多个空间高斯源信号情况下成组三维图像特征提取方法

针对功能磁共振成像数据中含有多个高斯信号源的盲源分离问题,介绍了一种成组典型相关分析方法(Group BSS-CCA)。这个方法的组分析框架参照了GIFT工具箱中的Group ICA算法,具体的典型相关分析方法应用的是Friman等人提出的BSS-CCA算法。以验证该方法的有效性为目的,设计了仿真实验;结果表明,该方法能较好识别出混合在人脑功能磁共振成像数据的2个空间高斯信号。Group BSS-CCA算法对研究人脑的功能磁共振成像数据具有较高的实用价值。     

空间太阳观测科学任务国际合作典型案例分析

<正>1引言人类对于太阳的思考和探索从未停止过。迄今，人们已利用科学卫星实现了包括X射线、紫外线等在内的全波段、全时域、高时空分辨率的太阳观测，发现了太阳活动驱动的空间天气，对太阳的研究亦拓展至受太阳和太阳风影响的日球层全域。2021年10月14日，我国太阳Hα光谱探测与双超平台科学技术试验卫星（CHASE）“羲和号”发射升空；2022年10月9日，     

远距离大容量连续无线功率传输的机遇与挑战

远距离大容量连续无线功率传输是支撑空间太阳能开发利用和碳中和目标实现的未来可行路线之一。首先介绍了远距离连续大功率无线功率传输的应用需求和当前面临的发展机遇，针对具体应用提出了对该技术的具体需求；然后论述了国际范围内远距离连续大功率无线功率传输的最新研究进展。结合发展态势和应用需求，阐述了技术发展到目前所面临的挑战，并针对这些挑战提出了发展建议。     

顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统

传统的同步定位与制图（Simultaneous localization and mapping, SLAM）系统在复杂环境下工作时，无法分辨环境中的物体是否存在运动状态，图像中运动的物体可能导致特征关联错误，引起定位的不准确和地图构建的偏差。为了提高SLAM系统在动态环境下的鲁棒性和可靠性，本文提出了一种顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统。首先，使用深度学习网络对每一帧图像的动态物体进行初始检测，然后使用多视图几何方法更加精细地判断目标检测无法确定的动态物体区域。通过剔除属于动态物体上的特征跟踪点，提高系统的鲁棒性。本文方法在公共数据集TUM和KITTI上进行了测试，结果表明在动态场景中定位结果的准确度有了明显提升，尤其在高动态序列中相对于原始算法的精度提升在92%以上。与其他顾及动态场景的SLAM系统相比，本文方法在保持精度优势的同时，提高了运行结果的稳定性和时间效率。     

r型网格自适应在间断Galerkin有限元激波捕捉中的应用

间断Galerkin（DG）有限元方法因计算精度高、适用于非结构网格等特点得到广泛研究和应用，其在数值模拟包含强间断流场时存在残差收敛性和计算鲁棒性差问题，均匀分布的网格加剧这一问题并影响激波分辨率。针对该问题，发展了r型网格自适应方法，实现间断Galerkin有限元数值模拟过程中网格自适应加密。基于网格点归一化的压力值作为r型网格自适应中网格点移动驱动力的重要权值，并将网格自适应后的网格点位移变化量与网格点之间的初始位移之比作为驱动力的另一重要权值，实现网格沿激波方向各向异性自适应加密，并且激波附近网格点的相邻网格点同步向激波方向移动。发展了适合间断Galerkin有限元方法的Venkatakrishnan限制器。并列NACA0012翼型超声速算例及三维并列圆柱相互干扰算例结果表明:基于r型网格自适应的间断Galerkin有限元方法能够清晰锐利捕捉激波，提高模拟精度，具有良好的收敛性和鲁棒性。