2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式(例如量子计算等)深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

应用交互多模(IMM)算法跟踪低空目标

雷达跟踪低空目标时,由于多路径传播的影响,目标俯仰角的测量会出现测量误差.并且由多路径传播引起的测量噪声方差较大,在时间上具有相关性.应用交互多模(IMM)算法来提高跟踪低空目标的性能,并且提出了一种去相关的滤波方法来克服多径误差相关性的影响,最后给出了计算机仿真的滤波结果.     

多模导弹导引头系统

宽频带导弹多慕地引头系统包含２－３５ＧＨｚ频带宽度的宽频带相控阵发射／接收装置的晶片级相控阵。多模中频单元有选择性地产生雷达和干扰波形,并测量反射的雷达参数和外部辐射的ＲＦ能量的参数,制导处理器用于管理前端资源以选择有源或半有源雷达搜索和跟踪,或同时搜索,跟踪,寻的和对复杂的防御雷达实施一种电子干扰。通过将接收的信号与数据库内预存的防御系统的参数、高清晰度目标外形以及预载的目标地理坐标相比较确认一     

基于改进多模滤波算法的控制系统故障诊断

应用分层多模自适应滤波算法对控制系统的故障进行诊断时,只能识别出故障的类型,如识别出是传感器还是执行器发生故障,并不能判定出故障的大小.提出一种改进分层多模自适应滤波算法,应用此算法可使分层多模自适应滤波算法不仅可以检测出控制系统的故障类型,而且能够确定发生故障的执行器局部故障程度.将此算法应用于某无人机控制系统的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.     

软件无线电概述

软件无线电是近年来在通信领域兴起的一个热点,在军用通信和移动通信中都有着极大的应用前景。本文综合论述了软件无线电的概念,以SpeakEasy计划为例,介绍了软件无线电的研究现状,最后就其中的关键技术提出了我们的看法。     

自适应互作用多模型(AIMM)算法在机动目标跟踪中的应用

首先,对自适应互作用的多模型（AIMM）算法在机动目标跟踪中的应用作了介绍。此算法不需事先已知模型,而是用一个二级卡尔曼估计器估计目标的加速度,然后,采用相互作用的多模型（IMM）算法,将估计加速度送给加速度参数不同的子滤波器。最后,对不同机动目标情形进行仿真,将AIMM算法和IMM算法做一比较。考虑到有关计算的需要和容易实现等要求,此算法可以在并行机上计算。     

藏区大学英语阅读教程与视听说教程多模态对比分析

本文以甘肃民族师范学院非英语专业大学英语教材为例,在相关理论支撑下,探讨多模态下大学英语两种教科书的多模态设计,旨在对藏区大学英语教师充分地利用教材中的多模态设计进行教学提供参考,以有效地促进藏区英语学习者大学英语的学习兴趣.     

基于态势预测的无人机防相撞控制方法

针对无人机自主飞行过程中,受空中非协作移动目标威胁较大,且空中移动威胁存在高机动性的特点,提出一种预测移动威胁情况下的无人机防撞控制方法,该方法采用交互多模(IMM)算法预测移动威胁的运动状态,同时利用滚动时域控制(RHC)思想建立无人机运动控制模型,构造有约束目标函数,运用微分进化算法(DE)求解目标函数,获取最优控制量,输入控制模型,完成防撞机动控制。仿真结果表明,该方法可以有效解决空中多架航空器同时入侵的防撞问题。     

基于扩展多模型自适应估计的运载火箭伺服机构故障检测与诊断

针对运载火箭伺服机构故障,提出了一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。首先建立了考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型,其次将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型,然后利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率,最后给出了基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。该方法的优点是只用一个扩展卡尔曼滤波器就可完成一个伺服机构的故障检测与诊断,从而大幅减小用于伺服机构故障检测与诊断的滤波器数量。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测,在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

一种双门限自适应多模多目标跟踪算法

针对机动目标的交互多模跟踪滤波器,提出了基于模型过程噪声自适应调整的双门限的AIMM算法,并对其性能进行了研究,该算法对模型初始参数不敏感,具有稳定性,在目标模型与目标实际运动偏差较大的情况下,具有较好的跟踪性能;针对密集杂波和多目标情况下的目标跟踪,将多模交互滤波的模型自适应调整算法与JPDA算法结合,提出了AIMMJPDA算法的思想与实现。仿真结果显示该方法在机动目标跟踪方面具有模型调整简单、跟踪实时性良好的效果。