时间反转超声成像检测乳腺微钙化的仿真

为了研究时间反转超声成像对乳腺微钙化检测的有效性,通过FieldⅡ超声仿真软件,分析相关参数设置对时间反转超声成像分辨率的影响,设置点散射子模拟乳腺微钙化,对比研究理想条件及不同噪声条件下时间反转超声成像算法对乳腺微钙化检测的有效性.无论是理想条件下或是不同噪声条件下,时间反转超声成像均能突破传统B超成像分辨率极限,能够分辨出距离较近的点散射子,有效抑制噪声,而传统B超成像则对噪声较为敏感.时间反转超声成像可提高传统B超成像检测乳腺微钙化点的成像分辨率和抗噪能力.其中,时间反转多信号分类(time reversal with multiple signal classification, TR-MUSIC)成像能准确定位点散射子,但纵向分辨率低;相位相干时间反转多信号分类(phase-coherent with multiple signal classification, PC-MUSIC)提高了TR-MUSIC的纵向分辨率,但不能准确定位,需进行相位补偿.     

一种基于AES和三素数RPrime RSA认证加密方案

运用中国剩余定理加快处理三素数RPrime RSA解密算法,提出了一种全新的基于AES算法和三素数RPrime RSA算法的认证加密方案,具有高效、安全等特点,非常适合在智能卡之间、智能卡和终端之间的认证和信息交换。     

自适应定阶的快速Burg算法设计与FPGA实现

针对信号频谱分析的实时性要求,设计了一种适用于短序列的自适应定阶的快速Burg算法硬件加速电路。以FPGA为平台进行实验,将快速Burg算法与最终预测误差(Final Prediction Error,FPE)准则结合可做到自回归(Auto-Regressive, AR)参数自适应定阶。实现了灵活控制的并行二级流水线结构和并行化计算单元,同时优化了存储单元,达到速度与面积的平衡。实验结果表明,该算法对短序列也能准确地估计信号频率,与Burg算法硬件实现方案的计算时间对比,该算法将运算时间降低了75%,确实起到了加速作用,并且节省了内存空间,符合设计要求。     

用于巡航导弹突防航迹规划的改进深度强化学习算法

为了解决巡航导弹面临动态预警机雷达威胁下的突防航迹规划问题,提出一种改进深度强化学习智能航迹规划方法。针对巡航导弹面对预警威胁的突防任务,构建了典型的作战场景,给出了预警机雷达探测概率的预测公式,在此基础上设计了一种引入动态预警威胁的奖励函数,使用深度确定性策略梯度网络算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)探究巡航导弹智能突防问题。针对传统DDPG算法中探索噪声时序不相关探索能力差的问题,引入了奥恩斯坦-乌伦贝克噪声,提高了算法的训练效率。计算结果表明,改进的DDPG算法训练收敛时间更短。     

混合型MMC全状态高效电磁暂态仿真方法研究

由半桥子模块和全桥子模块组成的混合型模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)兼顾直流故障穿越能力和经济性,具有广阔的工程运用前景。针对混合型MMC电磁暂态模型存在等效复杂、内部节点多、计算效率低的问题,文章分析混合型MMC解闭锁模式的工作状态,提出一种“混合型MMC全状态高效电磁暂态仿真方法”：根据混合型MMC中半桥子模块和全桥子模块的闭锁特性,提出一种混合型MMC的闭锁等效方法,提高混合型MMC闭锁模式的仿真效率;根据混合型MMC的调制特性,改进灵活堆排序的电容电压排序算法,提高混合型MMC解锁模式的仿真效率。最后,结合Matlab和PSCAD典型算例进行测试,验证所提高效混合型MMC全状态电磁暂态仿真方法的精确性和快速性。     

Web of Science科研社区挖掘算法研究

本文以1900-2019年"Web of Science(WOS)"核心合集中的中国科学院(中科院)部分论文数据为面板数据对热点学科、科研社区及相关权威专家进行了分析研究.首先对艺术与人文、生命科学与生物医学、自然科学、社会科学、应用科学五大学科数据进行分析,发现应用科学(Technology)发表论文年增速最快,且研究热点为计算机科学(Computer Science);其次针对研究热点应用Neo4j图数据库构建论文语义网络图,对实体关系进行优化,提升了社区内部关联度;并基于Louvain社区发现算法进行了相关优化和数据挖掘,分析了其背后的优秀科研团队;最后针对挖掘出的社区,利用PageRank算法筛选出高产出的权威科研人员,为科研合作和人才发现甚至国家学科布局提供参考.实验表明,通过Neo4j图数据库中实体数据索引设计,查询性能提升高达16倍;通过对Louvain算法关系属性weight添加机构影响维度,社区模块度提升了84%.     

学习邻域参数的粒子群算法

针对粒子群算法的参数自适应的问题,提出了学习邻域参数的粒子群算法(Particle swarm optimization with learning neighborhood parameter learning,LNPPSO).为了使参数适应环境,将种群的中个体赋予不同的参数,根据邻域粒子的适应度变化和参数信息来更新...     

基于液压静力水准仪的综合管廊沉降监测方法研究

为了减少外界环境对沉降采集系统的干扰,从液压静力水准仪工作原理分析出发,对液体密度、重力加速度进行补偿,提出采用稳定测点作为基点与被测点进行差分比较的测量方法.利用沉降差分算法能消除大部分外界干扰,同时还提出了增加沉降转点的安装方法,能满足高落差应用环境.研究结果表明,对沉降采集系统进行液体密度、重力加速度补偿并采用沉...     

局部坐标系下移动无线传感器节点协同定位研究

针对移动的无线传感器网络中的基于方向测量的节点定位问题,分析了二维空间中局部坐标系下的移动自由节点和全局坐标系下的移动锚节点之间在固定时间间隔下,通过测量和通信完成自由节点定位的问题.通过自由节点之间互相局部协同定位,提出移动自由节点在二维空间中的定位的充分条件,并设计了一种移动自由节点定位的算法,通过数值仿真验证了该...     

基于动力显式算法的热成形数值模拟预测

考虑金属热处理相变动力学模型,建立了适用于高强度钢板热成形的热、力、相变多场耦合本构方程。基于大变形动力显式有限元算法及上述多场耦合本构方程,建立了热成形动力显式有限元方程。并将板料相变潜热释放引入到热成形温度场分析过程中。在自主开发的商业化金属成形CAE软件KMAS(King Mesh Analysis System)基础上开发了热成形动力显式分析模块,可用于预测热成形过程中零件的厚度变化、温度变化、微观组织各相的体积分数以及硬度分布。随后采用该模块对一款汽车B柱的热成形过程及最终力学性能进行数值模拟预测,并与试验结果进行对比,对比的一致性证明了所建立的多场耦合本构方程及KMAS热成形动力显式分析模块的正确性。