DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 模型求解与分析 3.1. 三种模型的对比 本文中砌块尺寸采用统一的180 mm × 280 mm × 220 mm；墙体尺寸采用840 mm × 180 mm × 660 mm。其中传统砌块为标准的长方体空心砌块；新型砌块厚20 mm，顶部设置水平方向的突肋(抗剪键)，用来提高砌体的抗剪强度，抗剪键尺寸为135 mm × 15 mm × 20 mm，距端部70 mm；端部加角钢新型砌块砌体则是在上述基础上在砌体端部分别设置角钢来增强砌体的整体性。新型砌块及砌体如图1所示。 图1. 新型砌块及砌体形式。(a) 新型砌块，(b) 新型砌块砌体 3.2. 结果与分析 通过有限元计算得到的三种墙体的总变形、等效应力、最大应力、等效应变结果见表1，时间–位移曲线见图2，三种砌体的变形图及最大应力图如图3所示。 Table 1 Comparison of mechanical properties of three masonr 项目 传统砌体 新型砌体 新砌体+角钢 总变形/mm 0.108 0.207 0.115 等效应力/MPa 1.806 4.354 12.413 等效应力/MPa 1.806 4.354 12.413 等效应变/MPa 1.02 × 10 −5 1.45 × 10 −5 7.26 × 10 −5 表1. 三种砌体的力学性能对比 由表1可知，相比于传统砌体，新型砌块砌体的总变形和等效应变增加了接近一倍，等效应力和最大应力增加了1.5倍左右；而端部加角钢的新型砌块砌体总变形增加了6.5%，等效应力、最大应力和等效应变却增加了五倍之多，说明在外界荷载作用下，新的结构形式可以最大限度的发挥材料的强度，砂浆和砌块之间的整体性增强，协同作用效果较好。由于新型砌块的上部具有类似于钢结构构件中抗剪键的作用，在砂浆破坏之后，下皮砖上部的抗剪键和上皮砖下部的突肋相互抵抗，砌体结构仍然具有部分抗剪能力并且可以抵抗部分形变；而传统砌体的破坏主要取决于砂浆层的破坏，一旦砂浆层被剪坏，整个砌体便沿通缝开裂，砌块还没有发挥全部的承载能力，墙体就已经破坏。因此在同的约束条件和荷载作用下，新型砌块砌体和端部加角钢的新型砌块砌体的强度被最大限度的利用，充分发挥了材料的力学性能。相应地，因为应力较大，所以二者的位移也大于传统砌块砌体，如图2中三种砌体的时间–位移曲线所示。 图2. 三种砌体的时间–位移曲线 3.3. 三种墙体最大应力和极限位移的对比分析 由图3(a)可知，在均布荷载作用下，传统砌块砌体的最大位移发生在受力截面的中部，这是比较合理的；而图3(b)中新型砌块砌体由于砌块上方设置了抗剪键，在砂浆失效之后仍具有一定的抗剪能力，同时可以抵抗部分形变，并且均匀分布在砌体上下皮砖之间，类似于支撑构件，因此最大位移发生在砌体的端部；当在端部设置角钢以加强砌体的整体性后，如图3(c)所示，由于角钢的增强作用，砌体的最大位移又回到了砌体的中部。 图3(d)、图3(e)中砌体的最大应力均发生在受力位置附近上下皮砖的连接处，即砂浆层所在位置，只是存在中部和端部的区别，砌体的整体性不强，砂浆之间的传力效果不明显，虽然新砌体所能承受最大应力已有较大程度的提升，但是砌体的破坏仍然取决于砂浆层的强度；而图3(f)中在砌体端部增设角钢之后，砌体所能承受的最大应力不但有显著提升，而且最大应力发生在承载力较大的角钢处，墙体的整体性增强，上下皮砌块之间不只依靠灰缝传力，角钢也参与了荷载的传递，砂浆–砌体–角钢之间共同作用，大大提高了砌体的承载能力。 图3. 三种砌体总变形图及最大应力图。(a) 传统砌体总变形，(b) 新型砌体总变形，(c) 端部加角钢砌体总变形，(d)传统砌体最大应力，(e) 新型砌体最大应力，(f) 端部加角钢砌体最大应力 3.4. 新型砌体的抗剪承载力及应力集中 应力应变曲线反应了材料在外力作用下发生的脆性、塑性、屈服、断裂等各种形变过程，在剪压复合作用下，三种砌体破坏前的应力–应变曲线如图4所示。 由图4可知，在破坏之前，三种砌体在剪压复合作用下的应力应变曲线均为线性上升的直线段，即应变随应力的增加而增加 [ 11 ]。其中传统砌块砌体的应力应变点较为离散，原因可能是传统砌体的抗剪强度仅取决于砂浆和砌块之间的粘结强度，而砂浆强度的离散性较大，从而导致砌体的整体性差，可靠度差，因此应力–应变点离散且应力、应变值较低；新型砌块砌体和端部加角钢的新型砌块砌体由于抗剪键的作用和端部角钢的加强作用，在砂浆层破坏后，抗剪键可以继续抵抗水平荷载，相当于“二道防线”，从而使结构的整体性增强，承载能力增加，抵抗变形的能力增加，因此二者的应力应变点均匀的分布在应力–应变曲线的两边，并且应力、应变值较大。 图4. 三种砌体破坏前的应力–应变曲线。(a) 传统砌块砌体，(b) 新型砌块砌体，(c) 端部加角钢的新型砌体 3.5. 新型砌体的抗剪承载力及应力集中 砌体在水平荷载作用下的抗剪承载力根据《砌体结构设计规范》(GB50003-2011)计算所得，如下式(4)所示。 f v ， m = k 5 f 2 (4) 式中，f v ，m 为砌体抗剪强度平均值(MPa)；f 2 为砂浆抗压强度平均值(MPa)，本文取M15型砂浆；k 5 为与块体类别有关的系数，取0.125，由(4)式算得砌体的抗剪强度为0.484 MPa。新型砌块由于上部设置了抗剪键，当外荷载作用时，在截面较小且受力较大的位置会产生应力集中现象，根据有限元计算的三种砌体抗剪强度及应力集中现象如图5所示。 图5. 三种砌体的抗剪强度及应力集中。(a) 传统砌块砌体，(b) 新型砌块砌体，(c) 端部加角钢砌体，(d) 新型砌块的应力集中 由图5(a)可知，传统砌体有限元模型计算的抗剪强度值为0.503 MPa，与规范相比误差为3.9%。说明有限元计算结果可信度较高；由图5(b)可知，新型砌块砌体有限元计算结果为0.543 MPa，与规范结果相比，提高了12.2%，说明新型砌块上方设置的抗剪键起到了抵抗水平荷载的作用，使砌体结构在砂浆层破坏后仍然具有一定的承载能力；由图5(c)可知，端部加角钢的砌体由于钢材性能原因，剪应力主要由角钢承担，最大剪应力也发生在角钢布置处，为2.189 MPa，与规范相比提高了三倍之多，使砌体结构的抗剪承载力大大加强。 由图5(d)可知，在水平荷载作用下，新型砌块上部的抗剪键受力较大，在中部发生应力集中现象(而非端部)，如图中红色部分所示，而一般情况下，应力集中现象发生在截面尺寸较小的角部或端部。出现上述情况的原因可能是：新型砌块抗剪键两侧距上皮砖下部的突肋各有2.5 mm的距离，在实际砌筑过程中，抗剪键和突肋并没有直接接触，而是由砂浆填充了这部分缝隙，并通过砂浆传力，起到了一定缓冲作用，当砂浆破坏后，水平荷载全部由抗剪键承担，因此在中部出现应力集中现象。
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user: 4. 结论 1) 新型砌块砌体和端部加角钢的新型砌块砌体由于设置了抗剪键，砌块构造合理，新的结构形式可以最大限度的发挥材料的强度，砂浆和砌块之间的整体性增强，协同作用效果较好。 2) 三种砌体破坏前的应力–应变曲线均呈现出较好的线性增加关系，即应变随着应力的增加而增加。 3) 新型砌块砌体由于上部的抗剪键和下部的突肋相互抵抗，起到类似于钢结构构件中抗剪键的作用，因此在砂浆层破坏后仍然具有一定的抗剪能力和抵抗变形能力，同时在抗剪键中部也产生了应力集中现象，但仍是一种抗剪能力较好的新型砌体结构形式。 4) 新型砌块施工方便，模数统一，在抗剪键和突肋之间填满砂浆即可，灰缝质量容易保障，受工人水平的影响较低，同时新型砌块具有较大的孔隙率，材料强度利用率高，经济效益好，适合于装配式建筑体系。
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user: 摘 要 为了对冶锌铁渣中锌回收利用，以EDTA为浸取剂，对冶锌铁渣进行浸取实验，考察了EDTA浓度、温度、固液比及反应时间对锌浸出效果及选择性的影响。结果表明：EDTA浸取时对锌有较好的浸出率和选择性，能优先浸取锌。EDTA的浓度和液固比对浸取影响高度显著，浸取时间对结果有一定的影响，浸取温度对结果影响较小。在EDTA浓度为0.4 mol/L，浸出温度为20℃，固液比为6 L/kg的条件下反应浸取2 h，锌的浸出率达99.77%。 关键词 :冶锌铁渣，EDTA，浸取，锌的回收 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 我国锌资源丰富，多年来锌的产量一直位居世界首位。我国电解锌生产多以闪锌矿为原料，因矿中所含铁在酸解浸取时也会溶出进入溶液中，在后序除铁工序，经氧化中和沉淀去除 [ 1 ]。目前我国主流的除铁方法主要有黄钾铁矾法、针铁矿法两种 [ 2 ]，无论哪种方法，每吨产品将产生铁渣0.3~0.6吨，因铁渣的比表面积较大，表面会吸附硫酸锌，因限于水平衡，吸附态硫酸锌无法全部洗去，另外，在调pH时也会产生枸溶性的碱式硫酸锌 [ 3 ]，经检测，铁渣中水溶性锌和枸溶锌约10%~15%，还有少量镉、铅和铜等有害元素。以前，铁渣并不单独分离出来，这就使得整个浸出渣按照我国标准HJT299-2007对铁渣进行浸出，按照GB5085.3-2007进行鉴别，都属于危险固废。随着环保要求的提高，开始把铁渣分离出来，外卖给火法提锌企业，但现在火法提锌企业已被大量关停，加上危废跨境运输从严管理，铁渣已成制约冶锌企业的重要问题。 含锌废渣资源化回收技术已有一些报导，如王福生等 [ 4 ] 以及姚芝茂等 [ 5 ] 进行了锌回收分析与评价，闵小波等 [ 6 ] 的以硫酸作为浸出剂，以硫酸肼作为还原剂的还原酸浸法，可需要还原剂，成本较高；张亚平等 [ 7 ] 的以氢氧化钠溶液作为浸出剂，以铁粉为还原剂的还原碱浸法，不仅需还原剂，还需要在高压下进行，成本亦很高；王江伟等 [ 8 ] 采用添加碳酸氢铵的氨水作为浸取剂的氨浸取法，浸出选择性好浸出率高，但需要配套活性氧化锌生产装置，适应性不好，同时氨易外泄影响生产环境。本文以湘西泸溪县某冶锌企业的铁渣为原料，采用乙二胺四乙酸盐(EDTA)浸取锌，并用硫化氢沉淀锌，实现EDTA循环利用，利用冶锌企业自有的阳极液酸解硫化锌使硫化氢循环，从而实现废物的二次利用。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验材料与仪器 实验材料与试剂：含锌铁渣来源于湘西自治州泸溪县某冶锌厂，呈棕褐色块状，含水率为36.7%，干基含锌13.61%。将铁渣原料置于鼓风干燥箱中于105℃下烘干至恒重，经研磨粉碎过100目后，存放于干燥器内备用；闪锌矿、熟石灰、电解阳极液(含硫酸150 g/L)取自同一企业。乙二胺四乙酸二钠(EDTA二钠盐)、乙酸钠、冰乙酸、二甲酚橙、盐酸、硝酸等试剂均为分析纯。 实验仪器：D/max-γA型X-射线衍射仪(日本Rigaku公司)；iCAP6300型电感耦合等离子体发射光谱仪(ThermoFisher Scientific， USA)；S2400-N型热重-差热分析仪(美国Mettler-Toledo公司)；GZX-9070 MBE型数显鼓风干燥箱(上海博讯实业有限公司)；NHWY-100D型台式恒温摇床(常州诺基仪器有限公司)；FA2104N型电子分析天平(上海民桥精密科学仪器有限公司)；PHS-3C型pH计(上海精密仪器有限公司)。 2.2. 实验方法 本文采用EDTA为浸取剂对冶锌铁渣中锌进行选择性浸取，简称EDTA浸取法。辅以硫化氢沉淀锌使EDTA循环和酸解回收锌及使硫化氢循环，形成从铁渣中回收锌的工艺，流程见图1。主要工序有三道，即浸取、沉淀和酸解，EDTA水溶液用熟石灰调pH后加入铁渣，进行选择性浸取，这道工序是整个工艺的关键。第二道是用硫化氢沉淀，让锌转化为硫化锌，使EDTA游历出来进而循环使用。第三道是用含酸的阳极液分解硫化锌，生成的硫化氢再用于沉淀锌。 图1. 冶锌铁渣回收锌的工艺流程 2.2.1. EDTA浓度对浸取率及选择性的影响 取250 mL的锥形瓶，分别加入0.1、0.2、0.3和0.4 mol/L的EDTA二钠盐水溶液120 mL，用熟石灰调pH值至9，并在另一个250 mL的锥形瓶中加入120 mL水做对照，再分别放入20 g干燥后的铁渣原料粉末，置于温度为40℃的恒温摇床里反应浸取2 h。浸取完成后过滤并用60 mL去离子水分3次洗涤，合并滤液和洗涤液，并量取体积。取样测定其中锌、钙和铁元素的含量。并对浸取前后的渣用XRD扫描，根据MDI Jade6.5中的标准卡片对照进行物相分析，采用S3400-N型扫描电子显微镜(日本日立高新技术公司)进行外形分析比较。 2.2.2. 浸取液初始pH对浸出率及选择性的影响 取多份120 mL浓度为0.4 mol/L的EDTA二钠盐水溶液，分别置于250 mL的锥形瓶中，然后用熟石灰分别调pH为5、6、7、8、9和10。再加入20 g干燥后的铁渣原料粉末，置于温度为40℃的恒温摇床里反应浸取2 h。浸取完成后过滤并用60 mL去离子水分3次洗涤，合并滤液和洗涤液，并量取体积，然后取样测定其中锌、钙和铁元素的含量。 2.2.3. 正交实验优化实验 根据经验与初步实验得知，影响浸出率的主要因素有浸出温度、浸出时间、液固比、浸出剂浓度等，因此分别以温度(A)、时间(B)、液固比(C)以及EDTA浓度(D)为考察因素，每个因素各选择3个考察水平，每份试验铁渣原料用量为20 g，浸取液调pH到9，选用L 9 (3 4 )正交表安排试验，因素水平见表1。浸取完成后过滤并用60 mL去离子水分3次洗涤，合并滤液和洗涤液，并量取体积，取样测定其中锌的含量，计算锌的浸出率(以质量百分比表示)。 Table 1 Factors of the test for leaching zinc from iron-zinc slag by orthogonal experimen 水平 A/℃ B/h C/(L/kg) D/(mol/L) 1 20 1 4 0.2 2 40 1.5 5 0.3 3 60 2 6 0.4 表1. 正交实验浸取铁渣中锌因素水平表 2.2.4. EDTA与H 2 S的循环实验 取浸出实验所得浸出液100 mL放入250 mL的锥形瓶中，再加适量硫化锌(闪锌矿或实验所产硫化锌)，放入具塞锥形瓶中，加入电解阳极液，并鼓入空气，产生的硫化氢引入盛有浸取液的锥形瓶中沉淀锌，当锌沉淀完成后停止，过滤，滤渣为硫化锌，用于下次产生硫化氢，滤液为EDTA溶液，循环用于浸取。
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user: 4. 结论 EDTA是很好的选择性浸取锌的浸取剂，浸取时要根据原料中水溶性锌和酸溶性锌的比例调节浸取液的初始pH值。通过正交实验优化显示EDTA的浓度和液固比对浸取影响高度显著，浸取时间对结果有一定的影响，浸取温度对结果影响较小，研究所得最佳浸取条件为EDTA浓度为0.4 mol/L、温度为20℃，固液比6 L/kg的条件下反应2 h，此时，锌的浸出率为99.77%。
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user: 摘 要 目的：评价“医院–社区–家庭”三位一体护理模式改善糖尿病患者自我管理行为及生活质量的效果。方法：基于“医院–社区–家庭”三位一体护理模式对84例糖尿病患者进行饮食、用药、运动、自我监测等方面的信息支持、健康指导，6个月后进行效果评价。结果：干预6个月后，糖尿病患者自我管理行为(SDSCA得分)和生存质量(DSQL得分)均得到显著改善(P < 0.001)。结论：“医院–社区–家庭”三位一体护理模式下糖尿病患者的自我管理行为可得到显著改善，有利于患者出院后血糖控制，提高其生活质量。 关键词 :三位一体护理模式，糖尿病，自我管理，生活质量 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 糖尿病是一种需要长期治疗、监测管理的慢性疾病，自我管理能力是影响糖尿病患者预后的重要因素，管理糖尿病的重点是提高患者自我管理水平，糖尿病自我管理教育已成为目前糖尿病防治的一项基本任务 [ 1 ] [ 2 ]。2017版《中国2型糖尿病防治指南》指出：糖尿病患者在接受专业机构医生诊断后，应立即接受糖尿病自我管理教育，可采用的教育形式有集体教育，如大课堂教学式、小组形式、个体化健康教育等形式 [ 3 ]。医院–社区–家庭互动模式将护理服务延伸至社区及家庭，是整体护理内涵的延伸和深化，为慢病患者提供连续无缝隙的护理服务，对改善患者生活质量起到了较好的促进作用 [ 4 ]。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 调查对象 采用方便抽样的方法选择2017年1月~3月在我院内分泌科住院的糖尿病患者84例为研究对象。纳入标准：① 符合1999年WHO诊断标准的DM患者 [ 5 ]；② 上海市本地居民；③ 年龄18~80周岁；④ 认知水平正常、意识清楚，能进行语言沟通，识字，可以独自或在协助下完成调查问卷内容；⑤ 在正规医疗机构确诊糖尿病大于1年；⑥ 自愿参与本研究；⑦ 出院后返家或社区医院，且居住地址在与我院建立合作关系的社区范围内。排除标准：① 伴有其他危重疾病，如恶性肿瘤、心功能衰竭、肾功能衰竭、呼吸功能衰竭、肝功能衰竭、严重外伤、大脑皮层损害者；② 既往有认知障碍或精神疾患病史者(参考美国精神疾病诊断标准DSM IV-R)。本研究获医院伦理委员会审核通过。 2.2. 方法 2.2.1. 信息平台的建立 “医院–社区–家庭”三位一体慢病护理模式以远程医疗系统为支撑平台，研究团队运用系统工程理论，在充分了解当前慢病患者对自我管理知识相关需求，并结合国内外已有的相关健康管理软件的基础上，综合团队智慧，在某信息技术有限公司的技术支持下，搭建基于无线网络、移动终端的慢病自我管理模式，该信息平台主要分为患者端和医护端两个端口，患者端供医院使用，医护端供社区和家庭使用。患者端主要模块有症状管理、用药管理、运动管理、饮食管理、健康教育及实时通讯，医护端主要模块有患者档案、患者管理、健康教育、实时通讯。 2.2.2. 电子健康教育知识库的构建 电子健康教育知识库为各种慢性疾病(包括糖尿病、高血压、COPD、脑卒中等)健康教育的汇总，主要内容包括疾病的基本知识、诊断、治疗、居家护理与指导、风险评估与自我处理。该知识库的内容由各相关科室资深护士在查阅国内外相关文献的基础上编写，并由护理专家审核后进行修改，最终形成终稿。并在此基础上编著科普书籍，用于开展社区科普活动，普及慢病人群居家自我管理相关知识，做好患者延续性护理工作，完善三位一体慢病护理模式。通过终端链接糖尿病患者知识库，并进行相关知识的定期更新(每2周一次)。 2.2.3. 组建慢病管理团队，培训社区护士 将我院慢病相关科室的资深护师及医生组建成多学科的慢病管理团队，并形成一套完整的社区护士培训方案，对社区护士进行定期的集中培训。 2.3. 评价指标 2.3.1. 自我管理行为评价 糖尿病自我管理行为量表(The Summary of Diabetes Self-care Activities， SDSCA) [ 6 ]：是目前使用最为广泛的糖尿病自我管理行为测量工具之一，内容涉及饮食、运动、血糖检测、足部护理及吸烟情况，现已被翻译成20多种语言文字在几十个国家被广泛应用。我国也有专家对该量表进行翻译及信效度验证 [ 7 ]，翻译后的量表包含11个条目，5个项目涉及饮食，2个项目涉及锻炼，2个项目涉及血糖监测，2个项目涉及足部护理，分别反应总体饮食、水果类饮食、蔬菜类饮食、脂类饮食、运动、血糖监测、足部护理等7个方面的内容。该量表的评分方法为：1) 采用天数计分，不能算百分比。2) 饮食：第1~5题的平均分，第5题为反向计分，即0 = 7，1 = 6，2 = 5，3 = 4，4 = 3，5 = 2，6 = 1，7 = 0；运动：第6题与第7题的平均分；血糖监测：第8题与第9题的平均分；足部护理：第10题与第11题的平均分。结果分析判断：总得分最高分为28分，单项最高分为7分；自我管理评分分级方法：好：总分>23分，单项>5.6分；一般：总分17~23分，单项得分5.6~4.2分；差：总分<17分，单项<4.2分。得分越高，自我管理的水平越高。 2.3.2. 生存质量评价 糖尿病患者生存质量特异性量表(Diabetes specific Quality of Life scale， DSQL) [ 8 ]：是1997年由原中山医科大学周风琼等研制的专用于反映糖尿病患者生存质量的量表，具有良好的信度、效度和反应度。DSQL主要反映糖尿病及其治疗对患者生理、心理、社会关系等方面的影响，包括4个维度：生理功能、心理方面、社会关系、治疗方面。DSQL包括27个条目，每个条目最高5分，最低1分，总分135分，分数越低，受疾病的影响越轻，生存质量越好。 2.4. 统计学分析 应用SPSS22.0统计软件对研究数据进行统计分析，采用频数、均数、标准差对患者的一般资料进行描述性统计，采用配对t检验对患者干预前后基线资料如SDSCA得分、DSQL得分进行比较，以P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 研究对象一般资料 研究对象平均年龄71岁，67.9%为男性，86.9%为已婚状态，67.9%文化程度在初中及以下，文化程度总体较低。见表1。 Table 1 General information (n = 84 项目 均数±标准差 人数 年龄(岁) 71.06 ± 7.80 性别(男/女) 57/27 婚姻状况(已婚/离婚、丧偶或未婚) 73/11 文化程度(高中及以上/初中及以下) 27/57 表1. 研究对象一般资料(n = 84) 3.2. 研究对象干预前后自我管理行为比较 干预6个月后，研究对象SDSCA总得分及健康饮食、规律运动、血糖监测、足部护理、用药管理各维度得分均明显与高于干预前，差异有统计学意义(P < 0.001)，说明研究对象糖尿病自我管理行为得到显著改善，结果见表2。 Table 2 Comparison of SDSCA scores before and after interventio 时间 SDSCA总分 健康饮食 规律运动 血糖监测 足部护理 用药管理 干预前 11.96 ± 4.12 3.91 ± 1.53 3.74 ± 1.45 1.96 ± 0.71 0.83 ± 0.72 1.52 ± 1.04 干预后 17.87 ± 4.22 5.30 ± 1.69 4.91 ± 1.50 3.00 ± 0.67 2.04 ± 0.71 2.61 ± 0.99 P 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 表2. 研究对象干预前后SDSCA得分比较 3.3. 研究对象干预前后生活质量比较 干预6个月后，研究对象DSQL总得分及生理、心理、社会、治疗各维度得分均明显与高于干预前，差异有统计学意义(P < 0.001)，说明研究对象糖尿病患者特异性生活质量得到显著改善，结果见表3。 Table 3 Comparison of DSQL scores before and after interventio 时间 DSQL总分 生理 心理 社会 治疗 干预前 53.05 ± 13.55 26.52 ± 7.37 14.05 ± 3.68 7.28 ± 2.35 5.19 ± 1.53 干预后 46.10 ± 11.87 23.48 ± 6.77 12.05 ± 3.17 6.05 ± 2.10 4.52 ± 1.10 P 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 表3. 研究对象干预前后DSQL得分比较
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user: 4. 讨论 4.1. “医院–社区–家庭”三位一体护理模式特点 “医院–社区–家庭”三位一体护理模式基于健康管理平台给予糖尿病患者信息支持、健康指导，完善糖尿病患者健康信息档案，并实时更新，实现医院、社区、家庭间的患者健康信息共享，促进优质医疗护理资源下沉，以实现为出院后患者提供纵向延续性护理服务，同时培养社区慢病管理护理人员，带动基层护理服务及健康科普能力提升 [ 9 ]。 4.2. “医院–社区–家庭”三位一体护理模式的干预效果 4.2.1. 有利于改善糖尿病患者自我管理行为 2017版《中国2型糖尿病防治指南》 [ 10 ] 中提出，糖尿病患者在进行明确诊断后，一定要接受自我管理教育，提高其自我照护能力，糖尿病自我管理强调以患者为中心，尊重其个人意愿，管理者在实施管理方面需充分考虑其自我效能及社会家人的支持。本研究中，研究对象干预后糖尿病自我管理行为量表总分及各维度得分均显著高于干预前得分(均为P < 0.001)，说明“医院–社区–家庭”三位一体护理模式有助于改善糖尿病患者自我管理行为。“医院–社区–家庭”三位一体慢病护理模式通过电子健康教育知识库的构建，以远程医疗系统为支撑平台给予糖尿病患者信息支持、健康指导，完善糖尿病患者健康信息档案，并实时更新，实现医院、社区、家庭间的患者健康信息共享，有助于通过疾病相关健康知识不断强化，从饮食、用药、运动及血糖监测等方面改善糖尿病患者自我管理行为。 4.2.2. 有利于提升糖尿病患者生活质量 本研究中，研究对象干预后糖尿病患者特异性生活质量明显与高于干预前，差异有统计学意义(P < 0.001)，说明“医院–社区–家庭”三位一体护理模式有助于提升糖尿病患者生活质量。这可能与患者通过每日记录饮食、运动、用药、血糖波动情况，帮助患者更为主动地参与到血糖的自我管理中来，专业、科学、多方位的提高其自我管理知识和技能 [ 11 ]，以更有效地控制其血糖水平，避免并发症发生对患者日常生活活动的影响，从而提升患者生活质量。
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user: 5. 小结 采用“医院–社区–家庭”三位一体慢病护理模式对糖尿病患者进行管理，可有效促进患者形成良好的生活方式，改善其自我管理行为，从而降低血糖水平。该模式可为临床医护人员对慢病患者实施有效管理提供多层面的参考。但本研究尚存在一定的局限性，研究对象均来自同一家医院，因此研究的代表性可能存在不足，后续可通过多中心研究及增加样本量，对本研究结果进行补充完善，从而更好地为临床护理人员提供参考依据。
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user: 摘 要 本文采用周期采样和事件控制的方法对具有时变通信时滞的一阶多智能体系统的事件触发平均一致性问题进行了时滞鲁棒性分析。通过设计一致性协议及事件触发条件，使得所有智能体能够在较低的通信频率下实现一致性。利用李雅普诺夫稳定性理论证明了多智能体系统的平均一致性能够实现，所得结果改进了已有的研究成果。最后，通过数值模拟说明所获得的理论结果的有效性。 关键词 :平均一致性，多智能体系统，周期事件触发，时变通信时滞，李雅普诺夫稳定性理论 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial International License (CC BY-NC 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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user: 1. 引言 由于在工业和军事中的重要应用，多智能体控制系统在过去十年中被广泛研究。多智能体系统的研究内容主要包含一致性协作控制问题 [ 1 ]、编队控制问题 [ 2 ]、蜂拥问题、聚集问题等，其中一致性协作控制是最基本的研究问题。多智能体系统的一致性问题，就是设计智能体局部之间的作用方式，通过各智能体利用邻居传来的信息，不断调整自己的行为，使所有的智能体的状态(如位置、速度、加速度等)随着时间的推移达到共同的值。当前多智能体系统协作一致性已广泛应用于无线传感器网络 [ 3 ]、无人机编队控制 [ 4 ] [ 5 ]、可移动机器人的编队控制 [ 6 ] 等。在海洋勘探、野外搜索探测、协同作战等领域，多智能体系统有着广阔的应用前景。 在多智能体系统的实际应用中，如何减少多智能体间的通信频次以减少对网络带宽、通信成本及智能体自身能量等有限资源的不必要浪费是当前的一个重要研究课题。近些年来，基于事件触发机制的多智能体系统一致性问题受到大量学者的关注 [ 7 ] - [ 12 ]。由于周期事件触发控制可以有效地排除Zeno行为，该种控制方式被引入到多智能体系统的一致性研究中 [ 13 ]。Meng等 [ 14 ] 基于无向图研究了一阶多智能体系统在固定和切换拓扑下的周期事件触发平均一致性问题。Fan等 [ 15 ] 基于周期事件触发的方法研究了一阶多智能体系统一致性问题。由于现实系统的复杂性，许多情形下，时滞问题成为一个必须要研究的问题。Wang等 [ 16 ] 采用事件触发控制的方法研究了存在常通信时滞的多智能体系统的平均一致性问题。Liu等 [ 17 ] 采用周期采样和事件混合控制方法，研究了带有通信时滞的一阶多智能体系统在无向拓扑和有向拓扑下的一致性问题，基于采样和事件触发混合测量状态，可以显著减少控制器的更新次数。Xie等 [ 18 ] 基于有向网络对具有通信时滞的一阶多智能体系统的一致性问题进行了研究。在 [ 19 ] 中，Wang等对具有时变通信时滞的多智能体系统的事件触发一致协议进行了设计和研究，通过对事件触发条件的设计，使得所有跟随者能够以较低的通信频率跟踪领导者的状态。 基于以上研究，本文对一阶多智能体系统平均一致性问题进行了进一步研究。本文研究了具有时变时滞的多智能体平均一致性问题，通过利用 [ 20 ] 得出的有向图相关结论，在混合式事件触发条件下，通过构造李雅普诺夫函数，利用稳定性理论，分析给出了多智能体系统实现状态一致的条件。 本文共分为三部分，首先给出了代数图论相关知识并设计出具有时变时滞的多智能体系统一致性协议。然后基于有向图对多智能体系统加以分析和研究，通过构造李雅普诺夫函数将多智能体系统的一致性问题转换成一个相应系统的稳定性问题。进一步，利用稳定性定理分析给出多智能体系统达到平均一致性的条件。最后，利用仿真实例说明了所得结论的有效性。
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user: 2. 问题陈述 2.1. 图论知识 在多智能体系统的协作控制中，通常假定每个智能体可以通过彼此间的通信来获取其它智能体的状态信息，智能体间的通信网络用有向图或无向图来表示。 在有向图中，具有权重的有向通信网络通常用 G = ( V ， E ， A ) 表示，其中 V = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n } 代表顶点集， v i 用来表示智能体i，E代表边集，边集E由 组成，表示智能体j到智能体i有信息通讯，其中 i ， j ∈ { 1 ， 2 ， ⋯ ， n } 且 i ≠ j 。如果称 v j 为 v i 的邻居，当且仅当存在一条从 v j 指向 v i 的边。 v i 邻居的集合用 N i 来表示，即 N i = { j | ( v i ， v j ) ∈ E } 。邻接矩阵 A = [ a i j ] n × n 定义为：若 ( v i ， v j ) ∈ E ，那么 a i j > 0 ，否则 a i j = 0 。 L = [ l i j ] n × n 称为图 G = ( V ， E ， A ) 的拉普拉斯矩阵，其中 l i i = ∑ j = 1 ， j ≠ i n a i j ， l i j = − a i j ， i ≠ j 。如果 ∑ j = 1 n a i j = ∑ j = 1 n a j i ，则称图G是平衡的。对于顶点 v i 和 v j ，若存在一个顶点序列 v l 1 ， v l 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， v l r ，其中 ， v l k + 1 为 v l k 的邻居，k = 1，2，…， r −1 ，则称 组成一条有向路径。如果对于每一对 v i 和 v j ， i ≠ j ，从 v i 到 v j 和 v j 到 v i 都存在有向路径使之连接，则称有向图是强连通的。 在无向图中，如果两个顶点通过边相连，则称这两个点是相邻的。称图是连通的，当且仅当任意两个不同的顶点之间存在一条路径。用无向图 G ^ 表示有向图G的镜像，其定义为：无向图 G ^ 与有向图G具有相同的节点，图 G ^ 的边由G中的有向边与每条边的反向边共同组成。 G ^ 的邻接矩阵用 A ^ 表示，其中 A ^ = [ a ^ i j ] ∈ R n × n ， a ^ i j = a ^ j i = ( a i j + a j i ) / 2 。 G ^ 的拉普拉斯矩阵记为 L ^ 。 2.2. 模型建立 考虑具有n个智能体的多智能体系统，其动态方程表述如下： (1) 其中 x i ( t ) ∈ R 表示智能体i的状态， u i ( t ) 表示控制输入，控制协议根据智能体自身状态和从邻居处接收到的局部信息设计。 在本文中，我们采用周期事件检验的方法来验证事件触发条件并决定智能体应该何时更新控制输入。假设 h ， 2 h ， 3 h ， ⋯ 为事件检验时刻，其中h是固定的正数，为事件检验周期。所有智能体在信息传递过程中存在时滞 τ ( k h ) ，满足 0 ≤ τ ( k h ) < h ， k ∈ N 。为表达方便，定义 τ ^ ( t ) = τ ( k h ) ， k h ≤ t < ( k + 1 ) h ， k ∈ N 。又记 x ^ i ( t ) = x i ( t k i ) ， t k i ≤ t < t k + 1 i ，其中 { t k i } 表示智能体i的事件触发时刻序列， t 0 i = 0 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。系统(1)的控制输入设计为 u i ( t ) = { 0 ，     t ∈ [ 0 ， τ ( 0 ) ) ， − ∑ j ∈ N i a i j [ x ^ i ( t − τ ^ ( t ) ) − x ^ j ( t − τ ^ ( t ) ) ] ，     t ∈ [ τ ( 0 ) ， + ∞ ) . (2) 结合(1)和(2)，有 x ˙ ( t ) = − L x ^ ( t − τ ^ ( t ) ) ， (3) 其中 x ( t ) = [ x 1 ( t ) ， x 2 ( t ) ， ⋯ ， x n ( t ) ] T ， x ^ ( t ) = [ x ^ 1 ( t ) ， x ^ 2 ( t ) ， ⋯ ， x ^ n ( t ) ] T 。 对于每个智能体i，定义测量误差为当前状态与最近事件触发时刻状态的差值，即 e i ( t ) = x i ( t ) − x ^ i ( t ) ， t ∈ [ 0 ， + ∞ ) 。对于任意 t k i ，智能体i的下一触发时刻由如下事件触发条件确定： e i 2 ( t k i + l h ) > ( σ 2 / ∑ j ∈ N i a i j ) y ^ i 2 ( t k i + ( l − 1 ) h ) ， l ∈ Z + ， (4) 其中 σ 是正数， y ^ i 2 ( t ) = ∑ j ∈ N i a i j ( x ^ i ( t ) − x ^ j ( t ) ) 2 。如果 t k i + l h 满足事件触发条件，则 t k i + l h = t k + 1 i ，即 x ^ i ( t k + 1 i ) = x i ( t k + 1 i ) 。 如果智能体i的事件触发条件在某个事件检验时刻被满足，则智能体i对其状态进行采样，并将采样信息传递给其邻居。因为时滞 τ ( k h ) ， k ∈ N 比事件检验周期小，在下一次事件检验时刻前，智能体 i 的所有邻居都会得到其采样的状态信息。
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user: 4. 数值模拟 本部分将通过仿真实例来说明所得结果的有效性。 考虑由5个智能体组成的多智能体系统，为了与 [ 17 ] 形成比较，我们采用了无向的通信拓扑图，通信拓扑图如图1所示，将5个智能体在通讯拓扑图中用1、2、3、4、5标记。 图1. 通信拓扑图 图1是无向连通的，设各边的权重为1，其对应的拉普拉斯矩阵为 L = [ 3 − 1 − 1 − 1 0 − 1 2 0 0 − 1 − 1 0 2 − 1 0 − 1 0 − 1 2 0 0 − 1 0 0 1 ] ， 拉普拉斯矩阵的最大特征值 λ n 为2.39。假设智能体的初始状态为 x 0 = [ 11.8 ; − 0.8 ; 19.5 ; 15.9 ; − 11 ] T ，取智能体的事件检测器的参数 σ 为0.3，所有智能体的采样周期 h = 0.0 4 ，通讯时滞 τ ( k h ) 是关于h的函数变量，假设 τ ( k h ) = h | sin ( k h ) | ，显然 0 ≤ τ ( k h ) ≤ h ， k ∈ N 。 图2给出了基于一致性协议(2)和事件触发条件(4)的系统(1)的智能体演变状态，从图2可以看出 系统达到了一致，所有智能体的状态趋于初始状态平均值 1 5 ∑ i = 1 5 x i ( 0 ) = 7 .08 ，这证明了定理2结果的有 效性。 图2. 智能体的状态 接下来，我们将对不同的事件触发条件进行比较，图3、图4、图5分别展示了在(4)、(13)、(14)下的智能体的事件触发时刻。 图3. 智能体在条件(4)下的触发时刻 图4. 智能体在条件(13)下的触发时刻 图5. 智能体在条件(14)下的触发时刻 根据上面三图我们可以看出，在事件触发条件(14)下，事件触发次数明显减少。所以，事件触发条件(14)优于(4)、(13)。
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user: 5. 结论 本文研究了具有变时滞的一阶多智能体系统平均一致性问题，通过利用周期采样数据，智能体的事件触发条件仅在采样时刻被检验。除提出一种不同于已有文献中的事件触发条件外，还设计了一种混合事件触发条件，对已有工作做了改进，得出了保证多智能体系统最终实现平均一致性的相关结论。
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user: 摘 要 结合均匀圆型阵列结构的特殊性，论文提出了一种基于压缩感知的二维波达方向估计方法。该方法首先利用模式空间转换将阵元空间的均匀圆阵转换成模式空间的虚拟线阵；其次采用奇异值分解的方法进行降维，得到低维数据矩阵；最后借助正交匹配追踪算法进行求解，获得二维角度估计值。通过理论推导和实验仿真表明该方法无须谱峰搜索，计算量较小，对于二维相干信号和非相干信号也都具有良好的估计性能。相比于经典算法，对于不同条件下的二维DOA估计该方法也具有一定的优越性。 关键词 :均匀圆型阵列，压缩感知，模式空间转换，奇异值分解，正交匹配追踪 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 阵列信号波达方向估计(Direction of Arrival， DOA) [ 1 ] 侧重于对感兴趣的空域信号进行处理计算，以实现信号参数的准确估计，从而定位信号源的位置。根据估计参数的个数不同，波达方向估计分为单参数估计和多参数估计。单参数估计指的是阵元位于同一个平面内，属于一维参数估计。实际上，大多信号位于立体空间，解决的是方位角与俯仰角的联合估计 [ 2 ]、频率和角度联合估计 [ 3 ]、时延和角度联合估计 [ 4 ]、极化参数和角度联合估计 [ 5 ] 等二维参数问题。其中，二维DOA估计是对三维空间的俯仰角和方位角进行估计，能够充分表示出信号的空间特征，而非平面特征，相比之下难度也会增加。因此，研究二维阵列信号波达方向角估计更具有实际意义。 目前大多二维DOA估计都是基于L型阵列结构 [ 6 ]，即由两个相互垂直的均匀线性阵列(Uniform Linear Array， ULA)组成。空间谱估计算法可以利用L型阵列的特殊性，将二维DOA角度解耦并转变为两个一维DOA估计的问题。与此同时，均匀线阵的阵列结构符合范德蒙(Vandermonde)矩阵的特点，可以直接运用很多优良的一维DOA估计算法进行求解。所以L型阵列的二维角估计值相对来说更易得到。而今基于均匀圆阵的研究较少，原因是其阵列流形不符合范德蒙结构。但均匀圆阵具有圆对称性，能同时对方位角和俯仰角进行估计，覆盖了360˚全方位角度信息，更符合实际应用。针对此，文献 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 所提的模式转换，将均匀圆阵转换为虚拟线阵，转换后的阵列流形类似于均匀线阵，符合范德蒙结构，所以适用于均匀线阵的算法也可以应用于均匀圆阵。虽然解决了阵列流型矩阵的基本形式问题，但现下基于圆阵的二维估计方法大多都是波束形成算法和子空间分解算法，压缩感知(Compressive Sensing， CS) [ 10 ] 类算法甚少。事实上，对比于传统算法，压缩感知和稀疏表示理论 [ 11 ] 为波达方向估计提供了一种崭新的思路。该理论表示，若信号能表示出稀疏特性，就能运用重构算法恢复原始信号。而信号数通常都是有限的，采用某种空间划分方法就能满足稀疏条件，而且无需任何预处理即可对相干信源实现估计 [ 12 ]。 鉴于此，论文提出了一种均匀圆阵下基于压缩感知的二维DOA估计算法。该算法首先利用模式空间转换将阵元空间的均匀圆阵转换成模式空间的虚拟线阵，该线阵与普通线阵一样，符合范德蒙矩阵结构；再基于阵列流型矩阵的形式构造稀疏表示基矩阵，以此建立DOA估计模型；为降低运算量，论文将阵列接收数据列数采用奇异值分解的方法进行降维，得到低维的信号子空间；最后利用OMP算法求解空间目标的角度参数。理论分析和实验仿真结果表明，相比于其他算法，论文提出的二维DOA估计算法计算量小，相干情况下也无须进行平滑处理即可求解，不同条件下的二维DOA估计也都具有较好的估计效果。
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user: 2. 压缩感知理论 压缩感知理论是一种新兴的基于信号稀疏的观测理论，其基本处理过程如图1所示。首先将原始信号经过稀疏变换使其非零元素甚少，显示稀疏特性；再通过合适的测量矩阵得到低维数据矩阵以完成压缩采样，尽管降维后的数据不是信号本身，但却包含其所有信息，大大节省了存储和传输成本。而信号的稀疏特性，使得借助稀疏重构算法能实现信号的重构。接下来着重阐述下压缩感知的数学模型。 图1. 压缩感知处理过程 假定空域存在一个有限长离散 N × 1 的原始信号 x ，和一个由N个 N × 1 维基向量 Ψ i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N )构成的 N × N 维基矩阵 Ψ ，在 Ψ 投影下， x 为： x = ∑ i = 1 N Ψ i S i = Ψ S (1) 式中， S ∈ C N × 1 是 x 的系数向量，且 S 中仅有K个非零元素，因此， x 满足一定的稀疏性，也即具有可压缩性。当使用满足要求的测量矩阵 Φ ∈ C M × N 对 x 进行测量，且 Φ 与 x 独立不相关，可得 x 的观测数据向量。 y = Φ x (2) 式中， y ∈ C M × 1 表示观测数据向量，由于 M ≪ N ，式(2) 形成的方程组有无穷多个解，如果直接求解，很难从 y 中恢复出 x 。将式(1) 代入式(2) 中，可以得到： y = Φ x = Φ Ψ S = Θ S (3) 式中， Θ ∈ C M × N 称为感知矩阵(Sensing Matrix)，为 Φ 和 Ψ 相乘所得。由式(3) 可知， y 是由 S 在 Θ 上投影得到的，则利用重构算法通过 y 可以恢复出 S ，进而获得 x 。文献 [ 13 ] 提出：当 S 满足稀疏性， Θ 满足任意2K列非线性相关时，则式(3) 可以通过求解 l 0 范数最小化问题精确重构： min ‖ S ‖ 0     s .t .     y = Θ S (4) 式(4)是一个NP-hard问题， 求解该式很困难。但文献 [ 14 ] 指出：在一定条件下， l 0 范数和 l 1 范数等价。即式(4)可转为 l 1 优化问题求解： min ‖ S ‖ 1     s .t .     y = Θ S (5) 当信号含有加性高斯白噪声 n 时，式(3)重写为： y = Φ x + n = Φ Ψ S + n = Θ S + n (6) 式中， n 为 N × 1 维噪声矢量。对式(5)中 S 估计的优化模型为： min ‖ S ‖ 1       s .t .     ‖ y − Θ S ‖ 2 < ε (7) 式中， ε 是与噪声有关的常量，通常为一很小的常量。
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user: 4. 实验仿真与分析 实验仿真环境：1) 硬件：PC机(CPU Intel(R) Pentium CPU G630 @2.70 GHZ；主频2.70 GHZ；内存2 GB)；2) 软件：MATLAB R2016b版本。 仿真1：验证算法的角度估计。假设有两个远场非相干信号源分别从 ( 18 ∘ ， 12 ∘ ) 和 ( 37 ∘ ， 30 ∘ ) 方向入射到阵列中，其中，天线阵为均匀圆阵，阵元数 M = 16 ，最大模式数 h = 4 ，快拍数 s n a p = 200 ，信噪比 SNR = 10   dB ；图4分别以立体图和扇形图的形式显示了论文算法和信号源真实情况下的二维DOA值。 图4. 两个信号源的二维DOA估计 从图4可以看出，论文所提算法对两个信号源的方位角和俯仰角均能得到较高精度的估计结果，其二维估计值分别为 ( 17 .9600 ∘ ， 12 .0415 ∘ ) 和 ( 37 .0900 ∘ ， 29 .9403 ∘ ) 。显然，估计值和真实值基本重合，均方根误差在在1˚以内，但同时都有一定的误差。 为进一步分析该算法的DOA估计性能，下面采用与仿真1相同的阵列参数，通过蒙特卡洛仿真进行实验，统计算法的成功概率和均方根误差以分析其性能，并与现有的经典算法(UCA-ESPRIT， UCA-MUSIC)进行比较。 仿真 2：评估各算法角度估计的成功概率。定义成功估计概率p为： p = N s u c N t r i a l × 100 % (21) 式中， N t r i a l 为Monte Carlo实验总次数， N s u c 为成功实验次数。论文认为二维DOA估计值与真实值之差在1˚以内认为估计成功，在−10 dB到20 dB信噪比条件下进行各算法的成功概率比较，结果如图5所示。经典算法在低信噪比(SNR < −5 dB)情况下，几乎不能估计，而论文所提算法相对可行。信噪比−5 dB以后，各算法的成功概率逐渐增大。直至SNR = 12 dB，各算法都能保证准确估计出信号的角度值。也进一步体现压缩感知类算法对低信噪比估计的优越性。 图5. 不同信噪比下各算法的成功概率比较 仿真3：评估各算法的角度估计精度。由图5可知，经典算法不适用于低信噪比估计，因而论文对信噪比在−5 dB到15 dB条件下进行各算法的均方根误差比较，定义二维DOA估计的RMSE为： R M S E = 1 K ∑ k = 1 K 1 N ∑ n = 1 N ( θ ^ k n − θ k ) 2 R M S E = 1 K ∑ k = 1 K 1 N ∑ n = 1 N ( ϕ ^ k n − ϕ k ) 2 (22) 那么，在二维联合估计中，二维角度的总均方根误差表示为: R M S E = 1 K ∑ k = 1 K 1 N ∑ n = 1 N ( ( θ ^ k n − θ k ) 2 + ( ϕ ^ k n − ϕ k ) 2 ) (23) 式中，N为Monte Carlo实验次数，K为信号源数目， θ ^ k n 、 θ k 分别为第n次Monte Carlo实验估计的第k个信号源方位角的估计值和真实值， ϕ ^ k n 、 ϕ k 分别为第n次Monte Carlo实验估计的第k个信号源俯仰角的估计值和真实值。结果如图6所示。 从图6可以看出，随着信噪比的提高，UCA-ESPRIT、UCA-MUSIC以及论文所提算法的RMSE均随之减小，但UCA-MUSIC算法相对下降得较缓慢，换言之，二维MUSIC算法需要较高的信噪比去实现二维DOA的准确估计。而论文所提算法在低信噪比下，相比其它算法，有更好的分辨率。 仿真4：评估所提算法的相干性能。经典的二维ESPRIT算法和二维MUSIC算法都不能直接对相干信号进行估计，都需要对算法进行一定的处理。而论文所提算法基于压缩感知稀疏理论，对相干信号同样具有优越的性能。故对论文所提算法进行二维相干估计的RMSE-SNR仿真实验，信噪比SNR：−10~20 dB，结果如图7可见，信噪比越高算法估计性能越高，即以较高概率实现精确的角度估计需要较高的信噪比。信噪比SNR < 12 dB之前，论文所提算法的均方根误差逐渐降低，信噪比12 dB以后，论文所提算法的RMSE基本保持不变。
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user: 5. 结论 将压缩感知理论应用于二维DOA估计中，可以用较少的快拍数达到较高的精度，而且无需任何预处 图6. 不同信噪比下各算法的RMSE比较 图7. 相干信源下该算法的RMSE-SNR图 理即可对相干信源进行估计。但目前基于均匀圆阵的压缩感知研究甚少，主要原因是其阵列流型矩阵不符合范德蒙矩阵结构。针对此，论文提出了一种均匀圆阵下基于压缩感知理论的估计算法。该算法首先利用模式空间转换将阵元空间的均匀圆阵转换成模式空间的虚拟线阵，使其符合Vandermonde结构；其次基于阵列流型矩阵建立DOA估计模型，将获得的阵列接收数据列数采用奇异值分解的方法进行降维；然后将接收数据矢量转化为稀疏表示问题，进而利用正交匹配追踪算法对方位角进行稀疏求解；最后根据求得的方位角估计值反推得到俯仰角估计值。综上所述，论文的优势主要体现在以下三个方面： 1) 无需空间平滑等预处理即可实现相干信源的DOA估计； 2) 利用模式转换，使得阵列流型矩阵满足范德蒙矩阵要求； 3) 通过奇异值分解将阵列接收数据进行降维，得到低维的信号子空间，降低了运算的复杂度，提高了算法的抗噪性能。 通过理论分析和实验证明，该算法同时适用于相干和非相干情况，对于不同条件下的二维DOA估计相较于其他经典算法也具有一定的优势。
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user: 摘 要 为了了解河南省新乡县小冀镇的环境噪声现状，在小冀镇进行了环境噪声监测，根据监测结果绘制了小冀镇白天环境噪声等值线图，分析了该镇白天环境噪声分布情况和主要的噪声源及噪声污染程度。研究结果显示，小冀镇白天的环境噪声分布于50~95 dB (A)之间，噪声来源以交通噪声和生活噪声为主，大部分区域环境噪声质量处于坏–恶化的级别，只有少数区域噪声环境一般，提出了减少和降低噪声污染的措施，为环境主管部门决策提供科学依据。 关键词 :环境噪声，交通噪声，噪声源，噪声质量 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在经济快速发展的今天，许多国家的人们都深受噪声污染的侵害，我国人们也不能幸免。我国是世界人口大国，随着我国现代化建设的不断深入，越来越多的人向着发展快速的城镇进军。但是，随着城镇居住人口越来越多，噪声的类型也呈现多样化，前人根据产生噪声的环境将噪声划分为交通噪声、工业噪声、生活噪声、建筑施工噪声等 [ 1 ]。多样化的噪声源将产生不同频率和强度的噪声，这些噪声污染将对人们的身心健康、学习质量、生活质量等多方面产生影响 [ 2 ]。相关研究表明长时间在高噪声环境中工作的人可能导致噪声性耳聋，同时还会对人的神经系统、心血管系统等造成不同程度的影响 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。另外，噪声污染对房屋建筑、金属结构均可产生影响 [ 1 ]。如此大的影响与危害，使得人们对噪声污染的研究和防治工作越来越重视，通过颁布噪声相关法律、规划城镇建设布局、分析噪声源、调整视觉、有源消声法等对噪声污染进行规划和治理 [ 8 ]。但当前噪声监测和防治的研究多集中于大城市区域环境、功能区和城市交通等较为宏观的地域单元，对一些小城镇的噪声污染研究相对较少，这些区域的环境噪声问题也日益严重，应开展必要的监测和研究工作，为政府和环保部门相应决策的制定提供理论依据，加强对环境噪声污染的治理，为人们提供一个舒适的环境。
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user: 2. 区域概况 新乡县小冀镇位于河南省新乡市西南16公里处，地处豫北平原，其人口密度相对与其他省份的乡镇较大，交通便利，经济、工业发展较快。研究区域面积为8.75平方千米，覆盖人口数约2万人。该地区主要的噪声污染包括交通噪声、生活噪声、建筑噪声和工厂机械噪声等。其中交通噪声以各种类型的车辆鸣笛以及车辆在坑洼路段的颠簸所产生的噪声为主；生活噪声主要为各类营业店面的音乐、宣传产生的噪声以及人们在日常生活中活动和交谈产生的噪声；各类店面的音乐、宣传所产生的噪声通过各种音响设施传播，噪声较大，工厂机械在机械运转的过程中碰撞切割产生噪声，其声音嘈杂刺耳。
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user: 3. 研究方法与技术路线 本次环境噪声的监测采用网格布点法，将研究区地图按照实际距离500 m × 500 m，在地图上以相对应的比例尺绘制成相等规格的若干个正方形方格，选择方形的中心为噪声测量点(如图1所示)。通过GPS导航等方式到达观测点或其附近(部分地区因为水坑、河流、建筑物等原因无法到达)，在观测点测量，每2分钟收集一次噪声数据，每次连续收集三小时(9:00~12:00 am，2:00~5:00 pm)，每三小时收集约100个噪声数据，并记录其时间、经纬度、以及该处主要的噪声源。测量所使用的仪器为噪声计(型号：GM 1357)和手持式GPS (型号：麦哲伦explorist110)。测量时打开GPS定位导航仪，根据自己所在的位置以及参照先前制作好的地图前往观测点测量，将噪声计开启，将其屏幕上显示的计权声级调至A声级，测量时需注意天气的影响(大风、雨雪等天气影响较大)以及因为自身原因而产生的噪声。 图1. 研究区域及观测点位置