基于约束空间光谱联合的亚像素定位方法北大核心CSCD

针对高光谱遥感图像,提出了一种约束空间光谱的亚像素定位方法。传统的亚像素定位方法以解混的结果作为输入,可能无法充分利用高光谱图像丰富的光谱信息。本文所提出的基于约束空间光谱联合的亚像素定位方法(constraint spatial-spectral subpixel mapping,CSSSM),利用下采样将像素丰度与亚像素丰度显式联系起来,代入线性解混模型得到亚像素丰度求解的新模型。在求解过程中,通过添加稀疏性约束与平滑性约束,以限制亚像素丰度的解空间,亚像素丰度求解更精确。其中,针对亚像素丰度稀疏性先验采用重加权1范数作为新的约束,并自适应地更新权重;针对亚像素丰度空间先验信息则采用全变分(total variational,TV)正则化作为约束,然后使用乘法迭代算法求解亚像素丰度,最后利用赢者通吃的策略进行类别确定。在两个合成数据集上进行了实验,结果表明,本方法能够进一步提高亚像素定位的精度。     

基于稀疏迭代的非连续谱高频雷达信号处理方法

在拥挤频谱环境中,雷达系统在多个非连续频段发射信号并在接收端进行综合相干处理,是一种获得等效大带宽的方式. 本文专门就非连续谱调频连续波(discontinuous spectrum-frequency modulated continuous wave, DS-FMCW)及其在高频雷达中的应用展开研究. 首先提出采样点平移方法,建立DS-FMCW快时间维的非均匀采样序列谱估计模型;随后,进一步建立DS-FMCW距离-多普勒二维谱估计模型,提出解决距离徙动的方案;最后为解决距离高旁瓣问题,基于一种适用于单次快拍的迭代式稀疏重构算法提出DS-FMCW的距离与距离-多普勒谱估计方法,并提出相应的快速谱求解方法. 仿真试验表明:所提DS-FMCW距离-多普勒处理方案能有效补偿距离徙动;当频带利用率大于20%时,所提谱估计方法能够稳定地分辨距离维间隔为雷达固有距离分辨率的1/3的两个目标,且距离估计精度优于经典最小二乘算法以及正交匹配追踪算法;所提快速算法单次迭代运算量低,适用于实时系统.     

Ku波段宽带高增益基片集成腔圆极化阵列天线北大核心CSCD

提出了一款应用于Ku波段的宽带高增益基片集成腔(Substrate Integrated Cavity,SIC)圆极化阵列天线。通过引入沿SIC口径面对角线放置的一对半月形寄生贴片和SIC底部馈电纵缝,使SIC中的TM_(211)和TM_(121)谐振模式幅值相等、相位相差90°,产生高增益圆极化辐射。同时,双寄生贴片还引入了一种背腔缝隙耦合振子圆极化辐射模式,扩宽了天线高增益圆极化辐射带宽。在此基础上,设计了一款2×2单元顺序旋转馈电的SIC圆极化阵列天线。阵列天线采用双层基片集成波导顺序相移馈电网络进行馈电,进一步增大了天线的圆极化带宽。综合考虑天线的-10 dB反射系数带宽、3 dB轴比带宽和3 dB增益带宽,测试结果表明,圆极化阵列天线的有效带宽为10.74-13.30 GHz(21.3%),在通带范围内最大增益为14.50 dBi。     

阵元失效下基于矩阵重构的MIMO雷达DOA估计

针对阵元失效下MIMO雷达目标DOA估计性能下降问题,提出一种基于虚拟阵列采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效两种情况。当冗余虚拟阵元失效时,通过合并空间上位置相同的正常冗余虚拟阵元输出数据以实现信号降维与失效阵元数据填充。当非冗余虚拟阵元失效时,经降维填充后的数据矩阵中仍存在整行缺失数据,根据降维数据矩阵的低秩和稀疏先验,建立带低秩和稀疏约束的矩阵填充模型,并利用ALM-ADMM算法求解来恢复完整的降维数据矩阵。最后利用root-MUSIC算法估计目标DOA。仿真结果表明,本文方法能够有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。     

基于二维随机投影特征典型相关分析融合的SAR ATR方法

合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别（Automatic target recognition,ATR）是现代战场情报侦察、精确打击的重要支撑技术。为提升SAR ATR整体性能,提出基于二维投影特征多重集典型相关分析（Multiset canonical correlations analysis,MCCA）的方法。首先,采用若干二维随机投影矩阵对SAR图像进行特征提取,获得多层次特征描述。考虑到这些结果之间的相关性和可能存在的冗余及干扰,进一步通过MCCA对它们进行融合处理,获取单一特征矢量。基于稀疏表示分类器（Sparse representation-based classification,SRC）对融合特征矢量进行处理,判决目标类别。实验基于MSTAR数据集开展,对方法性能进行检验确认,结果能够验证其有效性。     

基于改进稀疏表示正则化的SR重建算法

基于视觉的无人机自主导航过程中,对航路点进行准确识别是引导无人机朝着航路点方向精确飞行的关键。然而,当无人机到达航路点识别距离后,由于机载图像传感器受天气因素及成像过程中的脱焦、衍射等现象影响,常导致获取到的航拍图像模糊、空间分辨率较低,从而直接影响了后续航路点识别的精度。针对这一问题,提出了一种改进稀疏表示正则化的航拍图像超分辨率重建算法。首先,基于稀疏表示正则化框架,利用自回归和非局部相似约束构建目标函数的正则化项;其次,根据图像局部方差能有效区分图像的边缘区域和平滑区域这一特性,自适应地选取正则化参数得到超分辨率重建模型中的目标函数;最后,使用MM (Majorization-Minorization) 算法求解目标函数的凸优化问题,得到重建后的高分辨率图像。实验结果表明:与传统的正则化SR重建算法相比,文中算法能够有效的提高航拍图像的空间分辨率,使得重建后的图像包含了更多的特征细节信息,这为航路点识别提供了帮助。     

快刀伺服加工多通道滤光片阵列的间隔层模具

在目标探测识别系统中,采用多通道滤光片可以提高目标与背景的信噪比,从而实现对目标信号的精准探测。基于纳米压印的阵列结构多通道滤光片制造技术,对滤光片间隔层硬模具的表面精度和结构精度具有较高的要求。根据多光谱滤光片的设计结果,基于单点金刚石车床,采用快刀伺服加工方式,实现多通道滤光片间隔层模具的高精度制造。并采用白光干涉检测技术,对模具的表面形貌进行了检测。通过分析表明,对5×5阵列结构的多通道滤光片,其加工结果与设计值吻合良好,横向尺寸精度与纵向尺寸精度均优于5%,完全满足设计要求。该技术为多通道滤光片的大规模、批量化制造提供了技术支持,同时也为非周期阵列光学元件的制造提供一种有效的手段。     

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。     

一种密码专用可编程逻辑阵列的分组密码能效模型及其映射算法

密码专用可编程逻辑阵列(CSPLA)是一种数据流驱动的密码处理结构,该文针对不同规模的阵列结构和密码算法映射实现能效关系的问题,首先以CSPLA的特定硬件结构为基础,以分组密码的高能效实现为切入点,建立基于该结构的分组密码算法映射能效模型并分析影响能效的相关因素,然后进一步根据阵列结构上算法映射的基本过程提出映射算法,最后选取几种典型的分组密码算法分别在不同规模的阵列进行映射实验.结果表明越大的规模并不一定能够带来越高的能效,为取得映射的最佳能效,阵列的规模参数应当与具体的硬件资源限制和密码算法运算需求相匹配,CSPLA规模为4×4～4×6时映射取得最优能效,AES算法最优能效为33.68 Mbps/mW,对比其它密码处理结构,CSPLA具有较优的能效特性.