近年来，以卷积神经网络为代表的深度学习方法因不用进行复杂的数据预处理和特征设计逐渐成为高光谱图像分类领域的研究热点。在现有的神经网络模型基础上，结合高光谱图像数据特点，提出了一种注意力卷积神经网络模型。该模型通过残差结构构建深度卷积神经网络提取空谱特征，引入通道注意力机制对提取的特征进行重标定。根据特征重要性的不同，注意力机制对不同通道上的特征赋予不同的权重，突出重要特征，抑制次要特征，从而提高分类的精度。在两个公开的高光谱数据集Indian Pines和Pavia University上进行了实验。当数据集的空间邻域大小设置为19×19，Indian Pines以3∶1∶6的比例划分样本，Pavia University以1∶1∶8的比例划分样本时，数据集的分类精度最优，平均总体分类精度为99.55%，平均分类精度为99.31%，平均Kappa系数为99.45%。实验结果表明，引入残差结构的深度卷积神经网络可以提取高光谱图像的深层空谱特征，注意力机制对特征进行重新标定，强化了重要特征，从而有效提高了高光谱图像的分类精度。

针对数据互联网络中多源高速并行数据实时传输的问题, 提出了一种基于随路时钟恢复的多源数据光纤传输系统, 详细介绍了其工作原理和设计思想。系统将现场可编程逻辑门阵列(FPGA)内部高速收发器与专用数字锁相环相结合, 给出了随路时钟恢复与数据流量控制的具体实现过程。相比于现有的各类高速并行数据传输解决方案, 该系统具备可软件定义的数据接入能力, 也能支持更加灵活的随路时钟动态范围。同时, 通过设计精简合理的帧结构, 推导数据位宽与随路时钟之间的约束关系, 有效提高了系统传输带宽。测试结果表明, 该系统工作稳定可靠, 实时传输效果好, 时钟恢复精度可达100fs, 扩展了串并转换与并串转换技术的应用领域。

The limited penetration of photons in biological tissue restricts the deep-tissue detection and imaging application. The micro-scale spatially offset Raman spectroscopy (micro-SORS) with an optical fiber probe, colleting photons from deeper regions by offsetting the position of laser excitation from the collection optics in a range of hundreds of microns, shows great potential to be integrated with endoscopy for inside-body noninvasive detection by circumventing this restriction, particularly with the combination of surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS). However, a detailed tissue penetration study of micro-SORS in combination with SERS is still lacking. Herein, we compared the signal decay of enhanced Raman nanotags through the tissue phantom of agarose gel and the biological tissue of porcine muscle in the near-infrared (NIR) region using a portable Raman spectrometer with a micro-SORS probe (2.1 mm in diameter) and a conventional hand-held probe (9.7mm in diameter). Two kinds of Raman nanotags were prepared from gold nanorods decorated with the nonresonant (4-nitrobenzenethiol) or resonant Raman reporter molecules (IR-780 iodide). The SERS measurements show that the penetration depths of two Raman nanotags are both over 2 cm in agarose gel and 3 mm in porcine muscle. The depth could be improved to over 4 cm in agarose gel and 5mm in porcine tissue when using the micro-SORS system. This demonstrates the superiority of optical-fiber micro-SORS system over the conventional Raman detection for the detection of nanotags in deeper layers in the turbid medium and biological tissue, offering the possibility of combining the micro-SORS technique with SERS for noninvasive in vivo endoscopy-integrated clinical application.

传统GPS干扰装备已不能适应反巡作战需求，提出网络化GPS干扰系统发展构想; 建立GPS干扰装备协同地面防空火力的反巡作战环模型，确定节点的能力指标和边的度量指标，基于信息熵评估体系作战效能; 综合考虑装备研制成本因素和风险因素，提出装备体系贡献率计算模型。应用实例表明，GPS干扰装备对体系作战效果产生较大增益，体系贡献率较高; 考虑成本和风险因素后，体系贡献率评估结果更加贴合实际，对辅助决策更具参考意义。

研究了MLS的角度测量问题, 提出了一种提高测角精度的综合测量方法。该方法利用往返扫描波束的对称性抑制多径干扰, 利用提出的线交叉寻峰算法改善角度测量精度, 利用数字滤波技术减小噪声的影响, 并用以TMS320F2812 DSP为核心的数字信号处理系统对提出的方法进行了实验验证。测试结果表明: 提出的方法具有测量精度高、对多径干扰具有鲁棒性以及便于工程实现的优点。

大斑病是一种对玉米危害严重的病害, 迫切的需要一种可以快速了解玉米大斑病病情的方法。 以无人机遥感作为新的技术平台, 探究玉米冠层受到大斑病胁迫时的光谱响应情况, 并利用无人机高光谱成像技术对大斑病病情进行监测和可视化研究。 采集玉米多生育期(抽雄期、 灌浆期、 完熟期)冠层500～900 nm的高光谱影像, 根据采集影像的原始光谱和一阶微分光谱特征, 提取出12个大斑病敏感波段位置, 12个波段位置分别为: 514, 532, 553, 680, 714, 728, 756和818 nm, 近红外、 红、 绿波段及红边位置。 根据前人提出的植物病害监测参数结合提取的敏感波段位置, 构建13组针对玉米冠层大斑病的监测光谱参数, 研究不同波段对大斑病病情指数(DI)值的敏感性, 并构建玉米冠层大斑病的监测模型, 验证利用无人机遥感监测大斑病DI值的精度及稳定性。 结果表明: 随病情指数增加, 一阶微分光谱图出现典型的“蓝移”现象, 病害冠层DI值与红光(680～714 nm)和近红外(770～818 nm)的反射率及一阶微分光谱图的红边位置(680～756 nm)相关性更显著, 与绿光波段相关性较低。 在13组监测光谱参数中, 8组与建模样点冠层大斑病实测DI值达到极显著相关水平, 决定系数(R2)均达到0.8以上, 选取各生育期R2达到0.8以上的光谱参数用于玉米冠层大斑病监测模型的构建, 将检验样本的实测值与监测模型的预测值进行相关性分析。 检验表明, 在抽雄期, 模型DI-NDVI(SDλi, SDλj)的回归斜率(0.829 3)和决定系数(R2=0.842 7)都最接近1, 均方根误差(RMSE=4.59)和相对误差(RE=12.3)更小, 说明模型DI-NDVI(SDλi, SDλj)的预测能力和精度更高。 各生育期对应模型均取得较好监测效果, 说明本研究利用无人机遥感对植物病害监测具有指导意义, 对精准农业的发展具有一定的借鉴价值。

针对激光雷达在电力巡线中的深度应用, 通过数学建模, 对基于三维激光点云的输电杆塔倾斜、电力线弧垂、多电力线交叉跨越、电力线周围净空排查等巡线作业重点关注的参数建立计算方法, 克服了激光雷达常规内业数据处理中过份依赖专用商业软件的问题。用实际激光点云数据进测试, 效果良好, 进一步提升了激光雷达在电力巡线中的优势和效能。

利用太赫兹云雷达的外场观测数据, 分析了观测时间段内的雷达回波特征; 基于最优估计理论, 研究太赫兹云雷达的液态云微物理参数反演算法, 反演得到液态云的微物理参数, 包括有效粒子半径、液态水含量、粒子数浓度和分布宽度参数。外场观测数据用例属于低云, 云层结构较稳定, 云类为层云或层积云, 云底和云顶回波较弱。反演结果与相关文献中的云微物理参数统计值基本相符, 在回波强度较大的区域有效粒子半径较大, 液态水含量较高, 云中粒子数浓度呈现随高度增加逐渐减小的趋势。

针对时空上下文(STC)算法在抗遮挡目标跟踪中的不足，提出使用上下文模型相似度作为判别遮挡的条件和改进上下文模型更新方程的修正系数，同时采用预测算法修正搜索区域，构建了一种基于时空上下文跟踪的抗遮挡目标跟踪算法，并通过标准目标跟踪视频库对原算法和改进后算法的跟踪性能进行仿真和对比。实验证明，在原算法的基础上提高了抗遮挡跟踪的鲁棒性，在一些图像序列中跟踪成功率的提高最高可达30%。