DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 实验 3.1. 实验设计 为了测试本文提出的基于图折叠的网络嵌入方法的有效性，我们在常用的两个数据集上进行实验，现对实验进行了如下设置。首先基于图折叠的方法将原始网络折叠为一个包含超节点的新网络，在新网络上使用DeepWalk算法学习新网络的节点表示，其中新网络中超节点的向量表示作为对应超节点的原始网络节点的向量表示，之后将得到的所有节点向量作为DeepWalk的初始向量，重新学习获得所有节点的向量表示。使用这些向量进行社团划分，并将不进行折叠的同一网络进行社团划分，对比二者的NMI值。 3.2. 实验数据集 (1) 美国政治图书网络 [ 8 ] 美国政治图书网络(Polbooks network)来源于21世纪初选举美国总统时期，科学家从亚马逊网站上统计出政治图书的销售情况所构成。该网络包括105个节点，441条边，每个节点代表销售的图书，边表示两本书的购买者是同一个人。该网络因为政治观点不同而形成三个群体：自由主义、保守主义以及无明显政治观点群体。 (2) 美国大学足球俱乐部网络 [ 9 ] Newman根据美国大学生足球联赛而创建的一个复杂的社会网络(American College football network)。该网络包含115个节点和 613条边，其中网络中的结点代表足球队，两个结点之间的边表示两只球队之间进行过一场比赛。参赛的115支大学生代表队被分为12个联盟。 本文选取的两个数据集都具有网络社区结构的地板真值，所谓社区(Community)是网络科学领域的一个概念 [ 5 ] ，是指由相似性较高的节点聚成的节点子群，子群内部节点间连接紧密，子群之间节点间连接稀疏。NMI (Normalized Mutual Information)标准化互信息 [ 10 ] ，常用在聚类任务中度量聚类结果与实际聚类真值的相近程度。在把网络节点表示成向量之后对节点聚类实际上是一种社团划分操作，因此可以使用NMI来评估地板真值与划分结果的接近程度。NMI的值域是0到1，越高代表划分得越准，越低代表划分的效果越差，其计算方法如公式(1)所示，其中Y是节点所属社团的地板真值标签，C是聚类结果中节点所属社团标签，H是信息熵计算， I ( Y ; C ) = H ( Y ) − H ( Y | C ) 被称为交互信息量 [ 10 ] 。 NMI ( Y ， C ) = 2 × I ( Y ; C ) [ H ( Y ) + H ( C ) ] 3.3. 实验结果 根据所提出的折叠原则，两个数据集折叠后的效果分别如图5、图6所示，不难看出美国政治图书网络具有明显的社团结构，与之对应折叠后的新网络也具有与原始网络大致相似的社团结构；美国大学足球俱乐部网络实际情况为12个社团，折叠之后网络中超节点的个数与实际社团数接近，这说明折叠的原则是可行的。 图5. 美国政治图书网络折叠图 图6. 美国大学足球俱乐部网络折叠图 我们进行了比较实验。在实验中分别设置完全子图中节点个数k为4、5、6。结果如下所述。 Table 1 System resulting data of standard experimen 数据集 k = 4 k = 5 k = 6 Polbooks 62.14% 62.05% 61.89% Football 94.55% 93.88% 93.28 表1. 标准试验系统结果数据 由表1所示，对于Polbooks及Football数据集，传统的Deepwalk网络嵌入后进行社团划分的NMI结果分别为62.03%和93.26%，基于图折叠的网络嵌入方法对其进行社团划分，通过选取不同完全子图中节点个数，来计算NMI的值。当节点个数k为4时NMI值最高，在两个数据集上得到的结果均优于传统的方法，这时便得到了最优的社团划分结果。在k取5和6的时候相比于传统方法也并不逊色。根据表中数据可以发现，伴随着完全子图中节点数k的增加，相应的社团划分效果有所下滑，这是由于k的增大导致在折叠为超节点时，图折叠的效果随之明显，折叠之后的网络忽略了一些局部信息。 此外网络的嵌入速度相比于纯粹的Deepwalk算法，在Polbooks及Football数据集上分别提升了21%和18%。
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user: 4. 结论 图表示学习是复杂网络中的一个重要研究方向。在本文中，我们提出了一种图折叠的新方法，进而提出了基于图折叠的网络嵌入方法。实验结果表明，该方法具有运算速度快的特点，并且所得到的向量表示更优，在社团划分等下游应用中效果更好。
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user: 摘 要 针对当前雷达信号分选识别算法普遍存在的低信噪比下识别能力差、特征参数提取困难、分类器模型参数复杂等问题，提出了一种基于时频分析、深度学习和迁移学习融合模型的雷达信号自动分选识别算法。首先通过引入的多重同步压缩变换得到雷达信号的时频图像，然后利用灰度化、维纳滤波、双三次插值法和归一化等手段对时频图像进行预处理，最后基于迁移学习的方法，以GoogLeNet和ResNet模型为基础完成了对雷达信号的离线训练和在线识别。仿真结果表明，在信噪比为−6 dB时，该算法对9种雷达信号(CW， LFM， NLFM， BPSK， MPSK， Costas， LFM/BPSK， LFM/FSK， BPSK/FSK)的整体平均识别率可达93.4%，较常规人工提取算法具有更好的抗噪性和泛化能力。 关键词 :雷达信号，分选识别，时频分析，深度学习，迁移学习 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，随着雷达技术的快速发展，以低截获概率(Low Probability Interception， LPI)雷达为代表的各种新体制雷达在战场上得到了广泛的应用。战场电磁环境变得日益复杂、信号类型变化多样，使得传统依靠五大常规参数：载频(Carrier Frequency， CF)、脉冲宽度(Pulse Width， PW)、脉冲幅度(Pulse Amplitude， PA)、到达时间(Time of Arrival， TOA)和到达角(Direction of Arrival， DOA)组成的脉冲描述字(Pulse Description Word， PDW)已经难以满足雷达信号分选识别的实际需要 [ 1 ] [ 2 ] 。考虑到新体制雷达信号往往包含丰富的脉内信息，基于脉内信息的雷达信号分选识别算法逐步成为了研究热点。 基于脉内信息的雷达信号分选识别的关键在于特征提取和分类器设计。经过多年的不断研究，学者们陆续提出了时频分析、模糊函数、高阶统计量及变换域分析等方法。文献 [ 3 ] 通过Choi-Williams分布得到信号的时频图像，进一步提取出时频图像的奇异值熵和信号频谱的分形维数特征，最后使用基于支持向量机(Support Vector Machine， SVM)的分类器完成了对8种雷达信号的识别，在信噪比大于等于1 dB时，整体平均识别率达到95%；文献 [ 4 ] 提出一种基于模糊函数主脊切面特征的方法，构建出由主脊方向、切面重心和惯性半径组成的特征向量，所提取特征较好地反映了不同信号波形的差异，同时具备较好的抗噪性；文献 [ 5 ] 采用直接法得到雷达信号的双谱估计，基于广义维数(Generalized Dimension， GD)方法从双谱对角切片(Bispectra Diagonal Slice， BDS)中提取出3个区分度大的特征q值作为特征参数用于信号的识别，在信噪比为0 dB时对4种雷达信号的整体识别率为92.2%。这些都可以归纳为人工特征提取结合机器学习的方法，人工特征虽然具有计算简单、设计灵活、意义明确等优点，但也存在以下几个问题：一是表述能力有限。人工设计的特征往往比较简单固定，只能描述某一部分的信息，在处理复杂问题时容易遇到精度上的瓶颈；二是特征通用性不足。针对不同问题往往需要设计不同的特征，在处理新问题时某些特征的效果会大打折扣，需要反复验证其有效性；三是维数灾难。为了提升算法的精度，会提取各种各样的特征，当维数增加到一定程度后，增加特征维度反而会引起精度的下降。 随着深度学习理论的不断发展，鉴于它在计算机视觉中优异的模型泛化能力，学者们将深度学习引入到了雷达信号分选识别领域，利用各种成熟的深度学习网络模型自动提取信号的潜在特征，并取得了良好的应用效果 [ 6 ] - [ 11 ] 。文献 [ 12 ] 引入一种新的核函数构建Cohen类时频分布得到雷达信号的时频图，经过维纳滤波、双线性插值、灰度化等处理后送入CNN网络实现了对12种雷达信号(LFM， SFM， 2FSK， 4FSK， DLFM， EQFM， MLFM， BPSK， Frank， MP， LFM-BPSK， 2FSK-BPSK)的自动识别，在信噪比为−6 dB时，整体平均识别率达到96.1%；文献 [ 13 ] 提出了一种包含两个独立的卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)和赫尔曼网络(Herman Neural Network， ENN)的混合分类器模型，该算法信噪比大于等于−2 dB时对12种雷达信号(BPSK， LFM， Costas， Frank， P1-P4， T1-T4)的整体识别率达到94.5%。但与传统机器学习相比，深度学习对数据有非常严重的依赖，需要大量的样本数据学习潜在的特征，而且不能有效地应用于新的任务。在雷达信号分选识别等特殊领域，往往难以获得大量、高质量的训练样本。迁移学习通过使用现有的知识或模型来解决不同但相关领域的问题，为机器学习和深度学习提供了一个新的思路 [ 14 ] 。基于迁移学习的深度神经网络模型不用从零开始训练，而只需要在预训练网络模型的基础上对新的样本进行训练，然后进行网络参数微调，就可以方便快捷地达到满意的识别效果。文献 [ 15 ] 基于改进核函数的Cohen类分布得到雷达信号的时频图像，使用预训练自编码器(Stacked Auto Encoder， SAE)和AlexNet结构的卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)混合模型，通过迁移学习的方法完成了对12种雷达信号(Costas， LFM， NLFM， BPSK， P1-P4和T1-T4)的识别，在信噪比大于等于−6 dB时，平均识别率达到95.5%，尽管这些算法取得了良好的识别效果，但仍然存在一些问题：1) 模型复杂、训练时间长；2) 低信噪比下识别效果不佳；3) 对复合调制类型雷达信号关注较少等。 因此，本文结合时频分析、深度学习和迁移学习理论，提出了一种基于迁移深度学习的雷达信号分选识别算法。该算法先通过引入多重同步压缩变换(Multi-synchrosqueezing Transform， MSST)得到雷达信号的时频图像，然后对时频图像进行灰度化、维纳滤波、双三次插值法和归一化预处理，运用迁移学习的思想，分别基于GoogLeNet和ResNet两种预训练神经网络模型对时频图像进行离线训练，最后实现了对9种雷达信号的在线识别。
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user: 2. 基于时频分析的信号预处理 2.1. 雷达脉内调制信号模型 雷达信号的脉内特征包括脉内有意调制特征和脉内无意调制特征。无意调制特征又称为指纹特征，一般是人为误差产生或者雷达发射机硬件固有的非理想特性产生的固有特征，可用于辐射源个体识别(Specific Emitter Identification， SEI)。有意调制特征雷达波形设计者为了实现某种特定的功能，人为地加入了一些调制特征，包括幅度调制、频率调制、相位调制以及两种或两种以上的混合调制特征等 [ 16 ] [ 17 ] 。本文主要针对脉内有意调制特征展开研究，对指纹特征暂不做分析。 宽带接收机侦收到的雷达信号一般由信号和高斯白噪声两部分组成，其信号模型可描述为 y ( t ) = s ( t ) + n ( t ) = A e j ϕ ( t ) + n ( t ) (1) 式中， s ( t ) 表示雷达信号， n ( t ) 表示高斯白噪声。A表示信号的幅值，假设为1。 ϕ ( t ) 表示信号的瞬时相位。9种雷达信号的调制类型分别为：常规信号(Conventional Wareform， CW)、线性调频信号(Linear Frequency Modulation， LFM)、非线性调频信号(Nonlinear Frequency Modulation， NLFM)、二相编码信号(Binary Phase Shift Keying， BPSK)、多相编码信号(Multi-Phase Shift Keying， MPSK)、Costas编码信号以及LFM/BPSK、LFM/FSK和BPSK/FSK复合调制信号。 2.2. 多重同步压缩变换(MSST) 雷达信号作为一种非平稳信号，包含丰富的时频域信息。典型的时频分析方法有：短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform， STFT)、小波变换(Wavelet Transform， WT)、魏格纳-威利分布(Wigner-Vill Distribution， WVD)以及Cohen类时频分布等。其中STFT属于线性变换，在实际应用中存在窗函数选择困难的缺陷；WVD属于二次型变换，在处理多分量复杂信号时不可避免地会产生交叉项干扰；而Choi-Williams分布属于Cohen类的一种，可以较好的抑制交叉项的干扰，但也无法完全消除交叉项。 MSST是一种对STFT多次执行同步压缩后处理的改进算法，由Yu Gang等人于2018年首次提出 [ 18 ] ，具有较高的时频聚集性，并且不会产生交叉项干扰，较CWD具有一定优越性。 信号 的短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform，STFT)定义为 G ( t ， w ) = ∫ − ∞ + ∞ g ( u − t ) s ( u ) e − j w ( u − t ) d u (2) 式中 g ( u ) 为窗函数。 选取信号模型为 s ( u ) = A ( u ) e j φ ( u ) (3) 其中 A ( u ) 、 φ ( u ) 分别表示信号的幅度和相位。 幅度和相位的一阶泰勒级数展开式分别为 { A ( u ) = A ( t ) φ ( u ) = φ ( t ) + φ ′ ( t ) ( u − t ) (4) 信号 s ( u ) 可以表示为 s ( u ) = A ( t ) e j ( φ ( t ) + φ ′ ( t ) ( u − t ) ) (5) 于是，信号 s ( u ) 的短时傅里叶变换(STFT)时频谱可表示为 G ( t ， w ) = ∫ − ∞ + ∞ g ( u − t ) A ( t ) e j ( φ ( t ) + φ ′ ( t ) ( u − t ) ) e − j w ( u − t ) d u = A ( t ) e j φ ( t ) ∫ − ∞ + ∞ g ( u − t ) e j ( φ ′ ( t ) ( u − t ) ) − j w ( u − t ) d ( u − t ) = A ( t ) e j φ ( t ) g ^ ( w − φ ′ ( t ) ) (6) 对上式求偏导，有 ∂ t G ( t ， w ) = ∂ t ( A ( t ) e j φ ( t ) g ^ ( w − φ ′ ( t ) ) ) = A ( t ) e j φ ( t ) g ^ ( w − φ ′ ( t ) ) j φ ′ ( t ) = G ( t ， w ) j φ ′ ( t ) (7) 当 G ( t ， w ) ≠ 0 时，瞬时频率估计 w ^ ( t ， w ) 可表示为 w ^ ( t ， w ) = ∂ t G ( t ， w ) j G ( t ， w ) (8) 再对时频谱执行同步压缩处理(Synchrosqueezing Transformation， SST)，可表示为 T s ( t ， η ) = ∫ − ∞ + ∞ G ( t ， w ) δ ( η − w ^ ( t ， w ) ) d w (9) 通过执行SST，可以从频率方向压缩STFT的结果，进而提高时频谱的能量聚集程度。 对得到的时频谱继续执行SST，有 T s [ 2 ] ( t ， η ) = ∫ − ∞ + ∞ T s [ 1 ] ( t ， w ) δ ( η − w ^ ( t ， w ) ) d w T s [ 3 ] ( t ， η ) = ∫ − ∞ + ∞ T s [ 2 ] ( t ， w ) δ ( η − w ^ ( t ， w ) ) d w                                                       ⋮ T s [ N ] ( t ， η ) = ∫ − ∞ + ∞ T s [ N − 1 ] ( t ， w ) δ ( η − w ^ ( t ， w ) ) d w (10) 图1给出了6种典型雷达信号和3种复合调制信号在信噪比为8 dB时的MSST时频图像。 2.3. 时频图像预处理 为了减少噪声对时频图像的不利影响，以及得到满足分类器输入要求的时频图像，需要首先对原始时频图像进行预处理，具体的预处理流程如下。 Step1：将时频分布原始图像转换为灰度图像； Step2：采用维纳自适应滤波器去除灰度图像的噪声点，对图像进行增强处理； 图1. 信噪比为8 dB时9种雷达信号的MSST时频图像 Step3：运用双三次插值法将时频图像大小调整为224 × 224，使所有信号的时频图像尺寸大小保持一致并减小数据量； Step4：最后利用最大最小值法对图像进行归一化处理。 图2是Costas信号在信噪比为0 dB下的时频图像预处理流程。经过上述图像处理以后，在最大程度地保留信号完整信息的同时基本去除了噪声和冗余信息。 图2. 时频图像预处理
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user: 4. 仿真与分析 4.1. 仿真条件 本文对9种雷达信号进行分选识别，由于不同雷达信号具有不同的参数，为方便描述，采用基于采样频率 f s 的均匀分布 U ( . ) 统一表示，例如 U ( 1 / 8 ， 1 / 4 ) 表示参数范围 [ f s / 8 ， f s / 8 ] 在之间的随机数。详细的参数设置如表3所示，统一取采样频率 f s = 64   MHz ，脉冲宽度 T = 16   μ s 。 Table 3 Parameter settin 雷达信号 仿真参数 取值范围 CW 载波频率 f c U ( 1 / 8 ， 1 / 4 ) LFM，NLFM 初始频率 f 0 U ( 1 / 16 ， 1 / 8 ) 带宽B U ( 1 / 16 ， 1 / 8 ) BPSK Barker码长度L { 5 ， 7 ， 11 ， 13 } 载波频率 f c U ( 1 / 8 ， 1 / 4 ) MPSK Frank码 步进频率M { 4 ， 8 } 载波频率 f c U ( 1 / 8 ， 1 / 4 ) Costas 跳频序列 [ 3 ， 2 ， 6 ， 4 ， 5 ， 1 ] [ 5 ， 4 ， 6 ， 2 ， 3 ， 1 ] [ 2 ， 4 ， 8 ， 5 ， 10 ， 9 ， 7 ， 3 ， 6 ， 1 ] 基准频率 f min U ( 1 / 24 ， 1 / 20 ) LFM/BPSK 基准频率 f min U ( 1 / 24 ， 1 / 20 ) 带宽 U ( 1 / 16 ， 1 / 8 ) Barker码长L { 5 ， 7 ， 11 ， 13 } LFM/4FSK 基准频率 f min U ( 1 / 24 ， 1 / 20 ) 子码带宽 B c U ( 1 / 20 ， 1 / 10 ) BPSK/4FSK Barker码长度L { 5 ， 7 ， 11 ， 13 } 基准频率 f min U ( 1 / 24 ， 1 / 20 ) 表3. 参数设置 4.2. 不同信噪比识别准确率实验 考虑雷达信号受高斯白噪声的影响，信噪比取−6~+14 dB，步长为2 dB。每个信噪比下每种信号各产生100组数据，基于多重同步压缩变换(MSST)得到信号的时频图像，并经预处理后生成224 × 224的灰度图像，最后转换为224 × 224 × 3的RGB图像(其中3是颜色通道数，可通过复制图层解决)用于构建样本集。其中80%用于训练，10%用于测试，10%用于验证。 加载新的训练样本集，分别基于GoogLeNet和ResNet重新进行训练，对部分网络参数进行微调，利用迁移学习训练后的网络模型对9种雷达信号进行分选识别，得到不同信噪比下基于两种CNN模型迁移深度学习的识别准确率结果如图6所示。 从图6仿真结果可知，两种模型下基于迁移深度学习的识别算法在信噪比大于−4 dB时，对9种雷达信号的识别准确率均达到90%以上；在信噪比大于0 dB时，9种雷达信号的识别准确率均达到了100%，证明了基于迁移深度学习实现对雷达信号自动分选识别的算法具有较高的抗噪声性能和泛化能力。 图6. 不同信噪比下9种雷达信号的识别准确率 4.3. 抗混淆性能分析 为了进一步验证模型识别的准确性，分别基于GoogLeNet和ResNet迁移学习得到测试样本的混淆矩阵结果，如图7所示。 从混淆矩阵可以看出，ResNet模型的平均识别准确率更高，对9种雷达信号的平均识别率达到了99.51%，高于GoogLeNet模型约0.14%。结果表明经过图像预处理后得到的MSST时频图像能够较完整地反映雷达信号的有效信息，基于迁移深度学习模型自动提取的特征信息更加地精细，识别的准确性更高。 图7. 测试样本混淆矩阵 4.4. 算法对比 为进一步分析基于迁移深度学习算法的性能，下面将本文算法与文献 [ 12 ] 和 [ 13 ] 算法进行比较。两种算法对9种雷达信号的识别率曲线如图8所示。 由图8可以看出，本文提出的算法整体平均识别率明显优于文献 [ 12 ] 和 [ 13 ] 算法。在信噪比为时−6 dB时，采用改进Cohen类分布和CNN模型的文献 [ 12 ] 算法识别率为82.5%，这是由于该算法使用了过多的去噪图像预处理，损失了大量细节信息，并且所用的改进Cohen类时频分布对复合调制信号的处理能力 图8. 算法性能对比 较差；采用人工提取特征的文献 [ 13 ] 算法的整体平均识别率仅能达到65.1%，这是由于该算法采用人工提取的特征容易受到噪声的影响，同时该算法未对复合调制信号进行研究；而本文基于GoogLeNet和ResNet迁移深度学习的算法在信噪比低于−6 dB时整体平均识别率仍然可以达到93.4%。在更高信噪比下，对9种雷达信号的识别率普遍优于其他两种算法。这是因为，该算法基于MSST时频分布和迁移深度学习自动挖掘的时频域高维特征表征能力更强，模型的抗噪性和泛化能力更为优秀，同时较常规的深度学习模型算法计算量更小，有助于工程上的实现。
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于时频分析、深度学习和迁移学习的融合模型，并应用于雷达信号的自动分选识别中。该算法引入了多重同步压缩变换(MSST)得到信号的时频图像，然后利用灰度化、维纳滤波、双三次插值法和归一化等手段对时频图像进行预处理操作，最后基于迁移深度学习的方法，以两种预训练模型(GoogLeNet和ResNet)对时频图像样本进行重新离线训练，通过网络参数微调得到了新的融合模型，可以实现对9种雷达信号的自动识别。仿真结果表明，该算法模型简单、计算量小，在信噪比为−6 dB时，对9种雷达信号的识别率可达93.4%，具有较高的抗噪声性能和泛化能力。
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user: 摘 要 本文应用2014年1月至2018年11月乌鲁木齐机场例行天气报告和2014年11月至2018年7月的每日航班运行数据，对乌鲁木齐机场重要天气进行分类统计，并对乌鲁木齐机场因天气原因造成的航班延误进行分析，得到了该类延误占延误总量的比例和该类延误的季节性差异和月季差异。结果表明因天气原因造成的航班延误在各类延误类型中所占的比例最多，且具有明显的季节性差异和月季变化，主要发生在冬季，导致延误的天气主要是低云低能见度，其次是降雪。 关键词 :天气原因，航班延误，统计分析，低云低能见度 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 随着航空事业的飞速发展，航空运输日益普及，航班安全性和准点性成为社会各界关注的焦点。随着空域容量负荷的加大，大面积航班延误频繁发生，航班延误对航空公司的利益造成了极大的影响，也造成了社会资源的浪费，有时甚至发生危害公共秩序的事件。频繁的航班延误，给我国民航运输带来了严峻的挑战。天气原因一直是造成航班延误的重要因素，当恶劣天气发生时常常造成大面积航班延误和取消。 影响航班延误的因素很多，包括航空公司计划、航路结构、跑道和空域容量、天气因素等，这些因素往往相互联系，这给系统性研究定量研究航班延误带来了不小的困难和挑战。王时敏 [ 1 ] 利用神经网络对全国主要城市对航线延误进行预测仿真实验，表明该模型能较为理想地从网格的角度描述恶劣天气与航班延误的关联。张义朋 [ 2 ] 对低能见度预测及其与航班准点率的相关性进行了研究。崔瑾 [ 3 ] 利用Matlab对航班延误进行预测，利用航班延误数据和天气数据构建了多元线性回归模型。吴仁彪等 [ 4 ] 利用深度SE-DenseNet对航班延误进行预测，将DenseNet和SENet相结合，有效地提高了算法的性能。尉炜等 [ 5 ] 对复杂网络的恶劣天气对航班延误的影响进行研究，统计分析各种恶劣天气发生时对机场容量的影响作用。Mueller [ 6 ] 等人经统计分析给出延误时间的变化趋势，认为干扰航班延误的主要原因是天气，同时泊松分布可以更好地解释航班延误，正态分布可用于分析到达延误。Krozel等 [ 7 ] 通过分析航班起飞、降落及飞行途中的延误，同时分析了在一年当中航班延误变化的趋势，同时分析了航班延误与季节性的关系和特征。王世杰 [ 8 ] 从理论讨论对航班不正常影响的主要天气因素是低能见度、雷雨、大风以及气温等。以上这些研究成果都在积极探索复杂天气对航班延误的影响和作用，并尝试对航班延误进行统计、预测研究。 在乌鲁木齐机场，随着航班量的飞速增长，天气对运行的影响越来越大，在复杂天气条件下，空管、机场、航空公司等单位运行压力大。近几年，新疆航空气象学者对乌鲁木齐机场天气对运行影响和航班延误等方面也有一定的研究，但研究深度和广度仍然有限。张利平等 [ 9 ] 对与天气相关的不正常事件和预报服务能力进行分析指出，与天气相关的不正常事件逐年呈上升趋势，并分析了不同类型天气对飞行的影响并提出了预报建议。王楠 [ 10 ] 等进行乌鲁木齐机场恶劣天气对起飞航班延误影响的量化研究，通过决策树分类方法得到了不同天气、不同季节决策因子和影响程度，并给出了运行建议。复杂天气对运行的影响越来越受到重视。 本文利用乌鲁木齐机场2014年~2018年机场例行天气报告及每日航班运行数据，对乌鲁木齐机场复杂天气进行分类统计，并对因天气原因造成的航班延误进行统计分析，尝试了解复杂天气与因天气原因造成的航班延误的关系以及不同天气对延误量的影响程度，希望为后续延误量的定量研究打下基础。
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user: 2. 使用的数据 文章所使用的数据包括2014年1月至2018年11月乌鲁木齐机场例行天气报告(METAR，即Meteorological Terminal Aviation Routine Weather Report)及2014年11月至2018年7月的每日航班运行数据。每日航班运行数据来自新疆空管局发布的《空管每日运行简报》，数据内容主要包括日期、合计架次、计划架次、乌鲁木齐区域飞跃架次、出港延误架次、延误2小时以上架次、因乌鲁木齐机场天气原因延误架次、具体原因、因目的地天气原因延误架次、因公司计划延误架次、因飞机晚到延误架次、因飞机除冰延误架次、因空军活动延误架次、其它原因延误、具体事由、返航备降取消情况、返航备降取消的原因等内容。
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user: 3. 因天气造成航班延误统计分析 天气复杂多变，有很多威胁飞行安全和航空运行的天气现象，这些天气现象可能影响航班正常秩序，导致大面积航班延误和取消，有的甚至造成飞行事故。航空气象信息对空中交通管制的决策、机场的运行效率、航空公司效益等都有很大影响。因此分析机场重要天气对飞行的影响、航班延误过程中天气所占比重以及各类天气对航班延误的影响，能够加深天气对航班延误影响的认识，在以后的工作中更能有的放矢。 3.1. 重要天气分类统计及对飞行的影响 影响乌鲁木齐机场飞行安全的重要天气主要有大风(西北大风、东南大风)、低能见度(包括大雾、冻雾、浓烟、沙尘等)、强对流(包括雷暴、雷雨、冰雹、SCT及以上的积雨云)、低云、降雪、冻雨、沙暴、尘暴等天气。从2014年1月至2018年11月，按天气出现的日数进行统计，结果如图1所示。统计过程中，按天气现象出现的种类进行统计，如在出现雾的过程中可能伴有小雪，将雾和雪分开统计，主导能见度按≤800 m进行统计，跑道视程按≤550 m进行统计，雷暴中包括干雷暴和雷雨、冰雹等，均按雷暴进行统计，对大风统计的同时，将东南大风和西北大风分开统计，强沙尘包括沙暴和尘暴两类之和。从统计结果可见，雪的天数达到了311天，其次是雨和低能见度，在出现低能见度时往往伴有雾和低云，在出现低能见度过程中，跑道视程低于一类运行标准的次数达到了一半；雷暴和大风出现天数为29天，出现东南大风和西北大风天数分别为14天和15天，冻雨和强沙尘天气次数较少，只有3天和4天。 虽然机场出现降雪天气最多，但受乌鲁木齐气候条件的影响，部分降雪属于零星飘雪，对飞行影响不大。在乌鲁木齐降雨很少出现中量或以上的降雨，以小雨为主，而小雨对飞行的影响也有限。对飞行影响最大的是低云和低能见度，而造成低能见度天气的主要天气现象为冻雾，出现冻雾时往往伴有低云，低于800 m的低能见度天数高达262天，这对机场运行和航空公司计划都会造成严重的影响，在出现低能见度时，跑道视程低于550 m的次数高达133天，低于了一类运行标准，对航班的影响极大。冻雨、雷暴、东南大风、强沙尘虽然次数较少，但出现时，往往造成严重的影响，在这些天气出现时，除了天气本身造成的影响外，还会产生很多其它的如风切变、飞机积冰、侧风超标等影响。 3.2. 因天气原因造成航班延误的统计分析 航班延误的原因有很多，主要包括起飞机场天气原因、目的地机场天气原因、公司计划原因、因飞机晚到、除冰延误、其它用户活动、其它原因等7类。分析不同延误原因的比例，对机场航班延误的认识提高很有意义。通过对航班运行的日运行数据进行统计分析发现，在乌鲁木齐机场因为本场天气原因造成的延误达到了37.75%，高居首位，其次是因公司计划原因造成的延误，达到34.86% ，其它原因也占有很高的比例，如图2所示。通过以上数据分析可见，在乌鲁木齐机场天气对飞行正常的影响非常大，研究天气对航班延误的影响具有现实意义，能够很大程度上提高天气对航班延误的认识，从而注重天气过程在航空运行决策中的作用。 图1. 乌鲁木齐机场主要天气日数统计 图2. 乌鲁木齐机场主要天气日数统计 不同的季节有不同的天气，不同的天气对飞行的影响也不一样。在新疆，季节按冬季为12月至次年2月，春季为3月至5月，夏季为6月至8月，秋季为9月至11月计算。冬季主要出现低云、低能见度、降雪等天气过程，春季主要出现大风、降雪、降雨、冻雨、强沙尘等天气过程，夏季主要出现大风、雷暴、降雨等天气过程，秋季主要出现大风、降雨、降雪、低云、低能见度、强沙尘等天气过程。对航班延误数据按季节进行统计，得到航班延误的季节性差异，结果发现，冬季航班延误最多，达到了62.32%，其次是秋季达到了15.26%，再次是春季，达到了12.11%，最后是夏季，为10.31%，如图3所示。冬季时，乌鲁木齐机场低能见度、低云、降雪在统计时段内出现的次数很多，降雪对机场运行和能见度均有影响，低云、低能见度对航空器起降、航空公司的决策都有影响，由于出现次数非常多，对飞行影响很大。春秋两季，由于中纬度环流形势调整，常常出现大风天气过程，在大风过程中偶尔出现沙尘天气，有时也出现降雪或雨夹雪，尤其是春季，出现东南大风次数较多。夏季主要与雷暴和降雨天气居多，在雷暴过程中常常伴有西北大风，出现雷暴时往往严重影响航班正常，但乌鲁木齐机场雷暴时间短暂，多在1小时以内，雷暴结束后航班很快恢复正常，乌鲁木齐机场降雨次数很多，但多为小雨，小雨对飞行影响不大。通过以上分析可见，对飞行影响较大的主要是冬季的低云、低能见度和降雪天气。 图3. 乌鲁木齐机场因天气原因造成航班延误的季节性比例 为了了解天气原因造成航班延误的月季变化，对天气原因延误的月数据进行统计，结果发现，延误次数最多的是1月份，达到了5568架次，其次是12月和2月，3月和11月处于季节转换期，天气较为复杂，大风、降雪、大雾等天气均由出现，延误架次也较多，6~8月主要受对流影响，也有明显的延误，全年最好的季节是4月和9月，尤其是9月，处于秋高气爽，天气多为晴朗少云，航班延误率也较低，是最适合飞行的季节，如图4所示。 图4. 乌鲁木齐机场因天气原因造成航班延误的月季变化 3.3. 各类天气对航班延误的影响程度 将各类天气下航班延误次数进行统计，可以简单分析天气对航班延误的影响程度，结果如图5所示。分析发现，降雪天气条件下出现的延误架次最多，但在低能见度下，可能出现零星飘雪，将这部分飘雪剔除后，低能见度下出现航班延误次数是最多的，这里的低能见度是按主导能见度 ≤ 800 m进行统计，当主导能见度 < 800 m时，航空公司开始考虑对航班放行进行调整，可能造成航班延误和取消，虽然此时跑道视程可能高于一类运行标准，但仍可能造成航班延误。在出现低能见度时，因为跑道视程低于一类标准而造成的航班延误占到低能见度延误的一半以上。随着乌鲁木齐机场开始启动二类运行标准，部分航空公司和机组具备二类资质，可以在跑道视程低于一类标准、高于二类标准的条件下进行起降，但在之前，跑道视程低于一类标准时，航空器是不能进行起降的，只能进行延误和取消，因此跑道视程的变化对航班运行是非常重要的，但这种重要性随着设备和程序的升级而逐渐在降低标准。本场出现低能见度时，往往伴有冻雾和低云。降雪的影响占第二位，降雪过程中的中雪和大雪可能对能见度进行影响，同时降雪过程中道面上有积雪，机场集团公司可能会对跑道进行清理，从而造成机场关闭和流量控制等造成航班延误。 图5. 乌鲁木齐机场重要天气对航班延误架次的影响
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user: 4. 结论与讨论 1) 因天气原因造成的航班延误在各类延误类型中所占的比例最多，达到了37.75%，且具有明显的季节性差异和月季变化，冬季发生最多达到了62.32%，主要发生延误的月份为1月，其次为12月，导致延误的天气主要是低云低能见度，其次是降雪，可见冬季低云低能见度、降雪是造成乌鲁木齐机场因天气原因航班延误的首要天气。 2) 随着数值预报水平越来越高，气象预报精准度也越来越高，将数值预报结果经过人工订正后，可得到对应的天气，假定结果是准确的，在统计分析的基础上利用机器学习方法，可建立因天气原因造成航班延误的延误量定量分析，从而提高天气向决策信息的转化，提高服务品质。
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user: 摘 要 针对2 m地平式望远镜像方视场旋转问题设计了消旋K镜装置。首先，根据K镜系统的光学传递特性，推导K镜消旋数学矩阵模型；其次，利用光线追迹方法，拟合了望远镜入瞳坐标与coude焦点坐标的转换关系，分析入射光经过coude光路后的视场旋转与望远镜方位轴、俯仰轴旋转的换算规律，从而计算得出望远镜消旋K镜的初始零位及旋转规则；然后，针对K镜的准直性问题，通过对其旋转过程K轴与主光路偏离误差周期性变化特性的分析，设计了基于帕斯卡窝线理论的K镜准直装调策略，将复杂的准直装调问题转化为数学方程参数修正问题，并建立K镜准直精度与帕斯卡窝线方程中关键参数的计算模型。最后，开展了K镜准直装调实验，在准直装调过程中反复修正模型中关键参数，使误差曲线不断趋近最优值。实验结果验证了本文所做研究的有效性及正确性。 关键词 :地平式望远镜，消旋K镜，coude光路，准直，帕斯卡窝线 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 随着人们对天体目标的不断探索，望远镜的功能指标要求越来越高，大口径望远镜由于对空间目标的分辨能力具有优势，因此其是科学界研究的主要方向 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。大口径望远镜系统一般成像光程较长，主光路需要经过coude系统内多块反射镜的折转后在coude焦面成像。在望远镜跟踪天体目标过程中，由于俯仰、方位轴的转动会导致主光路在coude各反射镜上发生多次旋转，从而导致望远镜焦面产生像旋。为此，需要在望远镜主光路中引入消像旋装置，LBT、Hooker、JCMT等大口径望远镜均采用K镜消旋方式，如图1所示。 国内外相关专家及学者对望远镜消旋问题开展了许多研究 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。中国科学院云南天文台研究人员曾根据光线追迹和矩阵光学的方法分析了望远镜像方视场旋转，并将地平式望远镜由地球自转引起的物方视场旋转进行了理论推导，这些研究成果为修正像旋提供了理论依据 [ 8 ] ；中国科学院国家天文台研究人员分析了K镜的消旋原理及条件，并利用Zamax及Matlab对K镜的光学设计及误差补偿进行深入研究 [ 9 ] ；中科院长春光学精密机械与物理研究所对消旋K镜支撑结构开展研究，对其支撑点位置进行优化，保证K镜内部光学元件的面形精度 [ 10 ] ；国外方面，A. Brunelli [ 4 ] 等人对K镜消旋系统反射镜支撑及调整结构进行了详细的研究；4 m望远镜项目“4 m DAG telescope”研究团队对望远镜的像旋问题也开展研究，分别对消旋K镜的光机结构以及驱动环节进行了设计，并进行了仿真分析 [ 11 ] 。此外，E-ELT、SONG Telescope等大望远镜研究团队消像旋问题开展了一定的研究 [ 12 ] [ 13 ] 。 本文在充分整理和总结国内外相关文献研究的基础上，针对2 m地平式望远镜像方视场旋转问题设计了消旋K镜装置，对消旋K镜作用矩阵模型、初始零位及旋转规则、准直精度等问题展开深入研究，并进行了K镜准直装调实验，以验证本文所研究成果的有效性及正确性。 图1. 大口径望远镜中的消旋K镜装置
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user: 2. K镜光学消旋数学模型 我们首先根据光学矩阵传递的原理建立K镜消旋的理论模型，设K镜入射光矢量为A，出射光矢量为 A ′ ，光线通过K镜依次在K1、K2、K3反射镜上发生折转，各反射镜的法线向量单位矩阵分别为 N k 1 、 N k 2 、 N k 3 ，各反射镜作用矩阵为 R k 1 、 R k 2 、 R k 3 ，反射镜作用矩阵与反射镜法线单位矩阵的关系为 [ 14 ] ： R k = I − 2 N k ⋅ N k T (1) 其中： N k 1 = [ − cos α ， 0 ， − sin α ] N k 2 = [ cos β ， 0 ， sin β ] N k 3 = [ − cos γ ， 0 ， sin γ ] (2) 则K镜出射光与入射光矢量矩阵具有如下关系： A ′ = R k 3 R k 2 R k 1 A (3) 若入射光矢量A沿光轴方向旋转角度 θ ，K镜相应地沿光轴旋转 θ / 2 ，则入射光A为： A = [ cos θ − sin θ 0 sin θ cos θ 0 0 0 1 ] [ A x A y A z ] (4) K镜中，K1、K2、K3反射镜作用矩阵则相应地变为： N k 1 = [ cos θ / 2 − sin θ / 2 0 sin θ / 2 cos θ / 2 0 0 0 1 ] [ − cos α 0 − sin α ] N k 2 = [ cos θ / 2 − sin θ / 2 0 sin θ / 2 cos θ / 2 0 0 0 1 ] [ cos β 0 sin β ] N k 3 = [ cos θ / 2 − sin θ / 2 0 sin θ / 2 cos θ / 2 0 0 0 1 ] [ − cos γ 0 sin γ ] (5) K镜系统内部光学元件的位置关系一般满足一下条件： α = γ ， β = 0 (6) 将公式1、公式2、公式5带入公式3中，则可推导出射光矢量 A ′ 为： A ′ = R k 3 R k 2 R k 1 A = [ − 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ] [ A x A y A z ] (7) 即入射光经过K镜后在X向发生镜像，但没有发生旋转。 在K镜安装及准直装调的过程中，由于机械结构的加工误差以及准直误差，不能严格保证公式6所定义的各反射镜的位置关系。若K镜各反射镜偏离理想位置，如图2所示，我们推导各反射镜位置关系。 图2. K镜光路图 由公式7可知，K镜系统作用矩阵应该满足以下关系： R k 3 R k 2 R k 1 = [ − 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ] (8) 将公式1、公式2代入公式8中，则可得： [ 1 − 2 cos 2 γ 1 1 − 2 sin 2 γ ] [ 1 − 2 cos 2 β 1 1 − 2 sin 2 β ] [ 1 − 2 cos 2 α 1 1 − 2 sin 2 α ] = [ − 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ] (9) 从公式9可以推出，若各反射镜位置满足公式10所表示的关系，K镜的传递矩阵没有改变，即K镜同样具有消旋作用。 ± ( α − γ ) = β (10) 公式10说明K镜安装过程中，各反射镜允许出现倾斜偏差，因此在一定程度上降低了K镜机械加工中的精度要求，同时对K镜的准直装调具有一定的指导意义。
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user: 3. K镜消旋策略研究 消旋K镜系统安装在国内某地基2 m口径望远镜coude光路的M6镜之后，2 m望远镜主光路图如图3所示。在跟踪观测目标过程中，由于主光路需要经过coude系统多片平面镜的折转，目标在coude焦点处会产生像方视场旋转，通过上节中推导的K镜光路传递矩阵可知，在coude光路中引入K镜系统可以消除被观测目标在coude像面的旋转，但若要准确得到消旋K镜的旋转规则，需要推导出望远镜入射光经coude光路后产生的像旋与望远镜俯仰轴、方位轴旋转的关系，我们本节对以上问题展开深入研究。 图3. 2 m望远镜主光路图 2 m望远镜采用地平坐标，A为方位角，从正北向东计量，范围0˚~360˚，对应于方位轴的转动。Z为天顶距，从天顶向前下方计量，范围为0˚~90˚，对应于俯仰轴的转动。定义望远镜主光路入瞳处坐标系为o-xyz，坐标系中角度的方向，迎着光线(逆光)观察逆时针方向为正方向。从坐标系o-xyz中分别发出四条光线x+、x−、y+、y−，沿主光路方向最终汇聚至coude像面，光线坐标系o-xyz经过M3、M4、M5、M6、M7镜之后分别形成局部坐标系o 3 -x 3 y 3 z 3 、o 4 -x 4 y 4 z 4 、o 5 -x 5 y 5 z 5 、o 6 -x 6 y 6 z 6 、o 7 -x 7 y 7 z 7 。如图4所示。 图4. 2 m望远镜coude光路图 M3镜固定在2 m主镜之上，其随望远镜方位轴及俯仰轴转动，M4、M5、M6镜安装在望远镜水平轴立柱上，其随望远镜方位轴转动，当望远镜俯仰轴旋转时，其保持固定状态。K镜放置于M6镜之后，因此我们要建立主光路经过M6镜之后的像面旋转与望远镜俯仰轴、方位轴旋转的关系。 当方位轴旋转时，则方位角A变化，在∆t时间内，方位角变化+∆A，从正北向东方向转动。入射光在M3镜发生折转，即从x+向y+旋转，按照光线追迹推导，入射光经过M6镜之后，在局部坐标系o 6 -x 6 y 6 z 6 中，光路按照从x 6 +向y 6 +转动，迎着光线(逆光)观察逆时针方向旋转，因此主光路经过M6镜之后旋转角度为+∆A，光路局部坐标系由o-xyz变为 o- x ′ 6 y ′ 6 z ′ 6 ，如图5所示。当俯仰轴旋转时，则天顶距Z变化，在∆t时间内，天顶距变化+∆D，迎着光线(逆光)观察俯仰轴逆时针旋转。入射光在M4镜发生折转，在局部坐标系o 3 -x 3 y 3 z 3 中 即从x 3 +向y 3 −方向旋转，按照光线追迹推导，入射光经过M6镜之后，在局部坐标系o 6 -x 6 y 6 z 6 中，光路仍按照从x 6 +向y 6 −转动，迎着光线(逆光)观察顺时针方向旋转，因此主光路经过M6镜之后旋转角度为−∆Z，光路局部坐标系由 o- x ′ 6 y ′ 6 z ′ 6 变为 o- x ″ 6 y ″ 6 z ″ 6 。 在∆t时间内，望远镜入射光经过coude光路M6镜之后，由俯仰轴、方位轴旋转带来的角度变化为： Δ θ = Δ A − Δ Z (11) 对上式求全微分，即： ω = Δ θ Δ t = Δ A − Δ Z Δ t = ω A − ω Z (12) 图5. 局部坐标系旋转示意图 那么相应地，K镜旋转按照公式9所示的规则进行，则可消除2 m望远镜coude像面的视场旋转。 ω K = 1 / 2 Δ θ Δ t = 1 / 2 ( ω A − ω Z ) (13) 由图4所示的由光线追迹方法所建立的望远镜coude光路内各局部坐标系的关系，由于coude反射镜及K镜的引入，望远镜coude焦点处的成像位姿(o 7 -x 7 y 7 z 7 )较其实际位姿(o-xyz)旋转π/2。为了保证望远镜coude焦面成像位姿的准确性，需要旋转K镜方向角。按照第1节K镜光学传递矩阵理论可知，若像方沿光轴中心旋转角度π/2，则K镜相应的旋转π/4，可保证目标成像位姿不变，即coude焦面处的局部坐标系(o 7 -x 7 y 7 z 7 )与初始坐标系(o-xyz)重合。 如图6所示，此时局部坐标系与初始坐标系重合。K镜处于方向角−π/4时，其定义为2 m望远镜零位。 图6. 望远镜coude光路光线追迹(K镜方向角旋转π/4)
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user: 4. 准直技术及误差分析 2 m望远镜在跟踪目标过程中，由于俯仰、方位轴的转动，光线在2 m库德光路中会相应的发生旋转，导致望远镜成像焦点处产生像旋。为避免库德焦点处的图像旋转，需要在2 m主光路中引入K镜系统。为保证K镜具有最好的消旋效果，必须要确保K镜光轴、K镜机械回转轴及2 m望远镜主光轴三轴重合，本节对K镜的准直技术及误差分析展开深入研究。 设望远镜主光轴为K 1 ，K镜光轴为K 2 ，K镜机械轴为K 3 ，主光路经过K镜后的光轴为K 4 。在一般情况下，K 1 、K 2 、K 3 之间会存在位移或角度偏差，我们定义K 1 、K 3 轴之间的偏差为 Δ D 1 ，K 2 、K 3 轴之间的偏差为 Δ D 2 ，K 1 、K 4 轴之间的偏差为 Δ D 3 ，K镜机械轴旋转角度为 θ ，那么根据公式3所推导的K镜光学传递矩阵可得如下关系： Δ D 3 = 2 ( Δ D 1 cos θ − Δ D 2 ) (14) 主光轴经过K镜后的偏差 Δ D 3 与K镜机械轴转动角度 θ 在极坐标下的曲线形式如图7所示。 从曲线分析可知，当主光轴与K镜机械轴、K镜机械轴与K镜光轴存在偏差，旋转K镜机械轴时，主光轴经过K镜后会产生周期性变化的偏差量，由K镜传递矩阵原理可知，若K镜旋转1周，入射光旋转2周，因此由主光路与K镜机械轴的偏差 Δ D 1 会形成2周封闭的曲线，而由K镜光轴与K镜机械轴的偏差 Δ D 2 会导致2周曲线不重合，由图7(a)可知，偏差量最大值为 2 ( Δ D 1 + Δ D 2 ) 。而当消除K镜机械轴与K镜光轴之间的偏差，即 Δ D 2 = 0 时，偏差曲线会形成2周重合的封闭曲线，偏差量最大值为 2 Δ D 1 ，如图7(b)所示。 图7. K镜准直误差曲线 根据误差曲线的规律性变化，我们设计如下准直装调策略：首先调整K镜内部反射镜K1、K3的倾斜，使误差曲线在0˚位置的误差点和180˚位置的误差点不断逼近，直至重合，此时K镜机械轴与K镜光轴偏差 Δ D 2 = 0 。然后调整K镜整体平移及倾斜，使图7(b)所示的封闭的圆周曲线不断缩小，直至趋近至零点，则 Δ D 3 = 2 Δ D 1 cos θ = 0 。至此， Δ D 1 = Δ D 2 = Δ D 3 = 0 ，主光轴K 1 、K镜光轴K 2 、K镜机械轴K 3 三轴重合。 为满足K镜系统的准直功能，K1、K3反射镜具备两维倾斜调整功能，K镜整体具备两维平移及两维倾斜的调整功能，如图8所示。 图8. K镜系统结构 2 m望远镜K镜系统放置于M6镜与M7镜之间。在主光路中放置具有自调焦功能的测微准直望远镜(CZW)，在K镜之后沿主光路分别放置2个CCD，用于记录主光路经过K镜后的位移轨迹，如图9、图10所示。 图9. K镜准直方案示意图 图10. K镜准直实验测试 图11. K镜准直标定光点记录(CCD2) 按照既定设计的准直方案，具体的调整步骤为：旋转K镜，观察光轴经过K镜后在两块CCD上的运动轨迹点，并每转30˚进行计数，实验标定过程各个阶段如图11所示。在K镜机械轴旋转至0˚及180˚位置时，分别反复迭代调整调整K1、K3镜倾斜，使CCD1中的0˚点位置、CCD2中的180˚点位置不断向目标点逼近，如图11(a)所示。直至调整至图11(d)时，CCD所显示的误差曲线表明已消除K镜机械轴与K镜光轴之间的偏差，即 Δ D 2 = 0 时。然后反复迭代调整K镜整体的平移及倾斜，使CCD1、CCD2中0˚及180˚位置的光点轨迹点不断逼近于零点。 由于K镜的轴系精度、气流扰动、机械晃动等一系列的影响，光点轨迹不可能完成重合于零点，准直标定最终状态如图11(f)所示。CCD2距离测微准直望远镜(CZW)距离约为 H = 20   m ，光点轨迹最大偏移量为 Δ D 3 = 0.4   mm ，由此可计算最终的准直精度 σ 约为： σ = tan − 1 ( Δ D 3 H ) = 4 ″ (14)
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user: 5. 结论 本文针对国内某地平式望远镜coude焦面的像方视场旋转问题，在coude光路中引入消旋K镜装置，根据K镜光学传递矩阵，建立K镜消旋数学模型。利用光学追迹方法，推导望远镜coude光路中各局部坐标系的旋转及位置关系，从而得出望远镜K镜系统初始零位及其消旋策略。针对K镜的准直精度问题，根据其在旋转过程主光轴误差曲线的周期性变化特性，设计了基于帕斯卡窝线理论的准直装调方法，该方法将复杂的准直装调问题转化为关于帕斯卡窝线数学模型的参数修正问题，并建立了准直精度与装调参数的数学计算模型。通过装调过程不断修正误差曲线方程中的关键参数，使误差曲线不断趋近于最优值。本文所探讨的望远镜K镜消旋策略及其准直精度研究方法逻辑清晰，易于理解，其对带有coude光路系统的大型望远镜消像旋问题具有一定的研究意义及工程应用价值。
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user: 摘 要 随着5G时代的即将到来，智能交通技术也进入了相对快速的发展阶段，同时我们要清楚地认识到智能交通的本质并不是用各类传感器“取代人类”，相反的是加深了“人与车辆、道路的合作”，形成了混合增强智能。人在回路的混合增强智能就是基于将人的感知、经验引入到智能交通系统的控制回路中，产生一种新的“人–车一体”系统，以便于提高整个系统在处理复杂路况时的可信度。通过采用ZigBee无线通信和人在回路控制的方式可分别实现车–车、车–控制中心的信息交互以及危险状况下驾驶模式切换等功能。 关键词 :智能交通，人在回路，混合增强智能，ZigBee无线通信，交通安全 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，伴随着社会经济的稳步发展，汽车产业也步入了快速发展的新阶段。另外，由于人们对交通出行提出了更高的要求，所以导致了汽车保有量的迅速增加。汽车在改善人们出行质量的同时也带来了相应的负面问题，那就是庞大的汽车使用量已经成为妨碍我国目前道路交通安全的主要原因之一。在我国汽车保有量呈持续快速增长的趋势下，对许多大、中城市来说，其道路承载能力已接近或达到饱和状态，这不仅给人们的日常交通出行带来了不便，而且由此产生的交通安全事故数量也呈现出逐年上升的态势。在此大背景下，就要求在充分利用现有道路交通资源的基础上，综合考虑人–车–路三者之间的内在关系，通过利用人的经验及决策能力、计算机、传感器、无线通信等技术手段来解决当前的交通问题。
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user: 2. 国内外研究现状及意义 道路交通问题已经成为困扰世界各国已久的通病，为了改善道路交通环境使其更好的促进经济的发展，国内外都相继开展了基于智能交通系统的相关研究。例如，美国的PATH (Partners for Advanced Transit and Highways)计划 [ 1 ] 和IVHS (Intelligent Vehicle Highway System)计划 [ 2 ] ；欧盟实行的CHAUFFEUR计划 [ 3 ] ；日本实施的VICS (Vehicle Information and Communication System)计划 [ 4 ] 等，其目标都在于利用先进的智能交通技术，在现有道路交通资源的基础上，通过建立车–车、车–路之间的信息交互来增加现有道路的交通容量以及提高车辆在道路行驶过程中的安全性。虽然国内基于智能交通系统的研究起步比较晚，但也取得了相对不错的成绩。例如，上海交通大学开展了基于CyberC3智能车的路口协作、列队跟随及超车协作的实验研究 [ 5 ] ；西安交通大学则搭建了Springrobot智能车实验平台以及基于自主研制的“发现号”智能车在2017年“中国智能车未来挑战赛”中获得冠军 [ 6 ] 。 由上述国内外研究现状可以看出，现阶段对于智能交通系统的研究主要还是停留在基于通过提高车辆与道路的智能化水平来缓解交通问题这一层面上。但是，在计算机、无线通信和车联网等技术飞速发展的当今社会背景下，往往容易忽视一个最基本的因素—车辆的操控者，将驾驶人员排除于智能交通系统之外，从一定意义上来看是将驾驶员从传统的驾驶模式中解放了出来，但是由于缺少车辆操控者的参与决策作用，使得系统整体的可靠度、安全水平不高，从而导致在面对复杂的道路状况时反应不佳。因此，通过把人的参与决策作用引入整个系统的控制回路中，形成人在回路的混合增强智能交通系统。 设计的混合增强智能交通系统，其优势在于：能够实现人与车的智能互融。整个系统的“逻辑思维”是由车辆操控人员的思维能力与智能车辆的“执行思维能力”两者有机结合而形成的，二者相辅相成，共同组成一个整体。正是由于系统中采用了人–车一体化的模式，从而能够保证整个系统具有较快的反应速度，通过将人的智能引入系统中来弥补智能车辆在自主运行时控制方面的不足，从而提高了整个智能交通系统在控制方面的性能，同时也相应的提高了智能交通系统的可靠性、灵活性和安全性。