N-策略

N-策略（共11篇）

N-策略 篇1

1重试可修排队系统模型研究现状

在具有多通路的远程通信网络系统中, 由于网络信号强弱的原因, 客户端的数据传输就有可能出现中止、错误等现象, 这就需要等待数据的再次传输。有关学者研究了具有反馈、启动失效的重试可修排队系统。然而在一些排队服务系统中, 要完成一个服务可能需要选择几个阶段的服务, 即被称为初步服务和主要服务。并且在进行初步服务时, 顾客具有优先权可以抢占服务, 但在进行主要服务时, 顾客不会被优先权高德抢占。因此, 吴锦标等[1]将N策略、具有反馈抢占、负顾客到达的、重试这些服务规则结合在一起, 然后运用补充变量方法描述具有N策略和负顾客的反馈抢占型M/G/1重试可修排队系统模型, 并且得到了该排队系统稳态解存在的充分必要条件。杜绍安等[2]对该模型进行了动态分析, 他们首先引入系统的状态空间, 算子和算子的定义域, 将该模型转换为抽象的Cauchy问题, 接着运用泛函分析中的线性算子半群理论证明了该模型存在唯一的正时间依赖解, 然后当失效率函数为常数时, 得到该模型时间依赖解的渐进行为。

此外, 通过查阅文献资料, 至今仍未发现关于此模型的其他任何结果。由于杜绍安等[2]研究中模型的状态空间涉及到Banach空间, 但是没有给出具体详细的证明。本文沿用已有研究[3,4]的证明过程方法, 运用泛函分析中线性算子的有关理论和知识来证明该系统状态空间的完备性。

2主要结果

一类具有N策略和负顾客的反馈抢占型M/G/1重试可修排队模型偏微分方程组描述详见杜绍安等[2]的研究。其中, (x, t) ∈[0, ∞) ×[0, ∞) ;p1 (t) 表示系统在时刻t处于待机状态的概率;p2 (x, t) dx表示系统在时刻t正在接受初步服务的顾客已经耗去的服务时间在区间[x, x+dx) 内的概率;p3 (x, t) dx表示系统在时刻t正在接受主要服务的顾客已经耗去的服务时间在区间[x, x+dx) 内的概率;p4 (x, t) dx表示系统在时刻t正处于修理的状态, 并且已经用去的服务时间在区间[x, x+dx) 内的概率;用l+表示正顾客的到达概率;用l-表示负顾客的到达概率;用q表示接受主要服务的概率;d表示重试概率;a表示抢占服务的概率;m (x) 表示主要服务的失效率函数;h (x) 表示初步服务的失效率函数;y (x) 表示修理时间的失效率函数。

取状态空间为:

2.1定理1——具N策略和负顾客反馈抢占型排队系统状态空间X是Banach空间

由此容易证明g0= (p1 (0) , p2 (0) , p3 (0) , p4 (0) ) ∈X, 从而证明了空间X的完备性。定理证毕。

2.2定理2——具有N策略和负顾客反馈抢占型排队系统状态空间X的对偶空间X*是Banach空间

利用2.1同样的证明过程可以得到定理2。仍沿用杜绍安等[2]研究中的符号, 且系统状态空间和对偶空间完备性的前提下, 具有N策略和负顾客反馈抢占型排队系统得偏微分方程组可改写为Banach空间X中的抽象Cau chy问题:

其中, 线性算子A、算子U和算子E的表达式详见杜绍安等[2]研究中的符号表达, 从而可以运用泛函分析中的线性算子相关理论、定理和方法进一步研究一类具有N策略和负顾客的反馈抢占型M/G/1重试可修排队系统时间依赖解的渐进行为及其他一些可靠性指标, 具体研究资料方法详见周学良等[5]的证明过程。

参考文献

[1]吴锦标, 尹小玲, 刘再明.具有N策略和负顾客的反馈抢占型M/G/1重试可修排队系统[J].应用数学学报, 2009 (2) :323-335.

[2]杜绍安, 艾合买提·卡斯木.具有N策略和负顾客的反馈抢占型M/G/1重试可修排队模型研究[J].新疆大学学报 (自然科学版) , 2010 (1) :37-50.

[3]阿力木·米吉提, 蔡玲霞.第二种服务可选的M/M/1排队模型状态空间及对偶空间的完备性[J].新疆师范大学学报 (自然科学版) , 2012 (2) :72-76.

[4]周学良, 吕元新.具有三种状态可修排队系统状态空间的完备性[J].科技信息, 2013 (2) :133.

[5]周学良, 艾尼·吾甫尔.一类具有三种状态的可修排队系统研究[J].应用泛函分析学报, 2010 (2) :149-159.

N-策略 篇2

研究N-策略多重休假下,顾客是批量到达的MX/(G,Gm)/1排队模型.一旦系统空闲服务台就开始一个随机长度的休假,休假结束后,如果发现顾客数达到或超过N,就立即对顾客进行服务直到系统空闲,如果发现顾客数小于N,就进行下一阶段随机长度休假.服务台提供两阶段服务:第一阶段初步服务和第二阶段m种选择服务.在第一阶段初步服务结束后,顾客可以回到队列要求重新服务,也可以立即离开系统,或接受第二阶段m种选择服务中某一种服务.通过补充变量法得到了稳态下系统队长的.概率母函数和其随机分解性质.进一步计算出系统稳态的队长及其他性能指标.

作 者：潘全如 朱翼隽 陈佩树 PAN Quanru ZHU Yijun CHEN Peishu 作者单位：潘全如,PAN Quanru(江苏科技大学,数理学院,江苏,镇江,21;江苏大学,理学院,江苏,镇江,21)

朱翼隽,陈佩树,ZHU Yijun,CHEN Peishu(江苏大学,理学院,江苏,镇江,212013)

N-策略 篇3

关键词：“N+N”结构语义关系词义理解在全球经济高速发展的今天，网络在我们日常生活中所占比重越来越大，它对于人类的交际工具——语言的影响也越来越深刻。打开电脑，“神回复”“男神”“亲妈粉”等大量网络词汇充斥眼帘，这些陌生又熟悉的词语，是否会阻隔网民与非网民的沟通？本文将选取出现频率较高的“N+N”结构合成词，从语义关系的角度，对这类词的构词方式及能产性进行分析研究。

以往对词和短语的划分都是从语法层面上进行的，因为汉语没有形态变化，我们必须从词语的内部词义着手，将语法分析和语义分析结合起来，研究“N+N”结构合成词的结构关系和意义关系。黄伯荣、廖旭东《现代汉语》将合成词分为“复合式、附加式和重叠式”三类，这是根据语法中的构词规律，依据语素的位置和构成进行的分类。本文借鉴了这一分类方式，并且将研究单位从语素扩展到词，以两个名词之间的语义关系为重点，对“N+N”结构合成词进行语义分类。

一、复合式“N+N”结构合成词内部语义关系分析

复合式“N+N”结构合成词由两个不相同的，意义实在的名词构成。它们的语义关系比较复杂，我们可以先根据是否存在修饰和被修饰关系，将其分为联合型和偏正型。

(一)联合型

这种类型的两个名词语义独立，地位相等，不存在修饰方和被修饰方。它们意义相同、相近、相关或相反，两个词在语义组合上是并列的关系。例如：

1.牙齿 朋友 晨晓

2.躯体 乳液 粮食

3.师生 兄弟 祖孙

4.前后 左右 生死

5.碗筷 鞋袜 键鼠 人物 国家 窗户

第1类复合词中的两个名词意义相同；第2类复合词中的两个名词意义相近；第3类复合词中的两个名词组成了一种关系的两个方面，是关系词；第4类复合词中的两个名词意义相反；第5类复合词中的两个名词存在一种隐性的关系，例如“碗”“筷”都属于吃饭的用具，“国”是无数“家”的集合体。值得注意的是后面三个词，由于语言的长期演化或构词需要，词义偏向一方，另一个词的意义越来越弱，直至消失。如：在古汉语中，“人物”曾表示“人和物”；而在现代汉语里，“人物”一词仅仅指“人”。

（二）偏正型

这种类型的两个名词，一个词修饰、限制另一个词，多数情况下前一个词是修饰语，后一个词是被修饰的中心词。依据两者之间的语义组合关系，又可以分为以下几类：

1.后一个中心词是前一个名词的一部分，它们是整体和部分的关系。例如：

车轮 牛头 树苗 月光

利奇在《语义学》中，曾将这一类名词归为“部分名词”。这一类名词具有传递性，可以组成一系列由大到小的等级。例如“车轮→轮胎→胎面”。这种词语的组合规律提高了词汇的能产性。

2.前一个名词表示后一个中心词的原材料。它们是原材料和制成品的关系。例如：

蛋糕 玉米粉 橘子酱 布娃娃

3.一个名词表示另一个中心词的属性特征，中心词可以在前，也可以在后。例如：

老板娘 医生小王 基督教 佛教 共产主义

在“老板娘”一词中，“娘”仅仅表示老板的女性属性，“老板娘”既可以表示“女老板”，也可以表示“老板的夫人”。

4.前一个名词表示后一个中心词的内容和关涉方面。例如：

麦霸 山水画 爱情片 语文课 文艺范

其中，“文艺范”是近年来的网络流行词，表示“文学艺术方面的气质”。

5.前一个名词表示后一个中心词的对象。它们是作用对象和产生作用的工具或人的关系。例如：

盲道 酒杯 苍蝇拍 懒人桌 私人医生

6.前一个名词是后一个中心词的表现手段或工具。例如：

歌剧 话剧 毛笔字 铅笔画

7.前一个名词表示后一个中心词的范围。这里的“范围”区别于“处所”，主要针对较抽象的事物。例如：

英语 半价票 国际战争 内部矛盾

8.一个名词表示另一个中心词的程度。中心词可以在前，也可以在后。例如：

专家级 小学文化 职业水准 英语四级

9.前一个名词表示后一个中心词的时间。例如：

午饭 夜路 暮色 月薪

10.一个名词表示另一个名词的处所或方位。例如：

A.的哥 室友 公园雕塑 南京地铁

B.身后 广场前

A组表示处所的词在中心词前面，“的哥”的“的”表示“出租车”，是对出租车司机的亲切称呼；B组表示方位的名词放在中心词之后。其中第9类和第10类又可以交叉出现，由表示时间的词和表示方位的词共同组成“N+N”复合式名词。这时，前一个可以是时间名词，后一个可以是方位名词；也可以前一个是方位名词，后一个是时间名词。无论何种情况，它们组合成的复合词都表示时间。例如：

三天前 春节后 前年 后天

11.前一个名词是后一个中心词的原因。它们是原因和结果的关系。例如：

战争赔款 手术后遗症

12.前一个名词是后一个中心词的目的。例如:

装饰画 升学考试 光盘行动

13.一个词形式上是名词，而功能上已经是形容词，作另一个名词的定语，表示“像……一样的”。中心词可以在前也可以在后。例如：

雪花 蝴蝶结 玻璃心 亲妈粉 泡沫经济

“雪花”是像花一样的雪；“蝴蝶结”是像蝴蝶一样的绳结；“玻璃心”就是像玻璃一样的心，比喻内心脆弱；“亲妈粉”是像亲生母亲一样的粉丝，形容粉丝对偶像的无微不至。诸如此类的用法近年来在网络用语中大量出现。初看这些词，前一个名词和后一个名词似乎不能搭配，如果不是熟悉网络语言的人，很可能连这些词中的“回复”“粉”是什么意思都不明白。

二、附加式“N+N”结构合成词内部语义关系分析

附加式“N+N”结构合成词由两个不同的名词构成，与复合式不同的是，其中一个词意义实在，而另一个词意义虚化。由于词义是发展变化的，根据其意义虚化程度不同，可以稍作区分。例如：

1.枪手 杀手 打手 好手

2.石头 木头

3.嘴巴 尾巴

第1组词的“枪手”可以理解为“手中握枪的人”，词的主体已经不是“手”，而是“人”。“手”在词中的意义已经逐渐虚化，学术界将这一类词看作有词缀化倾向。如果说第1类词的“手”和词义仍有相关，那么第2组词的“头”和第3组词的“巴”的词义则已经完全虚化，只相当于一个音节。

三、重叠式“N+N”结构合成词内部语义关系分析

重叠式“N+N”结构合成词由相同的两个名词组成，由于名词不能用重叠式表示共同的语法意义，因此，这种重叠也被看成是构词的语素重叠，而不是构形的形态变化。虽然重叠的两个名词在理性意义上与一个名词并没有差别，但它们在情感意义上还是略有区别的，因此本文将其归为“合成词”。例如：

1.哥哥 妈妈 叔叔

2.果果 手手 本本

第1组是表示称谓的词，相比单纯的一个词，在情感表达上更亲热；第2组词往往产生于儿童初学语言的时期，也有成人故意使用这种语气模仿儿童，表现出可爱的感觉。如“本本”一词指笔记本电脑，使用者多为年轻女性，这样使用既缩短了词语的长度，使人际交往更加经济便捷，又使语言更加生动活泼。

四、结语

利奇在《语义学》中将广义的“意义”分为七类，分别是理性意义、内涵意义、社会意义、情感意义、反映意义、搭配意义和主题意义。其中，理性意义是一个词的根基，是最基本的意义。在理解词义时，首先要弄清理性意义；其次，新时期词汇的复杂性大大加强，究其原因，和社会发展进程加快，人类思维模式越来越多样化密不可分，因此，在辨析词义时，我们需要从多角度、多层次进行思考。

名词的作用在于指称，通过以上研究，我们发现“N+N”合成词具有可以用于指称的名词性，因此属于名词性结构。名词的形容词化在古代汉语中是一种语法手段，而在现代汉语中主要是一种修辞现象，在网络语言中得到很大发展，这一现象值得我们进一步研究。因为词语具有多义性，在解释词语时可能根据理解的不同，将词与词的关系划分为不同的种类。由于学识有限，本文对于“N+N”结构语义关系只选取较易理解的类别作出区分，其科学性和完备性还需进一步完善。

参考文献：

[1]黄伯荣，廖序东.现代汉语[M].北京：高等教育出版社，2007.

[2]周春林.词语语义语法偏离搭配研究[M].昆明：云南人民出版

社，2007.

[3]周日安.名名组合的句法语义研究[M].北京：中国社会科学出版

社，2010.

[4]张小平.当代汉语词汇发展变化研究[M].济南：齐鲁书社，

2008.

（张颖江苏南京 南京大学文学院210046）

N-策略 篇4

近几年来,机器学习方法在自然语言处理领域得到广泛的应用,如隐马尔科夫模型[1](HMM)、最大熵[2]、条件随机场[3](CRF)等。这几种方法主要应用在汉语分词、词性标注及组块识别等方面,其识别效果相比基于规则的方法,都有很大的提高,但这几种学习方法仍然存在一定的问题[4],如在训练数据时,容易出现数据过适应问题,再就是需要采用启发式学习进行特征的提取。

短语分析作为一种预处理手段,可以大大降低短语分析处理的复杂度,为进一步对句子的深层次分词提供基础,使得句子分析在一定程度上得到了简化。在现代汉语中,存在一些特殊语序的短语,如“名词+动词+名词”、“动词+名词+名词”简写为“N+V+N”、“V+N+N”型短语,它是由名词和动词组合构成的一种短语模式。当前对短语的研究多涉及到“N+V”和“V+N”型短语,对“N+V+N”、“V+N+N”短语的研究较少。前人如邢福义[5]、金锡馍[6]等对“N+V+N”型短语有所研究,但这些研究只限于对书面用语的统筹研究,没有涉及到具体应用领域,而且在短语功能类别上也只涉及名词性短语的研究。本文主要通过构建短语功能类识别所需特征集,利用机器学习方法,在已识别出的“N+V+N”、“V+N+N”型短语上,标识正确的功能类别。

SVM[7]机器学习方法具有结构风险最小化的归纳原则,同时可以控制整个样本集的期望风险。因此它解决了其他机器学习方法对训练数据产生过适应的缺点,而且引入核函数的概念,在解决线性不可分及高维特征空间稀疏问题上表现出很好的性能。因此在短语功能类别识别实验中,采用SVM方法实现。

1 “N+V+N”、“V+N+N”型短语特点

文章以“搜索引擎日志中‘N+V+N’、‘V+N+N’型短语识别”一文中所识别出的短语作为实验的数据来源。“N+V+N”、“V+N+N”型短语特点体现在两个方面:一是功能方面;另一方面是结构特点。

1.1 功能方面

一般的“N+V+N”、“V+N+N”型短语的功能类别有名词性短语,动词性短语,主谓短语。在搜狗日志语料中这三种类型短语都有所涉及,但在占有率上却有很大差别。如在文献[8]中所提到的“N+V+N”型短语中72.7%的短语为名词短语,其余27.3%为动词短语和主谓短语;文献[9]中所提到的“N+V+N”型短语中81.27%的短语为名词短语,其余18.73%为动词短语和主谓短语,但从数据分析,“N+V+N”、“V+N+N”型短语以名词短语居多,这也与以往研究多涉及名词短语相符合,如邢福义[5]、金锡馍[6]、陈芙[10]、陈玉洁[11]等。以下所举示例据来自于搜狗日志语料。

在搜狗日志语料中,涉及的三种功能类别短语举例:

1) 名词短语:灌/篮/高手 劲舞/团/舞步 网页/设计/教程 北京/拆迁/规定

2) 动词短语:购买/汽/枪 清理/地址/栏 新疆/平/暴 填写/个人/证件

3) 主谓短语: 王子/变/青蛙 莫斯科/没有/眼泪 鬼/吹/灯 刘心武/讲/红楼梦

1.2 结构特点

主要从音节方面阐述短语结构特点,对于“N+V+N”、“V+N+N”型短语在音节组合方面是比较宽泛的,参考文献[8,9]可知,在搜狗日志中,短语音节组合模式多以“2+2+2”这中和谐结构组合,这也体现了短语构词特点。短语音节特点在其相关论文已有论述,这不再做说明。

2 支持向量机识别方法描述

SVM是由Vapnik[12,13](1995)等人提出的一种基于统计学习理论的新型机器学习算法。主要实现的二分类问题,是近年来机器学习研究中的一项重大成果,与神经网络、遗传算法、人工智能等现有的学习机相比,这种模型从本质上避免了从归纳到演绎的传统过程,高效地实现了从训练样本到预测样本的“引导推理”,大大简化了通常的分类问题。其基本思想是将输入空间转换到一个高维空间,使非线性样本变得线性可分,最终求取最优分类面,以达到最大推广能力,防止对训练数据的过拟合。该方法在人脸检测、网页分类、手写体数字识别、图像检索等领域得到了广泛应用。

SVM的基本思想可用图1的二维图说明,图中三角形图标和菱形图标表示两类样本,H为分类线,H1、H2分别为过各类中离分类线最近的样本且平行于分类线的直线,它们之间的距离叫分类间隔。所谓最优分类线就是要求分类线不但能将两类样本正确分开(训练错误率为0),而且使分类间隔最大。

由于SVM既有严格的理论基础,又能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,因此在自然语言处理和模式识别等很多领域,SVM都表现出了极为优异的性能。如Taku Kudo[14]借助SVM方法实现英语基本短语(组块)识别,取得了较好的效果。

3 短语功能类别标注集和上下文特征选

本文针对不同切割单位采用不同的标注集,如以分词后语料为输入语料的文本,采用“BIEO”[15]标注集,而以整合后的短语为输入语料的文本,采用自定义的功能类别标注集。

3.1 第一种短语功能类别标注

实验采用功能类别加标记的方法标识短语功能类别块。在START/END[15]标注集中的“BIE0”标注集的基础上转变为所需的标注集,具体标注集如下:B-F表示当前词所构建短语的功能类别为F,并且是F类短语的起始词;I-F表示当前词所构建短语的功能类别为F,并且组成F类短语的中间词;E-F表示当前词所构建短语的功能类别为F,并且是F类短语的结尾词;O表示不属于任何短语的词。下面以一条被标识了短语功能类别的查询串为例,详细说明:

{0216 m 4 O [中国 ns 2 B-NP 教育 vn 2 I-NP 出版社 n 3 E-NP] 影视 b 2 O 部 n 1 O 青春期 t 3 O 性 ng 1 O 教育 v 2 O 请 v 1 O 以 p 1 O 严肃 a 2 O 目光 n 2 O 观看 v 2 O RMVB x 4 O}

整个查询词串包含在一对“{}”内,每个词语后紧跟其词性、音节数及短语功能类别标识符,中括号“[]”内为所要被识别的短语。由此可见,一种功能类别为F的短语可有3种边界标记B-F/I-F/E-F来识别。本文中共定义了3种功能类别,所以实验中涉及9种边界标记,再加上不属于任何功能类别的边界标记O,共10种。使用上面定义的功能类别标记,可以将短语功能类别识别转化为一个简单的分类问题,即把一个经过分词和词性标注的查询串输入给短语功能类别识别器,经过SVM机器学习后,识别器为每个词语赋予一个功能类别边界标记,输出结果为一系列经过功能类别标记的词串。显然,根据识别器输出结果,能够直接确定每条短语的边界及功能。

3.2 第二种短语功能类别标注

由于这种标注集不包含边界信息,只需功能类别标注,所以需按照短语边界识别结果,把识别出的短语边界词整合到一起,作为当前实验的输入语料。下面举例说明:

{0216 m 4 O [中国教育出版社ns+vn+n 7 NP] 影视 b 2 O 部 n 1 O 青春期 t 3 O 性 ng 1 O 教育 v 2 O 请 v 1 O 以 p 1 O 严肃 a 2 O 目光 n 2 O 观看 v 2 O RMVB x 4 O}

与3.1节中的查询串相比,“中国教育出版社”不再用分开标识,而是作为一个整体。其后紧跟的词性串“ns+vn+n”是有短语的三部词语词性组成,“7”则为短语总音节数。对于这部分实验,只需给出整体功能类别,无需给出边界信息,相比第一种标注集,所涉及分类类别较少,只需3种功能类别(“NP”、“VP”与“DJ”),因此识别过程变得相对简单,具体识别结果如何,详看实验分析。

3.3 上下文特征选取

通过对已标注的查询串语料进行分析,发现以下因素对短语功能的形成产生影响:词、词性、词语音节数以及相应的句法信息。它们构成短语功能类识别过程中的静态特征与动态特征。

1) 静态特征选取

在组建短语功能类别识别实验的静态特征集中,考虑到词语信息w、词性信息p和音节信息s,充分利用当前标记位置的上下文信息,将每一个样本数据用15个特征表示:F=(w-2,p-2,s-2,w-1,p-1,s-1,w0,p0,s0,w1,p1,s1,w2,p2,s2)w0:在实验数据中,表示当前词;p0:表示当前词的词性标记;s0:表示当前词的音节数。

w-i:表示当前词左第i个词;p-i:表示当前词左第i个词的词性标记;s-i:表示当前词左第i个词的音节数。

wi:表示当前词右第i个词;pi:表示当前词右第i个词的词性标记;si:表示当前词右第i个词的音节数。

2) 动态特征选取

由于在中文短语识别中,其前向标记是非常有价值的上下文信息,这儿所描述的上下文信息为文中提到的句法信息,即当前词语是否被包含在某种短语功能类型中。所以除去静态特征外,实验中还涉及一些动态特征的选择,这些特征是在短语功能类别识别过程中动态给出的,用“T”表示。T=(t-2,t-1),t-i:表示当前词左第i个词的类别标记两个。

3.4 特征模板选择

实验中所涉及到的特征模板如图2-图6所示:其中外框所圈内容代表实验中用到的特征集,内框代表静态特征,右上角框代表动态特征,右下角框是要进行动态识别的标记。“F:-2..2:0.. T:-2..-1”用于表示窗口的大小。F值后紧跟数字代表下图中的所标的行号,冒号后的数值代表列号;T值代表的是动态特征号。其中前4个特征模板是针对第一种标注集的,最后一个模板是针对第二种标注集。

4 实验及结果分析

文中进行了特征模板、多分类方法、分析方向对短语功能类别性能影响的比对实验,以及验证训练语料与测试语料在不同比例下对短语功能类别识别是否有影响。选用31952条 “N+V+N”、“V+N+N”型短语的词条进行相应的实验验证。在半开放性实验中用到全部数据,而开放性实验中只用到去重后的7013条实验数据,其中包含2154条“V+N+N”型短语、4875条“N+V+N”型短语。实验中选取Yamcha工具[16]作为SVM分类器的实现。这款工具是Taku Kudo专门为NP Chunking所设计的SVM工具,所以在短语功能类识别上优势。

短语的功能类别包括NP,VP,DJ 3种类别,实验中采用的衡量指标:准确率(Precision)、召回率(Recall)、调和平均值(F-measure)具体计算公式如下:

A:功能类别识别正确的短语数目

B:识别为短语的数目

C:测试语料中人工标注的短语数目

$\mathrm{Re}call=\frac{A}{C}\times 100\%$

$\text{Ρ}\text{r}ecision=\frac{A}{B}\times 100\%$

$F-measure=\frac{(\beta {}^2+1)\times {\rm P}\times R}{\beta {}^2\times {\rm P}+R}$

4.1 第一种标注集实验

对3.3节所列前4种特征模板,采用表1所列参数、多类实现方法及语料规模设置,同时设定识别方向为从左到右,在识别“N+V+N”、“V+N+N”型短语中所包含的3种功能短语上,所取得的最好结果,见表1。

表1是在比较多个模板在不同语料规模、不同参数及不同多类实现方法的基础上,得出的最高识别结果。对于模板1,采用one-versus-rest方法,同时参数d=2,并且训练语料与测试语料成8: 2关系时,三种短语的识别结果整体上达到最优;对于模板2以one-versus-one方法实现多分类,参数d=2,语料比例为7:3时,识别结果达到最好;模板3在模板2的基础上修改了语料规模的大小,同时把参数设置为3时,取得最理想效果;模板4与模板1虽然设置一样,但针对不同短语功能类别,其识别结果是有差异的。

1) “N+V+N”、“V+N+N”型短语混搭情况下,其开放性实验的短语功能识别情况

在开放性实验中预选用不同词性标注集,进行短语功能识别实验。针对词条中的动词词语,在两种比对实验中均采用中科院计算所的二级词性标注集[17],而其它词语,如名词,则考虑两种标注方法:1) 采用计算所汉语词性标记集[17]中的一类、二类、三类进行词语词性标识;2) 除动词词性保持原标识外,其它词语只采用一类词性标识。例如:

第一种方法下的词性标注: 第二种方法下的词性标注:

为使实验结果更具合理性,同时减少模型对实验数据的过度敏感性,实验采用随机抽取样本的方法,从全部语料中随机抽取20%～80%语料作为训练语料,剩余的80%～20%语料作为测试语料。以下比对实验均在特征模板一下实现,且多类实现方法为one-versus-one,参数d=2,解析方向为从左到右。

验证训练语料规模及两种词性标识规范下NP、VP、DJ短语的识别结果,见表2、表3、表4。

表2 是在两种词性标注下的NP短语的比对实验结果,对于每行中带有两个数据的单元格,上面数据代表第一种方法的实验结果,下面数据代表第二种方法的实验结果。若单从实验数据分析,采用简约词性标注的实验结果要好于精确词性标注的实验结果,而且在第二种方法下,训练语料与测试语料成7:3比例时,实验结果达到最好,其中P值高达89.08%,R值为90.48%,F值为89.78%。

表3是在两种词性标注下的VP短语的比对实验结果。从实验数据分析,针对不同语料,两种方法取得的实验效果也不尽相同。在训练语料与测试语料以5:5的比例进行实验时,第二种方法的实验结果要好于第一种方法,使得F值达到实验中的最大值,但与NP短语的识别结果相比较,VP短语的实验结果却不是很理想,其中在5:5实验中,P值为77.91%,R值为58.79%,F值仅为67.01%。

表4 是在两种词性标注下的DJ短语的比对实验结果。在训练语料与测试语料成8:2比例时,简约词性标注的实验结果要好于精确词性标注的实验结果,如P值提高了3.96%,R值提高了2.2%,F值提高了2.93%。

无论哪种短语类型,方法2都取得了比较好的效果,这也说明实验结果的好坏,不仅取决于特征模板的好坏,而且还受到词性标注集的影响,并且在不同语料规模下的影响程度不同。

2) “N+V+N”、“V+N+N”型短语孤立情况下,其短语功能识别情况

通过多次比对实验,在训练语料与测试语料规模设置为8:2时,特征模板1、特征模板4显示的识别结果最佳,以下实验均依照上述两种模板生成相应的特征集,构建特征集时,针对词性信息采用上面论述的第二种方法进行实验,同时把多类别实现方法限定为one-versus-one。

(1) “N+V+N”型短语功能类别识别结果

实验所用语料中含有4876条“N+V+N”型短语中,共中4275条NP短语、419条DJ短语、182条VP短语。DJ、NP、VP短语采用特征模板1效果要好于特征模板4,这与上面混搭模式下的模板选择不同,并且设置参数d=2,解析方法设为从左到右。

依据图7的图表显示,可以明显地看出在“N+V+N”型短语中,其NP短语、DJ短语的识别结果要好与VP短语的识别结果,对NP短语的识别结果最好,这与语料中含有更多的NP短语是分不开的。

(2) “V+N+N”型短语功能类别识别结果

实验所用语料中含有2155条“V+N+N”型短语中,共中1695条NP短语、460条VP短语。实现中设定参数d=3,并且短语的解析方向为从左到右时,实验结果好于从右到左的实验结果,同时NP、VP短语采用特征模板4效果要好于特征模板1,这与上面混搭模式下的模板选择相同。

参考图8的图表显示,可以明显地看出在“V+N+N”型短语中,其NP短语、VP短语的R值均在80%以上,其中对于NP短语的识别效果更好。

4.2 第二种标注集实验结果

在这组实验中,主要验证语料规模、标注集及参数d取不同值对实验结果的影响。分别对“N+V+N”、“V+N+N”两种类型短语进行开放性测试,具体实验结果如图9-图11所示。

验证训练语料规模大小对实验结果的影响,以降低模型对实验数据的过度敏感性,实验采用随机抽取样本的方法,从全部语料中随机抽取20%～80%语料作为训练语料,剩余的80%～20%语料作为测试语料,观测训练语料规模对实验结果的影响程度。实验结果如图9所示。

这组实验选用特征模板5,分析方向为从左向右,参数d=2。从图中所示,针对“N+V+N”型短语、“V+N+N”型短语中的名词短语识别,其受语料规模的影响较小,在训练语料仅占20%时,F评测值就已达到99.2%、96.98%,但识别率整体上还是随着训练语料数据规模的增长而缓慢提升。对于其他功能类别短语受语料规模大小的影响比较显著的。

为与图7、图8形成比对实验,在本组实验中采用相同语料规模,但参数设置及解析方法却不尽相同,在“N+V+N”型短语中,参数d=2,分析方向为从左到右;“V+N+N”型短语中,参数d=3,分析方向为从左到右。比较图7与图10、图8与图11,我们不难发现,在图10、图11中,对于两种类型短语中的名词短语的识别率都有很大的提高,但动词短语及主谓短语的识别都有相当程度的降低。这也说明这种标注集对名词短语的识别率提高有很大帮助,但对其他功能类型短语的识别还有待进一步的提高。

5 结 语

短语消岐的方法有很多种,在本文中利用SVM模型,实现对搜索引擎日志中“N+V+N”、“V+N+N”型短语的功能类别识别。利用词本身、词性信息、词音节数信息及前向标记信息构建相应的特征模板进行训练,同时针对不同词性标注集进行一系列的比对实验,最终得出采用简约词性集好于精确词性集的结论。

N-策略 篇5

【关键词】N+N复合词 隐喻 语义构建 认知规律

一、引言

Ayto.J 认为，N+N复合词就是由两个或两个以上的自由名词词素按一定的规律和顺序组合构成的词汇结构。其中，隐喻型N+N复合名词因其概念结构不是表层结构的直接反映，中心意义不能直接从复合名词的构成成分中得出，所以它们的语义建构过程被认为是无规律的。但是，随着认知语言学研究的不断深入，众多学者运用多种理论对英语N+N复合名词进行了大量研究。本文在此基础上，基于概念隐喻理论和概念整合理论，试图分析英语隐喻N+N复合名词语义构建的认知规律。

二、隐喻型N+N复合名词语义构建的认知规律性

本部分基于Benczes提出的五种隐喻作用的方式分析隐喻型N+N复合名词语义构建的规律性。

1.复合词的修饰成分涉及概念隐喻。Lakoff（1993）认为，隐喻是从一个具体的概念域向另一个抽象的概念域进行的系统映射。在此类复合名词中，概念隐喻作用于修饰语。复合词frogman的语义构建过程是通过概念域之间的映射完成的。本体frog的概念特征映射喻体man上，产生了新的语义。本体frog的原型义是指青蛙，青蛙具备游泳，潜水的能力。这个功能概念映射到man上，复合词frogman就产生了新概念，即“潜水员”。类似的复合词还有potbelly，armchair，heartland等。

2.复合词的凸显成分涉及概念隐喻。这类词的语义构建过程需要借助概念整合理论来完成。概念整合理论认为，最基本的概念合成模式是由两个输入空间（input mental space），一个类属空间（the generic space）以及一个合成空间（the blended mental space）构成的。这类词的语义构建过程比较复杂，复合词的两个成分分别构成两个输入空间，对应概念隐喻理论的始源域和目标域。在复合词jailbird的概念整合过程中，jailbird的两个输入空间分别为imprisoned person（囚犯）和笼中之鸟（caged bird）。概念隐喻“囚犯是笼中之鸟”将两个输入空间连接起来，囚犯对应于鸟，监狱对应于鸟笼，合成空间继承了“笼中之鸟”这个输入空间的结构，因此囚犯被看做是监狱中的鸟。类似的复合词还有bellybutton，seahorse，riverbed等。

3.复合词的修饰成分和凸显成分都涉及概念隐喻。这类复合名词的修饰成分和凸显成分都涉及概念隐喻。复合名词的两个成分分别涉及概念隐喻的两个始源域，通过它们来理解对应的两个目标域当中的概念实体。英语的flame sandwich指前后为两条肯定的，中间一条为否定的评价。它的概念合成是由三个输入空间和一个合成空间构成。三个输入空间分别对应三明治（sandwich），评价（comment）和争论是火（Argument Is Fire）。上下两片面包对应于第一和第三条评价，面包当中的填充物对应于第二条评价。第二条否定评价来自于第三输入空间的概念隐喻“争论是火”。Flame sandwich的意义由此形成。英语当中类似的复合词还有chicken hawk等。

4.复合词整体涉及概念隐喻。这类复合名词整体上隐喻另外的事物。我们在分析这类复合名词时应从整体上理解。例如，英文中用dog hole来比喻“龌龊的房间”，用horse tail来比喻女子的马尾辫等。

5.复合词修饰成分和凸显成分之间的关系涉及概念隐喻。这类复合词有一部分涉及到意象隐喻。submarine sandwich（潜水艇三明治）的映射是非常典型的意象映射模式，sandwich指大而长的面包，与submarine的外形有吻合之处。Submarine映射到sandwich之后，submarine sandwich的新概念由此形成。类似的复合词如beanpole family（竹竿家庭）；shuttle diplomacy（穿梭外交）等。

三、结语

通过分析隐喻型N1+N2复合名词语义构建的认知规律，我们发现，隐喻作用于复合词内部各个成分的方式不是随意的，而是有其自身规律。运用概念隐喻理论对此类复合名词进行分析，可以对此类复合名词的语义构建过程有更深入的了解。

参考文献：

[1]Ayto，J.20th Century Words[M].New York：Oxford University Press，1999.

[2]Benczes，R.Creative Compounding in English：the semantics of metaphorical and metonymical noun-noun combination[M].Amsterdam：John Benjamins Publishing Company，2006.

N-策略 篇6

早在1983年吕叔湘就对组合结构引发的语义褒贬化进行了相关研究, 他在《中性词与褒贬义》一文中指出, 有些中性意义的词, 连起“有”字来用就有褒义或贬义, 首先对“有+N”框架进行了研究。此后许多学者在此基础上对“有+N”框架进行了深入的研究, 但是当时学者并没有把这种现象归为系统的褒贬化研究, 这从他们对其命名———语义偏移———可见一斑。其中最有影响的是邹韶华对名词语义偏移的研究 (1986) 。他的学生王碧辉从词典释义的角度对“有+N”框架中的“N”进行了分类 (2009) 。张家桦结合汉俄语言的不同分别探讨了两种语言中的语义偏移现象, 其中提及最多的就是“有+N”框架 (2005) 。张志毅把语义组合的褒贬化称为中性义位的倾向化, 并且归纳出了褒化和贬化的几种框架, 中间也涉及了“有+N”框架 (2001) 。孙道功从微观的义征层面分析了“有+N”框架 (2011) 。

一、“有+N”框架的褒贬化分析

“有+N”框架, 最常见、最能产的一种语义褒贬化框架, 很多名词进入该框架都会发生褒贬化。名词进入“有+N”框架一般会发生褒化即增加积极意义 (有水平=有很高水平) 或贬化即增加消极意义 (有情绪=有不好的情绪) 两种倾向, 这种倾向比较固定单一, 但也有一个框架既可以看作发生褒化也可以看作发生贬化 (有味儿=有好闻的气味=有难闻的气味) 。研究发现该框架发生褒贬化的情况出现的频率并不是对称的, 换言之发生褒化和贬化的情况并不均衡, 其中积极意义与消极意义的分布大致为七比三, 这是对常用5000词中积极意义与消极意义词汇使用频率比较的结论 (邹韶华, 2001) 。“有+N”框架中“有”的意义为“《现代汉语词典》:【有】:动词;表示领有 (跟“无、没”相对) ”, 其意义是已经固定不变的, 但是其褒贬频率却不平衡, 这也就说明影响“有+N”框架褒贬化的关键因素在“N”部分, 因此对“N”进行详尽的语义分析才能更深入的解释“有+N”框架的褒贬化机制。

二、“有+N”框架中“N”的语义分析

(一) 语义分类及语义组合

关于该框架的构成类型, 邹韶华 (1986) 和王碧辉 (2009) 已经做过深入的研究, 认为常见的能够进入此框架并发生褒贬化的名词有具体事物名词、抽象事物名词、外在条件心理特征和属性类名词三类。具体言之:1具体事物名词主要是表人体部位的名词, 如:脑子、腰身、身材等。2抽象事物名词主要是表示抽象内涵和概念的名词, 如:文化、道理、价值等。3外在条件、心理特征和属性类名词, 这类名词又分为:感觉知觉类 (感情、心情、心思) ;性格、特点类 (风度、修养、气质) ;看法、主张类 (意见、态度、看法) ;外表特征类 (年头儿、年纪、身材) ;条件技能类 (学问、技术、经验、条件、本事、能力) ;心理状态类 (胸襟、追求、信念) 。王碧辉虽然对进入“有+N”的名词类型进行了分类 (2009) , 但是他的分类比较笼统, 有些不合逻辑, 还有一些明显重复, 如抽象事物类名词在外在条件心理特征和属性类名词中又多次提及。因而我们在分析“有+N”框架中“N”的语义类型时, 不得不选取更精细的语义分类方法。

赵春利在分析形名组合的语义模型时把名词分为五种 (2012) , 他以哲学上的逻辑观点为依据把具有认识能力及实践能力的主体“人”与作为认识对象和实践对象的客观物体区别开来。他首先根据能动性智力特征把名词分为主体名词和物体名词两种;接着考虑主体和物体的发展、变化和消亡把名词分为事体名词;然后根据主体物体的存在、运动、变化的基本形式把名词分为时空名词;最后借助主体在改造客观事物的过程中自身的理解和价值趋向把名词分为逻辑名词。赵春利 (2012) 的语义分类方法更符合人们认识事物的一般规律, 逻辑性更强, 因此, 在具体的分析过程中我们借鉴他的分析方法, 并参考《语义词典》 (2012年版) 的语义分析方法。由此, 我们对能够进入“有+N”框架并发生褒贬化的190个名词进行了分类研究, 并考查了“有+N”框架中“有”与“N”的语义选择情况。为了语义形式化的需要, 我们对其语义选择情况进行形式化描写, 主要采用字母标记形式进行描写。具体的方法是取对应义类汉语拼音的首字母, 如果首字母重合, 依次采用第二个字母表示。经验证认为能够进入“有+N”框架并发生褒贬化的“N”可以分为4大类26小类, 形成的语义模式具体如下:

一) Y+ZT:即“有”+主体名词

1.Y+RM:即“有”+容貌类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的容貌类“N”有8个, 占总数的4.21%。具体实例如:有相貌、有模样、有脸蛋

2.Y+ST:即“有”+身体属性类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的身体属性类“N”有11个, 占总数的5.79%。具体实例如:有身材、有身段、有身量、有腰身

3.Y+MB:即“有”+面部表情类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的面部表情类“N”有5个, 占总数的2.63%。具体实例如:有神情、有神色、有表情

4.Y+XG:即“有”+性格类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的性格类“N”有3个, 占总数的1.58%。具体实例如:有性格、有脾气、有个性、有品性

5.Y+ZL:即“有”+智力类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的智力类“N”有5个, 占总数的2.63%。具体实例如:有头脑、有脑子、有天资

6.Y+QG:即“有”+情态类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的情感态度类“N”有11个, 占总数的5.79%。具体实例如:有心情、有情绪、有感情、有心思

7.Y+YS:即“有”+意识类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的意识类“N”有21个, 占总数的11.05%。具体实例如:

8.Y+NL:即“有”+能力类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的能力类“N”有14个, 占总数的7.37%。具体实例如:有能耐、有能力、有本领、有才能

9.Y+ZS:即“有”+知识类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的知识类“N”有6个, 占总数的3.16%。具体实例如:

10.Y+PZ:即“有”+品质类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的品质类“N”有18个, 占总数的9.47%。具体实例如:有风度、有修养、有气质

11.Y+GX:即“有”+关系类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的关系类“N”有3个, 占总数的1.58%。具体实例如:有交情、有缘分、有人缘

12.Y+XL:即“有”+心理活动类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的心理活动类“N”有9个, 占总数的4.74%。具体实例如:有包袱、有创意、有见识、有经验、有想象、有心眼、有指望、有追求、有滋味

二) Y+WT:即“有”+物体名词

13.Y+WD:即“有”+味道类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的味道类“N”有2个, 占总数的1.05%。具体实例如:有味道、有味儿

14.Y+WX:即“有”+外形类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的外形类“N”有6个, 占总数的3.16%。具体实例如:有款式、有形象、有形状、有样子、有样儿、有造型

15.Y+JZ:即“有”+价值类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的价值类“N”有17个, 占总数的8.95%。具体实例如:有价值、有档次、有地位、有分量

17.Y+SX:即“有”+属性类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的属性类“N”有7个, 占总数的3.68%。具体实例如:有范儿、有名次、有气性

18.Y+CX:即“有”+成效类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的成效类“N”有5个, 占总数的2.63%。具体实例如:有成效、有速度、有效率、有成果、有结果

19.Y+FW:即“有”+范围类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的范围类“N”有8个, 占总数的4.21%。具体实例如:有规模、有架势、有排场、有气势

20.Y+FS:即“有”+非生物构件类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的非生物构件类“N”有2个, 占总数的1.05%。具体实例如:有脸面、有面子

三) Y+SK:即“有”+时空名词

21.Y+SJ:即“有”+时间类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的时间类“N”有2个, 占总数的1.05%。具体实例如:有日子、有时间

四) Y+LJ:即“有”+逻辑名词

21.Y+FF:即“有”+方法类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的方法类“N”有12个, 占总数的6.32%。具体实例如:有办法、有计谋、有对策

22.Y+JH:即“有”+机会类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的机会类“N”有3个, 占总数的1.58%。具体实例如:有机会、有机遇、有机缘

23.Y+QJ:即“有”+情景类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的情景类“N”有2个, 占总数的1.05%。具体实例如:有状况、有风浪

24.Y+QC:即“有”+趋程类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的趋程类“N”有2个, 占总数的1.05%。具体实例如:有前途、有前景

25.Y+YG:即“有”+因果条件类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的因果条件类“N”有4个, 占总数的2.11%。具体实例如:有逻辑、有条件、有问题、有原因

26.Y+XX:即“有”+信息类“N”

经考察发现, 能与“有”组合的信息类“N”有4个, 占总数的2.11%。具体实例如:有结论、有证据

根据“有”与“N”义类的语义选择情况, 共归纳出26种语义组合模式, 参照“N”义类出现的频率, 可以形成如下的等级序列:意识类>品质类>价值类>能力类>方法类>身体属性类、情态类>心理活动类>容貌类、范围类>属性类>知识类、外形类>面部表情类、智力类、成效类>因果条件类、信息类>性格类、关系类、机会类>味道类、非生物构件类、时间类、情景类、趋程类

(二) 语义褒贬分析

基于上述语义分析的结果我们接着考查了190个名词在组合结构中发生褒化和贬化的情况。

褒化是指感情向积极的一面:高、大、重要、好、多等变化, 同时也包括范围扩大、数量增加、程度加深等。在190个名词中发生褒化的有179个, 占总数的94.21%。贬化是指感情向消极的一面:低、小、不重要、坏、少等变化, 同时也包括范围缩小、数量减少、程度变轻等。在所选的190个名词中发生贬化的名词有11个, 约占总数的5.79%。

发生褒贬化的N的义类如下:

通过“N”的语义分类褒贬倾向的分析, 我们发现在这26类“N”中绝大多数“N”在组合结构中发生褒化, 少部分“N”在组合结构中发生贬化, 只有味道类“N”在组合结构中发生褒贬化两种倾向, 从分析的结果来看并没有哪一类“N”在组合结构中只发生贬化而不发生褒化。这也说明正是“N”的语义类别影响着“有+N”框架褒贬化的实现。

三、结语

N-策略 篇7

关键词：集聚,合成,表征

引言

酞菁具有18个π电子的大环结构,有奇特的光电性能,多年来一直受到人们广泛的研究[1]。其颜色鲜艳,合成成本低,光、热以及化学稳定性好,在可见光区有较好的吸收,分子结构可修饰[2]。早期,酞菁主要在印刷油墨、纺织品、涂料和塑料等领域作为颜料或染料而被广泛应用。近年来,金属酞菁作为一种重要的功能材料,已经被广泛的应用于光电导材料、染料敏化太阳能电池、液晶材料、化学传感器、非线性光学、光生伏打器件等领域[3]。但是无取代酞菁化合物的溶解性差、难成膜、易集聚,在应用中受到很大程度的限制[4]。要改善金属酞菁的水溶性,可以在酞菁外围苯环上引入取代基。本文通过在酞菁分子上引入N,N-二乙酸氨基,N,N-二乙基氨基,不但改善了其溶解性,而且减少了团聚现象,并且紫外可见光谱也发生了红移。

1 实验部分

1.1 试剂和仪器

4-硝基邻苯二甲腈、亚氨基二乙酸、二乙胺、l,8-二氮杂双环[5,4,0]十一烯-7(DBU)、N,N-二甲基甲酰胺(DMF)、醋酸锌、正戊醇、无水碳酸钾均为分析纯试剂;实验用水为去离子水。

F1-IR4800S傅里叶变换红外光谱仪,KBr压片(日本岛津研究所);UV-2300紫外-可见分光光度计(上海天美);F-2500型荧光分光光度计(日本日立公司)。

1.2 实验过程

2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌

本实验采用液相合成法,以4-硝基邻苯二甲腈和亚氨基二乙酸、二乙胺为主要原料,合成路线如图3所示。

4-(N,N-二乙酸氨基)邻苯二甲腈的合成:

将4-硝基邻苯二甲腈(0.866 g,5mmol)和亚氨基二乙酸(0.666g,5mmol)溶解在10 ml DMF中,待全部溶解后,加入无水K2CO3(1.0g,7mmol)。反应在氮气保护下剧烈搅拌28h,室温下反应。反应2小时后补加0.5gK2CO3。将滤液倒入20ml冰水中,搅拌。过滤沉淀物,用蒸馏水洗涤至中性。用95%的乙醇重结晶,并干燥。产量:0.78g,产率:60.2%,产品为深黄色结晶状固体,m.p.140-142℃.IR(KBr),υ(cm-1):3423(–O–H),3107(H–Ar),2241(–C≡N),1535(Ar C=C)1354(Ar–O–Ar),1298(C–N).1H NMR(DMSO-d6)δppm:7.19-8.35(m,3H,Ar–H),2.53(s,4H,–CH2–).Anal.Calc.for C12H9N3O4(259.22 g/mol):C,55.60;H,3.50;N,16.21;O,24.69 Found:C,55.21;H,3.92;N,16.27.反应式如图1所示。

4-(N,N-二乙基氨基)邻苯二甲腈的合成:

将4-硝基邻苯二甲腈(1.73 g,0.01mol)和二乙胺(0.73g,0.01mol,1.1 ml)溶解在15 ml DMF中,待全部溶解后,加入无水K2CO3(2 g,0.014mol)。采用同样的上述方法反应。产量:1.43g,产率:71.8%,产品为红棕色结晶状固体,m.p.136-139℃.IR(KBr),υ(cm-1)∶3107(H–Ar),2241(–C≡N),1537(Ar C=C),1354(Ar–O–Ar),1298(C–N).1H NMR(DMSO-d6)δ,ppm:8.64-8.96(m,3H,Ar-H),2.53(q,4H,–CH2–),2.94(t,6H,–CH3).Anal.Calc.for C12H13N3(199.26 g/mol)∶C,72.34;H,6.58;N,21.09;Found:C,72.57;H,6.42;N,21.18.反应式如图2所示。

2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌的合成:

将4-(N,N-二乙酸氨基)邻苯二甲腈(0.13 g,0.5mmol)、4-(N,N-二乙基氨基)邻苯二甲腈(0.3 g,1.5 mmol和醋酸锌(0.11 g,0.5 mmol)混合置于干燥的10 ml正戊醇中搅拌,加入1.5 ml催化剂DBU,氮气保护,在160℃下加热回流20h。反应完成后冷却至室温,加入无水甲醇析出固体,过滤,用甲醇、乙醇洗涤若干次以除去未反应的物质,真空干燥。最后用柱层析(硅胶)分离提纯。(DMF∶CH3OH=3:2(v/v))。产量:0.25 g,产率54.2%,产品为深绿色固体,m.p.>200℃.IR(KBr),υ(cm-1):3431(–O–H),2922,2853,1720(–C=O),16181400,1650,1458(C=C),1298(C–N),1340,1122,727UV-Vis,in DMF(λmax,logε)686(4.37),646(4.05).1H NMR(DMSO-d6)δ,ppm:7.15-8.13(m,12H,Ar-H),4.34(s,4H,-CH2-),2.31-2.85(m,30H,-CH2CH3).Anal.Calc.for C48H48N12O4Zn(922.37 g/mol):C,62.51;H,5.25;N,18.22;O6.94;Zn,7.09 Found:C,62.76;H,5.37;N,18.14.反应式如图3所示。

2 结果与讨论

2.1 产物的溶解性

无取代酞菁锌在一般有机溶剂中溶解性很差,在DMF、二甲基亚砜(DMSO)中部分溶解。2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌在苯、DMF、DMSO、氯仿、丙酮溶剂中有较好的溶解性,这是由于酞菁锌母体上带有N,N-二乙酸胺基、N,N-二乙基胺基所致。这种新型的具有好的溶解性的配合物有利于实际的应用中。

2.2 产物的紫外-可见光谱

金属酞菁在紫外可见光区有两个特征吸收带,Q带和B带,即在340nm附近的B带和600~800nm处得Q带。这些吸收带主要由π-π*跃迁引起的,其中B带主要由b2u,a2u-eg*高能跃迁引起的,Q带吸收主要由alu-eg*低能跃迁。从图4中可知合成的配合物确实形成了酞菁的大环结构,B带和Q带的最大吸收峰分别为352nm,677nm。无取代酞菁锌B带和Q带的最大吸收峰分别为335nm,669nm。2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌的紫外可见光谱红移,说明取代基与酰菁环之间存在共轭效应,使酞菁环的共轭体系增大,减小了金属酞菁的能带隙,使最大吸收波长产生了红移。

图4(a)、(b)分别是2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌在DMF溶液中和敏化的纳米TiO2薄膜的紫外-可见吸光光谱图。UV-Vis吸收光谱的浓度均是1×10-4 mol/L。从图中可知,具有一般金属酞菁固有的Q带和B带的特征带,说明合成的配合物形成了酞菁的大环结构,在648nm处出现一个小峰,是电子的振动峰。

众所周知,酞菁分子易发生团聚,这是由于分子间强耦合作用力导致的,造成吸收带发生红移或蓝移现象[5]。团聚通常被描述为大环的共平面由单体形成二聚体或者更高阶复合物,从而影响Q带的形成,通常与溶液的浓度、溶剂的性质、取代基的性质和中心配位金属离子等因素有关[6,7]。本文研究了2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌在DMF溶液中不同浓度下酞菁UV-Vis光谱,如图5所示。从图中可以看出,在DMF溶液中,随着溶液浓度的增大,Q带吸收强度也增大,吸收带没有发生偏移,也没有产生新的吸收峰,表明三种酞菁配合物在浓度范围5×10�5~2×10�6 mol/L之间无明显的团聚现象,并且符合Lambert-Beer定律[8,9]。

2.3 产物的荧光光谱

图6是2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌的荧光光谱,DMF溶剂,浓度为1.0×10-4 mol/L,激发波长为442 nm,发射波长为523nm,强度分别为40,156。发射光谱的强度大于激发光谱,说明可作为良好的光学材料,是一种潜在的近红外发光器件的功能材料。

3 结论

用4-硝基邻苯二甲腈、亚氨基二乙酸、二乙胺和醋酸锌为原料,采用液相法制备2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌,经红外光谱和紫外-见光谱表征了单体及酞菁配合物的结构。红外光谱分析的结构表明,与设计的化合物的结构相符;紫外-可见光谱反映出酞菁配合物的共轭结构。

参考文献

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关于n和n+1的最大素因子 篇8

关键词：素因子,微分,函数

如果n是一个正整数, 且n≥2。设P (n) 为n的最大素因子。在1978年, Paul Edros和Carl Pomernance发表了一篇关于n和n+1的最大素因子的著名论文, 他们证明了:n和n+1的最大素因子这两者并不接近。定理内容如下:

定理1:对于任意ε>0, 存在δ>0, 使得对于充分大的x, 满足n≤x且x-δ

在下面的定理中, 我们确定了ε和δ之间的关系:

我们采用了Paul Edros和Carl Pomernance的证明方法来证明了我们的结论。

首先我们先介绍一个著名的函数ψ (x, y) , 其定义如下:

定义:对于任意x>0, y>0, 函数ψ (x, y) 表示满足:n≤x且n不存在大于y素因子这样条件的n个数。

关于ψ (x, y) 有如下重要结论:

对定理2的证明:

由定理3可以得出:

对于任意的n以及任意的0<α<1, 如果n的最大素因子P (n) 小于等于xα, 也就等价于n不存在大于xα的素因子。

下面我们分如下几种情况进行讨论:

同理, 在情形2下满足 (1) 成立的n的个数最多为:

参考文献

[1]Erdos, paul and Pomerance, Carl, On the largest prime factors of and, Aequationes Math, 1978 (23) :311~321

N-策略 篇9

1试验部分

1.1主要原料与仪器

乙酸甲酯,纯度99.9%,湖南湘维有限公司生产;二乙胺,纯度98.5%,浙江建业化工股份有限公司生产;酸碱双功能HSO3-MCM-4NO3-NH2催化剂,濮阳迈奇科技有限公司实验室自制;玻璃夹套反应釜,巩义市宏华仪器设备有限公司生产;蠕动泵,常州高能流体技术有限公司生产;循环水浴,金坛市天竟实验仪器厂;安捷伦气相色谱仪GC7890,气相-质谱联用仪7890A-5975C等。

1.2酸碱HSO3-MCM-4NO3-NH2催化剂制备

1)用Na2CO3饱和水溶液处理SH-MCM-4NO3-NH2样品,使在萃取模板剂过程中形成的-NH3+失去H+恢复为NH2。

2)氨基保护,为了尽量避免在氧化巯基的过程中破坏氨基的碱性,需对氨基进行保护。称取Na2CO3饱和的水溶液处理过的SH-MCM-4NO3-NH2样品加入无水乙醇和苯甲醛,在80℃回流24 h,然后过滤,烘干。所得滤饼置于脂肪提取器中,用二氯甲烷回流提取8 h,洗去样品物理吸附的苯甲醛,最后得到氨基保护的SH-MCM-4NO3-NH2样品。

3)巯基氧化,将步骤2)所得的样品加入到单口圆底烧瓶中,然后加入双氧水,在氮气氛围和室温下搅拌氧化24h,最后过滤、烘干。

4)将步骤3)所得的样品加入烧杯中,然后加入乙醇、蒸馏水和少量硝酸,对氨基脱保护最后得含氨基和磺酸的酸碱双功能催化剂HSO3-MCM-4NO3-NH2。取出后用去离子水洗涤,烘干,在450℃焙烧3h,研磨过150ym筛,得到酸碱双功能催化剂HSO3-MCM-4NO3-NH2。

1.3反应原理

1.4试验过程

在20L装有搅拌、温度计、内回流的玻璃夹套反应釜中,先加入7.5kg(1.0kmol)乙酸甲酯;在搅拌状态下加入催化剂,催化剂加入量占乙酸甲酯原料量的0.125%;然后用蠕动泵加入8.8kg (1.20kmol)二乙胺,2h加完;在搅拌下将温度控制在85～87℃,反应4.5～5.0h,在基本没有回流的状态下保温1.0～1.5h,沉淀、过滤后;经过脱前馏分,减压下收集136～138℃/21325Pa馏分,得到黄色或棕色目标产物;乙酸甲酯转化率≥99%,N,N-二乙基乙酰胺选择性≥95%。

2试验结果与讨论

2.1原料配比对反应的影响

通过前期试验研究发现在二乙胺过量比让乙酸甲酯过量,产物选择性及后续分离提纯效果要好。因此,本试验在选择二乙胺过量的情况下,考察了单因素对反应的影响。在反应温度85～87℃、反应时间4.5～5.0h、催化剂用量相同的情况下,考察不同原料比对反应的影响,实验结果见表1。

由表1可以看出,当n(二乙胺):n(乙酸甲酯)为1.20时,乙酸甲酯基本转化完;超过1.20时,乙酸甲酯转化率基本没有变化,但由于副反应的增加使得产物的选择性有了一定下降,基于节省原料及减少后续分离提纯的困难,选择n(二乙胺):n(乙酸甲酯)为1.20较适宜。

2.2反应时间

在二乙胺与乙酸甲酯摩尔比为1.20,反应温度85～87℃,催化剂用量相同的情况下,考察了不同时间下对合成反应的影响。实验结果见图1。

由图1知,在酸碱功能催化剂HSO3-MCM-4NO3-NH2下,二乙胺与乙酸甲酯的反应速度也是一个较慢的过程,时间长。当时间小于3.5时,转化率和选择性都低于75%;时间大于4.0时,转化率达99.8%且几乎不再变化,而时间大于5.0h由于副反应的增多选择性下降的速度较快,综合考虑选择反应时间4.5～5.0h较合适。

2.3反应温度

在二乙胺与乙酸甲酯摩尔比为1.20,反应时间5.0h、催化剂用量相同的情况下,考察了不同温度下对合成反应的影响。实验结果见图2。

由图2可知,反应温度对反应有很大的影响,在温度低于75℃时,转化率及选择性都比较低。随着反应温度的升高,乙酸甲酯转化率增加,在85～87℃时为最优点。此温度下,N,N-二乙基乙酰胺选择性最大。

2.4催化剂加入量

在二乙胺与乙酸甲酯摩尔比为1.20、反应时间5.0h,反应温度87℃的情况下,考察了不同催化剂用量对合成反应的影响。实验结果见图3。

由图3可知,乙酸甲酯的转化率和N,N-二乙基乙酰胺的选择性与催化剂用量有关。催化剂用量较低时,生成N,N-二乙基乙酰胺的速度较慢;而随着催化剂用量的增加,乙酸乙酯与二乙胺反应速度加快,胺盐热分解量也减少,乙酸甲酯转化率和N,N-二乙基乙酰胺选择性增加。当催化剂加入量占乙酸甲酯的0.125%时,转化率和选择性较好,再增加催化剂加入量,除反应时间有所缩短之外其他指标基本没什么变化。综合考虑之后,选择催化剂加入量占乙酸甲酯量的0.125%较合适。

2.5催化剂使用次数试验

在二乙胺与乙酸甲酯摩尔比为1.20,反应时间5.0h,反应温度87℃,催化剂用量相同的情况下,考察了催化剂使用寿命。本试验是在原料液每次反应过沉淀、过滤之后,对催化的重复实验。试验结果见表2。

由表2可知,在原有工艺条件不变的情况下,催化剂使用6次效果还是比较好的,再次证明了自制催化剂良好的使用寿命及本工艺经济实用性。在本次试验的基础上,又对第7次重复试验进行了延长反应时间的试验探索,将反应时间由5.0h提高至9.0h,乙酸甲酯的转化率及N,N-二乙基乙酰胺选择性都有所提高,分别为95.6%和97.2%。可见在催化剂使用达7次以后,通过延长反应时间也可以提高转化率及选择性。综合考虑,催化剂使用7次较合适。

2.6二乙胺滴加速度

二乙胺滴加速度对反应时间的影响见图4。二乙胺的滴加速度对反应时间影响较大。若滴加速度≥75g/min时,反应时间明显延长很多;若滴加速度≤75g/min时,对反应时间的缩短也不是很明显。综合考虑,选择滴加速度≤75g/min较合适。

3结论

(1)研究了以含氨基和磺酸的酸碱双功能催化剂HSO3-MCM-4NO3-NH2,乙酸甲酯与二乙胺合成N,N-二乙基乙酰胺的方法,确定了最佳合成工艺条件为n(二乙胺):n(乙酸甲酯)为1.20,反应温度85～87℃,反应时间为4.5～5.0h,催化剂加入量占乙酸甲酯原料量0.125%,产物经过减压分离提纯,乙酸甲酯转化率≥99%,N,N-二乙基乙酰胺选择性≥95%。

(2)以本方法合成N,N-二乙基乙酰胺,工艺简单,操作方便,转化率及选择性较高,成本低,具有重要应用价值。

参考文献

[1]肖锦平,N,N-二甲基乙酰胺合成路线与市场前景[J].化工之友,2006.NO.02.28-29.

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[8]胀晓阳,乙酸与二甲胺合成N'N-二甲基乙酰胺的研究[J].化肥设计,2004年4月第44卷年第2期,15-17.

[9]王正岩.二甲基甲酰胺[J].氯碱工业.2003年12月第12期.34-36.

[10]刘坤,许孝良,N,N-二甲基甲酰胺的合成方法[J].浙江化工,2011年第42卷第10期,16-21.

[11]黄家辉,介孔固体酸碱催化剂的合成、表征及催化应用[D].吉林,吉林大学,2006.

爱的N次方 篇10

本文结合具体管理实例，从糖衣炮弹、适时鼓励、放手管理三方面探讨了小学班级管理的有效策略，以期能激起学生向上的动力、增强后进生的自信心，湛蓝童年的天空，实现班级的有效管理。

【关键词】

小学生 班主任 班级管理

时光如梭，青春易逝，我的青春和飞舞的粉笔沫一起渐渐地远去。和所有的老师一样，我从事这平凡的工作，付出我平凡的爱。我和孩子们的故事每天都在继续着。多年的一线班级管理实践经验告诉我，做好一名小学班主任，最重要的是要捧出自己的一颗爱心，才能在管理班级、处理学生问题时使自己的工作如鱼得水。下面，笔者就以小学班主任工作谈谈自己的几点浅显认识。

一、 糖衣炮弹，激起向上的动力

班会课，我面带神秘的微笑走进教室，教室里鸦雀无声，同学们坐得端端正正，用他们乌黑发亮的眼睛好奇地看着我。我环视了一下所有的同学，然后变魔术似的从口袋里掏出几卷山楂片，同学们看我时的眼神更惊奇了，不知道我葫芦里卖的什么药。我让大家齐声告诉我这是什么，同学们异口同声响亮地回答：“山楂片。”接着，我快速地报出名单上的11个同学的名字，让他们上来排好队，然后小心翼翼地撕开了山楂卷的包装纸，每人分了六片，让他们拿在手里。转过身，发现下面的同学一个个伸长了脖子，有的甚至也要上来。我让大家安静，才开始揭开了谜底：“今天，这十一个同学在单元的八十个词语默写中全对了，所以老师把好吃的山楂片奖给了他们！”我又面对十一个在讲台上一字排开的同学，宣布：“开始！”他们就在其他同学羡慕的目光之下开始津津有味地吃了起来。有的微笑着一丁点儿一丁点儿小心地吃着；有的故意夸张地做出一副意犹未尽的样子；有的边吃还边“啧啧”称赞，说“真好吃，真好吃”；还有的“小马屁”边吃还不忘拍马，说着“薛老师发的山楂就是好吃”……下面的同学都用羡慕之极的目光看着他们，也有少数两个开始了窃窃私语，小声地说：“我家里也有山楂片”，马上有一男生接过去说：“我家里还有比这好吃的牛肉干”，谢同学抢着说：“我家里还有我爸爸从北京带回来的我们这儿买不到的各种好吃的杏脯，下次我带过来给你们尝尝”……我示意大家安静，然后我“采访”起讲台上面十一个同学：“吃老师奖的山楂片心里有何感想？”他们一个个回答：“感到光荣”“吃在嘴里，甜在心里”“为自己感到自豪”“家里再多的好吃的也比不上老师的小小几片山楂片，因为家里的好吃的都是用爸爸妈妈的钱买的，而这山楂片是我们用自己的努力换取的，是挣来的奖品”……他们回答得真精彩，把我的用意全说到位了，我看见下面的同学一个个坐得更神气了。

第二次的单元默写，全班46个同学只有4个孩子错了其中一个词，1个孩子因为生病几天没来错得多了一点，其他所有的同学都默写全对了！

二、适时鼓励，增强后进生的自信心

如果班主任在对后进生进行教育时，不能正确地看待学生，对学生嘲讽、讥骂甚至体罚，学生马上就会产生失望、抵触甚至于绝望的情绪，其自信心将会受到严重地打击，自我堕落，乃至走向毁灭。因此，我在教育后进生时常常注意以实引情，以情动人，以己为例，给一些指导、一些启发、一种亲近感，使他在轻松的环境里受到教育。我在日常生活中，常常向取得进步的学生竖起大拇指；有时我会给表现好的同学奖励一本本子；还有时我会投给学生一缕赞许的目光，伸手亲切地摸摸学生的头，拍拍他的肩膀……又如，每学期结束，学校都要评“三好学生”，但名额有限，条件又高，绝大多数学生只能“望洋兴叹”。为此，我在班内设立了“体育标兵”“勤学标兵”“文艺能手”“劳动能手”“小书法家”“小画家”“进步典型”“创新奖”“助人为乐奖”“特殊贡献奖”等。同学们只要稍加努力就能获得一种奖项，从而体会到成功的喜悦。在评奖过程中，我特别注意到向后进生的倾斜，因为后进生一般都有较严重的自卑心理，他们总觉得自己不如别人，但他们又有很强的自尊心。这样的做法则是挖掘他们身上的成功点、闪光点，甚至是用放大镜来看待他们身上的长处，来帮助他们树立自信心，以此来让他们获得更多的转化契机。

三、放手管理，湛蓝童年的天空

童年的天空，是如此湛蓝，充满了对未来的希望；童年的云朵，是如此洁白，满载着欢声笑语。在常规管理方面，我更多的是放手。我努力为孩子们搭建展示自己的舞台，多给他们创造机会。我精心培养一支班干部队伍，努力让更多的孩子参与到班级管理中来，锻炼他们的能力。我还尽量让每个孩子多为班级服务，因为有了服务意识，才有主人翁意识，有了服务意识，才有被重视、被需要、被肯定的感觉，更有利于培养他的上进心，得以更好地成长。我毫不吝啬地把晨会、班会的阵地还给学生，因为我知道，孩子的潜力是无穷无尽的，我们要做的，就是相信孩子，鼓励孩子，帮助孩子，引领孩子不断体验成功的愉悦。眼看着孩子们一天天长大，是那样健康，那样懂事，那样能干，怎能不感到高兴呢？

看过龙应台的小说《孩子，你慢慢来》，那是一本充满温情的书，很值得去慢慢品读。而“孩子，你慢慢来”也正是我一向育人的心态。对待孩子，我很少苛责，有了错误，我愿意蹲下身来好好倾听，给孩子分析、指导孩子如何处理、如何做人做事。孩子退步了，我愿意换各种办法让孩子提高。孩子不自信，我也能努力挖掘孩子的闪光点，加以扩大，给之以锻炼的机会，培养他的自信。做一个懂学生的老师，给学生需要的爱，就不是简单的单纯的爱，爱是N次方的扩大，教育便成了爱与被爱的幸福交集。

【参考文献】

【1】郭艳平.小学班级管理之我见【J】.小学教学参考，2015（10）

N-策略 篇11

欧洲航天局正在发展名为伽利略计划的全球卫星定位系统(GNSS)以与现有的GPS全球定位系统抗衡。伽利略计划采用的调制方法是BOC(二进制偏移载波)调制,而新一代GPS中也使用了BOC调制。BOC信号在性能上较BPSK信号有很多优点:如可通过调整参数实现信号间的频谱分离,信号抗噪声干扰和抗多径衰落能力强,跟踪精度高等。

然而,BOC信号相关函数的多峰性决定了其同步时的缺点,即存在错误捕获和歧异跟踪的可能。因此必须改进用于经典BPSK调制信号的传统同步技术以避免发生这种情况。对于要求高定位精度的伽利略系统来说,研究伽利略接收机设计中的BOC信号同步技术具有重要的意义。

本文研究的是BOC(n,n)信号的同步。之所以选择BOC(n,n),是因为伽利略民用的E2-L1-E1波段会很可能采用BOC(1,1)而E1波段会采用BOC(2,2),同时GPSIII民用信号的L1波段也在考虑采用这种BOC信号。需要特别指出的是,本文提出的新技术可能不适用于其他BOC调制信号。而为了简单起见,我们从BOC(1,1)入手研究BOC(n,n)。

1伽利略系统中的BOC调制技术

1.1 BOC信号

BOC调制广泛应用于伽利略系统以提供高精度定位[1]。伽利略导航数据首先通过PN序列(或测距码)扩频,然后用方波子载波调制以得到BOC码,再通过RF载波进行上变频。根据PN序列和子载波的不同频率,伽利略BOC信号可表示为BOC(k×n,n),k×n和n是相对的值,分别表示PN码率为fc=n×1.023 MHz,子载波频率为fsc=k×n×1.023 MHz。收到的BOC信号可以表示为:

P表示信号平均功率,d(t)是导航数据,P(t)是PN码,Sc(t)是子载波。N(t)是附加的高斯白噪声。由于子载波的调制,BOC信号的功率谱的主瓣分裂成两个边带,分裂频率等于子载波频率。此外,由于子载波的存在,BOC码的自相关函数的主峰变窄了,在主峰的两边都出现了副峰。

1.2经典跟踪环的歧异性

对于扩频通信系统,目前最广泛使用的非相干鉴别方法是早迟门鉴别器。即:

DEL=(I2E+Q2E)-(I2L+Q2L)(2)

式(2)也可表示为:

DEL=P2R2BOCετ-σ()2-R2BOCετ+σ()()2(3)

如图1所示结构,接收的信号首先进行下变频并采样,捕获模块大致估算出了码延迟和多普勒频移。基于这个码延迟,分别产生两个稍许左移和右移的两个本地码,并与接收码信号进行相关运算。把此相关结果用于估算码延迟的误差。跟踪环利用此结果来保持本地码/载波与接收的码/载波间的精确同步。

前端滤波器为20 MHz时,δ=0.1 和0.025个码片的鉴别器输出特性仿真如图2所示。可看到,除了在初始点之外,还有几个过零点。由于过零点就是跟踪环锁定点,所以BOC鉴相器可能锁定在几个不同的位置上。BOC信号的自相关函数的副峰造成了除初始点之外的锁定点。这个错误跟踪问题也称为歧异跟踪,将导致无法容忍的定位偏差。BOC(n, n)信号的自相关函数副峰导致的此偏差不仅仅影响码跟踪,也会影响信号捕获。捕获时,会通过对大致载波频率和码延迟的搜索来检测输入信号的能量,而由于某些误差,如高输入噪声、多径效应、短时间失锁等,副峰的能量值很可能高于BOC相关函数的主峰。因此错误的捕获也会导致DLL锁定在一个副峰上。综上,正确的跟踪步骤中,必须注意完全的消除这种歧异性。

1.3当前已有的方法

由于误锁点的存在,一旦BOC(1, 1)的延迟误差超过稳定区域的范围,就很容易锁定在错误位置,导致严重的测距误差。这对于高精度定位要求是不能容忍的,因此必须消除这种歧异性。现有的消除误锁定的技术有过采样方法、比较-跳转技术、仿BPSK技术、子载波相位消除(SCPC)技术、副峰消除技术(ASPeCT)等[2]。然而,这些技术或者对高码率信号不适用,或者会损失信噪比,或者消除副峰不完全,故都不尽如人意。

2新同步方法

鉴于以上所述方法的局限性,本文提出了一种新的同步方法,用以完全消除歧异跟踪,推导过程如下:

sinBOC(k×n,n)信号,S${}_{\sin }^{(kn,n)}$(t),可表示为:

S${}_{\sin }^{(kn,n)}$(t)=d(t)C(t)Csc(t) (4)

C(t)为PRN码,d(t)为导航数据,Csc(t)是方波子载波。

本文假设有一个同步训练期,故在同步期间无数据,即d(t)=1(因为发射信号的数据调制的情况下,同步更快,全球卫星定位系统通常包括一个没有数据调制的初步训练期[3])。

理想情况下(无多径效应且理想PRN码),S${}_{\sin }^{(n,n)}$(t)的自相关函数R${}_{\text{s}\text{i}\text{n}\text{B}\text{Ο}\text{C}}^{(n,n)}$(t)为:

tc为码片长度,三角函数Tri(τ)定义为:

与R${}_{\text{S}\text{i}\text{n}\text{B}\text{Ο}\text{C}}^{(n,n)}$(t)相同,带有扩频伪随机码的sinBOC(n, n)和cosBOC(n, n)信号的互相关函数为:

$R{}_{\text{s}\text{i}\text{n}\text{B}\text{Ο}\text{C}/\text{Ρ}\text{R}\text{Ν}}^{(n,n)}(t)=\frac{1}{2}\left({\rm T}ri\left(t-\frac{t{}_c}{2}\right)-{\rm T}ri\left(t+\frac{t{}_c}{2}\right)\right)(7)$

和

$\begin{array}{l}R{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{B}\text{Ο}\text{C}/\text{Ρ}\text{R}\text{Ν}}^{(n,n)}(t)=\frac{1}{4}({\rm T}ri\left(t-\frac{3}{4}t{}_c\right)-{\rm T}ri\left(t-\frac{1}{4}t{}_c\right)-\\ {\rm T}ri\left(t+\frac{1}{4}t{}_c\right)+{\rm T}ri\left(t+\frac{3}{4}t{}_c\right))(8)\end{array}$

通过以上方程,可知BOC自相关函数由三角函数的叠加构成。这是BOC自相关函数具有多副峰的原因。

为了找到解决误锁定问题的线索,对RsinBOC/PRN(τ)的特性进行研究。观察到R${}_{\text{s}\text{i}\text{n}\text{B}\text{Ο}\text{C}/\text{Ρ}\text{R}\text{Ν}}^2$(τ-0.5)和R${}_{\text{s}\text{i}\text{n}\text{B}\text{Ο}\text{C}/\text{Ρ}\text{R}\text{Ν}}^2$(τ+0.5)关于τ=0有一个对称的重叠峰。R${}_{\text{s}\text{i}\text{n}\text{B}\text{Ο}\text{C}/\text{Ρ}\text{R}\text{Ν}}^2$(τ-0.5)+R${}_{\text{s}\text{i}\text{n}\text{B}\text{Ο}\text{C}/\text{Ρ}\text{R}\text{Ν}}^2$(τ+0.5)和RsinBOC/PRN(τ-0.5)+RsinBOC/PRN(τ+0.5)分别产生了有两个主峰和两个副峰及只有两个副峰的相关函数,如图6所示。因此,为了移除副峰,可采用以下操作:

R${}_{\sin }^{proposed}$=R${}_{\text{s}\text{i}\text{n}\text{B}\text{Ο}\text{C}/\text{Ρ}\text{R}\text{Ν}}^2$(τ-0.5)+R${}_{\text{s}\text{i}\text{n}\text{B}\text{Ο}\text{C}/\text{Ρ}\text{R}\text{Ν}}^2$(τ+0.5)-(RsinBOC/PRN(τ-0.5)+RsinBOC/PRN(τ+0.5))2 (9)

式(9)对sinBOC(n,n)产生了一个没有副峰的相关函数。

如图3所示,可清楚地明白本文提出的跟踪结构。首先,接收的BOC信号乘以本地产生的±0.5码片延迟的PRN码,然后下变频至同相式(1)与正交(Q)信号。然后通过整合和跳转程序执行BOC信号和延迟PRN之间的相关算法。最后,结合延迟的相关结果,无副峰的新型相关函数为:

R${}_{\sin }^{proposed}$={R${}_{\sin }^{{\rm I}}$(τ+0.5)}2+{R${}_{\sin }^Q$(τ+0.5)}2+{R${}_{\sin }^{{\rm I}}$(τ-0.5)}2+{R${}_{\sin }^Q$(τ-0.5)}2-{R${}_{\sin }^{{\rm I}}$(τ+0.5)+R${}_{\sin }^{{\rm I}}$(τ-0.5)}2-{R${}_{\sin }^Q$(τ+0.5)+R${}_{\sin }^Q$(τ-0.5)}2 (10)

而对于CosBOC(n,n),不需要改变捕获和跟踪环,只需要把PRN延迟改为±0.75码片。可得到相同的跟踪结构:

R${}_{\cos }^{proposed}$=R${}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{B}\text{Ο}\text{C}/\text{Ρ}\text{R}\text{Ν}}^2$(τ-0.75)+R${}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{B}\text{Ο}\text{C}/\text{Ρ}\text{R}\text{Ν}}^2$(τ+0.75)-(RcosBOC/PRN(τ-0.75)+RcosBOC/PRN(τ+0.75))2 (11)

和

R${}_{\cos }^{proposed}$={R${}_{\cos }^{{\rm I}}$(τ+0.75)}2+{R${}_{\cos }^Q$(τ+0.75)}2+{R${}_{\cos }^{{\rm I}}$(τ-0.75)}2+{R${}_{\cos }^Q$(τ-0.75)}2-{R${}_{\cos }^{{\rm I}}$(τ+0.75)-R${}_{\cos }^{{\rm I}}$(τ-0.75)}2-{RQcos(τ+0.75)-R${}_{\cos }^Q$(τ-0.75)}2 (12)

这样构成的新鉴别函数只有一个主峰,没有副峰的存在,从而不存在误锁点,完全消除了歧异跟踪的可能。

3性能比较

3.1检测概率

捕获方法的特性是由误检概率(Pfa)和检测概率(Pd)来描述的[4]

Pfa=∫∞ThrPn(x)dx (13)

Pd=∫∞ThrPs(x)dx (14)

Pn(x)是无信号噪声的概率密度函数(PDF),平均值为0,而Ps(x)为带有信号的噪声的PDF,平均值非0。捕获门限Thr通常就是基于合适的虚警概率Pfa。

采用用于GPS和伽利略系统调制的sinBOC(n,n)作为例子。对不同的N和L,虚警概率固定为Pfa=10-6时,使用本文提出的技术和传统捕获技术的对于SNR的捕获概率的仿真结果如图4所示。和传统的捕获方法相比,使用本文提出技术的捕获步骤的敏感度稍有降低。然而,必须指出本文提出的技术的检测标准是无副峰的。这使此技术比传统捕获方法更可靠。通过非相干叠加,可加大本文提出的技术和传统方法间的性能差距。当多普勒不确定性足够小的时候,新技术适用于相干积分时间长度无限的少量数据通道的捕获。与其他改进方法相比,本文提出的技术使用带有窄峰的探测标准,可以提供足够的码片延迟精确度。因此,不需要像传统方法一样进行从捕获到跟踪的额外过渡。而对于较长的相干积分时间(>10 ms),本文提出的技术优于传统方法。

3.2多径衰落

假设多径环境为如下的两路径通道模型[5]:

Sm(t)=s(t)+αs(t-τ) (15)

α是第二条路径的衰减因子,τ是第二条路径相对第一条路径的延时,S(t)是直接BOC信号。本文中,α设定为0.5。

衡量相关性的多径特性的典型标准是计算其多径误差包络。它表示了带有相对振幅的镜面反射信号的影响(通常为0.5或0.25。此处选择的是0.5)。对面每个0到1.3个码片之间的相对延迟,计算反射信号引入的偏差(相对延迟大于1.5个码片的反射信号被过滤掉了)。图5比较了本文提出的技术和码片间距(早门和迟门之间)等于0.1的点鉴别器的窄相关技术对BOC(1,1)的多径包络。

本文提出的技术在码延时较短和较长的多径环境中与传统跟踪环几乎一样,但在中等码延时的多径环境中,其性能明显优于经典鉴别方法。

4结论

本文分析了经典早迟门跟踪环的歧异跟踪问题并比较了一些其他消除歧异性的方法。为了消除歧异性问题,对于GNSS中的SinBOC(1, 1)信号同步提出了一种新的相关函数。仿真结果表明,与其他相关函数和BOC自相关函数不同,对于BOC(1, 1)信号, 提出的相关函数没有任何副峰,故能完全消除误锁点。接着把此跟踪环的检测性能与传统捕获方法做了对比分析。数值结果表明提出的相关函数有更好的抗多径性和更高的检测概率。提出的跟踪环可以完美的消除误锁点,是伽利略BOC(1, 1)接收机的好选择。虽然本文提出的跟踪环是基于SinBOC(1, 1)的,但可方便的扩展至SinBOC(n, n)。

参考文献

[1] Lohan E S, Lakhzouri A, Renfors M. Binary-offset-carrier modulation techniques with applications in satellite navigation systems. Wireless Communications & Mobile Computing, 2007; 7(6): 767—779

[2] Julien O,Macabiau C,Cannon M E,et al.ASPeCT:Unambiguoussine-BOC(n,n)acquisition/tracking technique for navigation appli-cations.Aerospace and Electronic Systems,2007;43(1):150—162

[3] Tsui J B Y. Fundamentals of global positioning system receivers: a software approach. U.S.A: John Wiley & Sons, 2005

[4] Kaplan E,Hegarty C.Understanding GPS:Principles and Applica-tions Second Edition.U.S.A:Artech House,2006