基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法

在合成孔径雷达（SAR）图像分析领域，飞机作为一种重要目标，对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题，提出了一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。制作了一个SAR图像飞机数据集（SAD），以Faster R-CNN为检测框架，利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框，以适应飞机目标的形状特点；借鉴inception模块思想，设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度，增强对浅层特征的表达；分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野，对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息；同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元，消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明:相比原始的Faster R-CNN算法，所提改进的Faster R-CNN算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%，同时保持了较快的检测速度。      

单接收机GNSS数据组合硬件延迟的联合求解方法

利用GNSS观测数据解算TEC的最大误差源是硬件延迟,包括卫星硬件延迟和接收机硬件延迟.在单接收机情况下,由于数据稀疏以及接收到的卫星信号时间不对齐等特点,已有的解算硬件延迟方法的求解结果往往不理想.在应用局域模式拟合方法和SCORE方法求解单接收机数据基础上,利用局域模型拟合法在电离层平静期拟合较准确的优点,提出一种联合改进方法,同时改正了SCORE方法解算过程中约束过强的缺点.通过利用GPStation-6接收机的GPS和BDS实际观测数据进行解算分析,验证了所提方法的有效性与准确性.