基于1.5μm多普勒激光雷达的飞机尾涡探测技术研究

为规避尾涡威胁,保障飞行安全,研究了飞机尾涡的激光探测技术.介绍了尾涡探测基本原理,给出了激光探测方式设计和探测系统参量选择.基于设计的尾涡激光探测方案,研究了飞机尾涡回波多普勒谱与机型参量、飞行参量以及环境参量间的关系,获得了尾涡的径向速度分布规律,建立了尾涡回波多普勒谱模型,选取最佳尾涡参量估计算法用于尾涡的全面表...     

基于小波域马尔可夫随机场模型的压缩传感图像重构

目前在压缩传感重构算法中利用图像的可稀疏性表示先验知识,从比奈奎斯特采样少得多的观测值中恢复原始图像。除了稀疏性之外,邻域系数的相关性也可以作为先验知识加速重构算法收敛。为了克服目前算法中没有利用邻域系数相关性的缺点,提出了基于小波域马尔可夫随机场模型的压缩传感图像重构算法,根据显著性度量对变换系数进行分类得到具有马尔可夫性的初始掩模,利用ICM算法完成掩模优化,实现系数更新,并将算法与未考虑邻域相关性的算法进行了比较。实验结果证明了算法的有效性。     

CuI/Al双层电极的有机场效应晶体管

制备了CuI/Al为源极和漏电极的并五苯基场效应晶体管.相对于纯金属(Al, Au)电极的晶体管,所研制的晶体管的迁移率、阈值电压VT、开关电流比I_on/I_off等参数都有明显改善.研究发现,在Al电极与并五苯半导体之间引入CuI作为空穴注入层,能够明显降低Al电极与并五苯之间的空穴注入势垒.紫外-可见光谱和X射线光电子能谱数据表明,这种空穴注入势垒的降低源自并五苯和Al向CuI的电子转移. 关键词： 有机场效应晶体管 CuI/Al双层源漏电极 电子转移     

黏弹性聚合物溶液在突扩孔道内的流动特性

采用上随体Maxwell本构方程,描述油藏条件下以第一法向应力差为主要特征的聚合物溶液的流变性.利用有限体积法对黏弹性聚合物溶液在突扩孔道内的流动特征进行数值模拟.绘制了流函数和速度的等值线图.研究了黏弹性的变化对微观波及效率的影响.数值模拟结果表明,聚合物溶液的黏弹性是影响波及效率的主要因素.凹角处的流动区域随着弹性的增加在不断增大,因此滞留区域不断减小,微观波及效率不断增大.具有黏弹特性的聚合物溶液相比于纯黏性的牛顿流体更利于提高驱油效率.这一结论有助于驱油工业上聚合物溶液的设计和优选.     

机场任务指派问题的优化方案研究

本文研究了机场任务指派问题,该问题是指将具有特殊属性的任务指派给有限数量的班次。由于机场任务和班次属性的多样性,机场任务指派问题是一个复杂的组合优化问题,属于NP-完全问题。本文以任务完成产生的效益总和最大化为目标建立数学优化模型,提出有效不等式,应用CPLEX软件对实际数据进行求解,结果表明,CPLEX可以在较短时间内对一定规模的算例求得最优解。同时对影响目标函数的四个因素:任务数量、班次数量、班次工作时长和任务属性分别进行分析,通过实际算例测试对比,得出具有指导意义的结论,即根据机场特征分别调整四个因素不仅能够提高机场资源的有效利用率,而且能够提高机场的运行效率和服务水平。     

基于SOM网络的机场天气聚类分析

机场范围内的天气状况对机场运行有着较为显著的影响.然而,天气在发生时间、影响范围等方面的随机性给机场容量评估和流量调配带来一定的困难.运用SOM网络对2014年上海浦东国际机场的天气进行聚类分析,并运用DB指标和Silhouette指标对聚类结果进行评价.结果表明:SOM网络在机场天气聚类上有很好的精度与鲁棒性,2014年浦东机场的天气可按影响程度分为典型的五类,即:无影响、影响小、影响极大、影响大、影响中等.为实现航空天气聚类分析及空中交通流量管理自动化提供了有益参考.     

基于氟代异靛蓝并[7,6-g]异靛蓝的共轭聚合物的合成及其半导体性质

采用Stille缩聚,合成了3个异靛蓝并[7,6-g]异靛蓝(DIID)和乙烯单元交替排列的共轭聚合物P0F、P2F和P4F,三者在DIID单元中分别含0、2和4个氟原子(F).3个聚合物均具有良好的平面性,前线分子轨道几乎在整个共轭骨架上离域.它们均具有宽的吸收光谱,吸收范围在400~1000 nm,光学带隙约为1.25 eV;随着氟原子数目的增加,聚合物的最高占有分子轨道(HOMO)和最低空分子轨道(LUMO)能级依次下降0.1~0.2 eV.以这3个聚合物作为活性层,制备了顶栅-底接触型有机场效应晶体管器件,随着氟原子数目的增加,聚合物的传输性质由双极传输变为n型传输.P0F和P2F是双极传输型聚合物,空穴迁移率(μ_h)分别达到0.11和0.30 cm~2 V~(-1) s~(-1),电子迁移率(me)分别达到0.22和1.19 cm~2 V~(-1) s~(-1).P4F是n型聚合物,me达到0.18 cm~2 V~(-1) s~(-1).     

结合区域提取和改进卷积神经网络的水下小目标检测

针对水下小目标信息量有限而难以提取有效特征导致的检测性能不佳问题,提出了一种结合区域提取和融合Hu矩特征的改进卷积神经网络水下小目标检测方法。该方法包含区域提取和分类两个步骤。首先以马尔可夫随机场分割算法为基础进行区域提取,对潜在目标定位的同时降低伪目标对后续分类的干扰;然后提取潜在目标区域的Hu矩特征并融入卷积神经网络,形成一种形状特征表征能力更强的改进卷积神经网络用于分类。声呐实测数据处理结果表明,该方法可以有效提升对水下小目标的发现概率和正确报警率,与其他目标检测方法相比,该方法具有更好的检测性能和泛化性。     

基于梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建

超分辨率图像重建中,Huber马尔可夫随机场模型是一种常用的正则化算子.针对Huber函数中固定梯度阈值引起图像重建效果不佳的问题,本文提出一种梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建算法.在最大后验概率理论框架下,构造了基于数据项和正则项的正则化模型;通过迭代的方式,利用中间重建结果不断更新正则化参量,解决了Huber马尔可夫随机场模型中梯度阈值不易选择的难题.实验结果表明,改进算法能够根据局部梯度特征自适应选择相应的正则化参量并找到最优解,较好恢复目标细节的同时有效抑制了图像噪音.