基于时域有限差分法平面光波的一维吸收边界条件

吸收边界条件的选取在使用时域有限差分法分析设计衍射光学元件的过程中有着举足轻重的作用。文章从麦克斯韦方程组出发,推导出了一维吸收边界条件的解析解及该吸收边界对TEM波的反射系数,用数值模拟验证了在激励源分别处于讨论区域右边、中间,且在TEM波传播的同时一直存在的情况下,一维Mur一阶吸收边界条件和波延迟法的优质吸收效果。对两种边界条件的计算误差进行了对比和分析,结果表明Neum ann边界条件波形稳定早,数值精度高,Mur一阶边界条件波形稳定稍迟,有一定误差,但吸收效果很好。     

对称交叉激波和湍流边界层相互作用的数值研究

针对两种双尖鳍外形的对称交叉激波与湍流边界层相互作用,采用N-S方程和两种湍流模型进行了计算。研究了网格收敛性、鳍的角度和湍流模型对壁面压强、Stanton数和壁面摩擦力线的影响。弱相互作用的计算结果较好,强相互作用的壁面压强和摩擦力线的计算结果与试验吻合较好,而Stanton数的计算结果较差,峰值高达试验的2.5倍左右。随着鳍的角度的增加,壁面压强和Stanton数的分布从单调分布发展为M型分布,两者的峰值不在相同的位置。湍流模型对壁面压强和壁面摩擦力线影响很小,对Stanton数计算的影响很大,SST模型比BSL模型表现好一些。     

纳米磁性金属电磁波吸收剂

分析了纳米磁性金属电磁波吸收剂的吸波原理,综述了纳米磁性金属电磁波吸收材料如零维磁性纳米颗粒、一维磁性金属纳米线、二维磁性薄膜、二维片状磁性金属颗粒的国内外研究进展情况,并对未来的研究方向提出见解。     

基于小波变换的脉冲耦合神经网络预测模型及其应用

被称为第三代人工神经网络的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型,以其耦合机制、脉冲输出两大基本特性广泛应用于图像处理等领域。文章在两大基本特性的基础上对PCNN进行了改进:增加了绝对误差控制公式;连接强度以相关系数来控制,调整阈值设置为最小误差;网络的运行机制与以往的PCNN原理有所不同;将ATrous小波变换与PCNN模型相结合,形成了组合预测模型。将改进后的组合模型用于年降雨量的预测中,以求检验模型的可行性。预测结果表明,基于小波变换的PCNN组合模型用在年降雨量预测中是可行的,并取得良好效果。为进一步深化PCNN的理论、拓宽PCNN的应用领域、解决水文水资源中的预测问题提供了新的思路和方法。     

基于SAR的海洋内波参数的自动化检测算法与实现

为解决依靠计算机实现从SAR数据中提取内波参数的问题,从实用的角度出发建立了SAR海洋内波传播方向的自动化检测算法,该方法在多种SAR内波数据中进行了检验,证明了这种方法的有效性和实用性。     

双能透照模式下涡轮叶片DR图像融合方法

为了提高单帧涡轮叶片DR(Digital Radiography)图像的信息量,首先在2个不同射线能量下对涡轮叶片进行DR成像,以获取不同厚度区域的质量信息;然后将2幅DR图像进行多分辨率小波分解,以最大局部方差为准则对二者的低频子带图像进行融合,以局部梯度的活性因子为尺度对二者的高频子带图像进行融合;最后基于小波融合系数的逆变换获得最终的融合结果.实验结果表明:基于此方法的涡轮叶片融合DR图像携带了更为丰富的细节信息,从而有利于叶片质量信息的快速、准确判读.      

基于全景子空间的尺度不变特征跟踪方法

提出一种基于全景子空间尺度不变特征跟踪方法,包括离线阶段建立全景图像与原始图像序列特征集对应关系和在线阶段基于关键图像识别的特征匹配等过程.首先利用全景图充分覆盖局部场景信息特性,通过扩展Kd树组织全景图特征并建立其与原始图像序列特征对应关系,不但解决了图像间特征对应,而且能够有效减少全景图冗余特征量,提高首次特征匹配速度.然后给出一种基于投票策略的关键图像识别方法以进一步完成二次特征匹配,从而将多图像大数据量特征匹配转换为单图像小数据量特征匹配目标,较好实现了特征匹配速度与稳定性的平衡.试验结果表明本方法能够有效增强特征跟踪的稳定性.      

基于NMF、ICA和复Contourlet变换的红外小目标检测

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)、独立分量分析(ICA)和复Contourlet变换的检测方法。首先通过非负矩阵分解和独立分量分析分别抑制原始图像的背景,得到不同的小目标残差图像;接着采用复Contourlet变换对残差图像进行去噪;再对上述去噪后的小目标残差图像求和,得到了预处理图像;最后提出基于模糊灰度熵阈值选取方法分割预处理图像,从而实现了复杂背景下的红外弱小目标检测。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于新型Top-hat变换、基于快速独立分量分析的目标检测方法进行了比较,结果表明所提出的方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。     

基于全息技术的近程目标毫米波散射特性研究

针对近程条件下由于目标各散射点回波的干涉而产生“角闪烁”效应的问题,首次提出采用全息技术研究近程目标的毫米波散射特性。该方法利用相位干涉效应,补偿电磁波的波前球面弯曲,并通过对回波信号的数学建模,反演目标的散射场分布函数。给出了四类不同特征的目标进行近程RCS预测,预测结果与目标特性相一致,表明该方法切实有效。
     

非匀速弹道SAR成像方法研究

非匀速直线弹道成像是弹载SAR领域的核心问题之一。首先构建三维空间中的非匀直弹道模型,通过泰勒近似公式分析运动偏差的来源,并将运动偏差分解成方位偏移、地距偏移和俯仰偏移等三个部分。推导了横向运动和俯冲运动分别引起的地距偏移和俯仰偏移函数,从而得到了对应的运动补偿函数。方位偏移表现为SAR平台在方位向作变速直线运动,回波的数据格式可看成空间非均匀采样的结果。为此,提出了一种利用空间非均匀采样模型替代时域变多普勒模型的成像方法。该算法将变速运动等间隔时间采样的回波数据等效为匀速运动中非等间隔时间采样数据,然后通过方位向非均匀离散傅立叶变换将数据变换到均匀频率域,再完成其它后续的成像操作。完整地推导了非匀直弹道SAR成像的全过程,点目标仿真结果清晰可见,表明了算法的有效性。