求解双曲守恒律方程的自适应人工黏性熵稳定格式

采用熵守恒格式求解双曲守恒律方程不满足熵稳定条件.为了达到熵稳定,需要在熵守恒格式的基础上增加黏性机制,使总熵耗散.鉴于自适应人工黏性在不同的计算区域上其黏性大小的变化特点,在熵守恒通量的基础上添加经过修正的自适应人工黏性通量构造出一种新的结构简单的熵稳定格式.根据自适应人工黏性的自适应性,并经过简单调节黏性比例系数C之后,该格式可以在不使用限制器的情况下达到整体的高分辨率,表现出:在间断区域有足够的数值耗散保证稳定;在光滑区域,黏性很小,不会影响格式在此的高精度.最后的几个数值算例以熵稳定ERoe格式和高分辨率熵稳定EYee格式的数值结果作为参照,分析说明这种格式的特性.     

遥感技术在战场侦察与效果评估中的应用

从战场侦察与环境监视应用需求出发,结合当前遥感技术的发展方向,探讨了遥感技术在战场侦察与环境监视中的六个应用方向,即应用高分辨率影像进行战场打击效果评估、应用正射影像提高鉴别能力、应用热红外影像进行地表温度制图、应用雷达影像进行移动目标监测、天基红外预警系统和应用遥感影像的军事地理信息系统,对六个方向的应用思路和国内外...     

面积中心跟踪的距离分辨力及对角跟踪的影响

阐述了回波面积中心波形分析距离跟踪技术的双目标分辨能力，研究了该技术对角度跟踪的影响方式，得出了防止波门位置受干扰回波影响可以改善波形分析技术距离分辨力和减小双目标跟踪时角跟踪误差的结论，分析回波前沿或后沿是一种可以采用的技术措施     

基于调频连续波的太赫兹频段转台成像方法研究

高分辨成像雷达是太赫兹技术的重要应用之一,目前太赫兹雷达源的功率水平和太赫兹雷达的应用环境决定了要优先考虑采用调频连续波体制。因此文章在转台成像方式下分析了调频连续波太赫兹雷达信号模型和处理方法,实现了高分辨成像,并与X频段的成像结果进行了对比分析,验证了太赫兹调频连续波ISAR成像的优势。     

石英挠性加速度计测量航天器微振动的方法

利用高精度石英挠性加速度计可以测量航天器低频微振动,同时也可实现航天器在轨微角振动的间接测量。针对航天器特点,结合石英挠性加速度计工作特性,提出用高精度石英挠性加速度计测量航天器微振动的方法,给出微振动加速度、角加速度、角速度和角位移的不确定度分析,根据测量原理给出了各影响因素对测量合成不确定度的计算方法和分析结果。针对卫星敏感载荷的刚体平面测试环境,设计8个加速度计测点布局,开展了整星试验。试验数据分析表明:石英挠性加速度计可准确测量航天器的低频微振动(200 Hz以内),其直接测量和间接测量结果满足测量应用需求,线加速度测量分辨率为5μg,角位移测量分辨率为0.015″。     

一种基于压缩感知的高分辨率宽测绘带合成孔径雷达成像算法

针对高分辨率宽测绘带合成孔径雷达（High Resolution Wide Swath Synthetic Aperture Radar, HRWS SAR）在俯仰向波束形成受地面目标高程影响造成增益损失以及在方位向非均匀采样造成模糊的问题,文中提出了一种基于压缩感知（Compressed Sensing, CS）技术的HRWS SAR成像算法。根据SAR系统和平台参数建立精确的观测模型后,通过求解优化问题直接准确地估计出了在地面高程变化影响下的目标来波方向（Direction of Arrival, DOA）并重建了非均匀采样下的方位向观测场景,从而实现了HRWS SAR在俯仰向和方位向的非模糊成像。仿真结果表明了本文算法的有效性。     

一种提高距离分辨率的FMCW SAR RD成像算法

调频连续波合成孔径雷达（FMCW SAR）是一种新近提出来的成像雷达体制,它结合调频连续波与合成孔径成像技术,具有体积小、重量轻、成本低、分辨率高等一系列优点。从频谱的角度进行分析,FMCW SAR的距离分辨率取决于频率测量分辨率。文章研究了一种FMCW SAR高距离分辨率成像算法——利用FFT得到差频信号谱峰的粗略范围,再对这一范围进行ChirpZ变换,从而实现距离高精度估计,并且避免了大的计算量。仿真结果表明该方法的有效性。     

低耗散高可信度格式及其在气动力热计算中的应用

本文简要介绍了TVD类型格式中近似黎曼解的耗散机理,该耗散机制对于粘性问题的计算有较大的负面影响.通过引入低耗散的格式,所发展的数值方法对粘性流场的气动力热问题的计算具有较高的精度.以该数值方法为基础发展的软件系统,在亚跨超和高超声速领域中的气动力热问题上均得到了验证,计算结果与实验进行了对比验证,表明该计算软件系统具有较高的可信性.     

一种方位时变GEO SAR成像处理新算法

针对地球同步轨道合成孔径雷达(GEO SAR)回波模型的距离空变和方位时变问题,提出一种基于改进距离-多普勒(RD)和方位向调频尺度变换(CS)的成像算法。首先引入四阶泰勒展开模型解决成像中存在的弯曲轨迹问题,然后对传统RD算法进行改进,补偿距离空变,最后对方位时变进行建模,通过方位向CS补偿方位时变,使GEO SAR能够进行更大场景的成像。结合天基雷达先进仿真系统(SBRAS)进行仿真,验证了该算法的有效性。     

Assessment of the impact of dimensionality reduction methods on information classes and classifiers for hyperspectral image classification by multiple classifier system

Identification of the appropriate combination of classifier and dimensionality reduction method has been a recurring task for various hyperspectral image classification scenarios. Image classification by multiple classifier system has been evolving as a promising method for enhancing accuracy and reliability of image classification. Because of the diversity in generalization capabilities of various dimensionality reduction methods, the classifier optimal to the problem and hence the accuracy of image classification varies considerably. The impact of including multiple dimensionality reduction methods in the MCS architecture for the supervised classification of a hyperspectral image for land cover classification has been assessed in this study. Multi-source airborne hyperspectral images acquired over five different sites covering a range of land cover categories have been classified by a multiple classifier system and compared against the classification results obtained from support vector machines (SVM). The MCS offers acceptable classification results across the images or sites when there are multiple dimensionality reduction methods in addition to different classifiers. Apart from offering acceptable classification results, the MCS indicates about 5% increase in the overall accuracy when compared to the SVM classifier across the hyperspectral images and sites. Results indicate the presence of dimensionality reduction method specific empirical preferences by land cover categories for certain classifiers thereby demanding the design of MCS to support adaptive selection of classifiers and dimensionality reduction methods for hyperspectral image classification.