基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。     

基于图像对的体视显示算法研究与实现

依据摄像机拍摄的左右两幅图像,按照提出的算法进行图像的矫正、重采样和图像对间的密集匹配,最后通过图像插补输出符合双眼特性的体视图像,试验证明插补后体视图像效果较好.     

Microstructure and Optical Characterization of Magnetron Sputtered NbN Thin Films

Some fundamental studies on the preparation, structure and optical properties of NbN films were carried out. NbN thin films were deposited by DC reactive magnetron sputtering at different N2 partial pressures and different substrate temperatures ranging from –50 ℃ to 600 ℃. X-ray diffraction analysis (XRD) and scanning electron microscopy (SEM) were employed to characterize their phase com- ponents, microstructures, grain sizes and surface morphology. Optical properties inclusive of refractive indexes, extinction coefficients and transmittance of the NbN films under different sputtering conditions were measured. With the increase in the N2 partial pressure, δ-NbN phase structure gets forming and the grain size and lattice constant of the cubic NbN increasing. The deposited NbN film has relatively high values of refractive index and extinction coefficient in the wavelength ranging from 240 nm to 830 nm. Substrate tem- perature exerts notable influences on the microstructure and optical transmittance of the NbN films. The grain sizes of the δ-NbN film remarkably increase with the rise of the substrate temperature, while the transmittance of the films with the same thickness decreases. Ultra-fine granular film with particle size of several nanometers forms when the substrate is cooled to –50 ℃, and a remarkable aug- mentation of transmittance could be noticed under so low a temperature.     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

基于随机粒子追踪方法的环形燃烧室点火动态模拟

为了深入研究低排放燃烧室点火联焰规律,在全新的环形模型燃烧室中开展了点火模拟和试验研究。点火模拟采用随机粒子追踪方法,能够基于时均冷态流场的仿真结果快速模拟火焰传播过程。环形燃烧室包含16个中心分级旋流器,仅向预燃级通入丙烷,用于模拟航空发动机低排放燃烧室点火状态下的空气燃油分级。试验采用PIV技术测量3个头部区域流场,利用高速相机拍摄火焰CH*/C2*基团化学发光信号。对多个流量和当量比条件下的联焰过程、联焰时间和传焰速率进行了分析,试验和模拟的结果均表明：环形燃烧室内火焰双向传播,燃烧室内外环流速度差异导致了双向火焰传播速度差,传焰速率随燃烧室湍流速度和当量比的增加而增加。点火模型很好地捕捉了环形燃烧室点火动态,所得传焰速率也符合湍流火焰传播规律,表明该模型具有较强预测能力。     

Are small-scale field-aligned currents and magnetosheath-like particle precipitation signatures of the same low-altitude cusp?

We examined some 75 observations from the low-altitude Earth orbiting DMSP, Ørsted and CHAMP satellites which were taken in the region of the nominal cusp. Our objective was to determine whether the actually observed cusp locations as inferred from magnetosheath-like particle precipitation (“particle cusp”) and intense small-scale magnetic field variations (“current cusp”), respectively, were identical and were consistent with the statistically expected latitude of the cusp derived from a huge number of charged particle spectrograms (“statistical cusp”).     

应用三维粒子动态分析仪测量三分支联接流场

应用三维粒子动态分析仪 (3D PDA)测得了矩形截面三分支联接的三维速度分布。在测量中 ,经过理论分析与对比试验 ,选择了蚊香烟雾作为散射粒子。实验结果表明 ,在只有支管进气的情况下 ,在总管的封闭端和支管下游总管壁面处产生了回流 ;以及气流从支管进入总管后由于截面扩张在总管横截面上所诱发的二次流 ,并且二次流现象只发生在支管下游附近的总管横截面上。     

基于嵌入式FPGA加速ORB算法的遥感影像配准方法

卫星上计算资源有限,星载嵌入式处理器处理遥感影像的配准时通常需要很长的时间。可编程逻辑门阵列（FPGA）利用其内部可编程器件可用于加速图像处理。提出了一种基于Xilinx公司的ZYNQ芯片加速ORB算法的遥感影像配准方法,可用于3000×3000像素尺寸的卫星图像配准,缩短了计算耗时,提升了ORB算法的计算能效比。利用FPGA能够实现真正的并行计算电路,实现ORB算法多支路单层流水线的并行计算结构。采用软硬件结合的方法实现架构,能够处理不同分辨率的图像,可灵活配置特征点的数量。基于设计的加速ORB配准方法,获得了较高准确率。与软件实现相比,OVS-1A遥感影像偏移精度损失低于0.05个像元;GF.4遥感影像偏移精度损失小于0.9个像元。将ORB配准算法流程应用在ZYNQ7020上,耗时减少了57.50%。     

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低,功耗低的优点,在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点,提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法,可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点,并结合星图识别的结果选择部分帧,使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后,使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中,目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法,减少了在轨任务中相关参数的调节,进一步提升了算法的自主性.     

4F傅里叶变换透镜系统对粒子场全息记录的影响

 4F傅里叶变换透镜系统在空间滤波和光学信息处理中,被广泛用来处理二维透光物体。但在实际应用中,4F系统也被用于三维场的研究。例如三维粒子场的全息记录。由于全息记录的特点,要求了解经4F系统转换后的粒子物光场,以确定粒子场的空间分布。而目前4F系统在粒子场全息记录的应用基础均借助对二维物场的研究理论。本文讨论了经4F系统转换后的三维粒子物光场的特点以及对全息记录的影响。