空域色噪声下的多输入多输出雷达角度估计

由于多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的空域色噪声协方差矩阵通常为非对角矩阵,因此在色噪声下信号子空间与噪声子空间无法有效分离,从而致使传统算法无法有效估计目标角度。为此,首先利用信号协方差矩阵的低秩性和色噪声协方差矩阵的稀疏性来抑制空域色噪声。然后,根据MIMO雷达数据的内在多维结构特性,建立四阶张量CP(canonical or parallel factor analysis, CANDECOMP/PARAFAC)分解模型。针对传统交替最小二乘算法对数值病态性较为敏感而导致CP分解精度低的问题,利用张量因子矩阵之间的共轭关系来降低求解的病态敏感度,提高张量分解的稳健性。最后,利用最小二乘拟合法从因子矩阵的估计值中得到目标角度。仿真结果表明,所提算法能够对色噪声有效抑制并提高了角度估计的精度。     

基于Kinect的皮影动作实时匹配研究

皮影文化传承中由于受众老龄化和传承断代化使得皮影文化逐渐面临没落,基于Kinect实现皮影动作实时匹配能够为传统皮影文化注入新的活力。根据皮影特点构建关节点皮影模型,实现了皮影的静态数字化。基于Kinect获取人体深度图像,通过分割遮罩和机器学习获取人体骨骼点坐标,生成人体骨架。对关节点皮影模型进行骨骼绑定与权重设置,将Kinect采集到的人体数据绑定到皮影上。通过骨骼树的遍历和动作匹配算法完成坐标映射,实现人体与皮影动作的实时匹配,从而完成皮影的动态表演数字化。     

两阶段目标类指引的行人检测对抗补丁生成算法

针对缘于深度学习模型脆弱性的对抗样本攻击这一国内外热门研究课题，以无人驾驶等实际应用为背景，探讨了针对Yolo-v2行人检测系统的对抗攻击方法;基于Yolo-v2对行人目标的预测置信度和分类概率，提出基于两阶段目标类指引的行人检测对抗补丁生成算法。创新性地提出了目标类指引的攻击策略，通过先后实施目标类指引的对抗补丁生成和对抗补丁增强，有效引导了对抗补丁在训练生成过程中的收敛方向，以此逐步提升对抗补丁攻击行人检测系统的能力;在Inria数据集上实现了79个目标类指引的对抗补丁生成训练与测试。结果表明，算法以“teddy bear”为目标类生成了攻击效果最佳的对抗补丁，行人检测交并比(IOU)指标可达0.043 5，显著优于对照算法的0.244 8。     

H2S放电产生等离子体团簇的飞行时间质谱研究

质子化的硫化氢团簇是生物学、环境学和材料科学中重要的研究对象。对其气相存在形态的研究是研究其性质的基础。为了研究制备质子化硫化氢团簇的可行性，采用脉冲高压放电技术，利用自制的放电装置对40 psi的H₂S和Ar超声射流脉冲混合气体（其中H₂S的浓度为2%）进行放电来制备质子化的硫化氢团簇分子。利用自主搭建的飞行时间质谱仪探测产生的离子团簇。实验结果表明，制备的团簇分子为H⁺（H₂S）_n（n=1～15）,搭建的装置能有效产生和探测离子团簇。     

带开关功能的不限级滑套研制及应用

致密砂岩气藏储层岩石致密，自然产能低，水平井无限级压裂是高效开发的必要手段。常用的投球滑套分段级数受限、管柱缩径，难以实施储层评价、井筒维护等措施作业，泵送桥塞工艺虽可实现无限级分段，但施工不连续、作业成本高；同时，上述压裂装置均存在功能单一，无法满足生产控水等需求。根据气藏开发对工具“不限级、全通径、可开关、工序联作”的功能需求，创新全通径不限级滑套设计方法、提出环状凸齿与凹槽唯一配对的无限级实现方式，设计出具有复合弹片—多功能球笼的开启组件以及带选位槽和内藏胶筒的滑套本体，形成了全通径无限级可开关的滑套结构。工具系统已在川西中浅层致密砂岩气藏近200口推广应用，与国内外同类技术相比，作业效率可提高50%；成功在DS103—2等井实施选择性开关作业，为致密砂岩气藏高效开发提供了全新的工具系统。     

基于FPGA并行加速的脉冲神经网络在线学习硬件结构的设计与实现

当前，基于数字电路的脉冲神经网络硬件设计，在学习功能方面的突触并行性不高，导致硬件整体延时较大，在一定程度上限制了脉冲神经网络模型在线学习的速度。针对上述问题，文中提出了一种基于FPGA并行加速的高效脉冲神经网络在线学习硬件结构，通过神经元和突触的双并行设计对模型的训练与推理过程进行加速。首先，设计具有并行脉冲传递功能和并行脉冲时间依赖可塑性学习功能的突触结构；然后，搭建输入编码层和赢家通吃结构的学习层，并优化赢家通吃网络的侧向抑制的实现，形成规模为784～400的脉冲神经网络模型。实验结果表明：在MNIST数据集上，使用该硬件结构的脉冲神经网络模型训练一幅图像需要的时间为1.61 ms、能耗约为3.18 mJ，推理一幅图像需要的时间为1.19 ms、能耗约为2.37 mJ，识别MNIST测试集样本的准确率可达87.51%；在文中设计的硬件框架下，突触并行结构能使训练速度提升38%以上，硬件能耗降低约24.1%，有助于促进边缘智能计算设备及技术的发展。