大气对星载盐度计辐射传输特性及盐度反演的影响研究

利用MPM93模型, 根据微波辐射传输方程, 仿真不同天气情况下的L波段大气辐射参数及盐度计观测亮温, 并用最大似然估计法反演海表盐度, 研究不同天气情况对海表盐度反演值的影响。仿真结果表明: 考虑了悬浮液滴影响的云、雾及霾情形的大气辐射参数与晴空时差别不大, 可以忽略天气的影响。然而, 降雨对大气辐射参数的影响不可忽略, 并且随着降雨率的增加, 盐度反演误差明显增大。在降雨率不变的情况下, 盐度反演误差随着海表温度增加而减小, 在盐度低值时误差较小。盐度反演误差随海表气温的升高呈现先变大后变小的趋势, 受海面风速、海面气压以及海面水汽密度的影响极小。     

一种运用显著性检测的行为识别方法

针对传统稠密轨迹行为识别法不能很好地区分行为区域和背景的问题,提出一种运用显著性检测的行为识别方法。考虑到视频显著性在较小的时空范围内变化不大,将视频在时域分割为多个短子视频,并将子视频在空域划分成小块,再以块为基础运用一种两阶段显著性检测方法获取每个子视频的行为区域。在检测的第一阶段,将低秩矩阵恢复算法应用于子视频的运动信息计算其初始显著性,并据此将其内所有块划分为候选前景集合和绝对背景集合;在第二阶段,为了将真正的行为区域从候选前景集合中分离出来,利用绝对背景集合中块的运动信息构建字典,通过加权稀疏表示算法计算候选前景集合中每个块的细化显著性,再通过阈值化获取二值显著图用以指示行为区域;最后,将显著图融入稠密跟踪过程以获取行为区域轨迹用于行为识别。基准数据集上的实验结果表明,该方法能够较好地检测视频中的行为区域,获得的识别率高于传统稠密轨迹法2.5%~4.5%。     

模式耦合稀疏贝叶斯MIMO雷达成像

通过压缩感知稀疏恢复理论可利用少量MIMO雷达收发阵元实现对目标的高分辨成像。利用MIMO雷达目标图像的块稀疏特性,将模式耦合稀疏贝叶斯学习算法应用于MIMO雷达成像,首先建立MIMO面阵回波信号模型,引入模式耦合稀疏贝叶斯分层模型,将相邻系数通过共用超参数的方法耦合起来。通过贝叶斯推理得到雷达信号的估计式,再通过EM算法实现对超参数的迭代估计,进而实现对雷达信号的估计,直到信号满足误差允许范围,最后重构信号实现MIMO阵列高分辨成像。仿真实验表明,该方法的成像效果在图像的聚焦性能上优于传统的傅里叶、稀疏贝叶斯算法,在散射点重构上优于OMP算法。     

用于AIS实时信号稀疏表示的追踪算法研究

为解决非周期船舶自动识别系统(AIS)信号的载波跟踪问题,利用信号稀疏表示方法对AIS实时信号进行重构,以获得AIS信号的信道信息,从而为实现定位信息的测量打下基础.从AIS信号特点和AIS实时信号处理的要求出发,对基于K-SVD算法所构造的自适应冗余字典,从信号处理时间、稀疏表示精度、误码率和受噪声的影响几方面对比了基追踪(BP)和正交匹配追踪(OMP)两种不同的追踪算法.实验结果表明,两种算法都能有效精确地重构AIS信号,BP算法相比OMP算法具有更好的稀疏表示精度和误码率,但是信号处理时间会更长.由于AIS对实时性的高要求,OMP算法更适合用于AIS自主定位系统.     

大气探测激光雷达的分类和特征

激光雷达被广泛地应用于云、气溶胶、大气成分、温度和风速的探测当中.应用于大气探测的激光雷达种类繁多，通常会使用不同的分类方法对激光雷达进行归类，使得同一台激光雷达可能会被赋予不同的名称，而被归类于同一类型的激光雷达之间又可能存在显著差异.按照激光雷达的测量角度和测距方式、光谱特征、探测目标、搭载平台等多种分类方法对现有的大气探测激光雷达进行了归纳，描述了各种不同类型激光雷达的特征，并介绍了不同类别激光雷达之间的联系.在实际科研和业务中，需要结合各种激光雷达的优、缺点，根据探测目标、数据质量要求和预算来选择最适合的激光雷达类型来进行大气探测.     

青海及周围地区的蕨麻红外图谱的建立及计算机解析

利用红外图谱法建立了蕨麻的红外指纹图谱.采用小波分析对红外光谱图进行去噪后,再把去噪后的光谱原始数据长度由1 868压缩到241,通过压缩后的数据对11批蕨麻进行了相似度计算和灰色关联度分析.结果表明,所建立的蕨麻的指纹图谱可用于蕨麻的质量评价.     

结合transformer多尺度实例交互的稀疏集目标检测

为改进稀疏集目标检测方法存在的特征图缺乏空间细节信息、目标特征没有做到全局上下文实例交互、全局语义信息没有得到充分学习等问题，设计了一种结合自适应特征增强和实例特征交互的稀疏集目标检测算法。自适应特征增强模块在特征提取过程中利用不同尺度的池化和卷积来丰富高级语义信息，减小低级语义信息背景噪声的干扰，降低目标错检率和漏检率。实例特征交互模块在边界框回归设计中结合transformer的多层注意力，并融合通道注意力和动态卷积网络对建议框的通道信息进行增强，改善了目标的边缘信息，提高了网络的实例特征交互效率。最后在COCO2017数据集与原始网络进行实验对比，平均精度提升了4.2%，其中在大目标上提升了4.6%，在PASCAL VOC数据集上提升了2.7%。     

基于CT断层图像的数字重建射线影像快速射线跟踪算法研究

提出了一种由序列断层图像进行数字重建射线影像的快速射线跟踪算法。采用基于向量的射线跟踪算法,利用计算机体层摄影数据模拟人体组织对辐射线的吸收规律。算法仅有加法及减法运算,计算简便,不需要通过解方程获得相应交点,具有成像时间短、运算速度快等特点。对三维假体存储和检索算法进行了改进,可以实现在线DRR计算,提高了计算速度。最后,对初步得到的DRR影像做进一步数字处理,提高了实用价值。     

树轮宽度记录的松潘地区年平均气温变化

利用采自四川省松潘县境内3个样本点的冷杉树轮样本建立了树轮宽度标准年表(STD),并合并成了区域年表(RC).与气候要素进行相关分析发现,该地区树木径向生长主要受到温度的限制,树轮年表与多个月份的气温相关显著,其中,区域年表与前一年9月至当年8月(P9C8)平均气温的相关最高(r=0.576,P0.0001).在此基础上,利用区域年表重建了松潘地区1701年以来的年平均气温变化,重建方程稳定,其方差解释量达33.2%(R2adj=32%,N=59,F=28.33).重建结果显示,在过去310年间,该地区先后经历了8个偏暖阶段和7个偏冷阶段.通过时空相关分析,表明重建序列具有较好的时空代表性.此外,重建结果不仅通过了统计检验,还得到了海螺沟冰川末端变化、周边地区其他树轮资料重建的温度结果以及气象灾害历史记录的验证,证实了重建序列的可靠性.多窗谱分析结果显示该地区气温变化存在显著的2~3 a,26 a,准33 a和准40 a周期变化.     

基于贝叶斯方法的Meta-分析

本文基于贝叶斯Meta-分析给出了Jeffreys无信息先验B(1/2,1/2)时的链接分布,并将其进行推广,给出了先验分布为B(α,β)时的链接分布。