城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于大津算法和深度学习的开集声纹识别自适应阈值计算方法

针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率.     

非线性切换奇异系统的自适应状态反馈控制

研究了一类满足Lipschitz条件的非线性奇异切换系统的自适应状态反馈控制的设计问题.首先，研究单输入非线性奇异切换系统的基本自适应控制的设计，控制器旨在稳定系统;然后，以单输入非线性奇异切换系统所呈现的具有自适应增益和基于Lyapunov稳定性定理调整增益的机制为基础，将其扩展为多输入奇异切换系统的跟踪问题，设计了自适应控制方法;最后，采用Matlab方法做了数值仿真来说明所提出的控制方法的有效性.所提出的控制器具有非常简单的结构，并且在实践中很容易应用.     

基于灰关联分析的加筋土挡墙频率敏感因子

加筋土挡墙振动频率反映其抗震性能,基于ABAQUS建立了加筋挡土墙频率计算有限元模型,计算5种工况下结构体系的前三阶频率,发现墙后土体弹性模量对结构体系的振动特性影响较明显.引入灰关联分析法,以填土弹性模量、泊松比、重度等5个参数为影响因素,分析其与振动频率之间的关联度,得到加筋挡土墙振动特性敏感因子.通过算例分析得到:加筋挡土墙振动特性对土体的弹性模量变化最敏感,其次为内摩擦角,对填土泊松比、重度、黏聚力敏感度较低;土体弹性模量与振动频率呈线性关系,而内摩擦角与振动频率呈二次函数关系,内摩擦角为32°时频率变化最为敏感;两个敏感因子对三阶振动影响趋势是一致的,即先增加后减小,再增加.泊松比、填土重度、黏聚力对振动频率的影响不规律.     

SH波作用下浅埋隧洞的动应力集中特性

针对平面SH波作用下浅埋隧洞的动力响应问题,采用复变函数和多极坐标方法,研究了入射波频率、入射角度以及隧洞埋深对隧洞动应力的影响规律.研究结果表明:低频波入射时隧洞埋深对动应力集中系数分布影响不大,但高频波入射时影响较为明显;随着入射波与水平面角度逐渐增大,隧洞动应力集中系数(dynamics stress concentration factor,DSCF)分布越来越复杂,最大值从低频段逐渐转移到高频段;当入射角θ0>0时,最大DSCF略大于3,远大于深埋隧道的2.3;当θ0=0、波数小于0.5且隧洞埋深h>4a(a为半径)时,最大DSCF的谱分布较均匀,此时从最大DSCF的角度可将隧洞近似当成深埋隧洞来分析入射波对隧洞的动力作用.     

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.     

空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达算法性能下降, 甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure, DOD)和波达角(direction of arrival, DOA)估计问题, 分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性, 提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先, 构造角度估计的协方差张量, 通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次，利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后，利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后, 采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明, 所提算法对色噪声不敏感, 且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法, 所提算法具有更高的估计精度。     

Methods for backcasting,nowcasting and forecasting using factor‐MIDAS: With an application to Korean GDP

We utilize mixed‐frequency factor‐MIDAS models for the purpose of carrying out backcasting, nowcasting, and forecasting experiments using real‐time data. We also introduce a new real‐time Korean GDP dataset, which is the focus of our experiments. The methodology that we utilize involves first estimating common latent factors (i.e., diffusion indices) from 190 monthly macroeconomic and financial series using various estimation strategies. These factors are then included, along with standard variables measured at multiple different frequencies, in various factor‐MIDAS prediction models. Our key empirical findings as follows. (i) When using real‐time data, factor‐MIDAS prediction models outperform various linear benchmark models. Interestingly, the “MSFE‐best” MIDAS models contain no autoregressive (AR) lag terms when backcasting and nowcasting. AR terms only begin to play a role in “true” forecasting contexts. (ii) Models that utilize only one or two factors are “MSFE‐best” at all forecasting horizons, but not at any backcasting and nowcasting horizons. In these latter contexts, much more heavily parametrized models with many factors are preferred. (iii) Real‐time data are crucial for forecasting Korean gross domestic product, and the use of “first available” versus “most recent” data “strongly” affects model selection and performance. (iv) Recursively estimated models are almost always “MSFE‐best,” and models estimated using autoregressive interpolation dominate those estimated using other interpolation methods. (v) Factors estimated using recursive principal component estimation methods have more predictive content than those estimated using a variety of other (more sophisticated) approaches. This result is particularly prevalent for our “MSFE‐best” factor‐MIDAS models, across virtually all forecast horizons, estimation schemes, and data vintages that are analyzed.     

改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法

针对多幅异源影像匹配准确性不高的问题，提出了一种改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法。首先利用基于快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子与鲁棒性交叠的标准特征描述子，来增强特征匹配的鲁棒性；然后提出改进的随机抽样一致性算法，来提高模型估计的执行效率，同时保证鲁棒性；最后提出针对多幅异源影像匹配的平差方法，来优化异源匹配结果。实验结果表明，在异源影像存在较大差异的情况下，改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法具有精度高的优势。      

高精度直线切换式调焦机构的设计与试验研究

调焦机构是显微成像系统的重要组成。目前显微成像设备主要使用转盘式物镜切换机构和升降载物台来进行调焦,其不利于仪器的小型化,且价格昂贵。为此提出一种新的采用丝杆电机驱动与直线导轨相配合的兼具切换与调焦的机构,主要由混合式丝杆步进电机、高精度导轨、编码器、光电开关等组成。具体给出了机构的组成、调焦方法,并进行了模态分析、单步精度测试、垂直度测试。结果表明:步进分辨率1μm,垂直度10″。在能达到同类产品性能的同时,降低了成本。