柔性线型聚能切割器的应用研究

从聚能射流形成及侵彻理论出发,总结了影响聚能射流穿深的因素,根据这些因素的分析及工程实际条件,设计并制造了一种铅质外壳柔性线型聚能切割器,对10 mm厚的45′钢板和斜支撑上截取的钢板进行聚能切割实验,发现线密度为158 9·m-1,炸高为2.4 mm的柔性线型聚能切割器完全贯穿45#钢板和斜支撑上截取的钢板;把此种柔...     

风云一号气象卫星可见红外扫描辐射计的技术发展

从仪器的技术发展过程回顾了风云一号气象卫星可见红外扫描辐射计经历的中分辨率、高分辨率、甚高分辨率三个研制阶段,并系统地总结了各研制阶段遇到的主要技术问题、解决方法和达到的技术指标。     

光电系统对空目标探测距离评估方法研究

为估算光电系统的目标探测距离,研究了目标的红外辐射特性和在实验室内对系统灵敏度进行测试的方法。在系统设计阶段,可以利用系统设计参数估算光电系统目标探测距离;在系统样机研制完成后,可以利用系统灵敏度测试,对光电系统目标探测距离进行估算。经实际系统试飞试验表明目标探测距离评估方法是可行的。     

采用SPI总线实现光传输设备控制总线的传输北大核心CSCD

介绍了一种采用SPI总线设计光传输设备控制总线的方法,简化了在光传输设备背板中控制总线的复杂程度,实现了控制总线连线尽可能少,数据传输速率尽可能快、误码率尽可能低的目标。     

WiFi外辐射源雷达参考信号重构及其对探测性能影响研究

利用WiFi (Wireless Fidelity)信号作为外辐射源进行探测可获得较好的性能,然而WiFi信号本身及其应用环境的复杂性又决定了其参考信号获取的难度。该文分析了利用WiFi信号进行探测的特点,探讨了参考信号获取的不同方式,针对典型WiFi信号结构,提出了与WiFi无源探测相适应的参考信号重构方法,并结合接收信号的信噪比分析了参考信号重构质量对探测性能的影响。研究表明,参考信道所接收信号的信噪比越高,其解调误比特率越低,重构后的参考信号对于杂波抑制性能越好,其模糊函数噪声基底也越低,越有利于目标探测。同时,针对接收信号中的非监测信号成分所产生的虚假目标重影,提出了基于重构的参考信号修正方法进行消除。仿真分析表明了以上处理方法对参考信号获取的有效性。      

国外超小型固定翼无人机研究进展与关键技术

针对超小型特征尺寸范围内的固定翼无人机,比较分析了其优点与功能特点;以国外获得成功应用的超小型固定翼无人机为主线,描述了超小型固定翼无人机在布局与设计、硬件配置、自主任务飞行性能等方面的特点,分析了超小型固定翼无人机研究发展的若干关键技术,反映了国外超小型固定翼无人机的总体研究水平与发展现状。     

特大型四点接触球轴承和交叉滚子轴承的动态寿命和静载能力

文章结合某雷达天线座方位支承转动装置拟采用的特大型轴承的选型工作,分析了四点接触球轴承和交叉滚子轴承的受载情况,将四点接触球轴承等效为两套相对安装的推力向心球轴承（α≥45°时）或向心推力球轴承（α<45°时）,将交叉滚子轴承等效为两套相对安装的推力向心滚子轴承（α=45时）,然后根据ISO的“额定动负荷法” 和“额定静负荷法”,借用已知的推力向心球轴承、向心推力球轴承和推力向心滚子轴承的计算公式、试验数据,归纳了特大型四点接触球轴承和交叉滚子轴承的动态寿命和静载能力的估算方法。列有计算示例一则。附图5幅。     

细分采样叠加技术对推扫方向MTF的影响分析

阐述了细分采样叠加技术的原理和应用.分析了采用细分采样叠加技术对推扫方向调制传递函数(MTF)产生的影响.并在此基础上研究了电路读出时间对细分采样叠加技术的影响.给出了不同采样倍数对应的MTF和电路读出时间所引起的MTF变化.     

微波反射光电导衰退技术在InGaAs台面结器件工艺中的应用

微波反射光电导衰退法是一种非接触式的半导体材料少子寿命表征手段,本文用微波反射光电导衰减法测试了台面InGaAs光电器件制备中各单项工艺(刻蚀、腐蚀、硫化)中InCaAs样品的少子寿命分布,结果表明,离子刻蚀使得样品少子寿命降低,非均匀性增大,而湿法腐蚀能够在一定程度上修复离子刻蚀带来的损伤,损伤区域中心的少子寿命增大,寿命分布也更加均匀,硫化钝化能够进一步提高损伤区域少子的寿命,却使寿命分布均匀性变差.可见,微波反射光电导衰减法可以简单无损地得到样品少子寿命分布,对工艺改进具有重要的指导意义.     

InGaAs近红外人脸图像检测超轻量算法研究

InGaAs近红外探测器广泛应用于航天航空、军事与民生领域。为了实现InGaAs探测器智能化,结合人脸检测应用,提出了可部署于低功耗移动智能设备的超轻量InGaAs近红外人脸检测算法。主要针对近红外人脸样本较少与低功耗设备部署问题展开研究,采用迁移学习与二值量化方案训练网络。算法首先通过大规模可见光人脸数据集实现了基于SSD的预训练人脸检测网络。然后使用二值量化方案大幅压缩网络参数空间大小与计算量,但同时造成网络准确度下降。为进一步提升网络二值量化效果,为二值量化过程引入了特征均值信息,并以对抗卷积形式弥补了准确度损失。最后,算法通过小规模近红外人脸数据对预训练二值网络进行微调,实现最终网络。所实现的二值量化人脸检测网络在采集的近红外人脸验证集中可以获得71.18%平均准确度。