低温等离子体用于高功率微波防护研究

等离子体对于高功率微波的攻击具有独特的防护效果。基于等离子体流体近似方法,利用COMSOL软件研究了高功率微波与柱状等离子体阵列相互作用过程中入射电场随时间的演变过程,分析了等离子体防护高功率微波的物理过程和作用机理。研究结果表明,入射的高功率微波会使等离子体参数发生剧烈变化,特别是其电子密度将急剧增加,从而使等离子体对入射的高功率微波表现出类似金属的电磁特性,最终实现对入射高功率微波的有效防护。此外,利用高频辉光放电产生柱状等离子体阵列,通过实验验证了等离子体对高功率微波的防护作用。最后,总结了基于等离子体的高功率微波防护技术需解决的主要问题。     

基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别

为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。     

融合图嵌入的Smooth-PCANet图像识别算法

主成分分析网络（Principal Component Analysis Network,PCANet）是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。然而PCANet在构建网络卷积核时只关注了图像的主分量信息,忽视了近邻像素点之间的位置关系。而通常情况下,图像的相邻像素点具有空间强相关性,因此利用图结构保持像素点的位置近邻关系更有利于网络提取有效特征。因此,我们将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法Smooth-PCANet。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,我们在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

无人机小样本条件下遮挡和混淆目标识别方法

针对无人机对地目标识别过程中的小样本问题以及目标存在的遮挡和混淆情况,提出了一种融合自注意力机制的小样本目标识别模型。在利用元学习思想获取小样本学习能力的基础上,将自注意力机制学习目标内部各部分之间的上下文依赖关系引入模型,从而增强目标表征能力,以解决遮挡和混淆情况下有效特征不足的难题。为验证模型效果,通过对基准数据集和无人机航拍数据进一步加工,构建了遮挡和混淆目标数据集,设置了不同的遮挡程度和背景混淆率。通过在不同数据集上的验证,并与深度学习模型对比,证明提出的模型具有更高的学习效率和识别正确率。     

A pixel-level local contrast measure for infrared small target detection

Infrared (IR) small target detection is one of the key technologies of infrared search and track (IRST) systems. Existing methods have some limitations in detection performance, especially when the target size is irregular or the background is complex. In this paper, we propose a pixel-level local contrast measure (PLLCM), which can subdivide small targets and backgrounds at pixel level simultaneously. With pixel-level segmentation, the difference between the target and the background becomes more obvious, which helps to improve the detection performance. First, we design a multiscale sliding window to quickly extract candidate target pixels. Then, a local window based on random walker (RW) is designed for pixel-level target segmentation. After that, PLLCM incorporating probability weights and scale constraints is proposed to accurately measure local contrast and suppress various types of background interference. Finally, an adaptive threshold operation is applied to separate the target from the PLLCM enhanced map. Experimental results show that the proposed method has a higher detection rate and a lower false alarm rate than the baseline algorithms, while achieving a high speed.     

统计线性化无序量测更新算法

在实际的多传感器系统中,由于各种传感器具有不同的采样率,预处理时间,以及数据通信延迟,因而会出现多个传感器量测不同步到达融合中心的现象。进一步地,当较早时刻产生的量测在较晚时刻产生的量测之后到达融合中心时,无序量测问题就出现了。针对离散时间非线性系统,提出基于统计线性化固定点平滑器的最佳统计线性化无序量测算法,它可以处理单步和两步延迟(甚至多步)无序量测,且能达到与重新滤波法相同的估计精度。     

手指静脉结构的B样条描述方法

针对现有手指静脉结构描述方法无法充分描述手指静脉结构中具有显著性和稳健性的线结构的问题,提出一种基于B样条的手指静脉结构描述方法。对于细化后的手指静脉纹路,采用线段扫描方式获取各静脉分支上目标点的坐标集合,用B样条曲线拟合各条静脉分支,求取各B样条曲线的控制点坐标,用其描述手指静脉的线结构。结果表明,采用本文方法描述手指静脉结构误差小、存储空间占用小,可以有效描述手指静脉线结构,并提高手指静脉的识别率。     

地下空间分区与疏散设计解析

地下空间的利用率越来越高,增加了对空间的使用效率,拓展了人们的生活休闲空间。虽然相关规范对地下空间的安全性做了一些规定,但比较零散,各种数据还不统一,加之受地下空间自身条件所限,设计上很难达到实用与消防安全方面的和谐统一,笔者根据工作实际,对地下空间的分区和疏散问题进行分析和归纳,提出了对民用地下空间防火分区和安全疏散消防设计要点的理解。     

汽车生产厂房消防设计与规范的矛盾点论述

根据汽车生产厂房的特点,分别从厂房的火灾危险性确定、耐火等级确定、厂房的防火分区、人员疏散距离、厂房的灭火系统设置、厂房的消防给水、涂装车间消防水枪出口等方面论述了汽车生产厂房与现行《建筑设计防火规范》规定不符合的内容,并提出了建议。     

Gabor框架的稳定性研究

对于Hilbert空间中的Gabor框架,定义A=inf x∈[0,a][∑n∈Z｜f（x-na）｜^2-∑k≠0｜∑n∈Zf（x-na）f^-（x-na-k/b｜]〉0,B=supx∈[0,a]∑n∈Z｜∑n∈Zf（x-naf^-（x-na-k/b）｜〈∞,通过算子放缩证明的方法,可知{Mb^mSa^nf}m,n∈Z构成L^2（R）的框架,且框架界为A/b,B/b.