塔里木河“二源一干”生态供水潜力研究

为解决塔里木河干流水资源短缺、流域损失水量过大、用水效率低下、农业灌溉用水挤占生态用水等问题,基于“节水优先”的治水方针,以塔里木河二源流(阿克苏河、叶尔羌河)及其干流(“二源一干”)的山区水库群和平原水库群为研究对象,兼顾塔里木河干流的农业灌溉用水、生态用水、工业用水、生活用水等多目标,构建并求解了现状水平年和远景规划年的山区与平原水库群联合调度优化模型,分析了塔里木河干流的生态供水潜力和山区水库群联合调度的贡献。结果表明：仅通过干流平原水库群联合调度,农业灌溉用水和生态用水的供水保证率难以满足设计要求;通过山区与平原水库群优化调度,在远景规划年各行业均满足设计保证率要求,体现了山区水库群显著的调控性能和“节水优先”治水方针的合理性和可靠性;远景规划年塔里木河干流的生态供水潜力为2.84亿m³,可为塔里木河下游生态保护与修复提供了坚实的水量基础。     

西北地区农业干旱对气象干旱的时空多角度响应

采用标准化降水蒸散指数和标准化土壤水指数分别表征气象干旱和农业干旱,基于干旱事件三维识别和气象干旱与农业干旱事件对的匹配结果,利用Copula函数条件概率分布和贝叶斯网络概率模型分析了西北地区农业干旱对气象干旱的时空多角度响应关系。结果表明：基于线性、非线性关系模型及Copula函数条件概率分布确立了西北地区农业干旱对气象干旱的干旱历时、干旱烈度、干旱面积及干旱迁移距离间最优响应关系分别为二次多项式模型、基于Frank Copula函数的非线性关系模型、指数模型和线性模型;建立的气象、农业干旱变量间的响应概率特征曲线可定量预测西北地区不同程度的气象干旱发展为农业干旱的概率;已知气象干旱特征条件下,根据最优响应关系及响应概率特征曲线可对农业干旱特征及其发生概率进行可靠预测。     

语义线特征辅助的动态SLAM

动态环境干扰是视觉同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）领域内一个亟待解决的问题,场景中的运动对象会严重影响系统定位精度。结合语义信息和几何约束更强的线特征辅助基于传统ORB特征的SLAM系统来解决动态SLAM问题。首先采用深度学习领域的优秀成果SOLOv2作为场景分割网络,并赋予线特征语义信息;完成物体跟踪和静态区域初始化后,使用mask金字塔提取并分类特征点;再使用极线约束完成动态物体上点线特征的剔除;最后融合静态点线特征完成位姿的精确估计。在TUM动态数据集上的实验表明,提出的系统比ORB-SLAM3的位姿估计精度提高了72.20％,比DynaSLAM提高了20.42％,即使与近年来同领域内的优秀成果相比也有较好的精度表现。     

基于J2EE技术的可配置化系统的设计开发

科技项目在线申报已成为项目申报的主流方式.为适应新形势、新要求,原有的在线项目申报系统需要升级.文章介绍了基于J2EE技术的可配置化项目申报管理系统的开发、实现过程,对系统的需求分析、方案论证、系统设计、数据库设计、模块设计等环节进行详尽的分析和描述.该可配置化系统在处理大规模定制化的项目申报流程时具有适用性和可操作性.     

融入时序和速度信息的自适应更新目标跟踪

目的 针对目标跟踪算法在现实场景的遮挡、光照变化和尺度变化等问题,提出一种融入时序信息和速度信息的多特征融合自适应模型更新目标跟踪算法。方法 通过提取目标的分级深度特征和手工设计方向梯度直方图（histogram of oriented gradients,HOG）特征,以全深度特征组合和深层深度特征与手工设计特征组合的方式构造两个融合特征器,提高在复杂场景下跟踪的稳健性;对融合特征进行可信度计算,选择最可靠融合特征对当前帧目标进行跟踪;在跟踪质量不可靠时,对目标表征模型进行更新,加入时间上下文信息和当前鲁棒表征信息,通过多峰值判定和运动速度判定选择最优目标预测位置作为最终结果。结果 在OTB（object tracking benchmark）2013和OTB2015数据库上进行大量测试,与其他7个算法相比,本文算法总体效果取得最优,且在不同复杂环境下也取得了优秀的跟踪效果,在OTB13和OTB15数据库中,跟踪精度分别为89.3%和83.3%,成功率分别为87%和78.3%。结论 本文算法利用深度特征与手工设计特征进行融合,对跟踪结果进行多峰值分析和运动速度判定,跟踪结果不佳时自适应更新特征进行重跟踪。实验结果表明,本文算法可以有效处理光照变化、背景杂波和遮挡等复杂因素的干扰,有效提升了跟踪质量。     

CGAN样本生成的遥感图像飞机识别

目的 基于深度学习的飞机目标识别方法在遥感图像解译领域取得了很大进步,但其泛化能力依赖于大规模数据集。条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network,CGAN）可用于产生逼真的生成样本以扩充真实数据集,但对复杂遥感场景的建模能力有限,生成样本质量低。针对这些问题,提出了一种结合CGAN样本生成的飞机识别框架。方法 改进条件生成对抗网络,利用感知损失提高生成器对遥感图像的建模能力,提出了基于掩膜的结构相似性（structural similarity,SSIM）度量损失函数（masked-SSIM loss）以提高生成样本中飞机区域的图像质量,该损失函数与飞机的掩膜相结合以保证只作用于图像中的飞机区域而不影响背景区域。选取一个基于残差网络的识别模型,与改进后的生成模型结合,构成飞机识别框架,训练过程中利用生成样本代替真实的卫星图像,降低了对实际卫星数据规模的需求。结果 采用生成样本与真实样本训练的识别模型在真实样本上的进行实验,前者的准确率比后者低0.33%;对于生成模型,在加入感知损失后,生成样本的峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）提高了0.79 dB,SSIM提高了0.094;在加入基于掩膜的结构相似性度量损失函数后,生成样本的PSNR提高了0.09 dB,SSIM提高了0.252。结论 本文提出的基于样本生成的飞机识别框架生成了质量更高的样本,这些样本可以替代真实样本对识别模型进行训练,有效地解决了飞机识别任务中的样本不足问题。     

基于能量最优的多约束小卫星碰撞规避控制

针对小卫星间近距离碰撞的问题,提出一种多约束下的能量最优的碰撞规避控制.采用轨道力学和数学表征法建立惯性系下的小卫星轨道动力学模型和约束模型,根据上述模型制定碰撞规避策略,通过数值分析给出最优的轨道系下的控制方向和控制时刻,利用坐标系变换获得惯性系的控制方向,依据霍曼变轨理论给出最优条件下的速度增量.数学仿真给出有约束的碰撞规避轨迹,证明设计的碰撞规避算法的有效性和可行性.     

进近着陆阶段自动飞行工作模式设计与仿真

针对大型客机进近着陆阶段自动飞行工作模式转换逻辑中潜在的条件冲突、模式耦合等设计问题,研究了基于有限状态机理论的工作模式转换逻辑设计方法.首先对进近着陆阶段进行详细分析,设计了所需自动飞行工作模式.其次,将工作模式抽象成离散事件并基于有限状态机理论进行进近着陆全过程工作模式状态机设计.然后利用MATLAB/Stateflow 构建进近着陆全过程工作模式转换模型.最后,通过正常进近着陆及着陆复飞过程的仿真,对上述方法进行了验证.验证结果表明,所设计的自动飞行工作模式在进近着陆阶段各种条件下均能正确地完成逻辑转换.     

对等网络环境下多目标任务容错调度方法研究

为了加强网络环境的可靠性、强化系统运算性能,提出对等网络环境下多目标任务容错调度方法.使用PB算法对处理器进行容错处理,划分任务主、副版本,通过分析任务相应版本与所在处理器的运行时间,构建任务模型与故障模型.拟定多目标任务不同开始时间与时限,通过自适应策略拟定启发式多目标任务容错分配策略,将多目标任务转换为回路任务.设定回路任务的数量与主版、副版本在普通处理器内的运行时间,判断调度序列内任务,计算其在处理器内需要消耗的时间,将结果对比之前拟定的时间判断是否调度成功,成功则启动副版本迭代计算.实验结果表明,所提方法不会因为网络节点数量不同,出现大量任务调度失败的问题,提高了系统性能和网络环境安全.     

无线数据中心网络：进展、挑战和展望

随着动态数据流量的迅速增长,庞杂的有线数据中心网络架构给网络扩张、能耗管理和运营维护等方面均带来了巨大的挑战。高速无线技术具有高带宽、动态连接且灵活可控的特征优势,成为一种潜在的数据中心组网解决方案,可以缓解数据中心长期存在的流量拥塞热点问题,减少部署和维护光缆所花费的时间、精力和成本。首先介绍了当前数据中心网络架构的发展趋势,分析比较了毫米波、太赫兹和自由空间光作为无线数据中心网络候选高速无线技术的优缺点。然后深入讨论了当前典型的无线数据中心网络架构,阐述了无线数据中心网络设计和部署面临的挑战,并对其未来发展方向进行了展望。