低成本教育型机器人控制器的设计与实现

论述了一种低成本机器人控制器的设计与实现 .采用AT89C2 0 5 1作为主芯片 ,提供两路独立的电机驱动和最多 7个外围扩展口 .软件采用汇编语言编写 ,能下载并运行上位机程序 ,配合外围红外传感器 ,实现了追踪和安全漫游 .     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

基于压缩感知的实时在线目标追踪

在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题.     

基于SIFT的车标识别算法

针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.     

面向5G新空口技术的LDPC码标准化研究进展

第5代移动通信系统(5th generation mobile communication system,5G)业务需求的多样性以及各业务场景的典型特性给新空口(new radio,NR)的信道编码技术带来困难及挑战,信道编码方案成为通信业界及学术界的重要研究课题之一。因具备优越性能,低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码被确定为5G增强移动宽带(enhanced mobile broadband, eMBB)场景数据信道编码方案。在对5G及LDPC码进行概述的基础上,阐述了包括码设计、译码算法、速率匹配和性能评估在内的面向NR的LDPC码标准化工作研究内容。此外,对近年来第3代合作伙伴计划(3rd generation partnership project, 3GPP)各成员机构在无线接入网层一(radio access network layer 1, RAN1)标准化工作组历次会议中提出的LDPC码编码方案进行分析和对比,并在此基础上对LDPC码标准化相关工作进行总结。     

基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法

提出一种基于稀疏、稠密特征转换的仿射不变特征匹配算法,其中稀疏特征包括坐标,尺度,仿射模拟参数等,稠密特征指基于图像局部区域内光学属性的局部描述符.本文算法在Affine-SIFT算法基础之上,针对在特征提取阶段仅使用稀疏特征提取的缺陷做出了改进.由于稠密信息只有在稀疏参数满一定足检测条件时才能提取到特征,导致本可以匹配到的特征(包括稀疏、稠密参数)无法提取,将通过使用稀疏特征构造新的模拟图像,通过将稀疏特征重新稠密化,并在模拟图像基础上进一步提取稀疏特征,同时可检测到原始图像中检测不到的可匹配特征,最终达到增大特征建立匹配的概率,提升正确匹配数量的目标.经实验验证,本文提出的稀密特征转换算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配的数量.除针对ASIFT方法提供扩展外,该方法也可用于扩展具有充分稀疏特征参数的其它特征提取和匹配方法,并适用于目标识别、目标分类和三维重建等问题.     

非对称载荷下驱动轴强度与刚度的匹配与优化

为了解决某重载车辆的驱动轴容易发生早期失效的问题,提出了一种在非对称载荷作用下实现结构强度与刚度合理匹配的分段优化设计方法。通过分析非对称承载驱动轴的刚度对载荷分布的影响,建立了以结构强度和疲劳寿命为约束、驱动轴花键的应变相等为目标的驱动轴结构设计优化模型。优化设计结果表明,危险部位右侧花键齿根应力降低了90.3 MPa,驱动轴两侧扭矩分配更合理,且使用寿命提高了72.2%。     

用于AIS实时信号稀疏表示的追踪算法研究

为解决非周期船舶自动识别系统(AIS)信号的载波跟踪问题,利用信号稀疏表示方法对AIS实时信号进行重构,以获得AIS信号的信道信息,从而为实现定位信息的测量打下基础.从AIS信号特点和AIS实时信号处理的要求出发,对基于K-SVD算法所构造的自适应冗余字典,从信号处理时间、稀疏表示精度、误码率和受噪声的影响几方面对比了基追踪(BP)和正交匹配追踪(OMP)两种不同的追踪算法.实验结果表明,两种算法都能有效精确地重构AIS信号,BP算法相比OMP算法具有更好的稀疏表示精度和误码率,但是信号处理时间会更长.由于AIS对实时性的高要求,OMP算法更适合用于AIS自主定位系统.     

基于闭塞时间理论的移动闭塞追踪间隔时间特性研究

移动闭塞作为一种最新的闭塞制式,可以在确保列车运行安全的前提下,使列车的追踪间隔达到最短。针对移动闭塞条件下列车追踪间隔,给出了列车对区间的时间占用带计算方法,利用时间带重叠法设计了基于闭塞时间理论（Blocking Time）的移动闭塞追踪间隔计算方法。对于影响列车追踪间隔时间的影响要素,在visual studio平台上设计了不同的仿真实验方案,利用本文给出的追踪间隔计算方法,对影响追踪间隔的要素进行定量分析,得到了各因素对列车追踪间隔的影响规律。     

基于制造任务分解的云资源匹配方法的研究

针对目前信息数据的迅猛发展,许多公司开始了资源云端的应用。为了实现云制造资源与制造任务间的准确匹配,在云制造资源的特点和分类基础上,对制造任务的分解和制造资源的匹配方法进行研究。首先将企业的制造生产任务进行分解描述,使之与云制造资源分类属性间的匹配变得可行。采用资源类型、资源基本信息和服务质量三种算法完成云制造资源的匹配,最后通过实例验证了匹配方法的有效性。