双目视觉辅助PDR的组合导航定位方法

为提高室内定位系统精度和跟踪性能以及适应复杂环境,将行人航迹推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）与双目视觉组合,提出一种双目视觉辅助PDR的组合导航定位方法 .该方法通过选取或布置地标建立了地标位置数据表;基于轻量化目标检测实现了对地标实时双目测距,保证定位的实时性;利用PDR位置信息得到检出地标类别对应坐标,基于因子图的协同定位和误差估计算法将双目视觉与PDR有效融合,提高了定位精度并抑制PDR累计误差,同时对PDR中航向和单参数模型中单位转换常数进行误差补偿,提高PDR定位精度.实验结果表明,在地标纹理清晰且分布合理情况下,该方法能有效解决室内复杂环境下单一PDR累积误差问题,此外,对航向和单位转换常数实时补偿可提高组合定位系统的定位精度和稳定性.     

一种用于取样示波器的高速数字信号传输速率的测量方法

取样示波器利用顺序等效采样技术可以实现对宽带、高速信号进行采样和波形恢复,从而对信号质量进行分析。因此取样示波器在5G高速通信、雷达等信号测量领域得到广泛应用。但是取样示波器采用的顺序等效采样方法是对被测信号进行多周期间隔、不连续采样,采样间隔周期不确定,导致不能直接从恢复的波形中分析出被测信号的传输速率。为确定传输速率,提出一种基于快速傅里叶变换算法的速率计算方法。通过实验验证,此方法能够准确计算出高速数字信号的传输速率,相对误差均在1%以内,并且在采样点数及眼图叠加次数较少的情况下仍然适用。     

考虑循环寿命折损的主动配电网仿射可调鲁棒优化方法

针对主动配电网在源荷储协同下的不确定性优化问题,提出了基于仿射可调鲁棒优化的主动配电网运行策略。首先,考虑分布式光伏的可控模型、循环寿命折损的电池储能模型和ZIP负荷模型,构建了主动配电网优化运行模型。然后,采用椭球集合来描述分布式光伏出力的不确定性,并结合仿射策略形成优化模型中决策变量与分布式光伏出力不确定性变量之间的线性决策机制。最后,通过对偶变换将主动配电网鲁棒优化模型转化为一个确定性的混合整数二阶锥规划模型进行求解。在改进的IEEE33节点算例系统中对比验证了所提出的仿射可调鲁棒优化方法的有效性和优点。     

氧化物阴极表面Ag污染对三极管成品率影响研究

针对钛陶瓷三极管成品率偏低的问题,本文利用能量色散谱仪对钛陶瓷三极管样品阴极表面成分进行分析,发现原封接工艺制备的三极管用氧化物阴极表面被一定量的Ag污染。根据排气封接工艺判断出阴极表面沉积的Ag来自于Ag-Cu焊料,通过模型计算安全保温时间,优化了排气分解保温时间。根据优化排气封接工艺制备的三极管内阴极表面未检测出Ag成分;将该阴极和被Ag污染的阴极放入二极管进行发射性能测试,结果显示被Ag污染的阴极和未被Ag污染的阴极拐点电流密度在800℃时分别为3和11 A/cm²,优化排气封接工艺制备的三极管成品率由原来的30%提高至80%。     

深度学习模型中的公平性研究

近几年深度神经网络正被广泛应用于现实决策系统,决策系统中的不公平现象会加剧社会不平等,造成社会危害.因此研究者们开始对深度学习系统的公平性展开大量研究,但大部分研究都从群体公平的角度切入,且这些缓解群体偏见的方法无法保证群体内部的公平.针对以上问题,本文定义了两种个体公平率计算方法,分别为基于输出标签的个体公平率（IFR_b）,即相似样本对在模型预测中标签相同的概率和基于输出分布的个体公平率（IFR_p）,即相似样本对的预测分布差异在阈值范围内的概率,后者是更严格的个体公平.更进一步,本文提出一种提高模型个体公平性的算法IIFR,该算法通过余弦相似度计算样本之间的差异程度,利用相似临界值筛选出满足条件的相似训练样本对,最后在训练过程中将相似训练样本对的输出差异作为个体公平损失项添加到目标函数中,惩罚模型输出差异过大的相似训练样本对,以达到提高模型个体公平性的目的.实验结果表明,IIFR算法在个体公平的提升上优于最先进的个体公平提升方法.此外IIFR算法能够在提高模型个体公平性的同时,较好地维持模型的群体公平性.     

2023年第1期目次

超分辨率(SR)是一类重要的数字图像处理技术,其根据一个观测者得到的低分辨率(LR)图像重 建并输出一个相应的高分辨率(HR)图像,从而提高现代数字图像的分辨率。SR 在数字图像压缩与传输、医学 成像、遥感成像、视频感知与监控等学科中的研究与应用价值巨大。随着深度学习的快速发展,结合最新的深 度学习方法,可以为 SR 问题提供创新性的解决方案。首先回顾 SR 的背景意义、发展过程以及将深度学习应 用于 SR 的技术价值。其次简要介绍传统 SR 算法的基本方法、分类和优缺点;按照不同的实现技术和网络类 型对基于深度学习的 SR 方法进行了分类介绍,重点分析对比了卷积神经网络(CNN)、残差网络(ResNet)和生成 对抗网络(GAN)在 SR 中的应用。然后介绍主要评价指标和解决策略,并对不同的 SR 算法在标准数据集中的 性能表现进行对比。最后总结基于深度学习的 SR 算法,并对未来发展趋势进行展望。     

谐振接地系统单相断线并电源侧接地故障电压特征分析EI北大核心CSCD

针对谐振接地系统,综合考虑阻尼率、失谐度、接地过渡电阻、断线位置、故障线路零序电容占系统总零序电容的比例以及负荷阻抗等多方面因素,建立了谐振接地系统单相断线并电源侧接地故障分析模型。全面分析了中性点电压及断口上下游各相电压、线电压的幅值及相位在各因素影响下的变化规律,并给出电压变化特征值。基于MATLAB/Simulink仿真软件对示例配电网进行仿真验证,仿真结果验证了理论分析的正确性,可为配电网断线故障辨识定位提供理论依据。     

基于图神经网络的联合用户调度与波束成形优化算法

协作多点（Co MP）传输技术具有降低同频干扰和提高频谱效率的特点。对于Co MP,用户调度与波束成形是2个分别位于媒体访问接入层和物理层的基本研究问题。在考虑用户服务质量需求下,重点研究用户调度与波束成形的联合优化问题,并以网络吞吐量最大化为目标。为了克服传统优化算法计算开销大且未有效利用网络历史数据信息的问题,提出了一种基于图神经网络联合用户调度与功率分配模型,并结合波束向量的解析公式,以实现联合用户调度与波束成形优化。仿真分析表明,所提算法能够以较低的计算开销实现与传统优化算法相匹配,甚至更优的性能表现。     

液相色谱法测定水中苯丙[a]芘的不确定度评估

对液相色谱法测定生活饮用水中苯丙[a]芘含量测量不确定度进行分析,为评价检测数据的准确性提供科学依据。测样量为1m L时,测定生活饮用水中苯丙[a]芘含量为ρ=(0.856+0.025)μg·m L-1。通过对不确定度来源的量化分析,得出标准物质引入的不确定度分量和线性误差引入的不确定度分量是测定结果不确定度的重要来源。     

固体火箭发动机地面点火试验高精度测试系统的设计与开发

高精度测试系统是固体火箭发动机地面点火试验部分的核心组成系统,测试数据获得的完整性与准确性是固体火箭发动机地面试车时是否能够真实反映其性能指标的重要条件之一.高精度测试系统是针对推力、压强、应变、温度等物理量进行测量的数据采集系统,满足多通道、快速和高精度测试.该系统是基于PXI+SCXI总线的虚拟仪器系统,使用软件将计算机与功能化硬件系统结合起来,从而完成对被测试量的采集、分析、显示、数据存储等功能.通过功能测试和性能测试验证了系统满足固体火箭发动机地面点火试验测试系统的技术要求.