基于小波包-FHN模型的UWB信号检测

在超宽带冲激无线电信号检测中,针对FHN神经元模型随机共振中检测信噪比受限的问题,研究分析了小波包理论及传统单阈值小波包的缺点,结合新的分段阈值小波包去噪算法,提出一种小波包与FHN神经元模型随机共振联合检测的新方法,并对所提算法的性能进行仿真验证。仿真实验表明,新方法克服了FHN模型的信噪比门限,降低了FHN模型的检测信噪比,改善了FHN模型的检测性能,可有效恢复强噪声背景下的超宽带冲激无线电信号波形。      

改进动态阈值去噪在远程图像小目标检测中的应用研究

远程图像小目标在视频帧图像中占据的比例较低,无法有效划分目标和背景,目标检测精度低。因此,将改进动态阈值去噪法应用于远程图像小目标检测中,给出了远程图像小目标检测系统硬件总体结构,通过图像采集模块对图像传感器进行驱动,将采集到的远程图像数据保存至SDRAM模块中,并将该图像数据传输到显示器上显示。软件设计中,给出将改进动态阈值去噪方法应用于远程图像小目标检测的详细过程。实验结果表明,所提方法在检测远程图像小目标过程中具有可行性,可准确分割出小目标,满足检测实时性的需求,并且具有较强的适应能力。     

激光对光电探测器的损伤阈值研究

本文研究了1.06μm和0.53μm激光对硅pin光电二极管以及硅雪崩光电管的永久性损伤效应,测出了损伤阈值。实验发现,光电探测器的PN结受到激光热烧伤是造成其永久性损伤的重要因素,损伤阈值的大小与激光波长、脉冲宽度以及光电探测器结构有关。     

基于软阈值深度学习的自动调制识别算法

自动调制识别是认知无线电、电子侦察、电磁态势生成中重要的环节.由于电磁环境日益复杂,噪声对能否正确调制识别影响显著.本文针对低信噪比（signal-noise ratio,SNR）环境条件设计了一种基于软阈值的深度学习模型,在卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）的基础上加入软阈值函数.将IQ数据转化为幅度相位信息作为模型的输入,CNN用于提取幅度相位数据中的特征,软阈值学习网络可以针对不同特征设置不同阈值,用于滤除样本噪声,提高低SNR条件下的识别率.在开源数据集RML2016.10a上验证了所提算法的有效性,对比其他网络结构,本文提出的模型识别率更高且效率更高.     

脉冲激光诱导TiO2/SiO2薄膜表面损伤性能实验

高功率的激光系统对光学元件的抗激光损伤性能的要求不断提高。主要研究薄膜在脉冲激光诱导作用下的损伤特性及其机理,实验采用YAG脉冲激光器对TiO2/SiO2薄膜样片进行1-on-1方式的激光诱导。实验结果表明:采用低能量激光诱导对薄膜的光学透过率影响不大。经低能量激光诱导后,薄膜的表面结构缺陷得以修复,表面结构趋于完整,变得均匀和细腻。脉冲激光诱导TiO2/SiO2薄膜样片,激光能量阶较小时,其损伤阈值随能量增加而增加,损伤阈值最大可增加1倍;激光能量阶较大时,其损伤阈值随能量增加而减小。     

光学畸变耦合下的星敏感器焦距误差建模与分析

精确的焦距误差标定是保证星敏感器输出高精度姿态信息的关键,而光学畸变是焦距误差标定的首要误差源。根据星敏感器成像的几何模型以及光学畸变模型,建立了光学畸变与焦距误差耦合的数学模型,并推导得到畸变量与等效焦距误差间的关系式,提出了进行焦距误差标定时导航星点的参考畸变量阈值δr_max。仿真分析结果表明,选择全部在畸变量阈值内的星点与选择部分或全部在畸变量阈值外的星点相比,焦距误差标定精度分别有5～10倍明显的提升,充分减少了在焦距误差标定时光学畸变对其精度的影响。     

一种适用于DCO-OFDM系统的DFT信道估计算法

针对直流偏置光正交频分复用系统中传统离散傅里叶变换(DFT)信道估计算法运算复杂度高和循环前缀(CP)内存在非有效信道系数的问题,提出厄米特对称的DFT(H-DFT)阈值改进信道估计算法.首先,根据信道时域响应变换到频域满足厄米特对称的性质,只需对有效子载波的信道频域响应做厄米特对称即可获得全部子载波的信道频域响应;其...     

基于石墨烯Tamm等离子体激元的太赫兹强耦合效应

设计了一种全新的一维石墨烯-光子晶体(PhC)复合谐振结构,使用传输矩阵法(TMM)对其所支持的太赫兹Tamm等离子体激元(TPP)和腔体模式(CM)之间的强耦合效应进行理论研究。研究表明,用于表征耦合强度的Rabi分裂能随着光子晶体周期数的减小而增大;改变间隔层和腔体厚度以及石墨烯的费米能级时,也会影响Rabi分裂能。最后通过入射角度对耦合模式进行主动调控,当入射角处于0°~60°时,耦合模式的特性与偏振无关。本文的研究结果为太赫兹强耦合效应的研究和应用提供了新的思路。     

一种基于逐点阈值分割的图像边缘检测方法

提出一种对图像中每个点逐一取阈值进行分类的一种新的阈值分割算法.该算法利用图像中像素邻域的灰度值均值统计信息作为该点阈值设置的标准,并引入该点邻域内像素灰度值方差作为附加判断条件,使提取出来的日标点是图像的边缘点.事实上该阈值分割算法起到了边缘提取的效果.实验证明,本文算法起到了良好的边缘检测效果,并且验证了本算法对于以邻域统计信息作为阈值估计标准的合理性.