生成式对抗网络在SAR图像处理中的应用综述

合成孔径雷达自动目标识别技术是SAR图像处理领域的研究热点,但数据样本不足的情况导致SAR-ATR应用研究受到局限。传统扩充SAR数据集的图像仿真技术模型复杂、计算量大,生成图像不够逼真。生成式对抗网络GAN不需要目标先验信息,可以直接从真实图像数据中生成逼真的图像,具有低损耗和端到端的优点,因此相较于传统方法其更适用于小样本SAR数据高质量扩充。围绕GANs在SAR图像处理中的研究应用展开叙述,介绍了获取目标SAR图像的方法,包括传统的仿真技术和基于深度学习的GANs技术;从目标图像和场景图像等2个方面介绍了GANs训练的常用SAR数据集;针对不同数据集的应用场景,重点介绍了GANs网络在目标SAR图像生成、SAR超分辨率重建、SAR和光学影像融合等3个方面的最新研究进展;最后,结合深度学习和SAR目标特性,给出了GANs网络在SAR图像应用方面的后续发展建议。     

杂散参数对串联型磁脉冲压缩器输出特性影响*

使用电路模拟软件(P-Spice)分析了脉冲电容器自身电感、磁开关绕组匝间电容以及磁芯处于不同工作状态时,磁开关绕组自身阻抗等杂散参数对串联型磁脉冲压缩器输出特性的影响。结果表明,匝间电容和磁芯处于未饱和状态下的绕组自身电阻对系统的输出特性影响相对较小;磁芯处于饱和状态时,绕组自身阻抗对系统的电压传输效率影响较大;脉冲电容器的自身电感不仅会降低系统的电压传递效率,同时会影响到输出脉冲上升沿的宽度。基于以上的结论,对单级串联型磁脉冲压缩器进行了优化设计并研制了一台输出峰值电压26kV,脉冲上升时间由4.1us压缩到1.2us的串联型磁脉冲压缩器,电压传输效率大于92.5%。     

金属化聚丙烯膜脉冲电容器过载特性

脉冲电容器作为爆磁压缩激励电流源的储能元件之一,通常要求单次可靠运行。正是由于单次运行,为脉冲电容器的过载工作提供了极大的可能。过载工作的电容器与额定电容器相比具有体积小、重量轻的优点,可实现爆磁压缩激励电流源的紧凑化。研究了不同温度下国产金属化聚丙烯膜脉冲电容器的过载特性,如过载运行的储能密度,放电电流及可靠度等。实验表明:在-45℃~60℃范围内过载运行这种电容器,其储能密度可达额定储能密度的1.8倍,同时在0.95的置信水平下,其过载运行的可靠度单侧置信下限为0.9,可以实现稳定可靠运行。     

杂散参数对串联型磁脉冲压缩器输出特性的影响

使用电路模拟软件分析了脉冲电容器自身电感、磁开关绕组匝间电容以及磁芯处于不同工作状态时磁开关绕组自身阻抗等杂散参数对串联型磁脉冲压缩器输出特性的影响。结果表明,匝间电容和磁芯处于未饱和状态下的绕组自身阻抗对系统的输出特性影响相对较小;磁芯处于饱和状态时,绕组自身阻抗对系统的电压传输效率影响较大;脉冲电容器的自身电感不仅会降低系统的电压传输效率,而且会同时影响到输出脉冲上升沿的宽度。基于以上结论,对基于电容负载的单级串联型磁脉冲压缩器进行了优化设计并研制了一台输出峰值电压26k V,脉冲上升时间由4.1ms压缩到1.2ms的串联型磁脉冲压缩器,电压传输效率大于92.5%。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。     

高陡度非球面磨削亚表面损伤深度规律

具有高陡度非球面特性的光学元件可以明显改善光学系统的空气动力学性能,从而提升和优化系统综合性能。磨削加工方法可以作为此类元件的前期加工工序,而磨削难免会造成零件的亚表面损伤,且在这种高陡度非球面磨削加工中磨削参数是实时变化的,造成整个工件亚表面损伤深度不一致。针对这种情况,建立亚表面损伤预测模型,并结合半球形砂轮磨削的特点,通过理论计算预测非球面磨削亚表面损伤深度分布规律。在此基础上,以热压多晶氟化镁平面为对象进行模拟参数实验,通过磁流变抛斑点法得到各组参数下亚表面损伤深度情况,结果显示损伤深度范围在12.79μm~20.96μm之间,且沿试件半径方向由内向外呈增大趋势,结果与预测模型相吻合。     

SiC光学材料的电弧增强等离子体加工方法

Si C光学材料具有高化学稳定性,其在普通的等离子体加工中难以获得较高的加工效率。在等离子体加工实验中,发现提高等离子体的自身射频电压可增强等离子体与Si C材料之间的电弧放电作用,而借助电弧的增强作用可提高Si C材料的加工效率,因此提出电弧增强等离子体加工方法。为研究电弧的形成原理,使用自制的探针分别测量了普通电感耦合等离子体和电弧增强等离子体的电压。分别使用传统方法和电弧增强方法对S-Si C进行直线扫描加工实验,证明了电弧增强等离子体加工方法具有更高的加工效率。     

基于GA-BP网络的LFM信号脉冲压缩

为了改善线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号脉冲压缩输出的性能,研究了误差反向传播(back propagation,BP)神经网络在线性调频信号脉冲压缩中的应用。采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对BP神经网络的连接权值进行训练学习,该算法可克服BP网络容易陷入局部最优的缺点。仿真结果表明,GA-BP网络具有较快的收敛速度和较好的数值稳定性,在信噪比损失小于1dB的条件下,可获得60dB左右的输出主旁瓣比。     

基于混合算法的巡飞无人机轨迹优化策略

提出大型空中侦察无人机作为控制中继来控制陆基发射的巡飞无人机作战模式。以多脉冲固体火箭发动机为动力的巡飞无人机的航程末端速度大,可以有效提升无人机的战场生存能力;为使巡飞无人机末速最大,有效提高巡飞无人机飞行轨迹优化求解的鲁棒性和精度,提出了遗传算法与高斯伪谱法相嵌套的混合优化方法。同时与单脉冲推力模式的无人机进行了对比仿真,验证了该混合优化算法的实用性和有效性。     

卫星导航接收机中快扫频干扰低复杂度抑制方法

针对卫星导航接收机中的快扫频干扰抑制问题,提出了一种基于脉冲置零的低复杂度干扰抑制方法,与传统基于时频分析的干扰抑制方法不同,该方法通过低通滤波将时域上连续的快扫频干扰转变为脉冲干扰,并通过脉冲检测与置零对干扰进行抑制。当快扫频干扰处于低通滤波器带内时,被当作脉冲干扰置零;当快扫频干扰处于低通滤波器带外时,被当成带外干扰滤除。理论分析与实验结果表明,该方法相对传统方法的运算复杂度降低了一个数量级,并且能得到与传统方法相近的干扰抑制效果。