基于最小二乘和牛顿迭代法的空中目标定位

在对远程高速运动目标进行定位的过程中,提高定位精度是工程研究的重要内容之一.针对最小二乘法受测量误差影响较大的问题,提出了基于最小二乘和牛顿迭代法的混合算法.该算法结合了最小二乘法估计性好和牛顿迭代法收敛速度快的优点.仿真结果表明,时差测量精度为5ns时,均方根误差较最小二乘法定位结果减少了43m.     

一种分布式地下浅层交叉定位系统的研究

由于地下介质结构比较复杂,震源近场存在明显的频散现象,使得传统交叉定位方法在浅层小区域定位中存在定位误差大等问题,对此本文提出了一种基于地下全向传感特征的分布式地下交叉定位方法,该方法通过P波模型建立、地下全向交叉定位和最小二乘球心拟合,实现了地下震源的精确的定位。实验结果表明：在20*20m范围内,地下定位均方根误差小于0.5m。     

用于CO2激光传输的10.6μm波段空心布拉格光纤

空心布拉格光纤是具有一维光子晶体(1DPC)包层和空心芯区的新型光子带隙光纤。针对它在CO2激光传输中的应用,设计和制备了传输波段中心波长在10.6μm的空心布拉格光纤样品。利用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)可以观察到光纤样品在10.6μm具有明显的透射峰。使用CO2激光,通过截断法测量得到光纤样品在10.6μm的传输损耗为2.35dB/m。测量了不同弯曲曲率下光纤样品的弯曲损耗,结果表明弯曲损耗系数随曲率的增大而线性增长。在接近光纤输出端处,弯曲半径为10cm的光纤90°弯曲引入的附加损耗约为2dB。实验结果论证了光纤样品的CO2激光低损耗传输特性,展现了空心布拉格光纤在提升CO2激光操作灵活性上的应用潜力。     

社会网络中基于局部信息的边社区挖掘

 近年来,随着社交网络的发展,许多重叠社区挖掘算法被提出来.传统的方法都是将节点作为研究对象,而最近的一些研究表明,以边为研究对象的边社区挖掘方法相对于点社区挖掘方法来说具有更加明显的优势.因此,我们提出了基于局部边社区的挖掘算法(LLCM),利用网络中的局部信息去挖掘边社区结构.给定一条初始的边,通过不断最大化一个适应度函数来获取该边所在的局部社区,而这条初始的边可以预先通过一些排序算法进行选择.算法经过在计算机生成网络和真实网络上测试,并且同其他边社区挖掘算法进行了比较,实验结果表明LLCM算法获取了合理的边社区的结构.     

基于深度卷积神经网络的红外图像超分辨率重建技术

由于器件及工艺等技术限制，红外图像分辨率相对可见光图像较低，存在细节纹理特征模糊等不足。对此，本文提出一种基于深度卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的红外图像超分辨率重建方法。该方法改进残差模块，降低激活函数对信息流影响的同时加深网络，充分利用低分辨率红外图像的原始信息。结合高效通道注意力机制和通道-空间注意力模块，使重建过程中有选择性地捕获更多特征信息，有利于对红外图像高频细节更准确地进行重建。实验结果表明，本文方法重建红外图像峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）优于传统的Bicubic插值法以及基于CNN的SRResNet、EDSR、RCAN模型。当尺度因子为×2和×4时，重建图像的平均PSNR值比传统Bicubic插值法分别提高了4.57 dB和3.37 dB。