Fe3O4/Cu2O-Ag可回收型SERS基底的制备及性能研究

首先通过水热法合成了Fe3 O4纳米花球,并在其表面均匀地修饰了酰胺基功能化的RF(resorcinol-formaldehyde resin)层,再利用原位还原法将Cu2 O负载在Fe3 O4纳米球表面,最后将Ag纳米颗粒沉积在Fe3 O4/Cu2 O材料表面,从而制备了Fe3 O4/Cu2 O-Ag纳米复合材料.采用扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、振动样品磁强计(VSM)等手段对Fe3 O4/Cu2 O-Ag纳米复合材料的形貌、物相组成和磁学性能进行了表征.此外,以多环芳烃类污染物芘(Pyr)为目标物,对Fe3 O4/Cu2 O-Ag材料的实际SERS检测性能进行了讨论和分析.结果表明,该纳米复合材料具有优异的SERS活性和磁响应能力,为环境中多种污染物的检测提供了高效低成本的新选择.     

云边协同的轻量级网络结构人脸识别方法

为了解决人脸识别因采用复杂度较高的卷积神经网络导致在计算与存储资源受限的物联网(IoT)边缘设备中无法部署的问题，提出了可通过云边协同技术部署在物联网边缘设备上的轻量级Mobile MTCNN人脸检测与识别算法，以减少物联网边缘设备资源开销.在人脸检测算法中使用轻量级子网络获取人脸框位置和人脸关键点坐标，并在人脸识别算法中设计了基于Mobile-Inception与Mobile-Resent结构的IMobileNet网络模型.实验结果表明：人脸检测算法在较现有算法准确率平均下降1%的情况下，虽然漏检率平均增加1%,但运行时间平均减少20%以上；人脸识别算法在达到MobileNet V2网络相同准确率情况下，设计并选用的IMobileNet-Small网络平均识别时间减少12%以上.因此，轻量级人脸检测与识别算法可维持识别精确度，同时满足边缘设备部署要求.     

基于非线性观测器的导航过程仿真研究

为解决传统观测器使用范围受假设条件限制的问题，在观测器建立过程中，设计了一种参数投影关系，并加入到观测器中，在不受假设条件约束的条件下使其保持半全局稳定，同时估计过程更加直接，使得非线性条件下的参数估计过程较快收敛。仿真结果表明，非线性观测器的计算量要比乘性扩展卡尔曼滤波减少了近80%。试验结果表明，非线性观测器的估计精度与乘性扩展卡尔曼滤波相当，并且可以有效提高参数估计的实时性，节约了时间，提高了导航效率。