硅基片上集成二维光控多波束形成的研究

传统雷达系统在当今日益复杂的电磁环境中面临严重挑战,而集成微波光子学技术可突破传统雷达的技术瓶颈,具有大带宽、高分辨率、高复用度、高集成化等技术优势。本文基于集成微波光子技术,研制了一款硅基集成二维光控多波束形成系统样机,提出了一种基于二氧化硅平面光波导的片上集成二维光控多波束形成系统架构,结合流片加工平台完成了关键光芯片的设计流片和封装测试,最终完成系统样机整机联调测试,并对实验结果进行理论计算处理,验证了硅基集成波束形成系统的关键性能指标。系统具有大瞬时带宽、二维同时多波束、各波束多波位独立扫描的能力,与此同时兼具硅基光子集成技术的小型化、轻量化、低成本等优势,试验结果验证了集成微波光子技术应用于雷达系统的先进性和应用潜力。     

基于无人机影像的电网绝缘子自爆识别

电网因其在电能传输方面的关键性作用,在我国民生项目建设领域一直扮演着至关重要的角色。电网杆塔上的绝缘子一旦发生自爆(也称“缺陷”),绝缘子会自动剥落,输电线路就会产生安全隐患,严重时会降低输电线路的运行寿命,甚至会引发供电中断,发生大范围的停电事故,造成巨大的财产损失。目前,主流的巡检方法为人工巡检,该方法不仅耗时耗力,而且也存在一定主观出错率,已不适用于目前电路巡检的实际情况。本设计采用YOLO V5网络模型,对无人机航拍影像中绝缘子串及绝缘子自爆进行自动识别。首先通过平移、翻转、裁剪等,对航拍绝缘子影像数据集进行数据增广,并对增广后的数据集在LabelImg中进行标注,然后利用YOLO V5网络模型对绝缘子串及绝缘子自爆进行识别,最后采用PyQt5框架在PyCharm中设计了绝缘子自爆识别的系统界面,对模型进行调用,实现了绝缘子串及绝缘子自爆识别。本设计采用从网络上下载、国家电网提供、数据增广所得到的500张无人机航拍影像作为数据集,对所得数据集进行人工标注,再使用YOLO V5网络模型进行训练和测试,结果表明YOLO V5网络模型对绝缘子串具有较高的识别精度,最高识别精度为90.2%,对绝缘子自爆的最高检测精度为80.8%。这说明了YOLO V5网络模型在绝缘子串识别方面有较好的表现,但是由于训练集中绝缘子自爆的样本影像数量有限,所以该网络模型对绝缘子的自爆识别存在一定局限性,本实验能够部分代替人力实现电网绝缘子智能巡检,提高了检测效率。     

图像分类问题的几种深度学习策略

针对图像分类学习不够深入的问题,提出图像分类问题的几种深度学习策略研究。通过分析当前主流的主动深度学习图像、多标签图像和多尺度网络图像三种深度学习方法的工作原理和存在的优势与不足,探讨图像分类问题的优化学习策略。随后采用图像分类问题的几种深度学习策略实验的方式加以对比,实验结果表明,参数共享的深度学习图像分类方法不仅提高了预测速度,而且还能确保模型的准确性。     

J-MSF: 一种新的多通道多尺度红外弱小目标检测算法

针对经典的基于深度学习的红外弱小目标检测算法存在目标信息在高层感受野消失导致无法检出的问题,提出一种新的基于多通道多尺度特征融合的红外弱小目标检测算法（J-MSF）。首先,该算法提出了一种新的多通道JAnet结构,基于此结构搭建了主干特征提取网络;其次,设计了下降门限式特征金字塔池化结构(DSPP),并提出了多尺度融合检测策略;最后,设计了高斯损失优化函数。实验结果表明,所提出的算法在“地/空背景下红外图像弱小飞机目标检测跟踪数据集”上的检测效果与YOLOv3、YOLOv4算法对比,检出率、整体AP值分别提升9.07%、9.89%和1.67%、3.16%,提出算法优于目前主流的检测算法,体现出了良好的鲁棒性和适应性,可以有效的应用于红外弱小目标的检测。     

矢量内积法高速相位式激光测距技术

测量速度和测量精度是相位式激光测距系统的两个重要指标。针对高速高精度测距需求,研究了基于矢量内积(Vector Inner Product, VIP)法的高速数字鉴相方法,从鉴相计算的点数、鉴相计算速度和鉴相精度等方面对VIP法的鉴相性能进行了仿真分析和实验测试,并与传统的数字频域鉴相法(Discrete Fourier Transform, DFT)进行了性能对比。仿真和实验结果表明,VIP法具有更高的鉴相速度和鉴相精度,当信号调制频率为50 MHz时,基于高速采样板卡实测得到的鉴相精度优于0.1°,测距精度0.2 mm以内,相同计算点数VIP法的鉴相处理速度是DFT法的3倍。研究结果表明,VIP法具有鉴相精度高、鉴相速度快的优点,适用于高速高精度激光测距系统。     

泄漏蒸汽红外温度场静动态锤尾特性表征与辨识

针对复杂工业现场泄漏蒸汽智能识别需要,文中提出红外温度场表征与辨识方法。利用模拟分析对蒸汽泄漏过程进行研究,揭示其温度场发生发展规律,即扩散特性、锤尾特性、动态特性,中心向源特性为一体的静动态锤尾特性。通过对温度层划分后的蒸汽温度场进行研究,提取蒸汽温度分布细节特征,提出变尺度灰度处理方法,实现了蒸汽红外温度场的高清化表征。为提高辨识速度和精度,建立Mask R-CNN网络模型,对泄漏蒸汽的锤尾特征进行学习和动态挖掘,对单张锤尾样本的识别准确率达到90.71%,总体算法识别准确率达到了99.93%,实现了蒸汽以及泄漏特性的有效辨识。现场实测表明,该算法对连续5帧图像处理时间为0.48 s,对于复杂工业现场的蒸汽泄漏辨识达到了快速准确的辨识效果。     

基于深度空时域特征融合的高动态空中多形态目标检测方法(特邀)

针对复杂背景下,依靠高超声速飞行器搭载的红外探测器对高动态空中目标的可靠探测和精确识别问题,提出了一种基于深度空时域特征融合的空中多形态目标检测方法。设计了加权双向循环特征金字塔结构提取多形态目标静态特征,并引入可切换空洞卷积,增大感受野的同时减少空域信息损失。对于时序运动特征的提取,为了抑制复杂背景噪声的同时将角点信息集中到运动区域中,通过特征点匹配法生成掩膜图,之后进行光流计算,根据计算结果设计稀疏光流特征图,利用3D卷积提取多个连续帧图像中包含的时序特征,生成三维时序运动特征图。最后,通过对图像静态特征与时序运动特征进行通道维度的拼接,实现深度空时域特征融合。大量的对比实验表明,文中方法可明显减少复杂背景下的虚假识别概率,具备高实时性的同时目标识别准确率达89.87%,满足高动态下的红外目标智能检测识别需求。     

基于四波混频效应的1.5 μm多波长单频光纤激光器（特邀）

利用笔者自主搭建的双波长单频光纤激光器作为种子,通过声光调制器以及多级光纤放大后,将激光注入至100 m长的高非线性光纤中,该光纤的零色散点在1 550 nm处。借助高非线性光纤的四波混频效应,最终在峰值功率13 W的泵浦下获得了一系列新的光谱成分,20 dB范围内共产生了46条新光谱。这些光谱跨越了1.337 THz,并且每条光谱中只包含一个纵模。由于新光谱基于四波混频效应产生,不同光谱之间不存在增益竞争等问题,因此,该激光器的多波长单频可以稳定存在,并且光谱强度接近。该多波长单频光纤激光器不仅具有线宽窄、相干性高、噪声低等优势,由于其还可以在全光纤结构下同时输出多个波长的单频激光,这使得其在波分复用光通信、光频率转换、激光雷达、微波光子学等领域具有十分重要的应用。     

基于多目标图像清晰度评价的LAMOST光谱仪离焦诊断方法

研究表明,当温度产生一定变化时,会导致大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜（LAMOST）光谱仪的内部器件产生热诱导变形,引起CCD靶面上的图像离焦模糊,降低了天文数据测量精度,也大大增加了16台光谱仪的日常维护难度。基于LAMOST运行前拍摄的定标灯谱数据,提出了一种基于多目标图像清晰度评价的离焦诊断方法。该方法通过对不同离焦量下的定标灯谱图像进行分析,提取了一定数量的光斑的半高全宽（FWHM）及其总体分布情况,建立多目标图像清晰度与系统离焦量之间的离焦函数模型,实现对LAMOST成像像质的离焦诊断,为后续智能化主动补偿技术的实现提供了技术支撑。介绍了LAMOST光谱仪的工作原理及结构,给出了光谱仪对调焦精度的需求;详细介绍了光斑FWHM值的测量原理与多目标图像清晰度评价函数的构建方法。与传统图像清晰度评价函数的对比结果显示,文中方法具有更高的清晰度对比率与精度,对定标灯谱图像的离焦诊断误差在10 μm以内,有效降低了人为局部诊断带来的误差,提高了16台光谱仪系统一致性,有望提高LAMOST日常运行效率与光谱仪的长期稳定性。     

基于Ad hoc网络的联合有效用户识别与信道安全编译码方法

Ad hoc网络是一种无中心的自组织网络,由于用户能量受限当信噪比较低时有效用户识别的可靠性和信道安全性下降.该文针对这个问题提出一种联合有效用户识别与信道安全编译码方法.将发送用户的正交地址码与接收用户的伪随机地址码异或产生基于发送用户与接收用户的有效用户识别码.为提高信道安全性以信道安全码作为密钥加密有效用户识别码得到正交随机安全序列.为实现扩频并提高传输效率将发送数据以6 bit信息作为一个符号进行分组,将每个符号与一个正交随机安全序列对应.接收用户采用基于子空间的方法处理接收信号,通过建立判决模型识别有效用户.实验结果表明该方法与已有方法相比,当有效用户识别的漏警概率为10–3时信噪比增益改善1.6 dB.