本期目录
前沿创新
数学与物理学
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Geminga TeV晕周围星际介质的湍动特性
- 程皓麟, 朱辉, 陈天禄, 田文武, 崔晓红, 吴丹, 高启
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2024, 41 (3):
306-311.
DOI: 10.7523/j.ucas.2022.076
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摘要 (
206 )
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190
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空间功率谱分析是研究星际介质湍动特性的常用方法。以此方法利用GALFA HI巡天数据分析Geminga附近一块中性氢云的湍动特性，其21cm谱线积分亮温度图的空间功率谱符合幂律分布，谱指数为-4.0±0.1。与银河系内本地星际介质的功率谱(谱指数大于-3.0)相比，该云的功率谱较陡。分析陡谱的成因，排除了中性氢云在视线方向所取的速度宽度不足、云周围存在垂直于视线方向的有序磁场、能量传递过程中有损失等因素的影响。这个结果暗示Geminga周围可能存在一个区域，其内部湍动特性与银河系其他区域的湍动特性不同，进而导致了Geminga TeV晕中较低的扩散系数。
化学与生物学
环境科学与地理学
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京津冀地区大气PM2.5污染时空分布特征及成因分析
- 苏孟倩, 石玉胜
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2024, 41 (3):
334-344.
DOI: 10.7523/j.ucas.2023.025
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摘要 (
455 )
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547
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基于PM2.5浓度数据、自然因素数据和人类活动因素数据，采用克里金插值法和统计分析法探究2017年京津冀地区13个城市大气PM2.5污染的时空分布特征，并采用相关分析模型和因子分析模型探究其成因。结果表明，京津冀地区：1)PM2.5浓度空间分布呈现“北低南高”的特点，南部和北部城市的年平均浓度梯度最高可达到64μg/m3;2)PM2.5浓度时间分布呈现“冬高夏低”、“早晚高午后低”的特点，冬季PM2.5浓度是夏季的1.3~2.8倍，四季PM2.5浓度日较差介于11~29μg/m3;3)大气PM2.5污染与自然因素关系密切。地势地形影响PM2.5的聚集、传输和扩散过程。风速、日照时数和相对湿度是影响大气PM2.5污染的主导气象因素，冬季PM2.5浓度与气象因素的相关性最强;4)大气PM2.5污染与人类活动关系密不可分，具体可归为：社会经济因素、工业污染排放因素和城市建设因素。研究结果将有助于为京津冀地区大气污染防治查漏补缺。
电子信息与计算机科学
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大气稳定度对边界层垂直风切变的影响
- 梁志, 师宇, 张哲, 胡非
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2024, 41 (3):
365-374.
DOI: 10.7523/j.ucas.2022.063
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摘要 (
241 )
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535
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大气边界层垂直风切变是高层建筑、航空和风能利用等领域影响安全的重要因素，对大气垂直分布的研究具有重要实际价值。选用位于河北张家口地区的激光雷达测试场地的140 m测风塔数据，通过测风塔和激光雷达的同期外场测量，验证激光雷达与测风塔对垂直风切变的测量精度，研究大气稳定度对于垂直风切变的影响。结果表明：1)大气稳定度对风切变影响显著，风速切变、风向切变与大气稳定度的相关系数分别为0.48和0.54；2)风速切变随位温梯度的增加而增加，当位温梯度达到0.08 K·m-1后，风速切变保持在0.35~0.40；3)位温梯度大于0时，风向随高度增加顺时偏转；位温梯度小于0时，风向随高度增加逆时针偏转；中性大气风向的垂直分布较为一致。通过测风塔和激光雷达的垂直观测建立了风速切变、风向切变与大气稳定度的关系模型，对风场垂直分布相关的研究与应用具有较好的参考价值。
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基于改进U-Net模型的农业大棚遥感提取方法
- 王寅达, 彭玲, 陈德跃, 李玮超
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2024, 41 (3):
375-386.
DOI: 10.7523/j.ucas.2023.060
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摘要 (
368 )
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农业大棚是一种农业设施，依据表面透光度分为阳棚和阴棚。大范围统计农业大棚对农业设施普查、农业政策制定、县域经济发展规划具有重要意义。针对人工统计费时费力问题，基于卷积神经网络和高分辨率遥感影像实现农业大棚遥感信息提取。针对U-Net模型对遥感影像中语义信息提取不足和边缘信息利用不充分问题，提出以下改进方案：1)优化语义分割任务，使用ConvNeXt和注意力机制提取遥感影像中农业大棚的深层语义信息；2)引入边缘检测任务，采用门控卷积层和拼接操作融合编码器的语义特征和解码器输出的图像梯度，进而结合边缘信息优化分割结果。经测试，改进后的模型能同时提取阴阳2种大棚信息且识别效果良好，相对传统方法有较大提高。
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基于非匹配滤波的SAR通信一体化技术
- 孙文, 孙吉利, 卢虹良
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2024, 41 (3):
387-397.
DOI: 10.7523/j.ucas.2022.085
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摘要 (
265 )
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一体化波形设计是雷达通信一体化技术实现的关键，正交频分复用(OFDM)信号更是被视为最具应用潜力的一体化波形信号。然而，OFDM一体化信号在实际应用中存在如下问题：在匹配滤波框架下，OFDM一体化信号中包含的通信信号导致二维模糊函数出现高旁瓣和伪峰，影响合成孔径雷达(SAR)成像性能；OFDM一体化信号具有较高的峰均功率比(PAPR)值，无法充分发挥功放的线性放大性能，进而影响探测距离和通信性能。针对上述问题，将基于循环前缀的非匹配滤波成像算法应用到一体化信号处理中，同时提出基于离散傅里叶变换预编码的一体化信号设计方法，消除通信信号对成像性能的影响，并将信号的PAPR值控制在可接受范围内，实现了SAR成像和通信性能的良好兼容。最后通过实验证明了所提方法的有效性。
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基于时空依赖关系多智能体强化学习的多路口交通信号协同控制方法
- 王兆瑞, 岩延, 张宝贤
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2024, 41 (3):
398-410.
DOI: 10.7523/j.ucas.2023.076
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摘要 (
245 )
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面对日益严重的交通拥堵现象，智能交通信号控制已成为提升城市道路网络性能必不可少的手段。提出一种基于时空依赖关系多智能体强化学习算法的多路口交通信号控制方法STLight(spatiotemporal traffic light control)。通过基于注意力机制的时空依赖模块STDM(spatiotemporal dependent module)，STLight可将初始交通观测数据提取为时空特征，以有效捕获各交叉路口间的时空依赖关系。此外，基于所提取的时空特征，STLight在基于集中训练分散执行框架的多智能体强化学习算法基础之上进一步为各个智能体引入全局时空信息，从而进一步提升多智能体之间的协作能力。实验结果表明，STLight在提升城市道路网络的性能方面具有显著的优势，有助于缓解当前大规模城市道路网络的交通拥堵问题。
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不平衡样本下的SA-YOLO自适应损失目标检测算法
- 苏亚鹏, 陈高曙, 赵彤
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2024, 41 (3):
411-426.
DOI: 10.7523/j.ucas.2023.013
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摘要 (
423 )
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样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大，而以前景为主的难样本数量过少，即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法，当应用于不平衡样本时无法避免训练中产生的预测框对大量样本过度依赖，从而导致模型过拟合且检测精度低，准确性、泛化性差。为了在不平衡样本下实现高效精准的目标检测，提出一种全新的SA-YOLO自适应损失目标检测算法。(1)针对样本不平衡问题，提出SA-Focal Loss函数，能够针对不同数据集与训练阶段对损失进行自适应调节，以达到平衡类间样本与难易样本的效果。(2)在多尺度特征预测机制下构造CSPDarknet53-SP网络架构，增强困难小目标样本全局特征的提取能力，达到提升难样本检测精度的效果。为验证SA-YOLO算法的性能，分别在样本不平衡数据集与COCO数据集上进行了大量仿真实验。结果表明：相较于现有YOLO系列算法最优指标值，SA-YOLO在不平衡数据集中mAP可达91.46%，提升10.87%，各类目标AP50提升均在2%以上，有极强的专精性；在COCO数据集中mAP50提升1.58%，各项指标均不低于最优值，有良好的有效性。
简报
