信道状态信息无线感知数据获取及应用综述

近年来,基于信道状态信息（CSI）的无线感知技术在室内定位、活动识别、健康检测等方向有众多探索性研究应用。然而,现有研究获取CSI数据主要依靠自主采集,对CSI开源数据集和数据采集设备/工具的研究现状不够清晰。首先阐述了基于无线保真（WiFi）CSI的无线感知技术,详细介绍了9种CSI数据采集设备/工具,概括了CSI的应用方向及研究现状,并汇总了近5年的CSI开源数据集,分析了现有CSI无线感知研究的局限性与面临的挑战,最后总结全文并对CSI无线感知未来的发展进行展望。     

基于模糊在线调整权重因子的三相六开关容错逆变器驱动异步电机FCSMPTC

为了进一步提高异步电机的控制性能,减小磁链和电流脉动,针对传统异步电机有限控制集模型预测转矩控制(FCSMPTC)中目标代价函数权重因子的配置问题,提出一种模糊在线调整权重因子的异步电机FCSMPTC方法。通过判断转矩和磁链误差,采用TakagiSugeno模糊控制方法实现对权重因子的动态调整,并给出了模糊论域和相应的模糊规则设计。同时考虑到三相异步电机驱动系统中逆变器开关故障给控制系统带来的影响,采用三相六开关容错控制策略对系统进行容错控制。仿真结果表明:该控制方法能够平滑磁链和电流输出,减小电流谐波。     

面向鱼眼图像的人群密度估计

针对传统人群密度估计方法在鱼眼图像畸变下不适用的问题,提出了一个面向鱼眼图像的人群密度估计方法,实现了在鱼眼镜头场景下对人流量的监控。在模型结构方面,引入了可变形卷积,提高了模型对鱼眼畸变的适应能力。在生成目标数据方面,利用鱼眼图像的畸变特点,基于高斯变换,对人群标注转换的密度图进行符合鱼眼畸变的分布匹配。在训练方面,对损失函数的计算进行了优化,避免了模型在训练中陷入局部最优解的问题。由于鱼眼人群计数的数据集比较匮乏,采集并标注了相应的数据集。通过主客观实验与经典方法进行了对比,所提方法在测试集中的平均绝对误差达3.78,低于对比方法,证明了面向鱼眼图像的人群密度估计方法的优越性。     

涡轮静叶叶型与气膜孔优化对气动与冷却性能影响

为研究气膜冷却涡轮叶片中叶型与气膜孔参数变化对涡轮静叶性能的影响,利用气膜冷却涡轮多目标优化平台对存在多列气膜孔的静叶进行多目标优化.获得在优化变量允许范围内针对气动效率与传热效果以及高温目标函数的Pareto前沿解集,整体性能得到了提高,不同方案中气动效率最高提升0.35%,叶片表面温度最大下降0.74%,高温函数降低的最大幅值为45.71%.结果表明:气动效率提升的主要原因是后弯角的提升使得叶型和二次流损失下降;接近驻点处前缘气膜孔方向的改变导致的冷气分流是叶片根部和前缘附近压力侧的冷却情况得到改善的主要原因.     

改进的MMPHD机动目标跟踪方法

基于序列蒙特卡罗方法的经典多模概率假设密度滤波方法及其各种衍生方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型,通过将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间实现目标状态的捕获,造成计算量大、目标跟踪精度差。为此,提出一种改进的多模粒子概率假设密度机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息估计目标运动模型概率及模型参数,并将估计得到的目标模型应用到粒子概率假设密度滤波方法的预测过程中生成预测粒子,从而将大部分粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,实现粒子的有效利用。数值仿真表明,所提方法不仅显著地减少了目标丢失个数,而且提高了目标跟踪精度。     

应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法

提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。     

动态构造网管中管理功能与被管对象的关联

在动态构造的网络管理中,管理功能与被管对象的关联机制是核心关键技术.这种关联机制采用被管对象集MOS(Managed Objects Sets)的思想.MOS提供对协议、设备及应用相关的被管对象的定义及描述,通过动态编译的技术生成及扩展MOS,并通过对MOS的访问实现与管理功能的关联.      

公开SAR图像目标数据集及其在深度学习中的应用综述

由于合成孔径雷达(SAR)图像可读性较差,所以对其进行目标检测与识别处理的难度也较大.近年来,随着深度学习(DL)方法的不断发展,许多学者将其引入SAR图像目标检测与识别研究中.该类方法以数据为驱动.其中,监督学习方法更以已标注的数据为基础.但是,SAR图像目标的标注通常是昂贵且耗时的.鉴于此,本文对已公开的SAR图像...     

关于正则分离性和正规分离性的几个一般性定理

针对拓扑中正则分离性和正规分离性问题，给出了几个一般性结论。首先给出了文[1]一些常见集族的某些共同性质，然后，统一处理和改进了T-分离性、S-分离性的、T^*-分离性的一些结果。最后，在文[1]基础上，进一步统一和改进了各种正则和正规空间关于拓扑性质、可积性等方面的一些结果，并给出了几个一般性定理。