基于适度光反馈自混合干涉技术的位移测量系统

基于适度光反馈自混合干涉(OFSMI)技术,设计了一种位移测量方法.该办法通过对自混合干涉信号的整数条纹部分进行计数和对小数条纹部分进行细分,实现大量程高分辨率的位移测量.对小数条纹分析时,运用数据拟合方法,找出干涉波形特征点与被测物位移之间的关系,从而实现对小数干涉条纹部分对应位移的测量.仿真分析和实验结果证明,此方法可对位移进行大量程高精度的测量,误差平均为0.83%.并通过设计算法对物体的任意运动轨迹进行重构.     

基于有理函数式镜头畸变模型的摄像机标定

摄像机成像模型是决定视觉测量精度的关键因素之一。随着视觉测量精度的要求越来越高,提高摄像机模型和标定的精度是解决该问题的主要手段。将一种新的有理函数式镜头畸变修正模型引入到摄像机的成像建模中,以更好地修正镜头畸变引起的误差,从而提高摄像机成像模型的精度;并提出一种两步求解以及分步迭代优化的方法精确求解成像模型中各参数,以解决有理函数式畸变模型参数无法直接求解的问题。实验结果表明,基于新畸变修正模型的摄像机成像模型比常规畸变修正模型的标定精度有显著的提高,并且新模型对大误差的控制更有效,从而可整体提高视觉测量的精度。     

基于p-型氮化硼材料的深紫外LED设计

本文通过在发光二极管(light emitting diode,LED) 的p掺杂区域引入六方氮化硼(hexagonal boron nitride,h-BN) 结构,以提升深紫外(deep ultraviolet,DUV) LED的空穴浓度。通过COMSOL有限元软件对LED器件量子阱区域建模,结果表明:1) 掺入h-BN后,p区域空穴浓度提升了约一个数量级,发射率和内量子效率(inernal quantum efficiency,IQE) 得到了显著提升; 2) 随着h-BN厚度的增加,p区空穴浓度显著提升;3)h-BN相对于AlGaN材料带隙上移的特性,有效地阻挡了电子泄露,使量子阱区域电子和空穴复合进一步增强,有效改善了DUV LED的发光效率。本文提出的设计结构为实验制备高量子效率的DUV LED器件提供了解决方案。     

基于FPGA的OOK可见光通信系统仿真与实现

根据OOK(开关键控)的原理,基于FPGA开发板用Verilog HDL语言实现OOK调制、解调和同步模块,并通过逻辑分析仪进行仿真。配合驱动电路、光电探测电路和放大电路等实现了整套可见光通信系统的设计,最后通过搭建实验平台进行测试,测试结果表明,收发电路通信距离达到12 cm,系统传输速率达到3.125 Mb/s。     

基于神经网络的结构光系统标定

提出一种基于神经网络的系统标定方法.通过射影变换及误差补偿方法,建立摄像机图像平面与投影仪图像平面的映射关系,利用该映射关系和标定点的摄像机图像坐标,计算得到相应的投影仪图像坐标;建立三层结构的神经网络,该网络以两个图像坐标为输入,对应的世界坐标为输出,训练样本由得到的标定点的两个图像坐标及其世界坐标组成,采用BP算法训练该网络;训练过程即为神经网络逼近系统模型的过程,训练完成时,系统完成标定.实验表明,与传统的结构光标定方法对比,本文提出的方法简化了建模复杂度和标定过程,提高了标定精度,并具有普遍适应性.     

基于隐聚类和狄利特雷过程的大规模MIMO-OFDM接收机设计

本文首先讨论了大规模MIMO-OFDM（Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统信道的空间相关性,提出了一种基于隐聚类假设的信道建模方法,利用概率参数模拟不同的传播环境.然后,将机器学习领域的狄利特雷过程（Dirichlet Process,DP）引入到稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）模型中,建立了DP-SBL结构,在信道估计的同时挖掘并利用大规模MIMO系统所特有的隐聚类特征.接着,将DP-SBL结构应用于大规模MIMO-OFDM系统中,在因子图上利用消息传递算法推导了一种基于隐聚类和狄利特雷过程的接收机算法.最后,将本文提出的接收机算法和现有算法进行对比分析.结果表明,本文提出的接收机算法充分利用了大规模MIMO-OFDM系统特有的空间相关性,能够以较低的计算复杂度获得较强的鲁棒性和显著的性能增益.