基于AKF的AUV对接回收组合导航研究

针对自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在回收过程中的组合导航精度问题,提出了一种改进的高斯距离迭代法及改进的自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kalman Filter,AKF).基于AUV回收对接系统,研究并建立了针对惯导SINS、超短基线USBL、多普勒计程仪DVL和深度计的基于斜距的组合导航模型.通过对SINS/USBL/DVL/深度计组合导航量测信息误差特性分析,设计了改进的基于斜距的SINS/USBL/DVL/深度计组合导航模型;针对该模型突出的滤波发散问题,设计了基于滤波收敛性判据和强跟踪滤波思想改进的AKF滤波算法进行有机融合.仿真结果表明,此研究使实际AUV系统具有更高的滤波精度和可靠性.     

改进的YOLOV3算法在小目标检测中的研究与应用

战场目标的图像检测与识别对于战场监视、侦察、毁伤状态评估和火控系统研究等具有重要作用.以坦克装甲目标为研究对象,选用识别精度高、速度快的YOLOV3为基础目标检测模型,针对复杂战场环境中获取图像目标特征信息少的问题,引入多尺度特征增强结构的方法对YOLOV3模型进行改进,通过丰富特征图多样性的方式,提高模型性能.在坦克数据集上的实验结果表明,改进后的算法对于复杂战场环境下的小目标特征具有更强的敏感性,较大程度上增强了模型的识别精度.     

MPI并行程序中通信等待问题的诊断方法及其应用

随着并行规模的扩大,现有通信等待问题的诊断方法存在内存开销大、测量时间开销大等问题。通过对现有通信等待问题诊断方法的深入分析,同时考虑测量开销可控的实际需求,建立基于热点函数的通信等待问题诊断模型。基于上述模型,总结出一种更精简、更实用的通信等待问题诊断方法。将该诊断方法分别应用到二维LARED集成、LARED-S、LAP3D等大规模MPI并行程序的通信等待问题诊断过程,应用效果表明本诊断方法可精确定位导致通信等待问题的关键代码段,给出的优化方案及性能提升空间对于后续的程序改进具有参考价值,其中根据诊断结果优化后的LARED-S程序性能提升32%,通信等待时间减少44%。