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针对目前星敏感器遮光罩普遍存在的尺寸和质量较大、杂光消除能力受限等问题,从提高吸光涂层吸光率入手,提出碳纳米管遮光罩新概念,研制一套钛合金基底生长碳纳米管涂层的新技术,使得涂层吸光率达到99%以上,并成功制作出可等效替代现有飞行产品遮光罩的碳纳米管遮光罩.通过真空原子氧、紫外辐照、高能粒子辐照、热真空、力学环境等各项空间环境实验,证明其空间环境适用性.与现有星敏感器遮光罩产品的杂光比对试验结果表明,使用碳纳米管遮光罩的星敏感器杂光灰度降低了56%,显示出杂光消除性能的优势.本文创新成果突破了碳纳米管技术在杂光消除领域实际应用的瓶颈技术,对促进星敏感器技术的提高具有重要的工程价值. 相似文献
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针对基于低秩先验的图像矩阵补全算法无法有效处理结构性缺失图像修复的问题,建立了在观测矩阵上使用双重先验的矩阵补全模型,在低秩先验的基础上引入稀疏先验,以便更好地利用观测矩阵的先验特征。该模型根据行列间的相关性,使用低秩先验对矩阵正则化;根据行列内的相关性,使用稀疏先验对矩阵正则化;为了更加精确地逼近秩函数,使用截断Schatten-p范数替代核范数作为低秩先验,从而提出了融合低秩和稀疏先验的矩阵补全模型,并使用交替方向乘子法有效处理所提模型。实验结果表明:算法修复的图像细节清晰,与截断核范数模型算法相比,峰值信噪比和结构相似度提升范围分别为2%~44%和0.7%~8%。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别(ATR)技术是人工图像解译的关键技术之一。针对传统的SAR舰船目标检测算法大多受限于场景且泛化能力较差的问题,设计了一种基于改进YOLOv3网络的检测模型。将YOLOv3与DenseNet网络融合,使用稠密网络模块代替用于提取中小尺度特征的残差网络模块,通过训练得到模型的最优权重,实现端到端的目标检测。使用综合交并比(GIoU)损失代替交并比(IoU)边界框回归损失,提供更加准确的边界框位置信息,提高检测精度,采用中国科学院空天信息研究院制作的SAR图像船舶检测数据集进行测试。测试结果表明:与原YOLOv3算法相比,改进后的YOLOv3检测准确率提高了1.4%。 相似文献
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