一种新型微带帖片天线的频率可重构设计

提出了一种新型微带贴片天线的频率可重构设计。采用一种交叉形的贴片结构,在贴片的非对称缝隙中添加RFMEMS开关,通过调节开关的通断来实现对天线频率的重构。所设计的可重构天线在0．8GHz～3．0GHz频率范围内有较为均匀的频段分布,总的工作带宽达到了400MHz,还对天线在不同开关状态下的方向图形状进行了比较。最后讨论了用金属片替代的RFMEMS开关的理想模型和等效原件替代的非理想模型对仿真结果的影响。     

国家综合PNT体系下的多源自主导航系统技术

国家定位、导航与授时(Positioning, Navigation and Timing, PNT)服务的核心是建立基准统一、弹性健壮、安全可信、高效便捷的综合PNT体系。总结了中美两国近年来PNT体系发展概况,分析了现有多源自主导航系统存在的不足之处,提出了多源自主导航系统的基本特性,即可检测性、可重构性、可信性和完备性,并给出PNT体系下多源自主导航系统技术未来的发展建议,为国家综合PNT体系后续论证及工程建设实施提供参考。     

一种太赫兹可重构超表面设计方法

太赫兹是第六代无线通信系统的核心技术之一,而可重构超表面技术作为太赫兹感通一体的难点问题,对其进行研究具有重大的意义和价值。本文提出了一种基于肖特基二极管的1 bit相位可重构超表面,通过控制肖特基二极管的偏置电压可以控制超表面单元在‘0’和‘1’两种工作状态间切换,可重构超表面单元在203GHz～230GHz的频段内实现了在‘0’,‘1’两种状态下反射幅度均大于-1dB,反射相位有180°±20°的变化,基于对单元进行组阵仿真试验,通过合理的设计阵面上单元的工作状态,可以实现波束扫描功能。本文所提出的方法为太赫兹可重构超表面的研究提供了一种新思路,在未来6G太赫兹通信等领域有重要的应用价值。     

激光散斑和红外在整流罩无损检测中的应用研究

采用激光散斑和红外技术对纤维增强树脂基复合材料整流罩壳体内部缺陷进行了检测。激光散斑与红外热成像是基于不同物理原理的非接触式光学无损检测方法,在对构件表面进行热辐射条件下,可以使用这两种技术同时对构件的内部缺陷进行无损检测。提出了一种激光散斑干涉的融合算法,扩展光学相机动态范围,满足整流罩高光洁度表面的检测需求,同时介绍一种基于低成本红外热成像检测的图像增强算法。针对某型飞行器整流罩,利用热激励方式分别利用这两种技术开展了检测。检测结果表明,提出的激光散斑融合算法可以有效地消除激光照射整流罩表面引起的光强亮度不均带来的噪声,红外位相图像增强技术获得了清晰的缺陷图像。在整流罩检测中,两种测试技术各有优势,通过实际应用,对两种技术进行了评价,为后续的缺陷检测提供了经验。     

地理眼公司的子公司将无法直接接收新卫星图像

□□美国地理眼(GeoEye)公司计划于2008年8月用德尔他-2火箭发射其新一代商用成像卫星地理眼-1(GeoEye-1)。该卫星图像的最高分辨率因超出美国政府规定,而无法直接提供给美国政府以外的用户和区域子公司进行分销。Geo-Eye公司的商业运营模式也将随着这颗卫星的运营发生巨大变革     

我国环境-1 A、1B卫星成功发射

2008年9月6日11:25,我国环境-1A、1B卫星由长征-2C火箭从太原发射中心同时发射.约 51min 后,两颗卫星与火箭相继分离,进入预定的太阳同步轨道.9月8日,星上CCD相机传回了首幅遥感图像,随后开展的首次环境应用实验也获得了成功.     

基于压缩感知的高精度地磁基准图构建方法

地磁基准图的构建是实现地磁匹配导航的基石。针对实测数据量较小时利用插值法构建的地磁基准图精度不理想的问题,将压缩感知理论应用到地磁信息采集中。结合地磁基准图的结构特点设计了以离散余弦变换作为稀疏基、单位矩阵作为观测矩阵,以压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法作为重构算法的基于压缩感知的高精度地磁基准图构建方法,并与三次样条插值、Kriging插值及PSO-Kriging插值法进行对比。实验结果表明:所提方法具有较高的重构精度和稳定性,与性能最好的PSO-Kriging插值法相比,在6.25%采样率下重构地磁基准图,所提方法使得峰值信噪比（PSNR）由66.97 dB提高至74.67 dB,绝对误差由25.47 nT减小至10.26 nT,均方根误差由28.57 nT减小至11.33 nT。      

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%。      

一种基于层次聚类的空间非合作目标重构方法

由于激光传感器内在的缺陷,获得的非合作目标原始点云数据往往处于一个分布不均匀的状态,这就对后续的高质量非合作目标表面重构带来了很大的挑战.提出了一种基于全局约束的局部层次聚类方法来提升非合作目标点云分布的连续性.该方法主要可分为两步：1.基于全局约束的自适应八叉树三维空间分解,2.基于全局约束的层次聚类.第一步的主要目的是为了降低算法的复杂度,第二步则将分布不均匀的点集转化为均匀分布的状态.本文在三个非合作目标模型上进行了实验.实验的可视化结果与定量计算结果均验证了该方法的有效性.