摘要：目标检测是遥感影像处理中一项基础性和常规性的工作。本文基于YOLOX(you only look once X)网络进行改进,设计了一种针对遥感影像目标的检测算法。首先在特征提取模块PANet(path aggregation network)中加入自适应空间特征融合(adaptively spatial feature fusion, ASFF)网络,针对目标检测中尺度不一致的细部特征进行深入挖掘。其次,设计了基于ECA(efficient channel attention)的特征提取模块,高效通道交互在更加关注特征图中正样本特征信息的同时降低了模型的复杂性。再次,为了避免过拟合造成梯度消失、激活效果弱的问题,提出使用swish激活函数。最后,在DOTA(dataset for object detection in aerial images)上进行实验,通过消融实验定性分析、通过对比实验定量验证了本文算法的最佳机制和有效性。结果表明:在添加ASFF和ECA机制并且优化swish激活函数的前提下,改进网络模型的全类平均正确率(mean average precision, mAP)达74.42%,较原始网络提升了12.75%;与当前应用广泛的目标检测算法Mobilenet-YOLOv4、YOLOv4、YOLOv5、YOLOX相比,本文算法实现了mAP 11.42%~17.84%的提升。

摘要：研究了5G NTN在连接模式下的移动性策略,包括基于位置触发的切换(D1事件)、基于时间触发的切换(T1事件)、UE上报粗略位置信息、D1事件和T1事件的选择、目标小区的选择、大量UE几乎同时切换引起的信令风暴。最后分析了NTN-TN间的移动性策略,对于NTN向TN的切换,建议采取基于信号强度和位置联合触发的切换策略;对于TN向NTN的切换,建议采取基于信号强度触发的切换策略。

摘要：以单GM计数管宽量程探测技术实用化为目的,介绍了单GM计数管宽量程探测技术原理,开发了宽量程探测模块,并基于该探测模块设计了宽量程γ监测仪硬件与软件。对所研制的工程样机进行了实验测试,包括剂量率测试、累积剂量测试及过载测试等。实验结果表明:基于国产J305低量程计数管研制的工程样机测量范围至少包括本底至10 Gy·h-1共8个量级,整个测量范围内固有相对偏差小于7%;当剂量率高于5μGy·h-1时,变异系数小于7%;累积剂量测量相对偏差仅为0.2%;采用大剂量率照射未出现过载现象。基于单GM计数管的宽量程γ监测仪符合剂量监测设备测量要求,可应用于从本底到核事故大范围的γ剂量率监测,在核电行业和辐照站等涉核单位有广阔的应用前景。

摘要：为了有效指导NR-V2X的覆盖规划和站点规划,首先指出在g NB调度资源分配模式下,NR-V2X UE的通信过程涉及PC5和NR Uu两个接口;然后分别对PC5接口和NR Uu接口的控制信道和业务信道的链路预算进行了分析,并给出了NR-V2X UE在城区和高速公路部署场景的MAPL和覆盖半径;最后给出了NR-V2X覆盖规划建议。

摘要：针对战时心理训练缺乏实战化训练环境的问题,提出将虚拟现实技术引入战时心理训练,总结了适用于虚拟现实技术的5个战时心理训练课目,对VR战时心理训练系统进行了需求分析、结构设计和功能模块设计,研究了VR战时心理训练的组织运用,旨在丰富战时心理训练手段。

摘要：受地形、地物遮挡和反射率等影响,机载激光雷达获得的DSM数据值存在局部缺失。针对此问题,设计了一种基于U-Net改进的深度学习算法,成功地将深度学习图像修复方法应用于DSM修复。该算法通过在U-Net基础上结合部分卷积和注意力模块的方式能有效地减小修复误差,具有更好的鲁棒性。其中,部分卷积可增强不规则缺失边缘特征的提取能力;注意力模块能在通道和空间两个维度增加特征权重自适应学习机制。为了验证算法的有效性,采用多种方法对两个地区的DSM数据进行了实验。实验结果表明,改进后的算法有效地降低了修复误差,比传统U-Net网络方法降低了约30%;相比于传统方法误差更小,在缺失范围变化上具有更好的鲁棒性。

摘要：介绍对高灵敏度氦共振磁力仪的核心器件———高频无极放电氦磁光源的工作原理、设计制造、工作源及光信号测试的探索和研究。