基于网络处理器的RPR综合业务接入平台的设计

弹性分组环(RPR)是一种新的城域网技术,文章提出了用网络处理器IXP1 200构建RPR综合业务接入平台的设计方案,并重点讲述了其中微引擎部分的软件设计.     

主被动传感器异地配置下的数据关联

在雷达和ESM传感器异地配置的情况下，分别基于角度统计量和距离统计量提出了二种异类传感器数据关联算法，对算法进行了讨论，进行了计算机仿真。仿真结果表明：二种算法有基本相同的正确关联概率，但基于距离统计量的异类传感器数据关联算法有相对较低的错误关联概率。     

垂直腔激光器中弛豫振荡频率的优化控制

从垂直腔面发射的半导体激光器（VCSELs）的结构出发，利用增益与载流子密度的广义对数关系，借助小信号分析法，推出了直接调制情形下驰豫振荡频率的严格解析关系。分析指出，量子阱器件的光子寿命并非越短越好，欲提高VCSELs的驰豫振荡频率，除了增加注入电流，提高微分增益等基本途径外，控制器件的结构参数可使驰豫振荡频率达到极大值。同时，自发辐射因子的可控性，以及降低稳态载流子密度，也都是提高VCSELs驰豫振荡频率和拓宽调制带宽的有效措施。     

应用电容层析成象和压差对比法对流化床内固体颗粒浓度分布的测量研究

本文报告了一种可以用于对流化床内固体浓度分布测量的电容层析成象技术。应用这一技术的测量结果,与目前常用的压差法测量结果进行了对比。对在鼓泡流化床的测量结果,二者吻合较好,偏差在８．５％以内;随着流化速度增加,二种测量结果的差距逐渐增加,偏差最大值产生在腾涌流化状态。本文分析了造成偏差的原因,并对二种测量方法的特性进行了讨论。     

Fe XVII离子能级和振子强度的相对论多组态Dirac-Fock计算

本文用相对论多组态的狄拉克-福克(Dirac-Fock)(MCDF)近似方法计算了铁的类氖离子FeXVII的2p~53s,和3p和3d态的所有能级以及3s—3p,3p—3d跃迁的电偶极振子强度f值.理论计算的能级值同实验值的比较表明,使用MCDF方法计算类氖等电子序列的能级会得到与实验值符合得比较好的结果.因无实验数据可作比较,本文得到的振子强度值纯属理论预言值.     

相位共轭反馈下垂直腔面发射激光器动态分岔特性的理论研究

在传统半导体激光器动力学方程的基础上，突出了垂直腔面发射激光器(VCSELs)的微腔结构特点以及相位共轭反馈(PCF)的时间反演特性，建立起相位共轭反馈条件下的复合腔仿真模型。仿真结果表明：在外部反射率小于0．05的弱反馈条件下，垂直腔面发射激光器的微腔结构导致了它的动态特性与边发射器件有较大的区别，给出两者在混沌带的出现次数、存在范围以及分岔点的出现条件等方面的比较。相对于常规光反馈(COF)而言，相位共轭反馈的累积相位为零，这使得该机制下垂直腔面发射激光器表现出更为丰富的非线性特性。仿真中观察到常规光反馈经历了三个混沌带，相位共轭反馈经历了两个混沌带且稳定区域较宽；并发现在混沌吸引子产生的过程中常规光反馈光场的实虚部相空间轨迹保持对称，而相位共轭反馈的相空间轨迹则表现为对称的‘建立→破坏→再建立’这样的循环过程。     

基于属性测度的综合识别系统误差传递分析

战场情况的愈趋复杂,增加了识别过程的不确定因素,降低了识别结果的稳定性。基于多传感器信息融合的综合识别方法在一定程度上降低了识别过程中的不确定性,但由于传感器自身性能的限制,获取的目标信息具有一定的偏差,进而无法获取精确的识别结果。本文在属性测度理论以及对综合识别系统中误差来源分析的基础上,建立了综合识别过程中的误差传递模型,从定量的角度刻画了传感器误差对识别结果影响的大小。实例分析展示了目标识别方法在综合识别中的应用以及综合识别中误差从特征层到决策层的传递过程,结果证明了该误差传递模型的有效性。本文的研究对综合识别中的传感器误差控制和传感器选择,乃至对整个综合识别系统的优化都具有重要的指导意义。      

基于光谱复原的高光谱高空间遥感数据融合研究

文章提出了基于图像光谱复原的空间域遥感数据融合模型(SFSR),不仅大大提高了融合后各波段图像空间分辨率,而且保持融合后多光谱或成像光谱图像数据光谱特性不变.这对融合后遥感数据多光谱特性分析和基于光谱波形特征的计算机自动分类都是至关重要的.     

ZnO薄膜的丙酮气敏特性研究

用直流磁控反应溅射法,分别在Si(111)基片及Al2O3陶瓷基片上制备了ZnO薄膜,并进行TiO2、SnO2、Al2O3或CuO的掺杂和退火处理。用XRD分析了退火前后晶型的变化,利用气敏测试系统对各样品进行了气敏特性测试。结果表明:经过700℃退火后的样品,在最佳工作温度为220℃时,对丙酮有很好的选择性和很高的灵敏度(34.794)。掺杂TiO2或SnO2,可提高ZnO薄膜传感器对丙酮的灵敏度(57.963)。     

基于SIFT和Affinity Propagation的遥感图像配准算法

随着传感器和光学影像测量等各种技术的快速发展,航空遥感技术已经在电力巡检、森林防火、地理测绘等领域中发挥着越来越重要的作用,而图像配准作为遥感图像的预处理步骤为图像融合等后续处理提供了参考和依据,目前已经成为遥感图像处理领域的研究热点。文中提出了一种基于尺度不变特征变换（Scale-invariant Feature Transform,SIFT）和仿射传播聚类（Affinity Propagation,AP）的图像配准算法。该算法与原有算法相比优势在于无需预先设定参数,并且实验仿真表明该算法能有效地对多源图像进行高精度的配准,与随机抽样一致算法（Random Sample Consensus,RANSAC）相比提高了正确匹配点的数目。