机床温度测点优化方法研究及试验验证

针对机床热误差补偿技术中的关键温度测点选取问题,提出了一种温度测点优化新方法.首先采用简单相关分析,剔除掉与热误差明显不相关的测点.然后对初步筛选出的测点进行模糊聚类分析,以消除温度变量间的复共线性问题,同时进行灰色综合关联度分析,判断各测点与热误差间的紧密程度.根据分析结果,建立多个不同测点的热误差模型,对模型进行基于统计学理论的分析,确定出关键温度变量,将温度测点由20个减少至4个.根据优化结果,重新建立多元线性回归模型.误差预测结果表明,主轴Z向最大热误差从17.903μm减小到1.850μm.     

基于热核特征的SAR图像地物识别方法

采用了一种空间敏感度特征包(spatially sensitive bags of feature, SS BOF)来实现合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像的地物识别。首先采用推广的核模糊C 均值方法分割SAR图像,提取SAR图像目标图形;采用Harris角点检测子提取角点,接着对目标图形进行Delaunay三角剖分;采用cotangent weight方法对三角剖分图赋值,进而求得离散化Laplace Beltrami算子的特征值、特征向量,并计算SS BOF,进而对地物目标进行识别,其识别方法采用比L1相似准则效果更好的相关系数法;最后与热核迹等热核不变量特征以及Hu不变矩特征进行对比。实验表明：空间敏感度热核特征的识别率高于热核不变量的识别率,并与经典的Hu不变矩特征比较,识别率有所提高。     

基于目标视线角速度的反辐射导弹近炸引信开机策略

为避免反辐射导弹近炸引信因开机过早而出现早炸、误炸的情况,提出了一种利用被动雷达导引头测得的目标视线角速度给出近炸引信开机信号的方法. 给出了利用导引头测角信息计算目标视线角速度的方法,建立了末段弹道上目标视线角速度与弹目距离的统计关系;分别以近炸引信不过晚开机和不过早开机为原则,得到了引信开机时导弹到靶平面距离概率分布函数的上下界. 仿真结果表明:在不能直接命中目标天线的情况下,引信开机时导弹到靶平面的距离主要集中在30～120 m,在可以直接命中目标天线的情况下,引信开机时导弹到靶平面的距离小于30 m.      

糖复合物的生物应用

糖类化合物是一类很重要的生物大分子,它在细胞膜表面通过形成各种复合物参与许多重要的生理活动。主要讨论了近几年糖类复合物在药物靶向传递及肿瘤成像/检测等方面的研究进展,综述了叶酸、寡糖等作为靶向基团的药物靶向传递体系,同时探讨了各种糖类复合物在细胞成像及生物检测方面的应用,指出了未来糖化学的发展前景。     

一种基于软件无线电技术的低成本运动目标探测雷达

由于成本和频段规范的限制,民用的线性调频连续波(LFMCW)体制的毫米波雷达往往体积较小且作用距离较近。在一些对于作用距离较远的运动目标检测应用场合,现有的商用现成品(COTS)毫米波雷达无法满足要求。在现有商用现成品毫米波射频(RF)前端的基础上,设计了一种基于软件无线电(SDR)的线性调频连续波雷达原型,在一个以异构片上系统(SOC)处理器为核心器件的软件无线电平台上,采用距离多普勒处理的方法提高信号相干积累增益,通过增加较小成本获得了比现有民用毫米波雷达更大的改。实测验证表明,该雷达原型作用距离较远,并且具有灵活性高、成本低和小型化的特点。     

可见光与近红外医学图像融合算法及软件

针对使用2CCD相机AD—080CL作为图像获取设备的荧光成像系统,设计了可见光与近红外图像的融合算法;并利用MFC程序架构在VS2010环境下搭建配套的软件系统。系统由同一光学路径获取可见光与近红外图像,确保了图像位置信息的完全匹配。通过比较伪彩色增强、彩色图像处理和图像分割等方法,得出改进的最大类间方差分割法和小波融合结合的处理算法,较好地在可见光图像上显示出荧光标记区域,具有简洁快速、适用于工程开发的优点。软件实现了多通道实时显示、保存图像视频、数据库病例管理等功能。     

镧系金属螯合物作为CEST磁共振造影剂的研究进展

化学交换饱和转移（CEST）成像是一种基于化学位移现象的新型磁共振成像（MRI）,通过检测水质子信号变化来间接测定可交换质子的信息,而镧系金属螯合物的顺磁化学位移大,质子共振位移更远离水的信号,可实现更多的选择性饱和,提高MRI的对比性,因此非常适合用作CEST造影剂.镧系金属螯合物CEST造影剂具有进一步扩展磁共振功能和分子成像的巨大潜力,文章主要介绍了此类物质的类型及应用.     

基于最大期望算法的多时变信号DOA估计方法

当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个时变信号参数估计的新方案,将一个高维多参数优化问题分解成多个并行的低维问题进行求解。该方法主要包含求解期望值步骤和期望值最大化两个步骤。求解期望值步骤主要建立接收信号与其辐射源的对应关系,即信号分选,而期望值最大化步骤采用最大似然方法估计辐射源的入射角信息。这两个步骤相互迭代,交替进行辐射源信号的分选与测向。同时,还推导出无源合成圆阵相位差数据的最大似然方法进行入射角的精确估计的闭合形式解,并通过接收信号的复数响应进行相位模糊解算,并推导出测向精度的理论下限。最后,通过数值仿真结果验证了该方法的有效性。     

组网雷达自适应模糊CFAR检测融合算法

为提高组网雷达的分布式恒虚警(constant false alarm rate, CFAR)检测性能, 基于模糊逻辑和最大选择筛选平均检测器(maximum-censored mean level detector, MX-CMLD)提出一种自适应多传感器分布式模糊CFAR检测算法。该方法是一种基于无信噪比信息的检测融合算法, 通过传输单部雷达站接收信号的检验统计量、检测可信度来完成全局的CFAR检测。该方法通过表决模块和反馈模块, 控制传输到融合中心的数据量, 并自适应选取相关的雷达数据进行融合, 在一定程度上可以实现雷达资源的管理。仿真结果表明, 在均匀背景、多目标干扰背景的目标检测中, 自适应分布式模糊MX-CMLD均有较好的检测性能。     

基于RCNN的双极化气象雷达天气信号检测

为检测混杂在地杂波、生物杂波中的天气信号, 提高定量降水精度, 提出了基于残差卷积神经网络(residual convolutional neural network, RCNN)的天气信号检测算法。首先, 将采集的极化参数水平反射率因子、差分反射率、相关系数、差分相移率堆叠为三维数组后进行预处理, 将其分为天气信号与杂波信号。然后, 开发并优化RCNN, 给出详细的网络结构。最后, 通过多次实际的降水过程对所提算法的检测效果进行评价。结果表明, 相比支持向量机以及卷积神经网络(convolutional neural network, CNN), 所提算法对天气信号的检测效果更好, 并且在不同仰角以及全年的实测数据上均表现出良好的检测性能。