基于因子图的AUV协同导航通信延迟误差补偿算法

针对自主水下航行器协同导航系统水声通信延迟导致的定位误差增大问题,在因子图协同导航算法框架下提出一种基于量测信息重建的通信延迟补偿算法。首先,基于主从式协同导航系统状态方程、量测方程构建因子图模型。由于多个自主水下航行器距离量测信息导致因子图模型存在环结构,故通过两次消息传递迭代求解各节点变量概率密度分布。随后,在广播式水声通信延迟机理分析基础上进行量测信息重建,并将其接入因子图代替原始量测信息进行消息传递与解算,从而补偿水声通信延迟。仿真实验结果表明,所提算法可以有效提高从自主水下航行器定位精度,没有通信延迟补偿的协同导航算法定位精度与水声通信固定延迟呈反比,在水声通信固定延迟为10 s的条件下,所提算法相比没有通信延迟补偿的协同导航算法,定位精度可以提高82.57%。     

基于特征聚合的管制语音声纹深度识别方法

针对带有噪声的管制语音声纹识别问题,提出了一种基于特征聚合的声纹识别算法,能够在音频流中识别不同的管制员和飞行员的声纹特征。在经典的X-VECTORS算法的基础上,通过设计残差语谱图特征提取模块和全局可微的NetVLAD特征聚合模块,构造了端到端的说话人识别神经网络训练框架;最后在实际管制语音数据集上对各种说话人识别方法的精度进行了对比分析。实验结果表明,相较于传统的X-VETCORS方法,提出的基于声纹聚合的说话人识别方法具有更高的识别精度。     

基于水下目标定位的领航者-跟随者水下航行器编队控制

自主水下航行器是海战中水下武器的重要组成部分,多水下航行器协同作战可提升整个系统的作业效率与鲁棒性。针对水下航行器领航者-跟随者编队控制中跟随者获取领航者信息的方式,提出了基于水下目标定位方法的领航者-跟随者编队控制框架,设计了基于李雅普诺夫方法的编队控制器,证明闭环系统的一致渐进稳定。最后通过仿真案例佐证了本文的理论成果。     

广东省广州警备区学习实践科学发展观向解决问题聚集找问题实在解决问题有力

近日，广东省广州警备区政委吕保山在学习实践科学发展观阶段性总结会上深有感触地说：“开展学习实践科学发展观活动。主要目的就是要解决不符合科学发展的问题，如果问题找不到、找不准、找不实，学习实践活动就不可能真正取得实效。”     

群众聚集场所随卫工作研究

随卫工作是一项重要的警卫业务,具有其它警卫勤务无法取代的作用.结合工作实践,对做好群众聚集场所随卫工作谈了几点看法知己知彼,精心准备;统一领导,整体作战;合理布局,科学实施.     

利用N阶幻方设计一种具有低相关特性的交织器

Turbo码是近年信道编码理论研究的热点课题,而交织器的设计则是Turbo码研究中的主要问题之一。利用数学中的N阶幻方设计了一种交织器,给出了交织方案。并利用相关特性分析了其交织性能。     

金属橡胶／橡胶复合叠层耗能器试验建模研究

采用电液伺服材料试验机的位移加载方式，对金属橡胶／橡胶复合叠层耗能器进行动态试验研究，结果表明：耗能器的恢复力同时受频率和振幅的影响具有非线性迟滞特性。在此基础上，结合理论分析建立耗能器的动力学模型，提出一种参数分离识别法，辨识出模型中的未知参数。将辨识结果与试验曲线进行对比，结果表明，所建模型可靠，且参数识别精度能够满足工程应用的要求。     

基于主成分分析的空中目标识别

在对空中目标类型进行归类的基础上,建立了融合目标战术特征和物理特征的评价指标体系,运用多元统计分析中的主成分分析法对空中目标识别中的多项指标进行了综合聚集,在理想点的基础上建立了综合优化决策模型.实例验证该模型能有效地解决目标类型识别的问题.     

神经形态器件现状与未来

为解决现有冯·诺依曼计算机面临的低智能、高能耗、低容错等问题,"类脑计算"应运而生。"类脑计算"借鉴大脑的体系结构和信息处理方式,基于神经形态器件构建逻辑与存储相融合的计算硬件,旨在实现更为灵活和智能的信息处理与计算模式。在阐述"类脑计算"起源与发展现状的基础上,研究了人脑神经网络信息处理机制,重点介绍了神经形态器件的研发态势。神经形态器件作为类脑计算芯片和系统的基本组成单元,对于类脑智能的实现至关重要,因此研发能够高精度模拟生物突触、神经元信息处理功能的微纳器件是当前的研究热点。