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本發(fā)明公開了一種基于MODIS三通道加權(quán)平均的水汽反演方法，包括以下步驟：S1：對研究區(qū)的MOD021KM數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S2：分別計(jì)算17、18和19通道的水汽含量；S3：對步驟S2得到的三個(gè)不同通道的水汽含量進(jìn)行加權(quán)平均。相比傳統(tǒng)的二通道比值法模型和三通道比值法模型，本發(fā)明有效提高了計(jì)算精度。

本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演大氣可降水量的MODIS模型改進(jìn)方法，包括以下步驟：S1：利用MODIS三通道比值法反演大氣可降水量PWV，記為PWVMODIS；S2：利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立測站處的緯度φ、測站處的高程h、年積日doy、PWVMODIS與測站GPS/MODIS反演的PWV殘差RES之間的非線性關(guān)系；S3：對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；S4：將φ、h、doy以及PWVMODIS作為輸入?yún)?shù)代入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并計(jì)算出GPS測站處PWV殘差RESBP；S5：利用RESBP補(bǔ)償PWVMODIS，獲得大氣可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本發(fā)明有效提高了建模精度。

“新型多天線傳輸技術(shù)”是5G移動(dòng)通信系統(tǒng)亟待研究的關(guān)鍵問題之一。孕育其中的3D-MIMO技術(shù)則是亟需攻克的難點(diǎn)之一。據(jù)此，本技術(shù)成果依據(jù)3D-MIMO技術(shù)中的多用戶智能波束賦型，研究Massive MIMO陣列對5G系統(tǒng)波束賦型性能的影響。TR通信可以利用復(fù)雜環(huán)境中的豐富多徑來提高系統(tǒng)的信道容量，減小誤碼率等等。并且TR的空間聚焦特性能精確定位用戶終端，所以TR Massive MIMO通信系統(tǒng)可以用在受陰影衰落較大的地區(qū)，例如位于密集高大建筑樓群的低層用戶，由于巨大的建筑物遮擋陰影損耗，要想實(shí)現(xiàn)設(shè)備到設(shè)備之間的直接通訊很困難，而TR技術(shù)可以精確定位到傳輸終端，達(dá)到普通波束賦形達(dá)不到的效果。類似的環(huán)境還有山區(qū)高大山群的陰影衰落，信號衰減大的森林地區(qū)等等。此外，TR通信能夠利用復(fù)雜環(huán)境中的豐富多徑來提高通信系統(tǒng)的性能，所以在電磁波反射路徑多的環(huán)境，自然環(huán)境比如地下車庫，隧道等，人造環(huán)境比如模擬體驗(yàn)太空艙，金屬裝飾風(fēng)格的辦公室或者住宅等（見下圖2）。在這些多徑異常豐富的環(huán)境下，移動(dòng)終端經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)接收不到信號等，這也是秉承隨時(shí)隨地接入網(wǎng)絡(luò)宗旨的5G蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)亟待解決的問題。

揭示了自上個(gè)世紀(jì)90年代末以來，全球大氣水汽壓差呈現(xiàn)急劇增加的趨勢。大氣水汽壓差表征了大氣飽和水汽壓與實(shí)際水汽氣壓的差值，水汽壓差增加意味著通過植物蒸騰和土壤蒸發(fā)作用散失到大氣中的水汽量增加，這會(huì)在很大程度上增加植被受干旱脅迫的程度。同時(shí)，植物為了減少水分損失，會(huì)關(guān)閉氣孔，這會(huì)降低植物的光合作用，限制植被生長。上個(gè)世紀(jì)以來，由于受到全球變暖的影響，大氣飽和水汽壓持續(xù)增加，同時(shí)，由于海洋蒸發(fā)減少和陸地土壤變干，實(shí)際水汽壓增加幅度小于飽和水汽壓，從而導(dǎo)致水汽壓差增加，大氣干旱脅迫程度加劇。?該研究綜合利用5套全球遙感植被指數(shù)和葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)與大氣水汽壓增加對應(yīng)的，全球植被生長自上個(gè)世紀(jì)末以來呈現(xiàn)生長減緩甚至生長增加停滯的趨勢。通過利用兩個(gè)遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的植被生產(chǎn)力模型和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，該研究開展了量化水汽壓差變化對植被生長影響的分析。分析結(jié)果顯示，上個(gè)世紀(jì)90年代末以來大氣水汽壓差增加導(dǎo)致的植被生產(chǎn)力降低，抵消了大氣二氧化碳濃度增加對植被生長的“施肥效應(yīng)”。該研究也發(fā)現(xiàn)，由于持續(xù)的全球氣候變暖，大氣水汽壓差增加的趨勢將持續(xù)到本世紀(jì)末，其對植被生長的影響也將持續(xù)存在。然而，目前的陸地生態(tài)系統(tǒng)模型并未能準(zhǔn)確反映大氣水汽壓差對植被生長的限制作用，因而會(huì)顯著高估未來的陸地植被生產(chǎn)力。       該研究揭示了全球大氣水汽壓差的長期變化趨勢，不僅強(qiáng)調(diào)了全球變暖所引發(fā)的一個(gè)對全球植被生長的重要影響方式，為自上個(gè)世紀(jì)末以來植被增長減緩和停滯找到了關(guān)鍵的科學(xué)證據(jù)，同時(shí)也有助于提高陸地生態(tài)系統(tǒng)模型對氣候變暖響應(yīng)的模擬能力。

圍繞是否能從源頭創(chuàng)新重大裝備的設(shè)計(jì)與制造技術(shù)，實(shí)現(xiàn)不同原料、不同規(guī) 模劣質(zhì)粉煤氣化制氫，使之更低成本、更高效率、更加清潔已是國內(nèi)外能源領(lǐng)域 面臨的主要問題。粉煤、生物質(zhì)氣化制氫流程包括:原料氣化、脫硫、CO 水汽 變換、變壓吸附及余熱回收等，由于流化床氣化燃料適應(yīng)性廣，能實(shí)現(xiàn)爐內(nèi)高效 脫硫，也尤其適合不同顆粒氣化處理，國際溫克勒爐和恩德爐是大量使用的流化 床氣化技術(shù)，國內(nèi)在流化床氣化方面也有較好的探索和應(yīng)用，但總體上，流化床 氣化由于爐內(nèi)停留時(shí)間較短，排渣和飛灰碳含量較高，不同形式的顆?；蚓蹐F(tuán)流 態(tài)

本發(fā)明公開一種基于 AIS 目標(biāo)指示的電離層參數(shù)反演方法?；?nbsp;AIS 獲得海上船舶目標(biāo)位置和運(yùn)動(dòng) 信息;基于天波雷達(dá)回波譜結(jié)合 AIS 目標(biāo)指示區(qū)域檢測疑似船舶目標(biāo);將雷達(dá)探測船舶目標(biāo)與 AIS 指示 船舶進(jìn)行相關(guān)、融合和匹配，獲得雷達(dá)船舶目標(biāo)群路徑;基于天波雷達(dá)后向散射探測船舶目標(biāo)定位需要 的準(zhǔn)拋物電離層模型;建立雷達(dá)船舶目標(biāo)群路徑均方誤差方程;基于優(yōu)化求解算法獲得電離層參數(shù)最優(yōu) 解。本發(fā)明無需更多的專業(yè)電離層探測設(shè)備，即可獲得電離層參數(shù)模型，減少了設(shè)備量和裝備成本。由 于船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)能實(shí)時(shí)提供海上大量船舶的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)信息，作為參數(shù)反演算法輸入數(shù)據(jù)多，不僅 提高了電離層參數(shù)的反演精度和穩(wěn)定性，還提高電離層參數(shù)反演空間分辨率。

“新型多天線傳輸技術(shù)”是5G移動(dòng)通信系統(tǒng)亟待研究的關(guān)鍵問題之一。孕育其中的3D-MIMO技術(shù)則是亟需攻克的難點(diǎn)之一。據(jù)此，本技術(shù)成果依據(jù)3D-MIMO技術(shù)中的多用戶智能波束賦型，研究Massive MIMO陣列對5G系統(tǒng)波束賦型性能的影響。 技術(shù)成果主要功能： ？ 時(shí)間反演波束賦形（Time Reversal Beamforming, TRBF）通信系統(tǒng)可計(jì)算模型。 此部分主要是在經(jīng)典的天線系統(tǒng)排布方向圖與增益的理論研究基礎(chǔ)之上，進(jìn)一步研究這些天線系統(tǒng)的排布對TR大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)性能的影響，建立了基于不同天線系統(tǒng)排布的不同的信道響應(yīng)模型。 ？ TRBF通信系統(tǒng)互耦效應(yīng)的可量化分析模型。 建立了互耦的信道模型，然后通過信道模型來分析TRBF通信系統(tǒng)的性能。 ？ TRBF通信系統(tǒng)極化信息的可量化分析模型。 針對天線的極化特性建立信道模型，基于極化信道模型分析TR通信系統(tǒng)的性能，建立系統(tǒng)極化信息可量化分析模型。 技術(shù)成果應(yīng)用領(lǐng)域： TR通信可以利用復(fù)雜環(huán)境中的豐富多徑來提高系統(tǒng)的信道容量，減小誤碼率等等。并且TR的空間聚焦特性能精確定位用戶終端，所以TR Massive MIMO通信系統(tǒng)可以用在受陰影衰落較大的地區(qū)，例如位于密集高大建筑樓群的低層用戶，由于巨大的建筑物遮擋陰影損耗，要想實(shí)現(xiàn)設(shè)備到設(shè)備之間的直接通訊很困難，而TR技術(shù)可以精確定位到傳輸終端，達(dá)到普通波束賦形達(dá)不到的效果。類似的環(huán)境還有山區(qū)高大山群的陰影衰落，信號衰減大的森林地區(qū)等等。 此外，TR通信能夠利用復(fù)雜環(huán)境中的豐富多徑來提高通信系統(tǒng)的性能，所以在電磁波反射路徑多的環(huán)境，自然環(huán)境比如地下車庫，隧道等，人造環(huán)境比如模擬體驗(yàn)太空艙，金屬裝飾風(fēng)格的辦公室或者住宅等（見下圖2）。在這些多徑異常豐富的環(huán)境下，移動(dòng)終端經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)接收不到信號等，這也是秉承隨時(shí)隨地接入網(wǎng)絡(luò)宗旨的5G蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)亟待解決的問題，而這些場景正是完美的TR技術(shù)應(yīng)用場景。 由此可以想見，TR在5G蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)覆蓋范圍下的某些特殊通信場景極有用武之地。

本發(fā)明提供后向散射優(yōu)化的森林復(fù)雜地形校正及樹高反演方法、系統(tǒng)，地形校正包括針對森林場景 的極化干涉 SAR 圖像，根據(jù)森林場景的兩層散射特點(diǎn)，構(gòu)造兩層結(jié)構(gòu)的相干模型，并對地形引起的參 數(shù)變化進(jìn)行校正；結(jié)合地形仿真和植被仿真，建立植被與地形之間的定量描述關(guān)系；最后結(jié)合距離多普 勒幾何校正方式和歸一化輻射校正方式進(jìn)行校正；樹高反演包括針對不同樹種之間的結(jié)構(gòu)和分布的差異， 提出樹種多樣性因子，對不同的樹種的植被高度分別進(jìn)行估計(jì)然后獲得整個(gè)森林場景的樹

在應(yīng)變的InAs/GaInSb量子阱中，量子阱中的應(yīng)力使其能帶發(fā)生改變，從而使得體態(tài)雜化能隙得以增大，這直接導(dǎo)致了邊緣態(tài)電子費(fèi)米速度的增加，因而螺旋邊緣態(tài)中的相互作用效應(yīng)變?nèi)?。?shí)驗(yàn)上測量得到的邊緣態(tài)電導(dǎo)以及其對外加磁場的響應(yīng)清楚地表明該系統(tǒng)中的量子自旋霍爾態(tài)是一種Z2拓?fù)浣^緣體，其性質(zhì)受到時(shí)間反演對稱性的保護(hù)。而且，InAs/GaInSb量子阱中螺旋邊緣態(tài)的相干長度最長可達(dá)10微米以上，遠(yuǎn)大于之前所有有關(guān)量子自旋霍爾態(tài)研究工作中報(bào)道的數(shù)值。另外，螺旋邊緣態(tài)的相干長度還可以被柵極調(diào)節(jié)，這顯示了邊緣態(tài)電導(dǎo)與邊緣態(tài)電子費(fèi)米速度，也即邊緣態(tài)相互作用強(qiáng)度密切相關(guān)。

本發(fā)明提供了一種基于電纜表面溫度的電纜接頭纜芯溫度反演方法及系統(tǒng)，包括：步驟 1，根據(jù)電 纜一維暫態(tài)熱路模型和電纜本體的表面測溫點(diǎn)溫度進(jìn)行徑向溫度反演，獲得纜芯擬合點(diǎn)反演暫態(tài)溫度； 步驟 2，采用有限元溫度場仿真法構(gòu)建電纜二維溫度場仿真模型，并在不同加載電流和不同時(shí)刻下仿真 纜芯接觸點(diǎn)和纜芯擬合點(diǎn)的暫態(tài)溫度，獲得暫態(tài)溫度仿真數(shù)據(jù)集；步驟 3，以纜芯接觸點(diǎn)暫態(tài)溫度為自 變量、纜芯擬合點(diǎn)暫態(tài)溫度為因變量，對暫態(tài)溫度仿真數(shù)據(jù)集進(jìn)行擬合，獲得纜芯軸向溫