扩展的Deep Web质量估计模型研究

Deep Web中蕴涵了海量的高质量信息.文中从Deep Web数据源的功能属性和非功能属性两个方面对数据源的质量进行度量,建立了一种基于综合模糊评价指标体系的扩展的数据源质量估计模型.实验结果表明该模型得到的数据源质量排序序列和人工排序序列的Kendall’s距离较扩展前有了很大提高,而且质量估计结果也能使数据源的选择得到较高精确度.     

分块自适应量化算法的仿真和实现

介绍了分块自适应量化(BAQ)算法的基本原理,结合机载合成孔径雷达(SAR)原始数据,对其分布特性、均值、量化信噪比等进行了分析,给出了3bitBAQ的压缩仿真和解码成像,并对原始数据、3bitBAQ压缩结果进行了成像比较。研究了该算法在FPGA内的实现方法。     

改进的机载大斜视SAR距离-多普勒算法

基于斜视成像几何模型,分析了目标回波信号距离走动比距离弯曲大得多的特点。推导了用于机载大斜视合成孔径雷达成像的改进距离-多普勒算法。该算法基于高阶距离模型,首先在距离压缩时校正距离走动,然后在两维频域校正距离弯曲。点目标仿真和实测数据成像结果证明了算法的可行性。     

采用WiMAX信号的无源SAR成像方法

无源雷达自身不发射信号,依靠外部照射源实现对目标的探测或成像。现代通信的发展为无源雷达提供了更多的可用外部照射源,如全球移动通信信号、卫星导航信号、无线网络信号(WiFi)等。WiMAX是一项新兴的基于IEEE 802.16标准的宽带无线城域网技术,其作为无源雷达照射源,相比已有照射源具有距离分辨率高和探测距离远的优点。文中给出了一种利用WiMAX信号进行无源SAR成像的方法,推导出获得一维距离像的匹配滤波器,并实现了二维WiMAX-SAR成像。仿真结果验证了采用WiMAX信号进行SAR成像的可行性。     

基于ICNN和IGAN的SAR目标识别方法

近年来,卷积神经网络(CNN)已广泛应用于合成孔径雷达(SAR)目标识别。由于SAR目标的训练数据集通常较小,基于CNN的SAR图像目标识别容易产生过拟合问题。生成对抗网络(GAN)是一种无监督训练网络,通过生成器和鉴别器两者之间的博弈,使生成的图像难以被鉴别器鉴别出真假。本文提出一种基于改进的卷积神经网络(ICNN)和改进的生成对抗网络(IGAN)的SAR目标识别方法,即先用训练样本对IGAN进行无监督预训练,再用训练好的IGAN鉴别器参数初始化ICNN,然后用训练样本对ICNN微调,最后用训练好的ICNN对测试样本进行分类。MSTAR实验结果表明,提出的方法不仅能够在训练样本数降至原样本数30%的情况下获得高达96.37%的识别率,而且该方法比直接采用ICNN的方法具有更强的抗噪声能力。     

影响掺杂聚吡咯(PPy)导电性能的因素

综述了对掺杂聚吡咯的导电能力影响因素的研究成果。主要就溶剂、掺杂离子、合成温度对聚吡咯电导率的影响进行了深入的讨论。通过对各类试验结果和讨论的综合分析 ,以找出其一般性的规律 ,并依据得出的结论提出一些有望改善聚吡咯导电能力的措施     

量子点标记及其在植物细胞生物学中的应用

量子点是一种直径在1-100 nm,能接受激发光产生荧光的半导体纳米晶粒,由于其独特的物理、化学特性,在生物学中的应用不断扩大。本文介绍了量子点的合成及功能方面的进展,同时也对其在细胞生物学中的应用进展,特别是对其在植物细胞生物学中的应用进行了评述。此外,对量子点在单分子检测、高分辨率细胞成像及活体动态长时追踪方面的应用前景进行了展望。     

被动综合孔径成像中的光学处理技术

综合孔径技术已被广泛应用于被动式毫米波成像.由于成像系统的电路需要对天线收到的电信号进行长时间的处理以得到足够多的数据来重建图像,因此成像速度慢是这种方法的主要限制.通过电光幅度调制技术把毫米波调制到激光载波上,带有图像信息的光信号通过光纤传输后再经过透镜可以直接成像.本文从原理上比较了新的电光成像系统和原系统的异同,对于提出的新系统,采用10GHz的微波调制信号,载波波长为1550nm的激光进行一维点源成像仿真.成像结果说明了新的电光系统可以得到含有源辐射强度和方向信息的图像,但由于光纤间距远大于光波长,图像的角度范围大大缩小.仿真结果说明新的成像系统可以快速成像,并且通过增加孔径个数可以提高图像的分辨率.     

实现浅地层探地雷达快速合成孔径成像的一种有效方法

通过分析浅地层探地雷达回波数据的特点,提出通过基于回波数据的方差与A scan能量的特征来确定目标回波数据在整个回波数据中的分布区域,并只用该区域数据参与探地雷达合成孔径成像运算,从而排除非目标回波数据对合成孔径成像的影响,减少合成孔径运算量,实现快速合成孔径成像。通过对实测数据进行处理,结果表明,所提快速实现方法的成像效果与普通实现方法的成像效果相当,而处理速度与普通实现方法相比有了极大的提高。     

星载SAR原始数据压缩模块的FPGA实现

分块自适应量化（BAQ）算法是目前最适于工程实现的合成孔径雷达（SAR）原始数据压缩算法。文中介绍了该算法的基本原理，针对星载SAR数据的实时传输，重点介绍了可变压缩比BAQ算法的数据压缩模块方案及其FPGA设计实现硬件压缩，并给出了仿真结果。用FPGA实现原始数据压缩灵活可靠，适合在星载SAR系统中应用。