一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

基于多尺度特征校准的图像协调化方法

图像组合是图像处理中一个重要操作，然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节，其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致，从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而，现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异，忽略了图像局部的亮度变化差异，这使得图像整体的光照不协调。为此，该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块，该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化，然后利用解码器重构出图像，并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证，结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法，验证了该方法的有效性。     

基于Massive MIMO及频谱叠加的5G SA网络上行优化方法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。     

基于双时间点检测的毫米波雷达人流量监测方法

针对现有基于视频监控的人流量统计方案成本高、算法复杂且不利于个人隐私保护的局限性，利用毫米波雷达体积小、成本低、分辨率高的特点，提出了一种基于双时间点检测的人流量监测方法。该方法先获取人体目标散射点位置和多普勒频移信息来构成点云数据，然后根据多普勒频移正负来判断人体的运动方向，并筛选具有高多普勒频移值的点云数据以降低干扰点对聚类结果的影响；在双时间点对特定区域内人员数量进行统计，并根据双时间点之间所获取的点云数据聚类结果对所统计人员数据进行修正。实验结果表明，该方法能够用匿名的方式以较高的正确率统计人员进出。     

基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择

针对基于稀疏回归的多标签特征选择方法中数据的特征和标签之间线性关系假设不成立的问题,提出一种基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择方法 (multi-label feature selection with dependence maximization and sparse regression,DMSR)。构建数据的低维子空间,最大化低维空间与数据的标签空间之间的依赖性,使用希尔伯特-施密特独立性准则作为依赖性的计算依据,将数据从特征空间映射到该低维空间,设计一种交替优化的算法对稀疏回归模型进行求解,得到用于特征选择的投影矩阵。在多个不同类型的多标签数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于其它对比算法。     

毫米波三维异质异构集成技术的进展与应用

三维异质异构集成技术是实现电子信息系统向着微型化、高效能、高整合、低功耗及低成本方向发展的最重要方法,也是决定信息化平台中微电子和微纳系统领域未来发展的一项核心高技术。文章详细介绍了毫米波频段三维异质异构集成技术的优势、近年来的发展趋势以及面临的挑战。利用硅基MEMS 光敏复合薄膜多层布线工艺可实现异质芯片的低损耗互连,同时三维集成高性能封装滤波器、高辐射效率封装天线等无源元件,还能很好地处理布线间的电磁兼容和芯片间的屏蔽问题。最后介绍了一款新型毫米波三维异质异构集成雷达及其在远距离生命体征探测方面的应用。     

基于模型预测控制的半潜漂浮式风机协调控制方法研究

研究漂浮式海上风力发电考虑输出功率与机械载荷的协调控制，有助于提高深远海风机运行的经济性和安全性。为实现漂浮式风机的多目标控制，以NREL 5MW半潜漂浮式风机为研究对象，在Matlab/Simulink平台上设计并搭建增益调度多模型预测控制器(gainschedulingmulti-model predictive controller,GM-MPC)。基于各稳态工况下风机开环动态性能的分析以及模型线性化处理，建立半潜漂浮式风机控制模型，与高保真FAST模型仿真对比，验证了所建控制模型的准确性。在实现模型预测的基础上，根据实际风机工况和约束条件，以为减少功率波动、塔架载荷和执行器动作次数为目标，优化求解出每一时刻下的最优控制量，从而实现GM-MPC的滚动优化。为证明控制器的有效性，在多种风-浪联合载荷的工况下，与基于蚁群优化算法的独立变桨控制策略进行了对比实验。结果表明，所设计的控制策略使半潜漂浮式风机在满足功率平稳性的同时降低了机组的机械载荷，使其能适应深远海环境下的复杂运行工况。