应用于人卫激光测距光尖图像处理方法研究

介绍了一种基于人卫激光测距望远镜寻找激光光尖的新型检测方法和实施效果。通过实拍的激光光尖图像,采用高斯滤波等方法对图像进行预处理,再对降噪滤波后的图像提取边缘,输出二值图像,利用霍夫直线变换,对在CCD靶面成像的激光位置进行标定。基本达到了在肉眼识别不清的情况下检测出激光光尖,并精确计算出光尖的坐标。通过质心算法计算出的卫星星点质心坐标,可以确定光尖与星点质心的偏差量,从而控制望远镜的转动消除偏差,达到无人值守的科研目标。     

光纤饱和吸收体掺镱全光纤化激光器

报道了一种基于光纤饱和吸收体的掺镱全光纤调Q激光器,为了获得较高峰值功率较窄脉宽的激光脉冲输出,利用掺镱光纤的可饱和吸收效应,以20/130 μm规格的大模场双包层掺镱光纤作为增益光纤,以10/130 μm规格的单模双包层掺镱光纤作为可饱和吸收体来实现被动调Q。该激光器采用全光纤化的结构,结构紧凑,以较低的成本获得了较为高效的脉冲输出。最终获得了平均功率最高为3 W,直线效率约为30%,重复频率为10~100 kHz可调,脉宽最窄为344 ns,光谱宽度为0.05 nm、中心波长为1 064 nm的激光输出。     

一种自适应图像增强和AlexNet的水书古文字识别算法

针对水族古文字受字形变化、年代噪声影响,无法实现高质量数字化提取,且缺乏利用深度学习技术实现对水书古文字的自动化识别问题,提出了一种自适应图像增强和AlexNet的水书文字识别算法,通过优化模型识别复杂环境下文字的关键特征,实现水书古文字智能识别以及同汉字的自动翻译。首先,采集具有代表性的水书古文字并进行数据标注处理,通过图像变换算法扩充数据集;其次,计算各种场景的图像噪声阈值,构建自适应图像增强的去噪算法;最后,构建AlexNet神经网络模型实现水书古文字的自动识别。实验结果表明,提出的算法能有效识别复杂环境下的水族古文字,其精确率、召回率和F₁值分别为0.975 5、0.974 3和0.974 3,能为少数民族文字识别、古籍文字自动提取及少数民族古文字与汉字的自动翻译提供有效支撑,具有一定的学术价值和应用前景。     

高纯氧化镧中微量稀土杂质的化学光谱法测定

本文介绍了高纯氧化镧中微量稀土杂质的化学光谱测定，将Ｌａ２Ｏ３通过Ｐ５０７萃淋树脂分离富集，将大量基体分离掉，剩下微量的稀土杂质，用Ｃ粉吸附后加ＫＢＨ４做载体进行光谱测定。本方法可测定９９．９９９９％纯度的Ｌａ２Ｏ３中的微量稀土杂质。     

基于时间序列及K-Means聚类的学生就业形式分析

随着网络的飞速发展,全球数据呈爆发增长,大数据正在慢慢改变着我们的生活方式,对经济发展、社会秩序等都产生着重大影响.如何对海量数据进行分析并得出有效结论,使数据产生价值,已经成为目前信息技术的重点问题.本文就校园招聘信息对大学生就业形势进行数据挖掘,通过WordCloud词云技术、K-Means聚类算法、时间序列和回归...     

频谱外推技术在毫米波CSAR 成像中的应用

近年来圆轨迹合成孔径成像(CSAR)成为SAR 成像领域的一个研究热点,同时超分辨频谱外推技术能够有效改善SAR 图像的聚焦质量。针对频谱外推技术在近场毫米波CSAR柱面成像中的应用进行了研究,将频谱外推算法与传统的波数域算法相结合,旨在提升SAR 图像的聚焦效果;仿真点目标结果表明基于频谱外推技术的改进算法可以明显改善点目标的分辨率、峰值旁瓣比、积分旁瓣比指标;在室内基于矢量网络分析仪与高精度转台搭建了近场测量系统获得实测回波数据,通过雷尼熵评价指标衡量成像结果,结果表明基于频谱外推技术的改进算法成像结果优于传统成像算法的结果。     

基于LDA模型和社交网络的个人技术博客文本挖掘

针对个人技术博客缺乏深层次的主题挖掘,较少利用文本挖掘或机器学习算法研究其领域方向和演化态势的问题,提出了一种基于LDA模型和社交网络的个人技术博客文本挖掘算法.首先,通过Python抓取CSDN论坛的博客文本;其次,利用LDA模型和层次聚类算法挖掘技术博客的核心主题,揭示其博客创作的演化历程;最后,通过社交网络分析法...     

一种导弹高超声速绕流红外辐射特性数值计算方法

主要研究导弹高超声速飞行时弹头流场对自身红外导引头的辐射照度影响问题.建立导弹弹头及气动流场模型,划分计算流场网格、红外导引头镜面网格和辐射场计算网格.从辐射照度和亮度的理论公式开始,推导出适用于辐射网格的气体辐射积分式,并将流场网格数值插值到辐射场网格,求出各节点辐射值得到由导弹飞行状态确定的导弹头部流场气体辐射,积分到红外导引头的光学系统镜面处,求出对其红外导引头的光学系统镜面处的辐射照度.得出流场气体对导引头主镜面的辐射照度值的分布规律:主镜面中心最大,围绕主镜面中心成环形分布,沿着半径方向逐渐减小,随着Mach数增大影响增加.      

基于等效相位中心近似与改进SLIM算法的稀疏阵列快速成像算法

提出一种应用于毫米波稀疏阵列成像的基于频率域成像算法和压缩感知技术相结合的成像算法。算法包含两个主要步骤,首先采用等效相位中心近似原理,将快速傅里叶变换成像算法用于周边形阵列,由于等效相位中心近似引入的残余相位误差无法在近距离成像应用中被完全补偿,因此在第二个步骤中,提出基于压缩感知技术的基于迭代最小化的稀疏学习（SLIM）的改进算法用于重聚焦初始图像。通过等效相位中心近似原理和改进的SLIM算法的结合,所提算法具备更高的计算效率、提升了图像质量、相比于传统的SLIM算法具备更少的迭代次数。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

3GPP 5G-Advanced定位信令路径优化方案

为了分析3GPP 5G-Advanced的核心网定位信令路径优化的现状和进一步的演进方向,将当前3GPP核心网定位增强的路径优化方案划分为基于用户面和控制面两类,并对不同定位信令流程在UE和LMF、UE和LCS用户/AF之间的数据面,以及RAN和LMF、LMF和GMLC之间的控制面的主流方案进行描述,然后阐述了3GPP相关的最新结论。最后进行总结并提出定位功能在网元中的划分、基于数据面的定位信令传输以及新的定位方法等进一步的定位性能优化方案。