DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 移动边缘计算作为一个新兴架构，将云计算服务通过移动边缘计算服务器扩展到靠近用户的网络边缘，满足了需要实时控制和即时数据分析的应用需求。然而，由于移动边缘计算服务器的计算能力有限，导致任务的滞后时间较长。为了改善现状，本文提出了一种最小总滞后时间的调度算法，服务器确定任务计算的最优顺序以最小化总滞后时间。此外，本文还提出了一种激励机制，使得用户提交具有合理的计算量和预期完成时间的任务，同时在服务器计算资源不足时减少提交任务的数量和计算量。结果表明，该算法在接近传统调度算法性能的同时，在总滞后时间和平均滞后时间上提高了17%到200%。 关键词 :移动边缘计算，调度算法，滞后时间，激励机制 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 近年来，随着信息和通信技术的不断发展，移动设备的数量呈现爆发式增长，移动数据流量也显著提高。智能设备和新应用的到来，出现了许多新需求，现有的移动云计算(MCC)框架已经不能满足其低时延、高带宽、隐私安全保障等需求 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。移动边缘计算(MEC)作为一个新兴架构，将云计算服务通过移动边缘计算服务器扩展到靠近用户的网络边缘，解决了当前云计算框架高时延、低带宽、隐私安全威胁等问题，逐渐成为了当前的研究热点之一 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 随着人工智能技术的发展，出现了许多需要实时控制和即时数据分析且应用于移动边缘计算框架的新技术，如智能电网 [ 8 ]、自动驾驶 [ 9 ] 和智慧医疗 [ 10 ] 等。然而，传统的移动边缘计算调度方法由于边缘计算服务器的计算能力有限，导致需要任务的滞后时间较长，严重影响移动边缘计算框架的正常运行。此外，传统的调度方法没有设置有效的激励机制，使得用户在服务器的计算资源不足时仍大量提交任务或者向服务器提交非必要的任务，导致大量的任务堆积，严重影响计算卸载服务的实时性。 对于边缘计算计算卸载调度问题，很多学者已经进行了研究。 文献 [ 11 ] 提出了一个基于深度增强学习的区块链增强型移动边缘计算计算卸载方法，考虑了区块链数据挖掘任务和数据处理任务，有效地避免了无用的探索并在不降低性能的情况下加快了收敛速度；文献 [ 12 ] 提出了一种移动边缘计算中具有数据缓存的计算卸载方法，避免了多个移动用户将重复的计算任务卸载到网络边缘，减少了移动终端的总体执行延迟；文献 [ 13 ] 提出了一种用户非对称边缘计算中基于学习驱动的计算卸载方法，利用任务执行时间与边缘服务器的关联性，在提高任务卸载速率的同时获得较低的处理延迟。然而这些工作都没有考虑到移动边缘计算服务器计算性能有限的情况，如果服务器遇到较大的计算量或较多的任务量，将会导致设计的调度算法无法正常运行。 文献 [ 14 ] 设计了一个基于联合和价格的计算卸载方法，采用博弈论设计了合理的激励机制，保证了计算卸载的效率；文献 [ 15 ] 提出了一个软件定义超密集网络中采用移动边缘计算的任务卸载方法，最大程度地减少了延迟，同时节约了用户设备的电池寿命；文献 [ 16 ] 设计了一个异构网络中用于物联网的能量感知计算卸载方法，提出了一个迭代解决方案框架，制定了传输功率分配策略和计算分流方案。然而这些工作没有考虑到移动边缘计算框架下用户在服务器的计算资源不足时仍大量提交任务或者向服务器提交非必要的任务，导致大量的任务堆积，严重影响计算卸载服务的实时性。 针对以上问题，本文提出了一种移动边缘计算中基于动态规划的最小化总滞后时间计算卸载调度策略。在该策略下，用户在向边缘计算服务器提交任务的同时提交该任务期望的完成时间，边缘计算服务器根据用户提交的数据量和期望的完成时间对任务进行调度，在多项式时间内确定任务计算的最优顺序。与此同时，本文还提出了一种激励机制，使得用户提交具有合理的计算量和预期完成时间的任务，同时在服务器计算资源不足时减少提交任务的数量和计算量。实验表明，该算法在接近传统调度算法性能的同时，在总滞后时间和平均滞后时间上提高了17%到200%。
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user: 2. 问题描述 本文考虑如图1所示的移动边缘计算框架，有n个用户和1个移动边缘计算服务器。每个用户将一个计算卸载任务提交给移动边缘服务器，服务器在计算结束后通过高带宽链路将计算结果反馈给用户。 图1. 移动边缘计算框架 用户可以用集合 U = { u 0 ， u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u n } 表示，其提交的计算卸载任务为 T = ( P ， D ) = { t 0 ， t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t n } ，其中 P = { p 0 ， p 1 ， p 2 ， ⋯ ， p n } 表示该任务所需要的计算时间， D = { d 0 ， d 1 ， d 2 ， ⋯ ， d n } 表示该任务期望的完成时间。设任务的滞后时间为 L = { l 0 ， l 1 ， l 2 ， ⋯ ， l n } ，如果该任务在 d i 之前完成，则该任务的滞后时间 l i = 0 ；如果该任务在 d i 之后的时刻 f i 完成，则该任务的滞后时间 l i = f i − d i 。任务的开始时间为 S = { s 0 ， s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s n } 。 移动边缘计算服务器用M表示，其部署在靠近用户的网络边缘，与用户之间的时延足够低且链路带宽足够高，用户提交任务给服务器和服务器返回结果给用户的传输时间可忽略不计。但是，移动边缘计算服务器的计算性能有限，一次只能运行一个计算卸载任务，因此需要确定任务计算的最优顺序以最小化总滞后时间。 综上，本文的优化目标为在移动边缘计算服务器只能同时计算一个任务且任务计算开始后不可中断的条件下最小化总滞后时间： min ∑ i = 0 n l i s .t . f i ≤ ∑ i = 0 n p i ， ∀ i s i + p i = f i ， ∀ i (1)
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user: 3. 调度算法 本文提出的基于动态规划的最小总滞后时间调度算法需要确定计算任务 { t 0 ， t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t n } 的最优顺序以获得最小总滞后时间。用k表示这些任务中具有最大计算时间的任务。因此对于一个 δ ( 0 ≤ δ ≤ n − k ) 存在一个最优调度 [ 17 ]，该最优调度可以看作以下三个任务子集的串联： 1) 某种顺序的任务排列： { t 0 ， t 1 ， ⋯ ， t k − 1 ， t k + 1 ， ⋯ ， t k + δ } ； 2) 任务 t k ； 3) 某种顺序的任务排列： { t k + δ + 1 ， t k + δ + 2 ， ⋯ ， t n } ； 其中，任务 t k 的完成时间 f k ( δ ) 为： f k ( δ ) = ∑ j ≤ k | δ p j (2) 显然，为了整个调度最优，需要让第一个和第三个任务子集的内部也最优。因此本文设计了一个基于动态规划的调度算法，在确定任务集合的任务子集的最后顺序之后再确定任务集合的最优顺序。设子集 T ( j ， n ， k ) 表示任务 { t j ， t j + 1 ， ⋯ ， t n − 1 ， t n } 中计算时间小于等于任务k计算时间 p k 的所有任务，其中任务k不是这个子集的一部分，即使 j ≤ k ≤ n 时也不是。 V ( T ( j ， n ， k ) ， γ ) 表示该子集在时间 γ 开始的一个最优顺序下该子集的总滞后时间。 综上所述，基于动态规划的最小总滞后时间调度算法描述如下。 初始条件： V ( ∅ ， γ ) = 0 (3) V ( { j } ， γ ) = max ( 0 ， γ + p j − d j ) (4) 该初始条件表示如果子集在任意时间 γ 为空时，总滞后时间为0。如果子集只有一个任务时，总滞后时间为该任务的滞后时间。 递归关系： V ( T ( j ， n ， k ) ， t ) = min ( V ( j ， k ′ + δ ， k ′ ) ， γ ) + max ( 0 ， f k ′ ( δ ) − d k ′ )     + V ( T ( k ′ + δ + 1 ， n ， k ′ ) ， f k ′ ( δ ) ) (5) 其中， k ′ 为该子集中计算时间最大的任务，即： p k ′ = max ( p j ′ | j ′ ∈ T ( j ， n ， k ) ) (6) 开始调度时的初始方程为： V ( { t 0 ， t 1 ， ⋯ ， t n } ， 0 ) (7) 该算法的最坏情况下的时间复杂度可确定如下。在时间 λ 内最多有 O ( n 3 ) 个任务子集 T ( j ， n ， k ) 和 ∑ p j 个时间点，因此本算法最多需要解 O ( n 3 ∑ p j ) 个递归方程。求解每个递归方程的时间复杂度为 O ( n ) ，因此本算法的计算复杂度以 O ( n 4 ∑ p j ) 为界，显然为n的多项式。由于边缘计算的用户规模较小，因此该算法的时间复杂度为 O ( n 4 ) 。
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user: 4. 激励机制 由于边缘服务器的计算能力有限，如果服务器中当前等待的任务较多，之后提交的任务会获得非常大的滞后时间，严重影响移动边缘计算框架的正常运行。因此，需要根据服务器当前等待的任务数量设置合理的激励机制使得用户在服务器等待任务较多时尽量减少任务的提交或者减少任务的数据量。 此外，用户提交的任务具有较长的计算时间将会占去较多的服务器计算资源，提交任务的预期完成时间与计算时间接近将会消耗服务器最近的计算资源，该资源是最为宝贵的。因此，为了使得用户提交较少数据量的任务且提交合理的任务预期完成时间，也需要设置合理的激励机制。 设当前的时间片在服务器中正在等待的任务所需要的计算时间为P，P的值为所有用户的共同知识，且在每个时间片来临时更新。P值越大，用户提交同样计算量和预期完成时间的任务将会付出更大的费用。 综上，在服务器对计算卸载任务 t i 收取的费用 C i 为： C i = α p i ⋅ β d i − p i ⋅ e γ P (8) 其中 α ≥ 1 ， 0 < β ≤ 1 ， γ > 0 。 由于用户需要支付的费用与服务器的空闲计算资源、任务的计算量和任务的预期完成时间紧密相关，因此 C i 的收取可以激励用户提交合理的计算卸载任务，保证了移动边缘计算框架的正常运行。
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user: 5. 实验与性能分析 本文将提出的最小化总滞后时间算法(MTD)与先入先出调度算法(FIFO)、随机排列调度算法(RANDOM)和分支定界调度算法(BBM)在总滞后时间、平均滞后时间和调度顺序计算时间三个方面进行比较。其中，总滞后时间和平均滞后时间分别表示边缘计算应用中用户任务的总时延和平均时延，边缘计算应用只有拥有合理的时延才能够正常运行。调度顺序计算时间表示算法的性能，调度算法只有在任务到达时快速确定调度顺序才能保证该算法在实际应用中的可靠性。 5.1. 实验设置 实验中边缘计算服务器为一台具有8核4.0 GHz、32 GB内存、1 TB硬盘的移动边缘计算服务器。服务器每执行一次调度任务，每种算法执行100次，求平均值作为最终实验结果。用户的数量设置为5~25个，符合移动边缘计算小规模用户的适用场景。其中，每个用户提交一个具有不同的计算量和期望完成时间的计算卸载任务。 5.2. 结果分析 仿真实验时分别设置任务的计算量为100~500，任务的期望完成时间为计算时间加上0~100。 图2. 总滞后时间比较 图3. 平均滞后时间比较 图4. 调度顺序计算时间比较 如图2所示，MTD算法的总滞后时间最小，BBM算法次之，但总滞后时间比MTD算法增加了17%到200%，FIFO算法和RANDOM算法表现最差，总滞后时间较BBM算法增加了53%到160%。此外，MTD算法在用户数量增加的情况下在总滞后时间上相对其他三个算法的优势越明显。 如图3所示，MTD算法的平均滞后时间同样最小，BBM算法次之，但平均滞后时间比MTD算法增加了17%到200%，FIFO算法和RANDOM算法同样表现最差，平均滞后时间较BBM算法增加了14%到173%。与总滞后时间相同，MTD算法在用户数量增加的情况下在平均滞后时间上相对其他三个算法的优势越明显。 如图4所示，MTD算法在调度顺序计算时间上高于BBM算法、RANDOM算法和FIFO算法。相比BBM算法，MTD算法的调度顺序计算时间增加值在50 ms之内，相比效果更差的FIFO和RANDOM算法，MTD算法的调度顺序计算时间增加值在100 ms之内。此外，由于MTD算法的计算复杂度为 O ( n 4 ) ，任务数量越大，调度顺序计算时间将增加的越明显。然而，移动边缘计算的适用场景为小规模用户，用户数量较小，MTD算法的调度顺序计算时间并不会影响移动边缘计算框架的正常运行。
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user: 6. 结语 本文分析了传统移动边缘计算调度算法，发现现有算法没有考虑到服务器计算性能有限的情况，导致实际应用中任务滞后时间较长，因此提出了一种基于动态规划的最小总滞后时间的调度算法。该算法中用户在提交计算卸载任务的同时提交该任务的预期完成时间，服务器根据该任务的数据量和预期完成时间计算出任务计算的最优顺序以最小化总滞后时间。与此同时，本文还提出了一种激励机制，使得用户提交具有合理的计算量和预期完成时间的任务，同时在服务器计算资源不足时减少提交任务的数量和计算量。实验表明，该算法在性能接近传统调度算法的前提下，相比传统调度算法在总滞后时间和平均滞后时间上提高了17%到200%，具有非常重要的实际意义，可以用于工业物联网、智能家居、智慧医疗等应用。 在未来的工作中，将继续优化和验证本算法的性能，使得该算法能够适用于用户更多、计算任务更密集的移动边缘计算场景。
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user: 摘 要 本文针对多频段兼容移动通信系统和RFID系统对天线的性能要求，创造性地提出了一种新型三重光子晶体天线结构，并将其与十字分形缝隙阵列结构相结合，设计了一款三重光子晶体分形缝隙阵列天线，制作了天线样品并进行了测试。根据天线样品测试结果，该款天线能够覆盖第二代、第三代、第四代、第五代移动通信系统所有工作频段和RFID系统三个工作频段，在各个工作频带都具有较大的工作带宽和较强的辐射能力。该款天线在所有工作频段都具有高稳定辐射特性，有望用于兼具RFID读写器功能的手机中。 关键词 :三重光子晶体天线，分形缝隙结构，十字分形缝隙阵列结构，移动通信系统，射频识别系统 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 随着移动通信技术的不断发展，不同标准、不同频率、不同制式的多种无线通信频段模式将长期共存。天线是实现射频电流和电磁波能量转换的重要换能器，是移动通信设备传输电磁波信号的重要部件。移动通信的多网络并存要求天线系统能够同时工作在多个频段。我国目前使用的 2G 移动通信频段为905~915 MHz、950~960 MHz、1710~1785 MHz、1805~1880 MHz频段； 3G 移动通信频段为1880~1920 MHz、1920~1980 MHz、2010~2025 MHz、2110~2170 MHz、2300~2400 MHz频段； 4G 移动通信频段为2570~2620 MHz频段； 5G 移动通信频段为3300~3400 MHz、4400~4500 MHz、4800~4990 MHz频段 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 RFID技术是一种基于射频无线传输的中远距离自动识别技术，它于上个世纪末被提出并得到广泛应用，近年来已经获得了一系列的成果，在仓储物流、全自动销售、交通运输控制管理、防伪、图书、航空等领域均有广泛的应用。天线在RFID系统中具有举足轻重的地位，天线的各项特性及形态大小，极大程度地影响了RFID系统的工作性能及应用领域。RFID系统有三个主要的工作频段：902~928 MHz、2400~2483.5 MHz、5725~5875 MHz [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。 移动通信系统和RFID系统工作频率接近，且都需要移动终端(手机和RFID读写器)，如果能设计一款天线，同时覆盖目前应用最广泛的 2G 、 3G 、 4G 、 5G 移动通信系统工作频段和RFID系统三个工作频段，就能够实现移动通信系统和RFID系统的兼容，让使用这种天线的手机同时具备RFID读写器的功能。 本文将采用三重光子晶体天线结构和十字分形缝隙阵列结构相结合的设计思路，设计一款兼具二者优势的三重光子晶体分形缝隙阵列天线，实现对 2G 、 3G 、 4G 、 5G 移动通信系统工作频段和RFID系统三个工作频段的完全覆盖。
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user: 2. 国内外研究现状 国内外现有的移动通信天线已能够稳定地实现单频段或双频段工作，部分性能较好的移动通信天线已经能够同时工作于三个频段。但是当工作频段多于三个时，国内外现有的移动通信天线在多频段工作方面存在着不足，它们无法在每个工作频段都保持较强的辐射强度和较大的工作带宽，无法保证移动通信无线信号在每个工作频段都有较好的传输效果。 2G 、 3G 、 4G 、 5G 移动通信系统总共有超过十个工作频段，要完全覆盖这些工作频段，对国内外现有的移动通信天线是“不可能完成的任务”。目前只有少部分移动通信天线能够同时覆盖 2G 、 3G 移动通信频段或同时覆盖 2G 、 4G 移动通信频段。要实现同时覆盖 2G 、 3G 、 4G 、 5G 移动通信频段，现有的移动通信天线技术需要使用多个天线或多组天线阵列，天线占用的空间较大 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。 国内外现有的RFID天线无法同时实现小尺寸、小体积、低回波损耗、大工作带宽和全向辐射这五个要求 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。目前大部分RFID天线使用的是各种印刷偶极子天线或其改进结构，在小型化和低成本方面做得较好，但是天线的辐射结构由各式导电墨水印制而成，天线辐射强度不足，兼容性较弱，只能用于无源且对读写距离要求较低的RFID标签中。而部分辐射能力较强、读写距离较远的RFID读写器天线则存在尺寸较大的问题，无法放进移动通信手机里，无法与移动通信系统进行整合。国内外现有的RFID天线还不能实现用单一天线同时覆盖RFID系统的三个工作频段，部分已经实现的双频RFID天线在两个工作频段的工作性能不平衡。 国内外目前尚未实现移动通信系统和RFID系统的整合，已投入商业运营的手机尚不具备RFID读写器的功能，能够同时覆盖 2G 、 3G 、 4G 、 5G 移动通信频段和RFID系统三个工作频段的多频段天线未见报道。
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user: 3. 三重光子晶体天线结构简介 图1是三重光子晶体天线的结构示意图。光子晶体结构是由多种不同参数的介质周期性分布组成。光子晶体结构最典型的性能特点就是会产生光子带隙，全部或部分阻碍某个频段电磁波的传播 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。光子晶体结构在微带天线设计中得到了广泛的应用，可以有效地改善微带天线的带宽性能。光子晶体结构可与天线的辐射贴片共形，利用其产生的光子带隙降低天线在原有工作中心频率的辐射，而将辐射“挤压”到领近频段，从而扩大天线的工作带宽 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]。 图1. 三重光子晶体天线结构示意图 三重光子晶体结构包括三层材料，从外到内分别为纳米银导电墨水、石墨烯导电墨水、钽铌酸钾薄片；纳米银导电墨水是金属导电墨水，电导率最高；石墨烯导电墨水属于碳基导电墨水，不含金属，电导率低于金属导电墨水；钽铌酸钾是一种稳定性很好的高介电常数低损耗化合物，是一种绝缘体。从外到内，各层材料的电导率逐渐下降，整个三重光子晶体结构可以看作是石墨烯导电墨水、钽铌酸钾薄片周期性的分布在纳米银导电墨水中，而钽铌酸钾薄片周期性的分布在石墨烯导电墨水中。每两层电导率不同的材料形成的光子晶体结构都会产生一个光子带隙，多个光子带隙叠加，会形成一个频段较宽的光子带隙。
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user: 4. 十字分形缝隙阵列结构简介 分形结构是由法国数学家Mandelbrot提出的，通过迭代产生的具有自相似性的几何结构。分形结构用于天线设计时，可以保证天线结构内部具有均匀分布的射频电流，提高天线的工作带宽。 分形阵列结构是阵元天线使用非分形天线结构，而阵列排布方式使用分形迭代规律的一种阵列天线。分形阵列结构可以利用分形结构的自相似性解决阵列天线普遍存在的组阵后工作带宽减小的问题。 十字分形缝隙阵列结构的迭代规律如图2所示。单个三重光子晶体天线的工作频段较大，但是有限的辐射能量均匀分布在较宽的工作频带上，不可避免的会存在辐射强度不足的缺点。将多个三重光子晶体天线按照十字分形缝隙的迭代规律，排列组成天线阵列，可以通过多个阵元天线的辐射叠加提高天线的辐射强度，并利用十字分形缝隙的自相似性保证阵列天线也具有宽频带工作能力。 图2. 十字分形缝隙阵列结构的示意图
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user: 5. 天线结构设计 天线基板为低损耗矩形FR4基板，介电常数为5.2，尺寸是45 mm × 45 mm × 1 mm 。天线接地板由纳米银导电墨水印制而成。 图3是三重光子晶体分形缝隙阵列辐射贴片结构示意图。天线基板正面是三重光子晶体分形缝隙阵列辐射贴片，背面是全导电接地板。三重光子晶体分形缝隙阵列天线使用十字分形缝隙阵列结构作为基础阵列结构，其包含有200个阵元天线区域，每个阵元天线区域的大小为 3 mm × 3 mm ，在每个阵元天线区域中心，放置一个三重光子晶体小天线。每个三重光子晶体小天线的底部边沿中心处设有天线馈电点。 图3. 三重光子晶体分形缝隙阵列辐射贴片的结构示意图 三重光子晶体小天线的大小为2.4 mm × 2.4 mm 。三重光子晶体小天线由三层结构组成，外层是一个外边长为 2.4 mm 、内边长为 1.2 mm 的纳米银导电墨水空心正方形环，中间层是一个外边长为 1.2 mm 、内边长为 0.6 mm 的石墨烯导电墨水空心正方形环，内层是一个边长为 0.6 mm 的正方形钽铌酸钾薄片。三重光子晶体小天线包含有钽铌酸钾薄片分布在石墨烯导电墨水中形成的光子晶体，以及石墨烯导电墨水、钽铌酸钾薄片分布在纳米银导电墨水中形成的另一个光子晶体，能够形成多个光子带隙，通过多次展宽效应保证天线具有较宽的工作频段。 设计中使用的十字分形缝隙阵列结构是2阶十字分形缝隙阵列结构，它是将一个矩形区域划分为15行15列共225个方形区域，按照图2所示挖去25个方形区域，形成2阶十字分形缝隙，而在剩余的200个方形区域放置阵元天线。200个阵元天线的辐射叠加，会有效增强天线的辐射强度，具有自相似性的分形阵列排布方式保证了阵列天线具有很好的宽频带工作能力。
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user: 6. 天线样品制作测试 使用丝网印刷法和MEMS工艺，我们完成了天线样品制作。图4是天线回波损耗的实测结果，回波损耗是天线反射系数的负对数，回波损耗越小表示天线的匹配越好、辐射能力越强。图5是天线方向图的实测结果。 图4. 天线实测辐射特性 图5. 天线实测方向图 图4显示，天线的工作频带范围为511~6178 MHz，工作带宽为5667 MHz，带宽倍频程为12.09，回波损耗最小值为−49.89 dB。该款天线能够同时工作在 2G 、 3G 、 4G 、 5G 移动通信系统所有工作频段和RFID系统三个工作频段，且在所有的工作频段都具有稳定而均匀的辐射性能，回波损耗值在每个工作频段内的波动都很小。 图5显示，天线的电面和磁面覆盖的角度都达到了360度，都能够全向辐射。 该款天线是一款性能优异的多频段兼容天线，该款天线拥有200个对称排列的阵元天线，结构冗余较大，即使遇到外力冲击，部分天线结构遭到破坏，天线仍然能够辐射工作；该款天线性能冗余较大，回波损耗优于移动通信天线和RFID天线回波损耗最小值低于−20 dB的常规要求，能够保证在多个工作频段都有较好的传输效果；该款天线宽频带工作能力突出，工作带宽超过5600 MHz，带宽倍频程大于12，多频段兼容能力远超现有的移动通信天线和RFID天线。
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user: 7. 结束语 本文针对多频段兼容移动通信系统和RFID系统对天线的性能要求，设计了新型的三重光子晶体天线，将其与十字分形缝隙阵列结构相结合，设计了三重光子晶体分形缝隙阵列天线。在阵列天线设计方案中，使用纳米银导电墨水、石墨烯导电墨水、钽铌酸钾薄片层层嵌套，组成能产生频段较宽的光子带隙的三重光子晶体结构，将三重光子晶体天线作为阵元天线，利用光子晶体结构的宽频段辐射工作能力，保证阵元天线拥有较大的工作带宽。多个三重光子晶体天线按照十字分形缝隙阵列结构排列组成天线阵列，在利用辐射叠加原理提高天线的辐射强度的同时，保证了阵列天线具有和阵元天线相似的宽频带工作性能。实测结果显示，该款天线成功实现了 2G 、 3G 、 4G 、 5G 移动通信系统和RFID系统的兼容，在新一代移动通信领域有望得到广泛应用。未来如果进一步改进光子晶体结构设计，将三重光子晶体结构改进为四重、五重光子晶体结构，有望进一步提高天线宽频带工作能力。
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user: 摘 要 “十三五”期间，海拉尔–依舒等外围盆地仍是大庆油田持续有效发展资源接替的重要领域，要增加0.22~0.5亿吨石油探明储量，乌尔逊–贝尔凹陷作为海拉尔盆地勘探最有前景的凹陷，为油田持续有效发展提供资源和技术保障。乌尔逊凹陷是海拉尔盆地两大主力富油凹陷之一，烃源岩研究仍停留在层段级别上，满足不了目前精细勘探的需求，还需要建立优质烃源岩识别与评价的标准，研究平面上的分布规律。本研究把层序地层学与有机地球化学相结合，将乌尔逊凹陷南二段细分为两个小层，南一段细分为八个小层；利用测井ΔLogR法计算TOC技术，对烃源岩进行分层、分级评价；同时建立乌尔逊凹陷优质烃源岩评价标准，研究确定乌尔逊凹陷优质源岩分布层系为K 1 n 13 ~K 1 n 16 ，其排油量的67%是由有机碳TOC > 2%的优质烃源岩所贡献。 关键词 :烃源岩细分层评价，测井评价方法，烃源岩评价标准，生烃能力研究 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 烃源岩是油气生成和成藏的基础，对烃源岩的评价是勘探决策的重要依据。受构造变动、气候变化、沉积充填等所导致的沉积环境变迁的影响，烃源岩有机质的发育、分布存在明显的非均质性。客观刻画源岩的非均质性，尤其是客观评价优质源岩对油气资源量的贡献，是提高油气资源评价精度及勘探决策水平的要求。烃源岩测井评价方法和层序地层地球化学研究方法为精细评价优质烃源岩的分布特征提供了技术手段。近年来，层序地层地球化学研究日益受到重视，它将传统以组段为单元的烃源岩评价，细化到层序、体系域级别，从而提高了烃源岩评价精度。实际上，在一个完整的层序中，纵向上有机质含量分布具有明显的规律性，凝缩段(密集段)附近的沉积速率较低，有机质含量相对最高，而由凝缩段向上或向下，有机质含量逐渐降低。层序地层地球化学方法在层序地层格架基础上，以层序或体系域为单元来进行烃源岩评价，它比以组、段为研究单元的传统方法能更加精细地刻画烃源岩发育的非均质性，进而为准确预测烃源岩体积和生烃量、提高油气成因分类的精度奠定了基础 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 ΔlogR方法是一种利用测井资料识别和计算含有机质岩层总有机质碳的方法，适用于碳酸盐岩和碎屑岩。测井信息可以间接地反映出地层的岩性及其流体性质。利用自然伽马、电阻率、声波时差等常规测井曲线对有机质的不同响应，可以建立测井信息与有机质丰度之间的对应关系，直接获取烃源岩有机质丰度等评价参数，从而定性、定量地评价烃源岩层。ΔlogR技术简便易行，能够提供纵向连续的高分辨率的TOC曲线，消除了烃源岩分布的非均质性及有限岩心分析样品的随机性取样等因素所带来的统计误差，因而为烃源岩的精细评价提供了可靠基础 [ 4 ] [ 5 ]。 朱振宇等(2003)对AlogR方法计算有机碳含量模型改进，实现自动优选叠合系数，在缺少成熟度参数、无需人为确定有机碳含量背景值及基线值情况下，通过计算机快速、准确地计算有机碳含量。改进模型在海拉尔盆地及松辽盆地的应用结果表明，改进方法使计算有机碳含量与实测有机碳含量相关度达到最高，且方法简单，具有广泛的应用前景 [ 6 ]。吴文祥等(2015)依据地化分析数据以及测井曲线预测的有机碳含量，运用层序地层地球化学分析方法，在层序格架内对贝尔凹陷烃源岩进行了精细研究，明确了主力烃源岩和优质烃源岩的发育层序(体系域)和规模，并计算了主力源岩和优质源岩的生烃与排烃量，认为贝尔凹陷SQ2和SQ3层序烃源岩是研究区的主力烃源岩；SQ2层序生油与排油量占绝对优势 [ 7 ]。
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user: 2. 烃源岩细分层评价 乌尔逊凹陷南屯组纵向上划分了8个四级层序，正在向更精细的五级层序研究迈进，而烃源岩研究仍停留在层段级别上，满足不了目前精细勘探的需求，亟需在细分层格架下精细研究烃源岩品质，评价其资源潜力。 本研究应用烃源岩测井评价方法(ΔlogR法)，在细分层层序地层格架基础上，研究源岩有机碳(TOC)纵向和平面上的分布规律，精细评价烃源岩的品质和生烃能力 [ 6 ] [ 7 ]。与以往研究相比较，更加精细，主要体现在：1) 以往评价分层只划分到组段，分南一段、南二段和铜钵庙组评价，本次研究应用层序地层学最新分层成果，将南二段细分为K 1 n 21 和K 1 n 22 两层，南一段细分为K 1 n 11 、K 1 n 12 、K 1 n 13 、K 1 n 14 、K 1 n 15 、K 1 n 16 、K 1 n 17 和K 1 n 18 共8小层，层序地层学与有机地球化学相结合从而得出更加精细的认识；2) 利用烃源岩测井评价方法(ΔlogR法)计算了具备条件的所有井的有机质丰度，最大限度的减小了烃源岩非均质性影响，对烃源岩的品质评价更加准确可靠。 根据层序地层学分层成果，在精细分层格架下，对各细分层烃源岩有机碳含量(TOC)、生烃潜量(S 1 + S 2 )和氢指数(HI)的大量有机地球化学数据进行了统计和分析，见表1。从分析结果来看，乌尔逊凹陷南屯组有机质丰度整体好于铜钵庙组，南一段的烃源岩品质要好于南二段，南一段下部K 1 n 13 ~K 1 n 16 层段烃源岩有机质丰度明显好于南一段上部，该层段烃源岩品质尤为突出。从分区上看，乌尔逊北部地区烃源岩品质要好于南部地区。总的来看，南一段下部K 1 n 13 ~K 1 n 16 层段的烃源岩丰度较高，品质好，生油潜力更大。 Table 1 Average statistical table of geochemical data in various areas of Wuerxun depressio 层位 TOC平均值(%) S 1 + S 2 平均值(mg/g) HI平均值(mg/g) 乌南 乌北 乌南 乌北 乌南 乌北 K 1 n 21 2.27 2.93 4.55 5.63 250.69 236.6 K 1 n 22 1.9 2.61 4.6 6.84 290.4 281.57 K 1 n 12 1.8 / 5.58 / 231.5 / K 1 n 13 2.17 2.37 5.81 11.1 276.74 285.96 K 1 n 14 1.77 2.36 8.58 8.94 412.99 286.71 K 1 n 15 2.27 3.44 5.66 9.06 323.01 269.49 K 1 n 16 1.64 2.32 3.07 7.52 200.5 295.86 K 1 n 17 1.8 1.37 9.51 3.38 425.43 212.78 K 1 n 18 1.42 / 2.74 / 247.14 / K 1 t 1.31 1.82 2.79 1.1 248.33 113.72 表1. 乌尔逊凹陷各地区地化数据平均值统计表 一定数量的有机质(包括烃源岩有机质含量及烃源岩数量)是成烃的物质基础，而有机质的质量(即母质类型的好坏)，则决定着生烃量的大小及生成烃类的性质和组成。在本次乌尔逊–贝尔凹陷烃源岩有机质类型评价中，考虑中国陆相烃源岩有机质类型普遍采用的划分方法(四分法)，故采用干酪根的四分法，划分出III、II 2 、II 1 和I型干酪根。 乌尔逊凹陷南二段烃源岩有机质类型主要为II 1 型，南一段烃源岩以I~II型为主，K 1 n 13 ~K 1 n 16 层段类型最好，有机碳(TOC)含量高，氢指数(HI))分布的频率范围好，尤其是有机碳(TOC) > 2%的烃源岩，说明该段泥岩有机母质类型较好。而铜钵庙组烃源岩以II 2 型和Ⅲ型为主，同时存在部分I型和II 1 型干酪根。乌尔逊南部地区烃源岩好于北部，I型干酪根居多。 乌尔逊凹陷南一段下部烃源岩类型好，生烃潜力大，有机质丰度品质好于其它层位的原因，可能是该层段沉积时水体偏咸水，属于微咸水环境。据统计乌尔逊凹陷内有11口井烃源岩发现了β-胡萝卜烷，见图1所示，在K 1 n 13 ~K 1 n 16 层段中检测到β-胡萝卜烷的样品最多，同时伽马蜡烷的丰度也很高。含β-胡萝卜烷烃源岩有机碳(TOC)与裂解烃(S 2 )相关性很好，见图2。在源岩研究中，β-胡萝卜烷是一种专属性较强的化合物，一般含量较高的β-胡萝卜烷指示一种盐度含量高的咸化的水体沉积，且一般具有较强的还原环境，有利于有机质的保存 [ 8 ]。 图1. 乌尔逊凹陷贝70井、乌53井K 1 n 15 泥岩色谱–质谱图 图2. 乌尔逊凹陷含β-胡萝卜烷烃源岩TOC与S 2 相关图 本研究计算了142口井的有机碳(TOC)数据，结合大量实测数据验证，在凹陷内分区建立了测井计算有机碳(TOC)模型，该方法适合在乌尔逊凹陷应用于烃源岩精细刻画，有助于研究不同类型烃源岩纵向、平面的空间展布及烃源岩发育特征。 通过建立乌尔逊凹陷从南到北的连井剖面，研究剖面分布特征，认为南屯组沉积期间，烃源岩有机碳(TOC)大于2%的层段在凹陷内普遍较厚，在K 1 n 15 层段烃源岩丰度均高，而在凹陷边部有机碳(TOC)大于2%的烃源岩分布少，变化非常明显。沉积环境上来看，乌尔逊凹陷南二段湖盆的面积大于南一段；区域上，在南一段北部地区比南部沉积相对稳定，湖盆范围广，沉积中心应在现今的东侧，而南部地区初始沉积中心在东侧，后移到西侧，且南部地区源岩厚度横向上变化较大；在单井上有机碳(TOC)无明显的沉积规律，符合小型断陷湖盆沉积特点。
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user: 3. 烃源岩分级评价标准建立 陆相断陷盆地烃源岩的沉积有机质主要来源于湖生生物及陆源高等植物，为同断陷盆地或同一断陷盆地发育的不同时期形成的烃源岩，由于生物发育种属、数量及有机质的沉积积存条件的差异，往往具有不同的丰度和类型特征，既使同一层段沉积的有机质也表现出了明显的非均质性，正确评价源岩的生烃潜力，是油气生成与资源评价的基础 [ 9 ] [ 10 ]。 国内外通常采用的泥(页)岩烃源岩划分标准和我国陆相烃源岩的评价标准，一般适用于湖相或海相泥页岩烃源层的评价。表2为我国陆相淡水湖泊相烃源岩的评价标准，但由于海拉尔探区地质情况的复杂性，因而如果套用该标准，将会对本区烃源岩的评价产生偏差。 Table 2 Evaluation criteria for source rocks of continental freshwater lake 指标 湖盆水体类型 非生油岩 生油岩类型 差 中等 好 最好 TOC (%) 淡水–半咸水 <0.4 0.4~0.6 >0.6~1.0 >1.0~2.0 >2.0 咸水–超咸水 <0.2 0.2~0.4 >0.4~0.6 >0.6~0.8 >0.8 “A” (%) - <0.015 0.015~0.050 >0.050~0.100 >0.100~0.200 >0.200 HC (10 −6 ) - <100 100~200 >200~500 >500~1000 >1000 S 1 + S 2 (mg/g) - - <2 2~6 >6~20 >20 表2. 陆相淡水湖泊相烃源岩的评价标准 海拉尔盆地乌尔逊凹陷烃源岩的沉积环境主要为淡水–微咸水湖泊相沉积，有机质类型偏腐殖型干酪根，在局部的薄层中发育有腐泥型干酪根。图3是乌尔逊凹陷烃源岩有机碳(TOC)与裂解烃(S 2 )相关图，可以看出南一段下部K 1 n 13 ~K 1 n 15 层段烃源岩的有机质类型主要为I型和II型，而且当有机碳TOC > 2%时，对应的氢指数(HI)最高，分布的频率范围最好。 因此通过有机碳、热解、生物标志物测定及镜下鉴定等综合评价方法，结合烃源岩的丰度和品质，确认烃源岩类型的变化规律，明确了K 1 n 13 ~K 1 n 16 层段为优质烃源岩分布层，并建立乌尔逊凹陷优质烃源岩评价标准，见表3，认为当烃源岩有机碳TOC > 2%、裂解烃S 2 > 8 mg/g时为优质烃源岩，优质烃源岩对油气生油具有重要意义。
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user: 4. 细分层生烃能力研究 烃源岩的生烃演化研究，对确定生油门限和成烃高峰、准确评价生油层都具有重要意义。源岩的生烃潜力是其中有机质质量的综合反映，根据源岩中生烃前后有机质质量不变的原理，可以依照源岩的生烃潜力在沉积剖面上的变化规律来研究源岩的排烃特征 [ 11 ] [ 12 ]。对于乌尔逊凹陷的油气生成来说，能够排烃的源岩才可视为有效源岩，对该区的油气真正有贡献，相对来说烃源岩进入生油门限后可以开始生油，但一般来说生油量较少，对本区的油气贡献相对较少，因此根据生油门限圈定出有效源岩的分布范围，根据排烃门限(开始大量生油深度)圈定出主力烃源岩的范围。 Table 3 Evaluation criteria for high quality source rocks in Wuerxun depressio 分级 有机碳TOC (%) 裂解烃S 2 (mg/g) 评价层位 一般 0.5~1 <5 K 1 n 13 ~K 1 n 16 中等 1~2 5~8 优质 >2 >8 表3. 乌尔逊凹陷优质烃源岩评价标准 图3. 乌尔逊凹陷南一段下部烃源岩TOC与S 2 相关图 在细分层下，研究各层烃源岩地球化学特征；利用生烃动力学模拟实验、含水热模拟实验等技术，研究油气生成和排烃效率，建立生排烃模式，结合烃源岩自然演化剖面，确定有效烃源岩的生烃和排烃门限；运用盆模法，分析烃源岩生烃演化过程，利用排油强度定量评价各层烃源岩的生烃能力。 研究结果绘制成有机碳(TOC)分级生油比例图，见图4，可看出乌尔逊凹陷北部和南部地区源岩生排油量主要是来自于有机碳TOC > 2%的源岩，其贡献最大。以南一段生排油能力最强，其中K 1 n 13 ~K 1 n 16 层段排油量占南一段总排油量的85%；优质烃源岩生烃能力显著，K 1 n 13 ~K 1 n 16 层段排油量的67%是由有机碳TOC > 2%的优质烃源岩所贡献。而铜钵庙组泥岩生油、排油强度都有所降低。
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user: 5. 研究结论 1) 乌尔逊凹陷南一段下部K 1 n 13 ~K 1 n 16 层段的烃源岩丰度较高，品质好，生油潜力更大，明显好于南一段上部烃源岩，具有较高丰度的β-胡萝卜烷、伽马蜡烷特征。 2) 乌尔逊优质烃源岩评价标准为：烃源岩有机碳TOC > 2%、裂解烃S 2 > 8 mg/g。优质烃源岩生烃能力显著，K 1 n 13 ~K 1 n 16 层段排油量的67%是由有机碳TOC > 2%的优质烃源岩所贡献。 3) 乌尔逊烃源岩精细评价方法体系对海拉尔盆地其它凹陷和相似地区的烃源岩评价具有较强的指导和借鉴意义。 图4. 乌尔逊凹陷烃源岩有机碳(TOC)分级生油比例图 4) 海拉尔盆地白垩系的勘探和研究程度较高，而对乌尔逊凹陷塔木兰沟组烃源岩的研究较少，目前在塔木兰沟组钻遇了具有生烃潜力的大套暗色泥岩，成为海拉尔盆地勘探的新领域，因此有必要对塔木兰沟组的烃源岩品质和生烃潜力进行精细评价。
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user: 摘 要 为有效地从雷达宽带直采数据中获取空间目标的信息，为后续的目标识别提供支持，设计雷达宽带直采回波提取软件很有必要。软件实现采用了三种关键技术：一是采用COM技术提高已有组件的重用性及开发效率；二是利用Windows剪贴板作为COM组件和软件主程序间通信媒介实现不同进程间信息交换；三是使用多线程技术提高软件运行效率和交互性。该软件已成功应用于工程实践，提高了雷达宽带直采数据的处理效率，证明了软件设计的正确性。 关键词 :剪贴板，COM，雷达宽带，回波提取，软件设计，多线程 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. 绪论 在精确制导、空间监视、战场感知、防空预警等诸多涉及国家安全和军事实力的应用领域中，目标识别是决定武器系统作战效能的核心技术之一，也是长期制约武器系统信息化发展的瓶颈问题。雷达作为导弹防御系统中重要的传感器之一，以其全天时、全天候、作用距离远等独特的技术优势，成为实现目标识别的主要技术手段之一。随着导弹武器突防技术的发展，人们对雷达测量能力提出了越来越高的要求。从最初只需要测量目标弹道，到后来对目标特性RCS的需求，再到后来需要的目标宽带特性以及极化特性。宽带或超宽带电磁波是雷达技术在频域应用的大幅扩展，可同时激励目标谐振区、光学区甚至瑞利区散射特性，进而获取更加丰富的目标与环境信息 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。近年来高速采集和存储技术的突破，催生了雷达数据宽带直接采集系统。该系统使得雷达成为一种数字化的传感器，在雷达波束和威力范围内，以GHz的速率对脉冲周期时间内回波进行采集和储存，实现了“所见即所得”的宽场景、大纵深数据获取。在直采数据中，既包含多目标精确的相对空域分布信息，也包含单个目标的宽窄带、极化特性信息。 本文设计实现某X波段雷达宽带直采数据回波提取软件，目的是从雷达宽带直采数据中提取雷达回波，为以后目标特征提取、目标识别等工作提供基础。下面首先给出软件设计方案，接下来分别介绍软件设计中的三种关键技术，对软件性能作出评估，最后是结束语。
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user: 2. 雷达宽带直采回波提取软件设计 现代软件开发多采用组件方式，即利用已有的组件“搭建”应用程序，藉以提高软件开发效率。这些组件模块可以运行在同一台机器或同一网络中不同的机器上，甚或运行在不同的操作系统上。使用组件带来的好处是，当应用系统的需求发生变化时只需对受影响的组件模块进行修改，然后重新整合得到新的升级软件，无需对整个系统进行编译修改，从而确保了软件的健壮性和易维护性，降低了系统开发的复杂度。COM (Component Object Model，组件对象模型)是Microsoft提出的一种基于二进制标准、与编程语言无关的软件架构，是OLE (Object Linking and Embedding，对象链接与嵌入)复合文档和ActiveX等技术的基础。语言无关性、进程透明性、可重用性和安全性是COM的主要特性，COM代码以可重用二进制的组件形式存在。在COM的创建上，可以利用Matlab、C++等多种编程语言进行。鉴于Matlab编程语言擅长矩阵型数据处理及数据的图形显示，在Matlab开发平台上开发封装回波提取算法的COM组件是一个比较合理的选择。另一方面，在Visual Studio平台上基于C/C++语言开发的应用程序虽然在数据处理能力上比Matlab稍逊一筹，但其实时性、交互性远超后者。因此将两方面结合起来，发挥不同编程语言优势，是一个较好的软件开发解决方案。 此外在混合语言编程中，如何实现不同进程间的通信是一个重要的问题。在Windows操作系统平台上，目前常用的进程间通信包括剪贴板、WM_COPYDATA消息、文件映射(File Mapping)、动态数据交换(DDE)、管道(Pipes)、远程过程调用(Remote Procedure Call， RPC)、邮件槽(Mailslots)、Windows套接字(Windows Sockets)等。 基于上述考虑，雷达宽带直采回波提取软件采取“COM + 剪贴板”的设计方案，如图1所示。COM组件封装直采回波提取算法，在Matlab平台上开发并在主程序所在操作系统注册。主程序在Visual Studio 2010上开发 [ 6 ] [ 7 ]，通过调用COM组件提供的功能，实现雷达宽带直采回波提取。主程序和COM之间通过剪贴板机制实现通信。 不难理解，在图1所示回波提取软件设计方案中需要采用两个线程，不妨称之为主线程和回波提取线程，主线程工作流程如图2所示，回波提取线程工程流程见图3。参见图2，雷达宽带直采回波提取软件运行后，主线程启动运行。主线程启动剪贴板监听功能，负责清空Windows剪贴板上既有内容，接下来启动回波提取线程。主线程在执行过程中，一旦发现剪贴板上存有COM组件发来的回波提取消息，就去处理该消息，主要是将COM提取的回波保存到磁盘文件上。主线程消息处理完毕后再次处于剪贴板信息监听状态。最后，回波提取工作结束，主线程关闭剪贴板监听功能后终止运行。在此期间若用户提前终止操作，则主线程通过剪贴板向回波提取线程发出提前终止运行命令。 图1. 雷达宽带直采回波提取软件设计方案 图3所示为回波提取线程工作流程。该线程运行后要做的第一件事就是初始化COM组件，为下面的回波提取创造条件。若COM组件初始化失败，回波提取线程直接退出。在初始化成功的情况下，回波提取线程调用COM组件提供的算法实现雷达宽带直采回波提取，并将提取过程中处理进度信息通过Windows剪贴板发给主线程。图3虚线框内的功能由COM提供。回波提取线程完成全部回波提取工作后正常退出。如回波提取线程在工作中发现剪贴板上有用户提前终止运行的命令，则线程以提前结束运行作为响应。 图2. 主线程工作流程 图3. 回波提取线程工作流程
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user: 3. 关键技术 下面着重介绍雷达宽带直采回波提取软件设计及实现中用到的三项关键技术：COM组件、剪贴板技术及多线程技术。 3.1. COM组件的创建及使用 · 创建COM组件 在Matlab平台上创建COM组件界面如图4所示，步骤如下： Step1：以Matlab函数形式编写雷达宽带直采回波提取源程序(.m文件形式)。 Step2：在Matlab命令行输入deploytool，启动Deploytool Project对话框，在对话框中设置好项目名称、项目保存位置，项目类型选择Generic COM Component，设置好后点击“OK”按钮进入下一步。 Step3：添加.m源程序文件以及用到的所有辅助函数。 Step4：运行Build命令生成COM组件，组件自动在Windows操作系统中注册。 · 使用COM组件 为使用上述Matlab平台上创建的COM组件，需调用Windows API (Appication Programming Interface，应用程序编程接口)函数AfxOleInit来初始化COM运行环境，调用CreateDispatch函数初始化调用接口，并在不需要COM组件时调用ReleaseDispatch函数释放COM所占系统资源，示例C++代码如下： 图4. 在Matlab开发平台上创建COM组件 3.2. 利用剪贴板实现主线程和COM组件间通信 在Windows操作系统中，剪贴板实质上是一块在各应用程序间共享的公共内存区域。当在应用程序中执行“剪切”或“复制”操作时，应用程序将所选择的数据以一定的格式存放到剪贴板上，其它任何支持这些数据格式的应用程序都可以访问它们。剪贴板上可存放任意格式的数据，这些数据的格式称为剪贴板数据格式，它们既可以是系统预先定义好的，也可以是用户自定义的。 在雷达宽带直采回波提取软件的实现过程中，COM组件所在的回波提取线程和主线程之间采用Windows剪贴板作为通信媒介。为提高源程序代码的可读性，采用字符串型剪贴板数据格式。当主线程向回波提取线程发起通信时，主线程把字符串信息放在剪贴板上，Windows操作系统负责通知回波提取线程使用该消息，反之亦然。在Visual Studio开发平台上 [ 8 ] [ 9 ] 为了向操作系统定制这样的功能，需要调用数个API函数。其中启用剪贴板监听功能时需调用AddClipboardFormatListener，函数原型为： BOOL WINAPI AddClipboardFormatListener(_In_HWND hwnd); 这里hwnd为实现剪贴板信息监听功能的主线程窗口句柄。 当关闭剪贴板监听功能时，使用RemoveClipboardFormatListener函数实现： BOOL WINAPI RemoveClipboardFormatListener(_In_HWND hwnd); 参数hwnd的含义与上面AddClipboardFormatListener中的相同。 作为通信的另一方，在COM组件所在的回波提取线程中，下述Matlab代码负责将字符串strMsg放到剪贴板上： try clipboard('copy'， strMsg); catch exception end 另一方面，从剪贴板上获取字符串型信息并赋予变量str的Matlab代码为： str=clipboard('paste'); 3.3. 多线程技术 多任务是在一个操作系统平台上可以同时运行多个程序或者能在一个程序内部实现多任务的能力。早先的DOS、Windows 3.x操作系统都不是为多任务而设计的，部分原因是内存管理能力不够强。随着计算机技术的发展，从Windows XP开始及在其后续版本操作系统中实现了真正的多任务、多线程，为各种实时应用程序的实现提供了软硬件基础 [ 10 ]。 为了在主线程中创建并启动回波提取线程，需要使用API函数AfxBeginThread，它所创建的回波提取线程运行时没有窗口界面，因为它通过剪贴板与外界交互。AfxBeginThread函数各参数含义如表1所示。 Table 1 Parameter information of AfxBeginThrea 参数名称 参数类型 参数含义 参数默认值 pfnThreadProc AFX_THREADPROC 线程函数 — pParam LPVOID 自定义参数 — nPriority int 线程优先级 THREAD_PRIORITY_NORMAL nStackSize UINT 堆栈容量 0 dwCreateFlags DWORD 线程选项 0 lpSecurityAttrs LPSECURITY_ATTRIBUTES 安全设置 NULL 表1. AfxBeginThread函数参数信息 当AfxBeginThread函数成功创建回波提取线程后，会返回一个指向CWinThread对象的指针，后面可以用该指针对线程进行控制。当全部回波提取工作完成，pfnThreadProc指向的线程函数返回时，回波提取线程的运行就结束了。
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user: 4. 雷达宽带直采回波提取软件性能评估 为评估雷达宽带直采回波提取软件性能进行仿真数据试验。图5给出主线程运行截图。试验结果表明，回波提取正常，软件运行效率较高，交互性好，实现了预定功能。 图6是对一条回波进行傅里叶变换后得到的幅频图，从幅频图中可以得出结论：该回波的频率成分集中在低频即−60~60 Hz内。在此基础上对多个回波分析，可以得到空间目标的一维距离像、二维像，并可提取目标的微动特征，作为空间目标识别的识别信息。 图5. 雷达宽带直采回波提取软件主线程运行界面 图6. 一条回波的幅频图
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user: 5 结束语 雷达宽带直采数据蕴含着导弹等空间目标的重要信息，从宽带直采数据提取回波信息是进行后续特征提取、目标识别等数据处理的前提和基础。在某X波段雷达宽带直采回波提取软件的设计和实现中，使用COM组件实现了程序源代码重用，缩短了软件开发周期。采用Windows剪贴板作为COM组件和主线程间通信机制，提高了软件各模块的独立性和软件整体的健壮性。采用多线程技术提高了软件运行的速度和交互性。在仿真数据试验及工程实践中的应用表明，该软件性能达到了设计要求。
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user: 摘 要 目的：探讨阿尔兹海默症(Alzheimer Disease， AD)患者精神行为症状(Behavioural and Psychological Symptoms of Dementia， BPSD)的发生率以及各项症状之间的关系。方法：随机抽取广东“三九”脑科医院的162例门诊老年阿尔兹海默病患者，采用蒙特利尔认知评估北京版(Beijing Version of Montreal Cognitive Assessment， MOCA)、简明精神状态量表(Mini-Mental State Examination， MMSE)、中文版严重损害量表(Chinese Version of Severe Impairment Battery， SIB)、阿尔茨海默病评估量表认知部分中文版(Alzheimer’s Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale， ADAS-Cog) (Alzheimer Disease Assessment Scale， ADAS-Cog)、神经精神调查问卷(The Neuropsychiatric Inventory Questionnaire， NPI-Q)，以及自编的个人一般情况问卷对他们进行调查。根据ADAS-Cog评分将患者分为4组，分别为轻度痴呆组、中度痴呆组、重度痴呆组和严重痴呆组。比较4组在MOCA、MMSE、SIB、ADAS、NPI等5份量表的得分的差异。结果：1) 162名阿尔兹海默症(Alzheimer Disease， AD)患者中，轻度、中度、重度和严重痴呆者分别为21.6%、27.2%、33.3%和17.9%；2) 本组95.1%的阿尔兹海默症(Alzheimer Disease， AD)患者出现精神行为症状。3) 4组在在MOCA、MMSE、SIB、ADAS、NPI等5份量表的总分差异具有统计学意义(F = 4.104~23.461，均P < 0.05)，BPSD的总体发生率和脱抑制、异常动作行为两因子的发生率上差异有统计学意义(χ 2 = 9.131~17.419，均P < 0.05)。4) NPI-Q总分、妄想、激动/攻击性、心境恶劣、情绪高涨、淡漠、易怒、异常运动行为等7项因子得分与MOCA总分、MMSE总分之间显著负相关(R = −0.165~−0.353， P = 0.035~0.000)；焦虑与抑郁症、冷漠、食欲和进食障碍之间存在显著正相关(r = 0.161~0.747， P < 0.05)。5) NPI的总分及各项目得分与照料苦恼程度得分显著相关(R = 0.154~0.791， P = 0.031~0.000)。结论：AD患者精神行为症状的发生率很高，精神行为症状的严重程度与认知功能关系密切。 关键词 :阿尔兹海默症，精神行为症状，认知功能 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/