溅射参数对CuInGa预制膜成分和结构的影响

作为CIGSe太阳能电池重要组成部分的CIGSe吸收层可以采用预制膜+硒化两步法制备.文中采用磁控溅射方法制备了成分均匀、具有一定成分比例的CuIn、CuGa、CuInGa预制膜.X射线荧光分析(XRF)结果显示随着溅射电流的增加,CuIn预制膜的Cu/In原子比减小,CuGa预制膜的Cu/Ga原子比保持不变;X射线衍射分析(XRD)结果表明CuIn、CuInGa预制膜主要由Cu2In、CuIn、In相组成,Ga元素以固溶的形式存在于CuInGa预制膜中.对于CuIn预制膜,随着溅射电流的增加,薄膜中的Cu2In相逐渐向CuIn转变.     

印度弹道导弹防御系统发展综述

印度采用了一些国外成熟技术,目前整体进展较为顺利,具备了一定的反导作战能力,但也存在装备多元、系统复杂、可靠性不足、拦截能力有限和自主开发能力尚待加强等问题。叙述了印度导弹防御系统的发展动因、概况和规划,分析研究了其系统具体组成、作战能力和发展趋势。     

一种简捷的机载PD雷达杂波仿真算法研究

在假设地面近似水平的条件下 ,介绍了一种简捷的机载PD雷达杂波仿真算法 ,该算法可以对一定飞行高度、俯冲角和速度飞行的机载脉冲雷达的主瓣、副瓣杂波以及高度线杂波进行有效、精确的仿真。仿真结果证明了该算法对机载PD雷达性能的仿真和评估的有效性。     

基于自适应类别权重的HRRP决策融合识别

针对雷达高分辨率距离像(HRRP)识别中因特殊样本和分类器误判而出现的错误分类问题,提出了一种基于自适应类别权重的多分类器决策融合识别方法。该方法结合K-最近邻思想,利用最近邻和相似度准则挑选与测试样本对应的训练样本集,构造混淆矩阵自适应完成分类器置信度的计算和筛选,最终获得目标各类别权重,输出分类结果。基于实测数据的研究结果表明,相较于以上任意单个分类器和传统决策融合方案,文中提出的融合识别方法识别率有明显提高,并且随着噪声的增大,该方法的优势愈加突显。     

基于SL0范数的改进稀疏信号重构算法

平滑范数（Smoothed l0,SL0）压缩感知重构算法通过引入平滑函数序列将求解最小l0范数问题转化为平滑 函数优化问题,可以有效地用于稀疏信号重构。针对平滑函数的选取和算法稳健性问题,提出一种新的平滑函数序列近似范数,结合梯度投影法优化求解,并进一步提出采用奇异值分解（Singular value decomposition, SVD）方法改进算法的稳健性,实现稀疏度信号的精确重构。仿真结果表明,在相同的测试条件下,本文算法相比OMP算法、SL0算法以及L1-magic算法在重构精度、峰值信噪比方面都有较大改善。     

新颖高频动圈式永磁直线电机的研究

针对常规动圈式永磁直线电机在电磁力、响应时间和响应速度等性能上的不足,从永磁体结构入手,对比单个永磁体不同的磁化技术和多个永磁体不同的阵列结构,提出了一种新颖八片瓦型有气隙Halbach磁化阵列动圈式永磁直线电机。对其静态磁场和瞬态磁场的分析以及实验结果表明,线圈与永磁体间的作用力能提高40%以上,仿真频宽接近350 Hz/-3 dB,响应时间为0.004 s。而实验频宽达到300 Hz/-3 dB,与仿真结果基本吻合,表明所设计的动圈式永磁直线电机具有高频和快速响应特性,能很好地满足高速电液比例控制系统的要求。     

电液比例阀的研究综述

电液比例阀是电液比例控制技术的核心元件,它按照输入电信号指令,连续成比例地控制液压系统的压力、流量或方向等参数。该文综述了比例压力阀和比例流量阀国内外的研究进展,并且对比例阀未来的发展趋势进行了展望。     

基于V-REP的双机器人协同运动仿真与实验研究

针对目前国内外机器人建模和仿真能力较差,软件功能扩展性和开放性较差,无法满足机器人协同控制要求的现状,提出了一种基于V-REP的双机器人协同运动控制方法.首先在仿真软件中建立机器人模型并生成运动路径,通过逆向运动学计算获取协同搬运路径对应的关节参数,然后在V-REP软件中建立双机器人模型,并通过Lua脚本语言控制双机器人进行协同运动仿真.采用所提出的方法对双机器人协同搬运过程进行仿真和实验,结果表明该方法有效可行,为以后的其他机器人运动仿真提供了参考.     

局部熵算法在机载PD雷达杂波跟踪中的应用

本文介绍一种用于机载PD雷达的杂波跟踪技术,结合机载PD雷达杂波分布特征和局部熵算法的特点,将局部熵算法用于杂波跟踪,提出一种最大局部熵相似性判决准则对经过局部熵滤波后的仿真数据进行分割处理;将局部熵滤波与K邻域滤波结合,构成混合型滤波器,经仿真实验,得到了满意的杂波边缘提取结果.     

遥感图像变化区域的无监督压缩感知

传统的基于结构特征的遥感图像变化检测方法,易受成像稳定性的影响而误差很大。针对图像内在的稀疏性结构信息,提出基于压缩感知(CS)的遥感图像变化检测方法。通过自适应构造超完备字典将图像局部信息投影到高维空间中,实现图像的稀疏表示,并运用随机矩阵得到了数据在高维空间中的低维特征子空间。最后利用模糊C均值(FCM)聚类算法进行无监督聚类,实现遥感图像变化区域信息的重构。实验结果表明,本文方法不仅能够很好的检测出图像的轮廓变化和图像的区域变化,而且对噪声具有很好的鲁棒性。