摘要:中文摘要: 环境水力学系统的诸多不确定性(如测量数据的不确定性等),导致水体中污染源识别这一类反问题具有不适定性,尤其表现为反演结果的非唯一性。经典的正则化方法和最优化方法由于只能获得参数的“点估计”,因而在求解不确定性较强的问题时存在较大的困难。同时水质模型和流场控制方程(Navier-Stokes方程)耦合,使得正问题的解具有较强的非线性特征。为了解决上述问题,本文针对水动力-水质耦合模型,建立了基于贝叶斯推理的污染物点源识别的数学模型,通过马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)后验抽样获得了污染源位置和强度的后验概率分布和估计量,较好地处理了模型的不确定性和非线性。算例结果表明,结合MCMC抽样的贝叶斯推理方法能很好地描述、求解水动力-水质耦合场条件下的污染源识别反问题。
摘要:中文摘要: 为了接收临近空间高动态高信息速率用户信号,需要设计载波链路的捕获与跟踪系统。根据临近空间网络高动态高信息速率的链路特性,着重分析了HDHI(HDHI,high dynamic and high information rate)载波链路捕获跟踪的特性及实现方案。对载波链路捕获跟踪的设计原理做了清晰的说明和推导,提出了适合HDHI载波链路捕获跟踪设计方法,并对高动态高信息环境中接收机的载波捕获与跟踪数字系统的设计做了详细的陈述。最后通过实验和对比论证了利用DQPSK方式的HDHI信号捕获跟踪设计方法是可行的。