激光参数综合测量研究

本文研究了激光参数综合测量的方法。实现了单机对小功率连续激光器输出功率P_(out)、稳定性P_w、光斑功率密度σ、横向模式TEM、光束半径r、光束发散角θ等参数的综合测量。按本设计方案研制的激光参数测量仪,还可用于其他光学测量研究。通过研究较成功地解决了激光参数测量中,光谱响应补偿、时漂、温漂和背景噪声扣除等几个关键问题,使功率测量分辨率达10~(-10)W,稳定度优于0.4％。     

高保密性的时变参数混沌同步通信方法

提出了一种时变参数混沌同步保密通信方法,极大地提高了混沌同步的通信保密性,使目前的各种破译手段均无法破译该方法;并基于Chua电路进行了仿真。采用该方法进行混沌同步通信,击败了目前各种破译手段的攻击,证实了其高保密性。     

中国农村碳排放核算及分析: 1999~2010

采用能值转换法、排放参数法和农田碳排放综合核算法定量核算了1999～2010年中国农村碳排放量。然后采取对数平均权重Divisia分解法建立因素分解分析模型,将影响农村人均碳排放的因素分解为碳排结构、碳排强度、产能效率和经济增长四大因素,通过模型分析了各因素对农村碳排放量的影响值和影响率。结果显示,在1999～2010年的大部分时间里中国农村碳排放量保持增长,经济增长和能源结构是推动农村碳排放增长的主要因素。最后,根据分析结果提出政策建议。     

语境与文化意象的理解和传译

文化意象是在文化环境下生成的一种文化符号 ,具有语境依赖性。本文首先对文化意象进行界定 ,再对语境进行分析 ,并以此为基点探讨文化意象的理解和传译问题 ,旨在说明 :(1)文化意象的判定是认知主体的主观阐释和诸种潜在相关客观参数 (语境参数 )的合力作用的结果 ;(2 )与文化意象相关的原语语境和译语语境的关联性将直接影响文化意象翻译策略和手段的择取。     

区域环境府际合作治理的实现机制

区域府际合作是治理区域性环境问题的应然选择。为此,揭示区域环境府际合作治理的实现机制十分必要。在分析京津冀区域大气污染联防联治现实问题的基础上,运用协同学理论中的序参量原理识别区域环境府际合作治理的序参量有：命运共同体理念、激励相容的交叉利益、完善高效的制度安排以及充分的信息共享,其分别构成了区域环境府际合作治理的理念引导机制、利益激励机制、制度保障机制和信息减熵机制。要实现区域环境治理的府际有效合作,应积极孵化和培育序参量,包括塑造共同愿景、实行多元补偿、完善规则程序以及打破信息壁垒等。     

参数自适应模糊控制的自动送钻技术研究

针对传统送钻方式的不足及钻井过程复杂、数学模型难建立等特点,在简要分析交流变频自动送钻系统的工作原理和影响送钻的各因素之间关系后,提出将参数自调整模糊控制与交流变频恒钻压自动送钻相结合。通过对钻压趋势的判断,采用参数自调整模糊PI 控制,实现对送钻电机转速的控制。该算法不需要精确的数学模型,可通过自学习实时修正控制参数。试验表明：控制效果良好,在保证恒钻压的基础上,可实现稳速送钻,提高了系统调节的快速性、自适应性和鲁棒性,精度高,现场应用证实此算法控制效果优越,可实现送钻稳态精度在±0.5 t 之内,而且送钻更加平稳,控制算法亦具有通用性。     

叠前时间偏移技术在东濮凹陷应用的认识

东濮凹陷断裂复杂,多断块、多套生储盖组合,叠后偏移成像效果不佳。叠前时间偏移技术在这一复杂断块区的应用可以改善成像效果。研究提出了一套以速度迭代为核心、地质信息为约束的求取偏移速度场的改进方法,提高了偏移速度的精度;通过对偏移孔径、最大偏移角度、射线路径、去假频4个关键参数处理的分析,得出适合东濮凹陷地震资料特点的经验参数,减少了以后处理过程中的试验工作量和参数试验的盲目性,有效地提高了处理效率。通过叠前时间偏移,提高了复杂断块地区成像精度,能够准确地落实断层位置和认识断块之间的关系,与井资料的吻合程度较高,取得了明显的地质效果。     

压缩真空态的振幅平方压缩

本文依据Hillery的振幅平方压缩概念，研究了压缩真空态的振幅平方压缩效应。研究结果表明，压缩真空态可呈现最大的振幅平方压缩。     

冲激噪声环境中LFM信号的特征参数估计

SαS稳定分布是一类非常重要的非高斯随机分布,具有这类分布的噪声称为冲激噪声。在冲激噪声情况下,α阶以上的矩均不存在,导致基于二阶矩的高斯模型算法性能下降,甚至不能正常工作。该文提出了一种在冲激噪声环境下线性调频信号特征参数估计的算法,通过分析冲激噪声的具体特点,给出了修正的低阶矩模糊函数,并结合Radon变换估计了冲激噪声环境下LFM信号的参数。该算法既可应用于冲激噪声下,又可应用于高斯噪声环境,故具有较好的鲁棒性。最后用计算机仿真验证了该算法的有效性。     

Asymptotic properties of a conditional maximum-likelihood estimator

Inference for a scalar interest parameter in the presence of nuisance parameters is considered in terms of the conditional maximum-likelihood estimator developed by Cox and Reid (1987). Parameter orthogonality is assumed throughout. The estimator is analyzed by means of stochastic asymptotic expansions in three cases: a scalar nuisance parameter, m nuisance parameters from m independent samples, and a vector nuisance parameter. In each case, the expansion for the conditional maximum-likelihood estimator is compared with that for the usual maximum-likelihood estimator. The means and variances are also compared. In each of the cases, the bias of the conditional maximum-likelihood estimator is unaffected by the nuisance parameter to first order. This is not so for the maximum-likelihood estimator. The assumption of parameter orthogonality is crucial in attaining this result. Regardless of parametrization, the difference in the two estimators is first-order and is deterministic to this order.