1 上海理工大学光电功能薄膜实验室, 上海 200093
2 上海电力学院数理学院, 上海 200090
利用镀自组装薄膜的双峰谐振长周期光纤光栅（LPFG）实现了高灵敏的折射率传感，给出了提高镀膜双峰谐振光纤光栅对环境折射率（SRI）灵敏度的途径。确定最佳镀膜厚度，使光纤包层模位于模式转换区附近；调整光纤半径，使镀膜后光栅的双峰位于相位匹配转折点(PMTP)附近，给出了确定最优膜厚和光纤半径的方法。将不同半径的双峰光栅镀自组装聚丙烯胺盐酸盐(PAH)/聚丙烯酸 (PAA)薄膜后，放入不同浓度的葡萄糖溶液中进行折射率传感实验。结果表明：通过优化光纤半径和薄膜厚度，镀膜后工作于模式转换区附近和PMTP附近的双峰光栅对1.333~1.372范围内折射率的灵敏度高达3985 nm/RIU（RIU为单位折射率），明显高于不在模式转换区或PMTP附近的光栅，亦高于已报道的非双峰镀膜长周期光纤光栅。
光纤光学 光纤折射率传感 长周期光纤光栅 双峰谐振 模式转换
上海理工大学 理学院光电功能薄膜实验室， 上海 200093
光纤腐蚀传感器（FOCS）是近年来腐蚀监测传感器的研究热点，以其轻巧简便、抗电磁干扰和可分布式测量等优点使其具有诱人的应用前景。对金属腐蚀机理作了介绍，给出了几种常见的光纤腐蚀传感器的检测方法，阐述近年来光纤腐蚀传感器的最新进展，对未来光纤腐蚀传感器的发展趋势作进一步展望。
腐蚀检测 混凝土钢筋结构 光纤腐蚀传感器 光纤光栅 corrosion detection reinforced concrete structures fiber-optic corrosion sensor fiber grating
上海理工大学理学院光电功能薄膜实验室, 上海 200093
利用长周期光纤光栅(LPFG)的双峰谐振效应，结合LPFG 传感器工作于近相位匹配转折点(PMTP)附近的高灵敏度，提出了一种新型的长周期光纤光栅应变传感器的设计方法。利用LPFG 相位匹配条件，分析了长周期光纤光栅近PMTP 附近的双峰谐振特性、应变传感特性，发现双峰波长间距对微小应变具有很高的响应度和线性度。进一步讨论了光栅结构参数和包层直径对双峰LPFG 应变灵敏度的影响，发现光栅周期对该传感器的应变灵敏度、线性度和应变测量范围具有很大的影响；光栅长度对谐振峰高度和宽度有较大影响，直接关系到传感器寻峰精度；通过增大包层直径，可以进一步增大应变灵敏度。结果表明，通过选取适合的光栅结构参量和包层半径，该传感器应变灵敏度可比一般长周期光纤光栅应变传感器的应变灵敏度提高2 个数量级。这为设计高应变灵敏度双峰谐振LP?FG 应变传感器提供了结构优化的理论支持。
光纤光学 长周期光纤光栅 双峰谐振 相位匹配转折点 应变特性
针对稀疏表示高光谱检测算法性能受背景字典影响较大的问题,充分利用高光谱图像空间信息和光谱主成分信息,提出了一种基于字典学习的稀疏表示异常检测算法。首先利用主成分分析提取高光谱数据的主特征,建立目标主成分空间,并证明了在主成分空间进行字典学习稀疏重构的可行性；然后在主成分空间内构造基于K-SVD算法的训练字典,改善了背景字典性能；采用正交匹配算法重构主成分分量,利用主成分分析反变换得到待检测像元重构光谱,增强了高光谱图像的局部异常特性；最后,基于重构误差异常特性实现高光谱图像异常检测。仿真结果证明了该方法的有效性。
高光谱图像 主成分分析 稀疏表示 字典学习 异常检测 hyperspectral imagery principal component analysis sparse representation dictionary learning anomaly detection 强激光与粒子束
2015, 27(11): 111004
空军工程大学大学 防空反导学院, 西安 710051
针对高光谱图像目标检测问题，提出了一种基于自适应核联合表示的高光谱图像异常检测方法。相比于稀疏表示强调系数向量的稀疏性，基于联合表示的检测算法更强调背景字典中每一原子对联合表示的贡献，并且系数求解更加简单直接；在基于向量2-范数极小化问题求解联合表示系数时，引入相似性正则化矩阵与和为1的条件对系数进行约束，以增强算法的稳定性和分辨力；进而将联合表示检测算法扩展到核空间，利用高光谱图像的局部统计特性进行核参数自适应选取，增强了核参数的局部适应性。为验证该方法的有效性，采用一幅实测高光谱图像中的两个感兴趣区域进行仿真实验，并与传统异常检测方法的检测结果进行对比分析，结果表明该方法具有较传统异常检测方法更出色的检测效果。
高光谱图像 联合表示 自适应核联合表示 异常检测 hyperspectral imagery collaborative representation adaptive kernel collaborative representation anomaly detection 强激光与粒子束
2015, 27(9): 091008
空军工程大学防空反导学院，陕西 西安，710051
现有天基红外导弹预警系统对目标的探测侧重于对红外图像的处理。从光谱维数据分析角度出发结合支持向量数据描述基本理论，提出了一种基于导弹尾焰特征谱的SVDD 检测方法。应用小样本训练数据建立了单分类器，以11 型导弹目标的红外辐射尾焰特征谱数据作为训练样本，比较了RBF 与SSM 作为核函数的检测效果，应用交叉检验的方法确定宽度因子和相似临界因子的值，结果表明，在低信噪比红外图像中，基于SSM-Kernel 的SVDD 检测性能优于基于RBF-Kernel 的检测性能。应用训练样本数据的辐射双峰所对应中心波长作为匹配模板进行识别，实验表明方法具有可行性。
支持向量数据描述 红外弱小目标 目标检测 导弹尾焰 核函数 SVDD infrared dim and small targets target detection missile plume kernel function
空军工程大学防空反导学院,陕西 西安 710051
为了减少复杂红外图像中平滑背景边缘的影响,将具有各向异性特性的 PM扩散模型应用到红外弱小目标检测,提出了空间自适应卷积核滤波检测算法,并对扩散系数进行了优化.针对模型中扩散参数难以确定的问题,提出了一种利用 Sobel边缘检测算子估计扩散参数的方法.滤波后采用信噪比(SNR,Signal Noise Ratio)和接受机工作特性(ROC,Receiver Operating Characteristic)曲线进行性能评价,实验结果表明,与 PM扩散模型滤波和中值滤波相比,该算法有效抑制了边缘,大大提高了信噪比,提高了检测概率,降低了虚警概率,具有更好的性能.
弱小目标检测 空间自适应卷积核滤波 红外图像 PM模型 扩散参数估计 dim target detection space-adaptive convolution kernel filtering infrared image PM Model diffusion parameter estimation
为了减少红外图像中背景边缘对检测的影响, 提出了一种具有鲁棒性的弱小目标检测算法, 该算法利用核各向异性扩散模型进行背景预测, 再与原图像差分实现弱小目标检测。为了提高算法的自适应能力, 提出了一种鲁棒性扩散系数, 能够根据图像背景的起伏程度自适应调整扩散系数曲线的陡峭程度。实验结果表明, 与现有的检测算法相比, 该算法能够在不同类型的复杂背景下有效抑制背景及其边缘, 保留目标大小, 降低虚警率, 具有更强的鲁棒性。
核各向异性扩散 小目标检测 背景预测 红外图像 鲁棒性 kernel anisotropic diffusion small target detection background prediction infrared image robustness 强激光与粒子束
2015, 27(1): 011014
