基于深度学习及UKF的机器人SLAM

针对室内机器人定位中精度不高、稳定性差的问题,提出融合深度学习和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的机器人同时定位与地图构建方法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。首先利用深度相机获取彩色图和深度图,再利用单发多框探测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)进行路标检测,获取路标坐标,最后将路标信息加入到UKF-SLAM中。实验结果表明,该方法提高了SLAM的精度,可用于室内机器人同时定位与地图构建。     

基于高斯和粒子滤波的AUV水下地形辅助导航方法

针对自主式水下无人航行器(AUV)长时间潜航时的精确导航定位需求,以多波束测深系统为水下地形测量设备,提出一种基于贝叶斯估计的AUV水下地形匹配导航模型。针对贝叶斯滤波后验概率密度函数的求解问题,用高斯混合密度函数近似状态的后验概率密度函数,提出了基于高斯和粒子滤波的水下地形匹配导航方法。基于多波束测深数据的回放式仿真试验表明,提出的方法可以有效近似地形匹配的贝叶斯滤波模型,具有良好的实用性。     

变分自编码器结合聚类算法在空战态势评估问题上的应用

针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点,提出基于时间段的空战态势分类方法,将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上,提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型,即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度,使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类,并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果,形成正确的态势分类标准。在实验部分,分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明,模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强,所提方法具有实际应用价值。     

基于反正切函数的测试性分配方法

针对现有主流测试性分配方法存在的分配指标过低和过高等不合理问题,分析认为其根源在于现有方法采用线性分配函数,而该函数不符合测试性指标提升规律,为此,构造了一种基于反正切函数的测试性分配函数,设计故障检测率与故障隔离率指标的分配算法,开展案例应用并与经典故障率分配法和综合加权分配法进行对比分析,结果表明随着分配权重(故障率)的变大,本方法分配指标的增幅逐渐减小,不会出现极低指标和超1指标的不合理情形。     

石墨烯电声换能器的设计与对比

为了使石墨烯电声换能器获得最优性能,主要针对石墨烯热致发声器件和静电式发声器件进行了发声机理研究,通过理论建模和分析,得到了薄膜尺寸、厚度以及应力等结构参数对两种电声换能器的频率响应特性的影响规律。通过微纳加工制造方法设计和制备了一批不同结构参数下的电声换能器,并对这些器件进行了性能测试和对比分析,结果表明：薄膜厚度对热致电声换能器发声声压影响显著,即薄膜越薄,该电声换能器的发声声压越大;薄膜半径、厚度和应力对静电式电声换能器的频带影响较大,即薄膜半径越大,厚度越薄,应力越小,该电声换能器频带越宽。以上研究为优化选取石墨烯电声换能器的类型,优化设计结构参数,提升器件发声性能奠定了基础。     

JPEG2000遥感图像实时压缩系统中基于并行机制的“零时间”数据搬移策略

为了满足JPEG2000遥感图像实时压缩设备的实时性要求,提出了一种基于并行机制的“零时间”数据搬移策略。通过对EBC算法结构进行拆分,并采用EDMA方式进行数据搬移,使得算法运算与数据搬移过程完全并行,搬移时间等效为零。实验结果表明,采用新的数据搬移策略后,编码效率可以提升到100％,EBC算法实现的总时间可缩短46％以上。该搬移机制已成功应用于JPEG2000星载遥感图像实时压缩系统中,系统的实时性达到了设计要求。     

考虑形状差异的RFS多目标跟踪性能评估方法

在对随机有限集(Random Finite Set,RFS)多目标跟踪算法进行性能评估时,最优子模式分配距离(Opti-mal Sub-Pattern Assignment,OSPA)及改进形式是最常用的指标.分析了釆用OSPA距离的评估方法存在不完备的情况,考虑到多目标运动过程中组成的几何形状信息,通过引入形状差异度...     

高性能异构加速器MiniGo算子优化方法

根据高性能异构加速器的特性和MiniGo的训练模式提出了一种高效的并行计算方法。对片上计算资源进行合理规划,实现异构设备之间的流水并行优化;根据异构设备间存在共享存储段设计了共享内存编码模式,减少数据传输开销;根据数字信号处理簇内具有多计算资源的特点结合算子计算-访存特性设计了不同的算子并行计算优化策略。同时,面向TensorFlow实现了一个易于使用的高性能计算库。实验结果显示,该方法实现了典型算子的多核并行计算。相对于单核,卷积算子加速比为24.69。相较于裁剪版8核FT2000+CPU,该方法训练和自博弈执行速度加速比分别为3.83和1.5。     

管道流量泄漏监测的网络链路层路由协议的实现

针对管道流量泄漏和管网突发性的爆管,以管道流量泄漏为应用对象,将一种协同式拥塞控制协议应用于管道流量泄漏监测中,提出TCP(Transmission Control Protocol)拥塞控制改进协议C3P(Cooperant Congestion Control Protocol),通过C3P源端检测RTT(Round Trip Time)延时信息和路由器反馈的1 bit显式预测信息来判断网络拥塞状态,自适应地调节拥塞窗口。仿真实验表明C3P协议能够有效地适应这种高带宽延时网络的传输特性,以保证网络获得更优的链路利用率、TCP友好性以及流与流之间的公平性。