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基于Radon變換的高分辨SAR圖像艦船目標精細分割

基于Radon變換的高分辨SAR圖像艦船目標精細分割[其他][其他]

隨著合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar, SAR)分辨率的提升,利用SAR圖像進行艦船檢測和識別逐漸成為海洋目標監(jiān)視的重要手段。但受限于SAR成像機理,高分辨SAR圖像旁瓣問題開始凸顯,這嚴重影響艦船目標的主體分割。提出一種基于Radon變換的艦船目標精細分割算法,通過將SAR圖像進行Radon變換,在Radon域實現(xiàn)了旁瓣數(shù)據(jù)的識別與剔除。然后利用形態(tài)學濾波去除細碎旁瓣,最終實現(xiàn)了SAR圖像旁瓣的有效抑制。利用高分三號和COSMO-SkyMed衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)對算法進行驗證,結果表明該算法相比于現(xiàn)有分割算法,在區(qū)域內均勻性、區(qū)域間差異性、形狀復雜度等方面均具有較好的提升。

發(fā)表于:5/12/2023 9:17:34 AM

結合區(qū)域全局特征和Ann-SIFT的二階段快速景象匹配算法

結合區(qū)域全局特征和Ann-SIFT的二階段快速景象匹配算法[其他][其他]

在GPS拒止環(huán)境下,提出了一種基于高清航拍圖像的視覺定位方法。為了保證高分辨率圖像匹配的實時性,結合粗粒度高級語義全局特征和細粒度點特征實現(xiàn)兩階段快速景象匹配。第一階段,設計三元組網絡針對圖像區(qū)域提取具有尺度和旋轉不變性的全局描述符進行區(qū)域預匹配。第二階段,快速最近鄰點搜索的Ann-SIFT對實時圖和參考區(qū)域進行精確點匹配以實現(xiàn)定位。對于3 000×3 000的參考圖像和500×500到1 000×1 000尺寸范圍的實時圖像,平均耗時可以從66.24 s降低到0.97 s。

發(fā)表于:5/12/2023 9:05:02 AM

基于UWB的無人機自主導航系統(tǒng)設計

基于UWB的無人機自主導航系統(tǒng)設計[通信與網絡][航空航天]

針對衛(wèi)星拒止環(huán)境下的無人機導航,提出一種基于超寬帶(Ultra Wide-Band,UWB)技術的局部定位系統(tǒng),實現(xiàn)無人機定位與導航。首先利用UWB技術實現(xiàn)測距,進而解算無人機在局部坐標系下的三維坐標,然后基于擴展卡爾曼濾波(EKF)融合多傳感器數(shù)據(jù)以提高無人機的定位精度。基于開源飛控Pixhawk搭建了無人機飛行驗證平臺,將UWB定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)與飛控傳感器數(shù)據(jù)融合,對無人機在局部坐標系下的自主飛行進行了仿真。最后通過實驗驗證了基于UWB的多傳感器數(shù)據(jù)融合導航在無人機自主導航控制上的可行性,實現(xiàn)了無人機在地面平臺上的自主起降、對地目標伴飛等飛行導航任務。

發(fā)表于:5/11/2023 5:48:09 PM

EIE組合磁材磁集成變壓器的設計與研究

EIE組合磁材磁集成變壓器的設計與研究[電子元件][其他]

針對帶有功率因素校正功能的LLC諧振變換器,提出了一種新型EIE組合磁材磁集成變壓器,采用解耦集成的方式將PFC電感、LLC諧振電感以及LLC高頻變壓器這三個獨立的磁性元件集成到一起。詳細介紹了磁集成變壓器設計方法,并利用ANSYS Maxwell仿真軟件對EIE組合磁材磁集成變壓器進行建模仿真。比較錳鋅鐵氧體材料與鐵硅鋁磁粉芯材料的特點后,為了提高變壓器的抗飽和能力,選用I型磁芯材質為鐵硅鋁磁粉芯。最后,搭建了一臺輸出功率為100 W的實驗樣機證實了EIE組合磁材磁集成變壓器設計方法的可行性。

發(fā)表于:5/11/2023 5:43:29 PM

基于頻移鍵控的無線電能與數(shù)據(jù)共同傳輸方法

基于頻移鍵控的無線電能與數(shù)據(jù)共同傳輸方法[通信與網絡][數(shù)據(jù)中心]

無線電能與數(shù)據(jù)共同傳輸技術可在傳輸能量的同時實現(xiàn)信息交互,近年來被廣泛研究。采用二進制頻移鍵控(2FSK)的方式將數(shù)據(jù)調制到能量傳輸通道,通過改變逆變器工作在兩個不同的頻率實現(xiàn)二進制信息的調制。數(shù)據(jù)解調電路利用鎖相環(huán)的頻率跟蹤特性實現(xiàn)信息的提取,即相位鎖定時可以輸出有效信號,不能鎖定時可以輸出電平相反的信號。通過構建原理樣機,驗證了無線電能與數(shù)據(jù)共同傳輸技術的有效性。實驗結果表明,提出的無線電能傳輸方法可以在電能正常傳輸?shù)耐瑫r實現(xiàn)10 kb/s的通信速率,且能量傳輸從幾十瓦到幾百瓦變化時通信性能不受影響。

發(fā)表于:5/11/2023 5:39:35 PM

反激變換器開關噪聲抑制策略

反激變換器開關噪聲抑制策略[電子元件][其他]

多用于小功率輔助電源的反激變換器拓撲,功率器件的導通及關斷噪聲在高壓輸入的情況下更加嚴重,甚至導致芯片無法正常工作。首先分析了反激變換器噪聲的產生機理,通過控制變壓器漏感,結合變換器負載條件以抑制輸出導通噪聲;其次,利用TL431及光耦變換器特性,設計可變補償網絡,從環(huán)路控制方面補償漏感變化造成的系統(tǒng)性能降低;最后,搭建輸入430 V~650 V,多路輸出共10 W的反激輔助電源,實驗結果驗證了設計的可行性與正確性。

發(fā)表于:5/11/2023 5:35:00 PM

一種Buck-Boost開關電源環(huán)路補償電路設計

一種Buck-Boost開關電源環(huán)路補償電路設計[模擬設計][其他]

設計了一種用于Buck-Boost開關電源電壓控制模式的環(huán)路補償電路。該補償電路是TYPEIII型補償環(huán)路,分析了Buck-Boost開關電源功率級建模以及誤差放大器補償環(huán)路的電路設計,以此來確保開關電源的穩(wěn)定性。提出的電路基于0.5 μm工藝進行版圖設計和仿真驗證,后仿真結果表明誤差放大器的帶寬和相位裕度均滿足要求,系統(tǒng)的電壓調整率為0.42%,穩(wěn)定時間為300 μs,負載調整率為0.17%,穩(wěn)定時間為300 μs,已經滿足設計需求,在一款Buck-Boost開關電源芯片中得到了應用。

發(fā)表于:5/11/2023 5:29:45 PM

基于自動編譯碼器的端到端無線通信系統(tǒng)FPGA實現(xiàn)

基于自動編譯碼器的端到端無線通信系統(tǒng)FPGA實現(xiàn)[嵌入式技術][通信網絡]

基于自動編譯碼器的通信系統(tǒng)是近年來無線通信的一個熱門研究領域,如何將其部署在嵌入式設備中具有非常重要的實踐意義。提出了一種基于自動編譯碼器的端到端無線通信系統(tǒng)的FPGA設計方案,在FPGA上部署基于自動編譯碼器的端到端無線通信系統(tǒng),使用AD9361射頻芯片作為射頻前端處理模塊,實現(xiàn)真正意義上的空中傳輸。并且對系統(tǒng)中的卷積神經網絡設計了硬件加速方案,在卷積計算單元內進行并行性探索,設計了流水線架構,加速卷積運算。對于存儲單元,采用雙緩沖設計,利用乒乓操作,提高數(shù)據(jù)通信速率。實驗結果表明,在不同的調制方式下,系統(tǒng)實測誤塊率與在瑞利信道下的仿真結果相接近。在誤塊率相當?shù)那闆r下,與通用CPU Intel i5-9300相比,所設計的系統(tǒng)的網絡推理速度提升了3.98倍。與英偉達1650 GPU相比,功耗約是它的0.18倍。

發(fā)表于:5/11/2023 5:22:29 PM

低軌衛(wèi)星通信中的波束跳變和頻率復用方法研究

低軌衛(wèi)星通信中的波束跳變和頻率復用方法研究[通信與網絡][航空航天]

面向廣域非均勻分布的業(yè)務需求,在多低軌衛(wèi)星移動波束覆蓋場景下,聯(lián)合考慮跳波束圖案設計、波束頻率分配和傳輸功率優(yōu)化,提出基于改進粒子群算法的波束資源管理機制,通過系統(tǒng)級仿真平臺進行了性能驗證。仿真結果表明,相比基于空間隔離角和基于優(yōu)先級的波束資源管理機制,在full buffer業(yè)務模型下,所提機制可顯著提升用戶信干噪比和系統(tǒng)容量,且頻率復用因子越低系統(tǒng)容量越高。

發(fā)表于:5/11/2023 5:18:41 PM

成像角度與葉齡對葉片葉綠素熒光成像的影響研究

成像角度與葉齡對葉片葉綠素熒光成像的影響研究[其他][其他]

葉綠素熒光成像作為一種高效的植物光合作用和生理狀態(tài)信息獲取手段,常被應用于智慧農業(yè)信息感知等眾多領域?,F(xiàn)階段的大尺度葉綠素熒光成像技術缺少與微觀的葉片級葉綠素熒光成像之間的機制上聯(lián)系,忽略成像角度與葉片葉齡對葉綠素熒光成像產生的影響,限制了其在大尺度農業(yè)智能評估與決策中應發(fā)揮的作用。針對上述問題,設計了一套可多角度成像的葉綠素熒光采集設備,用以探究葉綠素熒光成像與成像角度和葉片葉齡之間存在的聯(lián)系,并利用綠蘿、樟樹和大葉黃楊這三種分別代表藤本、喬木和灌木的植物共計60片葉子進行成像實驗,分析熒光強度、F_v/F_m和R_fd三個典型熒光指標。實驗結果表明成像角度對葉綠素熒光成像存在顯著影響,成像角度的增大會導致熒光參數(shù)值的減小,對不同種類植物的影響也不同。葉片的葉齡也會影響葉綠素熒光成像,成長期葉片的成像參數(shù)指標優(yōu)于成熟期葉片。

發(fā)表于:5/11/2023 5:14:51 PM

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