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本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創新性在于：1）能夠將光譜的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實高光譜圖像數據上的實驗表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術指標 不同數據集下的訓練樣本與測試樣本數參閱表 1. 在該訓練樣本集數量下的分類結果表現參見表 2. 相比于傳統分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數據集下的訓練樣本選取數量 表 2. PaviaU 大學數據下不同方法的正確率比較

本發明公開了一種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法，其關鍵是接收端把通過信道估計得到的信道角度域信息，包括平均入射角、角度擴展和歸一化接收天線距離，反饋給發射端，收到反饋信息后，發射端首先構建出信道的統計信息，包括均值和相關矩陣，然后利用這些信息設計最佳的預編碼矩陣，對預先設計好的空時碼字進行預處理。這種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法一方面可以得到更加精確的信道統計信息，另一方面可以進一步減少所需的反饋量。

工業機器人定位精度是機器人技術研究的關鍵問題，直接影響到機器人的作業精度和應用水平。本項目瞄準機器人動態誤差測量中的關鍵問題，原創性的將級聯棱鏡多模式跟蹤方法引入機器人動態測量中，結合單站雙視場三維重建方案，不僅可以實現粗精順序跟蹤、時變跟蹤和連續跟蹤等動態測量要求，而且能夠產生直線形和圓弧形等多種跟蹤樣式，同時滿足大視場、高分辨率成像和大范圍、高精度定向的動態多自由度測量要求。研究內容包括：建立級聯棱鏡粗精耦合跟蹤和雙視場成像聯控的測量方案和數學模型；研究粗精跟蹤和雙視場成像的參數匹配、模式轉換、測量信息提取與圖像處理方法；根據測量要求，建立機器人動態誤差測量的理論模型、誤差模型和實驗方案，并實現測量系統的精確標定；通過機器人動態誤差的測量實驗，為機器人誤差測量提供科學依據，同時對測量精度進行評定。本項目提出的單站多模式跟蹤測量方法具有獨創性和可行性，旨在攻克激光多模式跟蹤機器人誤差測量系統中的關鍵問題，開展測量系統的原理樣機實驗和應用示范研究，有望為機器人動態誤差測量提供全新的解決途徑，具有重要的應用價值和市場前景。 近二三十年來，激光跟蹤技術發展迅速，在機器人測量領域得到廣泛應用。據ElectroniCastConsultants發布的市場研究報告，對光電跟蹤行業的全球消費量進行了調查分析。2010年，光電跟蹤設備的全球消費價值為5.95億美元，預計未來五年該行業的消費價值將以9.83％的平均年增長率在成長，2016年將達到9.51億美元，約合人民幣58.96億元。本項目提出的測量系統以其結構緊湊、準確性高、速度快、偏轉角度大、動態性能好、環境適應性好等優點，是一種頗具潛力的測量新技術，可以廣泛用機器人動態誤差測量領域，具有廣闊的市場前景。 根據“中國制造2025”規劃，我國需要努力提升高端裝備的自主創新研發能力，而測量技術是高端裝備制造的重要保證。目前，我國高端光學測量設備主要依賴進口，不僅價格昂貴，而且國外對其關鍵技術嚴密封鎖。國外每臺激光跟蹤儀的售價高達百萬元，嚴重制約一些我國中小心型企業的購買。因此本項目研發的產品不僅在國內存在巨大的市場空間和發展潛力，而可以推動先進裝備制造的產業化進程，對促進我國自主創新具有重要的戰略意義。項目研發中的創新技術處于國際先進水平，將極大提升機器人作業的技術含量。合作單位江陰納爾捷機器人技術有限公司是專業從事機器人技術研發的高新技術企業，是機器人產業聯盟第一屆理事單位，具有雄厚的科研和技術開發實力。該項目在研究實驗階段，就可以將成果應用到現有產品的開發中；項目完成后除了該公司以外，研究成果還可以應用到其他自動化機器人裝備企業的產品開發中。尤其通過產學研結合，將會極大的提升產品的科技含量并縮短產品開發周期，提前實現批量化市場銷售，有望為企業帶來良好的經濟效益。

無線傳感器網絡，簡稱 WSN，是由一些具有無線通信、數據采集和處理、協同合作等功 能的無線傳感器節點協同組織構成的。WSN 的體系結構劃分為應用層、傳輸層、網絡層、數 據鏈路層和物理層。物理層主要考慮調制方式、信號的傳輸效率等方面的問題；數據鏈路層 負責節點接入、多路復用、數據幀檢測和差錯控制、降低節點間的傳輸沖突等。 目前，研究較多的傳感器網絡的路由協議主要有三類：直接通信型、聚簇層次型]和平 面型。本項目通過對平面型路由協議的研究，在分層網絡模型的基礎上，研究適合 WSN 的路 由選擇協議，提出了一種能量按需的多路徑路由協議。通過動態地選擇匯聚節點，采用基于 能量的多徑路由協議可使能量消耗均衡，延長網絡壽命，提高數據轉發率。 

本發明屬于集成光電子學和光通信領域，涉及一種集成軌道角 動量模式發射器。該集成軌道角動量模式發射器是由襯底、反射鏡結 構、有源區、橫向光場和電場限制層和產生角向螺旋相位分布的相位 板集成生長而成,形成一個獨立的集成器件。產生角向螺旋相位分布的 相位板可以采用螺旋連續相位板結構、螺旋階梯相位板結構、叉形衍 射光柵相位板結構以及超表面相位板結構等可以提供沿角向呈螺旋相 位分布的結構化相位板。本發明實現了軌道角動量模式發射

面向日益復雜多樣的電子產品應用場景，電子設備的小型化進程不斷加快，對于高集成、多模式、多功能的芯片需求飛速高漲。本項研究成果針對生物醫療電子、個人無線體域網、近距離無感支付、車載定位、戰場實時感知、無人機導航等應用需求，提出一種超寬帶無線通信兼具FMCW雷達測距的復合型收發機創新性結構。收發機采用超寬帶射頻調頻+可再生型鑒頻技術，實現通信及雷達的共架構方案；提出多相中頻時差測距機理，將分辨率提高2個數量級，達到mm級精確測距，動態范圍擴大4倍；射頻前端基于電流共享技術，實現射頻振蕩器+功放、低噪放+鑒頻+混頻的一體化實現，系統功耗優化40%；提出子載波發生器+頻率校正環路的數字化復用結構，發射機可半數字化實現，從而得到一款支持無線數據傳輸、時差/頻差/相差雷達測距的極低功耗復用型收發芯片。 圖1.研制的通信+雷達集成收發機芯片顯微照片

成果包括養豬場—農田耦合型廢水處理利用系統的基礎設施設計、 基于處理廢水施用的稻麥高產栽培技術、處理廢水農田周年利用優化模式、農產品安全控制的技術關鍵。主要技術(性能)指標： (1)稻麥產量達到常規施肥水平，水稻栽培氮素化肥減少 60%以上，磷素化肥減少 100%；小麥栽培氮磷化肥減少 50%以上； (2)養豬場廢水周年全利用零排放； (3)廢水貯存池建造容積減少 20%。

該成果用整體、協調、 循環、再生、無污染、可持續的原則組織農業生產經營，由生物食物鏈促成無公害、綠色或有機食品產業鏈的形成，實現經濟、社會和生態三個效益并舉的良性循環。 構建和示范推廣了“林-草-鵝”和“鮮食玉米-奶牛-沼氣-牧草”等典型模式， 牧草施肥推行全營養“測土配方施肥技術”， 林木管理推行“鉆孔施藥、 施肥”技術，種植牧草養鵝實行“圈養輪牧”等。 實行優質牧草種子（GB6141-6143-85） 和苗鵝統供，鵝飼料部分由示范區內依據配方組織加工廠生產。畜禽糞便、秸稈等資源沼氣發酵，

課題組提出一種近紅外和可見光的雙模式/雙波段可調的有機光電探測器，其器件結構主要包括可見光吸收層、光學間隔層、近紅外吸收層。研究發現，基于此結構的有機薄膜光電探測器具有近紅外和可見光兩種不同波段光響應的工作模式。在近紅外光照射下，光電流從近紅外吸收層產生，其工作原理是在負偏壓下，有機薄膜層和陰極電極的界面發生陷阱導致的近紅外光響應的載流子注入。而在可見光的照射下，光電流則從可見光吸收層產生，原理是在正偏壓下，可見光響應的載流子注入發生在陽極電極和有