基于IVIF-VIKOR的雷达辐射源信号分选识别特征性能综合评价方法

为解决雷达辐射源信号分选识别特征评价不够客观和缺乏评价依据等问题,提出了一种基于区间模糊原理、模糊交叉熵和多准则折衷法的特征评价方法. 首先通过区间模糊原理建立信噪比分级评价模型,并基于汉明距离进行寻优得出信噪比权重;其次结合信噪比权重和区间直觉模糊加权平均算子将分级模型整合成群决策矩阵,使用熵最大化法计算属性权重;最后基于多准则折衷法框架,采取模糊交叉熵实现特征方案排序. 仿真实验结果表明,所提方法能够给出与实际仿真实验相一致的分选识别特征评价排序结果,并优于逼近理想点方法,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法北大核心CSCD

遥感图像的检测在监察自然环境、军事、国土安全等方面具有极其广阔的应用前景,而遥感图像具有背景复杂、目标面积小、特征提取困难等缺点,进行检测时容易产生小目标漏检问题。本文提出一种基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法。所提算法采用改进的Resnet50作为主干网络,将Resnet50第一个卷积替换成动态卷积,并将其ConvBlock模块中的卷积替换成金字塔卷积,提高特征提取能力。同时,为了避免遗漏底层信息,在动态卷积层后加入所提有效空间通道注意力机制模块。最后,选取基于上下文信息的不同尺度特征进行融合,提高了模型对目标物体的定位能力。实验结果表明,本文算法在保证速度的同时提高了对遥感图像的检测精度,在遥感图像公开数据集RSOD和NWPUVHR-10上平均精度均值(mean average precision,mAP)分别达到91.88%和90.23%,检测速度达到33 FPS。     

基于多尺度圆周频率滤波与卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测方法研究

针对遥感图像飞机目标检测因目标尺度不一存在漏警、虚警等问题,该文基于遥感图像中飞机目标形状特征和灰度变化特点提出了一种多尺度圆周频率滤波(MSCFF)与卷积神经网络(CNN)相结合的MSCFF+CNN飞机目标自动检测算法.该算法首先采用多尺度圆周频率滤波器滤除遥感图像复杂背景,实现不同尺度飞机目标候选区域提取;然后,通过构建卷积神经网络(CNN)模型实现候选区域有效分类,最终精确确定飞机目标位置.最后,基于获取的真实遥感图像进行目标检测算法实验验证,经统计该算法的飞机目标检测率为94.38%,虚警率为3.76%,实验结果充分验证了该文算法的有效性,该算法可为机场监管、军事侦察等应用提供重要的技术支持.     

基于CSAR图像的目标高度提取方法

圆周合成孔径雷达（Circular Synthetic Aperture Radar,CSAR）可以对目标进行360°全方位观测,获得目标全方位散射信息。通过将CSAR成像数据划分成多个子孔径能够直接获取目标高度信息,本文在原有获取目标高度信息的方法基础上,进行了改进和创新,提出了一种新的提取目标高度信息的方法。本文通过对子孔径图像进行高度向投影,在一定程度上提高了计算精度,同时在子孔径选择时,也考虑了子孔径之间的相关性,有效地提高了算法的精确性。最后首次引入自主测量的L波段实测数据对本文所提算法进行验证,证实了该方法的有效性和准确性。     

基于深度学习的ViSAR多运动目标检测

视频合成孔径雷达(ViSAR)在地面动目标检测和感兴趣区域(ROI)的动态监测方面具有巨大的潜力。对地面运动目标的检测与跟踪一直是ViSAR的研究热点。针对现有基于深度学习的ViSAR动目标检测方法存在的依赖预训练模型,模型迁移难等问题,本文提出了一种基于深度学习与多目标跟踪(MOT)算法的ViSAR动目标阴影检测方法。该方法首先设计了一种从零开始深度学习的网络模型,实现动目标阴影的单帧检测。为了提高检测性能的鲁棒性,采用了基于卡尔曼滤波和逐帧数据关联的多目标跟踪算法跟踪动目标。实测数据处理结果表明该方法具有良好的检测性能。     

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。     

黑腔靶X光转换,输运的定量测量

为了测量黑腔靶X光引光效率、转换效率,我们设计了相应的分解靶(泄漏靶)实验,1989～1992年在″神光″装置上共进行了四次漏靶分解实验,利用灵敏度作了绝对标定的平响应X光二极管对漏靶注入孔、引光孔流出的X光角分布进行了测量,测出了x光角分布,得到了黑腔靶X光转换效率为50％～60％,引光效率约6％,为以后辐射驱动内爆研究的理论计算和靶的优化设计提供了重要的数据。     

Higher order spectral estimation for random fields

This paper is concerned with the nonparametric estimation of the higher order cumulant spectra of vector-valued stationary random fields onZ ^d by smoothing the periodograms, whereZ is the space of integers and the dimensiond1. We derive the asymptotic cumulant properties of the spectral estimates, and consider an application to multidimensional nonlinear systems identification. Numerical examples with simulated data are provided.     

新型尾式硫代苯并噻唑基卟啉化合物的合成与表征

通过不对称的单羟基卟啉化合物、溴代烷烃和巯基苯并噻唑合成了一系列新型硫代苯并噻唑基尾式卟啉化合物, 并采用核磁共振氢谱、碳谱、红外光谱、质谱和元素分析对卟啉化合物的结构进行了表征.     

Computer interactive identification system for polycyclic aromatic hydrocarbons in reversed-phase microcolumn liquid chromatography

Summary A computer interactive identification system is proposed which is based on the relationship between retention and molecular properties such as the size and shape of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). This system offers an automatic analytical process for liquid chromatography, providing a reliable identification of the separated components. The identification can be further enhanced by the use of multiple detectors such as a multichannel UV detector. The system can be used for optimization procedures, resulting in a highly automatic complex analytical system.