R141b在矩形微尺度通道中的两相流传热特性

设计搭建水力直径分别为1mm和0.5mm的矩形微尺度通道实验台,研究了以R141b型制冷剂作为工质的两相流沸腾传热特性。实验取热流密度为1～16kW/m2、质量流速为111.1～333.3kg/(m2·s)和质量干度为0～1,分析了三者对平均传热系数的影响,探究影响换热的主导因素。结果表明:热流密度较高时,平均传热系数随热流密度增加而减小,流动换热主要受到沸腾传热的影响;当质量流速较大且热流密度较低时,平均传热系数随热流密度增加而有所增长;热流密度较低时,平均传热系数随质量流速变化明显,热流密度升高到一定值后,质量流速对平均传热系数的影响很小;当质量流速处于111.1～333.3kg/(m2·s)时,平均传热系数随质量干度的增加而减小。      

一种高光谱图像的双压缩感知模型

高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。     

美国计划发射地球同步轨道目标巡视卫星

美国空军航天司令部司令谢尔顿2014年2月21日披露,美军计划2014年底发射3颗地球同步轨道巡视卫星,执行空间态势感知任务,其中包括2颗“地球同步空间态势感知”（G-SAP）卫星和1颗“局部空间的自主导航与制导试验”（ANGELS）卫星。     

多尺度大视场十亿像素成像技术

十亿像素相机可以获取信息量较大的图像,在天文观测、航空航天遥感等领域具有广泛的应用前景。受探测器和光学设计水平的限制,传统的大视场十亿像素成像通过小视场相机扫描和图像拼接实现。为解决传统十亿像素相机实时性不高的问题,文章研究一种新型多尺度大视场十亿像素成像技术,从实现十亿像素成像的条件出发,阐述该技术的原理、优势及应用领域;分析系统独特的技术指标,包括物理锥角、重叠率等,梳理和归纳新型多尺度大视场十亿像素成像系统走向实用化过程中必须克服的关键技术。研究结果表明,该技术可在不提高系统复杂性的情况下大幅提高监视实时性。     

空地协同交通状态感知与应急指挥系统构建

交通事件发生的时间和地点具有不可预测性,不及时处理将会严重干扰交通流的正常运行.构建了基于空基的交通状态感知和应急指挥系统,并提出了系统建设的原则;研究了系统的体系结构,将整个系统分为信息采集层、网络传输层、安全管理层、应急指挥层4个层次.信息采集层主要通过空基、地基等多种手段获取交通信息;网络传输层处理各类网络通信数据包的存储和转发;安全管理层确保系统数据和传输的安全;应急指挥层实现统一接警、处警决策与协调指挥.实现了基于空基信息的道路轮廓特征和电子地图矢量道路的提取,以及航拍图像与电子地图的匹配,为辨识突发事件情况下的路段排队长度和车辆密度奠定了基础.     

美国“一箭三星”发射同步轨道空间态势感知卫星

2014年7月28日,美国空军从卡纳维拉尔角发射场,用德尔他-4M＋火箭以＂一箭三星＂方式成功将3颗高轨态势感知卫星送入近地球同步轨道,即2颗业务型高轨巡视卫星＂地球同步轨道空间态势感知计划＂（GSSAP）卫星和1颗技术试验卫星＂评估局部空间自主守卫纳卫星＂（ANGELS）。此次发射任务的成功标志着美国高轨空间监视技术走向成熟,高轨目标探测、跟踪和侦察能力快速提升,引起航天界高度关注。     

基于CS的SAR图像自动目标分割算法

图像目标分割是SAR图像目标超分辨处理和自动目标识别的重要步骤。针对图像固有的稀疏结构,提出了一种SAR图像自动目标分割算法。通过构造变换字典将SAR图像数据投影到高维空间,实现了图像局部特征的稀疏表示,然后利用随机矩阵获得稀疏域局部特征的压缩采样,并对多组采样数据运用Mean-shift 算法并行处理,最后通过符号检验法,实现了对目标像素与背景像素的分类。试验表明,该算法对硬目标具有较好的目标分割性能。     

基于空域稀疏性的宽带DOA估计

利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。     

基于小波尺度函数的WSK-SV算法 及其气动性能预测

提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性.      

基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法

在噪声图像中如何有效地提取边缘是图像分析中的难点,至今还没有得到圆满解决。本文在修正的广义形态边缘检测算子的基础上,提出了基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法。该算法既能检测出具有方向性的边缘,还能有效抑制无方向性的噪声。为验证算法的有效性,针对强噪声图像进行了边缘获取实验,实验结果证明,该算法对获取强噪声的图像边缘是非常有效的。