基于卡口上下文和深度置信网络的车辆轨迹预测模型研究

针对车辆轨迹预测中节点序列的时序特性和实际路网中的空间关联性,该文提出一种基于深度置信网络和SoftMax (DBN-SoftMax)轨迹预测方法.首先,考虑到轨迹在节点集合中的强稀疏性和一般特征学习方法对新特征的泛化能力不足,该文利用深度置信网络(DBN)较强的无监督特征学习能力,达到提取轨迹局部空间特性的目的;然后,针对轨迹的时序特性,该文采用逻辑回归的预测思路,用当前轨迹集在路网特征空间中的线性组合来预测轨迹;最后,结合自然语言处理领域中的词嵌入的思想,基于实际轨迹中节点存在的上下文关系,运用节点的向量集表征了节点间的交通时空关系.实验结果表明该模型不仅能够有效地提取轨迹特征,并且在拓扑结构复杂的路网中也能得到较好的预测结果.     

认知雷达抗干扰中的博弈论分析综述

雷达对抗的核心研究内容主要是干扰策略与抗干扰策略之间的对抗博弈,其作为电子战研究领域的热点一直备受学者们关注.该文综述了学者们利用合作与非合作博弈方法来分析雷达在进行目标探测和干扰抑制时所使用的策略,主要通过不同体制的雷达利用认知技术感知和学习外界复杂的电磁环境,合理地分配发射功率、控制编码序列、设计波形、研究检测和跟踪方法以及分配雷达通信资源等.这样雷达既节约发射所消耗的功率,又可以自适应地搜索和跟踪目标而不被敌方所发现,从而使雷达在复杂多变的现代战场环境中达到自身最优的性能.最后,对认知雷达抗干扰中的博弈论分析研究进行总结和展望,并指出了一些博弈论在认知雷达抗干扰策略应用中所面临的潜在问题和挑战.     

基于超像素级卷积神经网络的多聚焦图像融合算法

该文提出了基于超像素级卷积神经网络(sp-CNN)的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像进行多尺度超像素分割,将获取的超像素输入sp-CNN,并对输出的初始分类映射图进行连通域操作得到初始决策图;然后根据多幅初始决策图的异同获得不确定区域,并利用空间频率对其再分类,得到阶段决策图;最后利用形态学对阶段决策图进行后处理,并根据所得的最终决策图融合图像。该文算法直接利用超像素分割块进行图像融合,其相较以往利用重叠块的融合算法可达到降低时间复杂度的目的,同时可获得较好的融合效果。     

基于粒子群算法的LCLC谐振变换器优化设计

LCLC谐振变换器广泛应用在空间行波管放大器(TWTA)中,起到升压的作用.在LCLC谐振变换器中,具有多个谐振参数,即变压器漏感、串联谐振电容、励磁电感以及并联谐振电容.多个谐振参数增加了LCLC谐振变换器总损耗优化的难度.该文提出一种基于粒子群优化算法的LCLC谐振变换器优化设计方法,解决LCLC谐振变换器由于多个谐振参数造成的总损耗优化困难的问题.首先,推导了LCLC谐振变换器的总损耗公式;其次,采用粒子群优化算法,对LCLC谐振变换器的总损耗进行了优化,得到了总损耗最小时的谐振变换器参数;最后,基于优化的LCLC谐振变换器参数,搭建了LCLC谐振变换器,并进行了一系列实验.实验结果证明了该优化设计方法的有效性.     

Metal Micropatterning by Triboelectric Spark Discharge

Metal micropatterns play critical roles in flexible electronics. However, the lack of versatile strategies for micropatterning of diverse metal materials on various thin, flexible or stretchable substrates has limited the rapid development of flexible electronics. Here, a metal micropatterning method by triboelectric spark discharge under atmospheric environment is developed, where a triboelectric nanogenerator (TENG) is employed to precisely and safely control the voltage, current, and frequency of the spark discharges. Micropatterns of metal films like gold, silver, copper, aluminum and platinum are successfully fabricated on substrates of polyimide, polyethylene terephthalate, polyvinyl chloride, polydimethylsiloxane, paper or latex, even on ultrathin substrates (5 μm thick) without damage, where the feature sizes of metal patterns are controllable from 20 μm to 1 mm. Experimental insights into the triboelectric spark discharge behaviors and the pattern feature sizes control are discussed. A straightforward fabrication of metal patterns on the balloon surface or human skin through “handwriting” by a pencil as discharge electrode is realized. Besides metals, extended processibility of conductive materials like carbon nanotubes, graphene, MXene, graphite, carbon fibers, and conductive polymers are also demonstrated. This work proves the possibility of microfabrication by TENG, which is of simplicity and attractiveness for flexible electronics.     

Low-rank tensor completion via combined Tucker and Tensor Train for color image recovery

Applied Intelligence - In recent years, low-rank tensor completion has been widely used in color image recovery. Tensor Train (TT), as a balanced tensor rank minimization method, has achieved good...