基于Khatri-Rao积的三维前视声呐空间方位估计技术

为了提高3维前视声呐的方位分辨能力,同时避免2维(2D)方位估计(DOA)方法失效,该文提出1维(1D)空间角估计方法、基于Vernier法的垂直角估计方法和基于最小角定理的水平角方位估计方法.首先基于不同子阵构造互协方差矩阵避免2维方位估计模型失效,再利用Khatri-Rao积进行虚拟孔径扩展;将扩展后的阵列导向矢量和观测向量模型用于2维方位估计.与原阵列的导向矢量相比,虚拟阵元数量约增加1倍,阵列的孔径得到有效扩展.仿真实验表明,与单观测向量波束形成2维方位估计方法相比,所提方法在2维方位估计问题中具有更高的分辨能力,均方根误差更低;水池实验进一步验证了该文所提方法的工程实用性.     

基于自组织增量-图卷积神经网络的金相图半监督学习

采用深度学习对钢铁材料显微组织图像分类,需要大量带标注信息的训练集.针对训练集人工标注效率低下问题,该文提出一种新的融合自组织增量神经网络和图卷积神经网络的半监督学习方法.首先,采用迁移学习获取图像数据样本的特征向量集合;其次,通过引入连接权重策略的自组织增量神经网络(WSOINN)对特征数据进行学习,获得其拓扑图结构,并引入胜利次数进行少量人工节点标注;然后,搭建图卷积网络(GCN)挖掘图中节点的潜在联系,利用Dropout手段提高网络的泛化能力,对剩余节点进行自动标注进而获得所有金相图的分类结果.针对从某国家重点实验室收集到的金相图数据,比较了在不同人工标注比例下的自动分类精度,结果表明:在图片标注量仅为传统模型12％时,新模型的分类准确度可达到91％.     

弱左C-rpp半群

本文研究一类弱rpp半群,即所谓弱左C-rpp半群.在该类半群半格分解基础上证明了每一个弱左C-rpp半群均可表示为一个幂零幺半群的强半格与一个左正则带的左交叉积.该结果是[Semigroup Forum,1976/77,13(3):229-237]中关于C-rpp半群及[Semigroup Forum,1995,50...     

Si上Si1-xGex:C 缓冲层的载流子分布

用化学气相淀积方法在Si(100)衬底上生长了Ge组分渐变的Si1-xGex:C合金缓冲层.研究表明,较高温度下生长的Si1-xGex:C缓冲层中Ge的平均含量较高,其晶体质量要优于较低温度下生长的外延薄膜.载流子浓度沿衬底至表面方向逐渐上升且Si1-xGex:C缓冲层总体呈p型导电,存在一局域n型导电区,本文对其导电分布特性进行了分析研究.     

低缺陷密度和平整表面的硅基砷化镓外延

Device-quality GaAs thin films have been grown on miscut Ge-on-Si substrates by metal-organic chemical vapor deposition. A method of two-step epitaxy of GaAs is performed to achieve a high-quality top-layer. The initial thin buffer layer at 360 ℃ is critical for the suppression of anti-phase boundaries and threading dislocations. The etch pit density ofGaAs epilayers by KOH etching could reach 2.25 × 10^5 cm^-2 and high-quality GaAs top epilayers are observed by transmission electron microscopy. The band-to-band photoluminescence property of GaAs epilayers on different substrates is also investigated and negative band shifts of several to tens of meVs are found because of tensile strains in the GaAs epilayers. To achieve a smooth surface, a polishing process is performed, followed by a second epitaxy of GaAs. The root-mean-square roughness of the GaAs surface could be less than 1 nm, which is comparable with that of homo-epitaxial GaAs. These low-defect and smooth GaAs epilayers on Si are desirable for GaAs-based devices on silicon substrates.     

（英）离子束溅射法制备碳化锗薄膜的红外光学特性和力学特性

采用离子束溅射法通过在CH4和Ar 的混合气体中溅射Ge靶材制备碳化锗(Ge1-xCx)薄膜.分别通过原子力显微镜、拉曼光谱和X射线光电子能谱、傅里叶变换红外光谱以及纳米压痕测试研究了薄膜的表面形貌、化学结构、光学特性和力学特性.同时分析了制备薄膜时的离子源束压和薄膜性质之间的关系.结果表明,薄膜的粗糙度随束压的增大而减小.在较高束压下制备的薄膜含有较少的C元素和较多的Ge-C键.薄膜具有非常好的红外光学特性和力学特性.薄膜在较大波长范围内具有良好的透光性能.C元素含量随着束压的升高而降低,进而导致薄膜的折射率在束压从300 V增大到800 V的过程中逐渐升高.薄膜的硬度大于8 GPa.由于薄膜中的Ge-C键代替了C-C 键和C-Hn键,薄膜的硬度随束压的增加逐渐增加.     

6H-SiC同质外延层上Si1-yCy合金的生长

用化学气相淀积(CVD)的方法, 在6H-SiC衬底上同质外延生长SiC层, 继而外延生长了Si1-yCy合金薄膜, 用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、拉曼散射等方法对所得的样品进行了表征测量, 着重研究了生长得到的Si1-yCy合金的晶体结构。SEM结果显示6H-SiC外延层上生长的Si1-yCy合金薄膜表面平整, 晶粒大小均匀; XRD衍射谱仅显示单一的特征衍射峰(2θ约为28.5°), 表明得到的合金薄膜晶体取向单一, 其晶体类型为4H型; 粗略估算, 合金薄膜中C含量约为3.7%。拉曼谱显示：随生长气源中的C/Si比的增加, Si1-yCy合金薄膜中替位式C含量逐渐增大, 当C/Si比达到一定值时, 合金薄膜中有间隙式C出现, 造成晶体缺陷, Si1-yCy合金薄膜晶体质量下降。     

基于NCC的图像匹配快速算法

在图像匹配过程中,针对传统归一化积相关（NCC）算法计算量大的问题,提出一种对NCC进行改进的图像匹配快速算法。该算法首先使用差分求和定理改造NCC相似度量函数,以降低匹配计算量。然后提出模板区域分割,设定阈值,进一步去除大量不必要的计算,优化匹配搜索过程,实现了快速匹配。实验结果证明,与传统的匹配算法相比,在保证精度的前提下,计算复杂度大大降低。