太阳位于视场角内时相干光通信的可行性

文章对相干激光通信中的平衡接收机的工作原理进行了简单的描述,对其抗干扰性能进行了分析,特别是星上通信背景光最强的情况———太阳位于接收机视场角内时的通信性能进行了理论分析,结果表明采用平衡接收的相干通信系统在太阳位于视场角内时通信是完全可能的。     

CFAR DETECTORS FOR HIGH RESOLUTION RADAR IN NON GAUSSIAN CLUTTER

讨论了球不变随机过程（ＳＩＲＰ）非高斯杂波背景下高分辨雷达距离扩展目标检测问题。文中提出了ＣＡ－ＣＦＡＲ,ＯＳ－ＣＦＡＲ两种距离扩展目标检测器,并证明了它们的形状因子和尺度因子未知的情形下具有恒虚警性,即双参数恒虚警性,分析了这两种检测器的检测性能。这两种检测器亦可用作ＳＩＲＰ杂波背景下低分辨雷达检测器。     

金属材料晶粒大小测量方法的研究

主要研究了奥氏体不锈钢１Ｃｒ１８Ｎｉ５ＴｉＡ、高温合金ＧＨ１３２和钛合金ＴＣ４等金属材料的晶粒大小测量方法,除用传统的金相方法外,主要探讨了无损检测技术（超声、衰减等）应用于晶粒大小的测量,试验结果表明：无损检测技术测量金属材料的晶粒大小具有直接性和非破坏性,该方法具有实用价值。     

初始静剪应力和颗粒形状对南京砂液化特性的影响

基于南京砂的片状颗粒特殊性,采用循环空心圆柱扭剪仪,开展了扭剪受力状态下初始静剪应力和颗粒形状对南京砂液化特性的试验研究.结果表明:无论是在双向循环加载和单向循环加载,南京砂土在较大的初始静剪应力条件下都能达到完全液化状态.总体来看,在单向循环加载条件下,南京砂要达到完全液化状态所需的循环加载次数明显增加.随着初始静剪...     

多尺度特征融合的Anchor-Free轻量化舰船要害部位检测算法

反舰导弹对舰船要害部位的精确打击能力是精确制导武器的关键技术之一。针对反舰导弹导引头对舰船要害部位检测精度低、特征提取能力不足,预测框的处理降低检测速度等问题,提出了一种多尺度特征融合的Anchor-Free轻量化舰船要害部位检测算法。由于舰船要害部位检测数据具有多尺度、多角度特性,引入多尺度特征融合模块,综合利用不同感受野的检测信息,优化特征提取;利用高效轻量化注意力机制改进Hourglass结构中的跨层连接,提升检测精度,降低算法总参数量;使用迁移学习有效提升算法收敛效果。在建立的舰船要害部位检测数据集和公开的PASCAL VOC数据集进行实验,检测准确率分别提升了4.41%和5.57%,分析算法参数与运算量,设计了模块消融实验,论证了所提算法的有效性。     

基于注意力机制的光伏组件热斑检测算法

热斑现象是造成光伏组件发电能力下降的重要原因之一,热斑检测是光伏电站运维必不可少的工作。然而分布式光伏电站的规模普遍较小、选址分散、环境复杂多样,使用传统的热斑检测算法需要投入大量的人力资源。基于此,提出了一种基于注意力机制的热斑检测算法HSNet。通过图像分割消除反光影响,结合通道注意力机制,学习通道间的特征信息,增强目标区域的重要性,采用自定义锚点的方法提高检测速度,使用焦点损失激活函数和基于物体先验概率的类别预测方式改善训练目标样本不均衡导致的分类准确性低的问题,通过回归方法获取准确的目标位置。实验表明：设计的目标检测算法在窗体回归精度和分类准确性方面均有明显的优势,边界框平均精度和准确率分别提升了3.18%和2.42%。     

基于图对比的上下位关系检测

上下位关系是自然语言处理(NLP)下游任务的基础,因此上下位关系检测是自然语言处理领域备受关注的问题。针对现有词嵌入方法采用随机初始化词向量,不能很好地捕获上下位关系不对称和可传递的特性,且现有模型没有充分利用预测向量与真实投影之间关系的局限性,提出了一种基于图对比学习的上下位关系检测(HyperCL)方法。引入图对比学习进行数据增强,基于最大化局部和全局表示的互信息,学习具有鲁棒性的词特征表示。所提方法学习了将下位词的词向量投影到上位词和非上位词,同时能够更好地区分嵌入空间中的上位词和非上位词,从而提高了检测精度。在2个基准数据集上的实验结果表明,所提模型比现有方法在准确率上提升了0.03以上。     

基于平面变换的高精度相机标定方法

针对传统方法未考虑透视偏差的存在,提取椭圆圆心作为真实物理圆心投影点造成相机标定误差的问题,提出了一种基于平面变换的高精度相机标定方法。提取标定板内外边框上的角点,对标定板进行平面变换,将标记点由椭圆投影成近似的标准圆;利用图像矩提取标准圆圆心的坐标,投影回原标定板平面,得到标记点实际圆心的像素坐标;根据圆形标记点实际圆心的坐标,利用张正友标定法完成相机标定。实验结果表明：与传统方法相比,所提方法将相机标定的误差降低了66.169%,有效提高了相机标定的精度。     

第三代移动通信系统中非线性多用户检测技术

在CDMA系统中,多用户检测技术是提高系统容量,减少用户间干扰的关键.非线性多用户检测包括干扰消除和神经网络检测技术.其中干扰消除检测是对不同用户独立进行MAI估计,然后从接收信号中减去对该用户而言的部分或全部MAI;多用户检测从本质上看是一个组合优化问题,所有解决组合优化的算法原则上均可适用于多用户检测,其中基于神经网络的解组合优化方法当然也适用于多用户检测.本文论述了几种非线性多用户检测器的基本原理及其特点.