一种图像校正的偏振光罗盘系统的研究

导航传感器在探险、应急、精确制导武器、船舶、航空器导航和定位系统中起着关键作用。针对偏振光罗盘在倾斜状态下误差较大的问题,提出了一种利用加速度计和陀螺仪对偏振光罗盘进行图像校正的方法,设计了一种基于陀螺仪校正的偏振光罗盘系统。首先利用加速度计和陀螺仪计算得到载体姿态角,对偏振光图像数据进行图像校正,采用Stokes矢量法解算大气偏振模式分布,进而提取导航特征点,最后对特征点进行拟合解算出航向角信息。并且进行了静态和动态测试实验,实验结果表明,该算法能够有效的对偏振光罗盘姿态变化引起的误差进行补偿,可以将偏振光罗盘的航向角测量误差控制在1.86°之内,平均误差为0.09°。     

直拉法制备锑化铟单晶的表面杂质研究

制备高质量锑化铟(InSb)单晶是发展大规模红外焦平面器件以及新型高温红外探测器衬底材料的关键。而在用直拉法生长InSb的过程中,表面杂质的出现会严重影响成品率。利用X射线光电子能谱(X-ray Photoelectron Spectroscopy, XPS)技术研究了生产中InSb晶体表面杂质膜层的成分,分析了其主要来源及造成的影响,并采取相应工艺措施进行了改进。结果表明,InSb晶体表面杂质膜层的主要成分为In₂O₃、Sb₂O₃和Sb₂O₅三者的混合物以及碳沾污,其厚度不超过40 nm。通过对单晶炉处理和保护气氛的工艺优化,表面杂质大大减少,为获得高质量晶体奠定了基础。     

无人机视频图像运动目标检测算法综述

运动目标检测是实现目标跟踪、交通监控、行为分析等任务的基础。但在无人机获取的视频图像中,无人机运动、旋翼震动或外界风力等客观因素使图像出现较为明显的背景、光照等变化,会对运动目标的检测产生影响。因此,如何降低干扰、提高检测精度,让无人机在运动目标检测领域发挥作用在信息时代具有相当重要的意义。无人机视频图像的运动目标检测相比传统运动目标检测,检测思路基本一致,但干扰因素众多。本文以此为切入点,分类综述了适用于无人机视频图像运动目标检测的算法及其改进,主要包括运动估计算法、帧间差法、背景建模法、光流法等传统算法和近年出现的新型算法;通过对无人机运动状态的划分探讨比较了上述方法的优缺点及适用场景。帧间差法更适合处理无人机悬停状态的数据,背景建模法、光流法及新型算法对无人机悬停及巡航状态的数据均可处理;上述算法均不能很好解决光照变化造成误检、漏检现象。所以处理无人机视频数据时,要根据其运动信息及数据特点选择合适的算法,才能获得好的检测结果。     

基于等级保护的信息安全评估算法研究

对信息安全系统要进行安全评估,首先要考虑的问题为如何建立模型进行风险评估分析。针对这一问题,文中基于等级保护提出一种信息安全风险评估方法,并建立信息系统安全评估模型。以GBT 20984-2007作为评估依据,针对主机安全与网络安全建立层次结构,并利用权重计算方法RISK-Weight 算法完成对模型的计算与分析。实例测试结果表明,该评估方法降低人为主观因素的影响,实现对信息系统安全科学的量化评估。     

变形镜热形变及其对光束质量的影响分析

在考虑中红外高反膜系的非均匀吸收情况下,利用ANSYS有限元分析软件,建立了带高反膜系的变形镜模型。定量分析了连续激光辐照下,变形镜的温升、热形变及其对光束质量的影响。研究结果表明,在使用有限元软件进行分析时,高反膜系的非均匀吸收不可忽略;变形镜极头间距越窄,热形变带来的波前畸变空间频率越高;当入射波前峰谷(PV)值与变形镜热形变面形PV值相差不大时,热形变带来的影响最明显;在总吸收能量一定的情况下,入射激光功率越大,热形变对光束质量的影响越明显。此外,针对不同的换热条件,讨论了变形镜热形变对光束质量的影响,进而针对热形变的产生机理,提出采用局部换热方式降低变形镜的热形变。     

弹丸目标红外图像的阈值分割算法研究

针对红外弹丸目标图像的特点,在分析比较了几种传统的基于直方图阈值分割算法的基础上,探讨了提高该类算法实时性的途径。结合弹丸目标体积固定的特点,提出了一种基于p率直方图的快速算法。在分割效果上提高了对弹丸目标提取的准确性,在运行时间上与传统直方图阈值分割算法相比平均降低了30%以上。在Matlab环境下进行了仿真,验证了算法的有效性和实时性。     

基于前推回代法和牛顿拉夫逊法的配电网潮流计算

针对牛顿拉夫逊法计算潮流时对节点电压初值的要求高的缺点,结合配电网为放射状网络的特征,提出基于前推回代法和牛顿拉夫逊法的配电网潮流计算,利用前推回代法第一次迭代的结果作为牛顿拉夫逊法的初值,能够满足牛顿拉夫逊法对初值的要求,且具有良好的收敛速度。最后,应用实例证明基于前推回代法和牛顿拉夫逊法的配电网潮流计算迭代次数少,收敛性好。     

内插法在相关干涉仪测向体制中的应用

测向误差的减小一直以来都是无线电测向精度提高的一个难点,对于不同的测向体制所采用的减小测向误差的方法都不尽相同。本文主要介绍的是相关干涉仪测向体制的基本原理以及通过内插法的应用来减小测向误差的方法。     

基于改进型鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的炼钢终点预测模型研究

终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法（Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA）和最小二乘向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的钢水终点碳含量综合预测模型.通过莱维飞行代替了传统鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）参数的随机选择,优化了鲸鱼算法中跳出局部最优的能力;借助改变鲸鱼算法的系数向量收敛方式明显提高了鲸鱼优化算法的泛化能力、预测精度和收敛速度.数据仿真结果表明,所提出的LWOA-LSSVM预测模型,不仅能够克服局部寻优获取全局最优解,而且具有快速的收敛速度和更高的预测精度,得出预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差与遗传算法BP神经网络、遗传算法最小二乘支持向量机和传统鲸鱼算法最小二乘支持向量机相比均有着明显提高.同时,通过调整目标命中率和训练输入样本量验证了预测模型具有更好的鲁棒性.