摘要:激光武器利用高能激光的强大能量对目标进行毁伤,在防空反导领域具有较大优势。论文分析了激光武器在舰载平台上的使用特点,结合近年来外军舰载激光武器技术的发展动态,对舰载激光武器性能特点、任务使命及发展趋势等进行了研究梳理。

摘要:nBn结构红外探测器具有可消除SRH产生-复合电流和表面复合电流,实现高温工作等优点,从提出就备受全球多个研究机构青睐,并已经得到组件验证。锑基nBn结构红外探测器发展尤其迅速,已经在技术上得到突破,部分产品已经获得应用,红外探测器组件最高工作温度达150 K以上。本文从nBn结构锑基红外探测器工作原理、结构优势和国外发展现状等方面对该研究方向进行了综述报道,为高工作温度、高性能红外焦平面探测器发展提供了较好方向。

摘要:红外航空相机是获取陆地及海面目标特征信息的重要技术手段之一。文章介绍了国外典型红外航空相机的技术指标,概括了红外航空相机发展现状,总结了其特点与优势,并对红外航空相机的基本工作原理、关键技术及系统主要评价指标进行了分析,最后展望了其未来的发展趋势。

摘要:氧化钒薄膜制备后需要进行退火处理以降低非晶态氧化钒薄膜的方阻大小并改善薄膜结晶特性。传统退火方式时间较长且退火过程会导致器件性能降低。本文主要利用激光精确控制的特点处理氧化钒薄膜,通过平顶光路系统改变激光功率、高斯光斑形貌以及光斑的重叠率对氧化钒薄膜进行退火处理,主要研究了激光能量密度以及光斑重叠率对氧化钒薄膜的方阻,表面粗糙度以及结晶度的影响。实验结果表明激光功率为0.7 W,光斑重叠率为93.33%,光斑能量密度为62.2 mJ/cm2时,退火氧化钒薄膜的方阻值明显降低,薄膜表面光滑且氧化钒结晶度较好。

摘要:依据调频连续波激光雷达测距原理,详细阐述了三种不同类型的调频连续波激光测距雷达的基本过程,并对其测距过程进行了推导；搭建了锯齿波、三角波和正弦波三种不同类型激光测距原理验证平台,设计了调制信号产生模块,拍频仿真模块,并测定拍频后的频率值；分析了三种类型调频连续波激光雷达的适用条件和范围,为后续系统设计和硬件选型提供了参考依据。

摘要:为了进一步探讨激光重熔等离子喷涂金属陶瓷涂层的组织与性能。本文通过等离子喷涂设备在45钢表面上制备了Ni/WC金属陶瓷涂层,再进行激光重熔处理,然后利用SEM、XRD、Photoshop软件及显微硬度测试仪等分析测试手段研究了该涂层在激光重熔前后的组织性能变化。结果表明:激光重熔前涂层为典型的层状结构,基体与涂层的结合面为机械结合,涂层内有大量未熔WC颗粒,且XRD检测其高温作用使得喷涂颗粒发生分解,分解出的C元素与其他元素发生反应生成新的化合物,丰富了涂层的硬质相；激光重熔后涂层中颗粒细化,分布均匀且能消除涂层中大部分孔隙和WC团聚。WC再次发生分解,生成新的硬质相,与周围的Ni形成“软基相+硬质点”的组合分布,基体与涂层的结合方式由机械结合转变为冶金结合。孔隙率由7.02%降到了3.08%,显微硬度也相应提高,且涂层显微硬度比基体高了255HV。

摘要:针对传统的机械式测量钢轨轨廓精度不高、可靠性差、工作效率低等问题,提出一种基于激光传感器的钢轨轨廓检测技术。从实际需求出发,通过数据滤波、坐标变换、拟合匹配、误差检测等方法,实现对钢轨的全自动在线检测。通过工程试验证明,该检测技术重复性精度能达到0.03 mm,能够满足铁路上对于钢轨轨廓检测的要求。

摘要:为了在工程中合成能量高的激光光束,需对激光合成器中的多路高功率激光光斑中心进行实时准确检测。针对采集到的激光合成器中激光光斑的大面阵大目标等特点,提出用两步检测法对激光光斑中心进行检测。通过对现有激光光斑中心两步检测法的分析比较以及通过计算机仿真和实验验证来获得一种适用于激光合成器的激光光斑中心检测的算法。研究结果表明现有的激光光斑中心两步检测算法大多针对小面阵小目标低功率且多为理想光斑的情形,而采用本文提出的算法可以分别针对激光合成器中采集到的饱和光斑和非饱和光斑做实时准确的检测,具有工程实用价值。

摘要:因大气吸收因素,天基红外探测器在2.7 μm,4.3 μm波段附近探测不到大气层内导弹尾焰,本文提出光谱还原算法,根据除这两波段外的其他波段处的辐射强度,估计出这两波段处的辐射强度,运用高斯函数和一元二次函数单波峰、可调节的特性,还原2.7 μm,4.3 μm附近的波峰,使得天基红外探测器可实现大气层内的导弹探测识别,并提出理论数据库的构建理论,弥补当前导弹尾焰光谱数据库更新周期长,数据量大的不足,考虑实际上探测器光谱分辨率有限,提出四点线型判断算法,利用光谱角测度,在计算机上仿真,证实此系列方法可行。

摘要:光子晶体陷光结构具有类似减反膜的功能,且可以有效降低探测器暗电流,因而在红外探测器领域得到了广泛研究。本文针对光子晶体陷光结构的碲镉汞中波红外探测器,对其性能提升研究进行了论述。利用基于FDTD算法的仿真模型,并通过对结构参数进行优化,使得量子效率提升了近20%。

摘要:针对服从对数正态分布的大气弱湍流信道模型,选用极化码来改善FSO系统传输性能。引入一种基于3×3核心矩阵的置信传播(BP)译码方法,对核心矩阵、码字长度、以及基本单元计算式进行了改进。对比采用新型BP译码方法与传统BP译码方法的FSO系统误码率性能。仿真实验结果表明,改进型BP译码方法与传统BP译码方法相比有着更低的误码率。由于系统构造的原因,改进型BP译码占用的存储空间较少、译码延迟时间短,在码长较长的情况下,对FSO系统传输性能有较大的提升。

摘要:超宽带信号因其具有穿透小尺度障碍物、高时间分辨力和高速数据传输率等特点,被广泛应用于传感器网络、医疗监控、精准导航、车载雷达等民用和军用系统中,基于全光分析方法产生超宽带信号已经成为目前国内外的研究热点。在以光纤布拉格光栅为核心器件的系统模型上进行了理论和仿真分析,在系统的光电探测器输出端产生了半高宽约为41 ps,功率谱密度小于-45 dB/MHz的超宽带信号。并分析了单模光纤长度对产生的超宽带信号的影响。

摘要:为了准确把握近地光通信时大气因素的作用机制和影响效果,有效提升通信质量,考虑针对首要影响因子——大气衰减效应进行建模、分析和仿真。首先细化了衰减效应分类,然后结合大气参数和类别特点建立了相关描述模型;在此基础上,利用大气窗口下的光通信常用波段进行了模型仿真和分析。主要结果表明,长波长激光和高海拔通信有利于光通信的进行,而大高差斜距通信模式则需要规避。这些结论的得出为大气光通信信道模型的建立以及光通信的开展提供了参考和依据,具有一定的指导意义。

摘要:基于磁流体的折射率对外加变化磁场的敏感特性,提出将磁流体作为缺陷层引入到一维光子晶体中实现磁场传感。由于缺陷的存在,使得光子晶体的透射谱中产生缺陷峰。该传感器可通过测量磁场变化时光子晶体缺陷模波长的移动对相应的磁场进行测量。利用传输矩阵法对不同结构参数下,缺陷模波长随在外加磁场的变化进行了模拟计算,为实际磁场传感器的设计提供了理论参考。

摘要:为提高激光成像制导精度,实现遮挡条件下的有效识别,提出一种基于改进Hausdorff距离和粒子群算法的激光图像匹配算法。首先提取基准图和实时图的边缘特征;而后针对原始Hausdorff距离易受噪声、孤立点及遮挡影响的不足,提出一种自适应部分均值Hausdorff距离,并将其作为相似性测度;最后改进粒子群算法以完成搜索匹配,一方面提出混沌惯性权值以提高其搜索能力,另一方面通过引入混沌局部搜索避免算法过早收敛。实验结果表明,该算法不仅具有较高的匹配成功率,而且实时性较好。

摘要:由于基于特征的目标跟踪需要对前后两帧图像中的目标进行特征匹配,而传统的基于SURF(speeded up robust features)特征的匹配算法存在匹配时间较长,无法满足目标跟踪条件下实时性要求的情况。本文针对此缺点对SURF特征提取提出了具体的分块并行的解决方案,其中包括自适应地设置分块重叠区域,去除冗余特征点和距离门限法去除离散点的处理;同时通过模板的实时更新以及自适应的抗遮挡处理,保证了短时抗遮挡性能。并通过实验,将传统的基于SURF特征的跟踪算法与本文算法在相同条件下进行跟踪误差和运行时间对比;实验表明针对视频中的待跟踪目标,本文算法较基于传统SURF的图像跟踪算法在降低跟踪运行时间的同时保证了跟踪准确度。并通过遮挡实验,说明抗遮挡处理在本文算法中的实用性和必要性。

摘要:红外焦平面阵列的非均匀性严重限制了红外成像系统对目标的灵敏度,降低了图像的成像质量。本文基于图像块统计特性的期望块对数似然概率(EPLL),提出了基于图像块先验的单帧红外图像非均匀性校正算法,可以完成单帧红外图像的非均匀性校正。该算法首先利用高斯混合模型完成对图像块训练分类,然后利用EPLL准则获取带有非均匀性噪声图像对应的最大似然概率对数期望图像来完成对图像的校正。仿真试验和真实红外图像实验结果表明该方法对单帧红外图像的非均匀性校正效果良好,校正速度快,可以避免鬼影的产生并且可以完成持续性工作。

摘要:针对红外空中目标跟踪中遮挡导致的跟丢问题,结合核相关滤波跟踪算法(KCF)无法跟踪尺度的缺点,提出一种基于KCF的红外空中目标跟踪方法。该方法借助KCF估计的目标位置,增加Sobel算子提取目标扩展区域的边缘信息,从而获取目标尺度并进行二次定位。然后,判断目标是否受遮挡或跟丢,采用帧差法重新检测目标,确保目标的持续跟踪。在7个视频序列上对所提的算法进行了实验,结果显示,所提算法能够有效计算尺度,验证了多种环境下跟踪的有效性。平均跟踪速度达到44 f/s,能够满足实时性要求。因此,本文提出的方法对于红外空中目标的跟踪具有一定的实用意义。

摘要:针对红外图像空间分辨率低、成像质量不高的问题,提出了基于迁移学习的红外图像超分辨率方法。该方法以基于卷积神经网络的自然图像超分辨率方法为基础进行改进:增加网络的层数进行更深层次的学习训练,串联多层小的卷积核使其能够利用更多的图像信息,以“相差图”为目标进行训练,减小网络训练时间,提升网络收敛速度;利用迁移学习知识,再以少量高质量红外图像为目标样本,对自然图像超分辨率的网络进行二次训练,将网络权重经过微调后迁移应用到红外图像的超分辨率上。实验结果表明:基于卷积神经网络的超分辨率方法能够有效迁移应用到红外图像的超分辨率上,且改进后的网络具有更好的自然及红外图像的超分辨率性能,验证了本文所提方法的有效性及优越性。