高能高功率激光参数测量技术研究

简述了高能高功率激光技术的发展现状及其计量测试需求,介绍了近年来开展的高能高功率激光参数计量测试研究取得的进展,给出激光功率能量、时域参数和空域参数等测量原理和方法。指出了高能高功率激光参数测量面临的主要问题及需要突破的关键技术,包括大动态范围功率能量“无畸变”衰减技术、激光功率能量现场测量技术和功率能量计溯源及后向散射补偿方法等。     

一种最差情况下性能最优化的特征分析自适应波束形成方法

自适应波束形成在弱目标检测和空域滤波中应用广泛。然而在实际海洋环境中,失配情况比较普遍,往往会导致传统自适应波束形成方法性能明显下降。针对此问题,本文基于特征分析重构观测信号协方差矩阵来抑制干扰对弱目标检测的影响,在此基础上进一步利用凸优化算法来提高波束形成方法的鲁棒性。数值仿真和海试数据处理结果表明,本文所提方法在抑制干扰对弱目标影响的基础上,在阵元位置平均误差不超过入射信号中心频率对应波长的40%的情况下,仍可以鲁棒地检测目标信号。同时,该方法显著提高了自适应波束形成方法的输出信干噪比,且受对角加载量取值的影响较小。     

边界层低空急流激光雷达观测及其对PM2.5的影响

大气边界层低空急流是一种重要的边界层物理过程,与污染传输、航空安全、风能开发利用等存在密切联系。相干多普勒测风激光雷达自2020年9月21日至2021年5月8日布设于辽宁葫芦岛市开展风场观测实验,使用激光雷达垂直风场观测资料对该区域大气边界层低空急流展开观测研究,并结合ERA5再分析资料与环境监测站PM2.5质量浓度数据分析。研究时段内,低空急流出现频率为0.11,平均急流风速为13.2 m·s^-1,急流风向主要集中在东北向与西南向,急流高度主要在500 m以下,在200～300 m频率最高;低空急流风向在冬季与春季存在明显差异,冬季主要集中在东北向,春季主要集中在西南向。分析表明,该区域边界层低空急流的风向主要受到大尺度天气环流背景以及海岸线走势的影响;在沿海区域,海陆热力性质差异引起的温度梯度会根据不同背景风场为急流形成提供有利或不利条件,进而影响不同风向情况下的急流发生频率。夜间边界层低空急流通过增强近地层大气垂直扩散能力,加速PM_2.5质量浓度的降低或削弱其增长速度。     

基于分块灰度统计特性的空域鲁棒信息隐藏算法

提出了一种基于图像分块灰度统计特性和混沌系统的空域信息隐藏新算法.利用空域重要位位置上的统计特性的相对不变特性对掩饰空间的选取过程加以控制,通过混沌猫映射的置乱增强秘密信息的不可见性,使得信息隐藏过程中秘密信息的脆弱性与隐秘的不可见性这两者的矛盾有机地统一起来.实验结果表明,在隐秘图像具有良好的不可见性的前提下,隐藏容量大于LSB算法,具有抗检测、抗提取能力,算法具有较强的抗椒盐、剪切、LSB、多低位破坏、JPEG、高斯白噪声攻击能力,鲁棒性好,优于传统的空域信息隐藏算法.     

时空域视角下中国城乡养老服务体系构建——基于DIIS-MIPS智库双螺旋法的研究

人口及家庭结构的变化使我国老龄化现象日渐严重,随之带来的养老模式的变化给我国养老服务带来了巨大挑战。从顶层设计高度构建并完善我国城乡养老服务体系,成为养老服务领域中一项紧迫的任务。文章基于时空域视角,使用DIIS-MIPS智库双螺旋法,构建出适用于研究我国城乡养老服务体系的双螺旋耦合路径,分析了时间域中的过去和现在、空间域中的城市和农村养老服务体系,从城市居家养老、农村互助养老、医养融合养老三方面对我国城乡养老服务体系的构建进行了展望。     

基于空域和混沌映射的数字水印嵌入算法

提出一种LSB改进算法．利用混沌序列对水印预处理,而后利用固定归一化相关嵌入图像数据低位,从而改进了传统LSB算法稳健性差的缺点。实验结果表明,采用该算法的水印在无原始图像的情况下,通过密钥能够清晰地检测到水印的存在。对常见的图像处理有较好的鲁棒性。     

双基地雷达定位误差模型与保精度空域划分方法

在分析影响定位精度因素的前提下,采用合理的假设对定位方程泰勒展开,建立距离和-角度定位算法的误差模型;在此基础上利用双基地雷达接收站的双基地角和与目标的距离,将误差模型进行分解,建立双基地雷达距离和-角度定位跟踪的保精度空间区域划分方法;通过仿真算例,可以看出建立的误差模型符合实际情况,保精度空域划分方法可行。     

灰色Verhulst神经网络组合预测区域空域流量

能够对区域空域的流量做出准确的预测,可以为空中交通管理部门协调航班运行,减缓空域内航路的拥堵提供重要依据.运用灰色Verhulst模型与神经网络的组合模型对区域航班流量进行预测,并结合华东地区飞行流量的数据样本训练并测试模型.结果显示,由组合模型得出的流量预测值与实际值较吻合,说明组合模型比单种预测方法能够更为准确地对区域空域流量做出预测.     

一种非刚性医学图像点匹配方法

提出了一种非刚性点匹配的算法并把其运用于医学图像配准．该算法采用信号滤波的方法来获得点集间的匹配信息，并运用松弛标记法将各点邻域关系对模糊的匹配信息进行迭代获得明确的匹配关系．在此基础上，利用高斯径向基函数来描述点模式间的弹性形变，在基本的迭代框架下实现问题的求解．实验结果显示在形变程度为5％、出格点比率50％和噪声标准差为5％的情况下该算法的匹配误差能控制在0．13以下，表明了该算法的鲁棒性和有效性，较好地解决了医学非刚性形变的点匹配问题．     

基于图论和遗传算法的终端扇区划分方法

为了均衡终端区扇区的工作负荷,保障扇区边界的合理性,研究了终端扇区的划分方法.针对建立的扇区划分数学模型,提出了3阶段的划分方法.首先,采用voronoi图和遗传算法完成初始划分,实现均衡负荷的目标;其次,提出了基于voronoi图和基于maklink图的2种扇区二次划分方法,满足最小飞行时间及最小距离约束;最后,应用分段线性拟合的方法消除扇区边界的锯齿状,以及满足扇区凸形约束.以广州终端为例进行了仿真计算.应用提出的方法,给出了2种划分结果,都能够使得各扇区的工作负荷在2880s以内,差值不超过350s,扇区边界较为平滑,且计算时间明显减少.仿真计算结果说明方法是可行和有效的,也为使用者提供了灵活的选择.