Learning attention-based strategies to cooperate for multi-agent path finding

Multi-agent path finding (MAPF) is a challenging multi-agent systems problem where all agents are required to effectively reach their goals concurrently with not colliding with each other and avoiding obstacles. In MAPF, it is a challenge to effectively express the observation of agents, utilize historical information, and effectively communicate with neighbor agents. To tackle these issues, in this work, we proposed a well-designed model that utilizes the local states of nearby agents and outputs an optimal action for each agent to execute. We build the local observation encoder by using residual attention CNN to extract local observations and use the Transformer architecture to build an interaction layer to combine local observations of agents. With the purpose of overcoming the deficiency of success rate, we also designed a new evaluation index, namely extra time rate (ETR). The experimental results show that our model is superior to most previous models in terms of success rate and ETR. In addition, we also completed the ablation study on the model, and the effectiveness of each component of the model was proved.     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

电子束熔化成形与锻造Ti6Al4V合金的腐蚀行为对比研究

本工作采用电化学工作站研究了电子束熔化技术（EBM）成形TC4样品和传统锻造TC4在3.5wt% NaCl溶液中的电化学腐蚀行为. 结果表明EBM成形TC4样品的非平衡微观结构使其与传统锻造的TC4相比,表现出不同的耐腐蚀性. EBM成形TC4样品与锻件TC4相比,EBM成形样品不同平面存在耐蚀性差异,而且EBM水平面大于锻件,EBM垂直面小于锻件. EBM成形TC4样品垂直面出现的腐蚀性能的各向异性主要是β柱状晶导致的. 在腐蚀的过程中,点蚀优先发生在α晶界,因为晶界能量较高,形成多孔的钝化层. 本项工作有助于丰富增材制造制备TC4合金在航空钛合金领域的腐蚀性能研究.     

基于卷积模型的核信号仿真

NaI(Tl)探测器因具有探测效率高和成本低等优点,常被用于核辐射能谱测量和核辐射监管等领域．由于实验条件等的限制,研究人员往往较难获取理想的实验核信号,虽然可以借助探测器的仿真信号来实现研究目的,但是常规的探测器单指数或双指数模型和实际采集到的核信号模型存在一定的差异,需要一种更为精准的数学模型对探测器输出信号进行描述．我们通过对探测器信号形成过程分析,将探测器视为线性时不变系统,探测器各个部分响应的总卷积即为输出的核信号模型．本文建立的探测器输出信号卷积模型,结合实测伽玛源的幅度分布规律和相邻脉冲时间间隔分布规律,可以提供更精确的NaI(Tl)探测器输出信号,以便用于伽玛能谱测量算法研究;通过调节脉冲间隔时间大小,可以仿真不同计数下探测器输出信号的堆积情形,以便用于堆积信号还原算法研究．经过与伽玛辐射源的对比测试,该仿真信号与真实探测器输出信号一致,既避免了研究人员接触放射源,提高辐射防护安全性,又为开展数字化核信号处理算法研究及能谱算法研究提供了极大的便利性．     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

基于卡诺机的大规模MIMO通信容量建模及性能分析

信息本质上以能量和熵的形式在通信系统中流动,类似于传统热机中的能量流动过程。结合热力学卡诺机模型和经典香农信息论理论,建立了一个广义的热力学(multiple input multiple output, MIMO)通信系统模型,对大规模天线通信场景下使用前向纠错码的信道容量进行分析。利用通信系统中存在的自由度和熵的概念,推导了热力学模型下的广义信道容量,并对信道容量与噪声自由度及编码开销的关系进行验证仿真。仿真结果表明,所提出的热力学信道容量与香农信道容量是一致的。     

IRS辅助WPCN用户公平性与系统吞吐量优化方案

为了解决无线供电网（wireless powered communication network,WPCN）中用户公平性不足与系统灵活性差的问题,提出一种基于智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）的优化方案。该方案直接将公平指数（fairness index,FI）和系统吞吐量加权相加作为优化目标,建立了用户公平性与系统吞吐量的联合优化问题。由于所建立的优化问题是非凸问题,因此,将优化问题拆分为时隙长度和IRS反射系数优化子问题,然后交替求解。针对时隙长度优化子问题,使用逐次凸逼近（successive convex approximation,SCA）算法求解;针对IRS反射系数优化子问题,使用闭式解、SCA和半定松弛（semi definite relaxation,SDR）算法求解。仿真结果表明,所提方案在用户公平性和系统灵活性方面优于其他方案。