利用X光衍射分析法测定α—方石英强化瓷中晶相含量

本文利用x射线衍射学的知识推导了a—方石英强化瓷中各晶相的关系式,利用x射线中定量分析中的内标法精确测定了各晶相含量,并对实验结果进行了讨论。     

附加直流的低信噪比雷达微振动信号提取

基于毫米波雷达的微振动测量是一种非接触式高精度测量手段,在桥梁健康监测领域发挥着重要作用。微振动信号提取通常对雷达回波信号进行差分干涉处理获取差分相位信息,然后对差分相位积分反演得到高精度的目标形变量。高背景噪声下,差分相位出现缠绕现象,造成反演的形变量产生跳变,破坏了振动信息,无法准确反映目标的形变量和振动频率等振动特征。为了解决这个问题,本文提出了基于附加直流的低信噪比雷达微振动信号提取方法,该方法利用附加直流约束相位缠绕,并推导了附加直流带来的形变量幅度值调制系数,在解决形变量跳变问题的同时准确反演振动信号形变量。最后仿真数据与毫米波雷达实测数据验证了本方法的有效性。     

添加麦芽粉对曲奇饼干品质及营养特性的影响

以麦芽粉、低筋粉为主要原料,制作麦芽粉曲奇饼干。通过单因素和正交试验,对麦芽粉曲奇饼干配方进行优化,以低筋粉曲奇饼干为对照,对两者的理化性质、抗氧化性质和感官品质进行评价。结果表明,麦芽粉曲奇饼干最佳配方为麦芽粉添加量2%、黄油添加量65%、白砂糖添加量40%、蛋液添加量40%,此优化条件下麦芽粉曲奇饼干的感官评分为87.9分,硬度为1 321.7 g。麦芽粉曲奇饼干中总酚含量(198.66 mg没食子酸当量(GAE)/100 g)远高于低筋粉曲奇饼干(111.02 mg GAE/100 g);麦芽粉曲奇饼干具有更好的抗氧化性,1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)、2,2’-联氮-双-3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸(ABTS)自由基抑制率分别是低筋粉饼干的2.02倍、2.01倍。在低筋粉中添加适量麦芽粉制作曲奇饼干可提高饼干的品质。     

基于掩膜投影和双参数CFAR的圆周扫描GBSAR三维点云提取方法

圆周扫描地基合成孔径雷达（Ground based Synthetic Aperture Radar, GBSAR）通过在竖直面做圆周旋转扫描,具备三维成像的重要优势。但是其圆周观测几何会产生强旁瓣,造成目标点云提取困难。目前未见圆周扫描GBSAR三维点云提取方法的相关研究,经典的双参数恒虚警率（Constant False Alarm Rate,CFAR）算法虽然能够提取三维点云,但需要对三维像不同高度逐层进行检测,由于强旁瓣的影响,无法准确提取三维点云。针对上述问题,本文提出基于掩膜投影和双参数CFAR的圆周扫描GBSAR三维点云提取方法,该方法利用掩膜投影和两次双参数CFAR实现强旁瓣影响下的点云精确提取。该方法首先对SAR三维图像应用最大值投影获取三视图,然后对三视图进行第一次双参数CFAR获取三视图掩膜;然后利用三视图掩膜投影,通过SAR三维像取交集去掉空间位置旁瓣,得到潜在目标区域数据;最后对潜在目标区域的数据应用第二次双参数CFAR实现点云提取。该方法利用实际数据进行实验,结果表明,所提方法与经典的双参数CFAR逐层检测算法相比,可更准确地提取出三维SAR图像目标点云。     

基于ADMM算法的机载太赫兹SAR成像高频振动补偿

太赫兹波具有频率高、波长短的特点,因此相对于传统的工作在微波波段的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）,太赫兹SAR具有高成像分辨率,并在视频SAR、慢动目标检测等方面具有显著的优势。但与此同时,太赫兹SAR也对雷达平台的高频振动非常敏感。对于机载太赫兹SAR,由于气流和载机自身飞行特性的影响,载机存在高频振动,会造成回波信号的相位误差,并使成像结果出现鬼影目标和散焦现象,严重恶化成像质量。为了实现聚焦成像,需要对机载太赫兹SAR的进行高频振动补偿。不同于现有的将高频振动建模为多个简谐运动之和形式的算法,本文提出了一种基于交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）的高频误差补偿方法,无须对高频振动进行建模,可以补偿更复杂的高频振动相位误差。首先通过对接收到的回波信号使用方位向快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）得到粗聚焦的图像,然后将振动补偿问题转化为图像的l1范数最小化问题,引入辅助变量构造目标函数并使用ADMM算法求解。在ADMM算法迭代过程...     

基于Transformer和CNN特征融合的非接触式心率检测算法

心率失调是心血管疾病的常见危险因素,如何及时地对心率失调作出预警,成为了研究的热点。传统的心率检测是接触式的,检测十分不便。远程光电容积脉搏波描记法（Remote photoplethysmography, rPPG）的提出旨在实现无须接触的测量,在许多场景中具有巨大的应用价值。然而,非接触式的测量方法容易受到环境和受试者运动的影响。针对这些问题,本文提出了基于Transformer全局表达和CNN局部特征融合的非接触式心率检测模型（TC-Net）。本文搭建了一个并联的Transformer网络和CNN网络的TC-Net模型。本模型包括两个分支,CNN分支用于提取rPPG信号的局部区域特征,Transformer用于提取rPPG信号的全局表达。由于全局表达特征和局部特征两者特征长度不一,本文提出了特征交互模块,该模块通过卷积层和上下采样模块以对齐两个分支的特征长度。随后,TC-Net通过特征交互模块将局部特征和全局表达进行融合得到最终用于检测的特征向量。最后,在远程心率测量评估中最广泛使用基准之一MAHNOB-HCI数据集上进行对比验证,模型在误差偏差（MAE）、均方根误差（RMSE）...     

基于Hough变换的被动雷达交叉定位虚假点剔除方法

被动雷达系统是一种无源探测系统,具有隐蔽性高、抗干扰能力强、作用距离远等特点,在室内定位、信号侦察和电子战等领域应用广泛。测向交叉定位技术是被动雷达探测中运用较多的一种定位技术。然而,被动雷达在对多干扰源进行交叉定位时,会产生大量的虚假点。为了能够精确的探测出真实干扰源的位置,保证被动雷达对干扰源的跟踪性能,需要进行虚假点剔除。传统的虚假点剔除方法,如最小距离法、基准线聚类法、Hough变换法等存在定位准确率低、计算复杂度高、不适用于实时处理等问题。针对这些问题,本文提出了一种基于Hough变换的被动雷达交叉定位的虚假点剔除方法。该方法采用了基准线聚类法和Hough变换法相结合的方式对虚假点进行剔除,首先,根据被动雷达在单个观测周期内所测得的干扰源角度,通过测向交叉定位技术确定所有交叉点;然后,通过基准线聚类法,对所有交叉点进行处理,剔除部分虚假点,减少后续计算量;最后,在基准线聚类的基础上,根据被动雷达所测得的干扰源角度数量,采用Hough变换法进一步剔除虚假点,以提高定位准确率。本文对所提方法进行仿真验证,仿真结果表明,所提方法不仅能够有效改善基准线聚类法对交叉定位虚假点的剔除效果...     

雷达占据栅格图车辆目标的轻量化YOLOv5s方法研究

毫米波雷达传感器可穿透火障、烟瘴及高温,是特长隧道等封闭空间灾中车辆目标检测的主要信息来源。基于雷达的同时定位与构图技术（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）可对受灾的静止车辆及环境进行占据栅格成像,并在低成本边缘计算平台上进行高精度实时车辆目标检测。现有YOLOv5s目标检测网络模型过于复杂,且训练模型针对光学数据,与雷达占据栅格地图（Radar Occupancy Grid Map,ROGM）中的车辆目标特征存在差异。针对上述问题提出了YOLOv5s-MDS轻量化网络模型,以雷达图像特征为约束优化网络结构,参数量相对原YOLOv5s模型降低42.3%。实验表明：该网络模型在大规模VOC光学图像预训练模型辅助下,利用雷达小样本数据微调可快速收敛。     

基于Log-Ratio算子的目标级星载SAR时序图像变化检测方法

星载SAR具有利用稳定重访周期来获取高分辨图像的优势,针对其获得的长时间时序图像,利用变化检测技术可以对固定区域中的变化信息进行提取。对于环境监测、灾害损失评估、生产能力评估有着重要意义。现有方法多针对较大尺寸的区域,面向目标级的变化检测方法较少。因此提出了一种基于Log-Ratio算子的星载SAR时序图像序列变化检测方法,以实现获取目标级尺寸的时序变化信息。该方法首先运用Log-Ratio算子将图像转换为对数图像,然后以图像序列中的一景为参考图像,将当前图像与参考图像作差获得变化图像,最后在变化图像上运用CFAR算法完成变化检测。所提算法利用Sentinel-1 SAR图像数据集进行了方法验正。     

圆周扫描地基SAR频域三维成像算法

圆周扫描地基SAR(GBCSAR)是一种具备三维成像能力的地基SAR系统,其运动轨迹特殊,给三维成像带来难度。后向投影(BP)算法适用于该系统成像,但其计算量巨大,难以实现实时成像。应用于机载圆迹SAR成像的频域算法由于机载圆迹SAR与GBCSAR系统在成像模型和信号模型上都存在差异,因此无法应用于GBCSAR。因此,本文提出了一种针对GBCSAR的频域三维成像算法。本文在GBCSAR系统模型的基础上,推导信号由斜距平面转换到成像平面的解析表达,在频域进行匹配滤波,实现信号的聚焦。之后对本算法的适用条件进行讨论。最终经过仿真实验,本文提出的算法得以验证,并对本文算法与BP算法的成像质量和成像效率进行对比,证明本文提出的频域成像算法可以实现高效成像。