DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 基于流量统计的入侵检测系统设计 3.1. 入侵检测系统架构和流程 基于流量统计的车联网入侵检测系统整体架构由以下三个模块组成：数据收集模块、分类器模块和可视化模块，如图5所示。 1) 数据收集模块包含路边单元RSU和车联网中的正常节点。该模块收集车联网环境中车辆之间传递的消息信息，形成报文，并以报文的形式发送给分类器模块； 2) 分类器模块接收到数据后对数据进行预处理，并使用已经训练好的分类器进行分类判断，并将分类结果进行保存，同时保存发送此数据包的车辆身份标识；在此过程中收集到的车辆标识信息和发送的数据包信息均保存在全局入侵检测系统的数据模块中； 3) 可视化模块通过对数据模块内容进行提取和总结，显示进行恶意攻击的车辆信息和攻击类型，并且对识别的准确率加以统计，对各个攻击的预警级别也进行判断，统计的结果显示在可视化界面中。 图5. 车联网入侵检测系统整体架构 基于流量统计的车联网入侵检测流程如图6所示，主要包括数据获取、数据处理、机器学习入侵检测和上报四个过程：首先收集车联网流量，进行流量特征置信度计算；再将收集到的流量信息内容进行归一化、去重、下采样等数据预处理操作，得到较好的训练数据集和测试数据集，并以此来训练一个基于MLP的入侵检测模型，用于识别攻击类型；最后将检测结果保存处理，用于可视化模块的显示功能。 图6. 入侵检测流程图 3.2. 代码设计 入侵检测系统主要函数说明如表1所示。 Table 1 Class and main function descriptio 类名称 函数名称 函数解释 MAMain maMain(reportJsonString) 处理从veins中接收到的消息，提取特征并经过入侵检测模型检测，得到结果传递给数据库模块保存，是数据处理到转入储存的中心逻辑部分。 readBSM(reportJsonStirng) 根据流量提取范围特征和合理性特征，传递给训练好的入侵检测模型，得到预测结果并返回给maMain()。 pingma() 可视化模块提取数据的接口，将数据传递给可视化模块用于实现可视化。 MAStorge addreport(msgContent， result) 保存每一个车联网消息内容和预测结果，以及发送此消息的车辆的身份标识信息。 get_Msg() 提取数据储存模块内的数据，反馈给服务器。 Masever do_get() 接收数据收集模块收集的车联网流量，并将收集到的数据作为MaMain()流程的输入。 do_post() 通过请求的方式提取入侵检测模型的判断结果、车辆标识等信息，用于web可视化界面。 表1. 类与主要函数说明
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user: 5. 总结 实验结果表明，本文提出的基于流量统计的MLP入侵检测模型综合利用了范围性特征和合理性特征，在区分正常流量和sybil攻击上平均达到了85%以上的准确率，同时验证了利用范围性特征和合理性特征检测sybil攻击行文的有效性，但在区分不同sybil攻击类型上，仍然需要进一步的改进，本文提出以下一些改进方向：1) 本次实验仅在模拟环境中进行训练和测试，今后有待在实际环境中做进一步的验证与完善；2) 在整体架构设计中部分模块解耦不充分、功能划分不够清晰，后续应对其进行完善；3) 本次实验过程中使用的神经网络较为简单，未在各个sybil攻击行为的分类上达到很好的效果，未来将尝试使用其他神经网络，或使用融合神经网络做进一步的测试。后续将主要围绕上述几个改进方向开展工作，期待有更进一步的研究成果。
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user: 摘要 探测机器人视觉导航中，现场烟雾或者有色气体会直接导致回传的视频图像雾化且充满噪声，图像品质差，影响后续目标检测与跟踪。针对上述问题，本文提出了一种基于Dark Channel Prior图像去雾改进算法，该算法首先对采集到图像进行灰度化预处理，再用滤波器进行去噪处理，有效去除采图像中的噪声，使待处理图像更加平滑，最后使用Dark Channel Prior去雾算法进行去雾处理，得到高品质图像。根据仿真实验表明，本算法能够有效解决图像去雾中的噪声问题，提高传送画面的清晰度，并缩短图像处理时间，时实性更强。
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user: 1. 引言 随着计算机科学技术的发展，探测机器人在室外工作中得到广泛应用，如：军事侦察、抢险救灾和科研考察等领域，而视觉导航系统是探测机器人的重要组成部分 [ 1 ] [ 2 ]，它对所处环境十分敏感，在雾天或浓烟情况下，采集到的图像受雾气影响较大，图像往往具有模糊不清 [ 3 ]、对比度低、色彩失真和多噪音等问题。直接影响探测机器人视觉导航系统的目标检测与跟踪等功能，使其进行地形勘测和灾害观察等户外活动受到极大的限制 [ 4 ] [ 5 ]。目前，去雾算法的研究逐渐成为新的研究热点。对于回传图像质量低的问题，相关学者提出了不同的图像去雾算法。李冠章等 [ 6 ] 提出了修正Retinex模型，提高了图像的对比度，有效突显了图像的细节信息；苑尚博等 [ 7 ] 提出结合小波变换的暗原色方法，在降低算法运算量的同时突出局部细节；Meng等 [ 8 ] 提出一种快速图像去雾方法，采用中值滤波来估计大气耗散函数，复原出清晰的图像。本文针对在有色浓烟等复杂环境下采集的雾化图像多噪音的问题，提出了一种基于Dark Channel Prior的改进图像去雾算法，传统的Dark Channel Prior算法 [ 9 ] 在去雾增加图像清晰度方面效果明显，但对于多噪音图片处理效果不理想，且处理时间较长，实时性不强。改进的Dark Channel Prior去雾算法首先对采集到的图像进行灰度化预处理，再用滤波器进行去噪处理，有效去除采图像中的噪声，使待处理图像更加平滑，再使用暗通道先验去雾算法进行去雾处理，得到高品质图像。根据仿真实验表明，本算法能够有效解决图像去雾中的噪声问题，提高传送画面的清晰度， 并且缩短图像处理时间，时实性更强。
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user: 2. Dark Channel Prior去雾算法 目前探测机器人图像去雾一般采用传统的Dark Channel Prior算法，该算法主要基于对大量户外无雾图像的统计规律，称之为暗通道先验理论，即对于一副户外彩色无雾图像，在大部分区域中，其RGB三通道至少有一条颜色通道的灰度值很低，其灰度值大小趋近于零。 大多数雾天图像形成模型方程如下 [ 10 ]： I ( x ) = J ( x ) t ( x ) + A ( 1 − t ( x ) ) (2-1) 在此方程中， I ( x ) 为采集到的有雾图像， J ( x ) 是经过去雾处理后得到的无雾图像，A是全球大气光照， t ( x ) 是雾的透过率。可以理解为 J ( x ) 已知，要求目标 I ( x ) ，显然这个方程有无数解。 将(2-1)的方程稍作变形可以得到： I c ( x ) A c = t ( x ) J c ( x ) A c + 1 − t ( x ) (2-2) 其中，上标c表示图像的R/G/B(红色/绿色/蓝色)三个通道。在计算时，首先假设采集图像中的透射率 t ( x ) 为常数，并将其用为 t ˜ ( x ) 表示，全球大气光照值A已经给定，对式(2-2)两边同时进行两次求最小值计算，可以得： min y ∈ Ω ( x ) ( min c I c ( y ) A C ) = t ˜ ( x ) min y ∈ Ω ( x ) ( min c J c ( y ) A C ) + 1 − t ˜ ( x ) (2-3) 在式(2-3)中 J c ( y ) 是需要求解的无雾图像，C代表三通道中的最小通道值， Ω ( x ) 表示以像素点x为中心的一个窗口。通常情况下，采集到的有雾图像，不同位置的雾浓度往往是不同的，利用Dark Channel Prior估计出雾的透过率图(transmission map，反映有雾图像中雾浓度的变化)，然后利用雾的透过率图恢复场景的辐射度从而得到无雾图像。根据暗通道先验理论，对于任意输入图像进行Dark Channel Prior数学定义，它的暗通道用下面的式子来表示： J d a r k ( x ) = min y ∈ Ω ( x ) ( min c ∈ { r ， g ， b } J c ( y ) ) (2-4) 在上式中， J c ( y ) 表示彩色图像的每个通道。将式(2-3)与(2-4)联系起来有： J d a r k ( x ) = min y ∈ Ω ( x ) ( min c J c ( y ) ) = 0 (2-5) min y ∈ Ω ( x ) ( min c J c ( y ) A c ) = 0 (2-6) 将式(2-6)带入(2-3)中，可以得到： t ˜ ( x ) = 1 − ω min y ∈ Ω ( x ) ( min c I C ( y ) A C ) (2-7) 其中式(2-7)中的 ω 取值范围为0~1，表示图像的去雾程度，避免完全去雾使原图像出现失真的情况。 J ( x ) = I ( x ) − A t ( x ) + A (2-8) 最终 J ( x ) 就是所得到的恢复后的无雾图像。
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user: 3. 图像滤波 由于自然因素和设备因素，采集到的图像会存在或多或少的干扰噪声，直接影响后续的图像处理，为解决这个问题，可以利用图像滤波来去除噪声干扰 [ 11 ]。 根据图像执行的线性关系将图像滤波分为线性滤波和非线性滤波两大类。其中线性滤波包括：方框滤波 [ 12 ]、均值滤波 [ 13 ]、高斯滤波 [ 14 ]；非线性滤波包括：中值滤波和双边滤波 [ 15 ]。 1) 均值滤波(Average Filter) 均值滤波是方框滤波归一化的特例。每一个输出图像的像素为内核邻域像素的平均值卷积所得到，对于一个给定大小的模板，其目标像素点位于模板的中间部位，然后计算这个模板上的所有像素点的均值，用这个均值来代替该点的像素值。当待处理图像中存在图像灰度尖锐变化的噪声，均值滤波就能够实现较好的去除效果。其原理可以用下面的式子来表示： a ( x ， y ) = ∑ ( i ， j ) ∈ Ω f ( i ， j ) n (3-1) 在式(2-1)中， f ( i ， j ) 表示给定模板内各像素点的灰度值， a ( x ， y ) 表示均值滤波处理后的目标像素点的灰度值， Ω 表示给定模板的大小，n表示给定模板内像素点的总个数， ( x ， y ) 即为目标像素点在待处理图像中的坐标。 2) 高斯滤波(Gaussian Filter) 高斯滤波器是线性滤波器中处理效果较好的一种算法，它的原理就是对待处理图像的各个像素点值进行加权平均求解的过程，可以用下面的式子来表示： g ( x ， y ) = 1 2 π σ 2 e − x 2 + y 2 2 σ 2 (3-2) 在上述式子中， σ 表示高斯滤波器的模板宽度大小，不同值对应的不同的滤波效果。 3) 中值滤波(Median Filter) 中值滤波是一种常用的非线性滤波器，用目标像素点邻域灰度值的中间值来代替该目标点的灰度值。如果定义 x 1 ， x 2 ， x 3 ， x 4 ， ⋯ ， x n 为给定模板内各像素点的灰度值，那么其原理可以用下面的式子描述： m ( x ， y ) = median { x 1 ， x 2 ， x 3 ， x 4 ， ⋯ ， x n } (3-3) 在给定同样大小的模板的情况下，中值滤波相较于其他的几种滤波器，能够在进行图像滤波处理的过程当中，不会引起图像边缘的模糊，利于后续的进一步图像处理 [ 16 ]。 为验证各种滤波算法的有效性，本文首先对不同背景下的两幅图做了椒盐噪声处理，得到高噪声图像，模拟探测机器人采集到的带有噪声干扰的实时现场画面图像，在此基础上对图像去雾处理。椒盐噪声(salt-and-pepper noise)，又称为脉冲噪声，主要是由于图像传感器、传输信道以及解码处理时产生 [ 17 ]，如图1所示。 图1(a)拍摄的是学校实验室的地面，图1(b)为其椒盐噪声处理后图像。图1(c)拍摄的是华山一角，图1(d)为其椒盐噪声处理后图像。为验证算法能不失真的复原图像清晰度，避免过度去噪而使图片失真，本文选取了实验室碎花地面为实验对象，背景与噪音点相似。 图1. 对图像A、图像B椒盐噪声处理 为了比较各种滤波器对图像的滤波效果，将椒盐噪声处理后的图像用不同滤波算法进行去噪处理，其仿真结果如图2所示。图2(a)~(f)分别为使用均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器对图1(b)、图1(d)进行滤波处理。均值滤波处理后的效果如图2(a)、图2(d)所示，图像中的椒盐噪声点的滤除效果不理想，并且对于待处理图像的边缘、细节等信息损坏较为严重；高斯滤波处理后的效果如图2(b)、图2(e)所示，对于待处理图片的边缘、细节等信息保存较好，但对于噪声点的滤除效果欠佳；中值滤波器处理后的效果如图2(c)、图2(f)所示，图像中的椒盐噪声处理效果最好，并且最大程度上保留了原图像的信息，从对比度、亮度、失真程度等方面都更符合人类的视觉感受。因此本文在图片去噪处理中选择中值滤波器对图像去噪。
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user: 4. 改进Dark Channel Prior算法 本文研究的应用方向是基于机器视觉的探测机器人，其使用场景大多是一些救援人员和科研人员无法进入的狭小区域，同时还可能伴随着有色气体泄露，复杂的现场环境会使采集到的视频图像雾化且多噪声。 图2. 不同滤波器去噪效果 传统的Dark Channel Prior去雾算法对普通户外有雾图像去雾处理效果较好，但对于含有多噪声的有雾图像，传统的Dark Channel Prior算法处理去雾后图像上仍会残留很多噪声点，遮挡住图像上的关键信息，直接影响探测机器人的目标跟踪。除此之外，当探测机器人进行抢险救灾等工作时，时间就是生命，对于图像处理的实时性要求更高。为了解决上述问题，使去雾算法更好地应用于探测机器人上，本文在原有的Dark Channel Prior去雾算法基础上做出了针对性的优化，提出了改进Dark Channel Prior图像去雾算法。具体见图3改进Dark Channel Prior图像去雾算法流程。 图3. 改进Dark Channel Prior图像去雾算法流程 首先对采集到的有多雾多噪声图像用中值滤值进行滤波处理，通过滤波处理，不仅能够有效地去除图像中的噪声，而且可以使待处理图像更加平滑，减少了待处理图像像素点灰度值的差异，使图像灰度值的高低变化缓慢，在一定程度上减少了去雾算法的计算量，再将处理后低噪声图片使用Dark Channel Prior算法进行去雾处理，估计出雾的透过率图，利用雾的透过率图恢复场景的辐射度从而得到无雾图像。 为验证算法的有效性和可行性，本文以实验室地面(大小为450 * 600)，和华山一角(大小为244 * 261)为对像，以Open CV为仿真工具，在Pentium(R) Dual-Core CPU E5200 @ 2.50GHZ，2G内存的PC平台上进行了仿真实验。实验仿真结果如图4所示。 图4(a)、图4(c)为待处理图像，图4(b)、图4(d)为传统Dark Channel Prior去雾算法，图4(c)、图4(e)本文提出的改进Dark Channel Prior算法的图像去雾算法。从仿真结果可以看出，传统的Dark Channel Prior算法，能够达到较好的去雾效果，但是去雾处理之后的图片噪声点明显，使得图片的一些细节、边缘等信息被覆盖，不能满足探测机器人后续目标跟踪；使用本文所提方法进行去雾处理后，图片清晰少噪声，图片信息保留完整，效果最佳，达到了探测机器人的使用要求。 为进一步比较两种算法的实时性，实验测算出平均每幅图处理的时间，结果如表1所示。对实验室地面图测算结果为，Dark Channel Prior去雾算法耗时11.344 ms，本文所提算法9.078 ms；对华山一角图测算结果为，Dark Channel Prior去雾算法耗时3.638 ms，本文所提算法2.577 ms。由测试结果可知，本文所提算法速度更快，耗时更短，实时性更强。 图4. 图像去雾对比仿真实验结果 Table 1 Comparison of image defogging processing tim 图像大小 Dark Channel Prior去雾算法 本文算法 实验室地面(450 * 600) 11.344 ms 9.078 ms 华山一角(244 * 261) 3.638 ms 2.577 ms 表1. 图像去雾处理时间对比
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user: 5. 结论 针对探测机器人在烟雾或有色气体环境中回传图像有雾且多噪声的问题，本文提出了一种改进探测机器人去雾算法，先利用中值滤波去噪，再利用Dark Channel Prior算法进行去雾处理。实验结果表明本文所提算法能使图像更平滑，保护图像边缘，对多噪声的有雾图像处理效果好。该算法使探测机器人传送更加清晰的实时现场视频图像，有助于抢险救灾、科研考察工作顺利进行，增强探测机器人的使用价值。
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user: 摘要 本文基于汽车爬坡能力的理论基础，以某款轻型货车为例，对其相关参数进行匹配计算，利用MATLAB/Simulink建立汽车爬坡能力计算模型，并结合MATLAB App Designer设计开发一款App，该程序可进行相关参数匹配计算并可绘制汽车爬坡度的仿真曲线，得到最大爬坡度、最大坡度角以及附着率，通过校验并确定轻型货车的爬坡能力。为汽车爬坡能力的确定，提供一款简便实用的工具。
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user: 1. 引言 汽车常常需要在不同区域的不同道路上行驶，尤其在山区道路上，坡陡路窄，汽车必须具有一定的爬坡能力，爬坡能力通常由最大爬坡度来衡量，最大爬坡度是汽车动力性能的重要指标之一。为此开展了基于MATLAB App Designer的汽车最大爬坡度的研究。
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user: 2. 汽车爬坡能力的理论基础 汽车动力性通常由三个性能指标来评价，分别为汽车的最高车速、汽车的加速时间、汽车能爬上的最大坡度，汽车动力性是汽车的基本使用性能。汽车的爬坡能力是表征汽车极限运动的能力 [ 1 ]，也是汽车运动性能中较为重要的一项，而汽车最大爬坡度作为评价汽车爬坡能力的最为主要的参数，其数值的高低，对汽车的性能有着极其重要的作用。 2.1. 汽车发动机的相关参数 2.1.1. 汽车发动机转矩 根据汽车行驶速度和发动机转速之间的关系确定发动机转速n： n = u i a g i 0 0.377 r (1) 式中，u a 为汽车的行驶速度(km/h)；n为发动机的转速(r/min)；r为车轮半径(m)；i g 为变速器传动比；i 0 为主减速器传动比。 本文假设发动机的最低转速 n min = 6 00   r / min ，最高转速 n max = 4 0 00   r / min 。 根据轻型汽车汽油发动机使用外特性的T q -n曲线的拟合公式确定发动机转矩T q ： T q = − 19.313 + 295.27 ( n 1000 ) − 165.44 ( n 1000 ) 2 + 40.874 ( n 1000 ) 3 − 3.8445 ( n 1000 ) 4 (2) 式中，T q 为发动机转矩(N·m)；n为发动机转速(r/min)。 2.2. 汽车驱动力与行驶阻力 2.2.1. 汽车驱动力 汽车发动机产生的转矩，经传动系传至驱动轮上，此时作用于驱动轮上的转矩，产生一个对地面圆周力F 0 ，地面对驱动轮的反作用力即是驱动汽车的外力，此外力称为汽车的驱动力 [ 2 ]，其数值为： F t = T t r (3) 作用于驱动轮上的转距是由发动机产生的转距经传动器传至车轮上的，即： T t = T q i g i 0 η T (4) 式中，T t 为作用于驱动轮上的转矩(N·m)，r为车轮半径(mm)，T q 为发动机转矩(N·m)，i g 为变速器的传动比，i 0 为主减速器的传动比，η T 为传动器的机械效率。 2.2.2. 汽车行驶阻力 假设汽车水平道路原地起步，且保持匀速，即汽车的加速度为0，由此可忽略坡道阻力和加速阻力，最后汽车受到阻力的只有空气阻力以及滚动阻力。 在汽车行驶过程中，受到的空气阻力为： F w = 1 2 C D A ρ u r 2 (5) 式中，C D 为空气阻力系数，ρ为空气密度(kg/m 3 )，A为迎风面积(m 2 )，u r 为相对速度(m/s)。 设定汽车处于无风条件下行驶，u r 即为汽车行驶速度u a ，则空气阻力为： F w = C D A u a 2 21.15 (6) 车轮滚动时，由于路面变形以及轮胎的弹性迟滞现象而产生滚动阻力，其数值为： F f = G × f (7) 式中，G为汽车的重力(N)，f为滚动阻力系数。 2.3. 汽车爬坡度与附着率 2.3.1. 汽车爬坡度 假设汽车在爬坡时保持匀速，即汽车的加速度为0。 汽车的爬坡能力是指汽车在良好路面上克服F f + F w 后的余力，全部用来克服坡度阻力时能爬上的坡度，设定 F i = G ∗ sin α 作为坡度阻力，则可求出汽车能爬上斜坡的坡度角 α 为： α = arcsin F t − ( F f + F w ) G (8) 2.3.2. 汽车附着率 附着率是反映汽车附着性能的重要指标，是在不打滑条件下，驱动轮能够充分发挥驱动力的最低地面附着系数 [ 2 ]。 设定汽车前轮驱动，汽车在爬坡时，前轮受到静态轴荷的法向反作用力，即： F Z s 1 = G ( b L cos α − h g L sin α ) (9) 式中：h g 为汽车质心高(m)，L为汽车轴距(m)，b为汽车质心至后轴的距离(m)。 当汽车加速和上坡时，可忽略空气阻力和滚动阻力，由此受到阻力的只有加速阻力以及坡度阻力，由此前轮受到的附着率为： C φ 1 = F i + F j F Z s 1 − G g h g L d u d t = i + 1 cos α 1 g d u d t b L − h g L ( i + 1 cos α 1 g d u d t ) (10) 令 i + 1 cos α 1 g d u d t = q ，则前轮的附着率可简化为： C φ 1 = q b L − h g L q (11) 式(10)中 C φ 1 为汽车在爬等效坡时q所要求的附着率，当 φ > C φ 1 时，则附着率满足要求，当 φ < C φ 1 ，则应重新计算，在实际地面附着系数 φ 的路面上能通过的最大等效坡度为 [ 3 ]： q = b L 1 φ + h g L (12)
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user: 3. 汽车爬坡能力建模及App设计开发 文章设定货车行驶在路面附着系数为0.7的路面上，根据上述理论计算公式，以某款轻型货车为例，其整车基本参数如表1所示，通过MATLAB/Simulink的搭建爬坡能力计算模型，并结合MATLAB App Designer开发设计出一款程序，以实现爬坡度的仿真计算。 Table 1 Basic parameters of a light truc 参数名称 参数值 整车基本参数 总质量(m/kg) 3880 迎风面积(A/m 2 ) 3 风阻系数(C D ) 0.739 传动系统效率(η t ) 0.85 滚动阻力系数(f) 0.013 轮胎半径(r/mm) 367 货车轴距(L/m) 3.2 货车质心至前轴的距离(a/m) 1.947 车身质心高度(h g /m) 0.9 变速器传动比(i g ) [5.56 2.769 1.644 1.00 0.793] 表1. 某款轻型货车整车基本参数 3.1. MATLAB/Simulink爬坡度计算建模 根据上述汽车爬坡能力的理论基础，在MATLAB/Simulink平台上搭建出如图1所示的爬坡度计算仿真模型。该爬坡度计算模型由四个子系统组成，分别为驱动力计算子系统、空气阻力计算子系统、滚动阻力子系统、爬坡度计算子系统。 驱动力子系统由式(1)、(2)、(3)、(4)建立，其中主要运用了“Fcn模块”来完成计算模型的搭建，还利用“Saturation模块”，对汽车的转速进行了限制，以符合设定要求。最终以仿真车速为输入，实现对汽车的驱动力F t 的输出，汽车的驱动力计算子系统框图如图2所示。 图1. 爬坡度计算仿真模型 图2. 驱动力子系统框图 空气阻力子系统由式(5)、(6)建立，其中运用“In模块”，“Fcn模块”“Out模块”搭建，以仿真车速为输入，实现对空气阻力F w 的输出，空气阻力F w 子系统框图如图3所示。 图3. 空气阻力子系统框图 滚动阻力子系统由式(7)建立，运用“Constant模块”对滚动阻力进行定义，实现对滚动阻力F f 的输出，滚动阻力F f 子系统框图如图4所示。 图4. 滚动阻力子系统框图 爬坡度子系统由式(8)建立，根据公式选用“Gain模块”，“Trigonometric Function模块”搭建计算模型，对爬坡度进行运算，实现对爬坡度的输出，爬坡度子系统框图如图5所示。 图5. 爬坡度子系统框图 3.2. MATLAB App Designer程序界面设计 App Designer是MATLAB R2016A中正式推出的产品，旨在帮助用户利用新的图形系统且方便地设计更为美观的GUI (Graphical User Interface，图形用户界面) [ 4 ]。用户可利用App Designer对程序界面编辑设计，并对其行为功能进行编写，开发出专业的应用程序。 程序需根据某款轻型货车的整车参数和性能指标，实现爬坡能力参数匹配，故所设计的程序界面应具备多个“Edit Field”组件，供用户输入基本参数及显示数据结果；添加“UI Figure”组件，实现了爬坡度仿真曲线的绘制；“Button”组件的运用，用于命令匹配计算的开始。通过编辑和美化界面，设计出的程序界面如图6所示。 图6. 设计的程序界面 程序界面的设计主要分为三个面板，左侧为“整车基本参数”面板，在该面板内可输入用于计算的参数；右侧为“仿真结果”及“重新校核计算”面板，该部分可展现爬坡度仿真曲线并显示爬坡能力相关参数计算结果。 3.3. MATLAB App Designer程序代码编写 所设计程序的代码，可在App Designer的代码视图中，对其功能代码进行编写。该程序可根据输入的整车基本参数和性能指标，通过点击“仿真计算”按钮计算爬坡能力相关数据，并在界面上绘制仿真图像，基于此功能的实现，编写的部分代码如图7所示。主要通过“sim”函数，使“Simulink”空间与“App Designer”空间实现了数据交互，程序可调用Simulink模型仿真得出的结果数据，在程序界面的仿真结果面板中绘制出爬坡度仿真曲线。借助“if”语句，检验计算出的附着率是否符合要求，并在“重新校核计算”面板中，得到最终确定的能满足实际路面附着系数的最大爬坡度和最大爬坡角。 图7. 部分程序代码 3.4. App Designer程序运行及参数匹配结果 经过调试，程序可顺利运行。在输入相应参数后，点击“仿真计算”按钮，可得到仿真图像及计算结果，图8为程序的运行结果。 图8. 程序运行结果 从爬坡度图像中可以看出，货车爬坡度在0 s到1.7 s之间稳定在20%，之后逐渐上升，3.6 s时爬坡度到达最大，最后逐渐下降，最终稳定在28%左右。根据理论基础，校核计算得出该轻型货车的爬坡能力参数如表2所示。开发设计中，可根据参数匹配确定的最大爬坡度对所设计车辆的性能进行初步验证。 Table 2 Climbing ability paramete 最大爬坡度I max 最大坡度角α max 22.9% 12.9˚ 表2. 爬坡能力参数
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user: 4. 结束语 本文基于MATLAB App Designer设计开发了一款汽车爬坡能力建模与仿真App，实现了与MATLAB/Simulink仿真数据的交互，在程序界面中绘制出了仿真图像并对爬坡能力相关参数进行了匹配计算。该款App的开发，也为汽车爬坡能力的确定，提供了一款简便实用的工具。
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user: 摘要 随着大数据技术近年来在我国的蓬勃发展，医学领域的大数据应用也日新月异。COVID-19疫情的爆发使得大数据技术在疫情管控过程中发挥了重要作用，如疫情信息管理、疫情分析、疫情应急指挥等。信息系统作为大数据技术应用的基本载体，在COVID-19疫情中得到了广泛的应用，是大数据技术在疫情防控中与实际相结合的具体体现。本文在分析信息系统在COVID-19疫情管控中应用现状的基础上，对当前应用中存在的问题进行了分析，并提出了建议与展望。
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user: 1. 引言 当前大数据技术正在从深度和广度上应用到各行各业，医疗和公共卫生领域也是大数据应用的重点领域，如利用大数据进行疾病的诊断和预测、基因序列识别和健康管理等方面。新冠肺炎疫情爆发以来，利用大数据实现了快速防疫和精准疫情控制。信息系统作为大数据应用的载体，通过对数据进行采集、处理、分析、挖掘和可视化表达等过程，面向不同的用户和需求为其提供专门的服务，形成了多种功能多样、特点突出、直观实用的信息系统，在疫情防控的过程中发挥了重要的作用。本文以COVID-19疫情为例，分析了信息系统在疫情防控中的应用场景和现状，并针对当前疫情防控信息系统中存在的问题提出了改进和发展建议。
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user: 3. 存在的问题 3.1. 数据标准问题 信息系统中数据标准化是核心问题，数据标准化决定着信息资源的利用率与合理性 [ 8 ]。数据标准化的忽视，会造成重复建设或者资源浪费等问题。目前来自不同厂商的电子健康档案系统没有实施标准化，各个厂商给医院提供的信息系统，有很多自己的文件、文档、数据格式，不仅医院之间的数据不能共享，而且医院不同科室的数据也难以实现集成。此次新冠肺炎疫情的过程中，数据变化与真实情况的差别过大，特别是在疫情前期和中期，数据标准存在问题。 图4. 全国新增确诊、新增疑似趋势图 通过图4和初期的报告可以知道新冠肺炎确诊病例新增的趋势并不完全符合传染病的常规增长模型，其原因就是病例数据的判断标准问题。在这整个过程中，表面上是数据的波动问题，但实质上，数据波动的核心在于数据标准化问题、数据背后的标准波动。 3.2. 信息共享问题 信息系统的信息共享能够从信息的各方面出发加强信息的可利用率，充分利用信息的价值。病例数据仅仅是疫情大数据的组成部分，疫情防控还需要其他部门的相关数据作为分析和决策的支撑，例如人口数据、地理数据和交通数据等，因此数据共享不仅仅是医疗和公共卫生系统内部数据的共享，同时也需要与社会其他相关部门，如交通、公安、物资、运输等部门进行外部共享。如果信息共享存在问题，就会带来人力物力资源浪费，工作效率低下等等的问题。疫情防控期间湖北以及武汉各地的医疗资源需要信息比较零散没有形成很好的信息共享，这将会导致增援的物资分配出现分配不及时，物资积压等情况。捐助信息、需求信息的相互平衡，从捐助到使用的过程中，只有信息共享，物资的利用率才会更高 [ 9 ]。 3.3. 信息分析处理问题 信息系统中的信息分析处理也是关键问题之一，传统的信息分析处理的数据主要是结构化的数据。然而目前随着信息化时代大数据的到来，半结构化以及非结构化的数据日趋增多，传统的信息分析处理已经很难胜任处理这些数据的任务。为了能够更好让信息系统在医疗领域发挥作用，医疗健康非结构化的数据如基因图谱、医学影像、三维模型等半结构化和非结构化数据显得越来越重要 [ 10 ]，数据的多样性使得数据的呈现形式越来越复杂，而且数据也往往分布在不同的系统和平台上。数据的异构型、复杂性、多样性的问题是需要信息系统分析处理解决的，如电子病例的数据类型包括了文本、图像、图形和视频等多类型数据，存储着动态的多类型数据，这些数据的相关处理、实时分析都需要解决。
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user: 4. 对策与展望 针对数据标准问题，首先应该加强的是对于数据的有效管理，这就要求在国家层面统一开发标准和规范，各地医保信息化建设部门也要拥有一支高素质且稳定的专业技术队伍，在选择疫情医疗系统开发时才能够对信息系统项目按照标准化流程进行科学化、规范化管理，尤其注重掌握完备的技术文档资料，对系统的建设能严格按照标准实现自主可控。建立标准化的信息分类编码。各地严格按照国家标准化信息分类编码，即使各地确需扩充编码也应按照国家颁布的编码规则进行扩充，方能实现步调一致，互联互通。信息系统的质量与接口的标准化密切相关，接口标准化是信息标准化的重要一环。医疗保险信息系统与定点医疗机构、定点零售药店、银行、税务等信息系统进行数据交换时，必须执行制定的数据接口标准，包括数据项标准、数据格式、代码标准等，方能实现数据标准一致。 针对数据共享问题，在大数据时代，数据不再是部门的“专属品”，需要破除数据“部门私有”的旧观念，大力强调其“公共品”的属性。必须树立数据“共享增值”的理念。构建一体化、整合式的医疗系统大数据交换共享平台，通过数据共享，充分开发应用医疗大数据，产生新的价值，制定统一的地域医疗信息化标准，实现各级医疗机构平台兼容。在国家层面，我国即将建立起全国一体化的国家大数据中心，建设覆盖全国的国家大数据中心网络和政府数据开放平台，推进公共数据开放和基础数据资源跨部门、跨区域共享，国内一些地区在医疗信息共享方面已经有了很好的探索，例如由申康医院发展中心建设的上海市区域医疗信息共享模式，申康医院发展中心类似于公司运营的模式，由上海的23家医院组成。在实现信息共享的过程中，申康医院发展中心统一为这23家医院提供新的数据接口，与申康医院发展中心的系统进行连接，由此23家医院的所有信息都将自动流入申康医院发展中心，并由申康医院发展中心统一保存这些健康档案。 针对于信息分析处理的问题，采用数据整理的技术，进行前期数据解析与结构化处理、数据质量评估与数据清洗、数据集成和提纯等过程，使多源异构数据要更好地与其他数据集融合，比如本次疫情中的病例数据作为非结构化数据，需要结构化处理，对于中文电子病历进行词汇分割、语义提取等，影像数据需要基于医学的相关知识进行图像分析，将图像中的病灶转化为结构化的数据，包括数值数据和规范的文本数据。由于问题的复杂性，数据整理过程通常不是完全自动化的，而是需要用户介入的反复迭代和交互的过程，医疗数据的处理需要相关人员确认符合医疗知识的规则。 总的来讲，这次新冠疫情的防控是一场与时间赛跑、与病魔较量的斗争，也是对大数据在医疗信息系统中应用的实践证明。通过对疫情期间数据的实时采集、处理、分析、挖掘再输入医疗信息系统，加强疫情溯源和监测，能更为有效地促进信息透明，更好地维护社会大局稳定，大数据在疫情期间能够实时帮助发布权威信息，也能解决信息不对称的问题，有效压减谣言等虚假信息传播空间。同时普及科学防护知识，有效地满足了民众的信息需求，精准掌握疫区人员信息，定向精准指导各类人群的风险识别，居家隔离，到院就诊，有效引导群众理性看待疫情，增强自我防范意识和防护能力，能够在有限的时间内为疫情防控战略提供了更加全面的、自动化的管理以及各种服务，加速实现了线上线下深度结合，为信息公开、疫情监测、民生保障创造有利条件，为探索推进疾控体系现代化积累经验。目前信息化时代飞速发展，国家和国内各医疗机构也在加强信息化建设，信息系统在医疗领域的发展会越来越快。现在蓬勃发展的大数据技术将会给信息系统带来技术上的升级。总之，信息系统在医疗领域仍有很长的路要走，未来的信息系统还需加强建设发展。
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user: 摘要 电力系统的安全可靠稳定有着重大意义，而雷击输电线路导致跳闸是一种常见的危害形式，因此有效预防预测雷击跳闸事故有着重要的意义。本文针对广义回归神经网络的超参数优化选择问题，提出基于和声搜索算法的优化超参数方法，将改进后广义回归神经网络用于建立雷击跳闸预测模型，并采用故障检测率、误报率、总预测精度以及平均绝对误差等性能指标评价该预测模型的预测性能。实验结果表明本文建立的模型能够准确预测雷击跳闸，预测模型性能优异。
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user: 1. 引言 电力系统是将其他能源转化为电能并将其传输给用户的系统，其中，输电网络与配电网络是电力系统重要的组成部分，是电能传输的动脉。除了的自然物理的因素和人为因素之外，雷击是造成电力系统供配电网络可靠性降低的一个重要的因素。220 kV及以上电压等级的输电线路是省级电网的骨干网络，其架空输电线路往往需要穿越各种野外自然环境恶劣的地区 [ 1 ]。据统计全国高压输电线路跳闸事故中，雷击引起的高压输电线路跳闸事故占到了跳闸事故的40%~70%。特别是在雷电多发、土壤电阻率低、地形多变复杂的地区，雷击导致输电线路跳闸的概率更高 [ 2 ]。在国外的实际运行中，雷击跳闸仍然严重危害这是输电线路安全运作。欧美发达国家因雷击引起的事故都占50%以上，而在美加等国雷击引起的输电线路事故占到了60% [ 3 ]。输电线路的等级越高受到雷击的概率也越高。 雷电现象和雷击的复杂随机特性导致了雷击跳闸故障的复杂随机性，给电力系统的安全可靠稳定地运行带来了巨大的隐患。因此对输电线路雷电事故风险进行评估具有重要意义。准确预测雷击故障能够为输电线路的运行维护提供预警信息，对于提高电网的可靠性，提高用户用电的可靠性 [ 4 ]，具有重要的工程应用意义。 为了提高电网的可靠性，避免因雷击造成灾难性后果，许多学者进行了相关研究 [ 5 ] [ 6 ]。文献 [ 5 ] 首次提出了采用神经网络的方法预测输电线路雷击跳闸，对雷击跳闸故障进行提前预测、提前干预，避免故障的发生。Hunt [ 7 ] 等人针对雷电定位系统可能出现误报的现象，采用二元t分布对该类误报进行了建模分析，通过对南美及澳大利亚电网的测试分析，证明了二元t分布在雷电定位系统误差建模方面表现出良好的性能。文献 [ 8 ] 采用数据挖掘的方法对输电线路两端的初始电压行波进行分析，检测沿220 kV输电线路不同段的雷击情况，进而对输电线路进行继电保护处理。相比传统继电保护方法，该方法提高了故障检测速度，但仍属于故障发生后的保护，没有做到预报警。 本文针对电网特别是输电线路的雷击跳闸问题，分析雷击跳闸过程的数据提取参数，在文献 [ 5 ] 的基础之上采用改进的广义回归网络GRNN进行预测模型的建立与训练，解决了GRNN平滑参数选择盲目性的问题，提高了模型预测精度。将人工神经网络应用到高压输电线路的安全维护，也是人工智能方法与传统电气技术相结合的一种尝试。契合了我国2020年3初提出的新基建计划中的人工智能与特高压、智能电网方向，具有重要的理论意义。
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user: 2. 基于改进GRNN的雷击跳闸预测模型 输电线路跳闸的一个原因是由于雷电直接击中导体或输电塔而导致输电线路过压。世界各地的电力公司目前都配备了雷电定位系统(LLS)来监控雷电活动。LLS可以对雷电发生的时刻、位置坐标、雷电电流幅值、雷电的极性以及回闪的次数等进行实时测量。 2.1. 雷击跳闸过程分析 雷击输电线路时，可能击中绝缘导体或杆塔。当雷击电流大于雷击电阻水平时，绝缘体可能会被击穿。因此，雷击跳闸的概率可以表示为式(1) [ 5 ]： P = η ( g P 1 + P a P 2 ) (1) 其中：η是产生电弧的概率，g是雷击杆塔的概率，P a 是绕过架空地线的概率，P 1 是闪电电流概率，P 2 是绝缘屏蔽失效概率。 上述雷击跳闸模型可以定量评估当雷击输电线路时传输输电线路跳闸的概率。从上述雷击中断模型可以总结出：雷击跳闸的主要影响因素是雷电电流峰值和雷击传输线路的概率。 2.2. 基于改进GRNN的雷击跳闸预测步骤 由上述分析可知雷击跳闸概率主要由雷电电流峰值及雷击传输线率概率两个因素决定。雷电电流峰值可以直接从LLS收集的雷电信息中获得，但雷击传输线路的概率无法直接收集。因此，本文提出采用预测的方法获得雷击输电线路概率。 根据经验可知，输电线路周围的闪电越多、闪电离传输线路越近，雷击传输线路的概率就越大。根据雷电和传输塔的位置信息，很容易计算雷电与传输线路之间的距离。进而，可以计算出输电线路一段距离范围内的雷击次数。本文将这个距离范围定义为雷电走廊。 根据上述分析可知：通过雷电走廊中的雷击次数、传输线与雷电之间的最近距离、雷电走廊的平均雷电电流强度以及最近雷击电流的峰流即可预测出输电线路受雷击跳闸的概率。 本文采用广义回归神经网络(GRNN)神经网络建立预测模型。GRNN具有良好的非线性映射能力，建立模型不需要大量的样本，需要人为确定的参数较少。由于具体预测过程如下： 步骤1) 构造样本集。根据前面的分析，预测模型的输入参数是雷电走廊中的雷击次数、传输线与雷电之间的最近距离、雷电走廊的平均雷电电流强度以及最近雷击的峰流。 步骤2) 选择训练样本和测试样本。 步骤3) 优化平滑参数。由于平滑参数的选取对预测精度有着决定性的作用，因此，为了避免盲目人为选择带来的缺点，本文采用和声搜索算法来选择最佳平滑参数。对HS-GRNN进行训练。 步骤4) 采用训练后的HS-GRNN [ 9 ] 预测模型进行雷击跳闸预测。 步骤5) 验证及评价模型的有效性。 2.3. 预测性能的评价指标 根据输电线路雷击跳闸问题的特点，本文选择故障检测率(FDR)、故障误报率(FAR)、总预测精度(PA)及平均绝对误差(Mean Absolute Error，简称MAE)作为预测结果的评价指标。各评价指标的数学表达式如下所示： FDR = F N F P + F N × 100 % (2) FAR = T N T P + T N × 100 % (3) PA = F N + T P F P + F N + T P + T N × 100 % (4) MAE ( y ， y ^ ) = 1 n ∑ i = 1 n | y − y ^ | (5) 其中，FP和FN分别为正常和跳闸的跳闸样本数；TP和TN是分别分类为正常和跳闸的正常样本数；y为实际值， y ^ 为预测值。
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user: 3. 仿真实验 3.1. 模型建立 本文实验数据就来自于某省级电网的LLS运行数据，共240组数据，本文选择其中168个样本作为训练集，剩余的72个样本作为测试集。训练集中有83个雷击跳闸样本(即y = 1)和85个正常样本(即y = 0)；在测试集中有37个雷击跳闸样本和35个正常样本。本文选择的雷电走廊为1.5 km，HS-GRNN输入信号：雷电走廊内的雷击次数x 1 、输电线与雷电之间的最近距离x 2 、雷电走廊内的雷击电流平均强度x 3 及最近的雷击峰值电流x 4 。雷击跳闸样本中的部分数据 [ 5 ] 如表1所示。 Table 1 Statistic of lighting trip information (Part 输电线 x 1 (次) x 2 (km) x 3 (KA) x 4 (KA) JJ 18 0.1017 75.42 80.0 SJ 1 0.6254 40.20 40.2 DB 25 0.0588 46.96 44.5 BJ 17 0.1301 51.22 52.0 WH 65 0.0549 44.04 40.8 YH 25 0.1244 49.90 50.4 YM 3 0.4929 145.26 76.9 FY 6 0.0436 53.30 30.2 GL 18 0.091 30.13 28.1 WY 45 0.0064 39.53 37.3 表1. 雷电信息统计(部分) 基于上述信息建立基于HS-GRNN的雷击跳闸预测模型：模型输入层神经元数目为4；模式层的神经元数目与输入样本的数目相关，此处模式层的神经元数目为训练集的样本数，即为168；求和层有两类神经元，一类是SD神经元(共1个)，另一类是SN神经元，其数目与神经网络的输出维度有关，此处为1，因此求和层的神经元数目为1；输出层的神经元数目也与神经网络的输出维度相关，也为1。最后得到的GRNN结构如图1所示。 3.2. 基于HS-GRNN的雷击跳闸预测模型训练 为了避免GRNN平滑参数选择的盲目性，本文采用HS算法对于GRNN平滑参数spread寻优，经过训练得到本问题最优平滑参数spread = 0.38589。利用优化后的GRNN模型、采用预测样本对模型进行训练，训练结果如图2所示。计算可得故障检测率FDR = 100.00%、误报率FAR = 0.00%、总预测精度PA = 100.00%以及平均绝对误差MAE = 3.0828E−5。 图1. 雷击跳闸预测中的GRNN神经网络结构 图2. HS-GRNN预测模型的训练结果 3.3. 基于HS-GRNN的雷击跳闸预测模型测试 采用上述模型、通过测试样本对模型的预测能力进行测试，测试结果如图3所示。统计图3所得的测试结果如表2所示，计算可得故障检测率FDR = 100.00%、误报率FAR = 0.00%、总预测精度PA = 100.00%以及平均绝对误差MAE = 8.4746E−6。 图3. HS-GRNN预测模型的测试结果 Table 2 The statistics of predicting results by HS-GRN Spread = 0.38589 分类为跳闸 分类为正常 跳闸样本 37 0 正常样本 0 35 表2. HS-GRNN预测结果统计 3.4. 基于HS-GRNN的雷击跳闸预测结果与其他模型预测结果的对比 为了进一步评价本文提出了HS-GRNN雷击跳闸预测模型的预测精度及性能，本文将该模型的预测结果与BP、RBF、GRNN预测模型的预测结果进行了对比，结果如表3所示。从表3可见，本文提出的HS-GRNN在平均绝对误差MAE、故障检测率FDR、故障误报率FAR、总预测精度PA等各项指标上均占优，尤其是MAE指标，远小于GRNN、BP和RBF的预测平均绝对误差；尽管GRNN和HS-GRNN在FDR、FAR及PA三项指标的表现相同，但表3中GRNN的预测结果是在采用不同spread值进行训练后选择的最佳结果，而HS-GRNN可以很好的避免该问题，又能保证预测效果。 Table 3 Predicting results of different N 神经网络 MAE FDR FAR PA GRNN 0.0028799 100.00% 0.00% 100.00% BP 0.9947 91.89% 0.00% 95.83% RBF 0.48751 5.41% 0.00% 51.39% HS-GRNN 8.4746E−6 100.00% 0.00% 100.00% 表3. 不同神经网络预测效果
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user: 4. 结束语 电力系统是国民经济运行的大动脉，而深度学习、神经网络是近些年开始广泛应用的技术。把人工智能等领域的相关技术成果应用在电气工程领域是一种探索之旅。本文就研究了基于改进的神经网络的雷击跳闸预测，利于广义回归神经网络在类似于雷击跳闸这样的小样本问题上的拟合能力，建立相应的预测模型进行雷击跳闸预测。同时，采用智能算法对GRNN的平滑参数进行选取，避免了选取过程的盲目性。经与其他预测模型预测结果对比，本文提出的基于HS-GRNN的雷击跳闸预测模型在MAE、FDR、FAR及PA等各项指标上均表现优异，为输电线路雷击跳闸的预防提供了新思路。
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user: 摘要 舰炮矢量脱靶量测量系统在考核舰炮末端弹着点分布时有着十分重要的作用。本文设计了一种基于相控阵雷达体制的矢量脱靶量测量系统，结合LFMCW (线性调频连续波)测距体制，对舰炮末端轨迹的距离和方位进行二坐标矢量测量，最后求出炮弹落点相对于靶心的偏靶距离和偏靶方向。本系统具有全天候、抗干扰、测量精度高、功率小和可靠性高等特点。
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user: 1. 引言 在部队打靶训练和炮弹科研靶试时，需要对舰炮的末端效能进行综合评估，内容包括偏靶距离、偏靶方向、杀伤概率、着弹点分布情况等。目前，舰炮对海上/陆岸目标的打击精度的评定的主要手段是光测 [ 1 ]，通过光学比例尺法测量爆炸点与靶心之间的距离，该方法需人工干预，测量误差大，且容易受爆炸产生的沙尘和不良天气的影响。因此，设计一种实时客观、不受天气影响、抗干扰能力强、测量精度高的二维矢量脱靶量测量雷达系统，具有良好的应用背景和实际需求。 本文针对舰炮强海杂波环境下，目标RCS(雷达反射截面积)小、速度快、射速高、多目标的特点，设计了一种结合LFMCW和一维相控阵雷达体制的脱靶量测量系统。系统装载于拖船船尾，利用相控阵雷达的波束无惯性捷变优势，对以靶船为中心，±45˚度范围内的海平面进行连续高速扫描，当炮弹进入检测区域，雷达对其距离和方位进行多次连续测量，并建立航迹，与此同时，雷达对靶安装在船上的信标进行准确定位，测量靶船的距离和方向。最后通过坐标变换，解算每一发炮弹相对于靶船的偏靶距离和偏靶方向，并实时给出其速度、射击方向、射击时间等信息。
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user: 2. 雷达系统设计 2.1. 脱靶量测量原理 在舰炮对海打靶训练时，打击目标一般为拖曳式靶船，由一艏拖船牵引前进，炮弹的落点散布在以靶船为中心的一定区域，为了保证拖船在安全范围外，靶船与拖船之间留有足够的安全距离。因此雷达安装在拖船上而不是靶船上，保证了设备的安全，且降低了使用成本 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。如图1所示，雷达安装在拖船尾部，利用一维相扫方式，对以拖船轴线为中心±45˚区域海平面进行高速连续扫描 [ 5 ]。由于是软质缆绳，行进过程中，靶船基本在拖船轴线上，因此雷达能对靶船周围区域进行连续监视。 当炮弹进入雷达监视区域，雷达自动对其相对于雷达的距离和方位进行测量，同时测量安装在靶船上信标的距离和方位，然后通过式2-1坐标变化，将炮弹相对于雷达的距离和方位转换为相对于靶船的距离和方位，并结算炮弹落点的偏靶距离和偏靶方向。 R = ( R 1 cos θ 1 − R 2 cos θ 2 ) 2 + ( R 1 sin θ 1 − R 2 sin θ 2 ) 2 θ = a tan R 1 sin θ 1 − R 2 sin θ 2 R 1 cos θ 1 − R 2 cos θ 2 (2-1) 其中   ( R ，   θ ) 为炮弹相对于靶心的距离和方位， ( R 1 ，   θ 1 ) 为炮弹相对于雷达的距离和方位， ( R 2 ，   θ 2 ) 为拖船相对于雷达的距离和方位。 图1. 一维相扫扫描方式 2.2. 总体电路设计及工作原理 舰炮矢量脱靶量测量系统由频综、发射机、收/发天馈线阵列、发射/接收(T/R)组件阵列，波控、接收机、信号处理、数据处理、通信控制、综合显控终端、电源等12大部分组成，由于采用连续波体制，为了保证收发之间的隔离度，发射天线和接收天线之间距离要大于0.5 m [ 6 ]。雷达系统组成及工作原理示意图如图2所示。 图2. 系统组成及工作原理框图 频综为整个系统提供激励信号、本振信号、时钟和时序等。激励信号经前级放大和功分网络送入多路发射(T)组件，T组件的功能为将激励信号进行放大和移相，然后送入发射天线阵列，发射天线阵列将激励信号转换为电磁波信号向空间辐射，电磁波信号遇到目标将一部分能量反射到雷达接收天线阵列，接收天线将电磁波信号转化为电信号送入接收(R)组件阵列，R组件将接收到的目标回波信号进行放大和移相，然后送入功分网络和和差器，在功分网络和和差器生成和、差两路信号。然后在接收机中混频、放大、滤波后送入信号处理机，信号处理完成目标检测及距离和方位测量，生成目标点迹送入数据处理机生成连续可靠航迹。波控全称为波束控制器，其主要功能为通过控制T/R组件的移相值，以达到控制天线波束指向的目标，通过快速改变移相值，使雷达波束对±45˚的空域内进行高速连续扫描。由于采用相控阵体制，雷达对整个空域扫描的周期£20 ms。综合显控终端提取目标航迹进行显示和计算脱靶量，并对雷达进行控制和参数设置 [ 4 ] [ 7 ]。 2.3. 总体结构设计 舰炮矢量脱靶量测量系统机构主要由接收天线、发射天线、电子组合三部分组成。考虑到保障性和维修性，三部分分别设计为独立的模块，为了提高收发天线隔离度，发射天线和接收天线分布在电子组合两侧，拉开收发天线之间的距离，电气部分通过电缆连接。结构组成如图3所示。 图3. 总体结构设计 2.4. 雷达主要技术指标及参数设计 根据拖船离靶船的距离以及炮弹落点的分布范围，为了保证一定的威力余量和信噪比，雷达最大作用距离设计为1500 m。方位扫描范围设计为±45˚，单个收发天线即可覆盖，既能保证足够的覆盖范围，又降低了相控阵雷达的设计难度。 雷达测距精度主要由系统带宽决定 [ 8 ]，由雷达原理可知，LFMCW雷达测量固有误差与系统调制带宽关系如式2-2所示。 Δ R = c 2 B (2-2) 其中c为光速，B为系统调制带宽。系统测距精度要求<3 m，则调制带宽B必须³50 MHz。同时考虑还有其他测距误差的存在，取B = 100 MHz。 落点的定位精度是由距离测量精度和方位测量精度综合决定的，落点定位的误差单元如图4所示。 图4. 落点定位的误差单元图 误差单元的径向误差即距离误差为 Δ R ，测角误差 Δ θ 引起横向误差可表示为 R Δ θ ，其中R即为误差单元离雷达的距离，系统测距误差为£3 m，因此测角精度设计为£0.2˚ (0.0035 ral)，它在1000 m处的横向误差为3.5 m，与径向误差基本匹配。而方位测量误差主要由方位波宽和目标回波信号信噪比决定。目前，和差测角体制的角度测量的均方误差一般能做到波宽的1/10到1/20之间，故本系统方位波宽选择为2˚，俯仰采用宽波束覆盖。系统主要设计参数见表1。 Table 1 The main performance indexes and parameters of the syste 频段 X波段 发射波形 线性调频连续波(LFMCW) 最大作用距离 ³1500 m 扫描范围 ±45˚ 测距精度 £3 m 测角精度 £0.2˚ 调制带宽 100 MHz 方位波宽 2˚ 表1. 系统的主要性能指标及参数
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user: 3. 试验验证 某一轮射击的检测界面如图5、图6所示。试验结果表明，舰炮矢量脱靶量测量系统能对炮弹末端航迹进行可靠检测和建航，并对其落点进行定位并计算相对于靶船的偏靶距离和偏靶方向。实验结果表 图5. 检测界面1 图6. 检测界面2 明，该系统对炮弹落点的定位精度£3 m (圆误差)，不但从根本上解决光学落点定位系统受天气和烟尘影响，且需要人工干预的缺点，而且定位精度提高了3~5倍。该系统实时客观、稳定可靠、高可信度，满足舰炮矢量脱靶量测量需求，使用效果良好。
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user: 摘要 总结1例肺子宫内膜异位症患者围术期护理，通过术前针对性心理护理、恰当术前宣教、皮肤准备以及术后病情观察、功能锻炼，加之患者密切配合，经过合理有效的治疗与护理，患者康复出院。
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user: 1. 引言 子宫内膜异位症是一种常见的具有侵袭性的妇科疾病，在育龄期妇女中发病率约为1.14%。其特征为子宫内膜组织(腺体和间质)在子宫腔被覆内膜及子宫体以外的部位出现、生长、浸润，反复出血，继而引发疼痛及包块等 [ 1 ]。发病部位主要位于盆腔内，也可见于腹部疤痕、肠道、泌尿系等。胸腔子宫内膜异位(thoracic endometriosis， TE)症较为少见 [ 2 ]，其临床表现缺乏特异性，化验、影像学不典型等特点使其在诊治过程中容易被忽略。在所有胸腔子宫内膜异位症中，肺子宫内膜异位症(pulmonary endometriosis， PEM)更为少见，容易误诊，临床须提高对PEM的认识。PEM主要表现为月经期咯血，肺部结节或者阴影，CT和MRI有助于发现病灶，诊断金标准是依靠组织病理，在病变组织中同时发现子宫内膜内膜基质及腺体，PEM治疗主要包括内分泌治疗及手术治疗，预后良好。2020年4月30日我科收治1例肺子宫内膜异位症的患者，经过治疗后，患者已康复出院。现报道如下。
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user: 2. 临床资料 患者，女性，45岁，住院号：617，415，因突发痰中带血3天入院。患者于2020年4月26日来我科就诊，既往孕1产1，2014年曾因月经量过多，在我院妇科行腹腔镜子宫全切除保留子宫颈，术后病理：子宫腺肌病，子宫平滑肌瘤，分泌期宫内膜。术后患者月经停止。此次就诊前4月体检胸片未见异常，于2020年4月24日无明显诱因下出现痰中带血，色鲜红，量不多，无明显血凝块，后检查胸部增强CT提示：左下肺近膈面结节灶，周围伴少许毛玻璃影，倾向良性病变，以左肺下叶结节收入院。此次入院期间行气管镜检查未见异常，血肿瘤指标正常，查体胸廓外形正常，触觉震颤正常，两肺部无干湿啰音，呼吸运动正常。行胸腔镜手术，术中见左肺下叶一外观偏红色结节，质地韧，存在少许波动感，手术楔形切除左肺下叶肺结节，术中快速病理提示倾向良性病变，术后病理确诊为子宫内膜异位症，10天康复出院。