小垂直发散角大光腔980nm单模InGaAs/GaAs/AlGaAs量子阱激光器

通过采用经过优化的新型大光腔结构,脊形波导980nm单模InGaAs/GaAs/AlGaAs多量子阱半导体激光器在保持大功率光输出的同时获得了较小的垂直发散角.结果表明波导中的光功率密度可以降低,获得了大于400mW、斜率效率0.89W/A的输出光功率,垂直方向远场发散角也降低到23°.     

应变In0.20 Ga0.80As／GaAs单量子阱结构的光谱研究

报道了用光致发光光谱，吸收光谱和光电流谱研究具有相同组伊阱宽，不同覆盖层厚度的应变Ｉｎ０．２０Ｇａ０．８０Ａｓ／ＧａＡｓ单量子阱结构的实验结果，结果理论计算，观察到ＧａＡｓ覆盖层厚度对单量子阱结构的材料质量，应力驰豫和发光淬灭机制的影响，确定了各样品应变值和导带不连续因子Ｑｃ，并讨论了这种结构发光机制。     

SINS/CNSSAR组合导航系统设计与高性能算法研究

在吸收SINS、CNS和SAR三者优点的基础上,设计了SINS/CNS/SAR组合导航系统,建立了该组合导航系统的非线性数学模型;然后,在研究抗差自适应滤波和粒子滤波优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应Unscented粒子滤波算法和自主导航多源信息融合算法.将提出的算法应用于SINS/CNS/SAR自主导航系统中进行计算仿真,并与Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波比较,结果表明:提出的新算法不仅解算精度明显高于Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波算法,而且可靠性好,能提高组合导航系统的精度.     

1.74μm压应变InGaAs/InGaAsP量子阱分布反馈激光器

制备了1.74μm脊波导结构压应变InGaAs/InGaAsP量子阱分布反馈激光器.采用低压金属有机化合物气相沉积法生长器件材料,应用应变缓冲层防止In的分凝.未镀膜的腔长为300μm的器件阈值电流为11.5mA,100mA时最大输出功率为14mW,边模抑制比为33.5dB.     

量子元胞自动机器件和电路的研究进展

量子元胞自动机(QCA)是一种新颖的纳米技术,该技术不再通过电流或电压而是基于场相互作用进行信息的计算和传递。首先,综述了两种量子元胞自动机(EQCA和MQCA)器件的计算原理、基本逻辑门和时钟。指出了QCA元胞构成的不同线结构可在相同层交叉传递信号而不受影响。然后,进一步总结了制备QCA器件和功能阵列或电路的实验方法和材料,得出MQCA器件和分子EQCA器件的发展将使该器件逐步达到实际应用水平的结论。详细讨论了目前QCA器件和电路(尤其是存储单元结构)研究取得的重要进展以及面临的问题。提出了QCA器件未来理论和应用研究中的开放课题和方向。     

一种有效的基于并行量子进化算法的图像边缘检测方法

本文基于费用函数最小化方法,提出一种混合并行量子进化算法用于文本图像的边缘检测。量子进化算法是一种基于量予计算的概念和理论(诸如量子比特和量子叠加态)的进化算法,它采用了量子编码来表征染色体,由于量子比特的概率表示,能够表示出解的线性叠加状态。此外,量子进化算法具有收敛快和好的全局搜索特性,因此它比传统的进化算法更适于并行结构的实现。我们将这一算法和局部搜索算法相结合,用于图像的边缘检测问题,得到了令人满意的检测效果,并对噪声有较好的抑制作用。     

基于辅助粒子滤波的机动弱目标 TBD算法

为了解决低信噪比条件下的机动目标检测跟踪问题,研究了辅助粒子滤波与多模粒子滤波（ MMPF）相结合的检测前跟踪（ APF-MMPF）算法。将多模粒子滤波过程中包含目标存在变量及运动模式变量的预测粒子直接用于产生辅助变量,进行辅助粒子滤波过程实现对机动目标的检测跟踪。通过APF-MMPF算法与单纯MMPF算法的仿真结果对比可见,APF-MMPF算法的检测概率高、跟踪误差小,检测跟踪性能优于MMPF算法。由算法机理和仿真结果可见,由于APF-MMPF算法中粒子采样利用了当前量测信息,可有效提高对机动目标的检测跟踪性能。     

Mean Shift算法和粒子滤波相结合的运动目标视频跟踪技术

基于帧间视频图像的运动目标跟踪技术,已经成为计算机视觉领域的一个研究热点,在很多领域被越来越广泛使用,特别在航空航天、医药卫生、国防建设以及国民经济的实用性逐渐被人们重视,具有良好的发展前景。文章结合Mean Shift算法、粒子滤波算法两种算法的优缺点,提出了将Mean Shift算法与粒子滤波算法相结合,利用Mean Shift算法的聚类作用,将粒子样本收敛在更接近目标的真实位置的区域,满足鲁棒性、实时性和抗遮挡的要求,能够应用于高实时性的视频图像处理领域。     

量子点太阳能电池研发动态

量子点太阳能电池被称为最新的第三代太阳能光伏电池。介绍了量子点太阳能电池的技术优势及工作机理。概述了国内外量子点太阳能电池材料的研发动态。     

基于CPCRLB的隐身目标协同检测与跟踪

针对雷达组网对隐身目标协同检测与跟踪时的动态分配问题,将条件后验克拉美罗下界(CPCRLB)用作系统跟踪性能的度量,结合改进二值粒子群优化(NBPSO)和粒子滤波,提出了一种基于CPCRLB的隐身目标协同检测与跟踪算法。该算法将雷达的动态分配问题转化成组合优化问题,根据新生目标的隐身特性对雷达分配方案的约束,借助分布在边界的检测粒子计算不同的雷达分配方案对新生目标的检测概率,并以已跟踪目标的CPCRLB 衡量跟踪精度,采用NBPSO全局搜索最优分配方案,最后进行粒子滤波与协方差交集融合。