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一种基于深度强化学习的任务卸载方法[通信与网络][汽车电子]

随着车联网的快速发展，车载应用大多是计算密集和延迟敏感的。车辆是资源受限的设备，无法为这些应用提供所需的计算和存储资源。边缘计算通过将计算和存储资源提供给网络边缘的车辆，有望成为满足低延迟需求的有效解决方案。这种将任务卸载到边缘服务器的计算模式不仅可以克服车辆资源的不足，还可以避免将任务卸载到云可能导致的高延迟。提出了一种基于深度强化学习的任务卸载方法，以最小化任务的平均完成时间。首先，把多任务卸载决策问题规约为优化问题。其次，使用深度强化学习对优化问题进行求解，以获得具有最小完成时间的优化卸载策略。最后，实验结果表明，该方法的性能优于其他基准方法。

發(fā)表于：2022/8/9 上午11:29:00

基于FPGA的雷达A式显示电路设计[可编程逻辑][其他]

为了实现对雷达显示技术的优化与升级，设计实现了一种基于FPGA的雷达A式显示电路，采用FPGA集成雷达显示IP核实现雷达前端信号的采样、处理及显示。该设计利用FPGA芯片庞大的可编程逻辑单元以及丰富的成熟IP核的优势，实现了单片逻辑芯片实现雷达输入信号的接收、采样、变换以及显示的功能，简化了以往雷达显示电路的硬件结构，降低了信号的显示延迟，整体提升雷达显示性能。同时该设计可以通过进一步修改内部IP核实现其他雷达显示方式，使其具备硬件设备的通用性和可扩展性。

發(fā)表于：2022/8/9 上午11:24:00

基于双平行马赫曾德调制器的微波光子测向技术研究[其他][其他]

针对传统的电域测向方法工作频率低、带宽窄，很难满足未来电子侦察系统需求的难题，介绍了一种结构紧凑的基于相位干涉仪原理的微波光子测向方案，利用双平行马赫曾德调制器来实现超宽频带的高精度测向。仿真和实验结果表明，所提出的设计方法可以在5~40 GHz频率范围内实现-90°~+90°的相位差测量，测量相位误差可达到±2°以内。

發(fā)表于：2022/8/9 上午11:20:00

一种基于不确定分布的多目标航迹关联模型及求解[其他][其他]

传统航迹关联模型中通常将噪声和干扰用高斯分布来描述，而电子装备的大量使用，使得战场电磁环境日趋复杂。针对这一问题，提出了一种基于不确定分布的多目标航迹关联模型，通过引入不确定分布函数来描述航迹关联过程中的噪声及干扰，使模型更符合战场真实情况，构建了双传感器情况下的多目标航迹关联流程，并利用经典算法对不同数量目标进行了仿真验证。结果表明，在同等条件下，所提出的模型均优于传统模型，能够带来关联准确率的提升。

發(fā)表于：2022/8/9 上午11:15:00

小型调频连续波雷达优化设计与性能分析[其他][其他]

调频连续波(Frequency Modulation Continuous Wave，FMCW)雷达具有体积小、功耗低、低截获特性，在车载导航雷达、低截获雷达等领域应用广泛。借鉴麻省理工学院咖啡罐雷达的设计，使用模块化集成微波器件，改造完成了一套S波段小型FMCW雷达系统。该系统设计的简易阵列天线增加了信号增益；调整电子线路板以增强系统稳定性，改进音频接口使得应用更加广泛，使用距离多普勒(RD)方法测量目标参数，并在原来“停-走-停”静止模型的基础上增加了滑轨连续运动的改进RD成像算法，补偿了运动期间多普勒伸缩对合成孔径雷达(SAR)成像的影响。通过仿真和实测实验验证了该系统设计的合理性和可靠性。

發(fā)表于：2022/8/9 上午11:10:00

岸基对海雷达STC曲线设计与性能对比[其他][其他]

雷达对海探测过程中，近程海杂波回波功率大，严重影响雷达接收机工作和后续信号处理，为了平衡雷达接收机的增益和灵敏度，需要合理设计灵敏度时间控制(STC)曲线。介绍了利用GARCH模型、多项式函数、雷达距离方程和指数函数的四种STC设计曲线方法，采用高、低两种海况下实测数据对四种STC曲线的近程海杂波抑制性能进行了对比分析。实验结果表明，在高、低两种海况下，雷达距离方程形式的STC曲线抑制海杂波性能显著；GARCH模型建模的STC曲线适用于低海况下；多项式形式和指数形式的STC曲线在不同海况下效果接近。

發(fā)表于：2022/8/9 上午10:37:00

基于多重注意力引导的人群计数算法[其他][其他]

针对实际场景中存在的人群非均匀分布问题，提出了一种基于多重注意力引导的人群计数算法。首先，基于轻量级金字塔切分注意力机制构建了自顶向下的特征融合路径，旨在促进高层语义信息和低层空间细节的融合，生成高级语义和空间细节兼备的高质量特征图；然后，提取并融合多尺度上下文信息，以此生成关注于不同密度分布模式的注意力权重图；最后，通过注意力权重图指导密度回归网络识别不同分布状态下的行人目标，增强模型对密度变化的适应性，生成高质量人群密度图。在ShanghaiTech、UCF_QNRF和JHU-CROWD++三个数据集上进行了大量的实验来说明所提算法的先进性。

發(fā)表于：2022/7/20 下午10:18:04

基于标签嵌入的多模态多标签情感识别算法[通信与网络][通信网络]

多模态情感分析目前是多模态分析和自然语言处理领域的研究热点，在商品推荐、智能客服等场景中具有广泛的应用。现有的方法在多标签场景下对标签间依赖性表示不充分，并且忽略了模态特征之间语义差距。对此提出了一种基于标签嵌入的多模态多标签情感识别算法，通过训练的标签嵌入向量捕获标签之间依赖关系，对模态特征添加约束减小模态之间的语义差距。实验结果显示，该算法在多模态多标签情感识别任务中在准确率和汉明损失指标上相较于现有方法有明显提升。

發(fā)表于：2022/7/20 下午10:10:09

针对在线教育情感分析的数据扩充研究[通信与网络][通信网络]

在互联网上大量主观性的评论具有丰富的研究价值，可以通过对评论的分析获取评论的情感极性。在对大量评论进行情感分析时，存在时间和人力消耗过多等问题，针对该问题，提出了基于聚类分析的文本数据扩充方法：在对少量关键数据进行标注的基础上，通过聚类分析标注大量数据，以减少情感分析在实际应用中的成本。以在线教育平台的评论为例，对目前多个主流在线教育平台上爬取的共569 970条中文评论数据进行少量标注，然后使用该方法进行数据扩充，最后基于目前多个主流机器学习模型和卷积神经网络模型进行情感分析训练。研究结果表明，数据处理经过聚类后取得较好的数据扩充效果，其中采用卷积神经网络模型进行的情感分析，准确度可以达到96.5%。

發(fā)表于：2022/7/20 下午10:05:44

一种基于高程数据的全球地形高度检测方法[通信与网络][数据中心]

在飞行模拟器训练领域，很多分系统都需要实时获取飞行位置的地形高度。基于卫星影像高程数据，提出了一个全球范围的地形高度检测方法。该方法将全球高程数据按度进行区域划分和规范化命名，然后基于碰撞检测的思想，从飞行当前位置垂直向下求取与地形面的交点，交点处的高程值即地形高度。针对不同采样间距、不同分块大小情况下的算法检测效率进行了比较分析，实验结果表明，该检测方法能够较好地满足实时性和准确性要求。

發(fā)表于：2022/7/20 下午10:01:54