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北京理工大学学报
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黄风雷

月刊

1001-0645

blgzw@bit.edu.cn

010-68912326，68914627

100081

北京海淀区中关村南大街5号

北京理工大学学报/Journal Transactions of Beijing Institute of TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本学报是以基础理论、应用科学和工程技术为主的综合性学术刊物，主要反映我校重要科研成果，促进学术交流，发展科学技术，推动教学和科研工作的开展。我刊分研究论文和科技简讯两大类，前者按学科分为：数学、力学与物理、机械工程、信息科学与控制、光学与电子工程、化工与材料科学、管理科学六个栏目。
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    金属一有机笼的合成及其在色谱分离和选择性吸附中的应用研究进展

    罗爱芹孙琛瑜汤波侯慧鹏...
    522-530页
    查看更多>>摘要：金属有机笼(metal organic cages,MOCs)作为新型多孔材料的一种,具有几何形状可调、空腔结构多样、易于修饰等特点,目前在传感、催化、分子识别等领域有着较多的应用,其合成方法途径也是多种多样,同时基于MOCs的选择性吸附和色谱分离应用也引起了研究者的极大兴趣.本文总结了近几年MOCs的合成方法与在选择性吸附和色谱分离中的应用研究进展,并对其发展前景进行了展望.

    金属有机笼有机合成选择性吸附色谱分离固定相

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    基于惯导误差特性的地磁匹配正交搜索方法

    韩勇强张延顺陈家斌
    531-535页
    查看更多>>摘要：针对地磁匹配导航对实时性的需求,提出了基于惯性误差特性的正交搜索方法.该方法在对惯导误差特性分析基础上,采用正交搜索策略,将插值后匹配点地磁数据序列沿与飞行轨迹垂直方向和平行方向分别进行正交搜索,快速得到最佳匹配结果.将地面测量地磁数据延拓到不同高度,分别应用本文方法和全局搜索算法进行处理.数据处理结果表明本文方法与全局搜索算法具有同等的匹配精度,但减少了搜索时间,能有效提高高空高速飞行器匹配定位方法的实时性.

    地磁匹配惯导误差正交搜索

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    基于FPGA的二维双向CFAR处理器的设计与实现

    高巍谢芳蒋荣堃杨昊...
    536-541页
    查看更多>>摘要：在雷达自适应检测中,一维恒虚警率(CFAR)处理器只能在单一维度进行目标检测.因此基于一维CFAR算法提出一种在现场可编程门阵列(FPGA)上实现的二维双向CFAR处理器结构.该结构同时考虑了距离维和多普勒维的检测信息,提高了检测精确度.该处理器支持CA、GO、SO、OSCA、OSGO、OSSO等6种CFAR检测算法可选,支持参考单元数量、保护单元数量、排序值、门限因子可配置,可在多种杂波环境下应用.实验结果表明,当信噪比为12 dB时,6种检测算法检测概率均在80％以上;该处理器的最大综合时钟频率为137 MHz,使用的逻辑单元远小于FPGA资源,可以满足工程实际应用要求.

    雷达自适应检测二维CFAR现场可编程门阵列(FPGA)可配置

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    一种检测S盒能量信息泄漏的t检验方法

    严迎建郑震郭朋飞朱春生...
    542-547页
    查看更多>>摘要：提升t检验对分组密码能量信息泄漏的检测效率.介绍了t检验检测能量信息泄漏的基本步骤,通过布尔函数Walsh谱对S盒的非线性性质进行了研究,引入透明阶的概念并推导了其与非线性度的关系式,进而明确了S盒输出位的非线性度与能量信息泄漏情况之间的关系.提出了一种对S盒输出位实施t检验的顺序进行确定的方法:按照S盒输出位非线性度由大到小的顺序依次进行检验.以DES加密算法第一轮S盒为例进行了验证,结果表明该方法能有效提升t检验对能量信息泄漏的检测效率.

    t检验分组密码能量信息泄漏非线性度透明阶

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    HMD-VR环境下基于平面辅助物的人机交互系统

    曹力吴小威李琳
    548-557页
    查看更多>>摘要：针对在沉浸式虚拟现实环境中进行自然高效的交互问题,提出了一种新的头戴式虚拟现实(HMD-VR)空间中的人机交互方法.使用平面辅助物将智能平板的交互范式引入到头戴式虚拟现实环境中,通过单深度相机对平面辅助物与手部的有效跟踪构建了一个高效的交互系统;针对虚拟空间与真实空间交互平面的尺寸差异所带来的交互错误,提出了一种触觉重定向方法,使得交互操作可以在相邻目标间连续切换,并能有效防止切换时的虚拟手抖动;实验结果表明该交互方法不仅易于使用,而且提高了交互效率和交互准确性.

    头戴式环境平面辅助物触觉重定向智能平板交互范式

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    一种自标签特征点异源图像目标检测算法

    张栩培贺占庄马钟杨一岱...
    558-568页
    查看更多>>摘要：由于图像成像机理差别较大,现有的算法无法提取可见光与红外异源图像上的共有特征用来匹配,进而无法实现异源图像目标识别.针对此问题,本文提出了一种基于自标签技术的深度学习特征点提取匹配算法.算法通过设计一个粗特征检测器并在合成影像上进行训练,使得该特征检测器在不同图像上都具特征提取能力.利用本文提出的自标签方法将异源图像中共有的特征点进行提取,从而解决了现有算法无法获取异源图像共有特征的问题.并利用自标签结果进行特征点检测器和描述子的训练,最终通过匹配的特征点实现了异源图像间的实例目标识别.本文采集了不同场景下的可见光-红外无人机影像作为测试数据.在异源测试数据集上,选择了6种不同的先进算法与本文算法进行了对比试验.实验结果表明,该算法较现有的6种先进算法能够提取到更多、更精确的异源图像共有特征,与其他测试算法相比在异源图像测试数据上的平均精度有了明显提升.

    实例检测异源图像特征匹配自标签深度学习

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    《北京理工大学学报》征稿简则

    封3页
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