自适应卷积神经网络在面部表情识别中的应用

针对无法对面部表情进行精确识别的问题,提出了基于ResNet50网络融合双线性混合注意力机制的网络模型。针对传统池化算法造成图像特征提取残缺、模糊等问题,提出了一种基于Average-Pooling算法的自适应池化权重算法,同时基于粒子群算法对卷积神经网络模型超参数进行自适应调节,从而进一步提升模型识别精度。基于改进的网络模型,设计了一款实时面部表情识别系统。经验证,在Fer2013数据集和CK+数据集上,改进的模型在测试集中的识别精度分别为73.51%和99.86%。     

一种高增益的宽带低噪声放大器的设计

采用SANAN公司的0.25μm E-Mode pHEMT工艺,基于ADS仿真,设计了一款工作频率为2.0～4.2 GHz的两级级联的宽带LNA芯片。芯片采用电阻偏压的方式,实现了3.3 V单电源供电。同时,设计了一种改进型的RLC并联负反馈结构,实现了宽带匹配。仿真结果表明,该LNA在2.0～4.2 GHz频段内,最大增益为30.9 dB,增益平坦度为±0.6 dB左右,输入回波损耗小于-9 dB,输出回波损耗小于-12 dB;噪声系数为(1.2±0.14) dB;系统稳定性因子K在全频带内大于2.8;芯片面积为0.78 mm×2.2 mm。     

An automatic docking method for large-scale sections based on real-time pose measuring and assembly deviation control

Aiming at the problem of poor accuracy consistency of large sections’ docking assembly, an automatic docking method using multiple laser trackers to measure the position and posture of the docking sections in real time was proposed. In the solution of the pose of the docking section, real-time pose measurement of the docking section was realized by establishing a global coordinate system and a coordinate fusion method of three or more laser trackers. In the automatic control of the docking process, the real-time communication protocol and the circular negative feedback control strategy of measurement-adjustment-re-measurement are adopted, and the fully-automated docking of large sections is realized. Finally, an experimental verification system was set up, and the docking of the large-scale section reduction models was realized under the requirements of docking accuracy, and the effectiveness of the automatic docking scheme was successfully verified.     

一种3D眼镜虚拟试戴系统的实现

针对人脸图像试戴3D眼镜过程中存在的镜腿遮挡人脸问题,文中提出一种基于人脸图像的3D眼镜虚拟试戴技术。利用构建的人脸形状的三维模型,使其在虚拟试戴中对镜腿起到消隐作用,解决镜腿的遮挡问题。文中对输入的人脸图像进行关键点检测,结合Graham扫描法求得人脸形状的凸多边形,利用平移扫描构建人脸形状的三维模型。此外,文中根据定位人脸图像上的关键点以及姿态估计后对三维眼镜模型的变换,将眼镜模型佩戴到人脸图像上。实验结果表明,该方法对于多视角的人脸图像实现了虚拟试戴效果,解决了多种视角下人脸图像试戴过程中镜腿的遮挡问题,虚拟试戴中镜腿遮挡平均准确率为94.5%,遮挡精度较高。     

太赫兹网络中基于中继协作转发的高效双信道MAC协议

针对现有多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)太赫兹通信网络双信道MAC协议存在波束重叠干扰和冗余控制开销等问题,提出了一种太赫兹网络中基于中继协作转发的双信道MAC协议(High Efficiency Dual channel MAC Protocol Based on Relay Cooperative Forwarding in Terahertz Networks, HE-RCFMAC)。HE-RCFMAC协议包含动态帧聚合、基于位置信息自适应协作转发和精简RTS(Request To Send)/CTS(Clear To Send)帧三种机制。经三种机制处理后,可有效提升信道利用率,同时减小控制开销,提高数据传输成功率和整体网络吞吐量。仿真结果表明,所提协议与现有的MIMO太赫兹双信道MAC协议相比,MAC层吞吐量、数据传输成功率和信道利用率分别提升了12.82%、12.28%和8.73%,证明了所提协议的有效性。     

无速率编码中度分布的研究和发展

无速率编码作为一种纠删码,在减少反馈重传的同时也具有码率灵活、编译码简单的特性,在许多领域都有广阔的应用前景。度分布作为无速率编码设计的基础,对无速率编码的性能有至关重要的影响。随着无速率编码的广泛应用,度分布的设计也需要随着场景和需求的变化进行优化。首先论述了无速率编码的发展与应用,从几种经典的无速率编码和度分布开始,详细地从应用场景、优化目标以及现有优化方法 3 个角度,对目前无速率编码中度分布的研究和发展进行了总结与分析。最后,对无速率编码和度分布的发展应用趋势进行了分析与展望。     

视场非完全重叠的分布式雷达多目标跟踪方法

在探测能力、波形设计及天线指向等因素制约下,分布式雷达视场并非完全重合,由此造成的观测信息差异给后续信息融合带来了巨大挑战。该文基于高斯混合实现的集势概率假设密度(CPHD)滤波器,提出了一种视场部分重叠下的分布式雷达多目标跟踪方法。首先,利用多目标密度乘积切分出概率假设密度(PHD)中表征共同观测信息的部分;之后,标准的分布式融合(算术平均或几何平均融合)方法作用于切分出的共同观测目标信息以提升跟踪性能,补偿融合则作用于雷达单独观测目标信息以扩展视场范围。该文方法无须视场先验信息,能够适应雷达视场未知时的分布式融合多目标跟踪场景。仿真实验验证了所提出方法在未知、时变雷达视场下跟踪多目标的性能,表明了该文方法比基于高斯混合的聚类方法性能更好。      

LD泵浦Pr∶YLF固体激光器

研究了LD泵浦Pr∶YLF固体激光器。激光器采用LD端面泵浦结构,通过建立激光器热效应模型,对激光晶体内部温度场进行了解析计算,模拟分析了不同掺杂浓度Pr∶YLF晶体的光吸收以及温度场分布,对激光器泵浦耦合系统和输出镜的透射率等参数进行了优化设计,实现了LD泵浦Pr∶YLF固体激光器的高功率、高效率输出。当LD泵浦功率为2W时,获得了最大输出功率为287mW,光光转换效率达16.1,光束质量因子为M2X=1.38,M2Y=1.35的640nm激光。     

透明吸波体综述北大核心CSCD

吸波体是一种带有损耗特性的周期结构,能够吸收电磁波,将电磁能转化为热能,降低反射的电磁波能量。随着应用场景的特殊化,吸波体朝着特殊领域、特定功能、更具针对性的方向发展。由于各类含有光学窗口的应用环境对抗电磁干扰需求的不断提高,吸波体光学透明化成为研究的重点方向。为了对透明吸波体的发展状况有系统的认识,文章以制造材料为脉络梳理了近年来可见光透明吸波体的研究现状,包括氧化铟锡(ITO)、金属网栅、石墨烯等,综述了以它们为材料制备的透明吸波体优缺点以及发展趋势,最后对透明吸波体的未来发展进行了展望。