基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

美国调整国防布局，以应对新一轮大国竞争

<正>随着中美战略博弈的不断深化，拜登政府重新定义了中美关系，在认可特朗普政府对华政策总体方向的基础上，将中国明确定义为“最严峻竞争者”，甚至奉行“弹性遏制战略”，在遏华的总方向上更进一步。拜登总统上台一年以来，不断调整国防布局，从国防组织架构、国防预算、作战概念开发、军种建设以及全球军事部署等多个方面进行调整，以应对新一轮大国竞争。     

目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

"双一流"建设对首都师范大学小学教育专业理科方向发展的机遇与挑战

在"双一流"建设背景下,首都师范大学初等教育学院小学教育专业理科方向积极推进专业一体化建设,促进教育教学与科研创新改革.遵循理科教育教学特点,深化专业教育理念,加强课程建设,创新人才培养模式,建立高水平的教学模式.     

动手操作分析电场和磁场方向

结合大学物理中电场和磁场方向判断这类重要问题,采用简单而形象的动手操作方法分析电场和磁场方向.旨在构建体现应用技术型大学"动手动脑"的办学理念,适合应用型大学学生特点的大学物理课程体系提供思路,为应用技术型大学基础理论课程的教学改革提供借鉴.     

采用弯曲梁的压电式多方向宽频振动能量采集器

针对现有宽频多方向能量采集器频带窄、结构复杂、成本高等不足,本文提出了一种采用L型弯曲弹性梁的宽频多方向振动能量采集器,并探讨其工作原理、进行实验研究。结果表明:当外界加速度0.4g时,在x、y方向获得宽频采集特性,其带宽约5Hz,z方向带宽约2Hz;在x、y、z方向分别得到约2.5、3V和6V的峰-峰值电压。可见,弯曲弹性梁压电式多方向宽频振动能量采集器不仅具有宽频特性,而且还实现了多方向的能量采集。     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

基于微电网的DV-hop改进算法

针对微电网监控系统中海量信息数据处理时,大量数据的传输可能会导致无线传感器网络崩溃与数据丢失等问题,提出了一种基于微电网的无线传感器网络的改进DV-hop算法。首先,将边缘计算技术应用于微电网,改进微电网监控系统结构;其次,在改进微电网监控系统基础上,将基于平均加权方法与跳数加权方法的DV-hop算法有机结合,得到新的改进算法,使得无线传感器节点定位误差缩小至0.60。仿真结果表明:基于平均加权方法与跳数加权方法提高了传感器节点定位精度。     

一种HEVC样点自适应补偿快速算法

为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间.     

基于边缘计算的电力领域预测性维护架构设计

在对电力设备运维现状、预测性维护、边缘计算技术概要阐述的基础上,从涉及开展预测性维护的基础环境、开展边缘计算的关键要素、预测性维护的关键步骤几方面展开了充分的先决条件分析.对于边缘计算在电力领域预测性维护中的架构设计,与《边缘计算参考架构3.0》涉及的相关架构做了深度融合,用以指导预测性维护涉及的边缘计算,进而拓展应用思路,引导在电力物联网以及多站融合数据中心站大力推进的大背景下,边缘计算和边缘计算技术环境下电力领域预测性维护的研究和实际应用.