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231.
《中国航空学报》2023,36(3):212-219
Infrared camouflage based on artificial thermal metasurfaces has recently attracted significant attention. By eliminating thermal radiation differences between the object and the background, it is possible to hide a given object from infrared detection. Infrared camouflage is an important element that increases the survivability of aircraft and missiles, by reducing target susceptibility to infrared guided threats. Herein, a simple and practicable design is theoretically presented based on a multilayer film for infrared stealth, with distinctive advantages of scalability, flexible fabrication, and structural simplicity. The multilayer medium consists of silicon substrate, carbon layer and zinc sulfide film, the optical properties of which are determined by transfer matrix method. By locally changing the thickness of the coating film, the spatial tunability and continuity in thermal emission are demonstrated. A continuous change of emissive power is further obtained and consequently implemented to achieve thermal camouflage functionality. In addition, other functionalities, like thermal illusion and thermal coding, are demonstrated by thickness-engineered multilayer films. 相似文献
232.
针对卫星遥感图像场景分类数据集中存在的局部区域特征异常问题,提出一种采用批处理协方差层的神经网络(CovNN)模型进行遥感场景分类的方法。该方法通过计算全输入通道的局部区域均值实现一种3D批处理协方差算法,能够有效消除局部区域均值的影响,从而更好地处理局部光照过强和局部区域存在无关特征的问题。将其应用于存在局部光照异常和局部无关特征问题的卫星采集AID数据集和NWPU RESISC45数据集中,实验表明CovNN在两个数据集上均取得了超过现有卷积神经网络(CNN)的召回率,可有效降低图像局部区域特征异常的不利影响。 相似文献