An improved fiber tracking algorithm based on fiber assignment using the continuous tracking algorithm and two-tensor model

This study tested an improved fiber tracking algorithm, which was based on fiber assignment using a continuous tracking algorithm and a two-tensor model. Different models and tracking decisions were used by judging the type of estimation of each voxel. Thismethod should solve the cross-track problem. This study included eight healthy subjects, two axonal injury patients and seven demyelinating disease patients. This new algorithm clearly exhibited a difference in nerve fiber direction between axonal injury and demyelinating disease patients and healthy control subjects. Compared with fiber assignment with a continuous tracking algorithm, our novel method can track more and longer nerve fibers, and also can solve the fiber crossing problem.

基于帧频的星载SAR系统视频成像能力分析

视频合成孔径雷达(video synthetic aperture radar,ViSAR)作为一种微波遥感体制能以摄像式模式对重点区域的时敏目标展开持续性的动态监视,已经受到越来越广泛的关注,但针对视频SAR系统的视频成像能力的分析还不够深入。首先建立了视频SAR回波信号模型,并结合给定的星载SAR系统参数,提出了一种基于帧频的适合分析星载SAR系统视频成像能力的模型,并基于X波段和Ka波段雷达参数对系统进行了仿真分析。研究表明,在形成相同帧率的SAR视频时,SAR系统频率越高,越容易形成独立帧率的SAR视频;在形成相同方位分辨率帧图像的SAR视频时,中心斜视角越大,所需的孔径交叠率越大。研究成果可为星载SAR系统设计提供理论分析支撑。

空空目标的FMCW ISAR成像研究

相比于传统运动状态下的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像,目标和雷达都在运动的情况下的运动状态更为复杂,存在回波建模难度大、ISAR成像转角过大、成像投影平面不稳定等问题。本文针对机载雷达与空中目标建立了空空目标的运动模型。调频连续波具有大带宽的优点,调频连续波雷达具有体积小、成本低、结构简单等优点。本文采用线性调频连续波体制,研究了FMCW ISAR的自聚焦算法,实现了对空空目标的回波建模与成像。

持续学习算法在车辆目标识别上的应用

自动驾驶汽车技术的日新月异,主要得益于深度学习和人工智能的进步。然而深度学习模型大多是在静态同分布数据集上进行训练,无法随着时间而适应或扩展其行为。针对这一问题,论文将持续学习模型运用于车辆目标识别领域进行研究。首先搭建可以使得算法流畅运行的环境,选定目标识别的原始图像数据集;在分析现有评估指标的基础上,选取适合于本次实验的评估指标,并采用卷积神经网络(CNN)、最接近类均值(NCM)、增量分类器与特征表示(iCaRL)三种持续学习算法对原始图像数据集进行学习训练与对比验证,通过实验验证了应用iCaRL算法使机器进行持续学习训练时,其精度和效率均优于其他两种方法。针对智能驾驶目标识别图像数据集不完善这一问题,构建了一个新的图像数据集,包含车辆、行人、交通标志及信号灯,将iCaRL算法应用于新建图像数据集进行研究,并在新建智能驾驶图像数据集上进行了训练与测试。结果表明,采用iCaRL算法能够较好地学习新建图像数据集,不会因为环境的改变而使得其性能发生大幅变化,测试结果良好,证明该方法可以在智能驾驶领域进行目标识别。

基于二阶Keystone变换的FMCWSAR动目标成像与参数估计

本文研究了一种适用于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的地面动目标成像与参数估计的方法。首先,建立FMCW SAR系统下的动目标回波模型,通过多普勒频移补偿和时频代换,提出了一种基于二阶Keystone变换校正动目标回波距离弯曲的方法。其次,用Hough变换去估计动目标距离向速度,并据此进行距离走动校正。最后,采用Wigner-Hough变换估计动目标的多普勒调频率,通过补偿二次和三次多普勒相位实现动目标的精确聚焦。仿真结果表明:该方法对参数估计有较高的准确性,同时估计的参数对动目标成像有较好的聚焦效果。

基于流场分布的纤维续跟踪

白质纤维跟踪能够重建大脑纤维走向,但由于分辨率的限制使得成像体素呈现出锯齿形边界,导致重建纤维束在白质区域边界提前终止。此外,信号噪声引起的体素内方向信息缺失也同样会导致纤维跟踪过早终止。针对以上问题,本研究提出一种纤维停止点续跟踪算法使纤维跟踪结果更加准确。首先,建立纤维局部结构的流场分布模型,以流场分布表示体素内任意点的纤维方向信息;然后,基于体素流场分布模型计算纤维跟踪停止点的连续性进行纤维续跟踪,得到更为准确的纤维结果。分别采用两组实验数据集(包含25个主要纤维束的ISMRM 2015挑战数据集和一组来自斯坦福大学数据库的临床数据集)对提出的方法进行验证。首先,在模拟数据集上通过Tractometer量化指标对所提出算法进行定量分析,结果表明,该算法的有效连接束数量(VB),有效连接率(VC)和无效连接率(NC)分别为24、51.3%和12.9%,与同为确定型追踪算法的SD_Stream相比,VB提高2束,VC提高19.1%,NC降低22.8%。其次,通过临床数据集对所提出算法进行定性分析,进一步验证所提出算法的有效性。实验结果表明,基于流场分布的纤维续跟踪算法有效避免了纤维跟踪过早终止这一问题,提高了纤维跟踪的有效纤维比例,降低了无连接纤维比例,提升了纤维跟踪结果的准确性。

自动报靶系统的研究进展

简要介绍了自动报靶系统的研究进展,重点介绍了几种具有较高精度报靶系统的原理、特点及应用,最后综述了自动报靶系统的发展趋势。

FMCW-SAR体制下快速运动目标检测与成像方法

针对调频连续波合成孔径雷达(FMCW-SAR)体制下的快速运动目标检测与成像问题,该文提出一种双通道FMCW-SAR动目标检测和成像新方法。该方法考虑到调频连续波固有的特点,将多普勒频移补偿和偏置相位天线(DPCA)技术结合,进行杂波抑制,检测动目标。并针对快速运动目标的散焦和多普勒谱分裂等问题,采用Keystone变换、方位去斜等方法实现快速运动目标的重聚焦。最后,仿真实验验证了所提方法的有效性和可行性。

调频连续波SAR慢速动目标参数估计与成像

由于连续波合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)特有的工作方式,带来了不同的回波信号形式。首先分析了调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)SAR动目标回波信号模型,然后在补偿连续波SAR与脉冲式SAR不一致性的基础上,提出了一种基于Chirp-Z变换校正动目标回波包络距离弯曲,Radon变换校正剩余距离走动,改进的离散Chirp傅里叶变换(modified discrete Chirp Fourier transform,M-DCFT)搜索参数的新方法,动目标仿真数据处理验证了该方法参数估计的准确性和有效性。另外根据估计的参数对动目标成像取得了良好的聚焦效果。

一种FMCW SAR运动目标检测方法研究

动目标检测是合成孔径雷达(SAR)领域中十分活跃的研究热点,无论在军事上还是在民用中都具有非常重要的作用。然而,目前动目标检测技术都是针对脉冲体制SAR的。随着FMCW SAR的迅速发展,FMCW SAR动目标检测技术也将成为研究热点。针对FMCW SAR的特点,文中推导了FMCW SAR的信号处理过程,研究了利用相位中心偏置天线技术实现FMCW SAR系统的动目标检测,仿真结果表明此方法切实可行。

我国化纤工业21世纪可持续发展初探

叙述了我国化纤工业的发展现状和所面临的形势 ,提出了 2 1世纪初的发展目标和开发环保产品 ,加强回收再循环 ,扩大非衣料领域的应用等可持续发展对策。

FMCW-ISAR对舰船目标成像脉内补偿方法研究

调频连续波逆合成孔径雷达(FMCW-ISAR)具有造价低、功耗低和重量轻的优点,因此被广泛用于对各类目标成像。FMCW信号可以看作是占空比为1的脉冲信号,其脉冲宽度相对较长,在此期间内目标的运动常常不可忽略。此时,利用传统的“走-停”模式和距离-多普勒(R-D)算法得到的ISAR像将出现距离-方位2维的模糊,导致图像分辨率下降。该文针对FMCW-ISAR对舰船目标实测数据成像时出现的模糊现象进行了研究,首先建立目标的运动模型,并分析目标在调频周期内的运动分量对距离压缩结果和最终成像结果的影响,最后提出相应的脉内补偿方法以改善图像分辨率。对比补偿前后对仿真模型与实测数据的成像结果,该文所提出的脉内补偿方法能够有效抑制1维距离像的展宽,提高FMCW-ISAR的成像质量。

超轻型无人机光电侦察平台升降机构设计

为了解决搭载光电平台的无人机在飞行时受的阻力影响以及如何提高无人机的续航能力,增加无人机的飞行时间,针对此问题,设计了一种结构简单的无人机载光电侦察平台升降机构。光电平台工作时,通过升降机构伸出机外;光电平台停止工作时,收入机内,从而解决阻力的影响,另一方面,通过采用减轻升降机构重量,从而提高续航能力。升降机构采用碳纤维铝蜂窝夹层复合材料作为支撑板的主体材料,同以前应用的铝合金材料相比较,重量减轻4.5kg。经过多架次外场飞行试验,取得了良好效果,无人机续航能力有所加强。

一种提高图像制导抗于扰性的方法

在图像流约束方程的基础上，提出了一种在连续时空空间里对序列图像中运动目标的速度进行估计的算法．该算法克服了以往图像流运动目标提取方法的缺点，通过在动态环境里对时间和空间轴求们导并用三维拟合模板进行数值逼近，能较准确地从具有各种光电干扰的背景中利用多出图像序列求得目标的运动参数，最终完成复杂环境下的图像制导．计算机实验的结果验证了算法的良好性能．

基于修正粒子群算法连续波生物雷达静止简单目标二维成像研究

通过搭建连续波生物雷达平台对障碍物后的简单目标进行探测,在汲取了粒子群算法优点的基础上,基于回波信号并依据MPSO算法对探测目标进行了静态二维重构,结果表明:在一定迭代次数内,依据MPSO算法能实现对探测区域目标进行较为准确的重构,且迭代次数越多,重构效果越好。

基于多普勒频率反投影的NCW-SAR动目标成像方法

传统合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)成像依赖大带宽发射信号,研究证明SAR也可利用窄带连续波形(Narrowband continuous wave,NCW)具有的高多普勒分辨率实现场景的高分辨成像。NCW-SAR成像的优势在于占有很少的频带资源、降低系统成本和规模,更适用于通常带宽较窄的利用外辐射源波形的无源SAR。文中首先指出NCW-SAR的应用前景,简要回顾窄带动目标成像的发展,并分析NCW-SAR成像技术的现状。然后给出通用的SAR回波模型,提出NCW-SAR动目标成像方法,实现静止场景中动目标的聚焦,获得目标的速度估计,并分析速度分辨率。实验验证了NCW-SAR动目标成像方法的有效性。

基于局部峰值的红外弱小目标快速检测

针对红外图像的小目标检测问题,提出了一种基于局部尖峰特性的检测方法.首先分析红外小目标的局部灰度特性,提出了一种红外目标的峰值特性判据;然后依据目标的峰值特性判据和时域特性,设计了一种目标检测的快速算法,算法先基于子块预选出局部极大值点,把后续运算限于各极大值点处以减少运算量,再根据极大点值在各方向上的灰度下降判断其尖峰特性;最后利用帧间的连续性滤去噪音引起的伪目标.实验表明本文的算法具有很快的处理速度,且能有效滤去图像中的随机噪音.

成像型速度干涉仪散斑成因的研究

在冲击波过程中,利用成像型速度干涉仪探测样品自由面的速度时,散斑的叠加使得干涉曲线被严重干扰,影响了速度信息的精密提取。在理论上从光路的角度分析了系统中可能造成散斑的两种因素:靶面粗糙度和多模光纤。在实验上设计了三种照明方式分别对这两种因素进行验证。离线实验的结果表明,多模光纤的引入对散斑的产生起了主要的作用,这对抑制乃至遏制散斑的产生具有很好的指导性意义。

低损耗Topas环烯烃共聚物光纤研究

以大直径空芯微结构Topas环烯烃共聚物光纤为太赫兹波传输媒介,数值计算得其在1.89和2.52 THz处的限制损耗约为1.25和1.59 dB/m.实验结果表明,该结构光纤能将1.89和2.52 THz的太赫兹波很好地限制在其空气芯中传输,存在较小的弯曲损耗,且1.89 THz处的约束损耗低于2.52 THz处,与计算结果吻合,并获得较好传输效果.

连续目标双基地调频连续波SAR回波建模方法

在SAR成像仿真中,常使用离散的点目标集合来代替连续结构的目标进行回波建模。这种方法的一个重要问题是所生成的目标回波依赖于点目标的采样方式,对同一个目标采用不同的离散采样方式可能产生具有显著差异的成像结果。该方法的另一个缺点是回波模型的精度与离散采样的间隔有关,小的离散间隔会导致巨大的计算量。为了解决上述问题,本文提出了一种新的连续目标回波建模方法,避免了离散采样方式和采样间隔的影响,并且大大降低了计算量。将该方法应用于调频连续波双基地合成孔径雷达系统研究,有助于理解其观测几何与回波特性的关系。