DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 改进的光线投射算法 为了解决传统的光线投射算法三维重建速度较慢这个问题，本文提出了一种改进的光线投射算法，从选取采样点、插值运算、提前光线截止等三个方面进行改进。首先本文在选取采样点时通过使用加速度步长采样方法确定采样点并通过改进插值算法计算采样点值，最后采用光线提前截止法进一步提高三维重建速度。通过WebGL在片段着色器中实现上述改进算法，对比传统光线投射算法起到一定加速作用，绘制速度明显提高，图4为基于WebGL改进之后的光线投射算法流程图。 3.1. 加速度步长采样 传统的光线投射算法，延射线方向向体数据场进行等距离步长采样。运用这种取样方法，会取到许多无用的体素，同时也得对这些无用采样点进行插值运算，这些无用的插值运算，严重影响三维重建速度。一条射线上，越靠近射线起点的采样点对图像重建贡献越大，越靠后的采样点对图像重建贡献越小。所以在射线上可以适当多取靠近前侧的采样点，少取靠后的采样点。使用加速度步长采样方法正好迎合了这种选取采样点思想，减少选取部分采样点，以此来提高运行速度，加速度步长采样点选取如图5所示。 本文采用从前到后合成方式，在一条射线上靠近前端的体素对三维重建作用大，远离前端的体素对三维重建作用小，本文提出采用加速度方式进行采样如图6所示，越靠近射线后端，采样步长越大，通过采用此方法减少重采样点的选取来提高重建速度。L 1 为初始采样间距，d为加速度步长变化因子。 第k个体素与第(k + 1)个体素之间距离为L 1 + (k − 1)d，假设一条射线上有560个重采样点，初始采样间距为L 1 ，则总长度为560 L 1 。当d = 0.004时，运用加速度算法计算知：需要选取505的重采样点，相对于等距离采样要少选取55个采样点，少取约9.8%的采样点。 图4. 改进的光线投射算法流程 3.2. 改进插值算法实现 在获得到采样点位置之后，需要通过采用三线性插值计算获取重采样点的值。首先将一条射线上的所有采样点分为若干组，每2个采样点分为一组，对每一组前1个采样点采用三线性插值计算采样点的值，由于相邻的两个采样点不透明度值和颜色值差别很小，可以分别将这两个采样点的不透明度值和颜色值设为相同的数值，即将每一组中的前一个采样点的值，赋给后一个采样点，以此来减少计算量，提高插值运算速度。例：将采样点M和X 0 分为一组，X 1 ，X 2 分为一个组，对采样点M、X 1 采用三线性插值计算，将采样点M、X 1 计算得到的数值分别赋值给采样点X 0 、X 2 。按照此种方法可以得出一条射线上只有1/2的采样点进行了三线性插值运算，剩余1/2的采样点不需要进行三线性插值运算，这大大减少了数据运算量。 3.3. 光线投射提前截止法 在像素混合迭代求解的过程中，不透明度α的值是逐渐增大的，当α的值接近于1时，表示该光线对像素值的计算结果趋近于饱和，即使继续采样，最终的像素值也几乎不会受到影响。因此，可以采用提前终止光线计算的方法，这样可以提高整体绘制的时间。设置一个阈值，只要α的值超过这个阈值，就终止光线，本文设置的阈值为0.95。
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user: 4. 实验结果与分析 本文实现了一个医学体数据可视化系统，该系统能够可视化DICOM格式的医学体数据，可以通过鼠标进行放大/缩小、旋转、平移和更改切片位置等操作。该系统在PC和平板电脑上流畅地运行(测试使用的浏览器为Google Chrome，版本号为64.0.3282.186)，如图7所示。 为了验证本系统的性能，本文使用A、B、C三个人体头部CT数据作为输入数据。数据的分辨率分别为364 × 364 × 300、480 × 480 × 265和536 × 536 × 300。本文从三维重绘效果和重建速度两个方面进行评价。 基于WebGL传统光线投射算法三维重建效果如图8所示。 本文算法的重建效果如图9所示。 图5. 加速度步长采样 图6. 加速度采样距离 从图8和图9可以看出，本文改进算法所实现的三维重建效果与文献 [ 12 ] 算法的重建效果相似，都可以实现高质量的三维重建图像。 从表1中数据可知，两种重建算法所需的时间与数据分辨率有关。从表中数据可以明显看出，本文算法所需的时间更短，并且在数据量变大时，这种优势更加明显。 从以上两个实验可以看出，本系统在绘制效果基本不变的情况系，提高了绘制的速度，基本满足实时交互的需要。 图7. 系统在多平台运行的结果 图8. 基于WebGL传统光线投射算法三维重建效果 图9. 基于本文算法三维重建效果 Table 1 3D reconstruction tim 数据集 数据分辨率 切片数量/张 绘制时间/s 文献 [ 12 ] 的算法 本文的算法 A 364 × 364 × 300 336 2.74 2.01 B 480 × 480 × 265 336 3.90 2.73 C 536 × 536 × 300 336 5.04 3.36 表1. 三维重建时间对比
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user: 5. 实验结果与分析 本文基于WebGL和一些开源组件，实现了WEB端的实时医学体数据可视化系统的开发。该系统能够运行于PC和PAD等移动终端平台，实现了一次开发多平台运行的目的。针对web低效率的问题，本文提出一种改进的光线投射算法，从选取采样点、插值运算、提前光线截止等方面进行改进。该算法在保证绘制质量的同时提高了绘制效率，保证了系统可实现基本的实时交互。 然而本系统功能仍然有限，今后可以考虑添加其它体数据可视化方法，为系统添加实时沟通讨论功能等。
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user: 摘 要 纤维素纳米纤丝/聚乙烯醇(CNF/PVA)水凝胶及其复合材料具有优异的物理化学性能及力学性能，并且经受住了实践的考验，在生活中得到了广泛的应用。本文通过对民用CNF/PVA水凝胶及其复合材料的性能及应用综合分析，着重说明了CNF/PVA水凝胶在污水处理方面的应用及发展现状，为进一步探索民用CNF/PVA水凝胶提供了理论指导。 关键词 :聚乙烯醇，水凝胶，污水处理，生物医学 Copyright © 2018 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 CNF/PVA水凝胶是一种三维网状的，内部能够溶胀一定水分的胶态物质，“凝胶”这一名称最早是在十九世纪中后期由胶体化学创始人Graham提出的。最初的凝胶应用可以追溯到中国古代的豆腐制作 [ 1 ] 。日本、美国等对合成高分子水凝胶的研究从60年代初开始，我国对高分子水凝胶的研究始于80年代初 [ 2 ] 。20世纪初PVA水凝胶得到了进一步发展。
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user: 2. 纤维素纳米纤丝与聚乙烯醇的制备与交联 目前，CNF的制备方法主要有酸水解法、2，2，6，6-四甲基哌啶-氧-自由基(TEMPO)氧化法和机械处理法等。机械处理法又包含着高压均质法、低温破碎法、研磨法、超声处理法等。PVA可以运用反复冷冻解冻法制得。PVA与CNF的交联大致可分为三类：物理交联法，辐射交联法以及化学交联法。通过检测，物理交联法与辐射交联法与化学交联法相比，水凝胶的化学性质不够稳定，容易受到其他因素的影响，比如物理交联法易受到温度的影响，从而导致水凝胶不易成型;辐射交联法易受到辐射源，辐射强度的影响。所以目前大部分都采用化学交联法得到水凝胶，如： 1) 硼砂交联PVA与CNF [ 3 ] 将一定量的硼砂与CNF分散液混合起来再加入定量的PVA中搅拌均匀，静置一段时间并去除气泡，等待其凝胶化。 2) 戊二醛交联PVA与CNF [ 4 ] 取一定量的PVA与CNF混合溶液，静置一段时间待二者混合均匀后向其中加入一定量HCl以及戊二醛，待其混合后，进行水浴加热，进行凝胶化。 3) 聚乙二醇(PEG)强化PVA与CNF水凝胶性能 [ 3 ] 向一定质量分数PVA溶液中加入适量的PEG，再将CNF加入其中，混合均匀后去除气泡，并进行冷冻循环，将循环后的溶液加入去离子水中，进行凝胶化得到质量优良的水凝胶。
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user: 3. 性能研究 吸附性：PVA水凝胶是一种三维网状的结构，由于具有羟基以及其余离子集团而大大加强了其吸附性能。纤维素纳米晶(CNC)具有较大的比表面积，提高了PVA的吸附容量，在PVA水凝胶中加入CNC后可以显著提高其吸附性。结果显示：当吸附剂用量为0.5 g时，CNC与PVA质量比为1:20时，CNC/PVA水凝胶对10 mL浓度为20 mg/L的亚甲基蓝的平衡吸附容量为1.35 mg/g，是PVA水凝胶吸附容量的两倍 [ 5 ] 。 力学性能：PVA水凝胶有较好的溶胀性能、压缩强度、拉伸性能等。因其较好的力学性能，人们也越来越关注PVA水凝胶，并通过加入碳纳米管、PEG、CNF、CNC等对其性能进行改善。实验结果显示：CNF与PEG的加入都提高了其力学性能，其中CNFs-PEG/PVA的溶胀度最好，达到了980%，较纯PVA水凝胶的溶胀度提高了66.1%。PEG/PVA、CNFs-PEG/PVA水凝胶的压缩强度均高于纯PVA水凝胶，分别为0.24 MPa、0.22 MPa。在CNF的含量为10%情况下，以相同厚度的PVA纯膜为对照组，纯PVA膜的拉伸强度为76 MPa，弹性模量为4.4 GPa，当加入CNF后，CNF/PVA混溶膜的拉伸强度增加到110 MPa，弹性模量增加到了6.6 GPa，相对纯PVA提高了50%，断裂伸长率则减少为3.5%，这可能是由于CNF与PVA形成了交联作用，从而限制了PVA的分子的运动造成的 [ 6 ] 。通过添加剂的加入，很大程度上提高了PVA水凝胶的力学性能，更好的应用到各种领域中，为人民服务。 热性能：PVA热稳定性大致可分为3个阶段，初始分解温度235℃左右，再加入CNFs后，CNFs/PVA水凝胶初始温度到了300℃左右，这是由于CNF与PVA的交联产生了氢键，要想破坏，必须提供更大的热量 [ 5 ] 。 导电性：PVA水凝胶本身有一定的导电性，再向其中加入PPy (聚毗咯)和CNF或者MWCNTs(羧基化多壁碳纳米管)后，PVA的导电性能将有很大的提高。当CNF质量分数为2.0%，PPy质量分数为0.5%时，凝胶导电率可达3.38 × 10 −2 S/m [ 7 ] 。当MWCNT与PVA的质量比为2:100时，MWCNT/PEG-PVA复合凝胶的电导率最大为6.96 × 10 −4 S/cm，比PEG-PVA水凝胶的电导率增大了2个数量级 [ 8 ] 。 生物相容性：CNF/PVA是一种具有亲水性的三维网状结构，质地较柔软，并且能保持大量水分而且无毒害，可以充当一定的生物组织，具有良好的生物相容性，东华大学用细菌纳米纤维素所做的实验知道细菌纳米纤维素/聚乙烯醇复合管具有良好的细胞相容性，其中以D-BNC/聚乙烯醇复合管的效果最好 [ 9 ] 。
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user: 4. 国内民用水凝胶的应用现状及分析 1) 污水处理 目前污水处理的方法有物理法、化学法、生物法、生物膜法、自然生物处理法、厌氧生物处理法等。CNF/PVA水凝胶进行处理是利用了吸附性，其三维网状结构和相应的离子官能团都能有效的吸附在污水中的一些离子，做到对污水的净化。 CNF/PVA污水处理与其他污水处理方法相比具有自己的优势，与活性污泥法比较，温度适用范围更大，处理污水的数量也是活性污泥法的两倍，所消耗的时间也缩短了几小时，产生污泥的量也减少了大约10%。从日本尤尼吉卡公司的COD生物反应器以及日本可乐丽公司的“可乐凝胶”都可以看出CNF/PVA水凝胶在污水处理方面已经有了较好的应用及发展，并且可乐丽公司产品与活性污泥法等传统工艺相比，能够通过小型设备进行有效的处理，在普通家庭用合并净化槽、工厂用排水设施以及污水处理厂等领域具有良好的应用前景。 从张毅等人的实验中可以看出：在CNF/PVA水凝胶中加入适量的聚丙烯酸酷类刚性弹性纳米粒子(ACM)，使得CNF/PVA与硼酸的交联速度较快、亲水性降低、提高水凝胶耐水冲击性能和拉伸力学性能、在受力发生破坏后仍能较完整的保持其网孔结构，这些对于CNF/PVA水凝胶的吸水持水能力、溶胀率、传质能力有很大的提高，并有效的提高了污水处理效率 [ 10 ] 。 2) 生物医学 随着科技的发展，医用上的投入随之增多，医学技术也在逐步的提高，一些人造骨、人造皮肤等相继出现。CNF/PVA因为其良好的生物相容性以及低毒性和吸水量大等优点应用在生物医学上，目前在人工软骨、药物释放、伤口敷料、人工细胞微囊化、眼科方面、微生物、细胞固定载体方面有应用 [ 11 ] 。 3) 面膜 水凝胶面膜属于一种新科技产品，主要是通过将亲水性凝胶作为面膜基质做成的。CNF/PVA水凝胶贴附性强，内含有大量的水分，能长久的滋润我们的皮肤并且其无毒性对人体无害 [ 12 ] 。目前伊思、兰芝、可莱丝和SOS’O等品牌都有生产水凝胶面膜。虽然目前水凝胶面膜没有普及，但已有了发展的雏形，相信以其良好的特性会在将来有所广泛应用。
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user: 5. 水凝胶的发展前景 近年来，随着社会的进步，环境污染日趋严重，各国将环境治理问题提上日程，更多关于环境治理的项目应运而生，譬如聚乙烯醇水凝胶/MBR膜污水处理曝气装置等，其用CNF/PVA水凝胶量巨大，除此之外，在医疗、护肤品等方面亦存在很大的潜力。水凝胶及其复合材料作为理想的功能材料预计未来市场十分广阔。同时，开展水凝胶低成本、优化设计与制备基础研究，有助于水凝胶及其复合材料相关市场的占领。
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user: 6. 结语 综上所述，民用水凝胶及其复合材料由于其优越的物理化学及力学性能在国内外的污水处理，生物医学，护肤品等领域都有着非常广泛的应用。此外，水凝胶还有着非常广阔的市场等着人们去开发、探索，以发挥水凝胶的真正效益。
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user: 摘 要 近些年来城市的出租车数量不断增加。在合理降低打车费的前提下，提高出租车单车乘车人数，乘客是容易接受的。提高出租车的运营效率可以在缓解交通压力的同时减少大气污染。利用可编程逻辑器件FPGA，通过引入支持LPM的EDA软件工具QuartusII设计的多人出租车计程计费系统，器件联接少，可靠性高，成本控制较好。该电路有很好的实用价值。 关键词 :FPGA，LPM模块设计，计程计费器 Copyright © 2018 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 随着城市出租车数量迅速增加，出租车空载率也不断提高，道路交通的负荷也增加了，但是在上下班高峰期以及假期又出现打车难的现象。现行出租车管理条例提到了允许出租车拼车出行。计价器是乘客与司机双方的交易准则，对出租车拼车而言，具有良好性能的计价器无论是对广大出租车司机还是对乘客来说都是十分必要的。出租车计价器是一种计量器具，用于测量出租车持续运营时间中按照里程传感器传送的信号测量出租车行驶里程，并以测得的行驶里程为依据，计算乘客租车应付的费用。 计价器主要包括里程传感器、微处理器、显示屏、设置4个部件。里程传感器可以用光耦合型传感器，也可用霍尔传感器实现，其将出租车变速器输出的转动信号转换成电脉冲信号输入微处理器。微处理器可以用单片机，也可以用可编程逻辑器件CPLD或FPGA实现，根据脉冲信号测量行驶时间、行驶车速和行驶里程进行计算，得出乘客应付的车费，通过计价器的显示屏显示金额及里程。 本设计实现了基于可编程逻辑芯片FPGA和软件工具QuartusII，最大可搭乘四位乘客的出租车计费系统。
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user: 2. 系统总体设计 本系统利用可编程逻辑器件FPGA、霍尔传感器设计的多人出租车计程计费器，可以通过按键模拟四人的上下车；通过DIP开关实现车型、单价、起步价等的选取设置；用数码管显示乘客编号(A，b，C，d)、所行公里数(4位)及费用(4位)；用LED灯显示乘客上下车信息。总体设计框图如图1所示。 由于本系统采集通道数较多，实时性和同步性要求较高，要求提供的时钟频率高，内部延时小，因此选择EP2C35F672C8作为主控制FPGA芯片 [ 1 ] 。外围器件主要涉及系统时钟、霍尔传感器(车轮脉冲)、乘客上下车按键、数据清零按键、DIP设置开关、数码管显示及led灯。而核心部件FPGA设计主要由分频、车型设置、计程、计费、动态扫描显示五个模块组成。每个模块都用EDA软件工具QuartusII中的LPM函数 [ 2 ] 来完成。
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user: 3. 系统主要模块FPGA设计 3.1. 车型选择模块 常见四种出租车车型，对应车轮直径分别为520 mm、540 mm、560 mm和580 mm。根据上述车轮直径计算出的一百米分频系数分别为61、59、57和55，使不同车型的出租车每行驶一百米均送出一个脉冲。车型设置端type_sel[1..0]由DIP开关来控制。该模块采用加法分频电路实现。设计好的电路符号图如图2所示。 3.2. 计程模块设计 计程模块是一个十进制加法计数器。该模块可以预置参数(起步里程)。每100 m脉冲信号计数一次， 并将数值送译码动态扫描模块进行显示。起步里程由DIP开关来控制。输入端由按键模拟乘客上下车以及计程数据清零，模块输出里程计数及用led提示乘客字母代号。 该模块的设计关键是单个乘客按键控制电路，其符号图如图3。以单个乘客按键控制电路为基础，完成计程模块的设计。图4、图5为计程模块符号及波形仿真图。 计程模块数据须作二–十进制转换处理，形成的计程数据处理符号如图6所示。 图1. 总体设计框图 图2. 车型选择模块电路符号图 图3. 单个乘客计程控制电路符号 3.3. 计费模块设计 计费模块通过开关预置起步价和每公里单价。该模块的设计关键为单个乘客计费电路，其符号图如图7所示。 将设计好的单个乘客计费电路模块化后与输入输出端联接处理后，得到总的A、b、C、d四位乘客费用模块。图8、图9为计费模块符号及波形仿真图。 计费数据的输出由计程模块输出端与计费模块输出共同控制，此处用vhdl程序实现 [ 3 ] 。再作二-十进制数据转换处理，形成的计费数据处理符号如图10所示。 图4. 计程模块及连接 图5. 计程模块波形仿真图 图6. 计程数据处理符号图 图7. 单个乘客计价电路符号图 图8. 计价模块符号 图9. 计价模块波形仿真图 图10. 计费数据处理符号图 3.4. 动态显示模块设计 计程、计费输出的数据经二-十进制转换处理后输入动态显示模块，电路原理图如图11所示。因课题要求的特殊性，输出里程数据到小数点后一位，故图中译码显示display和decoder部分用vhdl设计(程序略)。 动态扫描是利用人眼的视觉暂留原理，只要扫描频率大于一定数值，人眼就感觉不到显示器的闪烁。本系统基础输入1 kHZ的时钟完全能满足要求。
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user: 4. 实物展示 实物展示为模拟A、b、C、d四位乘客在不同时刻上下车的情形，如图12。如按键A按下，模拟乘客A上车，则对应led灯发光。系统后台对乘客A计程计费(图示左上角)。A下车，按下同一按键A，其led灯灭，数码管显示其对应字母A (图示右下角)，显示其里程及费用，再按下对应清零按键A0，乘客A的所有信息清除。系统后台可同时对不同乘客计程计费，相互不受干扰，直至所有乘客下车。
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user: 5. 结论 应用可编程逻辑芯片FPGA设计的多人出租车计程计费器，以软件工具QuartusII为平台，结合LPM 图11. 动态显示电路原理图 图12. 实物演示；(1) A，b，C，d分别上车，led灯全亮，分别计程计费；(2) A下车，A灯灭，显示A的代码、里程及费用；(3) 对A清零，后台保持对b，C，d分别计程计费；(4) b下车，b灯灭，显示b的代码、里程及费用；(5) C下车，C灯灭，显示C的代码、里程及费用；(6) d下车，d灯灭，显示d的代码、里程及费用 工具和VHDL语言，以模块化设计为基础完成系统软件设计。通过外加拨码开关、按键，可以实现对不同车型出租车百米脉冲输入设置，还可以设置不同起步价、不同单价等，实现多位乘客分别计程计费及显示，互不干扰。其软件修改灵活，电路器件联接少，可靠性高。在出租车多人拼车应用时具有较好的实用价值。
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user: 摘 要 针对金融数据的非线性、时变性、随机性、模糊性、不确定性等特点，提出一种崭新的智能支持向量回归模型，并且运用一种新型的遗传算法优选模型参数。实验结果表明，所提出的智能支持向量回归模型预测金融数据比BP神经网络模型预测精度高、速度快。 关键词 :支持向量回归，智能遗传算法，金融数据，预测 Copyright © 2018 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 金融数据由于受政策、技术等多种因素的影响，普遍具有非线性、时变性、随机性、模糊性、不确定性等特性。在计算经济学基础上建立的大部分金融线性模型，虽然能够比较直观地解决问题，但是在解决实际问题时也会有很大的不足。其根本原因在于金融数据具有非线性特征，运用线性模型来预测肯定会有较大的误差。所以，人们正在努力寻求高精度的预测工具进行金融数据建模 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 为了更加精确地进行金融数据预测，本文提出一种崭新的智能支持向量回归模型进行金融数据预测。支持向量机于1995年由Vapnik等人正式提出，已经成功地应用到回归等问题。然而，到目前为止，支持向量回归模型仍然没有好的参数优选方法 [ 4 ] 。本文运用一种新型遗传算法 [ 5 ] 来进行支持向量回归模型的参数优选。该新型遗传算法可以解决一般的遗传算法所带来的早熟问题和进化缓慢问题，具有较强的搜索能力，能够寻找全局最优解。因此，本文运用新型遗传算法对支持向量回归模型进行最优参数设置，从而得到一种崭新的智能支持向量回归模型。最后，将所建立的智能支持向量回归模型应用于金融数据预测，通过与BP神经网络模型比较，得到本文所提出的模型预测精度比较高，是进行金融数据预测的一种有效方法。
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user: 2. 支持向量回归模型 假设数据集 S = { ( x i ， y i ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } ， x i 是输入向量， y i 是一个实数观测值，n是数据的总数。支持向量回归函数的一般形式为 g ( x ) = w ϕ ( x ) + b (1) 式中 ϕ ( x ) 是一个高维的特征函数，b是常数。 为求解w和b，引入正松弛变量 ξ i ， ξ i * ，可以得到如下规划问题 [ 4 ] : min       1 2 ‖ w ‖ 1 2 + C ∑ i = 1 n ( ξ i + ξ i * ) s .t .           y i − w ϕ ( x i ) − b ≤ ε + ξ i                 w ϕ ( x i ) + b − y i ≤ ε + ξ i * ， ξ ( * ) ≥ 0 (2) 运用拉格郎日乘数法可以得到二次规划(2)的对偶规划为： W ( α i ， α i * ) = ∑ i = 1 n y i ( α i − α i * ) − ε ∑ i = 1 n ( α i + α i * ) − 1 2 ∑ i = 1 n ∑ i = 1 n ( α i − α i * ) ( α j − α j * ) ( ϕ ( x i ) ⋅ ϕ ( x j ) ) (3) 使得 ∑ i = 1 n ( α i − α i * ) = 0 和 α i ， α i * ∈ [ 0 ， C ] ； 进而可以得到决策函数： g ( x ) = ∑ i = 1 n ( α i − α i * ) ϕ ( x i ) ⋅ ϕ ( x ) + b (4) 通过引进核函数，方程(4)可以写成如下形式 g ( x ) = ∑ i = 1 n ( α i − α i * ) K ( x i ， x ) + b (5) 在知识发现理论中，高斯核函数已经被证明能够提供好的泛化能力。因此，本文采用高斯核函数 K ( x i ， x j ) = exp ( − ‖ x i − x j ‖ 1 2 2 σ 2 ) 作为支持向量回归模型的核函数。另外，本文采用的损失函数是ε-不敏感损失函数，即 L ( g ( x i ) ， y i ) = { | g ( x i ) − y i | − ε ，     | g ( x i ) − y i | ≥ ε 0 ，                                               others (6) 式中ε称为管道大小，它反映函数逼近的精确程度。参数ε属于自定义的参数。
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user: 3. 新型遗传算法 3.1. 适应度函数 训练数据上的10-fold交叉验证(CV)后的平均值的负值定义为适应度函数，即 g = − M A P E C V ¯ (7) M A P E C V = ∑ i = 1 n | y i − g i | 2 y i n × 100 % (8) 在这里MAPE是平均绝对百分误差，n是训练数据样本的数目，y i 是确切值的数目，g i 是预测值的数目。 3.2. 编码方式 因为浮点数编码不受维数限制，不需编码、解码操作，可以有效提高计算速度和求解精度，同时，浮点编码比二进制编码在变异操作上能更好地保持种群多样性，所以，采用浮点数编码方式 [ 6 ] 。 3.3. 选择操作 本文采用基于排序的适应度分派准则。按照适应度值对种群内的个体排序，然后按下式确定选择第i个个体的概率： P i = c ( 1 − 3 c ) i − 1 (9) 在这里i为个体排序序号；c为排序第一的个体的选择概率。 3.4. 交叉和变异操作 交叉概率 P c 和变异概率 P m 根据文献 [ 7 ] 所提出的自适应度遗传算法来进行选择： P c = { P c 1 − ( P c 1 − P c 2 ) ( g ′ − g a v g ) / ( g max − g a v g ) ，     g ′ ≥ g a v g P c 1 ，                                                                                                               g ′ < g a v g (10) P m = { P m 1 − ( P m 1 − P m 2 ) ( f max − g ) / ( g max − g a v g ) ，     g ′ ≥ g a v g P m 1 ，                                                                                                                   g ′ < g a v g (11) 在这里 P c 1 = 0.92 ，   P c 2 = 0.65 ，   P m 1 = 0.08 ，   P m 2 = 0.001 ， g max 为群体中最大的适应度值； g a v g 为每代群体的平均适应度值； g ′ 为交叉的两个个体中较大的适应度值；g为变异个体的适应度值。 进化代数按下式自适应变化： P c t = { P c 1 ⋅ 1 − ( t / t max ) 2 ，       P c t < P c 2 ， P c 2 ，                                                 P c t ≥ P c 2 (12) P m t = { P m 1 ⋅ exp ( − λ ⋅ t / t max ) ，     P m t > P m 2 ， P m 2 ，                                                       P m t ≤ P m 2 (13) 在这里t为遗传代数， t max 为最大遗传代数， λ 为常数，这里取10。
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user: 4. 智能支持向量回归模型模型及应用 4.1. 智能支持向量回归模型流程图 智能支持向量回归模型流程图见图1。 4.2. 数据收集 本例选取的是中小企业的华邦制药从2010年1月4日至2012年3月8日共515个交易日的收盘价作为研究数据，全部数据分为两部分，其中2010年1月4日至2012年3月1日的数据用于建立模型，剩下的5个数据用于预测模型的检验。 4.3. 数据标准化处理 数据标准化处理中采用的常用办法是转换数据的尺度，将全部数据线性映射到区间[0， 1]。 4.4. 实验结果 实验结果表1所示： 图1. 智能支持向量回归模型流程图 Table 1 The comparison of intelligent support vector regression mode 日期 实际值 智能支持向量回归模型 BP神经网络 预测值 相对误差(%) 预测值 相对误差(%) 2012-3-2 36.57 36.5682 −0.00492 36.4975 −0.19821 2012-3-5 36.73 36.7148 −0.00414 36.8759 0.39724 2012-3-6 36.25 36.2457 −0.01186 36.3871 0.37820 2012-3-7 35.56 35.5513 −0.02446 35.5841 0.06777 2012-3-8 35.99 35.9827 −0.02028 34.2518 −4.8296 表1. 模型结果比较 表1是智能支持向量回归模型和BP神经网络模型预测结果的比较，可以看出，我们提出的智能支持向量回归模型明显优于BP神经网络模型。
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user: 5. 结论 本文提出的智能支持向量回归模型具有四大优点：1) 该模型精度高，是进行金融数据预测的一种很好方法；2) 智能支持向量回归具备较强的非线性映射能力，可以针对少量有限样本情况；3) 智能支持向量回归模型最终转化成为一个二次型寻优问题，得到的是全局最优解，解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题；4) 智能支持向量回归模型将实际问题通过非线性变换转换到高维特征空间，在高维空间中构造线性判别函数来实现原空间中的非线性判别函数，使得模型具备较强的泛化能力。
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user: 摘 要 碳化硅(SiC)材料因其独特的物理和化学特性，使得SiC器件在高压大功率领域具有巨大的潜力，但是由于碳元素的存在，SiC MOS器件的栅氧化层可靠性问题一直制约SiC MOSFET器件的发展，影响SiC MOSFET器件性能和可靠性的关键因素。如何提升SiC MOS器件的TDDB可靠性，需要展开系统深入的研究。基于大量的氧化后退火工艺研究基础，氧化后在含氮氛围内退火是较为有效的手段之一，本论文系统研究NO氧化后退火工艺中温度对于4H-SiC MOS器件栅氧化层TDDB (Time-dependent dielectric breakdown：时间相关介质击穿)可靠性的影响，通过将1350℃干氧氧化后的样品的进行不同温度的一氧化氮(NO)氧化后退火，通过TDDB对比总结氧化后退火工艺对SiC MOS器件栅氧TDDB可靠性的影响，实验结果表明，随着退火温度的增加，栅氧化层寿命逐渐增加，但是均一性却逐渐降低。 关键词 :4H-SiC，SiC MOS电容，氧化后退火，TDDB，NO Copyright © 2018 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 宽禁带半导体由于近年来在材料生长和器件技术方面的突破，成为超越硅基器件的先进功率器件的候选者，在宽禁带半导体中，由于大直径晶圆的可用性，SiC材料在高电压和高电流电网和轨道交通等领域尤其具有吸引力 [ 1 ] 。由于对于电源转换需求的不断增长，基于SiC的金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)作为高性能功率开关器件受到了很多关注，如在电源、电动机控制、电动混合动力汽车和电力传输等方面 [ 2 ] 。 相比于传统硅(Si)材料，碳化硅(SiC)因其更宽的禁带宽度(3.26 eV)、更高的热导率和更高的临界击穿场强，在大功率开关电路和电力系统应用领域得到了广泛的关注。其中功率器件最突出的性能优势在于其高压、高频和高温工作特性，可有效地降低电力电子系统的功率损耗 [ 3 ] 。目前，国际上多数行业领先的半导体器件厂商，已在SiC MOSFET器件产品化道路上取得了巨大进展。现阶段，商用SiC MOSFET产品绝大多数为N沟道平面垂直结构，且多家公司已推出了更新的SiC MOSFET产品，其应用前景被寄予了很大希望。虽然目前，SiC MOSFET已经在功率市场上推出产品，但是SiC材料由于C元素的存在，导致SiC MOSFET的SiO 2 /SiC界面处存在大量的界面态，约比Si MOSFET高出2~3个数量级 [ 4 ] ，导致SiC MOSFET的沟道迁移率低，氧化物可靠性差，阈值电压存在漂移等，相对于二极管器件，SiC MOSFET器件的发展仍然缓慢 [ 5 ] [ 6 ] ，图1所示的是碳化硅电力电子器件的发展现状。 SiC材料的本征载流子浓度仅为1.5E−9 cm − 3 ，比硅(Si)材料的本征载流子浓度低19个数量级。故此，SiC器件在出厂检测或者早期使用过程中，有一些缺陷无法和传统硅器件一样使用漏电流等指标参数进行筛选、隐藏的缺陷难以被激发和发现，给样品的早期失效筛选带来极大困难。通过结合SiC器件的电学特性分析进行早期器件工艺过程管控和工艺改善，尤其是完善核心关键工艺的研究，对于提升器件早期筛选和排查可靠性隐患尤为重要，栅氧工艺作为SiC MOS器件的核心工艺备受关注。 SiC材料在氧化过程中，氧化温度过高或者过低会导致栅氧材料中存在氧空位和C残留，因此，在SiC外延材料上获得界面特性优良的SiO 2 介质，需要对氧化工艺进行特别的优化，如进行超高温栅氧工艺或者氧化后退火工艺等。目前普遍认为C相关的缺陷是导致SiO 2 /SiC界面缺陷密度较高的主要原因，相关研究表明，在高温氧化后，SiC MOS器件的界面特性仍有较大的提升空间(图2所示)，可以通过氧化后退火(POA)工艺进一步改善 [ 5 ] 。 本论文主要研究氧化后NO退火工艺对SiC/SiO 2 界面和栅氧可靠性的影响，借助于TDDB的分析来考量栅介质的可靠性。 图1. 碳化硅电力电子器件发展现状 图2. 氧化后退火工艺对于栅氧质量的改善效果
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user: 3. 结论 栅氧化层的TDDB是一项非常重要的可靠性特性。文章考察了高温NO退火处理对于4H-SiC M0S栅氧化膜质量的改善作用。首先通过I-V测试对氧化膜的质量进行了评价，通过实验得出4H-SiC MOS样品的击穿场强E BD 以及MOS栅氧化膜与SiC衬底之间的势垒高度这两个重要参数来判断高温NO退火处理对氧化膜质量的改善作用。 其次重点从4H-SiC MOS样品高温NO退火处理对SiC MOS栅氧化膜TDDB特性的影响TDDB行为方面对氧化膜质量的改善做出评价。通过恒压TDDB测试方法得出击穿时间，计算得累积失效率和Weibull参数值。并画出栅氧化层的失效率同击穿时间的关系和TDDB击穿时间的Weibull统计分布对栅氧化膜TDDB行为进行了评价。得出的结论如下： 1) 高温NO退火处理能够有效提高样品的均一性，增加本证击穿的比率，并且能够有效去除早期击穿的样品点。 2) 随退火温度的降低，栅氧化层寿命逐渐降低，但根据Weibull分布曲线的斜率来分析，样品可靠度，均一性却逐渐提升了。
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user: 致 谢 感谢北方工业大学硕士研究生王影杰同学对于测试工作的支持，同时感谢中国科学院微电子研究所高频高压中心相关老师对于流片和测试分析工作的指导。
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user: 摘 要 大规模MIMO系统中存在大量相干信号，简单的去相干处理导致二维波达方向(DOA， Direction of Arrival)估计的精度较低。为此，本文提出一种能够大幅度提高相干信号二维DOA估计性能的模等式约束降维MUSIC算法。该算法将二维DOA估计问题转化为优化问题，并采用模等式约束法定义附加条件，对方向矢量施加较强的约束，使优化方程求解更接近最优解。理论分析和仿真实验结果表明，本文提出的去相干DOA算法的可靠性与精度高，满足大规模MIMO系统的DOA估计性能需求，具有较强的可行性和实用性。 关键词 :大规模MIMO，二维波达方向估计，降维，MUSCI算法，模等式约束 Copyright © 2018 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系统中存在大量相干信号，如何得到高精度的二维DOA估计，已经成为大规模MIMO系统研究领域的一个热点问题 [ 1 ] 。针对信号源的二维DOA估计，目前已经有了很多研究成果，Tayem and Kwon [ 2 ] 提出基于Ｌ型阵列，采用传播方法的波达方向估计，虽然克服了相位模糊问题，但参数匹配困难。王伟提出的降维估计算法 [ 3 ] ，能自动匹配参数；但此算法没有将回波信号数据矩阵的维数降至最低。Liang et al. [ 4 ] 提出一种自动配对的联合估计算法，但由于需要多次特征值分解和复杂的峰谱搜素过程，导致算法运算量很大。Wang et al. [ 5 ] 将SUMWE算法应用于L型阵列，提出了一种有效计算2-D DOA估计方法，该算法首先利用L型阵列接收数据的互相关矩阵的线性组合获得零空间，然后利用一维DOA技术独立估计出俯仰角和方位角。Nie and Li [ 6 ] 提出一种计算有效性的方法，利用阵列的共轭对称性增加阵列孔径，提高了估计精度，该方法只用了互相关矩阵的第一列、第一行和对角元素，降低了计算的复杂度。上述后两种算法都是基于信号源是不相关的假设，不适用于相关的信号源。Wei and Guo [ 7 ] 通过最小化由两个信号源协方差矩阵构造的代价函数实现多个相干信号的方位角和俯仰角配对，但是该方法构造的信号源协方差矩阵引入了噪声，估计的性能还需要进一步改善。杨艳飞等 [ 8 ] 提出了一种基于L型阵列的到达方向估计改进算法，用水平线阵和垂直线阵构建的L型阵列取代两个水平线阵构建的L型阵列，并将L型阵分成四个子阵，计算四个互相关矩阵，构造成特殊的大矩阵，对该矩阵进行特征值分解获得信号子空间估计，再用ESPRIT算法进行方位角和仰角的估计。梁浩等 [ 9 ] 提出针对L型阵列的二维角估计问题，在ESPRIT算法基础上设计降维矩阵及回波数据的降维变换，将高维回波数据降至低维信号空间，来获取空间二维角的估计。张艳萍 [ 10 ] 等针对二维信号在空间中传播遇到的相干问题进行了降维以及解相干处理，在一定程度了降低了信号谱峰搜索的复杂度以及提升了信号的估计精确度。 为了获得二维DOA估计的最佳性能，降维MUSIC算法是值得深入探讨的算法。基于传统MUSIC算法的二维DOA估计的分辨率较高，但精度较低，其根本原因是MUSIC算法中的二次优化方程中的方向矢量没有受到约束，导致谱峰搜索和参数匹配的效率降低。为此，本文在深入分析降维MUSIC算法中二次优化方程的优化条件的基础上，通过建立基于模等式约束的优化条件，提出基于模等式约束的降维去相干MUSIC算法，该算法可以在降低运算复杂度的同时，提高二维DOS的估计精度。仿真实验结果表明，本文提出的模等式约束去相干降维MUSIC算法的精度和可靠性均有较大幅度的改善，能够满足大规模MIMO系统的实际需要。
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user: 2. 信号模型与相关性分析 两个信号 s 1 ( t ) 、 s 2 ( t ) 的相关程度由相关系数 衡量，定义为 [ 11 ] ： r = cov ( s 1 ， s 2 ) D ( s 1 ) D ( s 2 ) = E { [ s 1 − E { s 1 } ] [ s 2 − E { s 2 } ] } E { [ s 1 − E { s 1 } ] 2 } E { [ s 2 − E { s 2 } ] 2 } (1) 当 r = 0 时，信号不相关；当 0 < r < 1 时，信号相关；当 r = 1 时，信号相干。 由上述定义可以得到如下推论：1) 频率不相同的信号是不相关的；2) 同频但初相位不同的信号是相关的。不包括特殊情况：初相位之差为±π/2时，信号不相关；初相相差±π时，信号相干；3) 频率和初相位都相同的信号是相干的。 假设L型均匀等距线阵的X轴和Y轴上均有M个阵元，则共有2M-1个阵元。阵元间距为d，其天线坐标系模型如图1所示。假设空间中有K个远场窄带相干信号入射到此L型阵列上，其二维DOA为 ( θ k ， φ k ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K 。其中 θ k ， φ k 分别表示第K个信号的到达俯仰角和方位角 ( θ k ∈ [ 0 ， π ] ， φ k ∈ [ 0 ， π / 2 ] ) 。以坐标原点O处的阵元为参考阵元，则X轴上的阵列接收信号可表示为： X ( t ) = A x S ( t ) + N x ( t ) (2) 式中， S ( t ) = [ s 1 ( t ) ， s 1 ( t ) ， ⋯ ， s K ( t ) ] T 和 N x ( t ) 分别表示空间中存在的相应的相干信号源矢量和接收噪声矩阵。 同样，Y轴上的阵列接收信号表示为： Y ( t ) = A y S ( t ) + N y ( t ) (3) 式中， S ( t ) 和 N y 分别表示空间中存在的相应的相干信号源矢量和接收噪声矩阵。 导向矢量矩阵 A x ∈ C M × K 和 A y ∈ C M × K 相等，可表示为 [ 12 ] ： 图1. L型阵列天线坐标示意图 a x ( θ k ) = [ a x ， 1 ( θ k ) ， a x ， 2 ( θ k ) ， ⋯ ， a x ， M ( θ k ) ] T = [ 1 ， e − j 2 π d cos φ 1 sin θ 1 / λ ， ⋯ ， e − j 2 π ( M − 1 ) d cos φ k sin θ k / λ ] T a y ( φ k ) = [ a y ， 1 ( φ k ) ， a y ， 2 ( φ k ) ， … a y ， M ( φ k ) ] T = [ 1 ， e − j 2 π d sin φ 1 sin θ 1 / λ ， ⋯ ， e − j 2 π ( M − 1 ) d sin φ k sin θ k / λ ] T (4) 假设第K个入射信号的入射方向与x轴夹角为 α k ，与y轴夹角为 β k ，则有： { cos α k = cos φ k sin θ k cos β k = sin φ k sin θ k (5)
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user: 3. 去相干算法 由于阵列接收到的信号为窄带相干信号，传统的DOA估计方法无法进行估计，需要利用前后向空间平滑技术对阵列接收信号X，Y进行解相干。先对X轴上的阵列信号进行前后向空间平滑处理，然后将X轴上的均匀线阵(M个阵元)分成相互交错的P个子阵，则每个子阵的阵元数为 m = M − P + 2 ，取第一个子阵作为参考，如图2所示。 则对于K个子阵有数据模型： x k ( t ) = [ x k     x k + 1     ⋯     x k + m − 1 ] = A x k D ( k − 1 ) s ( t ) + n k ( t ) (6) 其中 D = diag ( η 1 ， η 1 ， ⋯ ， η K ) ， η i = exp ( ( j 2 π d / λ ) sin α i ) ，于是该子阵数据协方差矩阵为： R x k = A x k η ( k − 1 ) R s ( D ( k − 1 ) ) H A x k H + σ 2 I (7) 前向空间平滑方法对满秩协方差矩阵的恢复是通过求各子阵协方差矩阵的均值来实现的，即取前向平滑修正的协方差矩阵为： R x f = 1 p ∑ i = 1 p R i p = A x k R x s f A x k H + σ 2 I (8) 同理，后向平滑修正的协方差矩阵为： R x b = 1 p ∑ i = 1 p R x p b = A x k R x s b A x k H + σ 2 I (9) 由文献 [ 1 ] 可知 R x b 是 R x f 的共轭倒序阵，它们之间满足共轭倒序不变性。因此可得X轴阵列接收的信号经前后向空间平滑处理后得到的数据协方差矩阵为： R x f b = 1 2 ( R x f + R x b ) (10) 图2. 空间平滑算法模型 同理，对Y轴阵列接收到的信号经前后空间平滑处理后得到的数据协方差矩阵为: R y f b = 1 2 ( R y f + R y b ) (11) 于是，L型阵列得到的信号协方差矩阵为： Z = [ R x f b     R y f b ] T (12)
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user: 4. 降维MUSIC算法 根据一维MUSIC求解空间谱算法，对L型阵列信号协方差矩阵Z进行特征值分解，可得 Z = U s Λ s U s H + U n Λ n U n H ，其中 Λ s 和 Λ n 为特征值矩阵，分别对应K个大特征值，和( 2 M − 1 − K )个小特征值； U s 为K个大特征值所对应的特征矢量矩阵，其张成的空间为信号子空间， U n 为( 2 M − 1 − K )个小特征值所对应的特征矢量矩阵，其张成的空间为噪声子空间。容易证明信号子空间的方向矢量 a x ( θ k ) ⊗ a y ( φ k ) 和噪声子空间 U n 是相互正交的，经典子空间类DOA估计方法正是利用这一性质对2维DOA进行估计求解的。 传统2维MUSIC算法的空间谱估计公式 [ 13 ] 为： P 2 d m u s i c = 1 [ a x ( θ k ) ⊗ a y ( φ k ) ] H U n U n H [ a x ( θ k ) ⊗ a y ( φ k ) ] (13) 但是该算法需要进行2维角度搜索，运算量大。为了将2维角度估计问题降维求解，首先将其转化为二次优化问题，定义检测量为： Q ( θ k ， φ k ) = [ a x ( θ k ) ⊗ a y ( φ k ) ] H U n U n H [ a x ( θ k ) ⊗ a y ( φ k ) ] (14) 将式(13)作如下变形： Q ( θ k ， φ k ) = a y H ( φ k ) [ a x ( θ k ) ⊗ I M ] H U n U n H [ a x ( θ k ) ⊗ I M ] a y ( φ k ) (15) 令 G ( θ k ) = [ a x ( θ k ) ⊗ I M ] H U n U n H [ a x ( θ k ) ⊗ I M ] (16) 则2维DOA估计问题可等价为求解： min a y H ( φ k ) G ( θ k ) a y ( φ k ) = min Q ( θ k ， φ k ) (17) 为使得式(17)能够通过1维搜索即可得到 θ k 和 φ k ，文献 [ 14 ] 对式(17)增加了附加条件： e 1 H a y ( φ k ) = 1 ，其中： e 1 = [ 1 ， 0 ， ⋯ ， 0 ] T ，进而将角度估计问题转化为角度优化问题来求解。但该条件相当于仅对方向向量 a y 的第一个元素 a y ( 1 ) = 1 进行了限制。经分析，方向向量还应该满足以下条件： a y ( y ) = exp [ − j 2 π d ( m − 1 ) cos β k / λ ] = [ exp ( − j 2 π d cos β k / λ ) ] m − 1 = a y y − 1 = { 1 ，                                                 m = 1 a y ( 2 ) ，                                   m = 2 a y ( 2 ) a y ( y − 1 ) ，       m ≥ 3 (18) 其中， a y ( 2 ) = exp ( − j 2 π d cos β k / λ ) 。文献 [ 10 ] 的运算模型中方向向量 a y 是待求解向量，但对 a y 的限定条件中，仅限定其首元素为1，而对该向量中其它元素应该满足的条件未作限制，这在一定程度上降低了估计的精度甚至会造成错误的估计。
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user: 5. 改进的降维MUSIC (MRD-MUSIC)算法 为了加强对待求解向量中元素的约束，将模约束的稳健Capon算法 [ 15 ] 引入到降维MUSIC算法中，因此约束条件可以表示为： { min w a y H G ( θ k ) a y s .t .   ‖ a y ( φ k ) ‖ 2 = M (19) 为了求解该优化问题，构造代价函数： L ( a y ， θ k ) = a y H G ( θ k ) a y − λ ( a y H a y − M ) (20) 其中λ为一常数。利用拉格朗日乘数法求 L ( a y ( φ k ) ， θ k ) 的极值，对式(20)求导，并令结果为零，可得： ∂ ∂ a y L ( a y ， θ k ) = 2 G ( θ k ) ⋅ a y − 2 λ ⋅ a y = 0 (21) 即 G ( θ k ) ⋅ a y = λ ⋅ a y (22) 显然， a y 为 G ( θ k ) 的特征值 所对应的特征向量，由于 a y H ⋅ G ( θ k ) ⋅ a y = λ ⋅ a y H ⋅ a y = λ ⋅ M (23) 因此，求目标函数 a y H G ( θ k ) a y 的最小值，相当于求解λ最小。所求的 a y 正好为 G ( θ k ) 的最小特征值所对应的特征向量， 即 a y = P min [ G ( θ k ) ] (24) 其中， P min ( G ) 表示求解G的最小特征值所对应的特征向量。 将上述结果代入到原优化问题的目标函数，可得： θ ^ k = arg min P min H [ G ( θ k ) ] ⋅ G ( θ k ) P min ⋅ [ G ( θ k ) ] = arg max 1 P min H [ G ( θ k ) ] ⋅ G ( θ k ) P min ⋅ [ G ( θ k ) ] (25) 根据公式(22)可知，在 ( θ ∘ ， 180 ∘ ] 范围内对 θ k 进行搜索，其中较大的K个峰值点所对应的角度值就是所求的各个入射信号的 θ k 。 通过以上求解可以得到所有的θ角，然后通过θ角进一步估计所有的φ值。因此首先求解入射信号与y轴之间夹角的方向向量 a y ( φ k ) 。通过以上的分析可知， G ( θ ^ k ) 特征值分解对应的最小特征向量 P min [ G ( θ ^ k ) ] 即是 a y ( φ k ) 。之后通过最小二乘法求解即可。由于θ和φ两角存在一一对应的关系，因此在求解的过程中并不会存在额外的角度配对问题。
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user: 6. 实验仿真与结果分析 仿真过程中，阵列为L型均匀阵列，共128个阵元，阵元间距为半波长。均方根误差是描述估计性能的重要指标，设蒙特卡罗实验次数为Num，第Num次试验中2维DOA的实际值为 ( θ ， φ ) ，估计值为 ( θ ^ ， φ ^ ) ，则角度的均方根误差定义为： RMSE = 1 K ∑ k = 1 K 1 N u m ∑ n u m = 1 N u m ( θ ^ k ， n u m − θ k ) 2 + ( φ ^ k ， n u m − φ k ) 2 (26) 式中，RMSE表示方位角和俯仰角的估计均方误差。 利用K个窄带入射信号进行实验，进行θ角度搜索时，取其中较大的K个峰值点所对应的角度值作为角度测量值。如果所有角度测量与实际值的误差均在1˚范围内，则定义为实验成功，否则为失败。经过大量试验后，成功概率定义为试验成功次数所占总实验的比值。 二维角度估计：假设有3个远场窄带相干信号，水平角和俯仰角分别为(10˚， 15˚)、(20˚， 40˚)、(30˚， 85˚) (图3)，x轴方向阵元数为8，y轴方向阵元数为8，快拍数L为100，信噪比取10dB，蒙特卡罗实验次数为500次。 可靠性：针对2D-MUSIC去相干算法，文献 [ 10 ] 去相干算法和本文算法成功率进行对比实验，信噪比SNR范围为-6dB到6dB。在每个信噪比条件下对3个窄带信号进行500次蒙特卡罗实验，得到文献 [ 10 ] 和本文MRD-MUSIC算法的成功率对比。 从图4中可以看出，在低信噪情况下，文献 [ 10 ] 算法具有较低的成功率，而本文算法的成功率接近2D-MUSIC算法。且在−2 dB时候成功率达到了98%，之后一直保持在较高的成功率。 DOA精度：令信噪比SNR范围从−10 dB到10 dB，快拍数为1000，进行500次蒙特卡罗仿真实验。将文献 [ 10 ] 去相干算法和本文算法的均方根误差曲线进行对比。对比如图5所示。 由图5可知，在低信噪比时，本文算法仍具有较低的RMSE，同时随着信噪比的增加文献 [ 10 ] 的RMSE在逐渐降低，但是估计效果相对于本文算法依然较差。 同时改变X轴和Y轴的阵元数M，使它们从3变化到20，对比文献 [ 10 ] 算法和本文算法的阵元数、均方根误差曲线。 由图6可知，随着阵元数的增加，文献 [ 10 ] 和本文所提出算法的RMSE都逐渐降低，但是本文算法在相同阵元数的情况下具有较低的RMSE。 图3. 俯仰角和方位角估计 图4. 成功率对比 图5. RMSE随信噪比变化曲线 图6. RMSE随阵元数变化曲线
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user: 7. 结论 本文提出了一种改进的去相干降维MUSIC算法，该算法首先对接收到的信号进行解相干，然后利用二次优化算法将2维DOA估计降为1维DOA估计，并且入射角φ的求解是通过相应θ带入公式求得的，因此不存在角度配对问题。同时该算法加强了方向向量的约束，使得估计值更加精确。仿真实验验证了本文针对相干信号估计的有效性和正确性，因此是一种高效的去相干降维DOA算法。
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user: 摘 要 哈萨克斯坦与中国互为邻邦，历史渊源深厚，资源互补，具有经济合作的天然优势与现实基础，其合作前景非常可观。本文深入研究哈萨克斯坦清洁能源的能源现状、发展潜力以及其在电力生产中的开发状况，进一步分析了中哈合作开展能源合作的市场机遇与风险，为中国企业提供了相关投资建议。这对我国与哈萨克斯坦开展电力投资开发方面的国际能源合作、有效缓解我国能源紧张状况具有重大经济意义。 关键词 :清洁能源，能源状况，开发潜力，机遇与风险，中哈能源合作 Copyright © 2018 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/