基于多尺度融合的自适应无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）跟踪过程中目标的尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题，提出了一种基于多尺度注意力和特征融合的自适应无人机航拍目标跟踪算法。首先，考虑到无人机视角下干扰信息多，构建了深层多样化特征提取网络，提供鲁棒表征目标的语义特征和多样化特征；其次，设计的多尺度注意力模块，抑制干扰信息的同时保留了不同尺度的目标信息；然后特征融合模块将不同层特征进行融合，有效整合了细节信息和语义信息；最后，使用多个基于无锚框策略的区域建议模块自适应感知目标的尺度变化，充分利用整合的特征信息实现对目标的精准定位与稳定跟踪。实验结果表明：该算法在数据集上的成功率和准确率为61.7%和81.5%，速度为40.5 frame/s。该算法对目标的辨别能力、尺度感知能力和抗干扰能力明显增强，能有效应对无人机跟踪过程中的常见挑战。     

风能模型的发展及CFD在风资源开发利用中的应用

风能科学的发展一个很重要的方面就是从大气运动到风力发电机尺度流场的不同时空尺度运动的研究。随着计算能力的发展，计算流体力学（computational fluid dynamics, CFD）已经广泛应用于风能开发领域，使得风能模型从应用于较平坦地形的线性模型，发展到应用于复杂地形、耦合天气过程，考虑风力发电机排布、尾流效应的模型链。本文首先介绍了目前风能评估、微观选址、风功率预测模型的发展，之后详细介绍了在这些风能模型中CFD方法的改进，主要集中在中尺度到微尺度的“降尺度”、尾流模拟和复杂地形风场模拟3个方面，最后对风能模型发展过程中CFD所面临的挑战进行了展望。     

飞秒光学频率梳在计量领域的应用

飞秒光学频率梳是超快激光光学领域的重要研究方向，通过将锁模激光器重复频率（f_r）及载波包络相移频率（f_o）锁定至微波频率基准，在时域上呈现出飞秒量级的周期性超短脉冲序列，在频域上呈现出一系列离散等间隔排列的纵模分量，广泛应用于时间频率传递，空间尺度测量和精密光谱测量等诸多计量科学研究领域。根据飞秒光频梳的基本原理，着重介绍了其在计量领域的应用研究，分析了在计量领域的重要作用及研究的重要意义。     

不同尺度范围的监测网对星基增强服务性能的影响分析

区域监测站提供的星基增强完好性监测服务在民用航空等生命安全领域发挥着重要作用。为了分析利用不同尺度监测网估计的完好性信息对用户服务性能影响,使用等效钟差方法分别实现三种不同尺度的监测网完好性参数估计,并进行增强定位验证。从增强卫星数目、用户测距误差、定位精度和保护级包络特性方面研究不同尺度的监测网对用户服务性能评估的影响,结果表明:与小尺度和中等尺度区域相比,大尺度区域增强卫星数目分别增加了50.7%、33.7%。与广播星历伪距单点定位相比,基于小、中等和大尺度区域监测网估计的改正数增强定位在水平方向定位精度分别提升了33.08%、33.59%和32.54%,垂直方向定位精度分别提升了36.56%、41.07%和43.86%。三种尺度估计的平均用户测距误差均优于0.3 m,保护级水平对定位误差的包络均能达到95%。研究成果可为区域星基增强监测网的选择提供理论支撑和应用依据。