面向在轨高效实时图像处理的二值权重沙漏网络加速器设计

为了实现在轨高速实时图像处理,提出了基于多级预测校准机制及查找表方法的二值权重沙漏网络加速器。首先,提出了一种计算架构来统一支持二值权重及多位宽权重卷积计算;其次,提出了多级预测模型来实现可变精度的高效卷积,基于这2种方法可以将网络的计算量降低77.4%,推理速度提升2.3倍。本文针对残差模块中跳转连接造成的存储访问问题,提出了基于模块计算的流水架构,使得片上存储需求及访存操作分别降低了60%和31%,最终在28 nm工艺下完成了硬件后端设计以及性能分析,该加速器的面积为0.7 mm2。在500 MHz工作频率下,功耗为117 mW,功耗效率达到10.15 TOPS/W,与当前主流二值加速器相比提升2个数量级以上。     

S波段宽频带和差器

在微波复合介质基片上设计和研制了Ｓ波段频带和差器和三环和差器。文中根据微波网络理论，设计分析了工艺简单的新型的９０°微带移相器的宽带性能，采用内接匹配负载技术，计算机优化设计技术，实现了和差器微带化，集成化。确保了器件易加工，重复性好，性能优良。所研制的单环和差器和三环和差器已应用于Ｓ波段单通道单脉冲遥测自跟踪天馈系统主天线和引导天线之中，取得了良好的效果。     

多重应力下滚动轴承剩余寿命预测

为了实现多重应力下滚动轴承的剩余寿命预测,有效利用不用应力下的退化数据,提出了一种基于加速模型和贝叶斯（Bayesian）理论的滚动轴承剩余寿命预测方法。通过拟合优度检验和威布尔（Weibull）概率图检验法对滚动轴承试验中的数据进行有效性分析。利用switching Kalman filters(SKF)判断滚动轴承各时刻的退化状态。当滚动轴承进入加速退化时,用指数模型拟合轴承退化过程,利用广义线性对数模型表示退化模型参数与应力的关系,根据修正后的轴承实时退化数据利用贝叶斯算法更新模型参数,得到滚动轴承剩余寿命的概率密度函数,从而实现滚动轴承剩余寿命预测。采用XJTU-SY轴承数据集进行验证,预测结果的均方根误差在20 min以内,证明该方法能够有效预测滚动轴承的剩余寿命。     

多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点,并考虑卫星工作的多状态特性,兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求,研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性,建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件,以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标,建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法,求解全局时延最优的卫星拓扑,并在考虑多状态情况下对链路进行优化,以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真,研究表明：针对多状态条件下的铱星星座,该算法最大化减小了通信时延,得到抗毁性良好的拓扑结构,通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

《国际太空》和《卫星应用》杂志2014年广告联合征订单

《国际太空》和《卫星应用》杂志均是由中国航天科技集团公司主管、中国空间技术研究院所属北京空间科技信息研究所主办的综合指导类月刊,《中国学术期刊网络出版总库》和《万方数据——数字化期刊群》全文收录期刊。杂志面向航天系统部门、主管政府部门的领导、行业专家和相关企业、高校及科研单位广泛发行。     

基于高分辨率网络的单声道歌声分离

单声道歌声分离是指将单声道歌曲中的伴奏和歌声分离,在旋律提取、歌词识别、卡拉OK伴奏等方面有重要应用。针对当前时频谱图预测精度受限的问题,利用高分辨率网络具有并行结构及特征充分交互提高模型性能的优势,提出基于高分辨率网络的单声道歌声分离算法。设计并构建适合单声道歌声分离的高分辨率网络,输入歌曲的时频谱图到网络,得到预测的伴奏和歌声时频谱图。结合歌曲相位进行重构,得到伴奏和歌声的时域信号。实验表明,在公开数据集MIR-1K上,所提算法的SNR、SIR、SAR指标均优于当前代表性算法,提高了分离后伴奏和歌声的质量。      

NVNA谐波相位检验件设计及定标

本文介绍了一种用于检验非线性网络分析仪谐波相位指标的检验件设计方法,并搭建了基于实时示波器的测量系统对谐波相位进行定标。通过高速实时示波器对检验件的输出信号进行采样,利用傅立叶变换提取谐波相位信息。为了得到高准确度的测量结果,采用去缠绕、最小二乘等算法对相位结果进行优化处理。实验结果表明,该方法可以作为NVNA谐波相位指标的验证手段对NVNA的谐波相位进行验证。     

拓扑数据分析在复杂脑网络分析中的应用

针对复杂脑网络分析中网络结构变化阈值选择中没有公认的标准确定合适阈值这一问题,基于拓扑分析中的持续同调性理论,本文提出一种多尺度大脑网络建模分析方法,该方法在大脑全尺度距离范围之内,通过不断增加阈值,运用Rips过滤算法捕获网络的动态持续拓扑特征,并用条形码和持续图对拓扑特征可视化,最后通过计算持续图之间的Bottleneck距离和Wasserstein距离分析持续特征的稳定性。实验结果表明,该方法能更准确地提取大脑网络的拓扑结构特征并提高诊断分类的准确性。     

基于CIDBN的战术活动识别模型及在线精确推理

战术活动识别是战场态势感知的重要研究内容。为提高战术活动识别的准确性与实时性,提出了一种基于上下文独立动态贝叶斯网络（CIDBN）的战术活动识别模型及在线精确推理。通过对战术活动机制的分析,采用动态贝叶斯网络（DBN）理论,建立了一个初始战术活动识别模型。该模型引入了威胁指数节点来影响战术活动的终止与选择,并采用模糊隶属度函数对连续变量进行离散化处理。依据上下文独立关系对该模型进行简化,获得了一个基于CIDBN的战术活动识别模型。将接口算法扩展于该模型上,提出了在线精确推理算法。仿真结果表明,所提出的战术活动识别方法,具有识别精度高、较低不确定性和实时性高的优点。