多斜率自适应卷积神经网络激活函数

针对卷积神经网络中激活函数无法有效为处于不同激活程度的像素点提供特定梯度响应的问题，设计了一种由多个分段线性函数组成的自适应激活函数.首先依据像素激活值的取值范围，自适应地生成多个独立的激活域，各个激活域的并集包含激活图中全体像素点的激活值；随后在每个激活域中学习一个特定的线性函数，为处于该激活域中的像素点提供特定的梯度响应；最后以NIN网络和ResNet18网络为例，在CIFAR 10和CIFAR 100数据集上，验证所提激活函数的性能.实验结果表明，与现有激活函数相比，本文提出的激活函数，由于能够更好地为处于不同激活程度的像素点提供适当的梯度响应，使分类准确率在NIN网络上分别达到87.96%和69.01%，在ResNet18网络上分别达到88.56%和73.54%.     

面向资源受限无人系统的深度神经网络轻量化软件设计与应用

地外探测无人系统具有存储、算力和能量等资源受限的特点.以深度学习为基础的感知、定位和决策算法可有效提升无人系统的智能化水平,而这类算法通常需要高算力,难以直接应用于地外探测无人系统.首先针对剪枝和量化的深度神经网络模型轻量化方法,在公开数据集上对多种算法进行定量分析.其次,提出基于剪枝、量化的轻量化计算方案,实现了基于模块化配置的轻量化计算软件StarLight,对深度神经网络进行快速轻量化和性能评估,解决了模型难以直接应用到计算资源受限系统的问题.最后,基于StarLight,对应用于火星车实验系统中的多种任务模型进行轻量化,在计算功耗≤15 W、计算处理主频≤1.2 GHz和计算存储容量≤1TB的受限资源条件下,实现了深度神经网络模型部署.实验表明,该软件能够满足计算资源受限系统的深度神经网络模型轻量化需求,为进一步提升地外探测无人系统的智能化水平奠定了基础.     

卫星导航有源接收天线噪声温度测量

卫星导航有源接收天线的噪声温度是导航接收系统的关键技术指标之一。针对卫星导航有源天线总体噪声温度无法测量的问题，研制了两台口面型噪声源，口面噪声源主要由辐射体、辐射体物理温度控制和温度测量仪等组成。两个口面噪声源在L和S波段分别提供高低温标准噪声温度，采用Y系数测量方法测量有源接收天线的总体天线噪声温度。测量了某卫星导航有源天线的总噪声温度，在(1.19～1.29) GHz的频率范围内，中心频率1.24 GHz上噪声温度测量结果为206 K，但是在1.266 GHz频率点上噪声温度测量大于4 000 K，说明天线与滤波器之间、滤波器与放大器之间存在设计问题或其它问题，体现出测量有源天线噪声温度的必要性。