基于深度学习的舰船目标重识别技术

面向行人和车辆的重识别技术已在情报分析领域得到成功应用,但是对于舰船目标的重识别技术研究还比较缺乏,对此本文提出了一种基于双重特征融合的海上去雾重识别网络,用于海面舰船目标的情报分析和监管。首先,为了降低负样本对特征的影响,采用了视角辅助的自适应查询扩展方法和基于相似度的特征融合方法。其次,在重识别分支的浅层嵌入了去雾分支,利用权重共享技术提取无雾特征,并通过上采样技术和金字塔模型重建去雾图像,以增强网络在低能见度场景下的识别能力。最后,提出了一种基于伪交并比的非极大值抑制方法,通过修正检测框置信度来提高船舶目标的检测精度。实验结果表明,所提方法的性能优于现有方法,并且各模块对网络性能都有贡献。

增强探测信息可观测性的主动防御滑模协同突防制导律

针对敌方来袭拦截弹制导策略未知的主动防御协同突防场景,考虑目标弹-防御弹单向和双向协同配合模式,采用滑模控制方法提出了兼顾拦截弹探测信息可观测性和防御弹反拦截精度的协同突防制导律。构建了融合空间探测构型需求和拦截成功必要条件的滑模面,分别应用双幂次趋近律和带状态反馈的指数型趋近律,推导了目标弹-防御弹的单/双向协同制导律。相较于单向协同,双向协同通过引入加速度代价函数,应用最优化方法优化了协同突防制导律,目标弹通过协作机动帮助防御弹降低打击来袭拦截弹的过载需求。仿真结果表明,协同滑模突防制导律可确保目标弹和防御弹达到期望的空间探测构型,并能够精准地打击来袭拦截弹。

基于5G和SNMP协议的小型UPS在线监测方法研究

针对地铁无人值守车站信号设备房小型不间断电源(Uninterruptible Power Supply,UPS)因缺乏在线监测而导致故障影响大的问题,开展了基于5G和简单网络管理协议(Simple Network Management Protocol,SNMP)的小型UPS在线监测方法研究,对监测系统的原理及组成进行了详细的阐述,分析了SNMP协议的管理信息库(Management Information Base,MIB),并给出了MIB库的应用方法,运用5G技术进行数据传输,最后通过编制应用软件,实现了型号为UHA1R-0030L的艾默生小型UPS的远程实时数据采集,为地铁无人值守车站小型UPS远程监测提供了解决方案,对解决长期以来地铁无人值守车站小型UPS发生故障无法及时处理的问题具有十分重要的意义。

基于反向用户测量的5G基站坐标定位技术研究

该文针对基站隐藏安装场景位置工勘不准确导致定位目标用户定位精度不高的问题,提出了一种反向定位基站的方法。该方法通过测试终端向基站发起多次5G(5th Generation)测量,获取测试终端与基站之间的5G测量值往返时延(RTT,Round-TripTime),最后构建观测方程并采用最小二乘法求解得到基站的坐标位置。试验结果表明,该方法能有效获得隐藏安装场景中基站的准确位置。

社区自组织能力建设面临的困境与形塑

社区自组织能力建设不仅直接关系到政策意愿的实现程度,而且关系到社会治理的实现形式。因此,社区自组织能力建设是建构国家治理体系的基本要求,是畅通民意表达的重要方式与营造和谐社会的必由之路。在实践中,社区自组织能力建设仍面临着经费短缺、人才匮乏、公信力不足、架构复杂等现实困境。为此,社区自组织需要不断形塑自身的决策能力、吸纳能力、创新能力和教育能力等要素,以夯实完善国家治理能力现代化的基础。

化学修饰电极在黄酮类化合物快速检测中的应用研究进展

化学修饰电极测定法是黄酮类化合物快速检测的有效方法,而电极修饰材料是影响检测灵敏度和准确度的关键。为构建更灵敏高效的电极体系,本文介绍了化学修饰电极检测黄酮类化合物的方法和原理,对近年来不同材料修饰电极在黄酮类化合物检测中的应用进行了综述。展望了化学修饰电极在黄酮类等天然药物分子快速检测中的发展方向和电极材料的发展趋势。

面向合成孔径雷达图像任意方向舰船检测的改进YOLOv3模型

为实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船检测能同时输出目标位置和方位角估计信息,提出基于改进YOLOv3的任意方向舰船目标检测模型。定义有利于模型参数回归稳定性的角度范围,根据垂直框和旋转框预测结果定义多任务损失函数。通过融合垂直框和旋转框预测结果进行目标方位角估计校正,以进一步提高检测性能。采用SAR舰船目标检测数据集(SSDD+)和高分辨率SAR图像数据集(HRSID)分别进行改进模型的性能测试和迁移测试。实验结果表明:对于SSDD+,当交并比为0.5时平均精度均值mAP_(0.5)达到了0.841;对HRSID进行迁移测试时,mAP_(0.5)能够达到0.530;当网络输入尺寸为416×416时处理一帧图像耗时约为25 ms;采用高分辨率可见光舰船数据集(HRSC2016)进行改进模型的适用性测试,mAP_(0.5)为0.888,超过了部分已知模型的精度;该改进模型适用于纯海洋背景下SAR图像中的舰船目标检测,能够满足舰船目标检测的实时性需求。

基于改进YOLOv5s的无人机图像实时目标检测

针对无人机图像背景复杂、分辨率高、目标尺度差异大等特点,提出了一种实时目标检测算法YOLOv5sm+。首先,分析了网络宽度和深度对无人机图像检测性能的影响,通过引入可增大感受野的残差空洞卷积模块来提高空间特征的利用率,基于YOLOv5s设计了一种改进的浅层网络YOLOv5sm,以提高无人机图像的检测精度。然后,设计了一种特征融合模块SCAM,通过局部特征自监督的方式提高细节信息利用率,通过多尺度特征有效融合提高了中大目标的分类精度。最后,设计了目标位置回归与分类解耦的检测头结构,进一步提高了分类精度。采用VisDrone无人机航拍数据集实验结果表明,提出的YOLOv5sm+模型对验证集测试时交并比为0.5时的平均精度均值(mAP50)达到了60.6%,相比于YOLOv5s模型mAP50提高了4.8%,超过YOLOv5m模型的精度,同时推理速度也有提升。通过在DIOR遥感数据集上的迁移实验也验证了改进模型的有效性。提出的改进模型具有虚警率低、重叠目标识别率高的特点,适合于无人机图像的目标检测任务。

采用实时功率反馈的半导体激光器幅度调制方法

针对现有半导体激光器(Laser Diode,LD)幅度调制电路具有调制幅度不稳定、调制波形存在非线性失真的缺点,提出采用实时功率反馈的幅度调制方法。通过光电二极管(Photodiode,PD)实时监测LD的输出功率,再根据LD的输出功率自动调整LD工作电流,使其输出功率随调制信号线性变化。最后根据提出的调制方法设计并实现了调制电路,实验结果表明:在温度20~40℃范围内,调制电路的-3 dB带宽达到20 MHz,调制功率的幅度稳定度优于4%,最大非线性误差为0.1%。该调制方法提高了半导体激光器的输出功率稳定性,减少了调制波形的非线性失真,拓宽了半导体激光器的线性工作范围。

基于热-流-湿多物理场仿真的恶劣天气GIS预制舱凝露研究

预制舱变电站具有占地面积小、建设周期短等优点,目前处于试点阶段。在高温高湿的华南地区,预制舱内有发生凝露的风险,凝露不仅会腐蚀金属、削弱设备的机械强度,还会降低电气设备外绝缘的性能。为了研究典型天气条件下预制舱内凝露的发生及其时段和位置,建立气体绝缘组合电器(gas-insulated switchgear,GIS)舱内热-流-湿度场耦合的多物理场数学模型,通过瞬态仿真分析正常天气下预制舱内各个物理场的分布规律,研究温度骤降和“回南天”天气条件下舱内凝露的发生情况。研究发现:正常天气下舱内未发生凝露,舱内温度最低的位置往往也是相对湿度最高的位置;温度骤降时舱内壁及靠近舱壁的开关柜发生凝露,建议提前打开舱门或使用空调降低舱内空气温度以防凝露;“回南天”时舱内发生大面积、长时间的凝露,包括舱内壁、开关柜表面、GIS外壳底部、汇控柜外表面中间和底部,建议提前封闭预制舱以阻止外部湿热气流的进入,或提前用空调加热提高舱内温度以防凝露。

融合语义与事件特征的重大事件趋势预测

针对当前基于海量公开新闻数据的重大事件趋势预测研究在特征选择上的局限性问题,结合人工智能相关技术对现有方法进行优化改进,提出一种融合语义与事件特征的重大事件趋势预测方法。利用网络爬虫技术辅助数据采集;利用主题模型与事件抽取技术辅助海量新闻数据的特征集构建与向量表示,并针对LDA主题模型在特征词提取上存在偏向性的问题,提出一种改进模型IDFLDA;利用机器学习分类模型进行预测结果输出。以朝鲜核行为预测为例对提出方法进行验证,预测结果表明,该方法的预测性能优于依赖专家知识进行特征集构建的传统方法,能有效进行重大事件的趋势预测,为战略决策提供辅助支持。

结合双层多头自注意力和BiLSTM-CRF的军事武器实体识别

军事武器实体识别是军事领域本体构建的一项重要任务,基于深度学习方法实现自动军事武器实体识别能够提升军事情报信息检索的效率。为提升军事武器实体识别的精确率,面向网络公开非结构化军事新闻数据,提出了一种结合双层多头自注意力机制和BiLSTM-CRF模型的武器实体识别方法。在BiLSTM-CRF模型的基础上,采用双层自注意力机制,分别在嵌入层提取重要输入特征以及BiLSTM层提取关键字符信息,并结合军事武器实体构词特点,建立正则匹配模板对识别结果进行校正。构建了包含1196条数据的军事武器数据集,测试结果表明,提出方法的精确率、召回率和F1值分别为0.9293,0.9301和0.9297,相比于经典深度学习模型的最优结果,在精确率、召回率以及F1值上分别提升了1.15%,0.97%和0.97%。

极化智能天线的二维矢量波束形成方法研究

针对极化智能天线的匹配接收与干扰抑制等问题,将现有的基于均匀线阵的极化波束形成方法拓展到二维平面阵,提出了一种基于二阶锥规划的二维矢量波束形成方法。在二维观测平面内,该方法通过对主瓣区域进行极化匹配设计以提高系统接收增益和主瓣干扰的抑制能力,在旁瓣区域将零陷凹面与正交极化约束进行叠加设计以最大限度提高干扰抑制能力,建立最优的矢量波束优化问题模型,进而转化为两个等价的标量波束优化问题,并使用二阶锥规划对其求解。仿真结果表明:相对于现有的均匀线阵极化波束形成方法而言,该方法能够在二维观测平面上实现自适应极化设计,包括了主瓣极化匹配和旁瓣零陷凹面的极化约束,进而提高了极化波束形成方法的工程实用性。

基于混合三角变异差分进化算法的平面稀疏阵列约束优化

针对旁瓣零陷凹面约束的稀疏平面阵列优化及算法早熟等问题,该文基于参数自适应的思想,提出一种混合三角变异差分进化算法。通过引入旁瓣零陷凹面约束矩阵,构建自适应惩罚函数,时变权重组合变异策略与交叉策略,提高算法前期全局搜索能力和后期收敛能力,最终实现峰值旁瓣电平和旁瓣零陷凹面的平面阵列约束优化。仿真结果表明,对比混合三角变异策略前的算法,该算法在完成稀疏阵列峰值旁瓣电平优化的同时,能在指定旁瓣区域完成零陷凹面设计,降低有源干扰影响。

复合丙泊酚时纳布啡用于无痛肠镜检查术患者麻醉的适宜剂量

目的探讨复合丙泊酚时纳布啡用于无痛肠镜检查术患者麻醉的适宜剂量。方法选取2016年6月至2017年5月于河南中医药大学第三附属医院内镜中心拟择期行无痛肠镜检查术的住院患者120例。采用随机数字表法分为4组:纳布啡0.05 mg/kg复合丙泊酚组(N1组)、纳布啡0.10 mg/kg复合丙泊酚组(N2组)、纳布啡0.15 mg/kg复合丙泊酚组(N3组)和芬太尼1μg/kg复合丙泊酚组(F组),每组30例。麻醉后行无痛肠镜检查术。分别于患者麻醉前5 min T_0)、睫毛反射消失时(T_1)、检查开始即刻(T_2)、镜身过脾曲时(T_3)、镜身过肝曲时(T_4)、术毕时(T_5)记录患者收缩压、舒张压、心率和脉搏血氧饱和度(SPO_2)。记录丙泊酚诱导用量、维持用量、总用量、总用药时间及单位时间用量。记录肠镜检查时间、苏醒时间和苏醒时疼痛数字评分量表(NRS)评分,记录术中体动反应、低氧血症、窦性心动过缓和低氧血症及麻醉恢复期头晕、恶心呕吐等不良反应发生情况。结果 4组间各时点收缩压、舒张压和心率差异无统计学意义(P>0.05)。N2组、N3组丙泊酚诱导用量、总用量、单位时间用量及NRS评分均低于F组(P<0.05);N1组、N2组和N3组麻醉苏醒时间均短于F组(P<0.05)。N2组、N3组丙泊酚诱导用量、总用量、单位时间用量和NRS评分低于N1组,麻醉苏醒时间短于N1组[(106±13)、(82±12)mg(1 mmHg=0.133kPa)比(130±15)mg,(268±17)、(223±12)mg比(322±19)mg,(14.2±2.5)、(12.1±2.9)mg/min比(17.6±2.2)mg/min,2(1,3)、1(0,1)分比4(2,5)分,(2.6±1.2)、(3.4±1.6)min比(4.4±1.6)min](P<0.05)。N3组丙泊酚诱导用量、总用量均低于N2组(P<0.05)。4组患者术中体动反应、窦性心动过缓、低血压及麻醉恢复期恶心呕吐的发生率比较差异均无统计学意义(均P>0.05)。N3组低氧血症发生率高于F组、N1组和N2组,头晕发生率高于F组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论对于无痛肠镜检查术患者而言,纳布啡配伍丙泊酚能获得较好的麻醉效果,其适宜剂量为0.10 mg/kg。

不同剂量纳布啡复合丙泊酚对宫腔镜手术患者的麻醉效果

目的比较宫腔镜手术中不同剂量纳布啡复合丙泊酚的麻醉效果并探讨纳布啡的适宜剂量。方法择期行宫腔镜手术患者120例,患者年龄35~55岁,体重指数(BMI)17.0~27.0kg/m^2,美国麻醉医师协会(ASA)分级Ⅰ或Ⅱ级,随机分为4组(n=30):纳布啡0.05mg/kg复合丙泊酚组(N_1组)、纳布啡0.10mg/kg复合丙泊酚组(N_2组)、纳布啡0.15mg/kg复合丙泊酚组(N_3组)和单纯丙泊酚组(P组)。P组静脉注射0.9%生理盐水0.15ml/kg;N_1组、N_2组和N_3组分别静脉注射纳布啡0.05、0.10、0.15mg/kg,均用0.9%生理盐水稀释至0.15ml/kg;注射完毕3min后,4组均静脉注射2%利多卡因2ml,再快速静脉注射丙泊酚1mg/kg(40mg/10s),之后缓慢注射(10mg/10s)丙泊酚直至睫毛反射消失、呼之无反应后开始行宫腔镜手术,随后丙泊酚以6mg(kg·h)的速率进行麻醉维持,持续输注至开始退出宫腔镜时停药。分别于患者入室时、丙泊酚推注前、丙泊酚推注毕即刻、扩宫颈时、手术结束时及麻醉苏醒时记录收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、心率(HR)和脉搏血氧饱和度(Sp O_2)。记录丙泊酚诱导用量、维持用量、总用药量、总用药时间及单位时间用量。记录手术时间,苏醒时间和术中体动反应、低氧血症及心血管事件的发生情况。记录术后头晕、恶心、呕吐等不良反应发生情况和苏醒时数字疼痛分级法(NRS)评分。结果 4组手术时间、丙泊酚维持量及低血压、心动过缓、体动反应和恶心、呕吐发生率比较差异均无统计学意义(P>0.05)。4组组间血流动力学参数比较差异无统计学意义(P>0.05)。与P组比较,N_2组、N_3组丙泊酚诱导量、单位时间用量及NRS评分均下降(P>0.05);N_1组、N_2组和N_3组苏醒时间均缩短(P<0.05)。与N_1组比较,N_2组、N_3组丙泊酚诱导量和单位时间用量均下降(P>0.05),麻醉苏醒时间缩短(P>0.05);N_3组NRS评分下降(P<0.05)。与N_2组比较,N_3组丙泊酚诱导用量下降(P<0.05)。与P组比较,N_3组头晕发生率升高(P>0.05)。与P组、N_1组、N_2组比较,N_3组低氧血症发生率升高(P>0.05)。结论对于宫腔镜手术患者而言,纳布啡配伍丙泊酚的适宜剂量是0.10mg/kg。

姜黄素对大鼠视网膜缺血/再灌注损伤时内质网应激的影响

目的:探讨姜黄素对大鼠视网膜缺血/再灌注损伤(RIRI)时内质网应激(ERS)的影响。方法:选取清洁级SpragueDawley(SD)雄性大鼠96只,采用随机数字表法分为3组(n=32):对照组(C组)、缺血/再灌注组(I/R组)和姜黄素组(CUR组)。I/R组和CUR组采用前房灌注法使眼内压升高而制备大鼠RIRI模型,缺血60 min,再灌注24 h后结束实验。于缺血前60 min时,CUR组腹腔注射姜黄素100 mg/kg,C组和I/R组腹腔注射等容量生理盐水。各组于再灌注24 h时处死8只大鼠,取视网膜组织,光镜下观察病理学改变;采用TUNEL法检测视网膜组织细胞凋亡情况并计算凋亡指数(AI)。3组于再灌注24 h时处死8只大鼠,取视网膜组织,电镜下观察大鼠视网膜组织超微结构改变。3组于再灌注24h时处死8只大鼠,取视网膜组织,逆转录-聚合酶链式反应(RT-PCR)检测大鼠视网膜组织中CCAAT增强子结合蛋白(C/EBP)同源蛋白(CHOP)、活化的转录因子4(ATF4)和X-盒结合蛋白-1(XBP1)mRNA表达。3组于再灌注24 h时处死8只大鼠,取视网膜组织,蛋白免疫印迹法(Western Blot)检测大鼠视网膜组织中、B淋巴细胞瘤-2基因(Bcl-2)、Bcl-2相关X蛋白(Bax)及含半胱氨酸的天冬氨酸蛋白水解酶3(caspase-3)的蛋白表达,计算Bcl-2/Bax比值。结果:与C组比较,I/R组大鼠视网膜组织XBP-1、ATF4和CHOP mRNA表达明显上调(P<0.05);与I/R组比较,CUR组大鼠视网膜组织XBP-1、ATF4和CHOP mRNA表达明显下调(P<0.05)。与C组比较,I/R组大鼠视网膜组织CHOP、Bax和caspase-3蛋白表达升高,Bcl-2蛋白表达及Bcl-2/Bax比值均下降,与C组比较,差异均有统计学意义(P<0.05),CUR组大鼠视网膜组织CHOP、Bax和caspase-3蛋白表达下降,Bcl-2蛋白表达及Bcl-2/Bax比值均升高,与I/R组比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。与C组比较,I/R组大鼠视网膜组织出现形态结构及超微结构损伤,AI值升高(P<0.05)。与I/R组比较,CUR组大鼠视网膜组织形态结构及超微结构损伤均减轻,AI值降低(P<0.05)。结论:姜黄素可减轻大鼠RIRI,其机制可能与抑制ERS介导的细胞凋亡有关。

融合多属性决策和深度Q值网络的反导火力分配方法

针对中大规模武器-目标分配(WTA)决策空间复杂度高、求解效率低的问题,该文提出一种基于多属性决策和深度Q网络(DQN)的WTA优化方法。建立基于层次分析法(AHP)的导弹威胁评估模型,引入熵值法表征目标属性差异,提升威胁评估客观性。根据最大毁伤概率准则,建立基于DQN的WTA分段决策模型,引入经验池均匀采样策略,确保各类目标分配经验的等概率抽取;设计综合局部和全局收益的奖励函数,兼顾DQN火力分配模型的训练效率和决策准确性。仿真结果表明,相较于传统启发式方法,该方法具备在线快速求解大规模WTA问题的优势,且对于WTA场景要素变化具有较好的鲁棒性。

一种基于杂波稀疏度改进的杂波密度估计方法

在实际跟踪环境中,杂波测量空间分布特性往往是未知时变的,杂波密度通常被用来描述杂波测量的空间分布特性,是决定多目标自动跟踪性能的核心环境要素。现有的空间稀疏度的杂波密度估计方法(Spatial Clutter Measurement Density Estimator,SCMDE)在多目标自动跟踪场景下的杂波密度估计偏差急剧增大。针对以上问题,提出了一种基于SCMDE改进的杂波自适应估计方法,通过计算以待估点为中心的超球体内测量来源于杂波的概率估计超球体内真实的杂波个数,消除超球体内目标测量带来杂波密度估计偏差,从而提升复杂环境下多目标自动跟踪的航迹管理性能。

基于POMDP的多机无源传感器协同任务规划

针对多机无源传感器协同跟踪任务规划问题,提出了一种基于部分可观察马尔可夫决策过程(Partially Observable Markov Decision Process,POMDP)的多无人机无源传感器调度算法。在POMDP框架下建立了多无人机协同跟踪规划模型。考虑量测噪声方差距离相关特性,建立了广义克拉美-罗下界(Generalized Cramer-Rao Lower Bound,GCRLB)的目标跟踪长期代价指标。为满足在线规划的实时性,提出了一种基于分布式自主决策算法,仿真验证了所提算法的有效性。