基于注意力和强化学习的遥感图像描述方法

针对当前遥感目标检测方法只能识别出遥感目标的类别及位置,无法生成与遥感图像内容相关文本描述的问题,提出了一种基于注意力和强化学习的遥感图像描述方法.首先,采用卷积神经网络构建编码器,提取遥感图像的特征.其次,利用长短期记忆网络搭建解码器,学习图像特征与文本语义特征间的映射关系.然后,引入注意力机制,增强模型对显著性特征的关注,减少无关背景特征的干扰.最后,采用强化学习策略,根据离散且不可微的评价指标直接对模型进行优化,消除暴露偏差及优化方向不一致的缺陷.在公开遥感图像描述数据集中的实验结果表明,本方法的检测精度较高,对密集小目标、雾气积聚、背景特征与目标特征相似等复杂环境下的遥感图像具有良好的描述性能.     

电离层钡云释放早期动力学行为的数值模拟

在中性钡云扩散动力学模型的基础上,考虑钡原子的氧化和电离损耗, 探讨了钡云释放早期(t≤ 100 s)的演化基本特征、钡云形态、亮度以及电子密度分布等问题. 得到了不同释放量(1, 10 kg)、不同释放高度(250, 300 km)和不同初始形状因子(1, 10) 条件下钡云释放早期动力学行为的数值模拟结果.     

机载高波段SAR大斜视角大场景成像算法研究

该文基于合成孔径雷达(SAR)斜视成像模式,分析了机载成像处理中斜距展开和二维解耦合近似相位误差与波长、斜视角、分辨率和测绘带宽度等参数的关系,证明二阶近似可满足常规高波段SAR大斜视角成像要求,但改进RD算法的聚集深度问题限制了成像方位孔径,常规CS算法未考虑二次距离压缩(SRC)的空变性,其大场景成像效果均不佳,只有NCS算法考虑了SRC随距离的线性变化,大场景高波段SAR成像聚焦性能最优。对毫米波SAR点目标成像的计算机仿真结果证明了上述分析结果。     

测速定轨中的递推样条滤波算法

针对传统方法在全测速体制下实时处理能力不足,建立了基于递推样条模型的实时滤波算法。算法通过提高测量信息利用率,迭代更新模型参数以快速适应弹道的时变特性。仿真和实测数据的计算结果表明,算法鲁棒性较好,在平稳段落精度优于其它方法。算法就全测速体制的主动段弹道估计问题展开,但其原理具有一定的普适性。      

FDTD中的一种新截断边界-STWBC

本文提出了一种新的边界条件:驻波-行波边界条件(STWBC).这种边界条件是在计算域外附加理想导电(磁)壁进行截断,运用反射原理,将边界处的驻波转化为行波,保持计算域内的行波状态,在有限空间内有效模拟出无限大的电磁散射空间.文中给出了该边界条件在FDTD中的差分迭代式,以及二维数值实验结果,并与PML边界和单向波边界进行了比较.由于该边界比单向波边界所需计算空间小,数值稳定性好,同时不象PML边界,需要进行场量分离和附加额外的吸收层,因此计算效率较高.     

不同成因天然沥青的结构组成特征研究

利用液相色谱等仪器分析手段,较系统地研究了不同成因类型的天然沥青及模拟沥青样品,特别是其中的胶质、沥青质重组分,揭示了沥青结构组成中的成因信息。研究表明,不同成因的天然沥青具有各自特有的化学结构和组成,综合利用其结构组成特征能准确有效地判断天然沥青的成因类型,在其开发利用研究中具有重要的应用价值。     

基于时域的低频UWB SAR辐射校正

低频UWB SAR系统校准的关键问题是获得定标体精确的散射特性和建立合适的信息处理模型。本文利用MOM和渐近波形估计（AWE）方法得到随频率和方位角变化的角反射器RCS,建立了基于时域聚焦算法的校正模型,最后利用计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于Freeman分解的植被参数反演新方法

基于极化Freeman分解的极化协方差矩阵参数,极化干涉SAR互协方差矩阵可简化建模为植被高度、消光系数和地面干涉相位的函数。基于此,该文建立了以极化干涉SAR互协方差矩阵估算值与互协方差矩阵观测值之差为目标函数、以3个植被参数为未知量的优化模型,提出了基于Freeman分解的植被参数反演新方法。该方法避免了三阶段植被参数估计方法所面临的体相关系数确定问题,提供了一种独立于三阶段植被参数估计的新思路。仿真结果验证了新方法的有效性。     

长相关积累STAP处理的星载SAR-GMTI

目前多通道STAP多应用在短相干脉冲积累(CPI)模式的非成像体制雷达地杂波抑制,而对长CPI的SAR成像体制下的讨论较少。文中首先分析两种体制下STAP采用的不同信号模型,研究CPI对回波统计特性的影响和两种体制目标功率谱的差异。然后讨论SAR成像体制下STAP的应用,分析空时去相干性的影响。指出星载非平稳杂波环境中长CPI多普勒后处理的优势:既能有效降低杂波秩,减小样本支持数,同时减弱对空时去相关源的敏感性,又可得到动目标SAR图像。最后给出仿真实例。     

干涉SAR模拟器通道幅相特性实时校正方法

干涉SAR模拟器是构建单航过InSAR系统地面半实物仿真系统的重要地检设备,模拟器通道幅相非理想特性会影响对干涉性能的准确评估.研究了基于实时滤波校正模拟器通道幅相特性的方法:采用相关加窗处理从闭环数据中提取通道幅相特性,提出了复Remez算法和遗传算法相结合的方法设计复FIR滤波器系数,采用FPGA实现高数据率数据的实时滤波.通过实时校正将模拟器通道间幅相一致性误差峰峰值从1 dB/10度量级提高至0.1 dB/1度水平,半实物试验验证了本文实时校正方法的有效性.