基于张量分解的动态Web服务推荐

在服务计算领域中,为了能够在大量具有相同功能的Web服务以及API等数据资源中选择适合用户的服务和接口,提出了服务推荐系统。当前常用的基于服务质量（QoS）的服务推荐系统所采用的模型假定服务的QoS值恒定不变,是一种由服务和用户的二元关系构成的二维静态模型。针对实际应用中,QoS是受到多种因素影响的变量这一问题,提出了一种可以描述多个影响QoS因素的张量模型,并利用张量分解算法来对服务推荐算法进行了改进。实验结果表明:提出的基于张量分解的服务推荐算法与6种现有算法相比较,预测服务的QoS值的绝对平均误差（MAE）不同程度地降低了20%~50%,并且所建模型能够描述更多的影响因素,从而可对服务进行动态推荐。      

考虑随机效应的多源信息融合剩余寿命预测

为了合理利用同类设备的先验信息，提高参数估计和剩余使用寿命（RUL）预测精度，提出一种基于多源信息融合并考虑随机效应的RUL预测方法。利用考虑随机效应的线性Wiener过程对设备的退化过程进行建模；利用期望最大化（EM）算法，融合先验退化信息和先验失效寿命数据信息，计算模型中的未知参数；根据Wiener过程参数估计的性质，提出一种基于多源信息融合并考虑随机效应的非线性Wiener过程参数估计方法；利用激光器数据和疲劳裂纹数据进行实验验证。实验结果表明：与基于历史退化数据或失效寿命数据的方法相比，所提方法能有效提高参数估计和RUL预测的精度。     

海洋一号卫星观测任务规划算法设计及系统应用

针对海洋一号卫星观测任务规划需求,提出并实现了基于遗传策略的任务规划框架,解决了卫星实际使用中成像任务受卫星其他业务影响的多类型约束成像规划问题。基于海洋一号卫星实际规划业务要求,对任务规划约束和优化目标建立数学模型,提出了由预处理、窗口约束处理和组合约束处理与优化组成的三阶段规划框架。设计了多约束任务规划优化目标函数,并利用交叉、变异和种群选择等遗传机制对优化问题进行了求解。基于海洋一号卫星实际观测需求数据,对提出的算法进行了有效性和性能验证,结果表明本算法能够给出满足多类型约束的观测规划方案,并在观测时间、观测覆盖率等方面较其他策略有显著提升。研究结果表明通过优化目标函数的设计遗传算法能够实现复杂约束条件的成像规划求解,算法框架可为与海洋卫星具有相似业务特点的对地观测规划系统设计提供借鉴。     

基于多重检测的无人机抗遮挡目标跟踪算法

针对无人机（UAV）目标跟踪过程中遇到目标被障碍物遮挡时跟踪效果不佳的问题，提出一种多重检测的抗遮挡目标跟踪算法。在基于时空正则化相关滤波算法的框架下通过融合多种置信度函数，设计了一种响应置信度判别方法；为了具体了解目标被遮挡情况，将响应差值变化和响应梯度变化结合在一起作为判断是否更新滤波模板参数的依据；设计了一种融合分块思想与金字塔尺度池的尺度估计方法来解决目标在图像中尺度大小变化问题。所提算法在UAV数据集上相较于其他7种算法有不错的表现，在跟踪过程中面对目标遮挡、尺度变化和快速移动问题的跟踪精度和成功率上都有明显的提升。结果表明：所提算法能够更好地应对UAV在目标跟踪过程中出现的目标遮挡和尺度变化的问题，具有良好的快速性、准确性和鲁棒性。     

一种XML相似重复数据的清理方法研究

针对半结构化数据XML在数据清理中的重要性,研究了如何清理XML相似重复数据,主要工作有:提出一种有效的XML相似重复数据清理方法,该方法具有较强的适应性,任何XML相似检测算法都适用于此;给出一种基于树编辑距离的相似检测算法,该算法能有效地检测XML相似重复数据;采用树编辑距离的上下限优化基于树编辑距离的相似检测算法,避免了不必要的树编辑距离计算,降低了相似检测计算的复杂度,提高了运算效率.此工作为研究XML相似重复数据清理打下基础.      

基于航天器解体事件的空间碎片寿命算法

研究了针对航天器解体事件所生成的空间碎片的寿命计算方法.给出了基于NASA标准航天器解体模型的航天器解体算法.该算法生成的一系列碎片参数,将作为寿命计算的初始条件.总结了现有求解碎片寿命的算法,并提出了一种半分析算法.该算法运用平均根数法的思路,计算了在J2摄动项的影响下,碎片的半长轴和偏心率的变化率;并采用微分积分法预报半长轴和偏心率随时间的变化.为了适应时变大气模型,该算法限制了计算步长.通过与数值法的比较分析了算法的计算速度和精度.选用了3种大气模型:SA76、GOST和MSIS-00,分析了不同大气模型在计算碎片寿命之间的差异.通过与P-78卫星解体事件的实测数据对比验证了整个算法的正确性.      

基于改进关键帧选择的ORB-SLAM2算法

针对同时定位与建图（SLAM）算法精度不高且跟踪易失败的问题，提出了一种改进关键帧选择的ORB-SLAM2算法。通过ORB-SLAM2算法计算帧间相对位姿；在原有算法的基础上，增加旋转与平移量作为判定依据，决定是否创建新关键帧；针对移动机器人所安装的相机与机器人产生相对运动引发误拍摄，导致劣质关键帧生成的问题，设计了劣质关键帧剔除算法；基于RGB-D数据集与自主研发的移动机器人进行了实验验证。实验结果表明:改进的关键帧选择算法能够准确及时地选择关键帧，最优情况下定位误差约为原误差的51.9%，有效消除了相机与机器人之间相对运动产生的影响，直线误差仅为原误差的82.1%。改进算法能够有效提高定位精度，减少跟踪失败。      

基于健康度分析与分层数据融合的导弹健康状态评估

针对导弹装备提出了一种基于健康度分析与分层数据融合的评价方法,可以实现对导弹健康状态的评估与分级。首先,利用导弹各个部件的性能参数来计算部件的健康度,并通过部件的履历信息对其健康度进行修正。然后,对各部件的修正健康度进行分层数据融合来得到导弹综合健康状态的评估结果。特别地,设计了一种基于惩罚型权重更新的健康度分层数据融合算法,能够有效提高导弹综合健康状态评估结果的合理性和可靠性。最后,采用导弹的性能参数数据对所提出的方法进行了仿真验证,仿真结果表明了所提方法的可行性与有效性。     

基于雾计算的无线传感器网络联合入侵检测算法

为了保障无线传感器网络的安全性,提出一种基于雾计算的联合入侵检测算法Fed-XGB。Fed-XGB算法通过引入雾计算节点扩展网络边缘,减少通信时延,在提升联合学习全局模型和局部模型准确率的同时,降低了传输带宽和隐私泄露风险;通过改进基于直方图的近似计算方法,适应无线传感器网络数据不均衡特征;通过引入TOP-K梯度选择,最小化模型参数上传次数,提高模型参数交互效率。实验结果表明: Fed-XGB算法的检测准确率在0.97以上,误报率在0.036以下,优于其他对比算法;在遭受中毒攻击及数据含噪的情况下,算法检测分类性能依然稳定,具有较强的鲁棒性。      

Pre-correction X-ray pulsar navigation algorithm based on asynchronous overlapping observation method

In order to shorten the data update period and further improve the accuracy, a pre-correction X-ray pulsar navigation algorithm based on asynchronous overlapping observation method is proposed. The asynchronous overlapping observation method partially overlaps the two adjacent observation periods, so that the data update period depends on the minimum pulsar observation period rather than the maximum like the other algorithms. The number of sampling points is also reduced to 2, which will effectively reduce the calculation burden. The proposed pre-correction extended Kalman filter uses observation data of adjacent sampling points to achieve a two-fold correction and makes up for the problem of insufficient observations on some sampling points caused by the observation method. Finally, simulations show that the proposed algorithm reduces the position and velocity errors by 21.55% and 19.13% compared to the EKF based on asynchronous observation method when using three detectors to observe the corresponding pulsars simultaneously. At the same time, the running time of one data update calculation is only 6.6% more than that of the EKF algorithm based on synchronous observation method.     

广义多圈Lambert算法求解多脉冲最优交会问题

基于一种高效高精度的Battin多圈Lambert算法提出一种考虑轨道摄动的广义多圈Lambert算法.与现有算法相比,本算法虽然原理复杂但计算流程非常简单,效率极高,分别通过几次内外循环就可满足精度要求.广义多圈Lambert算法结合一种可行解迭代交会模型构成了一个通用的多圈多脉冲交会规划框架,应用两步法求解此多变量的复杂工程优化问题,首先利用高效率的进化全局优化算法以及解析轨道模型作全局搜索,然后利用序列二次规划算法以及简化高精度轨道计算模型作局部搜索,此方法可以保证高效高精度的求解多圈多脉冲交会问题.算例表明此方法特别适用于满足实际工程约束的交会规划问题.     

基于无监督学习的多模态可变形配准

针对医学图像配准问题,传统方法提出通过解决优化问题进行配准,但计算成本高、运行时间长。深度学习方法提出使用网络学习配准参数,从而进行配准并在单模态图像上取得高效性能。但在多模态图像配准时,不同模态图像的强度分布未知且复杂,大多已有方法严重依赖标签数据,现有方法不能完全解决此问题。提出一种基于无监督学习的深度多模态可变形图像配准框架。该框架由基于损失映射量的特征学习和基于最大后验概率的变形场学习组成,借助空间转换函数和可微分的互信息损失函数实现无监督训练。在MRI T1、MRI T2以及CT的3D多模态图像配准任务上,将所提方法与现有先进的多模态配准方法进行比较。此外,还在最新的COVID-19的CT数据上展示了所提方法的配准性能。大量结果表明:所提方法与其他方法相比,在配准精度上具有竞争优势,并且大大减少了计算时间。      

基于TheoH方差的陀螺随机误差系数动态提取

针对运用动态Allan方差提取陀螺随机误差系数时,用截断窗截取原始信号造成方差估计置信度降低的问题,提出运用混合理论方差(Theo H方差)来代替Allan方差对截断窗内的数据进行分析,并提取出随时间变化的陀螺随机误差系数。Theo H方差改善了Allan方差计算时相关时间只能达到信号总时间的二分之一及长相关时间下方差估计置信度降低的问题,其计算的相关时间可以达到数据总时间的四分之三,有效改善了动态算法因数据截取造成误差系数估计置信度下降的缺陷。从对仿真信号和光学陀螺实测数据处理结果上来看,本文方法既能准确地对动态条件下陀螺量测信号的随机误差进行细化辨识,又能大幅提高中、长相关时间下方差估计的置信度。     

车身逆向设计中点云多视拼合技术

针对整车车身点云空间尺寸较大,数据量庞大,还原精度要求高等特点,提出基于骨架点的点云拼合算法,算法的基本思想是构造整车模型的骨架点和分块点云的mark点,由全等三角形法则搜索骨架点与mark点的映射关系,应用加速迭代的改进ICP(Iterative Closest Point)算法拼合整车点云.某厂轻卡整车点云的拼合实例证明,该算法拼合精度高,运算速度快,是拼合整车点云行之有效的方法.      

基于分层随机梯度辨识算法的传感器故障检测方法

提出一种基于两阶段递推随机梯度参数辨识的传感器故障的在线检测方法.相对于最小二乘参数辨识算法,随机梯度参数辨识算法所需计算量更小.针对计算能力受限的系统,提出基于随机梯度参数辨识的检测算法.通过分析可知,参数辨识精度越高时检测精度越高.为提高精度,给出基于两阶段递推随机梯度参数辨识的检测算法并设计基于最新估计信息的残差.除此之外,还给出新的检测算法与原有的基于最小二乘检测算法计算量的对比分析,并通过仿真实例,证明新的检测算法的优越性及有效性.     

基于FPGA的低复杂度快速SIFT特征提取

尺度不变特征变换（SIFT）算法具有优良的鲁棒性,在计算机视觉领域得到广泛应用。针对SIFT算法高计算复杂度而导致其在CPU上运行实时性低的问题,基于现场可编程门阵列（FPGA）设计了一种低复杂度的快速SIFT硬件架构,主要对算法的特征描述符提取部分进行优化。通过降低梯度信息（包括梯度幅值和梯度方向）的位宽、优化高斯权重系数的产生、简化三线性插值系数的计算和简化梯度幅值直方图索引的求解等方法,避免了指数、三角函数和乘法等复杂计算,降低了硬件设计复杂度和硬件资源消耗。实验结果显示,提出的低复杂度快速SIFT硬件架构,与软件相比,可以获得约200倍的加速;与相关研究相比,速度提高了3倍,特征描述符稳定性提高了18%以上。      

航星座自主运行平行系统的轨道计算方法

构建一个能够与实际卫星导航系统长期保持时空一致的平行系统,可为导航星座自主运行提供一个监视与评估平台。针对建设该平行系统所需的高逼真轨道计算问题,引入平行系统理论的思想,在分析历史精密轨道的基础上,提出高精度轨道计算与预报方法。该方法以不断更新的精密轨道作为输入,利用PID增量式算法或时变加权法进行数据平滑,使得轨道计算结果始终与实际系统保持高度一致性。试验结果表明,该方法可使卫星轨道计算的结果与实际卫星轨道长期保持在分米量级。     

量子科学实验卫星密钥分发实验任务规划

针对量子科学实验卫星密钥分发实验任务规划约束条件多以及时效性要求高的特点,基于对密钥分发实验过程及约束分析,建立了约束满足规划模型.以完成时限最短为优化目标,综合考虑任务规划所需光学及数传站资源分配,利用深度优先搜索算法对模型进行求解,解决了实验过程中多要素紧耦合、强时间约束的难题.仿真分析结果表明,所提出的模型及算法有效,能够满足量子科学实验卫星密钥分发实验星地交互的需求.      

低信噪比下分组交织器识别

针对现有的分组交织器识别算法计算复杂高且容错性差缺点,从分组交织后的同步码分布规律出发,提出了一种新的识别算法。首先,利用数据矩阵统计特性,给出了在任意矩阵列数下,同步码和随机业务数据位置上的概率密度分布函数,基于最小错误判决准则,设定了同步码检测门限,同时基于3倍标准差准则,求解出稳健的交织周期识别门限;其次,分析了数据矩阵中每一行与每一列累积量之间的对应关系,提出了一种快速交织周期遍历方法,使得数据矩阵的构建次数大大减少;最后,总结了4个分组交织后同步码分布规律,通过遍历同步码序列,利用同步码之间的位置关系,实现交织同步位置、分组交织列与交织行参数快速识别。仿真结果表明:所提算法具有较强的低信噪比容错性,在信噪比为-6 dB条件下,参数识别率能够达到98%以上,同时与现有的算法相比,其性能提升4~10 dB且计算效率明显提高。