微处理器中含噪热传感器位置分布优化方法

高性能处理器普遍集成热传感器,采用动态热管理技术对芯片实施连续热监控。然而,由于实际芯片中的模拟或者数字热传感器不可避免伴随噪声,使动态热管理的可靠性受到很大影响。因此,为了提高热监控的精确性,本文运用主成分分析（PCA）技术对原始热图像样本矩阵进行降维近似处理,并结合矩阵扰动分析提出基于模拟退火算法的热传感器位置分布优化方法。实验结果表明：该方法比现有的贪婪算法在热重构误差、信噪比（SNR）和误警率等性能方面有了一定提高,能够有效运用在动态热管理中实现精确的热监控。     

月面特征稀疏环境下的视觉惯性SLAM方法

月球车在执行科学探测任务过程中,其自身的高精度定位是一项亟需解决的关键问题。针对在特征稀疏的月面环境下的定位问题,提出一种视觉惯性融合的SLAM方法,将视觉测量与惯性传感器的信息利用位姿图优化方法融合,实现高精度的联合定位。针对特征稀疏环境下的前端视觉数据关联误差较大的问题,提出了一种基于四元树的光流跟踪算法,能够有效地跟踪鲁棒的特征点,提升了关键帧之间相对位姿估计的准确性。并且针对月面环境特有的恒星无穷远点干扰问题,提出一种高效的恒星点剔除算法,能够有效改善无穷远点导致的定位精度下降的问题。搭建了一套模拟月面环境的计算机仿真系统,并构建了多个月面环境视觉惯性SLAM仿真数据集,在不同的模拟月面场景下进行定位性能仿真验证,仿真测试结果表明本文算法的鲁棒性更强,具有更高的定位准确度。     

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

基于不确定传感器状态的机载系统多层故障诊断方法

准确的机载系统故障诊断是保证飞机安全飞行和实现经济效益最大化的重要途径。然而传感器受到内外部环境条件的影响而不可避免的存在检测状态的不确定性,因此基于单个传感器或局部区域传感器综合检测结果的方法难以完全保证故障诊断的有效性和正确性。针对飞机机载系统的结构和工作原理,充分利用系统中不同层级、不同区域传感器检测特征之间的关联关系,考虑单个传感器本身存在的不确定性,构建了传感器信息前向融合与反向校验相结合的分层诊断决策方法,实现了对系统状态和传感器状态的双重估计与更新,克服了单一传感器故障对系统诊断推理准确度的影响。该方法较传统故障诊断模型,不再依赖某一个或某一类传感器信息的绝对可靠,在实现系统级的准确故障诊断同时,还能判断具体某一传感器本身是否发生虚拟警。在飞机液压系统故障诊断案例中,新方法成功将系统故障诊断的虚警率降低了96%,传感器的不确定度降低了84%。     

Concept of wireless sensor network for future in-situ exploration of lunar ice using wireless impedance sensor

It is known that a wireless sensor network uses some sort of sensors to detect a physical quantity of interest, in general. The wireless sensor network is a potential tool for exploring the difficult-to-access area on the earth and the concept may be extended to space applications in future. Recently, lunar water has been detected by a few lunar missions using remote sensing techniques. The lunar water is expected to be in the form of ice at very low temperatures of permanently dark regions on the moon. To support the remote observations and also to find out potential ice bearing sites on the moon, in-situ measurement of the lunar ice is essential. However, a rover may not be able to reach the permanently shadowed regions due to terrain irregularity. One possibility to access such areas is to use a wireless sensor network on the lunar surface.     

Effects of sintering temperature and time on defect evolution and compression properties of Ti-Al3Ti laminated composites

For metal-intermetallic laminated composites, various types of defects often occur during the preparation process. This paper studied the evolution and formation mechanism of defects,such as pores, tunnel cracks, and delamination cracks in Ti-Al₃Ti laminated composites prepared by vacuum hot-pressing method. Moreover, quasi-static and dynamic compression tests were performed to study the effects of pores and delamination cracks on the compression properties of the composites. The resu...     

基于FSK的测斜系统电路设计

本文重点阐述了测斜系统井下仪器数据采集单元和数据发送单元电路的设计及井上仪器解调电路的设计，给出了具体的电路设计结果及元器件参数。     

面向天基监视的红外弱小飞行目标识别算法

针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方式,在样本集里选取某一个样本作为初始中心使锚框（anchor）大小的选取更加合理。在模型结构中引入卷积注意力模块,使算法模型计算资源分配更合理,对红外弱小飞行目标的特征信息更加敏感。改进空间金字塔池化模块,使用平均池化可以更多保留图像的原始信息,降低天基成像中的噪点与坏点的影响。仿真实验表明采用K-means++计算Anchor大小时准确率可以达到80.13%,在加入了SPP和CBAM模块后之后在测试集上算法识别准确率达到了83.3%,经过对模型的修改有效提升了对红外弱小飞行目标识别的准确率。     

用于压力传感器校准的高低温试验箱设计

基于压力传感器在高低温环境下的校准需求,设计了一种专用高低温试验箱。其控制温度范围可达到-120℃[KG-*4]~[KG-*7]500℃。提出了高低温试验箱的总体方案,介绍了宽温区温度的实现方法以及高温和低温系统不兼容的解决方法和控制流程。试验验证结果显示,高低温试验箱达到了实现宽温区温度的目的,满足设计指标要求。     

A Fast Global Node Selection Algorithm for Bearings-only Target Localization

In the target tracking, the nodes aggregate their observations of the directions of arrival of the target. The network then uses an extended Kalman filter （EKF） to combine the measurements from multiple snapshots to track the target. In order to rapidly select the best subset of nodes to localize the target with the minimum mean square position error and low power consumption, this paper proposes a simple algorithm, which uses the location information of the target and the network. The lower botmd of localization error is utilized according to the distances between the target and the selected active nodes. Furthermore, the direction likelihoods of the active nodes is predicted by way of the node/target bearing distributing relationships.