基于卷积神经网络的单目深度估计

针对利用深度学习方法对街道图像进行深度估计，提出采用语义分割的方法解决深度图出现边界模糊等问题；估计深度通过左右视角图生成视差图进行无监督的训练。在网络模型中添加语义分割层，采取多个空洞卷积并行的结构增加感受野，同时减少了图像下采样的次数，降低了由于下采样带来的信息损失，使得的结果更加准确。这也是在深度估计中首次与空洞卷积相结合增加准确率。通过对KITTI街道数据集进行训练，与现有结果相比，除了增加检测准确性，降低错误率之外，使得效果图中的物体更加清晰，并且在效果图中还保留了一些原模型中被忽视掉的细节信息，将原始图像更加完整的表现出来。     

双盘式磁力耦合器振动噪声分析与实验研究

为了在双盘式磁力耦合器设计阶段分析振动噪声特性,优化双盘式磁力耦合器设计,提出了一种利用模态叠加原理来分析其振动噪声的方法。双盘式磁力耦合器具有高转矩密度与高效率等优势,因此逐渐发展成为煤矿机械柔性传动装置。由于双盘式磁力耦合内部的转子磁场非正弦分布以及涡电流谐波等因素影响,双盘式磁力耦合器输出转矩中不可避免的存在波动。若根据计算得出的双盘式磁力耦合器的电磁振动噪声特点,在设计时选取振动噪声小的参数进行优化组合,可在实际中降低其电磁振动及噪声,有利于减少制造成本。本文结合双盘式磁力耦合器的结构特征,提出了一种模态叠加响应法计算电磁振动噪声,建立了其电磁径向力的解析模型,并在多物理场耦合作用下分析主要电磁径向力波在工作频率内的谐波响应,最后在额定功率为55 kW双盘式磁力耦合器实验台上进行试验验证。基于麦克斯韦张量法,建立了双盘式磁力耦合器的径向电磁力解析模型,并得出0阶与10阶电磁径向力波是产生振动噪声的最主要原因;利用多物理场耦合分析法进行谐波响应NVH特性分析,结果显示0阶力波的振动加速度与形变量均大于10阶力波的振动加速度与形变量,因此双盘式磁力耦合器的电磁振动主要来源于0阶力波;在额定功率为55 kW,最高转速为1 500 r/min的双盘式磁力耦合器实验台进行振动测试,试验结果显示在1 500 r/min时,试验得出的最大振动峰值及频率约为35 m/s^2和4 950 Hz,与有限元仿真结果的误差对应为6.3%和1.1%;而当变频电机的输入转速依次增大时,振动加速度的理论值、仿真值与试验值的曲线形态较为接近,误差较小;噪声估计值与实测值的最大误差仅为8.9%,基本验证了本文所提出模态叠加法的正确性。     

宽带毫米波大规模MIMO系统中低复杂度波束域信道估计

针对宽带毫米波大规模MIMO系统信道估计精度低及实现复杂度较高的问题，在传统支撑检测方案的基础上提出一种基于Gauss-Seidel方法的串行支撑检测（GS-SSD）方案。该方案不使用共同支撑假设，参考串行干扰删除，将整体信道估计问题分解为一系列子问题，每个子问题仅考虑一个信道成分。同时，利用Gauss-Seidel方法近似高复杂度的矩阵求逆。仿真结果表明，相比于基于串行支撑检测（SSD）的方案， GS-SSD方案在将求逆复乘数降低一个数量级的同时可以取得接近SSD方案的信道估计性能。     

Weibull型无故障数据下综合Bayes置信可靠性评估模型

在无故障数据情况下,将失效概率结合Bayes理论引入置信限,分析了修正后的数据Weibull分布中单侧置信可靠性。其方法是:首先基于Weibull分布采用配分布曲线法进行分析,构造出多层先验分布给出失效概率的综合EBayes估计,结合最小二乘法拟合得到分布参数的估计值;根据参数的统计性质构造置信区间的枢轴量,同时,给出Weibull分布特征参数的区间估计和可靠度置信下限。以经典轴承试验为例,将此方法与其它方法计算结果进行对比,证明了该方法对置信可靠性评估的合理性和可行性。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

稀疏孔径和大转角下ISAR对目标转动的估计

逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar，ISAR）对非合作目标做成像时图像质量依赖于对目标运动参数的准确估计.针对在稀疏孔径和非均匀转动条件下现存的参数估计方法计算量过大或者方法适用条件不满足，提出了一种基于神经网络的参数估计方法.此方法以成像问题的模型知识指导数据的生成过程，然后训练通用的神经网络，最终实现将数据中隐含的知识转化为转动估计器.从仿真实验结果来看，所得到的网络对满足一定信噪比要求的回波数据可以提供较准确的估计，所得参数可以帮助成像算法提高聚焦效果，大量的样例表明网络可以部分学习到回波与转动之间的关系.