时间频率设备自动监控系统的设计与实现CSCD

针对时间频率实验室设备实时监控的需求,在Microsoft NET平台上结合C++语言和Microsoft SQL server数据库技术,构建了时间频率设备自动监控系统。该系统可以实时监测设备的运行状态,并远程设置相关参数,在设备运行异常时,系统可自动弹出报警信息。实际应用表明系统具有较好的实用性、可维护性,为时间频率实验室的有序运行提供了保障。     

基于随机网络编码的无线报文重传最优策略

网络编码技术为无线报文重传问题研究提供了新思路.分析并证明了完全无线报文重传问题最优策略所需重传报文数量等于节点请求报文数量的最大值;基于随机网络编码技术提出了最优重传策略RNCOPT(Random Network Coding based OPTimal Scheme),其编码系数从某选定有限域中随机选取(0除外);利用网络编码矩阵重新生成机制以保证100%解码成功率;描述了RNCOPT组合报文结构及发送节点操作过程.仿真表明:当接收节点数量为30而报文总数为30时,RNCOPT相对于传统非网络编码方案节省重传报文数量可达32%,而此时现有某典型策略CliqueNC却无明显效果.     

碳纳米管薄膜传感器及其应变传感特性

碳纳米管薄膜可作为应变传感器用于结构损伤的健康监测。采用机械搅拌、超声处理和高速离心等分散工艺将多壁碳纳米管单分散后,通过真空吸滤法制备碳纳米管薄膜。对碳纳米管薄膜传感器进行了深入的研究,设计了一种高灵敏度的碳纳管薄膜应变传感器,与结构基体一体成型。弯曲应变传感实验表明碳纳米管薄膜传感器在不同的应变范围、不同的循环次数、不同的温度范围等条件下都具有良好的应变传感特性。结果表明碳纳米管薄膜传感器灵敏度较高,灵敏度系数为188.31(0~22 500 με),且具有较好的应变传感可逆性和可重复性。      

一种可变锚框候选区域网络的目标检测方法

目标检测作为计算机视觉领域的热点问题,目前基于深度学习的目标检测方法可以分为2类:两步检测和一步检测,前者有着较高准确性,后者有着较好速度,但是为提高检测的性能两者都引入了锚机制。为提高目标检测系统的性能,基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导（AG）模块,通过对候选区域网络（RPN）的锚机制进行引导,使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性;同时针对传统的后处理方式非极大值抑制（NMS）算法存在的误检和漏检的问题,提出了一种置信度因子的NMS（Cf-NMS）算法,对于模型的整体性能有着很大的贡献。实验结果说明,所提方法虽然在速度性能上有略微的下降,但是无论是在RPN变体还是现有的先进算法在准确性方面都有提升。      

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。     

基于优先级赤字轮询调度的WAIC网络延迟分析

航空电子机内无线通信（WAIC）在降低飞机重量和节省成本等方面的优势让其在航空电子系统的应用上具有可观的前景。为了研究基于802.11的WAIC网络的传输延迟并保证其可靠性,提出了一种优先级赤字轮询调度（PDRR）的介质访问控制（MAC）协议。首先,通过确定性网络演算方法为MAC层协议的活动建立了到达曲线和服务曲线模型。其次,充分考虑无线通信物理层的特点和所结合信道反转方法,给出了WAIC网络流量调度最坏情况下的端到端延迟的评价方法,可以发现信道反转后稳定的信道容量提供了较为保守的延迟界限。最后,通过案例分析对比了高优先级的WAIC节点与普通优先级节点的延迟界限以及信道反转的影响。结果表明:高优先级节点比普通优先级节点具有更好的实时性,并且可以通过增加平均信噪比来改善传输的延迟界限。      

基于GAN网络的红外图像生成技术

当将人工智能技术应用于军事领域中的目标识别任务时,针对由红外图片采集的局限性而造成的训练数据不足的问题,提出了基于生成对抗网络以生成红外图像的方法,实现了数据集的扩充。对基本的生成对抗网络进行了改进,将网络的输入由随机噪声变为真实图片,使之实现了图片到图片的风格转换,即彩色图片转变为红外图片。经过网络模型的搭建和训练,实验结果表明,该方法能够有效生成清晰和高质量的红外图片,解决了由红外数据不足而造成的网络训练不充分的问题。     

基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法

高动态范围（HDR）图像相比低动态范围（LDR）图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。      

空间通信与BATS码：天成之合

创新通信技术在国家重大空间技术开发计划中有着巨大的需求。本文综述了基于网络编码的空间通信技术,旨在探索未来基于网络编码的空间通信技术的可行性和潜力。首先讨论了空间通信的特点,并给出了不同编码方法的概述;详细介绍了基于网络编码的批量稀疏编码（BATS码）创新技术。BATS码作为一种潜在的应用技术可以很好地解决多跳中继网络中严重丢包问题;给出一个BATS码原型设计和实现,实验结果证明BATS码比现有技术具有明显优势;最后,讨论了BATS码在空间通信中的应用前景。     

基于航路点布局的多目标网络结构优化方法

为了提高区域航路网络结构的科学性、减轻飞行流量增长对网络运行带来的压力,提出了基于航路点布局的多目标网络结构优化方法。首先,考虑区域航路网络的组成要素,设计了反映网络综合性能的优化目标和约束条件以形成优化模型。然后,建立基于节点移动、融合、分解的航路点布局策略,进而给出优化模型的求解步骤,并利用NSGA-Ⅲ算法完成模型求解。最后,对北京飞行情报区部分区域航路网络进行仿真分析,结果表明,使用NSGA-Ⅲ算法得出的区域航路网络具有良好的综合性能。最优网络在满足约束条件的同时,保证了运行费用和非直线系数基本不变,并使得飞行冲突系数减少了10.8%。可见,所提优化方法能有效提升区域航路网络的经济性、安全性和可行性,符合中国现行空域环境和管理体制。