面向多源数据融合的稀疏表示目标跟踪

传统的基于稀疏表示的目标跟踪方法主要利用目标的灰度特征构建稀疏表示模型。由于灰度特征对光照变化敏感，这会影响目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。基于多源数据融合的目标跟踪可以明显提升目标跟踪鲁棒性，但如何有效融合不同维度，不同类型的多源目标特征成为基于多源数据融合的目标跟踪所要解决的关键问题。提出了一个基于目标状态以及灰度特征的稀疏表示目标跟踪方法。所提出的方法可通过基于核函数表示的稀疏表示模型，在探究目标状态以及灰度特征相关性的基础上，将两种不同维度的特征进行有效融合，提升目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。     

基于CuO/CNT气敏膜的无线丙酮气体传感器

将碳纳米管(CNT)粉末以及氧化铜(CuO)粉末掺杂作为传感器的气敏材料,并通过旋涂的方式涂覆于敏感线圈。设计并简化了传感器的结构,通过丝网印刷工艺在基底上制备线圈。利用线圈的寄生电容与线圈电感形成LCR回路,分析了传感器LC无线耦合的原理以及混合气敏膜吸附丙酮气体的原理,将性质稳定的Al2O3陶瓷作为传感器的基底。在常温下对丙酮气体的体积分数进行检测,谐振频率的改变反映丙酮气体体积分数的变化。结果表明,所制得的传感器具有良好的响应和线性度及优良的稳定性,传感器的最低检测极限为5×10-5。     

水平方向上的大气透过率和热辐射计算模型研究

水平方向上的空气对流和复杂的地面状况会导致大气热辐射计算的不确定度增大，目标发射起始段的红外辐射特性测量有助于实现目标识别。因此，研究水平大气透过率和热辐射对目标的高精度红外辐射特性测量具有十分重要的意义。针对以上问题，首先借鉴垂直廓线理论建立了同层大气“水平温度廓线”模型，然后推导了水平方向计算大气透过率和热辐射的公式，并对其进行了实验验证。最后将MODTRAN软件计算和实验测量的大气热辐射结果进行了比较。实验结果表明，传统软件的热辐射计算精度为8.65% ，而本文方法的计算精度为4.91%。该实验说明，在水平方向上，这种算法是正确的。通过公式推导和实验验证说明了该方法的合理性，为水平方向大气透过率和热辐射的计算提供了一种新的思路。