Himawari-8气溶胶变分同化对PM2.5污染模拟的改进

利用地球静止轨道卫星Himawari-8 气溶胶光学厚度 (AOD) 产品能够估算空间覆盖范围广、时间分辨率高的 近地表 PM2.5 浓度。基于三维变分同化系统将AOD估算得到的 PM2.5 资料同化进入WRF-Chem大气化学模式中, 通过 控制实验与同化实验的对比与分析, 探讨了AOD估算得到的PM2.5资料同化对 PM2.5 污染模拟的改进作用。实验结果 表明： (1) AOD估算得到的 PM2.5 资料同化能够改进 PM2.5 污染模拟效果;(2) PM2.5 污染模拟改进效果存在时空差异。 此外, 与其他研究中使用AOD观测算子直接同化AOD的方法相比, 该方法的操作更加简单。     

基于差分模型的近场无源定位算法

对于均匀线性天线阵列近场目标定位研究是探测领域重要难点之一。本文根据前期近场基于差分迭代传播计算模型研究基础,提出一种新型高精度近场无源定位算法,针对均匀线性阵列近场目标空间几何结构,突破传统菲涅尔近似近场传播模型的束缚,建立全新高精度目标关系模型并形成定位解析表达式,通过阵列处理估计改进到达时差（TOA）定位观测量,利用新算法快速准确地获取近场多个独立同分布目标的定位信息。仿真实验结果表明：新算法机理不同于传统近场估计分析,特别是定位解析式的引入使得位置精度提升的同时计算量大为降低,更好地适应了近场非线性关系结构,性能分析显示TOA误差对定位估计精度的影响较为有限,在典型信噪比条件下新算法的距离和角度估计精度优于几种常规处理算法,未来具有深入研究的价值。     

基于BERT和LightGBM的文本关键词提取方法

传统的文本关键词提取方法忽略了上下文语义信息,不能解决一词多义问题,提取效果并不理想。基于LDA和BERT模型,文中提出LDA-BERT-LightG BM(LB-LightG BM)模型。该方法选择LDA主题模型获得每个评论的主题及其词分布,根据阈值筛选出候选关键词,将筛选出来的词和原评论文本拼接在一起输入到BERT模型中,进行词向量训练,得到包含文本主题词向量,从而将文本关键词提取问题通过LightG BM算法转化为二分类问题。通过实验对比了textrank算法、LDA算法、LightG BM算法及文中提出的LB-LightG BM模型对文本关键词提取的准确率P、召回率R以及F1。结果表明,当Top N取3～6时,F1的平均值比最优方法提升3.5%,该方法的抽取效果整体上优于实验中所选取的对比方法,能够更准确地发现文本关键词。     

基于知识图谱的信号智能运维故障树模型实现方案

城市轨道交通信号系统存在设备繁多、日常报警和故障数据量大、种类繁杂等特点,智能运维故障处置功能急需新的技术来实现。文中提出了一种基于知识图谱的信号智能运维故障树模型实现方案,针对现有故障数据建立信号系统专家知识库,使用图数据库进行存储,界面则使用故障树模型对专家系统进行可视化输出,为日常设备维护、报警分析和故障排查等提供了技术支持。     

AccFed:物联网中基于模型分割的联邦学习加速

随着物联网(IoT)的快速发展,人工智能(AI)与边缘计算(EC)的深度融合形成了边缘智能(Edge AI)。但由于IoT设备计算与通信资源有限,并且这些设备通常具有隐私保护的需求,那么在保护隐私的同时,如何加速Edge AI仍然是一个挑战。联邦学习(FL)作为一种新兴的分布式学习范式,在隐私保护和提升模型性能等方面,具有巨大的潜力,但是通信及本地训练效率低。为了解决上述难题,该文提出一种FL加速框架AccFed。首先,根据网络状态的不同,提出一种基于模型分割的端边云协同训练算法,加速FL本地训练;然后,设计一种多轮迭代再聚合的模型聚合算法,加速FL聚合;最后实验结果表明,AccFed在训练精度、收敛速度、训练时间等方面均优于对照组。     

基于回归模型与注意力的轻量化SAR舰船检测模型

合成孔径雷达（SAR）具有不受云层干扰、可全天时、全天候对地观测的特点,基于SAR图像的舰船检测已广泛用于海洋搜救、港口侦察、领海防御等民用或军用领域。然而,与大型舰船相比,像素点少、对比度低的小型舰船存在漏检率高的问题,并且速度和精度之间的平衡成为舰船检测算法天基应用的难点。针对以上问题,本文提出了一种基于YOLOv5s模型改进的舰船检测轻量化模型（ImShips）。首先,针对船体大小差异导致的漏检问题,采取在网络底部使用感受野较小的标准卷积,提升了模型对小规模舰船空间信息的获取能力。同时,在网络顶部设计了放大感受野的扩张卷积,保留了更多的语义特征,有利于大目标的特征提取。接着,提出将轻量级的通道注意力机制应用于YOLOv5的骨干网络和特征融合网络,通过对提取到的特征按重要性分配权重,实现纹理信息的筛选。最后,在下采样时采取深度可分离卷积代替标准卷积,减少了模型参数的数量,进一步提高了模型的推理速度。实验结果表明,在SAR舰船检测SSDD和ISSID数据集中,改进后的ImShips模型在保证精度的同时,所需的浮点计算数比YOLOv5s模型减少了45.61%,检测速度提高了8.31%。ImShips模型网络规模小、检测速度快,在实时天基舰船检测中具有较大的应用潜力。     

基于钛相变边缘传感器的超导单光子探测器特性

研究了基于钛TES的超导单光子探测器的特性,器件尺寸范围为5 μm×5 μm到20 μm×20 μm,集成光学腔体后在1 550 nm波长实测的系统探测效率最高达到72%,最佳能量分辨率为0.26 eV。在此基础上,采用二流体模型提取了基于钛TES的超导单光子探测器的特性参数（包括温度灵敏度、电流灵敏度、热容等）,并模拟计算了基于钛TES的超导单光子探测器的响应时间和能量分辨率,与实验结果完全吻合。结果表明优化探测器尺寸和临界温度,可以同时达到高探测效率和高能量分辨率,实现光子数可分辨的高性能单光子探测器。     

基于故障模式影响分析方法的脉冲行波管可靠性研究

运用故障模式影响分析方法分析了某型号脉冲行波管的主要故障模式,针对此类故障模式采取了相应的改进措施,降低了产品主要故障出现概率,提高了脉冲行波管的可靠性,同时提升了真空电子器件的产品质量。