本发明公开了一种基于噪声识别的红外图像降噪方法，本方法引入了噪声识别的基本思想，分别计 算了当前像素基于截尾均值的和基于梯度的隶属度，考察当前像素受噪声干扰的程度，采用联合判据判 断当前像素是否为噪声像素，最后根据判断结果进行降噪，实现对红外图像的降噪。本发明计算量小， 易于实时实现;相对传统算法能更有效的保护图像边缘与细节;在对噪声点进行降噪的过程中也考虑了 图像的纹理梯度信息，更为准确的对原有信号进行估计。

本项目实现自然视觉监控环境下单/多人的人脸检测、跟踪及识别。系统能实现单样本条件下，完成视频中所出现人物的身份判别，能应对自然监控环境下的光照、姿态、表情变化及面部遮挡物的改变。目前，系统识别精度在千人库小规模测试中达到 95%以上，识别速度为 25 帧/秒。系统主要特点在于： (1) 不同环境下的人脸特征点标记：以主动外观模型为基础，初始化后经过一组级联回归器的数次迭代来优化标记点，最终得到足够精度的标记点。方法能适应多姿态、多表情以及多种光照等自然环境下的人脸。 (2) 高效的有效人脸检测、跟踪及确认机制：在监控视频中，人脸在某些帧会出现模糊、严重遮挡而使得脸部特征严重缺失，此时所捕捉到的人脸已不适合进行识别。为此，通过建立高效的模糊及遮挡判别机制，自动抛弃原始检测到的非人脸和非正常人脸，完成非连续帧多个人脸的有效跟踪。 (3) 鲁棒且具有区分度的人脸特征提取机制：考虑到校正后的人脸仍然与原始样本人脸存在差距，从多个尺度从校正后的归一化人脸中提取不变性特征，能适应多种环境改变，同时设计特征投影空间，进一步加强样本区分度。 (4) 高速有效的识别确认机制：为提高识别的准确性，建立视频识别序列中正确识别确认机制，通过 voting 方式，删除序列中的误识别，保留正确识别结果。 此外，为提高系统对人脸表情和眼镜等遮挡物的适应性，正在进行二次版本的提升工作，目前已完成人脸表情归正以及遮挡物自动摘除的仿真，部分仿真结果。

本发明公开了一种大规模天线场景下基于统计信道信息的下行 传输方法，包括：(1)采用 K 均值聚类法将用户按照统计信息相似度分 组，分组后组中心作为外层预编码；(2)对每个组利用外层预编码降维 后用户等效信道选出调度用户集合，独立计算内层预编码(3)将整个下 行预编码表示为内编码与外编码和乘积，并进行下行传输。本发明利 用大规模天线的特性，提出了一种分步的预编码策略，该策略分为外 层预编码和内层预编码。外层预编码用来消除组间干扰并且降低信道 维度，减小导频和信道反馈开销；内层预编码用降维后的瞬时等效信 道信息消除本组用户间的干扰，不同组内层预编码过程可独立进行， 此过程降低了传统大规模天线系统集中式计算复杂度。 

本实用新型公开了一种容性、感性表面耦合机制小型化高性能高频段通信天线罩。主要由周期单元阵列组成频率选择表面，每一周期单元分为介质层和金属层，介质层包括上下两层介质层及其中间的一层介质层，金属层包括上下两层介质层外表面的完整金属贴片和相邻介质层之间的金属缝隙贴片；自由空间的电磁波经过所述天线罩选择性滤波后输出所需工作频段的电磁波。本实用新型适用于角度、极化稳定性高的超宽带通信天线罩设计，通带内插入损耗小且稳定，通带后拥有高抑制的宽阻带，带通到带阻工作状态转化速度快，角度、极化稳定性极佳。在现代通信、雷达及军事国防等领域应用价值巨大。

本发明公开一种用于高频（HF）或甚高频（VHF）雷达的微型接收天线及方位角估计方法。该天线 主体由两个正交摆放的环天线组成，两个环天线置于同一个防水盒中，由一根支撑杆架设在地面上，主 要用于探测海面、水面散射回波和目标回波，以及低空目标回波。两个环接收到的信号分别为磁场的两 个正交分量，对磁场模量归一化后可得到理想方向图用于方位角估计。本发明的优势在于：天线对架设 环境没有太大限制，只要探测范围没有巨型遮挡物造成回波较大衰减即可，一般的金属栏杆

本实用新型公开了一种应用于超高频的大功率高隔离度天线收发开关，包括用于选择不同信号通路 的模拟开关组，用于模拟开关组控制逻辑产生的控制逻辑发生器以及用于提供能量的供电电源，模拟开 关组与天线、发射机、接收机相连，控制逻辑发生器的输入与控制信号相连，输出与模拟开关组相连， 供电电源分别与控制逻辑发生器、模拟开关组相连。本实用新型所述的天线收发开关，通过外部提供的 控制逻辑，控制天线与发射机相连还是接收机相连，实现雷达发射与接收天线共用。通过测试，

本发明设计了一种集成宽带小型化和差相位比较网络的单脉冲天线阵列，包括小型化宽带平面和差相位比较网络和平面八木阵列天线；小型化宽带平面和差相位比较网络由双面平行带线构成，包括第一级网络和第二级网络，第一级网络包括第一级环形耦合器，第二级网络包括两个第二级环形耦合器，耦合器环形部分设置有反相器，反相器上下两层之间通过金属化通孔形成电连接。 本发明增加了和差相位比较网络的带宽，并具有更小的结构尺寸，比一般的T型功分馈电网络的尺寸还小，同时不需要馈电网络到天线间的过渡结构；采用平面结构大大简化了整体构造，加工难度低，易于大规模生产，且易于同其它平面电路集成，尤其适合集成在雷达系统中，安装调试极为方便。

本发明公开了一种传输线和漏波天线复用器件及其波束扫描方法，所述器件包括介质基板，分别位于介质基板上下表面的金属条带和金属地板，以及通过过孔连接金属地板和金属条带的周期性交替排列的电容和变容二极管。金属条带包括两端的渐变微带线结构和中间的人工表面等离激元结构。当变容二极管的容值与固定电容的容值一致时，该器件的表面阻抗一致，实现传输线的功能；当变容二极管的容值与固定电容的容值不一致时，该器件的表面阻抗得到周期性调制，实现漏波天线辐射功能。采用电压作为调节手段，随着电压的改变能够实现波束定频扫描； 该器件制造简单、操作方便、容易集成，只需要一步光刻过程，不仅节省造价，而且避免了多层结构引发的加工误差。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。