STAP中的矩阵求逆问题研究

针对空时自适应处理（STAP）中的采样协方差矩阵求逆问题,利用其为一正定Hermite阵这一特点,提出了一种利用Hermite阵对称性分块求逆的矩阵求逆新算法,并对该算法的运算量进行了定量分析和比较。从分析结果和仿真实验可以看出,该算法计算量小,存储量小,易于工程实现,相对于实际工程中较常用的Gauss消元法具有较明显的性能改善。     

NSST域模糊逻辑的红外与可见光图像融合

为了在红外与可见光图像融合时保留各自更多的细节信息,同时降低算法复杂度,采用了非下采样剪切波变换（NSST）和改进模糊逻辑的红外与可见光图像融合方法,利用NSST算法对红外图像和可见光图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频子带系数和高频子带系数。然后对低频子带系数采用基于改进的模糊柯西隶属函数的权值平均融合规则;对高频子带系数采用能量匹配度和视觉敏感度系数相结合的融合规则。最后对低频子带融合系数和高频子带融合系数执行NSST逆变换得到最终的融合图像,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,此融合方法不仅可以保证融合清晰度,对缩短算法的运行时间也是有帮助的。     

单片机控制信号采集的硬软件设计及其在光源测量系统中的应用

该系统目的在于对光源不同波长的光强信号进行采集,进而通过计算获取光源的光谱、色温等参数.介绍了系统的实现方法,包括系统的总体框架,系统的关键软硬件部分的实现;系统主要采用基于微控制器的单板机做主控模块,控制外围电路并连接上位计算机.该系统可以很好地工作于实际产品,并且对于带有步进电机的测量系统具有一定的通用性.     

基于大数据分析的光学遥感图像场景分类研究

目前光学遥感图像场景分类方法,未曾确定图像场景分类隶属度函数,导致光学遥感图像场景分类效果差,图像场景分类指标值低,还存在较低的准确率和较高的错误率,为此提出基于大数据分析的光学遥感图像场景分类研究。确定光学遥感图像场景分类流程,利用大数据分析技术,分解图像场景特征,批量预测图像场景分类结果,在分类预测结果的基础上,设计图像场景分类隶属度函数,控制图像场景分类模糊度,完成图像场景分类。确定实验图像和图像场景分类对比指标计算公式,对比四组方法的实验结果可知,本方法对光学遥感图像分类可以达到100%准确识别遥感图像场景类别,且具有98.31%的准确率,且总体精度、制图精度、用户精度和Kappa系数等四个图像场景分类指标较高,分别为0.817 4、0.966 8、0.961 7、0.794 5。     

用于超快宽带激光防护的共轭扭曲并苯高性能光限幅材料

高性能的光限幅对激光防护应用来说非常重要。虽然光限幅相关的研究持续了几十年,但是绝大多数的已知光限幅材料无法兼顾低限幅阈值、高线性透过率和宽带、超快响应。从实验和理论上报道一种基于共轭扭曲并苯分子的多功能光限幅材料。研究结果显示,借助等效三光子吸收,该材料能够在480~700 nm的光谱范围内实现光限幅并具备快速的响应能力。此外,样品还同时具备低限幅阈值（0.15 J/cm2）和极高的线性透过率（532 nm时92%）。该光限幅材料集以上所有优点于一身,在用于人眼和光子器件的超快激光防护领域具有巨大的前景。     

单分散二氧化硅超细颗粒的制备

通过控制反应速度,以氨催化水解醇介质中的正硅酸乙酯(TEOS)制备得到了400±20nm的单分散二氧化硅超细颗粒。反应首先在低浓度TEOS下形成并完善晶核,再在高浓度下促使晶核强制生长,最后经陈化得到粒径分布集中、单分散二氧化硅超细颗粒。以制备的SiO2作为添加剂制作Y5V特性MLCC,其性能优于进口SiO2。     

机遇与挑战共存——中国TD-SCDMA发展策略分析

TD-SCDMA在中国正式商用的序幕即将拉开,对于中国ICT产业来说,中国具有自主知识产权的国际3G标准TD-SCDMA的发展可谓“牵一发而动全身”,事实上,一场以发展3G、电信重组为大背景的产业变革正在中国悄然铺开。在如何抓住机遇、面对挑战的问题上,笔者特别提出以下关于中国发展TD-SCDMA的四点建议,谨此衷心希望中国TD-SCDMA乃至整个ICT产业健康、稳定地发展。     

磁环表面缺陷图像分割算法的研究及实时实现

为实现小型磁环表面细微缺陷图像无监督分割,并提高分割精度与计算效率,本文提出了一种基于改进2D Gabor滤波器组的自适应阈值分割方法。首先,利用多尺度、多方向的Gabor滤波器组对缺陷图像进行滤波降噪处理,抑制目标区域与背景区域内部的噪声污染,同时增强区域间的差异性；然后,通过对处理后图像的灰度统计特性分析,根据缺陷图像的灰度均值及方差构造了灰度阈值计算公式,实现了小型磁环表面细微缺陷图像的自适应分割。实验结果表明,本文算法可快速、准确地分割缺陷并抑制噪声干扰,在分割精度、计算效率等方面也优于传统的选择迭代法、OTSU、最大熵等方法,并能够在先进的SEED-DVS8168平台上实时实现,验证了此算法的可行性与实时性。     

角闪烁下基于变分贝叶斯-交互式多模型的目标跟踪

开展角闪烁噪声下的目标跟踪研究对提升传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的分布未知和非平稳特性是长期困扰研究者的难点。针对该问题,该文首先给出角闪烁下基于变分贝叶斯参数学习的跟踪滤波理论框架。其次,提出一种联合估计运动状态和闪烁噪声分布的变分贝叶斯-交互式多模型(VB-IMM)算法,该算法通过设计多个并行的跟踪模型处理角闪烁的跟踪问题,同时利用变分贝叶斯方法实现闪烁噪声分布参数的在线学习,并反馈给跟踪模型,实时调整跟踪模型参数。最后,设计了仿真实验对算法在闪烁噪声分布未知和非平稳条件下的跟踪性能进行了验证,同时对算法的计算复杂度进行了仿真分析。仿真结果表明,在量测噪声分布未知和非平稳条件下,VB-IMM具有较高的跟踪精度,且算法复杂度较小,易于实现。