检索结果-内蒙古大学图书馆

1982-2020年青藏高原0.05°逐日水体制图数据集

中国科学数据（中英文网络版） 2023年第2期8卷 229-243页

作者：计璐艳唐海蓉于凯赵钦裕白玉琪施建成中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100094 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049 河北大学电子信息工程学院河北保定071000 清华大学地球系统科学系北京100084 东亚迁徙鸟类与栖息地生态学教育部野外观测研究站北京100084 清华大学全球变化研究院北京100084 中国科学院国家空间科学中心北京100190

在全球变暖背景下,以青藏高原为核心的“亚洲水塔”区域呈现变暖变湿的趋势,利用卫星遥感可对亚洲水塔区地表水体进行有效的时空变化监测。为研究青藏高原水体受气候等因素的长期影响,及水体高度动态特性,本文利用1982–2020年AVHRR逐... 详细信息

在全球变暖背景下,以青藏高原为核心的“亚洲水塔”区域呈现变暖变湿的趋势,利用卫星遥感可对亚洲水塔区地表水体进行有效的时空变化监测。为研究青藏高原水体受气候等因素的长期影响,及水体高度动态特性,本文利用1982–2020年AVHRR逐日反射率时间序列,生产了青藏高原39年超长期逐日水体制图产品(包含水体结冰信息)。基于同时刻30米Landsat图像的水体分类结果进行精度验证,总体精度可以达到88.18%。本产品可为青藏高原水体遥感监测提供数据支撑。

关键词：水体青藏高原 AVHRR 逐日

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以“大概念”为核心的教学设计与实践应用

以“大概念”为核心的教学设计与实践应用

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第五届全国高等学校航空航天类专业教育教学研讨会

作者：李雪婷李炜四川大学空天科学与工程学院机器人卫星四川省重点实验室

"大概念"是指跨学科、重要的、综合的、通用的概念,它是知识结构中的核心,能够将知识点联系起来,帮助学生形成全面的认识和深刻的理解。将"大概念"作为教学设计的核心,可以促进教师在教学中的全面创新。从根本上来... 详细信息

"大概念"是指跨学科、重要的、综合的、通用的概念,它是知识结构中的核心,能够将知识点联系起来,帮助学生形成全面的认识和深刻的理解。将"大概念"作为教学设计的核心,可以促进教师在教学中的全面创新。从根本上来讲,以"大概念"为核心的教学设计具有以下作用与意义:①帮助学生建立更为全面和深入的知识结构;②培养学生跨学科、系统性思维能力;③提高学生的学习兴趣和动机;④帮助学生掌握学科的核心能力;⑤"大概念"可以帮助高校教师设计具有前瞻性的教学内容。本文为充分发挥以"大概念"为核心的教学设计作用,重点针对以"大概念"为核心的教学设计实施步骤,以及如何通过以"大概念"为核心的教学设计解决复杂问题展开阐述,最后通过航空航天专业"通信原理"课程与"信号与系统"课程上的典型教学案例,分析以"大概念"为核心的教学设计如何实践与应用。

关键词：大概念教学设计教学实施步骤复杂问题教学实践

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低轨星座/惯导紧组合导航技术研究

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导航定位与授时 2022年第1期9卷 41-49页

作者：袁洪张扬来奇峰陶平陈潇杨光中国科学院空天信息创新研究院中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京控制与电子技术研究所

现有低轨(LEO)卫星导航研究主要以低轨星座独立导航定位和增强全球卫星导航系统(GNSS)导航定位为主,对低轨卫星和惯性导航系统(INS)组合导航技术研究较少。本文面向应用较小规模低轨星座资源实现米级定位精度的需求,提出了一种低轨星座... 详细信息

现有低轨(LEO)卫星导航研究主要以低轨星座独立导航定位和增强全球卫星导航系统(GNSS)导航定位为主,对低轨卫星和惯性导航系统(INS)组合导航技术研究较少。本文面向应用较小规模低轨星座资源实现米级定位精度的需求,提出了一种低轨星座/惯导紧组合导航方法,系统性地分析了不同规模低轨星座、不同精度级别惯导器件以及不同导航信号播发频度下组合导航定位的性能,并利用构建的仿真试验系统进行了低轨星座/惯导紧组合导航方法的仿真试验验证。试验结果表明,相较于低轨星座独立导航,低轨星座/惯导紧组合导航在星座不满足四重覆盖时仍能达到米级定位精度,并且在低轨星座规模较小和导航信号播发频度较低时,惯导测量精度对组合导航定位精度影响明显。研究结果表明,在利用低轨卫星进行导航时,通过引入惯性观测辅助低轨卫星导航,可有效提高导航效能和精度,为低轨星座和导航信号播发方式设计带来更多的选择。

关键词：低轨卫星惯性导航组合导航星座设计

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接收端基矢旋转对星舰量子密钥分发的影响

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激光与光电子学进展 2021年第3期58卷 274-278页

作者：聂敏张帆杨光张美玲孙爱晶裴昌幸西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 西北工业大学电子信息工程学院陕西西安710072 西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室陕西西安710071

在星舰量子密钥分发系统中,发送量子密钥的量子卫星是低轨道卫星,追踪量子卫星的接收设备安装在船舰上。接收设备需要追踪卫星的运动,接收端基矢不可避免地会发生旋转。分析了导致基矢旋转的原因,针对BB84协议,建立了基矢旋转角与量子... 详细信息

在星舰量子密钥分发系统中,发送量子密钥的量子卫星是低轨道卫星,追踪量子卫星的接收设备安装在船舰上。接收设备需要追踪卫星的运动,接收端基矢不可避免地会发生旋转。分析了导致基矢旋转的原因,针对BB84协议,建立了基矢旋转角与量子误码率、获取信息量的定量关系。结果表明,当传输距离为200 km,基矢旋转角分别为2°和10°时,量子误码率和获取的信息量分别为8.255×10^(−5)和0.99、2.044×10^(−3)和0.91。基矢旋转角大于2°时,星舰量子密钥分发系统的性能有明显下降,这表明进行星舰量子密钥分发时,需根据基矢旋转角的大小提前进行自适应校正。

关键词：量子光学基矢旋转星舰量子密钥分发量子误码率安全密钥

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改进SSD的机场场面多尺度目标检测算法

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计算机工程与应用 2022年第5期58卷 264-270页

作者：黄国新李炜张比浩梁斌斌韩笑冬宫江雷武长青四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室成都610065 四川大学空天科学与工程学院成都610065 四川川大智胜软件股份有限公司成都610045 中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部北京100094

针对现有基于深度学习的通用目标检测方法对机场场面环境目标尺度差别大,特别是小目标难以检测到的问题,提出了一个基于SSD算法并结合特征金字塔融合网络的多尺度目标检测算法。该算法采用了更深的ResNet-50作为骨干网络,并单独设计了... 详细信息

针对现有基于深度学习的通用目标检测方法对机场场面环境目标尺度差别大,特别是小目标难以检测到的问题,提出了一个基于SSD算法并结合特征金字塔融合网络的多尺度目标检测算法。该算法采用了更深的ResNet-50作为骨干网络,并单独设计了六层额外特征层。使用特征金字塔网络进行特征融合,以获得更鲁棒的语义信息。使用Soft-NMS以解决存在的漏检情况,调整先验框的尺度比以更好地检测小目标。通过在机场场面数据集实验表明,该改进算法能够在推断速度为32 frame/s的情况下,取得86.31%的mAP,对比其他先进的检测器,达到领先水平。

关键词：特征金字塔目标检测机场场面监视 Soft-NMS

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基于“通信原理”的课程广度与深度教学设计方法研究

基于“通信原理”的课程广度与深度教学设计方法研究

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第五届全国高等学校航空航天类专业教育教学研讨会

作者：李雪婷钟苏川季袁冬四川大学空天科学与工程学院机器人卫星四川省重点实验室

"通信原理"作为信号处理三大基础核心课程之一,在航空航天专业空天探测方向人才培养上发挥重要的作用。如何提升课程内容挑战度、拓宽课程内容广度、增加课程内容深度,成为提高"通信原理"课程教学质量,提高航空航... 详细信息

"通信原理"作为信号处理三大基础核心课程之一,在航空航天专业空天探测方向人才培养上发挥重要的作用。如何提升课程内容挑战度、拓宽课程内容广度、增加课程内容深度,成为提高"通信原理"课程教学质量,提高航空航天专业空天探测方向人才培养质量的关键一步。本文以分析课程广度与深度之间的关系与矛盾为基点,开展拓宽课程广度与增强深度的教学设计研究,以期提高课程教学质量与人才培养质量。

关键词：通信原理课程深度课程广度教学设计

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面向通-感-算融合的智能船舶网联定位技术研究

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华中科技大学学报(自然科学版) 2025年

作者：刘佳仑李麒胡欣珏周柯吉湖北隆中实验室水路交通控制全国重点实验室武汉理工大学智能交通系统研究中心国家水运安全工程技术研究中心武汉理工大学交通与物流工程学院

针对现有智能船舶单船定位技术瓶颈，为解决传统导航感知设备经济性差、数据冗余、易受环境遮挡影响等局限性，探索新的基于通信共享、数据融合的高效协同定位解决方案。本文首先分析了基于卫星及移动网络基站的船舶全球定位技术与基于... 详细信息

针对现有智能船舶单船定位技术瓶颈，为解决传统导航感知设备经济性差、数据冗余、易受环境遮挡影响等局限性，探索新的基于通信共享、数据融合的高效协同定位解决方案。本文首先分析了基于卫星及移动网络基站的船舶全球定位技术与基于测量感知设备的船舶局部定位方案，重点分析了其在不同作业工况、不同航行环境下的技术特点；总结了现有定位手段难以有效突破单船环境信息感知上限的技术发展困境。随后，通过梳理当前船舶网络通信技术发展现状，探索通过通信、感知、计算融合通信网络实现构建多船数据融合共享的网联协同定位平台的技术可行性。最后，提出了一种面向通-感-算融合的智能船舶网联定位平台架构，依托船舶网络数据与算力资源，实现多船全球定位与局部测量感知数据结果的汇集与实时处理，并通过云平台为区域场景内多船提供低成本、高精度网联定位信息授予服务。该平台架构的提出旨在通过网联技术降低智能船舶于复杂场景获取单船高精度定位信息的高昂通导设备成本，改善中小型内河船舶智能化改造经济性，推动智能船舶产业高质量发展。

关键词：智能船舶通-感-算融合船舶网联定位内河船舶智能化

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数字波束合成散射计在轨实时信号处理研究

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微波学报 2024年第S1期40卷 342-345页

作者：刘永庆刘鹏王特云日升张祥坤中国科学院国家空间科学中心中国科学院微波遥感技术重点实验室北京100190 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100048

海表盐度(SSS)是影响海洋环流和全球水循环的关键参数,但其遥感测量受海面粗糙度对微波辐射亮温影响的挑战。海洋4A卫星搭载先进的数字波束合成散射计,通过同频观测提供海面粗糙度信息,校正辐射计亮温测量误差。本文探讨了星载数字波束... 详细信息

海表盐度(SSS)是影响海洋环流和全球水循环的关键参数,但其遥感测量受海面粗糙度对微波辐射亮温影响的挑战。海洋4A卫星搭载先进的数字波束合成散射计,通过同频观测提供海面粗糙度信息,校正辐射计亮温测量误差。本文探讨了星载数字波束合成散射计在轨实时信号处理技术,包括系统架构、算法及软件优化。研究结果表明,该技术性能优越,为高精度测量奠定了基础。

关键词：数字波束合成散射计在轨信号处理实时信号处理算法 FPGA

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偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法

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电子与信息学报 2024年 1-10页

作者：邓洪高余润华纪元法吴孙勇孙少帅桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004

针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题，该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差，同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量... 详细信息

针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题，该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差，同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏差，将相邻时刻目标状态扩维以满足实时滤波需求，利用逆Wishart分布建模未知量测噪声协方差矩阵，从而建立目标状态、指示变量、噪声协方差矩阵的联合分布，并通过变分贝叶斯推断来求解各个参数的近似后验。为减小滤波负担，对扩维后的状态向量进行边缘化处理，结合容积卡尔曼滤波方法实现边缘化容积卡尔曼滤波跟踪。仿真实验结果表明，所提方法能够同时处理突变测量偏差和未知时变量测噪声，从而对目标进行有效跟踪。

关键词：突变测量偏差 Beta-Bernoulli分布逆Wishart分布变分贝叶斯推断边缘化容积卡尔曼滤波

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一种基于深度学习的端到端生菜无损鲜重估测模型的建立

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南京农业大学学报 2024年第6期47卷 1212-1220页

作者：孙道宗张振宇陈俊聪琚俊张铭桂王卫星刘厚诚华南农业大学电子工程学院(人工智能学院) 广东广州510642 华南农业大学园艺学院广东广州510642 广州市农情信息获取与应用重点实验室广东广州510642 广东省农情信息监测工程技术研究中心广东广州510642

[目的]为解决生菜分类、分割和鲜重估测独立处理,增加时间成本的问题,本文提出一种端到端的生菜无损鲜重估测模型——LettuceNet。[方法]LettuceNet模型通过分析俯视图像估测生菜鲜重。LettuceNet结合Swin Transformer-Tiny(Swin-T)和UP... 详细信息

[目的]为解决生菜分类、分割和鲜重估测独立处理,增加时间成本的问题,本文提出一种端到端的生菜无损鲜重估测模型——LettuceNet。[方法]LettuceNet模型通过分析俯视图像估测生菜鲜重。LettuceNet结合Swin Transformer-Tiny(Swin-T)和UPerNet,有效提取生菜冠层图像的特征。模型设计了基于K-Net的用于语义分割的分割头部网络以及用于鲜重估测的回归头部网络。回归头部网络融合利用Swin-T的特征与分割头部网络的结果,用于生菜的分类和冠层面积统计,使LettuceNet能够同时高效处理语义分割和鲜重估测任务。[结果]2个数据集的试验结果表明,LettuceNet语义分割任务中,其平均像素准确度(MPA)分别为98.01%和98.75%,而平均交并比(MIoU)分别为96.02%和97.63%;在鲜重预测方面,决定系数R 2分别为0.898和0.919,均方根误差(RMSE)分别为0.865和30.814 g,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为1.894%和18.194%。[结论]通过输入生菜冠层图像,LettuceNet能够实时且无损完成生菜的分类、分割与鲜重估测,能够快速对生菜的生长情况进行定量分析,为植物工厂的智能管控提供数据支持。

关键词：生菜无损检测语义分割鲜重估测深度学习

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