基于压缩感知的信源个数与信号参数估计算法

信源个数与信号参数估计是盲信号处理的关键环节,对后续信号的侦察处理意义重大。针对当前盲信号信源个数与信源参数估计研究割裂的问题,提出了一种联合估计算法。通过分析信号的稀疏系数在不同测量矩阵相同稀疏字典下位置相同的特点,提高了信源个数和信号参数的估计精度,实现算法的自适应控制;通过数理分析确定了多级搜索策略的最优级次,大大降低了稀疏字典的原子数目。仿真结果表明：算法在一定信噪比下能够实现信源个数和信号参数的有效估计;信源个数和信号参数的估计精度随着压缩比的降低而逐渐提高,随着信噪比的提高而逐步增强;噪声对信源个数和信号参数估计精度的影响很大,尤其是低信噪比下;第2个信源载波频率和调频斜率的估计误差明显高于第1个信源参数的估计误差。     

IMA平台分区分析方法研究

依照综合模块化航空电子系统（Integrated modular avionics ,IMA）平台的健壮性分区特点,IMA平台必须能够为驻留应用和驻留功能提供健壮分区隔离和其他保护能力,这些措施要允许多个驻留应用共享一个平台及平台上的资源,且自身的资源支持系统级分布功能在容错网络上运行。根据综合模块化航空电子系统开发指南与认证考虑RTCA DO-297标准中关于IMA平台健壮性分区、安全性以及认可证明数据的要求,本文对IMA平台分区分析展开研究,重点对IMA平台及其组件通用处理模块（General processing module, GPM）、航空数据网络ARINC664交换机和远程数据集中器（Remote data concentrator, RDC）进行分区分析方法的研究。给出每个组件的分区分析策略和目标,明确每个任务需要进行的活动,为IMA平台及其组件的健壮性分析、缓解潜在风险、安全性分析和认可提供充足的证据。     

带工作状态显示的射线机无线遥控器的研制

本文介绍一种便携式Ｘ射线机无线遥控装置,该装置采用ＭＣＳ５１系列单片机构成。利用单片机的串行通讯口、调制解调和无线电话实现数据通讯功能,该遥控器能够显示Ｘ射线机的工作状态,能够无线遥控开、关射线机的高压开关。     

自适应盲均衡信道的设计与实现

针对星地高速遥感传输信道中客观存在的码间串扰、信道不确定性等情况，提出采用双模式自适应盲均衡方法，综合了CMA（Constant Modulus Agorithm，恒模算法）均衡器的高稳健性以及LMS（Least Mean Square，最小均方算法）均衡器的高精度等优势。方法在均衡初期，利用CMA均衡器实现快速收敛；在MSE（Mean Square Error，均方误差）较小时切换为LMS均衡器，完成高精度收敛，实现了星地高速传输信道失真信号的快速高精度校正。     

我国风云卫星体系的发展思考

风云系列气象卫星发展始终坚持以国家重大战略为蓝图，以解决中国的气象观测问题为宗旨，秉承“开放合作、服务世界”的理念，发展具有中国特色的气象卫星观测体系。风云卫星是我国民用遥感卫星中应用范围最广、效益发挥最好的卫星系列之一，为国民经济发展和国防建设作出了重要贡献，已成为世界气象组织全球卫星观测网重要成员，是服务国家重大战略的实践者。新时代，全球气象卫星发展迈入新阶段，面向经济社会高质量发展、防灾减灾、应对气候变化、生态文明建设和国家安全，风云卫星将坚持创新驱动发展，坚持应用效能导向，充分发挥体系效能，突破卫星及遥感关键技术，率先实现遥感卫星及体系的自主运行、快速响应、智慧观测，拓展风云卫星在军民各领域各行业的应用。在实现遥感数据的获取途径和处理算法自主可控的基础上，坚持“走出去”战略，加强技术交流与合作，提升全球及重点区域的精密监测覆盖率，为全人类提供更加精准的气象预报和更加精细的气象服务。     

大气探测激光雷达组网观测一致性研究

通过激光遥感获取气溶胶、云垂直分布情况，对研究气溶胶、云微物理特性、辐射强迫效应以及污染物传输等具有重大意义。在实际应用中激光雷达受激光器能量、发散角以及透过率等影响，会导致各雷达面对同一目标物探测数据不一致。随着地基大气探测激光雷达逐步规模化、标准化，对雷达组网观测一致性开展研究具有重要意义。为保证组网激光雷达数据高质量和高可靠性，在雷达系统自标定基础上，利用太阳光度计、大气分子模型获取激光雷达系统常数，确保各激光雷达回波信号定量可比。通过激光雷达组网观测进行探测目标一致性比对试验，以验证激光雷达系统探测一致性精度。结果表明：标定后，532 nm距离修正信号在1~2 km区间相对偏差从64.89%降低到22.16%，在2~5 km区间相对偏差从49.26%降低到8.90%，在9.5~11.5 km相对偏差从46.83%降低到10.91%；532 nm退偏比在1~2 km区间相对偏差从69.68%降低到20.68%，在2~5 km区间相对偏差从71.24%降低到6.69%，在9.5~11.5 km相对偏差从140.24%降低到9.02%；532 nm后向散射系数在1~2 km区间相对偏差从37.45%降低到23.63%，在2~5 km区间相对偏差从29.15%降低到21.45%，在9.5~11.5 km相对偏差从76.02%降低到24.16%。组网激光雷达数据结果一致性较好，可在多站点进行高精度探测，在气候变化研究、碳排放监测和环境研究等领域发挥重要作用，为大规模大气变化规律研究提供高质量、有效数据。     

大气环境监测卫星方案设计与技术特点

大气环境监测卫星(DQ-1)是国家民用空间基础设施中长期发展规划中的科研卫星，其运行于705 km高度的太阳同步轨道，装载大气探测激光雷达(ACDL)、高精度偏振扫描仪(POSP)、多角度偏振成像仪(DPC)、紫外高光谱大气成分探测仪(EMI)及宽幅成像光谱仪(WSI)等5台遥感仪器，通过主动激光与被动高光谱、多光谱、多角度、偏振等手段结合，实现对大气CO2、细颗粒物、污染气体、云和气溶胶等要素，以及对大气环境、水环境和生态环境等进行大范围、连续、动态、全天时的综合监测;卫星CO2柱浓度探测精度优于1 ppm，为国际最高。卫星入轨后各分系统工作正常，在轨测试结果均满足要求，能够进一步提升我国大气环境综合监测、全球气候变化和农作物估产、农业灾害等应对能力，推动生态环境、气象、农业农村等领域遥感应用。本文概述了DQ-1卫星的总体设计方案，总结了卫星的主要技术特点及创新点，介绍了卫星系统在轨测试情况，并对卫星的应用前景进行了展望。     

基于ViBE与面向对象分类的视频卫星运动车辆检测

为了提高视频卫星对运动车辆的检测质量，在经典视觉背景提取器(ViBE)算法的基础上，结合遥感的面向对象分类技术，从提升正确检测运动目标数量和抑制虚假运动目标检测数量两个方面着手，提出了一种新的运动车辆检测方法（VOMVD）。首先通过优化ViBE模型参数，尽可能多地获取真实运动目标，但这在一定程度引入了许多的虚假目标。研究继而依据影像上地面小尺度运动目标和道路的依存关系，采用面向对象的分类方法，基于光谱、纹理、空间属性，构建了均值、标准差、卷积核内平均灰度值、卷积核内平均信息熵、面积、长度、紧密度、延伸度等8个特征，用于提取道路信息，以此掩膜ViBE提取的虚假运动目标和伪运动目标。结果表明，基于本研究提出的视频卫星运动目标检测方法较之三帧差分法、ViBE检测方法等，其精度有明显提升。在本研究中，三帧差分法、ViBE和VOMVD对运动目标的检测精度P分别为70.91%，61.49%和85.71%，召回率R分别为84.78%，98.91%和97.83%，F值分别为77.23%，75.83%和91.37%，有效提升了方法对运动目标的检测效果。     

Track detection of high-velocity resident space objects in Low Earth Orbit

The world’s economy has become heavily dependent on the services provided by satellites. With the exponential increase in satellite launches, the population of defunct or inactive hardware in space has grown substantially. This is especially true in sensitive orbits such as the Low Earth Orbit (LEO) and Geostationary Earth Orbit (GEO) regimes. These objects, collectively known as orbital debris, can reach speeds of up to 28 000km h^?1 in LEO. At these orbital speeds, even the smallest of objects can pose a considerable threat to operational satellites or astronauts. This makes the monitoring, and detection, of these objects of the utmost importance. This work describes the latest detection strategy used in one of Europe’s largest Space Situational Awareness (SSA) installation; the BIstatic RAdar for LEo Survey (BIRALES) space debris radar. We present a novel bottom-up approach that makes use of single-linkage clustering to identify faint radar streaks in spectrogram data. Tests on synthetic data have shown that the detection strategy presented in this study obtains a higher detection rate when it is compared against existing methods. Unlike other approaches, this detection strategy, using the Multi-beam streak detection strategy (MSDS) algorithm, was still able to recall 90% of the track information at an Signal-to-Noise Ratio (SNR) of 2dB.     

GroupNet: Learning to group corner for object detection in remote sensing imagery

Due to the attractive potential in avoiding the elaborate definition of anchor attributes,anchor-free-based deep learning approaches are promising for object detection in remote sensing imagery. Corner Net is one of the most representative methods in anchor-free-based deep learning approaches. However, it can be observed distinctly from the visual inspection that the Corner Net is limited in grouping keypoints, which significantly impacts the detection performance. To address the above problem, ...