多光谱手指静脉成像与采集系统设计

多光谱手指静脉图像信息采集对提高手指静脉识别性能具有重要意义,从活体组织的不同介质对不同波长的入射光有不同的散射和吸收性能这一角度出发,建立了多光谱手指静脉成像采集系统。重点介绍基于数码管控制芯片的多波段光源控制电路而搭建的硬件系统及设计的相应软件系统。该系统不仅解决了多模态手指静脉图像成像与采集的一些基本问题,而且为多光谱手指静脉识别奠定了数据基础和实验环境。这对促进手指静脉识别技术的发展具有重要意义。     

微机电系统磁场传感器信号处理电路研究

介绍了一种微机电系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)磁场传感器微弱信号处理电路的设计,该处理电路是MEMS磁场传感器的重要组成部分,该电路由放大电路和滤波电路构成。对设计的处理电路进行模拟分析和实验测试,处理电路性能良好。外接MEMS磁场传感器后对传感器性能进行测试,传感器的电流-电压特性以及磁场-电压特性符合最初的设计要求,灵敏度可以达到14mV/mT。实验表明该电路对输出信号进行了放大,并有效地抑制了噪声,且有良好的灵敏度。     

基于辅助粒子滤波的机动目标跟踪研究

针对机动目标跟踪巾扩展卡尔曼算法（EKF）收敛速度慢、跟踪精度低的问题,基于粒子滤波（PF）和辅助粒子滤波（APF）的基本思想,结合目标先验信息将速度约束条件加入到跟踪过程巾,对辅助粒子滤波算法进行了仿真分析,与扩展卡尔曼进行仿真对比,分析了跟踪性能和误差。仿真结果表明,对机动目标跟踪问题,辅助粒子滤波不仅解决了扩展卡尔曼线性化困难难题,与EKF相比还具有收敛速度快,跟踪精度高的优点。     

美空军“天基红外系统”（SBIRS）计划进入后续生产阶段

据美国媒体2009年4月7日报道,奥巴马政府通过一项昂贵的新型间谍卫星采办计划,还将从私营企业购买更多的商业成像数据,来填补当前卫星覆盖存在的空白。这项计划仍需经国会批准,但有情报官员称国会定会通过。军方情报与工业界消息此前透露,该项目名为“2＋2”,将建造和发射两颗先进卫星,为避免超出预算或推迟发射,其性能与目前在轨的高分辨率大型秘密卫星相同,或略优;与此同时,白宫也批准了提高对商业成像数据的购买数量。目前政府每月支付数字全球公司、地球眼公司2500万美元,购买这些私人公司成像数据,其图像分辨率可以达到0．4m。新合同中包含“确保访问”,即战时或其他紧急情况时直接访问卫星的能力,具有最高优先级。项目细节还是机密。     

一种图像指令传输系统天线方案

文章分析了波束切换天线系统的工作原理,介绍了一种S频段图像指令传输系统天线的方案设计。     

基于小波矩特征和神经网络的灰度图像识别算法研究

小波矩结合了矩特征和小波特征,既反映了图像的全局性信息,又反映了图像的局域性信息,并且具有旋转、平移和缩放不变性。文章研究了基于小波矩的灰度图像特征提取算法,并将其与BP神经网络组合,利用神经网络的强学习能力和容错性,形成一个灰度图像识别系统。仿真实验表明,在图像失真较小的情况下识别率可达到100％,较之未提取特征的神经网络识别方法而言,网络收敛速度与识别精度都有较大的提高。     

一种用于符号同步MF—TDMA系统的定时偏差估计算法

文章给出了一种用于符号同步MF—TDMA系统的定时偏差估计算法。该算法利用一种特殊的辅助序列成型后所表现出来的正弦特性,从中提取出精确的定时偏差,算法工作在每符号1个采样点下。理论和仿真结果表明,该算法实现简单,估计精度高,在相同条件下,其性能优于常用的数字平方滤波法,并且该算法对载波相位偏差不敏感,对载波频偏的敏感度比较低。     

基于图论分割的多光谱图像非监督分类方法

针对传统基于像素的多光谱遥感图像分类方法存在的"麻点"现象、采样成本高等问题,提出了一种基于图论分割的非监督分类方法,首先采用基于图论的分割算法,按局部邻近相似像素点分割成若干子区域,再以分割后子区域为基本单元,整体进行模糊 C均值聚类,最终实现对多光谱图像的非监督分类.实验证明,该方法结合了局部邻近像素点的相互关系以及相似区域的整体特征,有效解决了麻点问题,具有较高的分类精度和算法效率,降低了采样成本.     

人体上呼吸道内稳态气流运动特性的PIV初步试验研究

人体上呼吸道内气流组织形式的研究对于进行气溶胶在呼吸道内的沉积分析具有重要的意义.应用粒子图像速度仪(Particle Image Velocimetry,PIV)对人体上呼吸道内的稳态气流运动特性进行了试验研究,研究结果表明:口腔中、下部气流速度略大,其它位置速度相对较小,咽部外壁气流速度较大,高速气流贴近喉部和气管内壁向下流动,在内壁形成高速区域.咽部外壁、喉部和气管内壁分布的气动剪切力较大,承受的气动负荷较大,容易造成壁面劳损和组织损伤.     

基于对角加载的机载MIMO雷达自适应匹配滤波检测器

研究了基于自适应匹配滤波(Adaptive Matched Filter, AMF)的机载MIMO雷达目标检测问题。针对参考单元数据不足对MIMO\|AMF检测器性能的影响,提出了基于对角加载的MIMO雷达AMF(MIMO\|LAMF)检测器,并对其检测性能进行分析,给出虚警概率和检测概率的闭合表达式。该检测器利用机载MIMO雷达杂波子空间低秩的特点和对角加载技术,解决了因参考数据不足所引起的矩阵病态问题。为了减少MIMO\|LAMF检测器的运算量,在分析杂波协方差矩阵块对角化特性的基础上,给出一种简化MIMO\|LAMF检测器。理论分析和仿真结果都表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,检测性能优于MIMO\|AMF检测器。