Non-destructive interrogation of uranium using PGAA

Prompt gamma neutron activation analysis is proposed as an instant, non-destructive method for the assay of uranium and also for the determination of ²³⁵U-enrichment. Measurements were performed in the thermal and the cold neutron beams at the Budapest Research Reactor. A beam chopper was used to collect the delayed decay gamma radiation from short-lived nuclides separately. Partial gamma ray production cross-sections have been determined for a set of capture prompt, fission prompt and decay gamma lines and compared to those from the literature. The proposed method is also compared to NAA and the passive gamma spectroscopy of natural uranium.     

基于多地表特征参数的遥感影像分类研究

地表特征是反映地表信息的重要参数,是了解地表时空多变信息的定量要素。提出基于多地表特征参数的遥感影像分类方法,并利用武汉市的Landsat ETM+影像为例进行试验。试验选择通用植被指数(VIUPD)、地表温度和纹理特征等多地表特征参数,在考虑光谱特征和空间信息的前提下,结合分层思想的决策树方法,对遥感影像进行分类。结果证明利用多地表特征参数的决策树分类方法与传统的基于光谱反射率特征的决策树分类方法和SVM分类方法相比较,分类精度有了明显的提高。     

基于建筑物提取的精细尺度人口估算研究

以精细尺度的人口估算为目标,提出一种根据居民区建筑物属性估算人口数量的方法。首先基于Dempster-Shafer证据理论,结合LiDAR数据和高分辨率遥感影像进行建筑物的自动提取。根据土地利用分类图排除提取结果中的非居民区建筑后,按照线性回归的思想,通过对居民建筑物的数量、面积、体积等几何属性的优化选择建立人口估算模型。实验表明,利用该估算模型能够获得较高精度的小面积目标区域上的估算结果。该方法提高了人口估算的精细程度和自动化程度。     

基于MapReduce的高分辨率遥感影像特征提取方法

遥感影像的数量和数据量正在呈几何级数增长,传统遥感影像处理方法已经无法应对这一海量问题。利用新兴的高性能计算集群的超强计算、存储及吞吐能力处理海量高分辨率遥感影像是一种新的思路。在基于云计算的高分辨率遥感影像处理的研究框架下,介绍一种MapReduce遥感影像特征提取方法,实现海量高分辨率遥感影像的海量底层视觉特征的提取。通过在16个节点的Hadoop集群上进行数据量扩展和处理能力扩展实验,证明了基于MapReduce的高分辨率遥感影像底层视觉特征的高效检测与描述方法的高效率及可扩展性。     

基于Lattice的验证方环签名改进算法研究

为了解决现有的数字签名机制在发放软件著作、专利许可证以及项目工程招投标等应用中出现的各种隐私安全问题,以随机预言模型下的相关签名方案为理论基础,提出了一种基于格结构（Lattice）的强约束验证方环签名改进算法,即L_SRS算法。该算法在标准模型下给出了详实的安全性分析,依据标准的小整数解困难问题,L_SRS算法增加了一种强约束安全机制,能够有效抵抗适应性选择消息攻击,对其具有强不可伪造性。通过安全性与性能分析,L_SRS算法具有应用高安全性、签名计算高效率性等特点。     

支持分辨率渐进码流的无损图像编码方法

针对无损图像压缩编码,提出了一种新颖的图像分解去相关方法。当前的无损图像编码方法主要有CALIC和JPEG-LS,两者都在空域直接作预测,导致编码码流不具有分辨率可伸缩性。结合小波提升模式与边缘自适应预测研究实现了一种比二维小波变换性能更好的分解方法。首先,对图像的每一列样值进行一维小波分解;然后,对高频子带进行边缘自适应预测,减少残留的信息。针对低频子带图像进行同样的两步操作,就完成了对图像的一次二维分解。对低频图像进行多次迭代操作后即形成了对图像的一个多分辨率分解。实验结果表明,与JPEG2000的无损模式相比,由于边缘自适应预测的引入,提出的分解模式获得了明显的编码增益。     

基于最大后验估计的影像盲超分辨率重建方法

为了减小配准误差对盲超分辨率重建的影响,提出了一种影像配准和盲超分辨率重建联合处理的模型与方法。将配准参数、模糊函数和高分辨率影像建立在统一的最大后验估计模型框架内,并利用循环坐标下降最优化策略对模型进行求解,从而实现了配准参数、模糊函数和高分辨率影像的联合求解。实验结果证明:与传统盲超分辨率重建算法相比,该算法能够有效减少重建影像中的伪痕,在视觉评估上和定量评价上均能得到更好的结果。     

基于谷歌眼镜传感器的曲线拟合计步算法

当前独立的计步器普遍要考虑行人佩戴的部位,如基于手机的计步方法可靠性受限于手机放置位置。根据谷歌眼镜的位置固定特性设计了一种新的计步算法,有效地解决了平地、斜坡、上下楼梯等场景下的计步问题。该算法综合运用谷歌眼镜采集的加速度传感器信号和旋转矢量传感器信号,对这些信号进行快速傅里叶变换滤波处理,用二次曲线拟合信号序列,根据曲线参数阈值进行计步判断。实验结果表明：该算法在平地、斜坡、上下楼梯等场景具有96%以上的准确率。     

泡沫铝填充方铝管的瞬态动力学分析

泡沫铝填充方铝管在高速冲击载荷作用下,由于应力波的传播和惯性效应等的作用,试件并非处于受力平衡的均匀应力状态,上下底面的受力会有很大的差别.采用LS - DYNA研究泡沫铝填充方铝管和泡沫铝柱在30m/s的匀速冲击载荷作用下的瞬态吸能和上下底面的冲量特性,并与准静态模型做比较.研究发现泡沫铝填充方铝管的吸能较准静态提高20.9％,上底面的冲量比下底面高10.4％,下底面的最大峰值力比准静态时仅升高8.8％.