基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

基于COMSOL软件的深埋地下工程围护结构热湿耦合传递模拟

围护结构内的热湿耦合传递是影响地下工程热湿负荷的重要因素,为了研究深埋地下工程中围护结构的热湿行为,通过建立热湿耦合传递模型,以两种衬砌结构为研究对象。在进行热湿传递模拟时,为体现含湿量对材料导热性能和传湿性能的影响,模型中将建筑材料的各项参数均表示为含湿量的函数。利用COMSOL Multiphysics的偏微分方程接口,模拟围护结构的热湿吸放过程,并比较两种衬砌结构的热湿传递规律。模拟结果表明:围护结构的热湿负荷变化略滞后于工程内部空气的温湿度的变化过程;离壁式衬砌结构的热负荷远小于贴壁式衬砌结构;离壁式衬砌中的空气夹层能有效增加围护结构的热阻,但是会降低围护结构的传湿阻力;离壁式衬砌结构和室内空气的传湿量略小于贴壁式衬砌结构,两者相差大约30%;离壁式衬砌更能够减小深埋地下工程的热湿负荷,降低工程能耗水平。     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm，GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群，增强算法全局搜索能力；其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最优的粒子位置；最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数，并为粒子位置公式添加收缩因子，促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验，结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题，具备更好的寻优性能。     

基于空洞卷积和特征融合的单阶段目标检测算法

针对SSD多尺度目标检测过程中存在的目标漏检和错检问题,提出了一种融入多维空洞卷积和多尺度特征融合的目标检测算法。在卷积神经网络输出的多尺度特征中,浅层具有更多的细节信息,深层具有更多的语义信息,根据这一特点,对浅层网络采用了3种多维空洞卷积的浅层特征增强模块,获得具有语义信息的特征图,将增强后的特征图进行下采样,融合不同层的特征;同时在深层网络引入通道注意力模块,对通道进行权重分配,抑制无用信息,提高目标的检测性能。研究结果表明：该算法在PASCAL VOC数据集上检测精度为79.7%,比SSD算法提高了2.4%;在KITTI数据集上检测精度为68.5%,比SSD算法提高了5.1%,检测速度达到了实时性的要求,有效地改善了目标的漏检和错检。     

改进混合正则化约束多帧湍流退化图像盲复原方法

针对高速湍流造成成像平台接收目标图像模糊的问题,基于L₀正则化图像盲复原方法,提出了一种改进的混合正则化约束多帧湍流退化图像盲复原方法。首先,根据湍流退化时空变化关系,构建多帧退化图像复原模型描述湍流退化过程。其次,图像正则项在图像梯度L₀范数正则化基础上,增加图像梯度的L₂范数约束,改善复原图像中的阶梯伪像。再次,针对模糊核正则项,依据对湍流退化图像点扩散函数特性分析,提出了L₀-L₂混合正则化约束,保证了支持域的连续平滑特性。最后,使用多尺度图像金字塔的策略优化了求解过程。实验结果表明,该方法较好地复原湍流退化图像,与近年提出的具有代表性算法相比,在视觉效果和客观质量评价指标均有提升。     

一种时空特征融合的鲁棒视觉跟踪算法

针对视觉跟踪在复杂背景下因外观特征表征不足等原因造成的目标丢失问题,结合深度光流网络估计的运动特征,文中提出了一种基于时序信息和空间信息自适应融合的视觉跟踪算法。该算法在相关滤波跟踪框架基础上,引入递归全对场变换（RAFT）深度网络估计光流以获取目标的时序信息,提取目标的CN特征和HOG特征获取空间信息,然后融合目标时序信息和空间信息,以增强对目标时空特征的表征能力;其次,建立了一种跟踪结果质量判别机制,实时调整时序信息在融合过程中的权重, 有效提升了算法在复杂动态环境下的泛化能力。为评估算法的有效性,在OTB100和VOT2019两个数据集上进行了测试,实验结果表明,与主流视觉跟踪算法相比,所提算法的跟踪性能获得了显著提升,尤其在运动模糊、快速运动等属性的视频中,具有明显优势。     

酸雨环境下钢筋混凝土框架节点抗震性能试验研究

为研究酸雨腐蚀后RC框架节点的抗震性能,采用人工气候法模拟酸雨环境,对8 榀 RC 梁柱节点试件进行加速腐蚀试验,而后进行拟静力试验,观察酸雨腐蚀后试件表观现 象,并分析腐蚀循环次数、轴压比及硫酸根离子浓度对节点与其核心区破坏特征、滞回性能、 剪切性能、受剪承载力等的影响. 在此基础上,引入损伤指数,并确定损伤模型参数取值,进而 定量化揭示节点试件在加载过程中的损伤演化规律 . 试验与分析结果表明：酸雨腐蚀虽会使 试件发生骨料外露、结晶析出、蚀洞形成等现象,但腐蚀后试件的核心区最大剪力仍小于现行 规范计算的抗震受剪承载力阈值;随着腐蚀循环次数与硫酸根离子浓度的增加,试件梁端弯 曲裂缝与核心区剪切裂缝出现较早且发展较快,节点承载能力、变形能力与耗能能力均逐渐 减小,而核心区剪切占比与损伤发展速率则不断变大;具有较大轴压比的试件,节点承载能力 相对较大,但变形能力较差,核心区剪切占比及损伤发展速率较大.     

酸雨腐蚀RC梁柱节点抗震性能及恢复力模型研究

出于酸雨环境下钢筋混凝土(RC)结构抗震能力评估的需要，采用人工气候环境法对7榀RC梁柱节点组合体试件进行酸雨腐蚀试验，而后进行低周往复加载试验，分析腐蚀程度和轴压比对节点组合体破坏特征与滞回性能的影响．基于试验结果，分别采用试验拟合法及理论与回归相结合方法(以下简称为“理论回归法”)，建立两种考虑腐蚀与轴压比影响的RC梁柱节点四折线骨架曲线模型，并分析其误差．同时，提出适用于腐蚀RC梁柱节点的滞回规则，该规则考虑循环退化效应与捏缩效应．在此基础上，建立酸雨腐蚀RC梁柱节点恢复力模型，并验证其有效性．结果表明：混凝土内部钢筋未锈蚀时，腐蚀试件抗震能力略有增强；内部钢筋锈蚀时，随着腐蚀程度的增大，试件抗震能力逐渐退化；具有较大轴压比的试件，其核心区斜裂缝出现时间偏晚且发展速率缓慢，而承载力相对较大，但延性较差；计算滞回曲线与试验滞回曲线吻合程度较高，骨架曲线与滞回耗能误差总体分别在10%和15%以内，良好的一致性说明该恢复力模型能够较好地表征腐蚀RC梁柱节点抗震性能．     

基于改进麻雀搜索算法的多阈值图像分割

针对传统多阈值图像分割方法中存在的分割精度低、计算量大、分割速度慢等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)的多阈值图像分割方法。首先,结合鸟群算法(bird swarm algorithm, BSA)中飞行行为的思想优化麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA),并采用4种类型的基准函数评估ISSA的寻优性能。然后,进行基于类间方差和Kapur熵的多阈值图像分割,并对比两种方法的分割结果。最后,采用PSNR、目标函数值和标准差作为评估标准,将ISSA与现有分割算法进行对比分析。结果表明, ISSA具有更优的搜索能力和开拓能力,且分割速度和分割精度均得到提升。     

改进YOLOv5的合成孔径雷达图像舰船目标检测方法

针对合成孔径雷达图像目标检测易受噪声和背景干扰影响，以及多尺度条件下检测性能下降的问题，在兼顾网络规模和检测精度的基础上，提出了一种改进的合成孔径雷达舰船目标检测算法。使用坐标注意力机制，在确保轻量化的同时抑制了噪声与干扰，以提高网络的特征提取能力；融入加权双向特征金字塔结构以实现多尺度特征融合，设计了一种新的预测框损失函数以改善检测精度，同时加快算法收敛，从而实现了对合成孔径雷达图像舰船目标的快速准确识别。实验验证表明，所提算法在合成孔径雷达舰船检测数据集(synthetic aperture radar ship detection dataset, SSDD)上的平均精度均值达到96.7%,相比于YOLOv5s提高1.9%,训练时收敛速度更快，且保持了网络轻量化的特点，在实际应用中具有良好前景。