基于八叉树优化的MoM-PO/PTD混合算法分析目标电磁散射及辐射问题

在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N²), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N²降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。     

一类分数阶比率依赖型捕食系统的动力学分析

讨论了一类食饵带有疾病的分数阶比率依赖型捕食系统的动力学行为。利用线性化方法定性分析了各类平衡点的稳定性,并给出了其正平衡点局部渐近稳定的充分条件。数值模拟显示,参数和阶数对平衡点的收敛速度及其稳定性产生很重要的影响。     

基于机器人操作系统的机器人自主追踪系统设计

为了解决移动机器人在机器人操作系统(robot operating system, ROS)中的人脸追踪问题,提出一种基于Siamese目标跟踪算法开发的追踪系统。首先,开发了追踪系统的硬件平台;其次,开发了Siamese跟踪算法,实现了对人脸目标的实时跟踪;最后,实现了导航系统与视觉系统的开发及融合,并通过实时记录的追踪数据与追踪曲线,分析了该系统的追踪性能。实验结果表明:该系统能够在ROS系统下实现对人脸目标的实时跟踪。     

城市治理数字化 “一网统管”智能处置道路积水

为了优化道路积水信息监测、强化监管联动部门协同、提高积水事件响应速度、提升积水应急处置效率,上海水务部门通过道路积水处置预报预警、感知发现、报警联动、抢险处置、反馈解除五大环节闭环管理,创新道路积水处置智能化应用,大大提升了防汛排水效率,为探索超大型城市数字化治理新模式起到了示范作用。     

基于CAN协议汽车动力转向系统标定的软件设计

由于汽车标定系统软件难以普遍适用于不同应用场景,按照国家标准,设计了一种基于CAN协议的动力转向系统方向盘角度标定诊断软件。根据通信协议类型配置初始参数,建立诊断设备与汽车ECU之间的数据通信连接,再对汽车ECU进行数据采样并对采样数据进行分析提取,建立标定模拟数据库,通过设计标定功能函数运行程序,最终实现诊断仪标定功能。经测试运行,显示该软件可以实现预期标定功能,降低标定工作的复杂程度。     

一种新型复合探雷系统的设计和实现

为了解决传统探雷器易受复杂土壤环境和各种干扰物的影响造成误报率过高的问题,提出了一种基于电磁感应(EMI)和探地雷达技术(GPR)的复合探测系统及其设计方案,通过将两种完全不同探测机理的传感器数据进行融合处理,协同工作,提取地雷目标特征信号,结果表明:可有效提高地雷的探知率并降低误报率,克服采用单一探测技术探雷器难以解决的原理性虚警问题;通过样机试验结果验证了设计方案的有效性。     

加强科技经济融合组织创新,建设创新联合体

产学研融合是科技经济融合的核心内容,大力推进包括产学研融合在内的科技经济深度融合,成为我国"十四五"时期区域创新发展的关键环节.数字化大背景下,"十四五"期间推进科技经济深度融合具备良好条件.本文概述了科技经济融合的六种基本组织模式及未来我国加强科技经济融合组织创新、建设创新联合体的5个路径.     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

基于改进四元数阻尼误差模型的SINS初始对准算法

针对传统捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)四元数非线性误差模型存在坐标系不一致的问题, 对姿态误差模型和速度误差模型进行改进, 将误差矢量统一投影至计算导航坐标系下。此外, 引入全球定位系统阻尼信息, 在阻尼SINS解算基础上, 结合四元数无迹估计器提出了一种改进四元数阻尼误差模型对准算法, 可应用于系泊状态下的SINS初始对准。仿真和车载试验结果表明, 在不同的大失准角下, 该改进算法相比传统四元数阻尼误差模型对准算法和欧拉角阻尼误差模型对准算法, 具有更好的对准精度、收敛速度以及稳定性。     

基于区域变换的人脸融合改进算法

针对人脸融合过程中出现的侧面图像无法正常融合及肤色融合的问题,利用TP-GAN神经网络源图像人脸的倾角对目标图像人脸进行变换和生成,保证源与目标图像人脸倾角的一致性,同时在生成过程中引入对抗损失与对称损失统一性保留的损失组合,保证生成人脸图像的身份判别稳定.选取了Multi-Pie人脸数据集进行实验,实验表明:加入TP-GAN网络后,相对于传统的人脸融合算法在人脸多角度融合问题方面得到了有效的提高,解决了目标人脸图像为侧面图时无法完美融合的问题.