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。     

高空低气压下电晕放电电磁脉冲辐射特性模拟实验

为研究高空低气压下飞行器表面电晕放电电磁脉冲辐射特性,以尖端导体电晕放电为研究对象,进行了低气压下电晕放电电磁脉冲辐射特性模拟实验,给出了辐射电场幅值与气压的关系表达式,并基于气体放电和电磁场理论总结了电晕放电电磁脉冲辐射特性随电压极性、气压以及测试距离的变化规律。结果表明:电晕放电电磁脉冲辐射电场时域波形呈衰减振荡形式,持续时间约为600 ns,首脉冲方向随电压极性的不同而不同,且辐射电场分量主要集中在与放电针相同的极化方向;辐射电场频谱主要分布在500 MHz以内,在35 MHz和170 MHz处出现稳定的波峰;在气压为4~30 kPa范围内,随着气压的降低,放电电磁脉冲辐射电场增强;随着测试距离的增加,电晕放电电磁脉冲辐射电场逐渐衰减。该研究结论可为低气压下飞行器电晕放电电磁脉冲辐射特性研究提供有益参考。     

地球同步轨道区域电磁频谱监视效能分析

地球同步轨道区域电磁频谱的监视效能进行了分析和仿真。首先针对目标卫星主瓣,进行了频谱监视的目标覆盖率与监视概率分析,结果表明通过主瓣方式实现频谱监视的可行性较差;进而提出基于目标卫星副瓣进行频谱监视的方法。理论分析得到了实现同步轨道目标卫星全覆盖的轨道高度差、监视角及监视距离之间的关系;最后以实际在轨的同步轨道卫星作为目标样本库,进行目标覆盖率仿真分析,结果验证了基于目标卫星副瓣进行地球同步轨道区域电磁频谱监视是可行的。     

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。     

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。     

高超声速流场对自由流扰动波响应及边界层扰动波演化

采用高阶精度有限差分方法直接数值模拟了来流慢声波作用下的钝锥高超声速绕流瞬态流场,分析了自由流扰动波与流场的相互干扰,并应用Fourier频谱分析了边界层扰动波时域和空域演化.结果显示:弓形激波出现连续的“∽”变形,初始扰动被显著放大,边界层内外扰动模态存在明显差别.从空域(沿流线)演化来看,在球头附近低频扰动为主导模态,出了球头区,总扰动模态中的低频和高频成分比例迅速转变,高频模态成分显著地增大.至流场下游,大部分低频分量衰减,或者不再增长,边界层内仅存在特殊频率的不稳定波快速增长.从时域演化来看,比起其他模态,主导模态的发展对上游激励的依赖更大.无论时域还是空域演化,都存在模态竞争现象.      

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。     

改进的GPS掩星滑动频谱方法

在大气多路径和噪声的条件下,高斯白噪声会造成滑动频谱方法获得的弯曲角与真值之间的偏离,无法获得较好的反演结果。为此,文章提出了一种改进的滑动频谱方法,即利用信号的振幅和谱能量信息对滑动频谱方法进行修正,削弱了信号中噪声的影响,与真值较为接近。分别用改进前后两种方法对中华卫星三号计划（Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere and Climate,COSMIC）的掩星进行反演,并将其折射率计算结果和通过全谱反演方法获得的折射率一起,与欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium Range Weather Forecasts,ECMWF）的分析场资料进行了统计比较。结果表明：改进的滑动频谱方法删除了信号中的部分噪声,减少了系统偏差;与全谱反演方法进行比较,发现两者具有相当的反演精度。     

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。