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摘要:導彈武器系統的綜合測試是產(chǎn)品研發(fā)和使用中的重要保障技術(shù),在武器系統的全壽命周期中扮演著(zhù)越來(lái)越重要的角色；機內測試技術(shù)是提高系統測試性的關(guān)鍵方法之一,作為一種能夠在設備或系統等測試單元內部自檢的技術(shù),機內測試在導彈測試領(lǐng)域中被廣泛使用；介紹了國內外對機內測試的基本定義、特點(diǎn)、作用、虛警及抑制等發(fā)展的現狀,并主要聚焦于導彈武器系統中的機內測試案例；針對機內測試在導彈領(lǐng)域應用中存在的問(wèn)題,討論了滿(mǎn)足未來(lái)新一代導彈測試性需求的可能途徑,并對機內測試技術(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢進(jìn)行了探討和展望。

摘要:針對雷達等復雜大型電子裝備網(wǎng)絡(luò )系統的故障定位難、影響關(guān)系不清晰的問(wèn)題，采用了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的故障定位方法，提高了網(wǎng)絡(luò )故障定位的快速性與準確性：首先介紹了模糊隸屬度及模糊神經(jīng)元等理論，接著(zhù)基于模糊理論將網(wǎng)絡(luò )監測信息進(jìn)行模糊化處理，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型對模糊后的信息進(jìn)行訓練與學(xué)習，參數訓練達到設置的期望誤差0.01；最后利用訓練好的模型對隨機抽取的2組網(wǎng)絡(luò )故障實(shí)例進(jìn)行了驗證，軟件執行單次診斷耗時(shí)3.5s；結果表明采用基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的診斷方法，能夠較好解決網(wǎng)絡(luò )故障耦合復雜、故障現象與故障原因關(guān)系不清晰等難題，對網(wǎng)絡(luò )故障快速排除與恢復具有重要意義。

摘要:液體電磁閥是航空變量柱塞泵系統的關(guān)鍵控制元件，準確診斷電磁閥的故障類(lèi)型是系統安全運行的重要保證；為了對航空變量柱塞泵系統中電磁閥進(jìn)行檢測與診斷，提出了一種基于小波能量熵和鄰域粗糙集相結合的方法；研究了液體電磁閥驅動(dòng)端的電流故障特征；采用AMEsim多學(xué)科領(lǐng)域仿真軟件建立仿真模型，分析驅動(dòng)端電流與閥體位移的關(guān)系，搭建實(shí)驗系統，采集正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的電流信號，分析不同狀態(tài)的電流特性；然后利用小波包分解重構信號，提取對應的頻帶能量作為特征向量；最后，引入變精度模糊鄰域粗集約簡(jiǎn)算法簡(jiǎn)化數值屬性，提高了系統的效率；簡(jiǎn)化的屬性集用于構建決策樹(shù)，經(jīng)過(guò)迭代訓練，該模型診斷準確率達90%，達到了預期效果，實(shí)現了對液體電磁閥的快速診斷。

摘要:軸承是機械設備主要零部件之一,也是機械設備主要故障零部件之一。軸承故障問(wèn)題為機械設備的重點(diǎn),機械設備的使用受到故障軸承的直接影響。針對傳統的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法軸承故障診斷效率低下問(wèn)題,本文提出了一種基于信號特征提取和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)化方法。首先對原始數據信號進(jìn)行時(shí)域和頻域的信號特征提取,獲得有效的故障特征值。之后,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對提取的特征值進(jìn)行故障診斷,完成故障分類(lèi)。本文使用美國凱斯西儲大學(xué)的滾動(dòng)軸承振動(dòng)加速度信號作為數據集,對提出的方法進(jìn)行驗證,得到的故障診斷平均準確率為74.37%,準確率的方差為0.0001；傳統的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法故障診斷平均準確率為65.6%；準確率的方差為0.0019。實(shí)驗結果表明,相比傳統的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),提出的方法對軸承故障診斷的準確率有顯著(zhù)的提高,并且該方法的穩定性更佳,計算時(shí)間更少,綜合性能更佳。

摘要:由于待檢測的紅外遠距離目標具有尺寸小、輻射低、背景復雜等檢測難點(diǎn),以高檢測率、低虛警率、高實(shí)時(shí)性進(jìn)行紅外小目標檢測一直是一個(gè)具有挑戰性的課題；文章提出一種基于局部顯著(zhù)性的變速運動(dòng)目標累積檢測算法,利用輻射能量積累方法提高目標在背景中的信噪比；首先,建立矢量空間及一階導數空間,對序列圖像的每幀進(jìn)行基于塊顯著(zhù)度的局部對比度增強處理,增強目標輻射能量并抑制背景,同時(shí)顯著(zhù)減少了計算量；然后,進(jìn)行變速運動(dòng)空間及導數矢量空間的輻射能量疊加,在空間矢量及導數矢量空間中檢測序列圖像中的目標在矢量空間及導數矢量空間運動(dòng)特征的存在概率；最后,通過(guò)恒虛警檢測得到目標的位置向量、速度、加速度向量,完成目標檢測；實(shí)驗結果驗證了提出方法的有效性,其檢測率及虛警率均優(yōu)于其他方法,其中信雜比增益提高了22.30,背景抑制因子提高了3775.68,處理時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)降低了0.65秒；

摘要:為了有效提升油浸式變壓器故障診斷的精度與速度,提出一種基于改進(jìn)粒子群算法(IPSO)優(yōu)化T-S型自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(T-S ANFIS)的油浸式變壓器故障診斷模型；引入動(dòng)態(tài)慣性權重和學(xué)習因子線(xiàn)性調整策略,并利用收斂域和歐式距離判別雷同粒子,以克服粒子群算法易早熟、后期易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題；接著(zhù)通過(guò)IPSO對T-S ANFIS的前提參數進(jìn)行優(yōu)化,提高網(wǎng)絡(luò )的收斂速度；最后通過(guò)仿真實(shí)驗驗證基于IPSO優(yōu)化T-S ANFIS的變壓器故障診斷模型效果,結果表明所構建模型的故障診斷最優(yōu)準確率約為98％,與ANFIS及PSO-ANFIS模型相比具有較高的故障診斷精度及效率。

摘要:快速精準的電網(wǎng)異常檢測解決了電網(wǎng)故障選線(xiàn)的難題，有效提升了電網(wǎng)安全運行水平。本文基于隨機矩陣系列理論提出一種電網(wǎng)時(shí)空異常檢測與故障類(lèi)型診斷方法，該算法借助電網(wǎng)各節點(diǎn)處PMU采集的三相電壓、三相電流數據構建樣本數據源矩陣，分別從時(shí)間緯度和空間緯度判斷故障時(shí)間、故障饋線(xiàn)及故障類(lèi)型，實(shí)現縱橫多重分析。時(shí)間緯度以譜偏離度和平均譜半徑為指標，M-P律和單環(huán)定理作為雙重判據確定故障時(shí)間；空間維度以采用滑動(dòng)時(shí)窗得出樣本協(xié)方差矩陣進(jìn)行故障位置判定和故障類(lèi)型識別。借助MATLAB軟件，以 IEEE39 節點(diǎn)系統和某油田電網(wǎng)為例，進(jìn)行電網(wǎng)故障時(shí)刻確定、故障位置判定和故障類(lèi)型識別。實(shí)驗證明該方法具有高精準度、計算時(shí)間少等優(yōu)點(diǎn)。

摘要:在空間激光通信中，兩通信設備實(shí)現激光通信需要經(jīng)過(guò)粗瞄準與精瞄準的過(guò)程，而粗瞄準過(guò)程在大部分場(chǎng)景下需借助光學(xué)望遠鏡和信標激光等輔助實(shí)現，實(shí)施不易；針對在粗瞄準過(guò)程中如何快速、準確識別出激光通信設備，并輔助完成激光通信,提出將不同目標檢測算法與長(cháng)時(shí)跟蹤KCF算法相結合；通過(guò)對比發(fā)現，YOLOV5+DSST+KCF(YDK)算法的平均幀率為12幀，在幀率滿(mǎn)足系統要求情況下，YDK算法的響應峰值要比原KCF算法、HAAR+DSST+KCF(HDK)算法分別提高了43.5%、31.4%，且有效解決目標尺度變化問(wèn)題。

摘要:異常用電檢測能夠及時(shí)發(fā)現異常用電行為，在減少能源浪費和經(jīng)濟損失的同時(shí)能夠維持安全、穩定的電網(wǎng)運行環(huán)境。智能電表的普及使得用電數據獲取十分容易，為數據驅動(dòng)的異常用電檢測方法提供了充足的數據支持。然而，在實(shí)際應用過(guò)程中，異常數據較少導致的數據非均衡問(wèn)題嚴重影響了模型的訓練效果。因此，針對上述問(wèn)題提出了一種針對非均衡數據的門(mén)控循環(huán)單元異常用電檢測方法。該方法利用邊界合成少數類(lèi)過(guò)采樣技術(shù)實(shí)現了對少數類(lèi)數據的有效擴充。為了更好的捕捉用電數據的時(shí)序特征，采用了門(mén)控循環(huán)單元實(shí)現對用電數據的分類(lèi)。為了驗證該方法的有效性，基于非均衡數據集進(jìn)行了對比實(shí)驗。實(shí)驗結果表明，該方法能夠更好的數據擴充效果以及更準確的異常用電檢測效果。

摘要:DDR SDRAM是FPGA板卡中的重要組成部分，其可靠性與帶寬決定了設備能否正常工作；為了測試DDR SDRAM的性能是否符合預期，開(kāi)發(fā)了一種基于FPGA的DDR SDRAM測試平臺；平臺包含一個(gè)基于DDR SDRAM控制器的測試器IP核，具有數據校驗、帶寬測量的功能；編寫(xiě)了控制測試器IP核的Tcl腳本，用于配置測試參數、控制測試流程與讀取測試結果；在Python語(yǔ)言下使用PyQt5開(kāi)發(fā)庫設計了圖形界面程序，能夠根據用戶(hù)操作生成并執行對應的Tcl腳本；最終實(shí)現了一個(gè)操作簡(jiǎn)單、測試流程可配置、自動(dòng)輸出測試結果的DDR SDRAM測試平臺；測試結果表明，測試平臺能夠正確地進(jìn)行DDR SDRAM測試并輸出統計結果；對比MIG的示例工程，測試平臺額外增加了帶寬測試、結果統計、循環(huán)測試等功能，且使用的FPGA資源下降了30%，測試用時(shí)縮短了70%以上。

摘要:隨著(zhù)精細化管理的不斷深入，傳統的倉儲養護管理模式也面臨著(zhù)巨大的挑戰，原有的人工養護管理模式已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足精細化和智能化倉儲管理的需要。為此，以原煙倉儲環(huán)節中蟲(chóng)情監測為探究應用方向，基于深度學(xué)習技術(shù)與目標檢測技術(shù)，設計適用于煙草粉螟、煙草甲蟲(chóng)檢測的檢測網(wǎng)絡(luò )，該網(wǎng)絡(luò )采用輕量化結構設計，同時(shí)基于Transformer機制構建了主干網(wǎng)絡(luò )，以實(shí)現快速、精準的檢測目的。經(jīng)過(guò)實(shí)驗證明，該網(wǎng)絡(luò )模型在GPUs上的檢測速度達50FPS可實(shí)現實(shí)時(shí)檢測、且檢測精度達96.7%。通過(guò)實(shí)時(shí)獲取的檢測數據結合蟲(chóng)情檢測系統能夠快速評估出原煙倉儲環(huán)節中的蟲(chóng)情實(shí)況，實(shí)現原煙倉儲蟲(chóng)情監測管理的信息化和智能化，進(jìn)而為打葉復烤行業(yè)倉儲蟲(chóng)情監測管理提供可行參考方案。

摘要:針對飛行器在野外發(fā)射時(shí)，對測發(fā)控系統提出設備部署時(shí)間短、發(fā)控距離遠、待命時(shí)間長(cháng)和具備安控指令上行功能的需求，設計了一種適用于野外環(huán)境的無(wú)線(xiàn)測發(fā)控系統，通過(guò)將常規測發(fā)控系統的地面前端設備與器載設備進(jìn)行一體化設計，簡(jiǎn)化了器地間電氣接口，提高了地面設備的部署速度和可靠性；通過(guò)擴頻無(wú)線(xiàn)上行鏈路和調頻無(wú)線(xiàn)下行鏈路使測發(fā)控系統具備1km以上無(wú)線(xiàn)測發(fā)控距離和最長(cháng)100km安控指令上行距離且上行鏈路與常規安控鏈路兼容；通過(guò)對器載數據鏈和飛控計算機的改進(jìn)設計，使飛行器具備在發(fā)射場(chǎng)長(cháng)時(shí)間低功耗休眠和喚醒后快速發(fā)射的能力；通過(guò)對地面數據鏈的改進(jìn)設計，使其在滿(mǎn)足無(wú)線(xiàn)指令發(fā)送和遙測數據接收需求的同時(shí)，兼具對于野外環(huán)境的適應能力；設計了多級器載火工品和發(fā)動(dòng)機點(diǎn)火回路的安全管制機制，保證了飛行器在存儲、運輸和測試過(guò)程中的安全性；經(jīng)過(guò)飛行試驗，驗證了無(wú)線(xiàn)測發(fā)控系統滿(mǎn)足飛行器在野外環(huán)境的測發(fā)控需求。

摘要:入侵檢測方法可以在局域網(wǎng)攻擊造成廣泛破壞之前發(fā)現攻擊,并據此制定相應的防御措施。為保證局域網(wǎng)的運行安全,提出基于GBDT優(yōu)化算法的局域網(wǎng)入侵定位與檢測方法。考慮局域網(wǎng)的組成結構與工作原理,構建局域網(wǎng)數學(xué)模型。在該模型下,根據不同入侵類(lèi)型的攻擊原理,設置入侵檢測標準。局域網(wǎng)實(shí)時(shí)運行數據采集與預處理,從時(shí)域和頻域兩個(gè)方面提取局域網(wǎng)的運行特征。利用GBDT優(yōu)化算法構建局域網(wǎng)入侵分類(lèi)器,匹配局域網(wǎng)運行數據特征,追蹤局域網(wǎng)入侵源位置,最終得出入侵源定位與入侵狀態(tài)、類(lèi)型的檢測結果。通過(guò)性能測試實(shí)驗,發(fā)現與傳統方法相比,優(yōu)化設計方法的入侵定位誤差降低了5.75m,入侵類(lèi)型與入侵數量的正確檢測率分別提高13.8%和15.4%,即優(yōu)化設計方法在定位與檢測性能方面具有明顯優(yōu)勢。

摘要:為推動(dòng)軟件測試更加精準深入高效，促進(jìn)軟件測試從“遍歷式”向“啟發(fā)式”轉變，提出了一種新型的基于軟件、缺陷、測試“三域”鉸鏈的關(guān)聯(lián)知識啟發(fā)式的新型軟件測試架構。通過(guò)信息表征模型化、缺陷數據知識化、測試投向精準化等，突破了軟件測試數據聚類(lèi)重組技術(shù)和軟件典型缺陷模式提取技術(shù)，設計開(kāi)發(fā)了相應的軟件測試信息管理系統，實(shí)現軟件精準化測試。在提高軟件測試效益的同時(shí)，也為軟件研制單位和使用單位提高研發(fā)質(zhì)量、快速診斷排故等提供更具針對性的數據服務(wù)。

摘要:為解決因橫動(dòng)導絲形變量過(guò)大而造成的高速卷繞機空轉問(wèn)題，實(shí)現對機械設備元件的有效控制，設計基于STM32F103的高速卷繞機橫動(dòng)導絲控制系統。在CPU主控電路體系中，設置STM32F103控制器元件，并以此為基礎，控制錠軸夾頭、機械卷繞頭兩類(lèi)機械零部件，完成控制系統的主要應用模塊設計。按照變卷裝轉化原則，判斷設備元件之間的聯(lián)接關(guān)系，再根據橫動(dòng)導絲同步渦動(dòng)頻率求解結果，推導彈性微分方程，實(shí)現對高速卷繞機的動(dòng)力學(xué)建模處理。分別求解邊界條件與有限元模態(tài)系數，實(shí)現對模態(tài)控制量的精準計算，結合相關(guān)應用部件結果，完成基于STM32F103的高速卷繞機橫動(dòng)導絲控制系統設計。實(shí)驗結果表明，上述系統作用下，空卷狀態(tài)下導絲形變量不超過(guò)0.77mm、滿(mǎn)卷狀態(tài)下導絲形變量不超過(guò)8.35 mm，始終達不到10mm的變形極值，可以解決高速卷繞機的空轉問(wèn)題，符合有效控制機械設備元件的實(shí)際應用需求。

摘要:針對直線(xiàn)電機運行于復雜環(huán)境條件下，系統建模準確度不高，參數難以整定的問(wèn)題，提出了一種適用于六相直線(xiàn)感應電機的模糊間接矢量控制方法；在同步旋轉坐標系下對六相直線(xiàn)電機建模，并闡述了間接矢量控制的原理；將模糊控制算法應用于間接矢量控制中的速度環(huán)，根據位移和速度的偏差直接模糊調節給定電磁力，使得參數的整定不再依賴(lài)準確的系統模型，且參數調節更為簡(jiǎn)單；通過(guò)對隸屬函數分區和采用中心法清晰化，減小了模糊控制算法的計算量，從而能夠滿(mǎn)足實(shí)時(shí)計算的要求；將所提算法在數字信號處理器（DSP，digital signal processor） 中實(shí)現，并在半實(shí)物仿真平臺上驗證，結果表明所提算法投入后，位移和速度誤差減小都超過(guò)了65%，能夠實(shí)現電機速度和位移的準確控制，且通用性好。

摘要:為提升車(chē)輛巡航避障能力，實(shí)現對運動(dòng)目標的精準決策，設計基于深度強化學(xué)習的車(chē)輛多目標協(xié)同巡航?jīng)Q策控制系統。利用主控制電路輸出的電量信號，調節ACC控制器、MPC軌跡跟蹤器、雙閉環(huán)控制器的實(shí)時(shí)連接狀態(tài)，再借助多目標解耦模塊，確定目標車(chē)輛所處巡航位置，完成巡航?jīng)Q策控制系統的主要應用結構設計。建立深度強化學(xué)習模型，根據車(chē)輛目標數據集定義條件，求解協(xié)同參數實(shí)際取值范圍，實(shí)現對車(chē)輛巡航位姿的估計。確定坐標轉換原則，通過(guò)分析多目標量化結果的方式，實(shí)現對巡航?jīng)Q策軌跡的按需規劃，再聯(lián)合相關(guān)應用設備，完成基于深度強化學(xué)習的車(chē)輛多目標協(xié)同巡航?jīng)Q策控制系統的設計。實(shí)驗結果表明，深度強化學(xué)習機制作用下，車(chē)輛在橫、縱兩個(gè)巡航方向上的避障準確度都達到了100%，符合車(chē)輛多目標協(xié)同巡航?jīng)Q策的實(shí)際需求。

摘要:為滿(mǎn)足當前大量的內鏡臨床手術(shù)需求，對內鏡的清洗和消毒提出了更高的要求。而全自動(dòng)內窺鏡清洗機中受到物理結構的限制，因此將轉運部件設計成特殊結構的機械手。針對其在移動(dòng)過(guò)程中豎桿擺動(dòng)的欠驅動(dòng)問(wèn)題，采用滑模控制的方法，抑制了因機械結構而引發(fā)的擺動(dòng)，完成了快速定位和抗擺的目的。首先對機械手豎桿轉動(dòng)慣量不能忽略的特點(diǎn)建立了機械手系統的數學(xué)模型。根據位移和角度之間的耦合關(guān)系設計了滑模面和控制律。接著(zhù)利用LaSalle不變性原理和Lyapunov方法證明系統有限時(shí)間抵達滑模面并最終漸近穩定，同時(shí)給出控制器參數的整定。最后實(shí)驗結果表明機械手系統在控制器的作用下，實(shí)現了快速定位到指定位置且使豎桿的擺動(dòng)幅度盡可能小的優(yōu)越效果，對醫療設備的研制有應用價(jià)值。

摘要:為消除工業(yè)機器人實(shí)際抓取位置與定位位置之間的誤差，實(shí)現對機器人抓取行為的有效控制，設計基于粒子群優(yōu)化算法的工業(yè)機器人定位抓取控制系統。根據主要機器部件選型情況建立電氣網(wǎng)絡(luò )結構，再聯(lián)合視覺(jué)傳感器與定位控制平臺，控制抓取夾爪的行動(dòng)范圍，完成工業(yè)機器人定位抓取控制系統硬件的總體設計。遵循粒子群優(yōu)化算法應用需求，實(shí)施Gbest選取與Pbest更新，并聯(lián)合所得計算結果，定義三維坐標系表達式，建立基于粒子群優(yōu)化算法的定位坐標系。根據跟蹤點(diǎn)坐標求解結果，確定控制系數優(yōu)化處理條件，完善抓取控制原則，再聯(lián)合相關(guān)應用結構，實(shí)現基于粒子群優(yōu)化算法的工業(yè)機器人定位抓取控制系統的設計。實(shí)驗結果表明，粒子群優(yōu)化算法作用下，工業(yè)機器人實(shí)際抓取位置坐標在X軸、Y軸方向上均準確符合定位位置坐標，有效消除了抓取誤差，能夠實(shí)現對機器人抓取行為的有效控制。

摘要:為實(shí)現飛機行進(jìn)軌跡多波段同時(shí)調節，使其飛行姿態(tài)能夠受到軟件程序的有效控制，設計基于PWPF調制技術(shù)的飛機飛行姿態(tài)控制系統軟件程序。根據時(shí)鐘配置情況，設置CAN通信接口，并以此為基礎，完成對導航儀與舵機狀態(tài)的檢測，再聯(lián)合偏航距離校正結果，規范核心控制程序的編寫(xiě)形式，實(shí)現系統各軟件模塊功能的設計。建立自抗擾閉環(huán)，按照PWPF調制技術(shù)的靜態(tài)作用需求，求解二次規劃函數，完成基于PWPF調制技術(shù)的控制機制定義。在反步控制器運行過(guò)程中，推導非線(xiàn)性建模表達式，實(shí)現對飛機飛行姿態(tài)控制行為的建模，完成基于PWPF調制技術(shù)的飛機飛行姿態(tài)控制系統軟件設計。實(shí)驗結果表明，基于PWPF調制技術(shù)所設計的軟件程序，在X波、C波、S波、L波的波頻范圍內，均能有效控制飛機的飛行姿態(tài)，與多波段調節飛機行進(jìn)軌跡的實(shí)際應用訴求相符合。

摘要:針對高實(shí)時(shí)性要求的固定翼無(wú)人機航跡規劃問(wèn)題，在模型中引入算法的運行時(shí)間以契合實(shí)際工程要求，并提出基于預警機制的改進(jìn)鯨魚(yú)優(yōu)化算法完成求解；該算法通過(guò)對適應度進(jìn)行排序定義個(gè)體的預警概率，并借此控制個(gè)體更新機制的選取；隨后引入與預警概率關(guān)聯(lián)的權重系數控制螺旋更新機制的收縮擴張，同時(shí)使用萊維飛行改進(jìn)隨機游走機制加快收斂，達到平衡各機制開(kāi)發(fā)與探索能力的目的；有效地改善算法收斂速度慢、精度低的缺陷；使用基準函數測試并驗證算法的有效性，并在不同維度與距離的航跡規劃對比仿真實(shí)驗中量化改進(jìn)算法在收斂精度與收斂速度的優(yōu)越性；仿真實(shí)驗表明，面對低維度航跡規劃時(shí)，算法精度可提高8.0%；面對高緯度航跡規劃時(shí)，算法收斂速度可提高50%；

摘要:為了克服當前圖像修復算法主要依靠圖像的置信度信息來(lái)獲取優(yōu)先修復塊，忽略了圖像的能量信息，導致修復結果中存在不連續及偽吉布斯現象等缺陷。本文設計了基于能量信息與梯度調節機制的圖像修復算法。首先，通過(guò)區域能量函數來(lái)求取圖像的能量信息，以計算待修復塊的優(yōu)先權信息，得到優(yōu)先修復塊。然后，基于圖像梯度模值，建立梯度調節機制，以調節樣本塊的大小，獲取與圖像紋理相適應的樣本塊尺寸。引入平方差求和函數，以確定最優(yōu)匹配塊。最后，通過(guò)像素點(diǎn)間的差異性，構造相似懲罰因子，以更新置信度項，完成圖像的修復。實(shí)驗結果顯示，較當前圖像修復方案而言，所提算法具備更好的修復性能，所得到的修復圖像擁有更好的紋理連貫性與更高的結構相似值。

摘要:針對無(wú)人機協(xié)同作業(yè)信息安全和數據通信問(wèn)題，提出一種基于區塊鏈的分布式無(wú)人機數據安全模型。首先，利用輕量化加密技術(shù)重構無(wú)人機區塊鏈結構，設計適用于物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算場(chǎng)景的分布式區塊鏈網(wǎng)絡(luò )模型；然后，調用智能合約實(shí)現區塊鏈數據的安全共享，并結合信譽(yù)評估方案和代理權益證明思想，提出融合共識協(xié)議的的工作量證明方法完成數據交易。實(shí)驗結果表明：作為數據安全共享實(shí)例，所提方法可使受攻擊的無(wú)人機信譽(yù)值降至不可信任狀態(tài)，并在不同攻擊模式下的能夠有效抑制惡意攻擊，執行自適應工作量證明的共識算法的正常節點(diǎn)交易率可提升3-4倍，為無(wú)人機數據共享提供了安全保障。

摘要:為滿(mǎn)足大功率機載電子設備當今越來(lái)越高的散熱需求，文中設計了一種基于液冷工質(zhì)FC-770的板翅式液冷冷板主動(dòng)散熱技術(shù)；為了強化該冷板的換熱能力，在冷板工質(zhì)流動(dòng)的槽道增加了強化換熱的翅片設計；為驗證該冷板的散熱能力，采用CFD數值模擬技術(shù)對所設計的板翅式液冷冷板進(jìn)行了熱分析計算，分別針對五種不同工質(zhì)進(jìn)口溫度工況開(kāi)展了熱仿真與熱模擬工作，并對數值仿真計算結果進(jìn)行了有效分析。依據數值仿真計算結果的顯示，針對機載大功率電子設備所設計的板翅式液冷冷板可以有效控制電子設備溫度在55℃以下，溫度均勻性?xún)?yōu)于3℃，滿(mǎn)足當前機載電子設備的散熱需求；文中提出的散熱方案和研究結果具有工程應用價(jià)值，為大功率機載電子設備熱控系統的設計和數據提供有力支撐。

摘要:為解決全實(shí)物平臺開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建困難、不便于測試與維護等問(wèn)題，在研究PowerPC 處理器的實(shí)時(shí)嵌入式開(kāi)發(fā)的基礎上，采用數字孿生技術(shù)的設計思想，完成了一種擁有故障模擬與注入、協(xié)同仿真與模塊化編程等功能的超實(shí)時(shí)虛擬仿真系統；提出了一種全數字仿真系統的設計與實(shí)現方法，基于數字孿生技術(shù)把硬件主板上的處理器以及外圍設備虛擬化，集成到數字模型當中；各模型之間相互協(xié)同控制，實(shí)現CPU控制外部設備與動(dòng)力學(xué)模型等設備之間的通信，以及數據收發(fā)、內存讀寫(xiě)、串口輸出等行為，最終實(shí)現與物理設備相同的功能；另外，采用了虛實(shí)結合的方法驗證了運行結果的準確性，加快了軟件執行效率，便于快速全面的系統開(kāi)發(fā)與測試，從而更好地運用到各個(gè)領(lǐng)域當中。

摘要:摘要:針對說(shuō)話(huà)人語(yǔ)音提取問(wèn)題,提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )多任務(wù)學(xué)習的嵌入式注意機制單聲道說(shuō)話(huà)人語(yǔ)音提取方法。該算法將語(yǔ)音分離和語(yǔ)音提取統一到單個(gè)框架中,向頻譜映射分離模型中嵌入說(shuō)話(huà)人注意機制,并在引入說(shuō)話(huà)人輔助信息的注意機制中得到時(shí)變注意權重,利用時(shí)變注意權重分離出目標說(shuō)話(huà)人的內部嵌入向量,隨后采用提取模型對目標說(shuō)話(huà)人的嵌入向量進(jìn)行非線(xiàn)性處理運算,估計出目標說(shuō)話(huà)人對應的掩蔽,進(jìn)而提取出目標說(shuō)話(huà)人語(yǔ)音。同時(shí)借助TIMIT數據集,進(jìn)行了語(yǔ)音提取實(shí)驗。實(shí)驗結果驗證了所提算法的可行性和有效性,并在說(shuō)話(huà)人語(yǔ)音提取的性能上有明顯的優(yōu)越性。

摘要:畸變是魚(yú)眼鏡頭的最大的問(wèn)題，針對這一情況，提出一種利用雙橢圓模型對魚(yú)眼鏡頭進(jìn)行畸變校正的算法，在改善魚(yú)眼畸變的情況下，同時(shí)能夠保障實(shí)時(shí)輸出；對魚(yú)眼圖像進(jìn)行邊緣掃描和檢測，采用線(xiàn)性擬合的方法獲取魚(yú)眼圖像的光心和半徑，經(jīng)過(guò)雙橢圓模型尋找校正前和校正后圖像的映射關(guān)系，調用GPU加速處理，達到實(shí)時(shí)輸出的效果，經(jīng)過(guò)實(shí)驗對比，針對魚(yú)眼鏡頭引起的畸變問(wèn)題進(jìn)行校正并且能夠實(shí)時(shí)輸出；

摘要:在全球氣候問(wèn)題日益嚴峻的背景下，推動(dòng)低碳發(fā)展具有重要意義，為實(shí)現居民側用電低碳行為精準優(yōu)化，提出一種考慮負荷時(shí)序特性的居民柔性資源低碳協(xié)同方法；文章分析了居民柔性資源的需求響應特性，對各類(lèi)常見(jiàn)居民柔性資源進(jìn)行分類(lèi)；并綜合考慮居民負荷的時(shí)間特性以及與外界環(huán)境因素的相關(guān)性，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò )構造居民柔性資源用能概率模型，進(jìn)一步分析了居民用電行為的時(shí)序特征，實(shí)現考慮時(shí)序特征的居民家電負荷舒適度建模；同時(shí)引入實(shí)時(shí)碳排放因子，考慮用戶(hù)舒適度等約束，提出了考慮負荷時(shí)序特性的居民柔性資源低碳協(xié)同優(yōu)化模型；仿真結果表明：所提優(yōu)化模型能在提高用戶(hù)用電經(jīng)濟性的同時(shí)，有效降低用戶(hù)側的碳排放量，實(shí)現經(jīng)濟性、低碳性多目標趨優(yōu)。

摘要:針對傳統視網(wǎng)膜血管分割網(wǎng)絡(luò )隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )深度加深導致微小特征信息丟失，網(wǎng)絡(luò )分割靈敏度低的問(wèn)題，提出了一種有別于傳統對稱(chēng)編碼-解碼模塊的非對稱(chēng)視網(wǎng)膜血管分割結構。網(wǎng)絡(luò )權重參數量為7.2MB，以殘差注意力模塊和多尺度空洞卷積模塊作為基礎特征提取模塊，特征圖的最大通道層數只有64層，特征圖尺寸減半和反卷積操作都只有兩次，能夠減少特征圖尺寸變化帶來(lái)的信息丟失現象。本文所提方法在DRIVE和CHASE-DB1數據集上進(jìn)行測試的準確性分別為96.85%和97.39%，靈敏度分別為84.03%和86.50%，特異性分別為98.08%和98.12%，AUC分別為98.63%和98.99%。

摘要:以航站樓等大型公共室內環(huán)境中機器人運送旅客為背景，研究多自主載人機器人的派單優(yōu)化問(wèn)題。借鑒了網(wǎng)約車(chē)的派單思想，針對航站樓隔離區環(huán)境內的搭乘需求，研究了自適應性匈牙利派單算法。首先，基于航站樓二分圖派單匹配模型，計算載人機器人的派單調度矩陣。其次，該派單調度矩陣考慮了旅客密度時(shí)空分布、旅客等待時(shí)間和機器人能耗為參考，將路徑-時(shí)間-能量作為目標變量，以計算各接載任務(wù)起訖（OD）矩陣元素值，同時(shí)為挖掘全域派單的可能性，結合供需預測關(guān)系將快到達目標點(diǎn)的載人機器人加入可派單隊列。最后，構建航站樓實(shí)際動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)的三維仿真模型，進(jìn)行了全天時(shí)派單模擬實(shí)驗。結果表明，所研究的派單算法對多目標約束派單求解有較好的優(yōu)越性和適應性，以達到全域最優(yōu)派單分配的目的，為高效完成接載任務(wù)提供其決策支持。

摘要:試飛數據是飛行試驗的核心產(chǎn)品,具有參數量多,數據體量大,信息復雜程度高,查詢(xún)響應快等特征,支撐飛機設計、制造、試飛、運營(yíng)等階段任務(wù)；試飛數據查詢(xún)引擎旨在提供PB級多維度試飛數據快速查詢(xún)服務(wù),對試飛數據特征深度分析,采用大數據交互式查詢(xún)關(guān)鍵技術(shù),基于試飛數據處理與分析平臺,研究了存算分離技術(shù)和異構計算技術(shù),設計試飛數據查詢(xún)引擎,具備多源數據匯聚,多維信息精細查詢(xún),多層數據靈活鉆取,多功能自定義函數集成,多類(lèi)指標數據自適應輸出等功能,創(chuàng )新試飛數據查詢(xún)與可視化方式,并成功應用在某型國產(chǎn)民機的飛行試驗數據管理與分析中,服務(wù)于試飛工程師、飛機設計人員、課題工程師,提高了試飛數據管理效率與試飛數據應用價(jià)值。

摘要:針對K公司汽車(chē)總裝生產(chǎn)線(xiàn)中多AGV(Automated Guided Vehicle)電量分配不均、路徑?jīng)_突、AGV利用率低等物流調度問(wèn)題，為了提高K公司生產(chǎn)線(xiàn)中多AGV物流調度的效率，設計了一種多AGV物流調度仿真系統；利用WebGL(Web Graphics Library) 技術(shù)建立了整個(gè)生產(chǎn)線(xiàn)場(chǎng)景的三維模型；系統能夠自動(dòng)給AGV分配任務(wù)，在A(yíng)GV執行任務(wù)時(shí)，將AGV的電池電量和AGV路徑規劃問(wèn)題考慮到物流調度系統中；該系統實(shí)現了對物流調度系統中AGV運輸任務(wù)的合理分配，提高了物流調度的效率；經(jīng)實(shí)際應用滿(mǎn)足了K公司汽車(chē)總裝生產(chǎn)線(xiàn)多AGV物流調度工程上的應用。

摘要:接觸網(wǎng)支柱數字化管理是電氣化鐵路運維的關(guān)鍵環(huán)節,基于移動(dòng)視頻建立接觸網(wǎng)支柱數字臺賬是高效、經(jīng)濟、便捷的技術(shù)手段。為實(shí)現對于移動(dòng)視頻圖像序列中接觸網(wǎng)支柱桿號的精準識別,提出了一種基于區域相關(guān)和改進(jìn)SVTR網(wǎng)絡(luò )的接觸網(wǎng)支柱識別算法。針對視頻圖像中接觸網(wǎng)支柱區域重疊、結構模式復雜的特點(diǎn),采用了YOLO v4網(wǎng)絡(luò )對單幀圖像中支柱區域和號牌標識區域分別進(jìn)行檢測,并通過(guò)測算交疊區域來(lái)獲得距觀(guān)察點(diǎn)最近的桿位和對應的號牌區域。此外,針對接觸網(wǎng)桿號牌尺度多樣性和字符變長(cháng)的問(wèn)題,在桿號文字識別問(wèn)題中采用了SVTR-tiny網(wǎng)絡(luò ),并進(jìn)一步引入遷移學(xué)習方法增強模型對于復雜桿號的識別精度和對于不同線(xiàn)路場(chǎng)景的泛化性能。通過(guò)在實(shí)際高鐵線(xiàn)路采集的移動(dòng)視頻數據集上進(jìn)行測試,結果表明算法在移動(dòng)視頻中視野最近桿位桿號區域的定位檢出率可達98.01%,桿號文本的識別準確率達到96.13%,適用于我國高速鐵路主要干線(xiàn)建設配套的接觸網(wǎng)支柱結構。

摘要:目前電子病歷在多客戶(hù)端數據共享上依然存在分享困難和患者隱私無(wú)法保護等的問(wèn)題,因此醫療信息泄露防控及共享問(wèn)題迫在眉睫；為了解決該問(wèn)題對PBFT算法進(jìn)行了分析,以此提出了afBFT共識算法,并對其有效性進(jìn)行了驗證；實(shí)驗結果表明,連續運行時(shí)可插拔共識算法(Pluggable Consensus based on PBFT,CPBFT)算法和拜占庭容錯算法(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)算法的通信量的平均值十分相近,而afBFT共識算法的通信量平均值為3.47千字節,比PBFT算法高14.1%左右,但處于可接受的范圍內；同時(shí)出塊時(shí)間的平均值可以穩定在2.4s左右；而在遭受攻擊后afBFT共識算法表明出較強的抗預測攻擊的能力,同時(shí)將其應用在實(shí)際方案中使得數據加密與搜索的時(shí)間處于較低的范圍,分別為350ms內和140ms內；綜合來(lái)看,提出的afBFT共識算法在電子病歷管理應用上具備有效性,其對保障多客戶(hù)端醫療信息共享安全性具有重要意義。

摘要:為了實(shí)現無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )的動(dòng)態(tài)數據流環(huán)境中的異常檢測,本文提出了一種迭代超橢圓判決邊界方法。首先建立起異常檢測超橢圓模型,然后每個(gè)節點(diǎn)基于到當前時(shí)間為止的測量值來(lái)調整其超橢圓模型,最終收斂到覆蓋正常和異常測量值的超橢圓邊界；為了提高模型對監測環(huán)境中數據變化的跟蹤能力,提出了一種采用遺忘因子并結合滑動(dòng)窗口的基準估計和有效N跟蹤的方法,從而實(shí)現對數據真實(shí)流屬性的捕捉；仿真實(shí)驗結果表明,本文提出的動(dòng)態(tài)建模方法相比于目前先進(jìn)的靜態(tài)建模方法,不僅具有更高的準確性和異常檢測能力,而且具有更強的數據變化的跟蹤能力和檢測能力。

摘要:交叉口是道路網(wǎng)絡(luò )中重要的交通節點(diǎn)，容易產(chǎn)生交通堵塞問(wèn)題，為了在保證通行安全的情況下提高特種車(chē)輛的通行效率，研究基于機器視覺(jué)的交叉口特種車(chē)輛快速通行技術(shù)。優(yōu)化通行基礎采用圖像采集及預處理、檢測識別和通行控制作為技術(shù)框架結構，利用機器視覺(jué)技術(shù)采集交叉口實(shí)時(shí)交通圖像，通過(guò)圖像濾波、圖像增強等步驟，實(shí)現初始圖像的預處理。利用Car-YOLO網(wǎng)絡(luò )識別交叉口通行能力，規劃快速通行路線(xiàn)，考慮前車(chē)行駛狀態(tài)，求解特種車(chē)輛通行速度，針對車(chē)輛所占車(chē)道，通過(guò)綠燈早啟、綠燈周期時(shí)間延長(cháng)等方式控制交叉口信號燈，實(shí)現交叉口特種車(chē)輛快速通行。實(shí)驗結果表明:在擁堵和正常通行場(chǎng)景下，優(yōu)化設計技術(shù)的特種車(chē)輛通過(guò)時(shí)間的平均值分別為18.2s、10.1s，事故發(fā)生概率分別低于2%、1.4%，具有較好的應用效果。

摘要:針對復雜裝備測試時(shí)多通道熱電偶傳感器的高精度高穩定性溫度測試需求,設計了一種基于LXI總線(xiàn)的熱電偶采集系統,單臺設備具有48個(gè)測量通道,通過(guò)LXI總線(xiàn)可以實(shí)現多設備間同步測量,大幅提高了測量效率與測量精度。本系統采用高精度24位模數信號采集與調理技術(shù),電壓采集分辨率最小可達到0.032uV、溫度采集分辨率達到0.04℃,電壓測量精度達到0.05%；設計了一種高精度快速冷端溫度補償模塊,可以有效補償環(huán)境溫度變化所帶來(lái)的測量誤差,T型熱電偶溫度測量精度達到0.25℃；集成了多種熱電偶傳感器電壓-溫度信號轉換與補償算法,支持J、K、T、E、S、R、B、N型8種熱電偶；為有效解決數百通道溫度采集面臨的多設備同步采集問(wèn)題,采用了LXI總線(xiàn)架構,多設備間均通過(guò)LAN進(jìn)行數據通訊。為進(jìn)一步驗證所設計系統的性能,通過(guò)某計量實(shí)驗室進(jìn)行了溫度準確度與電壓準確度測試,R型熱電偶溫度測量誤差在0.45℃內、S型熱電偶溫度測量誤差在0.6℃內；最后,在某發(fā)動(dòng)機綜合測試試驗臺上進(jìn)行了K型熱電偶實(shí)測驗證,并通過(guò)與NI公司的PXIe-4353模塊進(jìn)行對比測試,驗證了所設計的熱電偶采集系統具備較高的測量精度,K型熱電偶準確度達到了0.5℃。

摘要:MBSE是復雜系統設計的重要范式,尤其對于大型嵌入式系統設計具有重大意義；但在MBSE的虛擬驗證環(huán)節,針對節點(diǎn)的串行端口的互聯(lián)通信仍缺乏有效靈活的手段；為解決該問(wèn)題,提出了一種基于Linux系統內核驅動(dòng)的串行端口模擬方式,實(shí)現了基于模擬串行端口的多虛擬設備間的通信技術(shù)；分析了標準串行端口的內核驅動(dòng)架構,進(jìn)行規范的驅動(dòng)設計,構建模擬串行端口,以模擬設備替代真實(shí)硬件設備；實(shí)驗驗證了模擬的串行端口的功能可用性,且具備平均456.98Mbps的最大傳輸速率,滿(mǎn)足物理串行端口的速率范圍要求；利用該模擬串行端口,實(shí)現了虛擬設備間的雙向串行通信實(shí)驗,能夠支持嵌入式子系統間串行通信模擬的需要。

摘要:針對夏季用電高峰時(shí)期用戶(hù)對空調設定溫度隨意調節造成能源浪費以及需求側對電網(wǎng)控制指令響應不夠精確的問(wèn)題，提出了一種基于功率削減的空調溫度分檔需求響應調控策略；以某辦公建筑VRV空調為研究對象，分別建立該辦公建筑空調物理仿真模型以及功耗數學(xué)模型，并對模型的準確性進(jìn)行驗證；提出基于不同舒適度和激勵電價(jià)的VRV空調溫度控制檔位，構建室內機溫度分檔調控多目標優(yōu)化模型，優(yōu)化目標為調控時(shí)期空調實(shí)際功率與調控目標值的平均偏差以及負荷聚合商對用戶(hù)的激勵補償費用同時(shí)最小；選取人工蜂鳥(niǎo)算法作為優(yōu)化算法，針對該算法存在搜索速度慢、尋優(yōu)精度低、易早熟收斂等缺點(diǎn)，在種群初始化階段采用Hammersley序列生成更加均勻的初始種群以提高算法的收斂速度與精度，在搜索階段采用高斯變異算子對蜂鳥(niǎo)位置進(jìn)行擾動(dòng)以進(jìn)一步提升算法的探索能力。運用改進(jìn)人工蜂鳥(niǎo)算法對模型進(jìn)行求解，并與人工蜂鳥(niǎo)算法、粒子群算法、灰狼優(yōu)化算法和鯨魚(yú)優(yōu)化算法的求解結果進(jìn)行對比，以證明所提策略的有效性；實(shí)驗結果表明，應用改進(jìn)人工蜂鳥(niǎo)算法求解后的結果在保證用戶(hù)舒適度的條件下最多可將功率調控精度提高83.1%并且將激勵費用減小8.36%。

摘要:設計了一種集成通道注意力機制的YOLOV5s檢測網(wǎng)絡(luò )的駕駛行為識別方法，用以實(shí)時(shí)檢測并識別駕駛員在駕駛室內的駕駛行為，從而有利于糾正駕駛員的不良駕駛行為，減少交通事故發(fā)生的概率。建立了駕駛室內駕駛員手部動(dòng)作的圖像數據集；在YOLOv5s網(wǎng)絡(luò )結構中引入通道注意力機制，通過(guò)對比實(shí)驗、消融實(shí)驗研究了通道注意力模塊嵌入YOLOv5s中的較佳作用位置、配置數量的影響及其檢測識別性能效果；論證了帶通道注意力的改進(jìn)YOLOV5s可保留信息量大的特征、抑制不相關(guān)的特征，模型參數量和復雜度降低，從而加快檢測速度。測試結果顯示，較原YOLOV5s網(wǎng)絡(luò )，改進(jìn)的YOLOV5s在平均精確度和召回率上相當，而檢測速度提升了26.08%，該方法能夠較好地滿(mǎn)足駕駛員手部動(dòng)作的實(shí)時(shí)監控需求。

摘要:針對目前電力通信網(wǎng)絡(luò )重要節點(diǎn)識別時(shí)存在識別精度低、考慮片面的問(wèn)題，提出了一種多層節點(diǎn)重要性識別模型。通過(guò)將電力通信網(wǎng)絡(luò )分為物理拓撲層、傳輸層和服務(wù)層三層結構，建立不同層中節點(diǎn)重要性度量指標。提出了自適應的基本度量可信度指標，從而計算不同層的基本測度可信度與節點(diǎn)綜合臨界度。實(shí)驗結果表明，與APT、ASI、AST、TOPSIS等模型相比，所提多層節點(diǎn)重要性識別模型可綜合考慮物理拓撲層、傳輸層、服務(wù)層中各節點(diǎn)重要性度量，從而高質(zhì)量確定電力通信網(wǎng)絡(luò )中重要節點(diǎn)。仿真結果符合實(shí)際情況，驗證了所提模型的有效性和實(shí)用性。

摘要:當區域互聯(lián)網(wǎng)受到攻擊時(shí)，其流量會(huì )發(fā)生較為明顯的變化，因此提出基于流量特征的區域互聯(lián)網(wǎng)攻擊源IP地址檢測方法。采用NetFlow技術(shù)采集用戶(hù)高速轉發(fā)的IP數據流，得到網(wǎng)絡(luò )流量數據。針對網(wǎng)絡(luò )流量中突變數據，實(shí)施去除處理。通過(guò)最小冗余最大相關(guān)性，提取互聯(lián)網(wǎng)的流量特征，以提高攻擊源IP地址的檢測精度。以流量特征的信息熵作為輸入，結合極限學(xué)習機與k均值算法實(shí)現攻擊流量檢測并確定互聯(lián)網(wǎng)攻擊源IP地址。測試結果表明:在該方法的應用下，攻擊源IP地址檢測質(zhì)量指數在0.9以上，由此說(shuō)明該方法的檢測準確性更高，檢測質(zhì)量更好。

摘要:目前在垃圾分類(lèi)目標檢測上大多采用YOLOv5系列算法，該算法在相同參數量的情況下，檢測精度和檢測速度都相對不太高，難以滿(mǎn)足實(shí)際應用需求。論文對基于PP-PicoDet技術(shù)的垃圾分類(lèi)目標檢測應用進(jìn)行了研究，并將其與幾種常見(jiàn)的垃圾分類(lèi)目標檢測算法進(jìn)行實(shí)驗對比分析；結果表明，PP-PicoDet算法能夠在使用更少的參數量的情況下，實(shí)現較高的檢測精度和速度，能夠滿(mǎn)足移動(dòng)端部署需求。

摘要:地理測繪勘探激光雷達回波特征在山地區域應用，會(huì )出現光斑回波疊加，導致坐標混亂，特征監測效果差。本研究結合反射式激光雷達，在采集山地地理特征光斑數據的基礎上，優(yōu)化設計反射式激光雷達在山地地理測繪勘探中的應用過(guò)程，并確定其相關(guān)參數。通過(guò)分區對山地地理一一掃描，整合掃描結果，采集該山地地理特征的激光雷達回波數據。設計一種光斑回波波形分解模型，通過(guò)分解處理獲取地理特征，去除光斑回波疊加干擾，在通過(guò)坐標和高程轉換，解決坐標混亂問(wèn)題，完成特征的監控。實(shí)驗結果表明：該方法與傳統的方法比較，能夠更加有效監測出山地地理的變形量，監測效果好、監測性能較高。

摘要:最佳卸載策略直接影響移動(dòng)計算任務(wù)卸載的時(shí)延與能耗，因此提出基于強化學(xué)習方法的移動(dòng)邊緣計算任務(wù)卸載方法。首先對移動(dòng)設備的計算任務(wù)卸載形式展開(kāi)具體分析，并基于分析結果獲取計算任務(wù)卸載能量消耗、發(fā)射功率、傳輸速率等相關(guān)參數值，以此建立移動(dòng)邊緣計算任務(wù)卸載模型。最后基于建立的卸載模型結合Q-Learning算法對計算任務(wù)實(shí)施強化學(xué)習，找出計算任務(wù)的最佳卸載策略，從而實(shí)現移動(dòng)邊緣計算任務(wù)的實(shí)時(shí)卸載。實(shí)驗結果表明，使用強化學(xué)習方法開(kāi)展移動(dòng)邊緣計算任務(wù)卸載時(shí)，卸載能耗低、時(shí)延小。

摘要:隨著(zhù)武器裝備試驗鑒定在武器裝備研制過(guò)程中作用地位越來(lái)越重要,必將會(huì )在理念、方法與組織等方面呈現出新的特點(diǎn),做好新時(shí)期武器裝備試驗鑒定工作研究空前緊迫。通過(guò)對試驗鑒定、數字化、數字化轉型等內涵的研究,進(jìn)一步加深了對裝備試驗鑒定數字化轉型的理解。從裝備試驗鑒定呈現的實(shí)戰化、一體化、多樣化、周期化的四個(gè)特點(diǎn)角度出發(fā),分析了實(shí)現數字化試驗鑒定所存在的提高實(shí)戰化水平需求、一體化試驗鑒定需求、多樣化試驗任務(wù)需求、試驗場(chǎng)試驗需求等四種需求,并總結形成數字化試驗能力、數字裝備鑒定定型能力、試驗鑒定數字化管理能力和構建數字試驗場(chǎng)能力四種核心能力目標,為試驗鑒定數字化轉型的方向提供了理論參考。