ] 。第三个假设则不易被评估，因目前并无“完美”的测量风速剖面的仪器；原因为仪器误差及小尺度大气变动(small-scale atmospheric variability)，另外如垂直动量传输(边界层大尺度涡流；重力波)可为现场观测的测风仪器观测到但难为遥感探测的卫星观测到。即使上述的假设都成立，在推导过程中仍有可造成卫星推导大气运动向量产生误差的因素，例如 [ 3 ] 指出卫星推导大气运动向量产生误差中，约70%来自于估计其高度的过程，其产生的原因有：用于比对被追踪物温度的大气温湿剖面，来自于数值预报系统，其本身就有误差，且为水平相关。被追踪的云为多层或半透明的云时，较不易指定高度。另外在传统上将卫星推导大气运动向量视为单一层(level)的观测，这样的假设值得重新考虑，也许卫星推导大气运动向量代表一平均层(mean layer)的大气运动更为合适。更有甚者，某些天气现象产生的云，本身就不随大气运动，例如气流过山背风波(lee wave)产生的云。 虽然在实践卫星推导大气运动向量的过程中仍有许多需努力的空间，然而近年来卫星推导大气运动向量对数值预报的帮助为许多研究证实。例如： [ 4 ] ， [ 5 ] 研究指出卫星推导的大气运动向量对全球数值预报系统预报台风路径有帮助。 [ 6 ] 比较三种不同数据源的云导风(南京信息工程开发的云导风系统；中国气象局国家卫星中星导出的FY2云导风；日本气象卫星中心的MTSAT云导风)对台风路径的影响，实验结果显示三种数据对台风路径的预报皆为正贡献。随着中尺度模式发展，使用更高时空分辨率数据，并经选择调稀(thinning)与合成观测(superobbing)及观测误差指定等手段，降低观测误差空间相关性(变分数据同化方法假设数据间是不相关的)，找到运用高密度大气运动向量使其适于热带气旋尺度的分析 [ 1 ] 。 [ 7 ] 指出加强的大气运动向量(Enhanced Atmospheric Motion Vectors) [ 8 ] 在台风半径一千公里内和上层的数据对系集预报系统而言，对于系集预报的预报台风路径、强度与大小并无显着改进，但对初始位置、强度与预报的三维风场有帮助。 鉴于卫星推导大气运动向量对气象分析与预报的效益，及新一代地球同步卫星的发展，观测的频道数目增加，观测的频率与水平空间分辨率提高，驱使我们建立求取地球同步卫星多频道卫星推导大气运动向量的系统，以现有成熟的技术开发新一代日本地球同步卫星向日葵8号的大气运动向量数据，由于向日葵8号较原来的地球同步卫星MTSAT卫星新增两个水气频道，因各水汽频道权重函数极值高度不同，理论上可增加卫星推导大气运动向量的数量与空间分布范围，另外因扫描频率由原先30分钟增为10分钟扫描一次，亦可降低用于追踪的云块于两张影像中，因云的对流或消散而产生高度或形状变化的可能性，使得推导过程更合于如前所述的基本假设，提高推导的成功率，而产生较多的大气运动向量，或可提供描述较小尺度风场的大气运动向量的可能性。第2节中我们叙述本系统所采取的方法与流程，第3节简介数据，第4节叙述实验过程与实验结果。最后为结论。
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user: 2. 方法 求取大气运动向量的方法，采用互相关法。这个方法首先在云图上寻找含可用于追踪的云块或水汽结构的N乘N的矩阵，例如图1中；6乘6的蓝色矩阵具有一个可追踪的云块，则在下一个观测时间中， 图1. 以互相关法求取大气运动向量的示意图 寻找这N乘N的矩阵所在位置附近，例如图1中，黄色框所围的范围内，下一时间观测影像中N乘N的矩阵，具与原矩阵图像相似性最高者，即经计算两者相关系数最大者，如图1中6乘6的绿色矩阵含云块者，即视为可能是追踪的云块或水汽结构经此时间运动所到的位置，因此下一时间观测中，其他N乘N的矩阵，其与原矩阵相关性必较此矩阵为小，如图1中6乘6的绿色矩阵不含云块者，因此透过寻找下一时间某一矩阵与原矩阵相关性最大，且其相关系数亦需大于某一设定相关系数阈值(表1，参数3)者，算出此矩阵与原矩阵的位移量，除以两观测时间差，即得追踪的云块或水汽结构移动的速度，以此速度代表大气运动的速度。在计算机选取追踪云块或水汽结构有不同的方法，在此我们采用比较简易的方法：此法计算N乘N的矩阵每个元素的梯度大小，及元素最大值与最小值的差值，当梯度及差值大于设定梯度阈值(表1，参数1)及设定差值阈值(表1，参数2)时，定义此矩阵具可追踪云块或水汽结构。 本次实验以互相关法运用于见光频道、红外线窗区频道及三个水汽频道求大气运动向量的设定阈值列于表1，N的设定为15。 接下来是指定大气运动向量高度，对于可见光频道与红外窗区频道观测而言，需依靠标的物的红外线窗区频道观测指定云高，选标的矩阵中红外线窗区频道观测象元中，亮度温度最小的20%亮温平均值代表标的物的温度，在假设标的物为黑体情形下，即代表云顶的温度，以此温度比对数值预报6预报的温度垂直剖面，当云顶温度与温度垂直剖面最接近时，此气压值即指定为大气运动向量的高度。因红外线窗区频道观测对卷云而言，黑体辐射的假设并不成立，因此对卷云的情形，我们采用水汽截断法，指定大气运动向量的高度。最后以下列的代价函数求极小值决定最终的云高，代价函数的定义如下： (1) 公式中v为风速向量、T为温度、P为气压、dd为风向、S为风速，各参数的权重为F x ，其作用在决定各参数对代价函数的贡献，数值的设定参考 [ 9 ] 的文献，下标m代表观测卫星推导大气运动向量的参数，下标i，j代表数值预报模式内插至大气运动向量所在位置坐标，k为数值预报模式垂直坐标。在以代价函数求极小值决定最终的云高时，只容许在初始指定高度正负100 hPa范围内寻求，而且调整幅度限制于80 hPa之内，这与此系原始设计时有些不同，原先设计时并未有此限制，参阅 [ 10 ] 。 图2是上述方法于可见光频道与红外窗区频道求云高的流程。至于以水汽频道求大气运动向量时，云高的指定流程比较简短，图2中不需处理卷云的程序，且图2中，标的矩阵中11微米20%最低温像元，改为标的矩阵中水汽频道20%最低温像元。 Table 1 The values of threshold are used in cross-correlation method for deriving atmospheric motion vector 观测频道 (参数1) 设定梯度阈值 (参数2) 设定差值阈值 (参数3) 设定相关系数阈值 可见光 1.0 1.0 0.65 红外窗区 3.0 3.0 8.5 6.2微米水汽 3.0 3.0 0.9 7.0微米水汽 3.0 3.0 0.9 7.3微米水汽 3.0 3.0 0.9 表1. 本次实验以互相关法求取大气运动向量时，相关参数的设定 图2. 本次实验指定大气运动向量高度的流程 当最终的高度指定之后，所得的大气运动向量需经过质量检定，质量检定的方法：1) 大气运动向量与数值预报风场向量的差值小于某设定阈值，在本次实验时我们分别将此阈值设为4 m/s与8 m/s进行测试。2) [[大气运动速度大小 − 数值预报风速大小][0.5 × 大气运动速度大小 + 0.5 × 数值预报风速大小]] < 0.7。3) 当大气运动速度大于4 m/s，则另加一个限制，即大气运动速度与数值预报风速的方向差不得大于50度。
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user: 3. 资料 本文用于求取大气运动向量的频道为0.64微米可见光频道、10.4红外线窗区频道、及3个水汽频道，3个水汽频道的中心频率分别为6.2、7.0与7.3微米。用于水汽截断法求取卷云云高的频道有6.2微米水汽频道及11.2二氧化碳吸收频道。用于侦测卷云存在与否的频道有6.2、8.6、10.4、11.2及12.3微米频道。以上向日葵8号的观测数据均为2公里的水平分辨率，用于本次实验的观测，时间为2016年12月1日至9日，每天0时0分与0时10分的资料。用于求取大气运动向量高度的温度场及风场等数据，由本局20公里水平分辨率的区域模式提供。相对应时间的探空数据，即推导卫星大气运动向量时间一小时内的探空，用于估算大气运动向量的误差，本次实验探空观测风速向量经简单的质量检定，即探空观测风速向量减数值预报风场需小于10 m/s的探空，才用于计算大气运动向量的误差。
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user: 5. 结论 由卫星推导的大气运动向量可以弥补传统探空观测缺乏地区之不足，例如偏远山区或广大的洋面，对于主观的天气分析或客观的数据同化都有帮助。由于近年地球同步卫星观测技术的改进，不但观测的频率增高，观测的频道数也增多，可提供较过去水平涵盖范围更广；垂直分布更多的大气风场信息，因此我们利用过去卫星推导大气运动向量发展成熟的技术，开发新一代地球同步卫星的大气运动向量产品。经实际数据的测试，结果显示其误差大小与6小时天气预报风接近，具有一定程度的准确度，应可提供更多的参考气象信息作为气象研究或作业之用。同时目前建立的卫星推导大气运动向量的系统，也提供测试不同参数或开发相关技术提供研究的平台。
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user: 摘 要 高斯混合模型–通用背景模型(Gaussian mixture model-universal background model， GMM-UBM)是说话人识别技术中最为常用的模型，该模型在诸多试验中都取得了很好的效果。本设计探索把GMM-UBM模型用在异常声音检测中，通过对飞机发动机声音信号的处理，提取梅尔频率倒谱(MFCC)特征参数，训练UBM模型，用MAP自适应的算法得到GMM-UBM模型，用GMM-UBM模型检测识别发动机声音。实验证明，该方法优化了由于外界干扰变化导致的识别率下降的问题。 关键词 :说话人识别，GMM-UBM，MFCC，异常声音检测，MAP 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 随着科学技术的发展，用科学技术方法来保障人们所处环境的安全越来越得到重视。异常声音识别技术 [ 1 ] 是近年来语音识别的一个新兴的研究方向，通过对声音信号的监测跟踪，能及时判断出是否有异常事件发生，进而采取相应的措施。一般来言，当发动机出现异常时，往往都伴随着异常的响动。因此我们可以通过对发动机的异常声音的监控识别，来判断是否出现了异常，以便提前得到处理，可以预防危急事件的发生。 本文研究的飞机发动机声音识别属于非语音的识别问题。一直以来，对语音识别的研究很多，但是对于非语音方面的研究却很匮乏，大多数是把基于单一的GMM， SVM (Support Vector Machine)， HMM (Hidden Markov Model)等作为分类器，效果并不理想，因此本文考虑用GMM-UBM的方法作为识别模型，实验证明，识别率比单一的分类器模型高很多。
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user: 2. 发动机异常声音识别系统结构 GMM-UBM [ 2 ] 是一个高阶的GMM，它是根据训练声音音自适应得到的，可以减小测试声音与训练声音不同所带来的影响，提高系统识别率。在训练阶段，首先对发动机声音进行预处理之后，提取出发动机声音的MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients)特征 [ 3 ] ，然后用部分声音训练统一背景模型即UBM模型，再通过最大后验准则 [ 4 ] 训练来得到在通用背景模型的每个高斯分量上进行自适应得到GMM-BUM模型。最后在识别阶段，把待测试语音的特征，与训练好的GMM-UBM结构模型匹配，最终的输出评分为GMM和UBM的输出评分之差。图1为基于GMM-UBM的异常声音识别结构图。
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user: 3. 基本原理 3.1. 预处理和特征提取 一个完整的声音识别系统，第一步是要对声音做预处理，并提取出准确代表声音特性的特征，预处理一般有预加重、分帧、加窗和端点检测，把声音信号预处理之后，就要提取声音特征，常用的声音特征有基音周期 [ 5 ] ，线性预测系数LPC (Line Prediction Coefficient) [ 6 ] ，线性预测倒谱系数LPCC (Line prediction Cepstral Coefficient) [ 7 ] ，梅尔倒谱系数MFCC [ 8 ] 等等。由于MFCC特征表征人耳频率特性，鲁棒性更好，所以本设计用MFCC系数作为发动机声音特征。 图1. GMM-UBM识别结构图 3.2. GMM-UBM模型 高斯混合模型就是对一定数量的高斯概率密度函数进行线性加权组合，M阶高斯混合模型GMM用M个单高斯分布的线性组合来描述帧特征在特征空间的分布 [ 9 ] ，一个完整高斯混合模型是由参数均值矢量 、协方差矩阵 和权重 组成，可以表示为： (1) 统一背景模型UBM也是高斯混合模型，它用很多各种环境下的声音数据训练获得，故UBM是所有声音特征及环境通道的共性反映。因此UBM的训练数据集越多、覆盖面越广，最终的识别效果越好。每一类声音的GMM模型是用该类训练声音由UBM自适应得到，本实验中用到的自适应方法是MAP自适应算法 [ 10 ] 。自适应算法可以很好的解决训练数据少的问题，它可以利用少量数据通过修改输入声音的特征矢量，或者调整模型的参数，以此达到训练模型和测试数据相匹配的目的，从而保证了系统良好的识别性能。由UBM模型通过MAP自适应得到的GMM就是GMM-UBM模型。 3.3. EM算法 高斯混合模型的学习方法和MAP自适应估计中，最大期望算法即EM算法(Expectation Maximization algorithm) [ 11 ] 起着重要的作用。EM算法是一种迭代算法，通过E步和M步两大迭代步骤，每次迭代都使极大似然函数增加。EM算法流程图下图2所示： 设一组长度为T的音频特征序列为 ，按照最大似然估计准则，找到GMM的参数，使得GMM模型训练特征的似然概率为最大。用EM算法对GMM参数进行估计的迭代公式如下： 第m个GMM模型的权重 ， 图2. EM算法流程图 (2) 第m个GMM模型的均值 ， (3) 第m个GMM模型的方差 ， (4) 其中第m个GMM模型的后验概率为， (5) 用EM算法修正UBM中各模型组件的参数结果如下： 修正之后的权重 ， (6) 修正后的均值 ， (7) 修正之后的方差 ， (8) 其中， 分别为权重、均值、方差的修正因子， 是权重规整因子，使 的和为1， (9) 式中 为常数，用来约束修正因子的变化尺度。 经过以上几个步骤的，最终得到修正过的模型即为GMM-UBM模型。在识别阶段，将待识别的声音特征向量分别计算与UBM模型、目标声音模型的似然度输出比，采用对数评分时，待识别声音的似然度即为两个模型似然度对数之差。 (10) 式中， 是待识别声音的某一帧音频的特征向量， 和 分别表示目标声音模型和UBM模型，S为最终识别的似然度评分。
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user: 4. 实验结果与分析 通过对网上数据的搜集和整理，建立了一个飞机发动机声音数据库，数据库包含了民航波音727、军用战斗机F-15等十几种型号的飞机发动机声音，在本课题中，把发动机声音分为四种类型，包括发动机启动声音、停止声音、运行声音和一些发动机坠毁声音。在实验中用到的发动机声音的总时长为1474 s，其中发动机启动声音有347 s，停止声音有205 s，正常运行声音629 s，和293 s坠毁声音，声音信号的采样频率为16 KHz，单声道录音，采用16 Bit量化。声音特征采用MFCC特征。根据这些声音信息，进行了下面三个实验。 实验一比较相同的训练数据时，混合度对识别率的影响。选取61个发动机音频作为UBM训练，其中包括12个启动音频，8个熄火音频，30个正常运行音频以及11个坠毁音频，总时长为6分22秒，用于MAP自适应音频有39个包括8个启动音频，8个熄火音频，13个正常运行音频和10个坠毁音频总时长为5分32 s，待识别声音分别是6个启动音频，6个熄火音频，29个正常运行音频和11个坠毁音频。特征为9维MFCC参数时，各类声音的识别率结果如下表1： 由实验数据看出，在其他条件相同的情况下，混合度为256的时候总体识别效果较好，但是在该实验条件下启动声音识别率最高仅为50%，相比其他类型的声音识别率较低。针对特定的一类声音来说，随着混合度的增加，识别率也随之增加，但当混合度增加到一定值的时候，识别率不再增加，甚至开始下降。 Table 1 The recognition rate of different mixing degrees with 9-D featur 识 别 率 混合度 8 16 32 64 128 256 启动 33.3% 33.3% 50% 50% 50% 50% 熄火 66.6% 50% 50% 50% 50% 66.6% 运行 89.6% 96.5% 96.5% 96.5% 96.5% 93.1% 坠毁 63.6% 72.7% 72.7% 81.8% 81.8% 81.8% 表1. 9维特征，不同混合度的识别率 实验二实验数据与实验一相同，不同的是选择12维的MFCC特征参数，识别结果如下表2： 与实验一相比，识别率整体上升了很多，启动声音识别率增加到66.6%，正常声音和坠毁声音识别率达到100%。由此可见，特征维数的增加可以提高声音的识别率。 根据实验一和实验二对比可知，选取12维MFCC特征参数，混合度为128时得到较高的识别率。所以下面的实验验证混合度为128的时候，选取MFCC静态系数、动态一阶差分系数和二阶差分系数以及它们的混合对识别率的影响，这几种特征分别用MFCC、DMFCC、DDMFCC和HMFCC来表示。实验结果如下表3所示。 由于MFCC系数只是梅尔倒谱特征的静态系数，只表征了音频谱的即时信息，所以识别率相对于一阶或二阶动态差分系数较低，音频谱的动态信息是表征音频特征参量随时间变化的规律，因而识别率比倒谱特征静态系数所得的识别率稍高。由实验结果可知，二阶系数的识别率和一阶系数的识别率只是在启动声音上有较大的提高，这是由于启动声音本身的特性决定的。实验中我们还可得知，倒谱特征静态系数和一阶差分系数结合得到的识别率比较单一的特征系数识别率明显有提高，而把静态系数和一阶、二阶差分系数组合得到的MFCC特征的识别率是最好的。 由实验可知，当选择9维MFCC特征参数的时候，随着混合度的增加，识别效果也有所提高，但当加到一定值后，识别效果反而开始下降。这是由于GMM模型本质上是概率模型，混合度越高模型越复杂，用于训练所必须的数据量也大大增加，而本实验的数据量相对较少，若混合度增加过多，会产生过度拟合，从而导致识别性能下降。当特征参数的维数增加到12维时，识别率有了明显的提高，而且在GMM混合度为128时，得到最好的识别效果。通过实验三对特征系数的选择来看，差分系数DMFCC和DDMFCC特征比静态系数MFCC特征识别率高，结果证明，用三个系数组合成的12维MFCC特征，混合度为128的时候，对发动机四种声音的识别率最高。 Table 2 The recognition rate of different mixing degrees with 12-D featur 识 别 率 混合度 8 16 32 64 128 256 启动 33.3% 50% 50% 66.6% 66.6% 66.6% 熄火 66.6% 66.6% 66.6% 83.3% 83.3% 83.3% 运行 89.6% 96.5% 96.5% 100% 100% 86.2% 坠毁 63.6% 72.7% 100% 100% 100% 100% 表2. 12维特征，不同混合度的识别率 Table 3 The recognition rate of different featur 识 别 率 特征 MFCC DMFCC DDMFCC MFCC-DMFCC HMFCC 启动 33.3% 33.3% 50% 50% 66.6% 熄火 50% 50% 50% 66.6% 83.3% 运行 31% 17.2% 27.6% 96.5% 100% 坠毁 16.6% 27.3% 27.3% 81.8% 100% 表3. 不同特征的识别率
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user: 5. 结束语 GMM-UBM在说话认识别中运用的非常多，而且也取得了很好的识别效果，本文把说话人识别方法用在发动机声音识别中，提出了用GMM-UBM模型实现对发动机声音的识别，基于GMM的通用背景模型是一种自适应的过程，可以弥补声音数量有限所导致的GMM混合度低，辨识力差的缺点，而且通过仿真实验可知，把GMM-UBM模型用在飞机发动机声音识别是可行的，实验也得出了较好的识别效果。下一步将继续探究飞机发动机声音的识别方法，提高发动机启动声音和熄火声音的识别率。
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user: 摘 要 为了顺应第五代移动通信技术(5G)的发展，本文探讨了大规模MIMO与D2D通信混合蜂窝网络中的下行链路频谱效率问题。特别，针对三种用户分布场景，利用D2D用户和蜂窝用户覆盖率解析表达式分析了蜂窝用户传输速率变化情况。结果表明，为确保蜂窝通信，应严格控制D2D用户接入数目，同时增加天线数，以有效弥补干扰。此外，通过对D2D用户引入On-Off功率控制方法，并优化接入传输概率，本文实现了对D2D用户的频谱效率的提升。 关键词 :大规模MIMO，D2D通信，5G，蜂窝网络，功率控制 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 大规模MIMO系统是指基站配置数十根甚至数百根以上天线，比传统MIMO系统中的4根或8根天线增加一个数量级以上 [ 1 ] [ 2 ] 。利用基站大规模天线阵列所提供的空间自由度，移动蜂窝系统可在相同的时频资源下能够同时服务更多的用户，并且能够提供更高的频谱效率和能量效率 [ 3 ] 。鉴于此，大规模MIMO成为无线通信领域面向5G最为热点技术之一。由于未来5G将是基于多种先进技术由各种不同规模网络混合而成的异构网络，因此在尽力发展大规模MIMO技术同时，也需要探讨大规模MIMO技术与其它先进技术融合问题。 D2D通信也是目前面向5G的热点技术之一。它是一种在蜂窝系统的控制下，允许终端用户通过共享小区资源进行直接通信的新技术。在蜂窝网络引入D2D通信，具有减轻基站负担，减小通信时延时，提高频谱效率能量效率等优势 [ 4 ] 。迄今关于蜂窝网络D2D通信研究已有大量成果涌现。特别，文献 [ 5 ] 提出D2D在LTE网络系统下的通信可能性，并讨论了在蜂窝网络中引入D2D通信的影响。D2D用户在复用蜂窝资源时会产生干扰，但可以通过预编码、功率控制以及多天线等技术进行有效的控制。文献 [ 6 ] 研究了大规模MIMO与D2D混合网络中上行链路频谱效率问题。该文指出蜂窝用户确实受到D2D用户的干扰，但可以将D2D干扰信号个数按一定比例向天线数收缩，增加天线数，可弥补干扰，提高系统的频谱效率。文献 [ 7 ] 考虑了大规模MIMO与D2D混合网络中下行链路，提出了一种采用Null-space预编码来抑制蜂窝用户与D2D用户之间干扰的方法。文献 [ 8 ] 基于随机几何研究了一种功率控制方法，在保证一定通信质量的前提下，对大规模MIMO与D2D混合系统实现能量效率最大化。 D2D通信应用到大规模MIMO蜂窝系统中是当今无线通信领域重要课题。为此，在文献 [ 9 ] 基础上，本文对大规模MIMO与D2D混合网络中的下行链路频谱效率问题进行进一步探讨。
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user: 2. 联合系统模型 考虑一个单小区大规模MIMO与D2D通信联合的蜂窝网络，其下行链路系统模型如图1所示 [ 9 ] 。 假定小区半径为R，基站位于小区中心，并配置大规模天线，天线数量为M，服务蜂窝用户数为K，蜂窝用户数要小于天线数 。假定D2D用户复用蜂窝用户下行链路的频谱资源，D2D发射端用户服从泊松点过程(PPP)，密度为 ，其代表单位面积的平均D2D用户数。蜂窝用户在小区内服从均匀分布，D2D接收端距离配对的发送端距离为d，其中D2D用户、蜂窝用户都配置单天线。 表示第j个D2D发射端用户到第k个D2D接收端用户之间的距离，对于一个特定的D2D用户标记为0，即 图1. 下行链路系统模型 表示一组特定的配对D2D用户之间的距离。 表示特定D2D接收端用户到基站BS的距离。 表示第k个D2D接收端到蜂窝用户的距离。 表示第j个蜂窝用户到基站(BS)的信道增益矩阵， 。 表示基站侧归一化ZF预编码矩阵。 表示基站到D2D接收端的信道增益矩阵， 。 表示第j个D2D发送端到第k个D2D接收端用户的信道增益矩阵 。 表示第k个D2D发送端到蜂窝用户的信道增益矩阵， 。考虑路径损耗衰落模型为 ， ，c表示用户到基站的路径损耗，d表示任意两个用户直接的路径损耗；而 ， 分别表示路径损耗系数和路径损耗指数。 ， 分别表示D2D发射端和基站的发送信号，其中 ， 。 为加性高斯白噪声，噪声功率为 。 则D2D接收端所接收的信号可表示为 (1) 通过公式(1)，可以得到信干燥比为 [ 9 ] (2) 其中， ， 。 对于蜂窝用户接收信号表示为 (3) 通过公式(3)，其信干噪比表示为 [ 9 ] (4) 其中， ， 。