超宽带SAR脉冲卷积干扰效果分析

研究脉冲卷积干扰对超宽带SAR距离像和二维像的干扰效果时,发现在二维图像中,干扰图像的方位向聚焦性能明显下降。通过对信号处理流程的分析,发现超宽带SAR空变特性是导致二维图像散焦的根本原因。为此,提出对干扰信号进行相位调制,调整干扰信号的分布曲线,以降低空变特性的影响,取得了较好的干扰效果,仿真结果验证了理论分析的正确性。     

双模量子态在原子介质中的存储

从四能级暗态极化子出发,讨论双模量子场与原子介质的信息转换过程以及2信号场之间的信息转换过程。利用双-Λ型四能级原子系统,可以存储双模量子态(包括一些纠缠态),从理论上解释了双模量子信息在介质中的"写入"和"读出"过程。提供了双信号场存储的实验方案。     

基于广义三维分配的数据互联算法研究

针对多维分配问题中基于次梯度算法的拉格朗日松弛算法每次迭代都要对每个子问题进行最小化运算以更新乘子的缺陷,引入了优化数学里的代理次梯度算法,修改次梯度表达式和乘子更新公式,提出了基于代理次梯度的拉格朗日松弛数据关联算法.在问题规模较大的情况下,节约了计算时间,降低了跟踪丢失率.仿真结果证明了算法的有效性.     

会用时间才能会工作

时间，从古至今，历来被人们所关注，《淮南子》曰：“圣人不贵尺之壁，而重寸之阴，时难得而易失也。”企业家视时间为金钱，军事家视时间为生命，足见时间之重要。     

基于CNN的视频火焰识别及模型剪枝

针对目前火焰识别仅用单帧图像判断是否起火准确率低的缺点,引入视频识别的方法,通过提取火焰的运动信息提升卷积神经网络(CNN)识别微小火焰的准确率。首先,在CNN Resnet18的最后一层添加3D卷积层,突出火焰的运动特性,抑制其他形式的运动;然后,对该模型进行剪枝处理,压缩网络参数。实验结果表明:在剪去90%卷积核的情况下,该模型准确率仍然保持在86.4%的较高水平,最小可以识别大小为20×30像素的火焰。     

一种SAR宽带噪声干扰抑制的新方法

提高合成孔径雷达(SAR)抗干扰性能是保证其在干扰条件下能正常工作的重要前提。针对SAR中宽带噪声干扰(WBNI),提出了一种在距离向基于回波数据去调频处理和特征子空间滤波的宽带噪声干扰抑制方法并进行了计算机仿真。仿真结果表明,在SAR距离向脉冲压缩增益大于接收端输入干信比5 dB时,该方法可以获得较理想的干扰抑制效果。而随着输入干信比的增加,干扰抑制性能将开始恶化。     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

一种强干扰下均匀圆阵弱信号测向新方法

为了解决强干扰背景下常规空间谱估计算法对弱信号不能正确测向的问题,基于均匀圆形阵列(UCA),提出了一种扩展噪声子空间弱信号波达方向(DOA)估计算法。首先将强干扰方向向量并入噪声子空间形成扩展噪声子空间,然后构造波束函数和新的方向向量进行谱峰搜索。本算法能有效抑制强干扰的影响,对弱信号方向进行正确估计。最后计算机仿真实验验证了本算法的有效性和正确性。