模型不可知的联合相互学习

主流的联邦学习(federated learning, FL)方法需要梯度的交互和数据同分布的理想假定,这就带来了额外的通信开销、隐私泄露和数据低效性的问题。因此,提出了一种新的FL框架,称为模型不可知的联合相互学习 (model agnostic federated mutual learning, MAFML)。MAFML仅利用少量低维的信息(例如,图像分类任务中神经网络输出的软标签)共享实现跨机构间的“互学互教”,且MAFML不需要共享一个全局模型,机构用户可以自定制私有模型。同时,MAFML使用简洁的梯度冲突避免方法使每个参与者在不降低自身域数据性能的前提下,能够很好地泛化到其他域的数据。在多个跨域数据集上的实验表明,MAFML可以为面临“竞争与合作”困境的联盟企业提供一种有前景的解决方法。     

UWB-SAR抑制RFI算法性能评估与测试

参数化方法是实现UWB -SAR抑制RFI的重要手段。为评估抑制RFI算法的实际性能 ,利用UWB -SAR实验系统的实测数据 ,从干扰抑制能力和脉冲压缩性能改善两个方面对几种主要算法进行了比较分析。结果表明 ,在干扰能量抑制比和脉冲压缩指标度量下 ,几种典型的参数化算法都能显著提高接收信号的信干比 ,而基于正弦波模型的算法略优于基于AR模型的算法。     

MPSTD算法在波导分析中的应用

研究了多域伪谱时域(MPSTD)算法应用于波导问题分析时的激励源设置,并在此基础上,采用MPSTD算法计算了波导截止频率和典型三维波导结构的S参数,计算结果与HFSS或FDTD的计算结果做了比较,数值仿真表明,将MPSTD算法应用于波导问题的分析,可实现对波导问题的精确建模,具有较高的计算效率和计算精度,波导问题的MPSTD分析拓展了MPSTD算法的应用领域,为复杂波导问题的精确求解提供了一种思路。     

空间电磁对接的鲁棒协调控制

空间电磁对接具有不消耗推进剂、连续可逆控制能力和无羽流污染等优点,应用前景广阔.空间电磁对接控制难点在于强非线性、不确定性以及耦合性等问题.为此,论文综合采用线性扩张状态观测器(LESO,Line Extended State Observer)、反馈线性化以及鲁棒H∞控制技术,设计空间电磁对接的鲁棒协调控制,并通过仿...     

相位编码脉冲压缩雷达杂波建模与仿真

通过对相位编码脉冲调制信号分析入手,基于常规脉冲雷达杂波模型,给出了相位编码脉冲压缩体制雷达下的杂波模型,并用蒙特卡罗方法分析了杂波回波信号的概率分布特性和功率谱特性,距离波门回波之间的相关性。最后给出了在雷达环境模拟器中,该类型杂波模拟的系统实现方法。     

新型爆磁压缩脉冲功率调制电路

爆磁压缩发生器一般具有较低阻抗,在驱动较高阻抗负载时需要脉冲功率调制电路。传统的脉冲功率调制电路需要脉冲变压器,体积庞大,若其后再采用传输线作中间电容储能,尽管输出波形有改善,但体积更大。提出一种无需脉冲变压器,把传输线当作电感储能元件的功率调制电路。该方案具有电路结构简单、体积紧凑、绝缘压力小等优点。文中同时给出了电路的仿真结果。该功率调制方案将使爆磁压缩的应用更加广泛。     

基于压缩估计的单星观测定轨方法

分析了单星观测模式下的天基测控系统的可行性,并针对该观测模式下轨道确定中法矩阵的特点,提出了一种基于压缩估计的定轨方法,对法矩阵进行压缩变换,避免了法矩阵奇异造成的误差传递。证明了当满足一定条件时,该压缩方法的估计精度要高于传统的定轨方法。结合单星观测的特殊性,提出了误差传递因子,设计了单星观测下的压缩估计定轨算法。最后以单星模式下的天基测控系统作为仿真背景进行了仿真试验。结果表明,该压缩估计可有效提高单星观测模式下轨道确定的精度。     

改进Laplace先验下的复数域多任务贝叶斯压缩感知方法

为了将现有的实数域贝叶斯压缩感知方法推广至复数域,利用改进Laplace先验假设,提出了一种复数域多任务贝叶斯压缩感知(complex multitask Bayesian compressive sensing using modified Laplace priors, CMBCS-MLP)方法,消除了测量噪声方差的影响,并推导了一种基于递归操作的快速算法。数值仿真表明：针对复数域稀疏信号重构问题,相比于现有方法,所提CMBCS-MLP方法具有更好的精确性和鲁棒性。     

压缩感知稀疏重构对星图的影响

稀疏重构是压缩感知理论的核心内容之一,为了将稀疏重构有效地应用于星敏感器的压缩成像过程中,从星图图像误差和星点特征误差两个方面分析稀疏重构对星图的影响。在图像误差方面,利用峰值信噪比评价指标考察星图在不同重构算法、不同压缩比下的重构质量;在特征误差方面,从理论上分析稀疏重构对星点特征的影响机理,提出星点特征重构误差的评价指标,考察星点的质心、亮度和数量特征的重构误差。结果表明,在所选算法各压缩比下,星图相比一般图像能够获得更高的重构质量,重构星点能够在很大程度上保持可用于姿态确定的特征信息,结论保证了利用重构星图进行姿态计算的正确性,进一步验证了压缩感知理论在星敏感器中应用的可行性,为实现星敏感器的压缩成像提供了现实依据。     

使用三个数域的数域筛算法

大整数分解难题是RSA密码的数学安全基础.目前数域筛算法是分解365比特以上大整数的最有效方法,然而它的时间复杂度仍然是亚指数的.对于目前普遍使用的1024比特以上大整数,数域筛算法还不能分解,所以研究数域筛算法具有重要的意义.现有的一般数域筛算法普遍使用两个数域,对多个数域的研究极少.一般数域筛算法经过修改可以使用三个数域,即两个代数数域和一个有理数域.分析表明:修改后的数域筛算法与原来的一般数域筛算法在时间复杂度上处于同一量级.但修改后的数域筛算法有更多地方可以合并计算,所以计算速度更快了.通过两个实验也验证了这一结论.