基于多维分配的多基地声纳目标数据关联

建立了多基地多目标航迹关联的多维分配模型,利用基于辅助量最小二乘方法对目标状态进行位置估计,建立多基地被动目标关联多维分配模型,将位置估计模型的结果结合到求解多维分配问题的拉格朗日松弛算法求解中,提高了多维分配的关联准确率.在不同声纳精度下对多目标关联问题进行了比较,给出算法时间和关联准确率.     

一维干涉仪体制运动单平台定位算法和仿真分析

先前的相位差变化率定位方法中不仅需要相位差变化率参数,还需要获取方位和俯仰信息,而这通常需要利用二维相位干涉仪来实现,在一定程度上增加了平台的载荷负担.针对航空平台ESM设备普遍采用一维相位干涉仪的实际情况,提出了一维干涉仪体制下的运动单平台无源定位算法,该算法通过采用圆锥向角代替方位和俯仰角并与相位差变化率及目标高程先验组合即可实现对目标的瞬时定位,利用Monte-Carlo仿真实验计算和分析了算法的定位误差,得到了干涉仪安装方式和平台姿态模式的优化原则,分析了目标先验高程误差对定位精度的影响.针对测量精度较低的情况,引入中心差分滤波算法对累积测量进行处理以提高定位跟踪精度.研究表明,这些有益结论可以为系统的设计和工程应用提供理论指导.     

基于未知-信标迭代及圆环交汇的WSN定位算法

针对圆环交汇与网格扫描算法在定位时要求信标节点数量满足一定规模的缺陷, 提出一种未知 信标迭代的基于圆环交汇与网格扫描改进算法. 该算法通过将已定位的未知节点视为已知条件使用, 引入信标节点迭代方法, 解决了少量信标节点定位精度低的问题, 增加了未知节点中已定位节点的循环利用. 实验结果表明, 改进算法提高了定位精度, 并降低了对信标节点规模的依赖.     

术语要旨解读与生成句法的本土化

生成句法自20世纪50年代创立以来,在语言学界的影响日益增强。近年来,有学者提出,生成句法学理论在向汉语学界渗透的过程中应注意与传统语法的融合。于是,生成句法的本土化问题显得很重要。文章试图从术语要旨解读及其与传统语法的内在联系方面,阐释本土化的内涵与可行性。主要选取三个典型的实例,展示生成句法本土化的理论依据与现实意义。     

基于深度学习的激光同步定位与地图构建移动机器人可定位性研究

高精度定位是移动机器人执行上层任务的基础,也是直接影响其他任务执行效果的首要问题。可定位性是对定位精度好坏的度量,对可定位性的预估可以使机器人提早避开难以准确定位的区域提高其他任务的成功率。以常用的地图匹配和航迹推算融合实现定位的方法为研究对象,分析了其工作机理,针对定位算法中航迹推算与地图匹配分别设计不同的神经网络模块,形成一种由卷积神经网络（CNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）和多层全连接神经网络（MLFC）组成的多模块深度神经网络模型（MMN）。该方法以定位熵表征可定位性,以CNN网络预估地图匹配定位熵,以LSTM网络估计航迹推算定位熵,以MLFC估计前两者融合后的定位熵,从而实现对移动机器人可定位性的估计。仿真和实验结果表明,该模型能够准确估计给定地图上机器人的可定位性,预测熵与实测熵相比误差小于5%。     

基于互信息的帕金森病脑皮层功能连接

帕金森病的早期症状是很难察觉的,目前还没有一个明确的生物标志物可以准确地检测出早期的帕金森病。本文为了探究帕金森病的潜在生物标志物,分析15名帕金森病患者和15名健康对照者闭眼状态下的溯源后的脑电信号。首先,使用互信息测量两组受试者的大脑各个区域之间的功能连接。之后,对两组受试者之间的每个连接对的互信息值进行独立样本t检验,检测两组受试者之间显著差异的连接边。最后,将具有显著差异的连接边作为特征进行分类。结果表明,帕金森病患者的大脑各个区域之间的互信息值整体小于健康对照组,并发现在额顶叶和顶枕叶之间的功能连接差异十分显著（p<0.01）。利用互信息功能连接指标对帕金森病患者和健康对照组分类时,测试准确率为76.7%,验证了基于互信息的脑功能连接对帕金森病研究的有效性。这些发现表明额顶叶和顶枕叶之间功能连接性的降低可能是帕金森病的一个潜在生物标志物。本文系首次使用互信息这一功能连接指标对帕金森病进行研究,这为帕金森病的神经机制研究提供了一个新的途径。     

声波法直埋热水供热管道泄漏检测定位

为快速诊断供热管网泄漏,提升供热管网运行安全,搭建了供热管道泄漏检测与定位的试验台,采用加速度传感器进行声波测量,研究供热管道不同运行压力、温度、泄漏孔径、漏点位置等对供热管道泄漏声波特性与漏点定位的影响。结果表明:供热管道未泄漏时背景噪声能量集中在0~1000Hz,泄漏后的声波能量集中在1200~2400Hz和3200~4000Hz范围。管内压力和泄漏孔径增大后,泄漏声波信号幅值增大,信号能量增强,高频段能量占比增加,漏点定位精度提高;而温度升高后,泄漏声波信号幅值减小,信号能量减弱,低频段能量占比增加,漏点定位精度下降;漏点相对位置对漏点定位精度影响小,带通滤波处理后,漏点定位精度明显提高。     

基于改进YOLOv5s和传感器融合的目标检测定位

针对无人车环境感知过程中相机无法提供道路目标的位置信息,激光雷达点云稀疏以致检测方面难以达到很好效果的问题,提出一种通过融合两者信息进行目标检测和定位的方法。采用深度学习中YOLOv5s算法进行目标检测,通过联合标定进行相机与激光雷达外参的获取以转换传感器之间的坐标,使雷达点云数据能投影到相机图像数据中,得到检测目标的位置信息,最后进行实车验证。结果表明,所提算法能在搭载TX2嵌入式计算平台的无人车自动驾驶平台上拥有27.2 Hz的检测速度,并且在一段时间的检测环境中保持12.50%的漏检率和35.32 m的最远识别距离以及0.18 m的平均定位精度。将激光雷达和相机融合,可实现嵌入式系统下的道路目标检测定位,为嵌入式平台下环境感知系统的搭建提供了参考。     

高强度钢正交切削过程中剪切变形局部化研究

通过正交切削实验对高强度钢30CrNi3MoV锯齿形切屑内剪切变形局部化的临界切削条件和绝热剪切带的分布规律以及微结构特征进行了研究．结果表明,因切屑剪切区内发生剪切变形局部化,在一定临界切削速度下切屑由带状屑转变为锯齿形切屑;对临界切削速度的理论预测和实验结果基本一致．随着切削速度的增加,剪切带的宽度和间距随之减小．在锯齿形切屑内发现两种剪切带即形变剪切带和白色剪切带．TEM观察表明,白色剪切带中心为等轴晶粒,剪切带内的组织结构经历了一系列复杂的演变过程．     

RAPD在生物学研究中的应用

概述了RAPD的原理及优点 ,并介绍了RAPD在生物学研究中的几种应用 .