基于5G定位系统的标准时间同步系统设计

传统的被动式定位,时钟同步采用空口同步技术,这样在小区信号覆盖不好或者同频干扰严重的地方,同步性能急剧恶化,导致定位效率大大降低。基于5G的无线定位时间同步系统,为了克服上述场景的缺陷,将空口同步技术与GNSS授时技术相结合,借助无线通信模块,将室内定位系统与室外定位系统同步组网,协同定位,提升了在复杂场景的定位效率。     

基于特征融合与双模板嵌套更新的孪生网络跟踪算法

为提高全卷积孪生网络SiamFC在复杂场景下的识别和定位能力,提出一种基于多响应图融合与双模板嵌套更新的实时目标跟踪算法。使用深度ResNet-22替换AlexNet作为骨干网络以提升网络特征提取性能,建立强识别能力的骨干语义分支。在ResNet-22的浅层使用高分辨率特征,构造强定位能力的浅层位置分支,计算并融合两个分支响应。通过高置信度的双模板嵌套更新机制对两个分支的模板进行更新,以适应目标的外观和位置变化。在OTB2015和VOT2016数据集上的实验结果表明,与基于SiamFC、SiamDW等的目标跟踪算法相比,该算法在目标快速移动、遮挡等复杂场景下跟踪效果更稳定,并且运行速度达到34 frame/s,满足实时性要求。     

结合单词-字符引导注意力网络的中文旅游文本命名实体识别

传统基于词向量表示的命名实体识别方法通常忽略了字符语义信息、字符间的位置信息,以及字符和单词间的关联关系。提出一种基于单词-字符引导注意力网络（WCGAN）的中文旅游命名实体识别方法,利用单词引导注意力网络获取单词间的序列信息和关键单词信息,采用字符引导注意力网络捕获字符语义信息和字符间的位置信息,增强单词和字符间的关联性与互补性,从而实现中文旅游文本中命名实体的识别。实验结果表明,WCGAN方法在ResumeNER和TourismNER基准数据集上的F值分别为93.491%和92.860%,相比Bi-LSTM+CRF、Char-Dense等方法识别效果更好。     

枢纽机场航站楼内低成本连续定位优化方法

目前民航事业正在飞速发展,随着运输业务量的快速增长和国内机场规模不断扩建,旅客在建筑面积巨大且结构复杂的航站楼内,无法精确定位旅客在航站楼内的位置,因此为旅客提供精准定位的位置服务需求与日俱增.结合航站楼内的蓝牙信号传输特性设计了基于EFK的融合定位算法以提高旅客定位结果的连续性,结合人员密集流动、走行路径的不同设计了基于粒子滤波的地图匹配融合定位算法,进一步提高旅客的定位精度.在开发环境下设计并实现枢纽机场航站楼内定位软件,并对提出的航站楼内定位算法进行实验验证和结果分析,在实验人员走行过程中,可有效改善在航站楼内的定位效果.     

车载超短波电台维修检测系统的设计与实现

针对某新型车载超短波电台原理结构复杂、自检虚警率高、故障定位困难等问题,综合采用嵌入式技术、数据库软件、电路智能检测等技术,以车载超短波电台维修检测主机+模件测试夹具的架构构建硬件平台,研制开发车载超短波电台维修检测系统;该系统能够实现对车载超短波电台整机频率误差、输出功率、接收灵敏度等参数及电台内部模件性能指标的自动化测试,测试结果与标准特征值比对,实现电台整机技术状态评估和模件级故障定位,实现电台维修信息的实时存储与查询,从而解决陆军部队车载超短波电台维修检测手段不足、维修保障困难等实际问题。     

高速铁路长大桥梁救援定点的选址决策模型

为提高高速铁路的防灾能力,确保救援定点布局经济合理,采用约束最优化法进行长大桥梁救援定点的选址决策.研究分析救援定点选址决策的3个约束条件:设置间距、风险等级和救援时程.以各地方救援部门至救援定点的时程总和最小为目标,建立长大桥梁救援定点的选址决策模型,并对模型进行实例验证.结果表明:当区间桥梁长度大于10 km时,应该沿线路方向每隔约6~10 km设置一处救援定点;应用贝叶斯网络理论评价救援定点备选位置的风险等级和采用Dijkstra算法求解地方救援部门至救援定点之间的最优时程是合理有效的.该模型计算过程简单,评价结果可靠,能够较好地解决长大桥梁救援定点的选址决策问题.     

基于LBS系统的位置轨迹隐私保护技术综述

基于位置的服务（LBS）方式为用户生活带来了便捷,同时也存在着位置轨迹隐私泄露的风险。如何对这些隐私数据加以保护,成为目前研究者的研究热点。对现有的隐私保护方法系统架构进行总结,对位置隐私保护技术和轨迹隐私保护技术进行综述,分类介绍了基于扭曲技术、加密技术、匿名技术以及差分隐私技术的隐私保护方法,对各种隐私保护技术下的最新算法进行整理归纳。根据对已有技术的了解,提出了现有研究中存在的不足以及未来研究的方向。     

基于PSO的模拟电路故障信息特征提取

为了提高容差电路故障诊断的诊断效率,改善电路故障征兆的特征描述,采用基于信息熵的方法生成被测容差电路的故障特征,并提出了基于离散粒子群的容差电路故障信息的特征提取方法,由此确定用于故障诊断的最佳特征子集,并以此训练故障分类器,对容差电路的软故障进行诊断定位。实验证明了基于粒子群和信息熵的特征描述和特征提取方法的有效性。     

基于遗传算法优化的神经网络在长输管道泄漏检测系统中的应用

针对由于输油管道泄漏在生产生活中造成的诸多损失与危害,以吉林油田的一段长输管道为研究对象,利用小波包变换提取管道泄漏压力信号的特征向量,将得到的特征向量作为神经网络的输入,根据输出对管道的运行状态进行识别,再应用负压波定位法对泄露点进行定位。在此基础上,提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络输油管道检测的方法。该方法把遗传算法应用于神经网络的参数确定中。实验结果表明,优化的RBF神经网络模型的误差为1%左右,提高了泄漏检测的精度与效率。     

低轨双星定位中雷达信号时频差快速估计算法

针对互模糊函数进行时频差联合估计时运算量大、受采样率和数据量限制,两者估计精度难以同时提高的问题,结合雷达信号的周期性和低轨双星中信号信噪比高、时频差范围有限等特点,提出了一种通过时域周期延拓计算相关函数主值区间,再利用脉内信号计算混合积信号频谱,最后由Chirp-Z变换完成时频域的高效插值,获取时频差精确估计的分步算法。仿真结果表明该算法在降低运算量同时,保证了估计精度。