第七届全国应急通信研讨会在京召开

2012年7月26-27日,由电子工业出版社主办、《数字通信世界》杂志社承办的第七届全国应急通信研讨会暨应急通信系统设备展在北京远望楼宾馆举行。来自国内应急通信相关部门、单位、企业和科研单位的专家、领导出席了会议。会议开幕式由总参谋部网络技术管理中心主任张宁主持,电子工业出版社总编兼副社长李新社致欢迎词。工业和信息化部无线电管理局局长谢飞波、工业和信息化部军民结合推进司副司长曹志恒在开幕式上发言。在两天的时间里,来自总参谋部、中国卫星导航定位     

中国航天法律制度研究（上）

在联合国通过的五个外层空间条约中,我国依次加入了《外空条约》、（（责任公约》、《登记公约》和《营救协定》。此外,我国政府还积极参与国际合作,签订了众多的双边和多边航天活动协议,对我国开展航天活动时具有的权利和义务进行了明确的规定,为我国航天活动立法提供了部分重要内容和重要的法律渊源。     

基于纹理的活动轮廓三维图像分割研究

对具高噪声和低对比度三维图像的识别和分割算法进行了研究。基于活动轮廓模型,用Gabor变换提取图像的纹理特征,根据统计学信息假设,通过偏微分方程水平集和窄带方法求解,获得较基本活动轮廓的算法分割更光滑精确的物体轮廓。实验结果表明:改进模型算法的效率和准确度达到预期效果。     

基于多级维纳滤波器的树型WSN分布式线性约束最小方差波束形成方法

为减少树型无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)中分布式线性约束最小方差(Linearly constrained minimum variance,LCMV)波束形成器的计算量,将多级分解技术用于WSN分布式波束形成技术中,提出基于多级维纳滤波器(Multistage Wiener filter,MSWF)的分布式LCMV波束形成器方法。该方法通过有效引入MSWF技术避免本地协方差矩阵估计及求逆运算,能以更少的计算量获得分布式LCMV波束形成器相同的输出性能,说明新方法继承了MSWF和分布式LCMV波束形成器的优点。计算机仿真结果验证了算法的优良性能。     

放松管制对美国商业航天发展的影响及启示

近年来,各国政府对航天活动的管制日益放松,航天活动主体多元化趋势日渐显现,私营机构越来越多地在商业航天活动中参与竞争,商业航天的绩效和效率有了较大水平提高。美国在航天技术商业化方面走在世界前列,研究美国政府放松管制对商业航天活动的影响具有重要意义。     

NASA开普勒发现太阳系外5颗行星

NASA的开普勒天文望远镜有计划地寻找类似太阳系中地球大小的行星,2010年1月4日,在华盛顿美国宇航协会会议上,美国航天局宣布开普勒发现了5颗太阳系外行星。开普勒望远镜是于2009年3月从佛罗里达卡纳维拉尔角搭载在德尔塔2火箭发射升空的,从去年5月,搜索行星的开普勒飞行器开始继续观察大于150000颗星星范围,寻找发生亮度急降的行星而行星穿越时会暂时模糊难辨。5颗最新发现的外星系行星命名为开普勒4b、开普勒5b、开普勒6b、开普勒7b、开普勒8b,根据NASA宣称,其尺寸大小从类似海王星到大于木星,其恒星轨道周期从3.3天到4.9天,温度可能在1500℃~1900℃之间。此次发现是基于开普勒     

无需先验信息的水平集SAR图像分割方法

给出了一种基于水平集演化、无需任何先验信息的SAR图像分割方法.该方法是一种基于区域信息的统计活动轮廓模型方法,通过利用分段阶跃函数估计图像概率密度函数,克服了利用特定概率分布模型估计概率密度函数时,需要利用先验信息预先假定图像概率分布模型的问题;通过引入惩罚项,避免了费时且难于操作的水平集函数重新初始化过程.还给出了具体的数值实现方案和相关参数取值,改进了数值实现中的迭代终止条件.实验结果表明,固定使用列出的参数,无需任何人为干预,对于大多数图像都可获得令人满意的分割结果;对于少数图像,通过简单的参数调整也可得到良好结果.     

2009年全球航天活动回顾(中)

<正>三、欧洲欧洲阿里安5火箭2009年进行了7次发射,包括1次一箭四星、4次一箭双星和2次单星发射。7次发射创下了该火箭单日历年度发射次数纪录。2次单星发射中,一次发射的是美私营公司的"地星"1移动通信卫星,另一次发射的是法国"太阳神"2B侦察卫星。     

基于顶点与主体区域同步检测的精准车牌定位

为应对非约束环境下的车牌精定位问题,提出一种基于顶点局部区域与主体区域同步检测策略的非约束性车牌定位算法。通过删减YOLOv5网络的输出结构,训练得到可同步检测车牌及顶点区域的车牌检测网络,在兼顾精度与计算速度的前提下,实现车牌顶点和主体区域的同步定位。针对一幅图中存在多个车牌区域及顶点区域存在少量漏检和误检的情况,分别设计了车牌顶点归类和单一缺失顶点预测后处理算法,借助顶点间的空间位置关系进行漏检目标预测和误检目标排查,有效改善了因场景复杂导致的个别顶点目标检测效果差的问题。所提算法在中国城市停车场数据集(CCPD)上的测试结果显示,平均精准率达99.25%,平均召回率达98.70%。所提算法不仅能够准确预测出车牌的4个顶点坐标,而且在中端GPU硬件平台上处理速度可达121帧/s,具有较好的应用价值。     

基于多模态掩码Transformer网络的社会事件分类

多模态社会事件分类的关键是充分且准确地利用图像和文字2种模态的特征。然而,现有的大多数方法存在以下局限性：简单地将事件的图像特征和文本特征连接起来,不同模态之间存在不相关的上下文信息导致相互干扰。因此,仅仅考虑多模态数据模态间的关系是不够的,还要考虑模态之间不相关的上下文信息（即区域或单词）。为克服这些局限性,提出一种新颖的基于多模态掩码Transformer网络（MMTN）模型的社会事件分类方法。通过图-文编码网络来学习文本和图像的更好的表示。将获得的图像和文本表示输入多模态掩码Transformer网络来融合多模态信息,并通过计算多模态信息之间的相似性,对多模态信息的模态间的关系进行建模,掩盖模态之间的不相关上下文。在2个基准数据集上的大量实验表明：所提模型达到了最先进的性能。