基于宽带相位修正的散射矩阵变极化基测量

针对目标极化散射矩阵测量中,极化变换过程要求矩阵各元素具有高度的相位一致性,但实际测量很难达到,进而造成变极化基测量结果误差较大的问题.推导了一般化的极化基变换过程,分析了测试系统极化支路相位非对称性对极化变换的影响,结合宽带时频变换算法特征,提出了一种基于宽带高分辨的散射矩阵元素相位修正方法,并通过标准体的实际测量验...     

多光子近场共焦光学扫描显微镜表面非传播光场的特性研究

对多光子近场共焦光学扫描显微镜非传播光场的特性进行了系统的理论分析。导出了多光子近场共焦光学扫描显微镜表面非传播光场的频率宽与相差的测不准关系表达式及二维的点扩散函数光学传递函数和能量分布表达式。研究结果表明：多光子近场共焦光学扫描显微镜比单光子共焦显微镜具有更高的横向分辨率和纵向分辨率。而多光子近场共焦光学扫描显微镜比双光子共焦显微镜具有更高的空间分辨率。样品置于其表面的非传播光场内,能得最佳的超分辨效果。     

机载高分辨力微波辐射计

机载高分辨力微波辐射计是一台X波段、空间分辨率2度的机载成像微波辐射计,也是我国首台设计用于机载的综合孔径微波辐射计。“机载高分辨力微波辐射计（2001AA132030）”课题于2001年10月由国家863计划信息获取与处理技术主题支持立项。在主题专家组的直接领导下,中国科学院空间科学与应用研究中心吴季主任带领课题组历经两年多时间完成了关键技术攻关、样机工程研制与航空校飞实验,于2004年7月顺利通过专家组验收。     

基于深度学习的HRRP识别姿态敏感性分析

特征提取是基于高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)的雷达目标识别的关键技术之一.传统人工提取特征的算法,仅利用浅层结构特征,无法有效解决姿态敏感性问题,从而限制了目标识别方法的泛化性.对此,提出一种基于深度学习的目标识别方法,并通过详细的姿态角性能测试分析了该方法的应用边...     

自适应光学技术

动态光学波前误差是困扰光学界几百年的老问题,自适应光学技术提供了解决这一难题的途径。自适应光学通过对动态波前误差的实时探测—控制—校正,使光学系统能够自动克服外界扰动,保持系统良好性能。本文在说明自适应光学技术的基本原理后,介绍由中国科学院光电技术研究所研制的三套自适应光学系统及其使用结果:1.2m望远镜天体目标自适应光学系统,“神光I”激光核聚变波前校正系统和人眼视网膜高分辨力成像系统。     

思茅藤不同极性部分化学成分分析及其免疫抑制活性

探究了思茅藤提取物不同极性部分的主要化学成分及其免疫抑制活性情况,并对其可能的活性机制进行初步探讨.利用D101大孔吸附树脂对思茅藤提取物不同极性部分进行划分,采用超高效液相色谱-高分辨质谱联用技术(UHPLC-MS/MS)分析各提取物的主要化学成分,并建立刀豆蛋白A(Con A)和脂多糖(LPS)刺激的小鼠脾淋巴细胞...     

NaCl担载Fe催化CVD法合成碳洋葱

以水溶性NaCl为载体,用浸渍法制备了Fe质量分数分别为0.3%、1.6%、3.3%和5.2%的催化剂,在400℃下催化裂解乙炔合成纳米碳材料;用场发射扫描电子显微镜、高分辨透射电镜对样品进行了结构表征和分析。结果显示,利用Fe质量分数为0.3%的催化剂合成的碳洋葱颗粒直径分布在15-50 nm之间,多数在15-35 nm内。     

一种基于HMM的雷达目标识别方法

根据雷达目标散射点的一般模型和特定条件的简化模型；提出用RELAX方法从高分辨雷达回波提取目标散射点分布的位置信息作为目标HRRR的特征向量；利用HRRR对雷达视角敏感这一特点，用隐马尔可夫过程表征多视角雷达回波序列，获得目标距离-方位两维信息，用若干HMM子过程构成的模式链表征一个飞行目标的飞行姿态变化，从而采用基于隐马尔可夫模型的分类器实现目标类属和方位的自动识别和分类，实测数据的计算机仿真结果表明，这一方法的平均识率为99.80%和81.2%。     

一种雷达HRRP在线自适应目标识别方法

“边录取、边学习、边建模”是一维高分辨距离像（HRRP）雷达自动目标识别（RATR）工程化的一条路径,宽带雷达对飞行中的机动目标录取的HRRP随着目标相对于雷达的姿态而变化,完备（全姿态）的HRRP数据库可以看做是关于姿态（主要是方位）的非平稳过程,常用的平稳环境下的在线算法对非平稳的环境适应能力有限．文中通过一种在线混合专家（OME）将HRRP数据在线地分割成若干个近似平稳的区域,在各个区域内使用平稳协方差函数的在线Gauss过程分类器（0GPC）．针对迭代在线GaHSS过程分类（IOGPC）的参数学习算法EP和EM,提出了一种双链Gauss过程（Bi—OGP）来使OGPC的参数得以在单次数据扫掠的情况下实现在线更新．针对迭代在线混合专家门网络参数的学习算法EM,提出了基于初值选择的单次数据扫掠学习方法．基于HRRP实测数据的仿真试验证明,文中方法在单次扫描数据时就获得了高于或接近最近邻、迭代在线线性最小均方（LMS）混合专家和0GPC的识别率．     

核反应堆压力容器模拟钢中纳米富Cu相的变形特征

提高了Cu含量的核反应堆压力容器(reactor pressure vessel,RPV)模拟钢样品,经过880 cC水淬、660℃调质处理和400℃1000～4000 h的等温时效处理,观察到纳米富Cu相的析出;随后进行20%～30%冷轧变形,采用萃取复型(extractionreplica,ER)和高分辨透射电镜(high resolution transmission electron microscopy,HRTEM)的方法研究纳米富Cu相的变形特征.研究结果表明,镶嵌在α-Fe基体中的纳米富Cu相,在冷轧变形时的变形机制较为复杂,存在多种变形方式.当纳米富Cu相的晶体处于有利取向时,可以跟随基体一起发生滑移变形,表现为"软"颗粒的特性;当晶体处于不利取向时,会发生孪生变形,甚至诱发马氏体相变,有时生成"轮毂辐条"状的孪晶结构,大大提高了纳米富Cu相继续变形时的抗力,表现为"硬"颗粒的特征,因而析出纳米富Cu相会产生明显的强化作用.