基于压缩感知的在线多示例学习目标追踪

近年来提出的多示例学习算法在一定程度上能够克服模板漂移问题。然而,在线学习需要获取足够多的有用数据才能达到稳定的追踪效果,但是这却增加了算法的复杂度。为了解决这一问题,在压缩感知理论的基础上,运用随机观测的方法对多尺度图像特征进行降维,提取的这些低维特征中包含大量的有用信息。因此,我们提出的算法是先利用压缩感知理论提取目标特征之后,再使用在线多示例学习算法分类器对这些特征进行分类从而实现目标的稳定跟踪。通过对不同的图像序列进行实验,结果表明基于压缩感知的在线多示例学习算法对实时的目标追踪有很好的适应性。     

均匀圆型声矢量阵的四元数二维波达方向估计

为提高声场空域中目标参数估计的精度, 将四元数理论应用于均匀圆型声矢量阵列的二维空间角度估计中, 建立了基于四元数模型的信号接收模型, 推导了圆型声矢量阵的四元数导向矢量, 给出了二维波达角估计的四元数域空间谱算法。考虑算法的软硬件可实现性, 理论分析了算法的内存占用空间和计算量。此外, 分析了圆阵半径对侧向性能的影响, 为实际工作中圆阵的半径选取提供了一定的依据。仿真结果表明, 基于四元数模型的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法的分辨力较高, 抗干扰能力较强, 提高了信号参数估计的精度。     

基于正交试验和回归分析的羽绒服装样板缩率研究

为揭示影响羽绒服装缩率各影响因素的重要程度及其和缩率之间的定量关系,采用正交试验方法,选择羽绒填充量、绗线间距、含绒量为因素,结合极差分析法探讨各因素对缩率的重要程度,并建立缩率与各影响因素的多元线性回归方程.结果表明,影响羽绒服装样板缩率各因素的主次顺序为:羽绒填充量绗线间距含绒量;对回归方程的显著性和系数显著性探讨表明,回归方程对垂直绗线方向缩率具有显著性影响;回归方程的建立能够有效提高羽绒服装样板制作的准确性,为其他填充类服装制板提供理论参考.     

制冷剂侧结构对多元微通道平行流冷凝器传热与流动性能的影响

建立了多元微通道平行流冷凝器的稳态分布参数模型,将模型计算值与其实验结果对比验证了模型的正确性.同时,利用所建立的模型研究了扁管孔数、扁管内孔高宽比、流程布置、各流程间扁管数分配方式等参数对平行流冷凝器传热和流动性能的影响.结果表明:随着扁管孔数的增多,换热量逐渐增大,制冷剂侧压降逐渐减小,空气侧压降逐渐增大;随着扁管内孔高宽比的增大,换热量与制冷剂侧压降逐渐减小,空气侧压降不变;随着流程数的增多,换热量与制冷剂侧压降逐渐增大;当流程数一定时,各流程间扁管数的分配宜从第1流程向后依次递减,其递减速率逐渐减小,且过冷区的扁管数不宜过少.     

室内多用户MIMO系统下行链路空分多址算法研究

多天线技术可在不额外增加功率和带宽的条件下成倍提升无线资源的频谱效率,改善通信质量.本文提出了一种适合于室内分布系统场景的多用户MIMO下行链路空分多址算法.首先通过测量不同用户在不同通道上的功率来计算空分多址用户间的信号干扰比值,然后根据该信号干扰比值进行初步的空分多址判决,最后对空分多址用户进行干扰补偿.仿真结果表明该空分多址算法可以大幅提升室内分布系统的容量.     

大规模MIMO系统中的双向搜索天线选择算法

大规模MIMO(Massive MIMO)拥有众多天线,如果按照传统的方式配备等量的射频链路,势必会大幅度增加硬件成本及系统复杂度.天线选择技术能够在不损害多天线系统优势的前提下,使射频链路成本明显下降.天线选择的主要方法其思想是在全部天线中选出部分天线传输数据,从而使射频链路成本不再成为限制因素,在实际的无线信道中,信道状态变化多样,为了达到所需性能指标,通信系统需要选择不同数目的天线进行数据传输,而现有的天线选择算法往往只适用于固定天线数的场景.本文针对多变的信道状态,基于递增选择算法与递减选择算法提出了双向搜索天线选择算法,能够灵活应对不同的天线数需求,并且保持了较低的计算复杂度.     

基于状态空间模型的机床热误差动态建模

提出了一种基于状态空间模型的机床热误差建模方法,以几个关键温度点的温升为输入,结合状态变量和干扰来确定热误差输出,由子空间辨识算法得到模型参数.同时,在一台数控车床上进行实验,以探究模型的精度和鲁棒性.结果表明:在不同的转速条件下,所提出的模型能够补偿70%的热误差;与自回归模型的建模方法相比,状态空间模型表现出更优异的鲁棒性.     

基于 TOPSIS 的匹配博弈网络选择算法

针对无线通信中网络资源利用率的重要性,提出一种基于逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS）的匹配博弈论异构网络选择算法,联合考虑用户端的网络选择和网络端的用户选择,分析用户和网络的时延、传输速率、丢包率,运用匹配博弈的原理选择出双方满意度最高的网络选择方案。仿真结果表明,在多用户同时存在的情况下,给出 TOPSIS 的匹配博弈论异构网络选择算法具有较低的阻塞率和较高的满意度。     

引力子质量对中子星I-Q关系的修正

近年来,研究发现中子星的转动惯量I和四极矩Q存在着一个关系式,即I-Q关系.而且,该关系式不依赖于中子星内部的物态方程,与引力理论相关.因此,对该关系式的研究可用来检验引力理论.de Rham-GabadadzeTolley(dRGT)massive gravity是一种自洽的引力子静止质量不为零的修正引力理论,是目前国际引力理论研究的热点.本论文主要基于该修正引力理论,在慢速旋转近似下,利用多方指数n=0的物态方程,计算了dRGT massive gravity中牛顿极限下的I-Q关系.我们将dRGT massive gravity与爱因斯坦引力中的I-Q关系进行比较,发现引力子质量不会影响I与Q的平方之间无量纲化后的正比关系,但会改变其比例系数.     

面向生产过程的物流业两阶段效率评价模型

针对物流业效率评估存在的"黑箱"问题,将物流业的生产运作过程分为投资转化和社会服务两个阶段。在考虑非期望产出的情况下,提出了一种两阶段网络结构的物流业效率评估模型。最后,将该模型应用于中国省域物流业效率分析,论证了模型的合理性,为物流业效率的提高提供了相关政策建议。