北斗RDSS授时性能分析

目前,我国已经发射了北斗三号卫星无线电测定业务(Radio Determination Satellite Service, RDSS)的59,60和61号3颗GEO卫星,加上原有的北斗二号的1～5号GEO卫星,总共有8颗GEO卫星为导航用户提供导航定位、短报文通信、卫星授时和星基增强等RDSS业务服务。由于GEO卫星距离地表距离超过3.6万km,卫星属于高轨卫星,其服务质量受到轨道精度、配置星载原子钟、大气延迟和卫星硬件延迟等影响严重。针对北斗RDSS授时相关研究目前鲜有报道,尤其平稳过渡波束和北斗三号卫星的相关内容尚未开展研究。深入分析了北斗RDSS提供的单向授时和双向授时服务质量,研究目标包括目前可用的全部北斗二号卫星、平稳过渡波束和北斗三号卫星。基于北斗RDSS授时接收机连续30 d的北斗实测RDSS授时数据的试验验证表明,平稳过渡波束较北斗二号授时结果改善不明显;北斗二号双向授时结果较单向授时结果改善了电离层延迟,授时结果提高了约30%;北斗三号双向授时结果较北斗二号双向授时结果改善了轨道误差和卫星钟差等,授时结果则改善了60%。充分说明了轨道误差和卫星钟差是影响北斗RDSS...     

复杂场景下多尺度船舶实时检测方法

船舶检测在军事侦察、海上目标跟踪、海上交通管制等任务中发挥着重要作用。然而,受船舶外形尺度多变和复杂海面背景的影响,在复杂海面上检测多尺度船舶仍然是一个挑战。针对此难题,提出了一种基于多层信息交互融合和注意力机制的 YOLOv4 改进方法。该方法主要通过多层信息交互融合（multi-layer information interactive fusion,MLIF）模块和多注意感受野（multi-attention receptive field,MARF）模块构建一个双向细粒度特征金字塔。其中,MLIF模块用于融合不同尺度的特征,不仅能将深层的高级语义特征串联在一起,而且将较浅层的丰富特征进行重塑;MARF由感受野模块（receptive field block,RFB）与注意力机制模块组成,能有效地强调重要特征并抑制冗余特征。此外,为了进一步评估提出方法的性能,在新加坡海事数据集（Singapore maritime dataset,SMD）上进行了实验。实验结果表明,所提方法能有效地解决复杂海洋环境下多尺度船舶检测的难题,且同时满足了实时需求。     

双向特征融合的快速精确任意形状文本检测

现有的基于分割的场景文本检测方法仍较难区分相邻文本区域,同时网络得到分割图后后处理阶段步骤复杂导致模型检测效率较低.为了解决此问题,该文提出一种新颖的基于全卷积网络的场景文本检测模型.首先,该文构造特征提取器对输入图像提取多尺度特征图.其次,使用双向特征融合模块融合两个平行分支特征的语义信息并促进两个分支共同优化.之后,该文通过并行地预测缩小的文本区域图和完整的文本区域图来有效地区分相邻文本.其中前者可以保证不同的文本实例之间具有区分性,而后者能有效地指导网络优化.最后,为了提升文本检测的速度,该文提出一个快速且有效的后处理算法来生成文本边界框.实验结果表明:在相关数据集上,该文所提出的方法均实现了最好的效果,且比目前最好的方法在F-measure指标上最多提升了1.0％,并且可以实现将近实时的速度,充分证明了该方法的有效性和高效性.     

基于Pandora 观测的OMI 全球臭氧产品精度验证

臭氧是大气中一种重要的微量气体, 是影响对流层与平流层大气运动的重要成分之一, 臭氧的高精度探测 对于环境和气候具有重要的意义。OMI 传感器是目前具备探测全球臭氧含量的主要遥感传感器之一。利用地基 Pandora 观测网全球范围内44 个臭氧观测站点数据对OMI 卫星数据产品进行了精度验证。结果表明: OMI 臭氧产品 与Pandora 地基测量结果之间具有很好的线性相关性, 相关系数达到0.948, 但精度结果存在区域差异。在南半球地区, 相关系数为0.915; 在北半球低纬度地区, 其相关系数为0.932, 中纬度地区相关系数为0.948, 而在高纬度地区, 相关系 数达到了0.957。此外, 验证精度还与臭氧柱总量存在相关性, 在臭氧柱总量低于220 Du (对应臭氧空洞条件) 时, OMI 卫星产品存在高估现象, 高估约13%; 而在臭氧柱总量高于400 Du 时, OMI 的臭氧产品低于Pandora 地基测量结果, 且 随着臭氧柱总量增加, 低估情况也越严重, 在臭氧柱总量达到500 Du 时, OMI 臭氧产品低估约4%。     

浅析邯郸广电美丽乡村多元化业务建设与发展

本文以邯郸馆陶粮画小镇为例,介绍了实现多元化美丽乡村业务拓展的技术实现,以及在机顶盒终端实现粮画小镇推广宣传的业务板块功能。平台的运营增强了广电多市场业务发展的实力,真正体现了党媒政网、民生广电的宗旨。     

多种群纵横双向学习和信息互换的鲸鱼优化算法

鲸鱼优化算法(WOA)相较于传统的群体智能优化算法,具有较好的寻优能力和鲁棒性,但仍存在全局寻优能力有限、局部极值难以跳出等问题.针对上述不平衡问题,该文提出一种多种群纵横双向学习的种群划分思路,子群相互独立,子群内个体受到来自横向和纵向两个方向的最优值影响,从而规避局部最优,在探索和开发之间取得均衡.对纵向种群的所有个体,该文提出一种线性下降概率的个体置换策略,促进不同子群的信息流动,加快算法收敛.基于不同个体的历史进化信息,来进行策略算子选择,从而区别于现有基于随机数的策略算子选择方法.利用基准函数进行跨文献对比,数值结果表明该文算法具有很好的优越性和稳定性,在大多数问题上都获得了全局极值,具有较好的问题适用性.     

优化分离与鉴定蓝斑背肛海兔口腔神经节蛋白质组

采用双向凝胶电泳技术优化分离蓝斑背肛海兔(Notarcus leachii cirrosus Stimpson, NLCS)口腔神经节(Buccal Ganglion, BG)蛋白质组, 并获得约300个蛋白质斑点. 用组合基质辅助激光解吸电离化飞行时间(MALDI-TOF)质谱技术和胶内酶解技术测定BG蛋白质组中的96个蛋白质斑点的肽指纹(Peptide mass fingerprint, PMF)图谱. 经数据库检索与比对后, 发现96种蛋白质中仅有4种蛋白质可获得较高的匹配率, 它们分别是微管蛋白(Tubulin)、 肌动蛋白(Actin)和两个1,5-二磷酸核酮糖-羧化酶/加氧酶(Ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase/oxygenase, Ribulose), 均属于神经细胞骨架蛋白质; 同时还发现一种交配信号肽前体(Peptide mating pheromone precursor). 利用LOCtrees软件和分类法对56种蛋白质进行亚细胞定位与分类.