宽带随机混沌雷达高速目标速度估计与成像

随机混沌具有真随机性、对初值敏感、易于产生和控制等特点,频率步进信号易于工程实现和处理,结合两者的优势,提出了一种载频随机步进的随机混沌信号(RSCFSCS)模型,用于高速目标的速度估计和距离维高分辨成像。首先,通过非周期函数激励非线性系统,产生不可预测的随机混沌信号(SCS),经频率调制后用作基带子脉冲。同时,将SCS通过映射变换得到跳频编码(FHC),用来决定调频脉冲串的载频步进。RSCFSCS 速度估计包括粗搜索和精搜索,粗搜索采用固定步长,保证速度偏差小于速度分辨单元,而精搜索采用黄金分割搜索算法可得到精确的速度估计。最后,子脉冲经相干合成形成宽带信号,实现高分辨距离成像。数值仿真表明提出的信号模型和处理算法性能良好。     

基于高分辨率遥感影像的福州城区建筑用地变化动态监测

利用2006年DMC和2008年UCD两期高分辨率的正射航空遥感影像,对福州市城区建筑用地变化情况进行监测。提取并分析了福州市城区建筑用地变化的特征和规律。结果表明,近两年仓山区建筑用地面积变化最大,增长速度最快;福州市城区建筑用地变化的最大特点是新建建筑用地面积明显大于改扩建建筑用地面积;福州市中心城区逐渐往仓山区方向扩展。     

基于优化HRNetV2的高分辨率遥感影像土地利用自动分类

研究目的：基于语义分割模型HRNetV2实现高分辨率遥感影像的土地利用自动分类,以期推动深度学习语义分割方法实现遥感影像的土地利用自动分类研究,并为该类研究提供可参考的案例。研究方法：首先对语义分割模型HRNetV2从损失函数、特征提取方面进行优化,以提高模型的分割精度;其次用优化后的HRNetV2模型对民乐县2 m的高分辨率遥感影像进行土地利用分类,并基于混淆矩阵对分类的结果进行评估。研究结果：（1）优化后的HRNetV2语义分割模型的MIOU达81.9%,相较于优化前提高了4.4%, 证明了优化方法的有效性;（2）针对民乐县进行的土地利用自动分类总体精度达89.72%,Kappa系数达0.888。研究结论：优化后的HRNetV2语义分割模型在高分辨率遥感影像的土地利用自动分类中具有较强的应用前景。     

基于气相色谱技术的酱香型白酒有机质特征指纹分析方法优化研究

本文从白酒成分出发,结合不同现代仪器分析手段的特点,选取了一种针对白酒有机质组分进行特征指纹分析的方法,从酱香型白酒入手,对白酒的研究现状、检测手段、实验方法(预处理方法、色谱条件、色谱柱的选择)进行分析,将不同检测手段和实验方法进行横向对比,为特征指纹分析方法的建立提供了理论依据,并为白酒品级和种类的鉴别提供了一种新思路。     

小波变换高分辨率层序地层学研究

以大庆长垣杏树岗地区高三组层序地层划分为例,分析了小波变换在高分辨率层序划分中的应用。利用对自然伽马曲线进行Morlet小波变换,将测井曲线信号转换为深度与尺度域的变化关系,得到不同尺度上的小波系数曲线,然后建立最佳尺度因子下的小波系数曲线的周期性振荡特征与各级层序界面的对应关系,最终将最佳尺度因子下的小波系数曲线用于层序的识别与划分。同时,结合地震资料和储层反演等资料验证,实践证明,最佳尺度因子下的小波系数曲线能准确识别出各级层序的界面,因此,利用小波变换进行层序地层划分为高分辨率层序地层学研究了提供一条新的途径。     

基于残差U-Net的遥感影像土地覆盖类型自动分割

研究目的:土地覆盖的准确分割对于土地调查和规划具有重要意义。针对传统方法对于高分辨率遥感影像分割存在精度和效率较低等问题,提出了深度学习遥感影像分割方法。研究方法:以2 m高分辨率遥感影像为数据源,选用一种加入残差块的U-Net模型(ResU_Net),对目标区域进行基于深度学习的土地覆盖分割,并与SVM、PSPNet、U-Net分割方法进行对比。研究结果:ResU_Net能够更加准确地表达高分辨率遥感影像的地物信息,该方法总体分割精度达到85.50%,Kappa系数为0.7603,总体精度和Kappa系数均高于SVM、PSPNet和U-Net分割方法(总体精度:ResU_Net(85.50%)>U-Net(79.44%)>PSPNet(78.90%)>SVM(66.80%))。研究结论:ResU_Net模型对高分辨率遥感影像的土地覆盖分割效果更优。     

一种正前视宽扇区高分辨雷达扫描成像方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）只有照射到飞行方向左、右两侧的感兴趣成像区域时才能处理出高分辨率SAR图像,飞行方向正前方的成像区域就成为了SAR成像的固有盲区。三通道（和、方位差、俯仰差）毫米波单脉冲成像雷达能够实现对正前视场景的二维成像，获取单脉冲图像。提出对SAR/单脉冲图像进行图像配准和融合拼接的方法：首先利用多尺度多方向二维Gabor滤波器组分别对SAR/单脉冲图像进行特征提取，然后对两组特征矩阵进行归一化互相关匹配，对匹配好的图像进行像素级融合处理，得到完整的正前视宽扇区高分辨雷达图像。试验数据成像处理结果表明，所提复合成像算法能够对飞行正前方宽扇区范围内进行高分辨成像，有效解决了工程实际中碰到的正前视高分辨成像盲区的难题，对于前视雷达成像侦察、弹载雷达目标区域景象匹配、飞行器夜航、盲降等具有一定的工程实际意义。     

小型化高频地波雷达舰船目标检测方法

针对OSMAR2003型小型化高频地波雷达系统的目标检测问题,讨论了对小型化高频地波雷达系统低信杂比回波信号的优化处理过程,给出了一种峰值检测后同时在距离域、多普勒域和波束域进行联合的三维联合恒虚警(CFAR)目标检测方法,利用高分辨力测向算法对检测到的目标进行方位估计,然后利用最邻近法进行目标关联得到目标点航迹,最后结合小型化高频地波超视距雷达的实测数据验证了三维CFAR检测器的有效性。