多波束相控阵天线角度测量方法

在雷达、通信、测控等领域中,基于相控阵天线的幅度和差单脉冲测角技术是基本方法,但该方法通过旋转法向方向图去近似表示子波束方向图,并用一阶泰勒公式近似表示子波束接收信号幅度,从而带来非噪声因素误差,最终导致目标角度估计精度不高。为此,通过相控阵天线同时产生两个形状相同但相互独立的子波束,旋转波束指向中心轴方向的方向图函数来确定两个子波束的方向图函数,并用高阶泰勒公式对子波束接收信号幅度进行近似,从而减少误差。仿真和硬件测试结果表明所提方法能够有效提高测角精度。     

RIS辅助卫星物联网中基于压缩感知的SCMA信号重构

卫星物联网是未来6G网络重要组成部分,在地面部署可重构智能反射面（Reconfigurable Intelligence Surface, RIS）则能进一步增强天地之间信号的传输能力;然而海量设备的接入和检测,以及RIS的引入带来的较高复杂度,给系统设计与实现带来挑战。针对卫星物联网设备和业务稀疏特性,本文提出了一种基于压缩感知的信号重构算法,旨在提高系统的接入用户数和检测成功率,同时降低检测的复杂度。首先,介绍了RIS辅助的卫星物联网系统架构,构建了天地信道模型和星上接收信号模型。然后考虑到卫星物联网地面终端的稀疏性和业务的稀疏性,结合稀疏码分多址（Sparse Code Multiple Access,SCMA）和压缩感知的信号处理方法,通过合理设计SCMA中的稀疏码字,将多用户检测转化为压缩感知理论中的信号重构。最后提出了一种演进的近似消息传播算法（Evolved Approximate Message-Passing,EAMP）来实现压缩感知中的信号重构。仿真结果表明,RIS辅助的SCMA系统与功率域的非正交多址接入技术相比可以提高系统的吞吐量性能,同时EAMP算法相比传统的SIC算法具有更高的正确检测概率和更低的算法复杂度。      

面向低轨通信星座的导航定位方法比对研究

当前基于低轨卫星的导航定位方法研究成为国内外热点,其中基于低轨通信卫星的导航定位技术更是当前研究的重点方向。然而低轨通信星座较低的时空基准精度给导航定位带来了较大的挑战,针对弱时空基准约束的低轨卫星导航定位体制设计还处在研究的初级阶段。本文针对低轨通信星座的导航定位服务需求,基于LEO通信卫星的伪码测距信号与多普勒测频信号,开展精度因子（Dilution of Precision,DOP）及定位精度均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）分析,并对两类测量体制下的低轨通信星座导航定位服务性能进行分析论证。理论分析与仿真结果表明,在设定低轨通信卫星10 m～30 m弱时空基准误差的约束下,多普勒测频体制具有更优的导航定位精度,其周期平滑后的三维RMSE值为1.28 m,相比伪码测距体制下的三维RMSE值优化了86.8%;二维RMSE值为0.99 m,相比于伪码测距体制提升了52.9%。本文提出了一种较为可靠的低轨通信星座多普勒定位方案,为未来低轨通信卫星用于导航定位服务提供了有益参考。     

An adaptive enhancement method for generic multi-modal high‐bit RAW grayscale image displaying on low-bit monitors

Aiming at the poor adaptability and robustness of existing pseudo-color methods, most of which can only deal with an 8-bit grayscale, an adaptive enhancement algorithm of high grayscale images based on priori knowledge was proposed. Firstly, aiming at the problem that the original RGB color space is not easy to adjust dynamically, the power adjustment was integrated into the constructed high-bit chromatogram, and a power adaptive adjustment function based on the brightness priority over the original grayscale image was designed. Secondly, aiming at the problems of over-exposure, under-exposure, and poor gradients in RGB space, an adaptive grayscale correction algorithm was designed according to the priori knowledge distribution of RGB perceived brightness. Finally, to guarantee the color balance of the enhanced image, a color balance correction algorithm based on CMY space was designed. To verify the effectiveness of this method, it was applied to the pseudo-color enhancement of 16-bit pipeline CR images, 14-bit infrared images, 24-bit pipeline DR weld images, 8-bit or 24-bit rail crack images, and 16-bit remote sensing images respectively. The subjective and objective experimental results show that the design method has stronger adaptability, which has obvious advantages compared with the existing advanced high grayscale image enhancement methods. The enhancement effect is more coordinated, the processing result is more in line with human visual perception, and the details and texture information of the original image can be better preserved.     

深度学习点云质量增强方法综述

随着三维探测技术的发展,点云逐渐成为最常用的三维物体/场景表征数据类型之一,广泛应用于自动驾驶、增强现实及虚拟现实等领域。然而,受限于硬件设备、采集环境以及遮挡等因素,采集的原始点云通常是不完整、稀疏、嘈杂的,为点云的处理和分析带来了巨大挑战。在此背景下,点云质量增强技术旨在对原始点云进行处理以获得结构完整、密集且接近无噪的点云,具有重要意义。本文对现阶段深度学习点云质量增强方法进行了系统综述,为后续研究者提供研究基础。首先,简要介绍了点云数据处理中通用的关键技术;分别介绍了补全、上采样和去噪3类点云质量增强方法,并对3类方法中的现有算法进行了分类、梳理及总结。其中,点云补全与点云去噪算法均可根据是否采用编码器—解码器结构分为两大类,点云上采样算法可根据网络主要结构分为基于卷积神经网络的方法、基于生成对抗网络的方法和基于图卷积神经网络的方法。其次,总结了质量增强任务中常用的数据集与评价指标,并分别对比分析了现阶段点云补全、上采样和去噪中主流算法的性能。最后,通过系统的梳理,凝练出点云质量增强方向所面临的挑战,并对未来的研究趋势进行了展望。此外,本文汇总了涉及的文献及其开源代码,详见链接https：//github.com/LilydotEE/Point_cloud_quality_enhancement。     

基于多尺度双邻域显著性的高分四号遥感图像运动船舶检测方法

静止轨道(GEO)的高分四号(GF-4)卫星具备对海上运动船舶进行连续观测的能力,由于轨道高,海面船舶在GF-4卫星遥感图像中比较弱小不易检测。该文分析海面运动船舶的尾迹特征,提出一种基于多尺度双邻域显著性(MDSM)的GF-4卫星遥感图像运动船舶检测方法。首先依据多尺度双邻域显著性模型计算显著度,生成显著图;然后使用自适应阈值分割提取运动船舶的位置;最后利用尾迹几何特征对候选目标的形状进行校验,进一步去除虚假目标。实验结果和分析表明,所提方法可以有效地检测GF-4卫星遥感图像中的多个运动船舶目标,相比目前主流的视觉显著性检测算法,该文所提算法具有更好的检测性能。     

基于残差网络和注意力机制的步态识别算法

针对现有行人步态数据集样本较少、多特征融合复杂且识别精准度不高的问题,提出了一种基于残差网络和注意力机制的步态识别算法。首先对每种特征制作标签,然后将表示不同特征的标签做拼接,达到识别多特征的目的。通过迁移ResNet18的预训练模型,并在ResNet18网络第一个和最后一个卷积层后面加入注意力机制,能够加速网络的收敛,提升模型的精准率。〖JP3〗在CASIA-B数据集上进行多次实验,结果表明所提出方法能准确识别行人、状态和不同角度三种步态特征,识别的精准率为97.6%。     

Pattern synthesis for uniform linear array using genetic algorithm and artificial neural network

Multidimensional Systems and Signal Processing - In this paper, we propose a new amplitude-only method for pattern synthesis of uniform linear array (ULA) based on genetic algorithm (GA) and...     

High sensitivity SPR refractive index sensor with high resolution based on anti-resonance fiber

We proposed a surface plasmon resonance (SPR) refractive index sensor based on hollow-core anti-resonance fiber (HC-ARF). Gold was filled in two symmetric cladding tubes of the fiber, while the analyte was filled in central air holes. The sensing performance was investigated by the finite element method (FEM). Results show that two resonance peaks (a crossing point around 1 030 nm and an anti-crossing region around 1 065 nm) appear for x-polarization (x-pol) core mode coupling with the surface plasmon polariton (SPP) mode. Moreover, the sensitivity was also analyzed. The sensitivity increased with the increase of cladding tube thickness t. The sensor with thickness t=1.7 μm gave a wavelength sensitivity of 7 350—14 790 nm/RIU in the refractive index range of 1.33—1.45 with resonance wavelength from 1 900 nm to 450 nm. Meanwhile, the resolution of 10-6 RIU was achieved. Thanks to high sensitivity and resolution, the proposed sensor has potential applications in glucose detection.     

基于FMCW雷达的非接触式医疗健康监测技术综述

非接触式的医疗健康监测系统解决了用户依从性问题,避免了佩戴电极、传感设备进行监测带来的不舒适感,更有助于将健康监测融入日常生活。非接触式监测手段具有持续地监测用户健康状况的潜力,能够在突发急性医疗事件出现时及时示警,且能够满足新生儿、烧伤患者、传染病患者等特殊人群的监测需求。调频连续波(FMCW)雷达能够同时捕获雷达视场内目标的距离、速度信息,可用于非接触式地监测用户的心率、呼吸率等生理体征及跌倒等行为动作,且从技术上易于单片集成,成本可控,因此在医疗健康监测领域有着重要的应用价值。该文首先阐述了将FMCW雷达应用于非接触式医疗健康监测技术的理论基础,然后系统性地归纳了该领域中的典型前沿应用,最后总结了基于FMCW雷达的医疗健康应用这一领域的研究现状及局限性,并对其应用前景与潜在的研究方向进行了展望。