基于光场成像的燃烧颗粒粒径与速度测量方法

为实现固体推进剂中金属燃料动态燃烧的精细化表征,提出一种基于光场成像的固体推进剂中燃烧颗粒粒径与速度三维动态同步测量方法。构建固体推进剂燃烧光场成像测量系统,获得金属颗粒动态燃烧过程的光场图像,通过重聚焦算法得到燃烧颗粒场的重聚焦图像;进一步开展光场相机标定实验,获取深度与最佳重聚焦参数的关系曲线;利用图像分割算法对重聚焦图像中的颗粒进行识别和定位,获取燃烧颗粒的粒径大小,并结合三维粒子跟踪技术对颗粒的轨迹和速度进行重构;开展推进剂药条燃烧实验验证研究。结果表明：光场成像技术能够获得不同深度的颗粒信息,跟踪颗粒的动态燃烧过程,并实现对燃烧金属颗粒粒径与三维速度的同步测量。     

基于光场成像技术的散射性火焰温度场重建

光场成像是一项新兴的非接触式测温技术,针对传统辐射成像温度场重构效率低的问题,开展了基于光场成像的散射性火焰温度场重建研究。在火焰光场成像模型的基础上,以广义源项多流法为正问题模型,利用Landweber算法重构吸收散射性火焰的三维温度场,同时引入最小二乘QR（LSQR）分解算法作为对比以衡量Landweber算法的性能。分析了测量误差对于重建精度的影响,重建结果表明,即使在添加5%测量误差的情况下温度场的平均重建相对误差也仅为0.91%和0.92%,重建结果仍然是合理的。Landweber算法和LSQR算法具有相当的计算精度,但Landweber算法的计算时间是LSQR算法的1/10,其计算效率明显优于LSQR算法。      

基于三维光场的静态场景前景分割

为解决复杂场景中的前景提取问题提出一种基于三维光场分析的静态场景前景分割方法.首先,通过在一条直线等间距的不同视点上拍摄场景的序列图像构建密集采样的三维光场.其次,用线段检测(LSD)直线检测算法从对极平面图(EPI)中分析提取出场景边缘及其深度信息.借助分段三次Hermite多项式(PCHIP)快速插值算法恢复整个场景的深度信息.最终,通过阈值法实现对不同深度的前景物体的分割.初步实验结果表明,本方法能够较准确地恢复场景中多个物体之间的空间关系,前景分割结果较好地克服了现有基于区域聚类和数学形态学等方法在复杂场景应用中存在的过分割问题.      

基于电润湿液体透镜的显微成像技术

电润湿液体透镜因其焦距可调、响应速度快、操作方便和功耗低等特点越来越受到研究者的青睐,可以解决显微成像系统中诸如机械抖动、离散变焦等技术问题,推进显微成像系统向智能化、轻量化发展。阐述了电润湿液体透镜的基本概念和国内外研究现状;重点综述了基于电润湿液体透镜的显微成像技术的最新研究,详细介绍了连续光学变焦和轴向扫描2类显微成像技术;总结和展望了基于电润湿液体透镜的显微成像技术的机遇和挑战。      

基于深度学习的图像拼接篡改检测

传统图像拼接检测算法通过研究人员手动构造拼接特征,随着科技的进步以及图像处理技术的不断发展,手动构造特征的局限性逐渐体现出来,鲁棒性较弱,位置不易确定等。为了解决这些问题,构建了一种卷积神经网络（CNN）,将卷积核前置并固定,自主学习相关特征从而检测拼接篡改的图像区域。经过一系列研究,发现拼接篡改图像的拼接篡改区域特征可以被CNN模型学习。在CNN模型之前,卷积核使用高通滤波器,激活函数采用指数线性单元（ELU）,使得CNN模型具有识别拼接篡改图像边缘痕迹等特征的能力。检测结果表明:在IEEE IFS-TC图像拼接取证竞赛训练集上对拼接篡改图像拼接篡改区域定位的准确率为84.3%,对拼接篡改区域判定的真负类率为96.18%。      

基于Green函数法的太阳高能粒子行星际扩散过程模拟

统计分析了自1976－2017年期间记录到的217次SEP（Solar Energetic Particle）事件的日冕足点经度位置,其分布特征符合日冕横向分布的东西效应,同时基于两相传输模型及其Green函数解,对发生在不同日冕足点的四次SEP事件进行了模拟研究。模拟与观测结果表现一致,表明该模型能够较好地模拟发生在不同日冕足点的SEP事件。针对模型中多个传输参数开展的敏感性试验发现,SEP事件日冕足点经度位置能够影响观测结果的探测时间和峰值,而太阳风速对发生在不同日冕足点的事件具有不同影响机制;此外,日冕区扩散系数与SEP事件在日冕区的扩散过程相关,主要影响事件的强度峰值;行星际径向扩散系数的改变对于模拟结果的影响主要体现在峰值到达时间上,且由于SEP事件主要是在大尺度的行星际磁场中传播,行星际径向扩散系数对于模拟结果的影响最为显著,而表征粒子源释放时间尺度的逃逸时间对于模拟结果影响相对较小。     

基于自编码器和HMM的民机接地点远事件检测

已有的飞行品质监控（FOQA）标准仅由地速的积分距离判定接地点远事件（LTE）的发生,无法结合多个快速存取记录器（QAR）参数检测并解释发生该事件的原因。通过滑动窗口对包含多个参数的QAR样本进行分段,按照分段位置形成若干分段样本集。由长短时记忆网络（LSTM）自编码器得到QAR样本分段及分段内向量的特征表示,采用K-means分别对这些表示向量进行聚类处理,实现QAR样本及其分段的符号化。使用正常航班QAR样本集的符号序列建立隐马尔可夫模型（HMM）,以检测包含接地点远事件的航班。由发生及未发生接地点远事件的QAR样本各个分段的符号序列构建HMM后,采用Viterbi算法确定接地点远事件在QAR样本分段内的具体位置。在真实QAR数据集上的实验结果表明,与其他多维时间序列异常检测方法相比,所提方法不仅能有效检测接地点远事件,而且可以获得多个QAR参数的异常值,辅助领域专家分析发生该事件的原因。      

基于3D-Winograd的快速卷积算法设计及FPGA实现

近年来,卷积神经网络（CNN）已被计算机视觉任务广泛采用。由于FPGA的高性能、能效和可重新配置性,已被认为是最有前途的CNN硬件加速器,但是受FPGA计算能力、存储资源的限制,基于传统Winograd算法计算三维卷积的FPGA解决方案性能还有提升的空间。首先,研究了适用于三维运算的Winograd算法一维展开过程;然后,通过增加一次性输入特征图和卷积块的维度大小、低比特量化权重和输入数据等方法改善CNN在FPGA上的运行性能。优化思路包括使用移位代替部分除法的方法、分tile方案、二维到三维扩展及低比特量化等4个部分。相对传统的二维Winograd算法,优化算法每个卷积层的时钟周期数减少了7倍左右,相较传统滑窗卷积算法平均每个卷积层减少7倍左右。通过研究,证明了基于一维展开的3D-Winograd算法可以大大减少运算复杂度,并改善在FPGA运行CNN的性能。      

利用点目标回波抑制距离旁瓣的方法

针对雷达脉冲压缩过程中引入的距离旁瓣问题,提出一种基于反卷积算法并利用点目标回波进行旁瓣抑制的方法.从雷达回波中提取准点目标回波,进而提取目标信息,实现对距离旁瓣的抑制.利用点目标回波旁瓣抑制方法对海南VHF非相干散射相控阵雷达的电离层回波数据进行处理.结果表明：强目标的旁瓣干扰抑制优于5dB,这证明了该抑制方法的有效性;旁瓣抑制效果与回波的信噪比有关,降低背景噪声和系统噪声的影响可提高其距离旁瓣抑制效果.     

基于1.55μm的全光纤测速激光雷达

针对传统相干激光雷达难于实现本振光与信号光波前匹配的问题,设计了一种基于光纤低损窗口1.55μm的全光纤测速激光雷达.系统以全光纤器件构成整个光路结构,偏振无关光纤环形器与Cassegrain型望远镜组成收发合置光学天线.给出了激光雷达的整体方案和系统设计,并对接收机的光混频、天线与单模光纤的耦合、信号检测和数据采集处理等技术进行了讨论.通过实验说明,全光纤测速激光雷达对空间光随机噪声有较好的抗干扰能力,提高了干涉条文可见度和雷达系统的性能,所得的速度分辨率优于0.5mm/s,输出非线性度小于0.1％.     

聚焦光场成像三维粒子场重建方法

层析重建是层析粒子图像测速(Tomo-PIV)技术实现三维粒子位置和强度信息(三维粒子场)重构的核心步骤。相比于多相机的Tomo-PIV技术,单聚焦光场相机通过一次成像能够同时采集示踪粒子的散射光的方向和位置信息。因此,提出一种单聚焦光场相机的层析重建技术用于重构流场中的三维粒子场信息。为了验证本文方法的可行性及准确性,利用几何光学建立了示踪粒子的光场成像模型,利用光线追迹技术计算了粒子在聚焦光场相机中的成像,对比了被测流场中位于不同深度位置的粒子在聚焦光场相机中的成像差异;建立了基于单聚焦光场相机的层析重建数学模型,利用乘法代数重构技术(MART)对模拟所得的光场图像进行反演计算,实现了三维粒子场的重构,并利用归一化互相关系数来表征粒子的重建质量。结果表明,单个粒子在Z轴方向上的位置精度为±0.35 mm,初步证明了基于聚焦光场成像理论的三维粒子场重建方法的可行性。     

火焰辐射光场成像光线采样特性

为了研究全光相机对火焰等半透明介质的光场采样并优化全光相机的参数,基于近轴光学,建立了全光相机的逆向光线追迹模型。在此基础上,针对弥散介质沿采集方向的半透明特性,提出了像素采样锥形角以及物方采样角度等评价光线角度采样的性能指标,据此分析了全光相机像素和微透镜的位置对光场采样特性的影响,以及全光相机光学参数变化对光线方向采样性能的影响。结果表明:采集火焰辐射光场时,较小的微透镜直径有利于提高光场采样的单方向性,并减小主镜头入瞳直径,而较小的主镜头焦距有利于增大物方采样角度。     

基于物理光学假设的导体表面电流密度误差分析

用物理光学法计算理想导体雷达散射截面过程中,需要基于无限大切平面假设计算表面电流密度.只有对表面比较光滑的电大尺寸目标,该假设才近似满足,而在一般情况下由该方法求得的表面电流密度存在误差.将二维导体圆柱、方柱以及三角柱等构型在不同入射频率、极化下的物理光学表面电流密度与精确解或矩量法结果进行了对比.分析表明:横磁波照射时物理光学法除在顶点处有较大误差外,基本能够正确反映出表面电流密度分布情况.横电波情形下物理光学法难以如实反映照射面和阴影面电流的谐振变化,与入射方向平行的面上表面电流密度也有较大误差.     

基于物理光学假设的导体表面电流密度误差分析

用物理光学法计算理想导体雷达散射截面过程中,需要基于无限大切平面假设计算表面电流密度.只有对表面比较光滑的电大尺寸目标,该假设才近似满足,而在一般情况下由该方法求得的表面电流密度存在误差.将二维导体圆柱、方柱以及三角柱等构型在不同入射频率、极化下的物理光学表面电流密度与精确解或矩量法结果进行了对比.分析表明:横磁波照射时物理光学法除在顶点处有较大误差外,基本能够正确反映出表面电流密度分布情况.横电波情形下物理光学法难以如实反映照射面和阴影面电流的谐振变化,与入射方向平行的面上表面电流密度也有较大误差.     

基于粒子群优化的光伏阵列最大功率点跟踪法研究

光伏阵列在局部阴影条件下,出现反向雪崩效应,导致输出功率出现多个局部极大值点,此时常规的最大功率点跟踪（MPPT）失效。基于比较完善的光伏电池遮挡模型,对光伏阵列进行建模,验证其输出功率的多峰特性。提出一种基于粒子群优化算法（PSO）的多峰最大功率点跟踪方法,并积累粒子个体搜索经验,提高跟踪速度。仿真表明,当外界条件变化时,此方法可以快速跟踪光伏模块的最大功率,从而有效地利用能源。     

基于频域分析的ROSAR成像算法

在现有的ROSAR(Synthetic Aperture Radar with Rotating antennas)成像算法中,基于斜距泰勒级数展开的算法存在方位向失配问题,时域相关卷积算法不能快速校正距离弯曲.频域ROSAR成像算法采用驻相点原理,直接对ROSAR回波信号进行二维频域变换,保留回波信号的频谱特征,进而构造相应的频域去耦函数和频域匹配函数,实现频域距离弯曲校正和目标场景重构.仿真结果表明,该算法能够快速校正距离弯曲及有效克服方位向失配问题.     

基于经验模态分解的点云数据平滑与增强

在计算机辅助设计与逆向工程应用中,针对缺乏拓扑连接关系的点云数据,提出了基于经验模态分解(EMD)的点云数据平滑与增强算法。首先,以点云模型的拉普拉斯矩阵坐标与法向的内积作为EMD输入信号,提取点云模型输入信号的极值点作为插值节点计算信号的上下包络;然后,为实现特征保持的EMD信号分解,通过检测点云数据上特征点,并在计算信号上下包络的过程中作为约束,克服传统EMD算法无法保持特征的局限;最后,迭代地从输入信号中减去上下包络的均值得到内蕴模态函数(IMF)和余量,并通过设计滤波器实现了点云数据平滑和增强。实验结果表明,本文算法有效地将EMD推广到三维散乱点云数据中,扩大EMD在三维几何中的应用范围,并在点云数据平滑和增强方面取得了很好的效果。