基于深度学习模型的SAR图像间歇采样转发干扰检测

间歇采样转发干扰(interrupted sampling repeater jamming, ISRJ)利用合成孔径雷达的匹配滤波特性，在其图像中产生间隔分布的假目标，对目标检测等造成欺骗效果，故针对ISRJ的检测与抑制具有重大意义，而现阶段相关研究主要集中在信号域。对此，在图像域中开展ISRJ检测研究。首先将实测数据与仿真干扰相结合，基于不同实测场景与仿真参数构建ISRJ样本；其次针对假目标间隔分布的特点，选用深度学习检测领域具有代表性的“两阶段”与“单阶段”模型；再次，使用单一场景的ISRJ样本对模型进行训练，再利用训练好的模型对其他场景的样本进行测试；最终，得到ISRJ检测结果。基于MiniSAR数据的实验表明，对于不同类别、不同场景以及不同参数的ISRJ样本，所用深度学习模型能够达到95.75%的平均总体检测精度，具有很强的泛化能力。此外，对于尺寸大小为501像素×501像素的样本，上述模型的最少检测用时为0.035 s。     

结合空时上下文信息的视频SAR图像相干斑滤波

作为合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)的一种新体制,视频SAR能够对场景连续成像,在目标检测、跟踪等应用情景有独特优势。然而,相干斑的存在影响了视频SAR图像质量及后续目标检测应用。针对这一问题,提出了一种结合空时上下文信息的视频SAR图像相干斑滤波方法。该方法主要由3步构成：首先构建能表征视频SAR图像距离-方位-时间三维动态散射信息的空时上下文协方差矩阵;其次根据协方差矩阵的相似检验选取一定邻域内目标像素的相似样本;最后根据相似样本进行平均实现相干斑滤波。基于两组实测视频SAR数据开展相干斑滤波对比实验,实验结果表明所提方法能在有效抑制相干斑的同时较好地保留目标细节信息,验证了所提方法的有效性和优势。     

浅谈工程招投标时工程量预算要点

工程招投标是一项较为复杂、影响因素很多的技术与经济相结合的综合性工作，涉及到设计、施工组织与技术、预算、材料供应、市场行情和项目管理等方面的知识。本文就工程招投标对工程量预算要点做介绍，从而按照遵循一定的工作程序，抓住编制重点，是确保预算编制的有效手段。因而，科学的进行工程量计算，做到不重不漏是编制概预算的基础工作。     

Sb2Se3-Sb2S3两端叠层薄膜太阳能电池

设计并制备一种全锑基两端叠层薄膜太阳能电池，其结构为ITO/CdS/Sb₂S₃/Au/ZnO/Sb₂Se₃/Au.通过快速热蒸发法制备Sb₂Se₃和Sb₂S₃薄膜，该薄膜具有良好的结晶性.测试表明，器件中各层薄膜的能级互相匹配，并且可实现光谱的分段利用. Sb₂Se₃-Sb₂S₃两端叠层电池的光电转换效率达到3.25%,其开路电压为0.98 V,可基本实现开压叠加.     

海面角反射器的极化旋转域特性研究

海面角反射器是反舰导弹的主要诱骗干扰手段之一。研究海面角反射器的极化散射特性具有重要的军事应用价值。极化旋转域解译方法能够有效挖掘目标散射多样性中蕴含的丰富散射信息。本文利用极化相关方向图解译工具分析了典型三面角和二面角结构的极化旋转域特性差异。在此基础上以八面体角反射器和二十面体角反射器为研究对象, 分析了角反射器极化旋转域特征随方位角、频率以及海况等级的变化情况, 揭示了海面角反射器极化旋转域特性演化规律。通过特征提取, 研究发现极化相关度、极化相关起伏度、极化相关特征最小值、极化相关对比度和极化相关特征反熵敏感于舰船目标和角反射器干扰的极化散射差异。研究工作为角反射器干扰的抑制和鉴别提供了关键技术支撑。