针对全驱动无人船(USV)的轨迹跟踪问题, 提出了一种模型预测控制和积分滑模控制相结合的双层控制方法。首先, 针对无人船系统的运动学模型, 设计模型预测控制器(MPC)根据期望轨迹得到满足约束条件的期望速度信号; 针对动力学模型, 设计积分滑模控制器(ISMC)使得系统在外界干扰存在的情况下, 实现对期望信号的跟踪, 提高了系统的鲁棒性; 设计非线性干扰观测器对外界干扰进行估计, 并在控制律的设计过程中进行补偿; 最后, 采用李雅普诺夫方法证明了系统的稳定性。数值仿真证明了两者的结合可以有效地实现全驱动无人船的轨迹跟踪。

为增强红外与可见光图像融合可视性, 克服红外与可见光图像融合结果中细节丢失、 目标不显著和对比度低等问题, 提出一种基于二尺度分解和显著性提取的红外与可见光图像融合方法。 首先, 以人类视觉感知理论为基础, 针对人眼对图像不同区域敏感性不同特性, 在跨模态融合任务中需要对源图像进行不同层次分解, 避免高频分量和低频分量混合减少光晕效应, 采用二尺度分解方法对源红外与可见光图像进行分解, 分别获取各自的基本层和细节层, 该分解方法能够很好的表达图像并具有很好的实时性; 然后, 针对基本层的融合提出一种基于视觉显著图(VSM)的加权平均融合规则, VSM方法能够很好提取源图像中的显著结构和目标。 采用基于VSM的加权平均融合规则对基本层融合, 能够有效避免直接使用加权平均策略而导致对比度损失, 使融合图像可视性更好; 针对细节层的融合, 采用Kirsch算子对源图像分别提取得到显著图, 然后通过VGG-19网络对显著图进行特征提取获取权值图, 并与细节层进行融合, 得到融合的细节层; Kirsch算子能在八个方向上快速提取图像边缘, 显著图中将包含更多边缘信息和更少噪声, 且VGG-19网络能够提取到图像更深层特征信息, 获取的权值图中将包含更多有用信息; 最后, 将融合后的基本层和细节层图像进行叠加, 获取最终融合结果。 在实验部分, 选取了四组典型的红外与可见光图像来进行测试, 并与其他六种目前主流方法进行对比。 结果表明, 该方法在主观质量上具有高对比度、 目标突出、 细节信息丰富和图像边缘特征保持较好等优势。 在信息熵、 互信息、 标准差、 多尺度结构相似度测量和差异相关和等客观指标上也展现出比较好的结果。

硬碳拥有容量高、工作电位低、成本低等优势，在钠离子电池负极中展现出潜在的应用前景。其最重要的特点是拥有丰富的微晶结构，这对钠离子的吸附及嵌入/脱出过程十分有益，使硬碳展现出优益的储钠性能。在实际应用中，硬碳存在首效低、稳定性不足以及倍率性能较差等问题，功能化设计是针对性改善硬碳上述缺陷的有效策略。结合目前硬碳功能化改性方面的研究工作，系统介绍了近年来关于硬碳负极在功能化设计方面的典型策略及最新研究进展，并探讨了功能化设计的优势与不足，为指导未来钠离子电池硬碳负极的商业化应用提供理论基础和技术支撑。

现有多输入多输出(MIMO)太赫兹通信网络双信道介质访问控制(MAC)协议工作在WiFi信道和太赫兹信道。多对节点同时在太赫兹信道传输数据存在波束重叠干扰问题，这会使消息传输的成功率和网络吞吐量下降。另外,在WiFi信道进行控制消息交互时存在的控制开销冗余问题会导致信道利用率低。基于这两个问题，文章提出了一种避免波束干扰的高效太赫兹双信道MAC协议(E-ABIMAC)。E-ABIMAC分为波束干扰预判机制、中继辅助机制和基于节点信息省略允许发送帧/确认帧(CTS/ACK)机制。仿真结果表明，与现有的MIMO太赫兹通信网络双信道MAC协议相比，所提协议的网络吞吐量提升了10.1%，信道利用率提升了11.7%，消息传输成功率提升了6.5%。

根据修正偶应力理论和哈密顿原理，并结合经典的层合梁理论，推导出具有层合结构、考虑力 电耦合作用的微米级均质、非均质锆钛酸铅(PbZrTiO3，PZT)智能驱动器尺度相关的运动控制方程和固有频率。通过引入的材料内禀特征尺寸参数，成功捕获了微米级PZT智能驱动器的尺寸效应。数值分析显示，不同基体材料对微米级均质、非均质PZT智能驱动器归一化固有频率影响较小；压电层厚度不变，随着基体厚度增加，微米级PZT驱动器尺寸效应逐渐变小；随着结构特征尺寸逐渐增大，尺寸效应逐渐消失。

提出一种基于超分辨率结合组稀疏表示模型的多聚焦图像融合方法.首先, 使用双三次插值方法增强源图像的分辨率及源多聚焦图像信息; 然后采用自适应稀疏表示学习字典分别对没有明显主导方向和特定主导方向的图像块进行学习, 并采用组稀疏表示模型对源多聚焦图像进行稀疏系数表示; 最后采用最大l1范数来选择最终的表示系数向量.实验结果表明, 所提方法克服了多聚焦图像融合易出现的低空间分辨率和模糊效果的缺点, 具有更好的对比度和清晰度, 主观视觉效果和客观指标均优于传统多聚焦图像融合方法, 在三组图像融合结果的互信息指标上分别领先0.37、0.38和0.32.

提出一种Tetrolet框架下基于联合稀疏表示结合改进脉冲耦合神经网络规则的红外与可见光图像融合方法.对源红外与可见光图像进行不考虑旋转和反射情况下的Tetrolet系数分解; 采用联合稀疏方法进行低频系数融合, 通过学习字典进行低频系数的精确拟合并融合.在高频子带系数融合上, 采用改进脉冲耦合神经网络设置相应的融合规则, 根据神经元的点火次数来选择融合图像的高频系数; 并对处理后的高低频系数值进行Tetrolet逆变换获取最终融合结果.结果表明, 该方法能够有效保留待融合图像的边缘与细节特征, 融合结果具有良好的视觉效果, 能够增强观察者对于场景的感知和重要目标的识别能力.在互信息、梯度信息、结构相似度以及视觉敏感度指标上都优于传统变换域融合方法, 尤其在结构相似度以及梯度保持度上分别领先0.033和0.025, 具有有效性.

为了对近海浑浊的二类水体水色遥感进行大气校正，采用国产 800×2短波红外 InGaAs探测器、窄带滤光片和透射式像方远心光学系统研制了 1.232～1.252 .m和 1.630～1.654 .m双波段短波红外推扫成像系统。该成像系统具备在轨注入工作参数的能力，可灵活调节成像工作模式。经测试，双波段线阵短波红外成像系统的 MTF、信噪比以及光谱响应均达到较高性能，有望提供一种有效的二类水体大气校正手段。