1 中国工程物理研究院激光聚变研究中心等离子体物理重点实验室, 四川 绵阳 621900
2 中国工程物理研究院激光聚变研究中心, 四川 绵阳 621900
强激光驱动的衰减冲击波作用下的界面不稳定性增长与混合是冲击压缩科学与工程研究领域的前沿和热点问题。在锡-泡沫界面(Atwood数A为-0.87)预制单模正弦扰动(kAη0=0.82,其中η0为初始扰动振幅,k为波数),采用高时空分辨的X光侧向透视照相技术研究激光加载产生的衰减冲击波作用下的界面不稳定性增长与混合。通过改变加载压强,研究材料强度对界面不稳定性增长与混合的影响。实验获得了不同时刻高对比度的界面不稳定性增长与混合面密度图像,冲击熔化压强点和卸载熔化压强点附近的尖钉形态和演化过程有明显差异,这表明锡材料强度对扰动增长速率及混合形态有重要影响。
材料 成像系统 X光成像 界面不稳定性 混合 微喷射
中国工程物理研究院激光聚变研究中心等离子体物理重点实验室, 四川 绵阳 621900
啁啾脉冲频谱干涉仪(CPSI)是一种单发超快诊断仪器,其中采用大啁啾量的参考、探测脉冲并准确测量其频谱电场是仪器同时实现超高时间分辨和大量程测试的关键因素。基于变换极限飞秒脉冲和啁啾脉冲之间的频谱干涉,通过理论和数值计算研究提出了一种用于大啁啾量脉冲的频谱相位测量的线性光学测量方法,称之为非对称频谱干涉法。研究表明,当利用非对称频谱干涉法测量啁啾脉冲频谱干涉仪中的啁啾脉冲频谱相位时,时间延迟的平移误差和相对较小的飞秒脉冲啁啾会使测量结果产生一阶相位误差,并由此导致啁啾脉冲频谱干涉仪测量时域信号的结果产生时间上的平移,但是所测信号的相对时间演化过程不受其影响。
测量 干涉条纹 相位测量 频谱干涉 啁啾脉冲 光学学报
2017, 37(10): 1012003
1 第二炮兵工程学院 303 教研室，西安 710025
2 第二炮兵驻211 厂军事代表室，北京 100076
传统的粒子滤波视觉跟踪算法采用固定模型和大量粒子表征目标后验概率，不能满足复杂条件下的视频目标实时跟踪。为了提高跟踪的鲁棒性和稳定性及计算效率，本文提出将自适应状态演化方程和在线增量学习观测似然模型嵌入到粒子滤波算法；并采用在线自动调整粒子数目的策略，提高粒子滤波视觉跟踪的计算效率。室内外实验结果表明，文中提出的视觉跟踪算法不仅能准确、高效地跟踪序列图像中的运动目标，而且对光照、姿态变化引起的目标表观变化具有良好的鲁棒性。
视觉跟踪 自适应模型 增量学习 子空间 粒子滤波 visual tracking adaptive model incremental learning subspace particle filter
1 第二炮兵工程学院，西安 710025；中国科学院自动化研究所，北京 100190
2 第二炮兵工程学院，西安 710025
3 中国科学院自动化研究所，北京 100190
粒子退化问题是影响基于粒子滤波视觉跟踪性能的一个重要因素，为克服这种缺陷，本文将遗传进化策略引入粒子滤波跟踪算法，利用遗传算法的选择策略，根据预定的似然阈值迭代选择每代粒子中次优个体，然后对未选中的粒子实施交叉、变异操作以获得粒子的多样性，从而有效解决了粒子的退化问题。另外，针对跟踪中目标表观变化的问题，本文提出的跟踪算法采用了多模板自适应更新技术以确保跟踪的准确性。实验结果表明，本文提出的跟踪算法能有效地跟踪室内运动目标，并对光照变化、目标姿态变化具有良好的鲁棒性。
目标跟踪 粒子滤波 遗传进化 模板更新 跟踪算法 object tracking particle filter genetic evolution template-updating tracking algorithm
