China,More than Self-Sufficient

At the moment,the whole world faces the most severe inflation in food prices in history,as grain and soybean prices climb to all-time highs.Although some observers blame the weather for the decrease in crop yields and that the growing demand for cereals used for bio-fuel production has conspired toward continuous price rises on world grain ma ket;others regard it simply as a matter of demand outpacing supply.In seven of the last eight years,world grain production has fallen behind rates of consumption.     

对空情报雷达网密集假目标干扰机理分析

针对雷达网欺骗干扰问题,首先讨论了雷达网数据关联处理方法薄弱环节,给出了可以欺骗雷达网的假目标应该满足的条件,然后分析对空情报雷达网密集假目标干扰的产生机理和作用机理,为产生高逼真的假目标,将空间分布转化为非线性最优化问题。当进行多干扰机协同干扰时,将干扰机功率资源在空间的分配问题转化为非线性规划问题。仿真研究了对网络化雷达的假目标欺骗干扰效果以及影响干扰效果的因素,该结果可为对空情报雷达网电子对抗提供理论指导。     

X波段谐波混频频率合成器的设计

本文主要介绍利用谐波混频技术设计的X波段频率合成器。该频率合成器具有跳频速度快、输出频带宽、相噪低、体积小、重量轻等特点 ,同时没有倍频环节 ,降低了系统的设计难度 ,便于实现。     

基于一维距离像稀疏表达的无源假目标识别

为了解决敌方释放箔条干扰我方防空反击任务或者敌方舰船设置角反射器阵列干扰我方对海目标打击任务中的雷达抗干扰问题，提出了一种基于雷达一维距离像的稀疏表达的无源假目标识别的方法。首先，分别利用大量关注目标和无源欺骗干扰的雷达一维距离像数据进行稀疏字典学习，分别得到目标和干扰的稀疏字典；然后利用两种稀疏字典分别对未知的雷达一维距离像信号进行稀疏表达；最后分别计算两种稀疏字典对未知信号稀疏表达的重构误差，利用重构误差比值识别目标和干扰类别。仿真结果表明，在目标与无源假目标干扰的回波不混叠、目标与干扰噪声比3 dB条件下，识别无源假目标欺骗干扰的准确率超过90%，证明了该方法抗无源假目标干扰的有效性。     

超高分辨率PolSAR图像去噪对极化特征的影响

随着超高分辨率极化合成孔径雷达(PolSAR)图像数据的出现，有必要对PolSAR图像的去噪过程对于极化分解结果的影响进行评测。相干斑去噪过程的实施将对观测场景中的PolSAR图像原有极化属性产生不同程度的影响，这将会导致分解结果出现偏差。以非相干分解模型为评估对象，以喷气推进实验室(JPL)提供的开源机载超高分辨率PolSAR系统数据为实验样本，提出了一种利用绝对相对误差的定量评测方法。评测结果显示：对于超高分辨率图像，相干斑噪声的影响明显变小，分解窗口可相应的缩小为7×7的尺寸。研究结果对于PolSAR图像的后期遥感应用中的参数选择具有重要参考意义。     

The contribution of weather variability to economic sectors

Every day, people make economic decisions based on the weather, affecting sales of companies in a wide range of economic sectors. In many cases, the impact of weather on sales is not constant from one season to the next. Yet, the existing research to estimate the influence of temperature on annual sales has not analysed the relationship per season, resulting in potential washout effects and underestimated weather impacts. Drawing upon French economic sectors for empirical evidence, we break down the analysis of the relationship between weather and monthly sales by season. Our methodology provides the cumulative annual contribution of weather to sales and allows deriving the maximum potential annual impact of adverse weather. With our results, analysts and risk managers can better understand the exposure to abnormal weather and consider the potential benefits of mitigating weather risk using the weather parameters we identify to structure bespoke index-based financial instruments.     

基于双通道相位同步修正的距离零值校准

双通道接收机是测控雷达实现大姿态飞行目标跟踪测量的常规设备，也是高精度雷达通用的链路配置形式。采用常规的距离零值标校方法对该类型系统进行标校，稳定性较差，精度不高，无法达到亚米级距离零值的校准目的。在传统标校方法的基础上，融合双通道相位同步修正技术，优化了系统距离零值标校方法。仿真和测试结果结果表明，50 dB动态条件下零值校准精度优于1 m，弥补了传统标校方法的不足，可以作为工程方法推广使用。     

利用生成对抗网络的时频图像去噪和增强处理

针对雷达信号时频图像的去噪和增强问题，提出了利用生成对抗网络二次生成时频图像的方法。首先利用时频分析产生雷达信号的时频图像作为原始数据集1;接着利用生成对抗网络对数据集1进行学习之后生成新的数据集2，数据集2相对于数据集1拥有着去噪和增强的效果;最后提取时频图像奇异值特征检验生成的数据集2的有效性。对6种常见的雷达信号的时频图像进行了仿真实验，结果证明了该方法在时频图像去噪和增加样本多样性方面是有效的。     

基于NeiMu的雷达信号聚类分选

针对雷达信号分选中常见的聚类数目难确定、数据簇形状识别、异常数据敏感等问题，提出了基于NeiMu(Neighboring Mutually)的雷达信号聚类分选算法。该算法首先以信号脉冲为点、各点间的欧氏距离为线构建距离矩阵，然后在进行干扰数据剔除的情况下选定合适k值完成聚类矩阵的构建，最后采取遍历聚类矩阵的方法输出聚类结果，在删除无效的聚类后实现了雷达信号的聚类分选。通过仿真可知该算法在选取合适k值的情况下具有极高的正确率，证明了其有效性和可靠性。     

The forecasting ability of solar and space weather data on NASDAQ’s finance sector price index volatility

We examine the impact of solar and space weather events on the Financial Select Sector SPDR Fund (XLF) price index volatility, spanning the period 1998-2018. Comparing MAPE and RMSFE forecasting criteria, for the ARIMA-GARCH model, augmented with exogenous variables, we find that solar and space weather variables contribute statistically significant information with regard to volatility forecasting.