基于ARM7的激光测距机性能检测仪的研制

基于无靶板消光比检测原理,以嵌入式处理器ARM 7为核心,设计实现了一套便携式激光测距机性能检测仪。该仪器可用于野外条件下对多种型号激光测距机的测距能力进行自动、快速和不解体检测,获取工作状态信息和信号参量,为维修人员提供快捷方便的检修平台。应用结果表明:该仪器不受环境条件限制,结构紧凑、轻便,可靠性高,便于快速准确检测激光测距机的性能状态,极大地提高了检修效率。     

集中控制混合网络中基于流的资源分配算法

集中控制混合网络中,异构化网络内部的流量具有一定的规律和特性,如果使用原有的单一的离散式最大极值和无状态的网络资源调度算法,忽略了异构网络规律,会造成网络利用率较低、易震荡、部分网络流延迟等问题。通过分析由集中控制网络和普通网络组成的混合网络的拓扑结构,对混合网络结构中常见问题如流闪现、不能估计的流、路径堵塞或连接震荡场景进行分析,并提出基于期望和状态的流量评价资源规划算法POS和POS-FME。算法考虑混合网络的运行状态,对系统可用资源进行评估,为系统中各种流匹配对应可用资源,并具有一定的预测作用,从而避免混合网络出现运行效率低下的场景。通过实验,POS算法和POS-FME算法相对传统算法,利用率提高了10%～30%,并降低了震荡和平均延迟。     

我国消防产业现状分析及对策建议

我国消防产业经过几十年的发展,在企业规模、市场开发、技术水平、规范管理、政策调控、中介组织等方面都有了很大发展,但也存在许多不足,与社会经济发展需要和国际竞争局势不相适应,必须整体谋划,寻求新的发展。     

基于视景仿真的野营净水车模拟训练系统设计

野营净水车装备研制成本高,如果结合实装训练,存在着数量、场地、安全因素等限制.基于这样的需求,开发基于虚拟现实的野营净水车模拟训练系统.技术实现上,应用视景仿真软件Creator的层次化结构、纹理映射和LOD等技术,建立、管理和优化模型.在Vega中设计仿真程序,通过设计碰撞检测,编辑漫游路径,实现自动漫游和基于鼠标的训练操作,且由于声音、文字效果的加入,使模拟训练更为真实.试验分析,该系统适应性好,克服了实装训练的一系列问题,提高了野营净水车的训练效率.     

基于CFD的两栖车辆水上阻力预测

针对两栖车辆水上阻力难于预测的问题,研究了基于计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)的外流场数值计算方法,提出结合车辆水上运动模型预测车辆高速航行时水上阻力的方法,分析了外流场数值计算中数学模型、定解条件、两相流模型以及流场网格划分和边界条件处理方法等问题;通过修改刚体空间运动方程,构建了两栖车辆水上运动模型,实现了引入车辆水上运动模型的两栖车辆水上绕流场计算.试验结果表明:基于CFD的两栖车辆水上阻力预测方法具有良好的预测精度.     

机房漏水检测与精确定位装置研究

机房漏水是危及精密信息设备长期稳定可靠运行的重大安全隐患。为了解决传统定位装置难以实现漏水点精确定位的问题,从传感电缆的检漏原理出发,利用分压补偿原理,通过STEP7软件编程,设计了一个结合自检、漏水检测和漏水定位3种功能的机房漏水检测与定位装置。在此基础上搭建了实验系统,经测试实验,结果表明短距离定位精度可以达到1．70％,从而证实了该装置检测的有效性和定位的精确性。     

面向时空交通栅格流量预测的3D通道注意力网络

城市交通流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义。然而,交通栅格流量数据中的规律在时刻变化,在城市中存在全局范围的时空间关系,并且不同特征通道在每个城市区域上有不同的重要性。为解决这些挑战并做出更准确的预测,设计了一种新颖的时空神经网络模型——3D通道注意力网络(three-dimensional channel-wise attention networks,3D-CANet)。提出一个3D通道内注意力(three-dimensional inner channel attention,3D-InnerCA)单元来动态捕获各个通道中不同的全局时空相关性,同时设计通道间注意力(inter channel attention,InterCA)单元来自适应地重校准每个区域上不同特征通道的贡献。在3个真实交通栅格流量数据集上的实验结果表明,3D-CANet模型的预测能力优于其他对比方法,证明了模型的有效性。     

调频脉冲信号辐射源多普勒信息提取方法研究

提出了一种基于单脉冲频率及频率变化率联合估计和多脉冲联合估计脉冲重复周期变化率的调频脉冲信号辐射源目标多普勒参数提取方法。该方法解决了无源定位系统数据采样频率与辐射源脉冲重复周期不匹配造成的频率偏差问题,在脉冲到达时间的提取上避免了对脉冲边沿的判断,使得利用中频采样信号计算脉冲重复周期成为可能。介绍对了该方法所采用的频率及频率变化率联合估计关键技术,并在此基础上讨论了该方法所能达到的理论估计精度及误差分析,最后通过仿真试验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于移相器控制电压的“动中通”波束形成改进算法

在波束形成技术中,基于同时扰动随机梯度估计算法计算接收功率对移相器控制电压的梯度,研究了同时扰动随机梯度估计算法中扰动量和电压更新方程中步长的取值问题。仿真结果表明,随迭代次数变化的扰动量较固定扰动量能有效地提高算法的收敛性能,在同时扰动随机梯度估计算法中,将步长改为随阵元空间位置变化,能有效地提高电压更新方程的收敛速度。研究了与变扰动量有关的参数取值,指出了参数的选取准则。MATLAB仿真结果验证了所改进算法的正确性和有效性。     

三维点云深度模型压缩算法

随着计算机三维视觉的广泛应用,近几年基于深度学习的点云处理算法得到了大量研究,而耗时耗存储的缺陷较大程度限制了其在移动端的部署应用。基于改进损失函数的总体思路,提出了一种新的点云深度模型压缩框架,将知识蒸馏方法引入二值量化模型中,同时考虑点云聚合操作的特殊性引入了辅助损失项,改进的损失函数共包括预测损失项、蒸馏损失项和辅助损失项三部分。实验结果表明,和已有算法相比,所提算法可以获取更高的精度,同时对当前点云主流深度网络模型也具有良好的扩展性。