共轴变焦激光诱导击穿光谱定量分析EI北大核心CSCD

在诸如火星探测等极端环境原位检测应用中,共轴变焦距激光诱导击穿光谱技术发挥了重要作用。为了充分发挥变焦系统的应用效能,距离校正必不可少。现有距离校正方法多为针对单一场景的经验算法,适用范围有限。因此,提出一种基于等离子体物理的参考脉冲诊断法,无需标定设备响应即可诊断等离子体温度,进而实现变焦距定量分析。对比了所提出算法与Saha-Boltzmann法的诊断结果,最大相对误差小于8%。采用13块铝基标准样品进行了变焦距定量实验,9块于2 m处建立定量模型,4块分别于1.5、2、2.4、2.7、3 m处进行检测。反演结果中含量超过1%的元素,11号样品中Si的相对误差最大,为16%,其余大部分小于8%;含量低于1%的元素,大部分相对误差在10%~30%之间,验证了所提出的方法能够实现变焦距激光诱导击穿光谱定量分析。     

卫星激光测距系统皮秒准确度时延标定研究及应用EI北大核心CSCD

卫星激光测距(Satellite Laser Ranging,SLR)以脉冲激光为媒介获取卫星的精确距离,是空间大地测量技术中准确度最高的手段。在传统卫星激光测距系统中,通过测量已知距离的固定靶目标实现系统总时延的标定,对获取单向发射或接收时延的研究较少,这制约了卫星激光测距在激光时间比对、多台站协同测距及行星际激光测距等方面的应用。文中开展皮秒准确度时延标定方法的研究,首先,分析了卫星激光测距系统的时延组成及影响因素;其次,以中国科学院上海天文台卫星激光测距系统为平台,开展电学、光学和光电转换等时延的高精度测量,并将各部分时延组合完成收发时延的标定;最后,分析发射和接收时延标定的准确度,并将时延标定方法应用于地靶距离偏差的校验,验证时延标定方法的可行性。结果表明,发射和接收时延标定的准确度分别优于11 ps和13 ps,地靶距离偏差与国际激光测距组织(ILRS)反馈值相差仅11 ps。     

天问一号矿物光谱仪短波红外焦平面制冷组件EI北大核心CSCD

根据“天问一号”火星矿物光谱仪短波红外探测组件小型化、轻量化、低功耗的需求,分析了红外探测器匹配性设计、集成式制冷机杜瓦适应性研制的难点。针对短波红外探测器高灵敏度、低温目标及多光谱探测需求的长积分时间模式的集成封装、抗大量级星器分离冲击等特点,提出了高信噪比探测器总体设计、具有噪声隔离和集成式冷平台结构设计、抗径向冲击的斜支撑结构设计等。解决了短波红外集成组件探测器低温下低热应力、长积分时间下干扰隔离、大量级力学加固、航天应用的高可靠性厚膜电路研制等关键技术。成功研制了短波碲镉汞探测器杜瓦制冷组件,并经过高低温循环、随机振动及机械冲击等严苛的空间环境热学力学适应性试验验证,试验前后组件性能未发生明显变化,满足火星矿物光谱仪工程化应用的要求。     

高光谱激光雷达后向散射强度的粗糙表面二向反射模型EI北大核心CSCD

高光谱激光雷达是同时获取光谱和空间信息的主动遥感探测方法。在激光扫描过程中,激光入射角是重要的影响因素之一。在实际应用中,目标表面粗糙度会使其入射角效应偏离朗伯模型。因此,基于Oren-Nayar模型对粗糙表面建立二向反射模型,研究了入射角效应的辐射校正方法。选取8种典型的粗糙表面作为实验对象,分析了各波段后向散射强度与入射角的关系,并量化了粗糙度对强度的影响。基于构建的模型,对该研究样本的入射角效应进行辐射校正。辐射校正后,不同入射角反射率的标准差均不大于0.06;与校正前相比,标准差平均改善率为67.86%。结果表明,所提出的方法提高了提取目标反射特性的准确性,为高光谱激光雷达更好地为开展数据分析与应用提供良好的物理基础。     

基于外腔光谱合束的650 nm半导体激光器EI北大核心CSCD

高功率650~660 nm波段激光器在可见光光电对抗领域具有重要作用,目前该波段光源由固体激光器通过半导体激光器泵浦并倍频输出,输出功率高、光束质量近衍射极限,但转换效率低。半导体激光器的转换效率高,但输出功率低,需要通过增加激光单元的方法提升功率,并通过激光合束的方式提升光束质量。文中提出外腔光谱合束的650 nm波段半导体激光器结构,通过实验验证可实现连续功率为7.3 W、光谱线宽为6.45 nm、电光转换效率为23.4%的650 nm波段激光输出,光束质量为M_(X)^(2)=1.95,M_(Y)^(2)=11.11,接近固体激光器,未来通过增加合束的激光单元数量并结合偏振合束可以获得更高功率的650 nm波段激光。     

基于重建误差的任务型对话未知意图检测

现有未知意图检测模型通常将语句映射到向量空间,并使用局部异常因子算法定义密度较小的特征点为未知意图,但经交叉熵损失训练的已知意图特征簇更加狭长,簇内的整体间距、密度和分散情况不均匀,进而增加了检测难度。针对上述问题,提出一种基于自动编码器重建误差的未知意图检测模型。在训练阶段,使用融入标签知识的联合损失函数训练已知意图分类器,使已知意图特征类间距离大且类内距离小,并利用这些特征训练一个仅能获取已知意图信息的自动编码器。在测试阶段,利用自动编码器将重建误差较大的样本视为未知意图,其余样本视为已知意图正常分类。在SNIPS数据集上的实验结果表明,在已知意图占比为25%、50%、75%时,该模型的Macro F1得分相比于表现最优的增强语义的高斯混合损失基线模型分别提升了16.93%、1.14%和2.37%,能够检测到更多的未知意图样本,同时在类别分布极不平衡的ATIS数据集上也有较好的性能表现。     

面向同步辐射光源图像的可并行智能压缩方法

在建的高能同步辐射光源预计会产生海量原始数据,其中硬X射线实验线站产生的图像数据占比最高且具有高分辨率和高帧率的特点,亟需有效的无损压缩方法缓解存储和传输压力,然而现有通用无损压缩方法对该类图像压缩效果不佳,基于深度学习的无损压缩方法又耗时较长。结合同步辐射光源图像的特点,提出一种在保证图像压缩比前提下的可并行智能无损图像压缩方法。通过参数自适应的可逆分区量化方法,大幅缩小图像经过时间差分后的像素值分布范围,能够节省20%以上的存储空间。将以CNN为基础架构的时空学习网络C-Zip作为概率预测器,同时以数据集为单位过拟合训练模型进一步优化图像压缩比。针对压缩过程中耗时较长的算术编码过程,利用概率距离量化代替算术编码,结合深度学习进行无损编码,增加编码过程的并行度。实验结果表明,该方法的图像压缩比相比于PNG、FLIF等传统图像无损压缩方法提升了0.23~0.58,对于同步辐射光源图像具有更好的压缩效果。     

Web追踪技术综述

Web追踪技术已经成为信息化时代背景下的研究热点,是对用户进行身份标识和行为分析的重要手段.通过跟进该领域的研究成果,从追踪技术和防御技术2方面分析Web追踪领域的研究与发展现状.首先按照技术的实现方式将Web追踪分为了存储型追踪技术和指纹型追踪技术,分析了当前研究追踪现状.其次按照追踪范围将Web追踪技术分为单浏览器追踪、跨浏览器追踪、跨设备追踪3个不同的层次,分析和讨论特征的获取技术和属性特点,论述特征、关联技术、追踪范围的关系;同时从Web追踪防御技术的形态角度,描述扩展防御、浏览器内嵌防御、防御框架工具和机制、防御对策或环境等不同技术的实现特点和抵御追踪的措施.最后总结现有研究概况,针对性分析Web追踪技术和Web防御技术的优劣势,指出当下面临的问题及可能的发展方向.     

一种基于持久化栈的返回地址预测器

分支预测允许处理器并行执行分支之后的指令,由于其高准确率具有性能和功耗方面的双重好处,是一项重要的处理器优化技术.根据分而治之的策略,返回地址栈(return-address stack,RAS)将过程返回类分支单独分出并予以预测.其中,RAS利用过程调用和返回的后入先出规则,可通过猜测执行中调用栈的模拟准确预测返回地址.但是,由于实际处理器猜测执行带来的错误路径污染,该结构需要通过恢复机制来保障所存储数据的准确性.尤其在对面积资源敏感的嵌入式领域,设计者需要在准确率和恢复机制的开销间进行细致的权衡.针对RAS存储中的冗余,通过溢出检测结合传统栈、持久化栈和后备预测3种预测方式,提出一种基于持久化栈的返回地址预测器——混合返回地址栈(hybrid return-address stack,HRAS),避免错误路径污染和对返回地址的冗余存储,从而有效降低返回误预测率.与此同时,设计解耦传统栈和持久化栈,进一步降低其面积需求.根据SPEC CPU 2000基准测试以及设计编译器的评估结果,HRAS可利用仅1.1×10⁴μm²的设计面积将过程返回的...     

基于子空间流形的图像集识别方法

近年来,基于黎曼流形将图像集在线性子空间中进行表征的图像集识别方法已经被证实有良好的效果,针对该领域存在的图像线性子空间大多高维所导致现有黎曼流形的图像集识别方法存在计算成本高、适用性有限的问题,提出一种基于子空间流形的图像集识别方法。首先,从线性子空间的几何结构出发,利用Grassmann流形对线性子空间进行建模,得到基于Grassmann流形的联合黎曼度量。然后,通过该联合黎曼度量,从高维的Grassmann流形中学习到一个低维的Grassmann流形。最后,对通过学习得到的低维流形上的图像集数据进行图像集识别。实验结果表明,在ETH-80数据集上该方法的识别准确率比投影度量学习（PML）和图嵌入Grassmann判别分析（GGDA）都分别提升了2.5个百分点。证明了在通过提出的度量与方法学习到的低维流形上,图像集数据具有更好的分类结构,从而降低图像集识别计算成本,扩大适用范围,提升识别准确率。