复杂环境下电磁目标信号认知处理架构与应用研究

针对现代电磁频谱设备或终端具有网络化、捷变性、多功能、自适应、种类复杂多样和使用环境复杂多变等特性给认知电磁频谱战系统的信号分析与处理带来的巨大挑战的问题,提出了一种结合人工智能、适合复杂电磁环境下电磁目标信号认知处理与分析的架构。在该架构下电磁目标信号分析与处理被分为目标信号参数估计、目标信号类型分类、辐射源个体识别和目标信号的特征建库与知识图谱[1-3]的构建等4个层次,可以很好适应闭集和开集电磁目标信号的分析与处理;此外,在此架构下提出了未知辐射源辨识、跨模态辐射源智能识别和电磁辐射源的个体识别的算法框架,在实测数据集上的验证实验表明,该算法在闭集和开集电磁信号分析中有效可行。

计算机辅助技术在骨科手术中的应用进展

随着近十年来人工智能技术的飞速发展,计算机辅助骨科手术(Computer assisted orthopedic surgery,CAOS)在临床手术中的应用已经较为成熟,但是相对于发达国家,其在国内的发展还处于初级阶段;CAOS最早应用于脊柱手术中,现已经逐步完善了在关节、创伤、运动医学及骨肿瘤等方面的应用。CAOS在骨科手术中的应用具有手术时间短、辐射量少、定位准确等优势,目前已经是骨科发展的重要方向。推动CAOS和自主研发的骨科手术机器人的发展,优化计算机导航技术将是骨科技术程序化、智能化和个体化的关键所在。本文针对CAOS的发展进程及未来的应用前景做一综述。