基于数据质量评价的目标估计

针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题，提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法，对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价，并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重，从而减少人工干预，提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。     

能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展

近年来，神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂，需占用大量计算资源并消耗电能，从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路，综述了近年来该领域主要研究成果，并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为，首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型；然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法；最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.     

机器翻译译文质量估计综述

机器翻译译文质量估计(Quality Estimation,QE)是指在不需要人工参考译文的条件下,估计机器翻译系统产生的译文的质量,对机器翻译研究和应用具有很重要的价值。机器翻译译文质量估计经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果。该文首先介绍了机器翻译译文质量估计的背景与意义;然后详细介绍了句子级QE、单词级QE、文档级QE的具体任务目标、评价指标等内容,进一步概括了QE方法发展的三个阶段: 基于特征工程和机器学习的QE方法阶段,基于深度学习的QE方法阶段,融入预训练模型的QE方法阶段,并介绍了每一阶段中的代表性研究工作;最后分析了目前的研究现状及不足,并对未来QE方法的研究及发展方向进行了展望。     

应用卡尔曼滤波的激振力时域识别方法研究

激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法.推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识别结果的稳健性进行了仿真分析.仿真结果表明,两种方法对噪声方差初值的设定均不敏感;以加速度幅值为输入的方法识别精度优于以位移幅值为输入的方法;以位移幅值为输入的方法识别结果稳健性较好.最后采用力锤敲击试验验证了识别方法的有效性和精度.     

一种基于SVD的改进LTS气动数据异常检测方法

用稳健的最小截平方和(LTS)估计检测气动数据中的异常,但气动数据是海量和高维的,使得LTS要求解的矩阵维数很大,造成巨大的时空开销.为此,引入迭代的奇异值分解(ISVD)求解LTS的最小二乘问题,实现更快的异常检测.实证分析采用某飞行器外形数据,分别运用OLS,FastLTS以及ISVD-FastLTS对数据集进行异常检测和对比分析.实验证明,相比于传统方法,ISVD-FastLTS能更加快速且准确地识别异常值.     

双目结构光系统仿真建模和误差灵敏度分析

结构光系统目前在三维测量、逆向工程等领域应用日益广泛,然而关于结构光系统性能评测方法的研究成果仍然很少,仅有少数国际标准给出了3D扫描系统的性能评测方法.本文首先建立了双目结构光系统的仿真模型,其中包括了相机镜头畸变模型和针孔成像模型,实现投影仪投射数字正弦条纹的仿真和被扫描的靶球特征量仿真计算,采用的三维重建方法为光学三角法.然后基于仿真模型,对其基线距离相关的误差灵敏度进行了仿真,发现靶球中心位置和靶球球心距对基线距离误差具有较高的灵敏度,可以作为测试方法的输出.最后,如果只考虑基线距离误差,标准测试方法中的校准球棒的位置应在测量范围内的相对距离尽可能大,为标准性能评测方法提供了改进建议.     

5G射频性能评估中的EVM空口测试方法

随着5G时代的到来,天线与射频接口高度集成,传统的传导测试已无法适应新一代无线通信设备的测试要求,越来越多的射频性能指标需要采用空口而非传导方式进行测试.以误差幅度矢量(EVM)为代表,射频性能指标对于传统的空口测试系统及方法提出了不同以往的要求.紧缩场、近远场变换等新系统被用于替代传统的远场测试系统.文章结合3GPP及近年的相关参考文献,介绍了几种5G射频性能测试的空口测试方法并做了比较,着重讨论了EVM的定义、测试流程和校准方法等问题,展望了射频性能测试的未来发展方向.     

一种改进的特征匹配算法在碎片云测量建模中的应用

为满足超高速撞击典型Whipple防护构型的损伤评估需求,利用图像处理技术对碎片云序列阴影图像进行深入研究。使用超高速序列激光阴影成像仪得到三组不同实验条件下碎片云发展过程的高清阴影图像,分别对每组最具代表性的2帧进行图像处理分析;根据碎片云图像特点以及碎片运动特性,提出了一种改进的碎片二次特征匹配算法,该方法包含碎片粗定位、特征定义及初匹配和精确匹配三步策略;通过运用改进的匹配算法,对选取的相邻两帧图片完成碎片高效匹配,并提取匹配碎片的运动参数,进而分析碎片的速度分布和飞行角度分布,获取二次碎片云相关运动特性;得到三组实验各自的轨迹模拟图。根据得到的轨迹分析结果分别对三组实验的后板损伤进行估计,并通过与防护构型的实际损伤结果进行比较,验证了该方法的有效性。     

考虑建模误差的小型飞行器导航制导控制器设计

由于传统小型飞行器导航制导控制器对于飞行器的飞行状况调查完善度较低,数据收集力度较小,勘查条件较少.因此,本文基于建模误差设计了一种新的小型飞行器导航制导控制器.建立控制器结构,完善数据内部操作结构,获取相关性参数,并根据动力学模型,深入分析控制器数据,整合获取的信息,综合控制器设计优化算法,实现对小型飞行器导航制导控制器流程的设计.实验结果表明,相较于传统小型飞行器导航制导控制器,本文提出的设计能够在一定程度上控制数据设计的具体流向,掌控基础数据状态,具备较高的控制器反应灵敏度,且操作消耗时间较短,能够提供更为优质的系统服务.