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。     

载频带宽同步倍频的高频大带宽线性调频信号光产生方法

针对高载频、大带宽线性调频信号产生需求,提出一种基于级联马赫-曾德尔调制器(Mach-Zehnder Modulator, MZM)的载频带宽同步倍频的高载频、大带宽线性调频信号光产生方法。理论分析表明,通过合理设置级联MZM的直流偏置点和线性调频信号幅度等参数,可产生载频和带宽同步倍频且倍频系数可调的线性调频信号。在此基础上利用光学系统软件进行相应的仿真验证,利用载频和带宽分别为5 GHz和2 GHz的线性调频信号产生了载频和带宽分别为40 GHz、15.07 GHz和58.25 GHz、19.5 GHz的线性调频信号。仿真结果验证了该方法的可行性,也验证了产生的信号具有较好的压缩性。     

拦截高速机动目标的最优制导律

对于远距离拦截高速、大机动目标,不仅拦截弧段长,拦截飞行时间也更久。拦截弹在飞行过程中的能量管理与优化问题,也是在拦截制导律设计时必须要考虑的问题。将非线性弹目运动关系降阶简化后,运用最优控制理论,将能量管理纳入考虑中,得出针对高速、机动目标的最优制导律,且可以满足终端碰撞角约束。通过引入分段线性和指数两种形式的阻尼,使得导弹在拦截高速高加速目标时,对目标机动的敏感度随弹目距离变化,从而达到能量管理的目的。通过二维非线性仿真验证了制导律的性能。     

基于RBF神经网络的HPA自适应预失真算法

卫星通信中,高速数据传输系统要求使用频谱利用率高的高阶调制技术,但高阶调制对高功率放大器(HPA)的非线性非常敏感,会造成码间干扰和邻信道间干扰.提出一种基于RBF神经网络的自适应预失真算法,以实现HPA的线性化,同时推导了自适应算法的迭代公式.仿真结果表明,该算法能明显改善信号星座图,并能大大提高系统的误比特率性能.     

加强民兵工化专业分队建设的探讨

随着我国核化设施数量不断增多,平时发生核化事故与战时遭受打击的可能性相应增大。作为就近救援的重要力量,民兵工化专业分队必将更多地担负核化救援任务,加强其建设,对适应平战核化救援需要具有重大意义。 一、针对核化救援可能需要,切实增强力量编组的科学性 核化设施规模不等、情况各异,其事故有大有小、性质     

平面曲线的法向式Ⅱ型积分

提出了平面曲线的另一种Ⅱ型积分——法向式积分,讨论了其性质,以及它与传统的始终点式Ⅱ型积分的关系,最后给出了这种积分形式下的格式公式。     

地面作战士兵武器初露端倪

地面作战士兵装备的武器发展至今,其性能已不能满足未来战争的要求。进入20世纪90年代后,许多国家开始探索和研制21世纪士兵采用的武器。美国率先推出集发射动能弹和高爆弹于一体的步榴合一武器系统——理想单兵战斗武器(OICW),接着又推出了发射高爆榴弹的自动榴弹发射器——理想班组武器(OCSW)。这两种武器引领了轻武器的发展潮流,将成为21世纪地面作战士兵配装的武器。可以说轻武器更新换代的时代已经到了。     

极端曝光图像的多尺度分解细节感知融合算法

针对极端曝光(欠曝光和过曝光)图像动态范围低的问题,提出一种基于多尺度分解细节感知的图像融合算法。欠曝光图像经过细节增强后,与过曝光图像进行初步的粗融合;采用小波变换对细节增强后图像的亮度分量进行多尺度分解,并设计专门的高频和低频融合策略,实现亮度分量的精融合;将粗融合图像的色调、饱和度分量,与精融合图像的亮度分量重组,获得最终的融合结果。基于大量测试数据,实验结果表明所提方法在视觉效果方面表现优异,平均MEF-SSIM指标为0.985 4,平均SSIM指标为0.650 8,均优于现有主流算法。     

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。