基于数字补偿的快速频率合成方法的研究

基于I/Q调制的快速频率合成方法比目前采用的频率合成方法更易调试,而且使用灵活。其思路是将信号先通过单边带调制,将较低频率调制到需要的频率范围;然后采用对基带信号的数字预补偿方法来抑制镜像频率和载波泄漏,从而达到应用的目的。文章中还给出一种基于输出信号包络信息的补偿系数调整算法,其仿真结果说明该新补偿算法可以有效抑制镜像频率和载波泄漏。     

基于的DTV图像去噪模型

针对纹理图像的去噪问题,通过分析全变分（TV）去噪模型与方向全变分（DTV）去噪模型,提出了一种具有鲁棒性的基于的DTV去噪模型。为了刻画图像中的不同结构特征,该模型中DTV正则项的指数p由图像的结构来确定在（0,2）中自适应地选取。由于该模型是含有可分性算子的非光滑优化问题,可用交替方向乘子法（ADMM）求解,并能保证算法的收敛性。数值实验结果表明:与其他经典模型相比,提出的模型取得了更高的峰值信噪比和结构相似度,在去除噪声的同时能有效保持图像的细节信息。      

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

TopPixelLoss:类别不均衡的遥感影像语义分割损失函数

针对遥感影像中类别不均衡的小目标分割效果不理想的问题，提出了一种类别不均衡小目标二分类分割的损失函数——TopPixelLoss损失函数。首先计算出每个像素的交叉熵，然后将所有像素的交叉熵按从大到小进行排序，随后确定一个K值作为阈值，筛选出前K个交叉熵最大的像素，最后对于筛选出的K个像素交叉熵取平均，做为损失值。在ISPRS 提供的 Vaihingen 数据集上，使用PSPNet网络与普通交叉熵、FocalLoss、TopPixelLoss三种损失函数分别对车辆进行二分类分割试验。结果表明，不同的K值，使用TopPixelLoss损失函数的平均交并比（MIoU）、F1-score、准确度（ACC）都最高;当K值为5×104时效果最佳，MIoU、F1-score、ACC分别比FocalLoss提高了3.0%、5.0%、0.1%。TopPixelLoss损失函数是一种针对类别不均衡分割非常有效的损失函数     

不同流速比超声速混合层气动光学效应研究

针对不同流速比混合层流场气动光学效应问题，首先采用大涡模拟数值方法进行了数值仿真，其次用光线追迹方法进行了气动光学效应仿真，最后对混合层的气动光学效应进行了评价。结果表明，混合层流场涡结构与光程差极小值存在一一对应关系，并且其流速比低的混合层气动光学效应更加严重。同时，研究了不同光学参数对斯特列尔比的影响，得到了相应的规律。     

A novel satellite image encryption algorithm based on hyperchaotic systems and Josephus problem

With the rapid growth of the number of Earth observation satellite (EOS) supporting critical applications, it is required to improve the security techniques to protect the sensitive data and images during the transmission between the satellites and the ground stations. This paper introduces a new satellite image encryption algorithm based on the Linear Feedback Shift Register (LFSR) generator, SHA 512 hash function, hyperchaotic systems, and Josephus problem. LFSR generates a matrix that is used to construct the 512-bits value of the hash function. These bits are used to set the initial values and parameters of the proposed encryption algorithm. Firstly, the six dimensions (6-D) hyperchaotic system is divided into three parts, where every two equations are considered as one part. Secondly, the 1-D hyperchaotic logistic-tent system is considered as the controller to select one part. The selected part is used to generate a matrix that is XORed with the original image. Thirdly, the scrambling operation by Josephus sequences is applied to the output of the previous step by scrambling the rows and the columns according to the selected part to produce the pre-encrypted image. Finally, if the number of iterations is less than the required number which is considered as a parameter of the secret key, the previous operations will be repeated in the pre-encrypted image; otherwise, the pre-encrypted image is considered as the final cipher image. Experimental and analyses results show that the proposed algorithm has good performance in terms of high level of security, large enough key-space, tolerance to Single Event Upsets (SEU) as well as low time complexity.     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。     

Near-wall topological patterns and flow structures over a simplified Danaus plexippus model

Studies on the high-lift mechanisms of butterfly gliding flights shed light on the design of the micro air vehicles. The flow field around a simplified Danaus plexippus model is investigated using the hydrogen bubble visualization and the Particle Image Velocimetry (PIV) techniques. There are three near-wall topological patterns with different Angles of Attack (AoAs): the separation bubble, the Leading-Edge Vortex (LEV) and the high AoAs flow. For the separation bubble pattern, two saddles and two foci form in the middle of the model. The features of the LEV pattern are the leading-edge separation lines. The topological characteristics of the separation lines are changed by the interaction between the LEV and the Wing-Tip Vortex (WTV). For the high AoAs flow pattern, four unstable foci are found at the forewing and the hindwing respectively. The angle between the trajectory of the WTV and the model increases with increasing AoA even though the slope of the WTV angle versus AoA curve declines at the moderate AoAs.     

用于BVI噪声试验的新型涡发生器设计与分析

针对直升机特有的旋翼桨/涡干扰(Blade vortex interaction,BVI)噪声计算精度低且试验数据缺乏问题,也为了开展旋翼气动噪声特性分离方法的验证试验研究,本文设计了一种能够用于BVI噪声试验的新型多段翼型组合式涡发生器。首先通过CATIA软件建立涡发生器出口端翼型段在不同迎角下的试验模型,再使用FLUENT软件建立涡发生器的流场仿真计算模型,比较分析了不同翼型段迎角下的涡流流场。随后用粒子图像测速法(Particle image velocimetry,PIV)技术系统测量了不同翼型段迎角、距离涡发生器出口端的长度及流速等参数变化下的涡流流场,对不同试验状态下的涡核、涡强等参数进行了对比分析。针对涡量偏弱的缺点,对传统单级涡发生器进行了改进,设计研发了双级涡发生段。试验证明其能产生更强且稳定的涡,为BVI噪声试验提供了模拟的桨尖涡,试验结果表明了涡发生器的有效性。     

基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法

为了解决目标识别、隐身目标设计等研究领域对雷达图像需求日益增加的问题,提出了一种基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法。该方法利用射线追踪计算每一个射线管的散射电场及其在雷达成像平面的投影坐标,通过将所有射线管的贡献在像域进行累加得到1幅二维雷达图像。通过对不同路径射线的聚类,可实现对散射贡献的分离,从而建立目标部件与强散射源的对应关系,并对复杂目标雷达图像进行解释。给出了Slicy目标的快速雷达图像仿真与算例分析,分析结果表明:基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法可对复杂雷达图像进行有效预测,并能对强散射源进行成因分析。