摘要:时间序列的异常检测是网络服务保障、数据安全检测、系统监控分析等应用中所依赖的一项关键技术。为解决在实际场景的时间序列异常检测中由于时间序列上下文的模糊性、数据分布的复杂性以及异常检测模型的不确定性所带来的异常检测结果的有效性、合理性、稳定性等不足的问题,本文提出了一种新的基于上下文生成对抗网络的时间序列异常检测方法AdcGAN。首先,通过处理历史数据,提取用于生成时序数据的条件上下文；然后,采用条件生成对抗网络的设计策略,使用条件上下文,构建上下文生成对抗网络,实现对任意时刻数据的条件分布预测,同时AdcGAN采用Dropout近似模型不确定性,使用概率分布代替点估计作为预测结果；接着,从观测的差异（用期望偏差表示）和模型的不确定性（用预测方差表示）两个方面来衡量异常；最后,提出基于数据统计信息的异常阈值自动设置方法,减少手动调节的参数量。实验结果表明, 与同类基准算法进行对比,在NAB数据集中的47个真实时序数据上,本文提出的AdcGAN可以有效地检测出时序数据中的异常,在大多数评价指标上都优于其他基准方法,并且具有更好的稳定性。

摘要:通信设备由于和雷达设备的工作存在重叠,也可以实现目标检测。但是传统的通信协议采用显式反馈传输信息,导致采用通信设备检测无法保留感知信息,因此可以对显式反馈的分解流程进行改进,从而在通信的间隙实现对环境目标的感知。在MIMO系统中,波束成型是发射端利用MIMO信道状态信息生成导向矩阵,从而提升接收端接收性能的一种技术。目前显式反馈波束成型是通信中波束成型的主流方式,接收端会对接收到的信道矩阵进行奇异值分解后转换成一系列角度值传回发射端。虽然采用传统的矩阵分解流程获得反馈矩阵可以有效降低反馈的冗余信息量,但是通常会丢失掉通信设备在感知过程中获得的大部分重要信息,从而导致利用Wi-Fi信号进行目标探测的功能受到限制。研究发现对于接收到的信道矩阵利用传统的分解方式获得的反馈矩阵特征向量无法保留目标的距离,速度信息。本文提出了一种新型的分解方式,基于信道矩阵的协方差矩阵,先求解左奇异矩阵,再利用左右两个酉矩阵正交向量的对应关系,进一步求解从而获得改进的右奇异矩阵,所提改进方法保留了目标的距离、速度以及角度信息,极大地提升了有效反馈信息量。最后通过仿真实验验证了所提方法的有效性。

摘要:针对小行星探测器高精度自主视觉定位问题,提出了一种融合轨道动力学的深空探测器自主视觉定位方法,能修正视觉视觉定位与地图构建算法(simultaneous localization and mapping,SLAM)的定位误差。该方法通过融合轨道动力学的轨道改进技术,能够在缺乏表面先验信息、无人工手动标记的场景下,实现探测器的高精度视觉导航,并建立小行星表面稠密三维模型。首先,基于视觉同时定位和建图方法（VSLAM）提取小行星表面特征,通过因子图优化算法估计探测器位姿, 设计回环检测提高定位精度;其次,重构行星表面三维模型,实现基于多面体法的行星不规则引力场建模;最后,提出了一种基于轨道动力学的伪相对运动轨道优化算法,将其作为物理约束修正视觉定位累积误差,分析反演视觉初始定轨误差在轨道动力学中的传播过程,实现修正视觉定位累积误差,改善初始定位结果。仿真实验结果表明,融合轨道动力学可以有效提升小行星探测视觉定位的精度,从而实现高精度导航,为深空探测技术的未来发展提供参考借鉴。

摘要:电机功率计算在保证生产安全、制定轧制规程以及发挥设备能力等方面起到了重要作用。为提高计算精度,本文提出一种机理模型与数据驱动方法相结合的电机功率预测模型。首先,机理模型部分采用上界法得到解析解,然后将部分功率解析解（塑性变形功率、张力功率和剪切功率）与相关变量输入长短时记忆（long short-term memory, LSTM）网络中训练,以提取变量数据之间的深度特征和时序相关性。结果表明:本文提出的时序耦合预测模型相对误差不超过±3.9%,且在相邻卷带钢轧制规程变化较大时,预测效果明显优于上界法和人工神经网络（artificial neural networks, ANN）；从残差分布直方图中可以看到,上界法由于遗漏了摩擦系数和损失功率与其他参数间的强耦合关系,导致残差集中在±50 kW附近且不符合正态分布,而ANN和本模型均基本遵循正态分布,但本模型拟合精度更高；对比更广泛的模型评估指标,本模型具有更好的综合预测性能。此外,通过模型输出结果分析了电机功率与轧制长度、轧制速度之间的关系,表明本模型除具有高预测精度外,还与已知的参数间物理规律有较强一致性。

摘要:随着短视频的快速发展,短视频事件检测任务受到越来越多的关注。现有短视频事件检测研究普遍采用深度神经网络来获得确定的检测结果,但是网络忽略了不确定度的影响从而导致错误的预测结果也会产生过度置信的决策。为了解决上述问题,本文提出了一个深度多模态不确定度网络的短视频事件检测方法。首先,该方法在传统域分离网络中嵌入变分层,用来获得预测分布；然后,将视觉模态信息和音频模态信息输入到网络中,利用该方法所构建的独立性和相关性损失可以获得包含不确定度的音频模态共、私有域预测分布以及视觉模态共、私有域预测分布；最后,提出了一个不确定度判别法则用来筛选4个域的预测分布,从而得到最终的预测结果。在公开数据集(UCF-101与HMDB51)和新构建的短视频事件检测数据集上进行了实验。实验结果表明,面对不同的深度分类方法以及不同的数据集,本文方法不仅有着更高的分类准确率,还可以对输出结果进行不确定度估计,针对音频的干扰也具有较强的鲁棒性。

摘要:为解决当前视频重压缩取证方法没有考虑色度域信息、取证准确度低的问题,提出一种面向最新多用途视频编码（versatile video coding,VVC）标准色度域亮度域信息融合的监控视频重压缩取证方法（CLF-SVRF）。基于VVC标准的编码原理,从监控视频的色度域和亮度域维度分析并确定VVC视频码流中与压缩次数密切相关的基础码流特征;基础码流特征包括色度域和亮度域编码单元（coding unit,CU）的划分类型及预测模式;结合拉格朗日率失真优化技术分析随着压缩次数的增加,色度域亮度域CU划分类型和预测模式的变化;进一步确定色度域亮度域CU划分类型和预测模式可以作为检测视频压缩次数的基础码流特征;接着考虑视频监控应用对重压缩取证方法低复杂度的需求,基于色度域亮度域CU划分类型和预测模式构建低复杂度高级码流特征;将高级码流特征输入支持向量机完成监控视频的重压缩取证。实验结果表明,与当前先进方法相比,CLF-SVRF方法的监控视频重压缩取证准确度平均提升了13.53%,同时可以大幅度地降低重压缩取证耗时,重压缩取证时间平均减少了47.42%。

摘要:膜结构节点和边界处往往需要通过膜面开孔来实现关键部位的连接,孔洞边缘的应力集中会影响膜面的撕裂行为。为探究聚氯乙烯（polyvinyl chloride,PVC）涂层织物类膜材中孔洞对裂纹扩展行为的影响,开展了含有裂纹-孔洞缺陷的PVC涂层织物类膜材的单轴拉伸试验,分析了裂纹扩展全过程和撕裂机理,提出了适用于含裂纹-孔洞多缺陷PVC涂层织物类膜材撕裂强度的预测模型,并验证了模型的适用性。研究结果表明:含裂纹-孔洞缺陷的PVC涂层织物类膜材在中心撕裂过程中存在裂纹端扩展和孔端再扩展两阶段;定义了裂纹端临界撕裂荷载、裂纹端峰值撕裂荷载、孔端临界撕裂荷载和孔端峰值撕裂荷载4项撕裂特征指标,以衡量含裂纹-孔洞缺陷膜材的抗撕裂性能;孔洞的存在导致试样在孔端再扩展阶段的承载力提升,但随着孔洞尺寸增大,孔端的承载力提升效应减弱,裂纹端峰值撕裂荷载逐渐变为控制试样破坏的极限荷载;所提出的二次函数-指数函数应力场模型能有效地预测膜材的裂纹端临界撕裂应力和孔端临界撕裂应力。

摘要:为了解决非线性量测下机动多目标跟踪实时性差、跟踪误差大以及对杂波变化鲁棒性较差的问题,基于随机有限集理论,提出了一种采用量测转换和模糊算法改进的多模型δ-广义标签多伯努利滤波器。首先,推导了交互多模型的δ-GLMB滤波器,通过去相关无偏量测转换实现位置量测从极坐标系到笛卡尔坐标系的无偏转换,并通过预测值去除量测误差和其协方差的相关性造成的滤波估计偏差,实现了非线性场景下的机动多目标跟踪；然后,通过航迹和量测的关联新息以及目标的机动约束构建联合波门,降低了杂波量测的数量；最后引入改进的模糊算法,以目标的模型后验概率为输入,根据模型的分离程度自适应调节运动模型的过程噪声,增加滤波精度。研究结果表明:在杂波环境下,通过与CKF-JMS-δ-GLMB、CKF-IMM-δ-GLMB等非线性多模型滤波器对比,所提算法计算时间较小,且跟踪精度更高,鲁棒性强。所提算法避免了传统的非线性处理方式计算量较大的问题,并且具有较好的杂波抑制特性,提升了非线性量测下机动多目标跟踪的性能。

摘要:针对大风环境下兰新高速铁路接触网附加导线发生剧烈舞动以及线间放电的现象,依据接触网附加导线结构特点,建立了附加导线有限元计算模型,并对附加导线进行找形计算。采用谐波叠加法模拟接触网附加导线处的随机风场,并对导线模型施加风荷载,利用无条件稳定Newmark法以及荷载增量法,分析接触网线路参数对附加导线舞动及线间距离的影响规律,并给出相应的舞动防治措施。结果表明:40 m及更小档距对导线在低风速及高风速下的舞动均有明显的抑制效果;将附加导线运行张力提高至6.5 kN,导线阻尼比提高至1.5%及以上能有效降低两条导线的舞动剧烈程度;接触网附加导线的档距过大,运行张力及阻尼比过小,将导致导线舞动时悬挂点张力过大,易引起导线掉线、断线等事故;随附加导线档距减小、运行张力及阻尼比增大,线间最小距离呈递增趋势;不同线路参数下（档距、运行张力及阻尼比）附加导线舞动时线间最小距离均随风速增大出现减小趋势。本研究可为兰新高铁大风区段接触网附加导线舞动及线间放电的防治提供有效的理论依据。

摘要:为了解决非刚性三维模型簇对应关系计算准确率低、一致性差,且难以实现双射的问题,提出了一种采用优化谱对齐算法和规范一致潜在基的非刚性三维模型簇对应关系计算新方法。首先,利用函数映射的伴随算子实现模型间谱域信息的对齐,计算模型簇中每个模型对的函数映射矩阵,解决函数映射与逐点映射方向不一致的问题；其次,使用改进的模型映射集合算法为每个模型对的函数映射矩阵赋予相应权重,降低初始化参数的噪声对模型簇对应关系计算结果的影响；最后,在模型簇的对应关系计算过程中加入极限模型的规范一致潜在基,极限模型可以看成模型簇中所有模型的类型结构,是一个具有几何可变性的中间模型,提高算法的一致性和双射性。实验结果表明:与已有算法相比,本算法在FAUST、SCAPE、TOSCA和SHERC’16 Topology数据集上构建的对应关系测地误差最小,能够减少初始化参数的噪声,解决模型自身对称性影响对应关系计算的问题,更加精确地构建出具有一致性和双射性的非刚性三维模型簇对应关系。

摘要:为探究滚刀滑移状态下破岩的受力与磨损的变化规律,基于离散单元法,建立了同时考虑滚刀自转和绕刀盘公转的滚动圆周切割模型。定义了一个滑移率参数η用于描述滚刀的滑移状态,对不同滑移率工况下滚刀破岩受力和磨损进行了对比分析,并结合工程实例对数值仿真结论进行了验证,结果表明:数值仿真中垂直力FV和滚动力FR在CSM模型计算值附近波动,两者较为吻合,表明了本文模型的合理性。数值仿真结果表明,随着滑移率η的增大,垂直力FV呈轻微减小趋势,滚动力FR明显变大,从滚动破岩到滑动破岩,垂直力FV降幅为23.6%,滚动力FR增幅达83.7%,滑动破岩将导致滚刀偏磨。工程实测数据表明,刀盘上大量滚刀处于正常磨损状态时,主要表现为推力增大。大量滚刀处于偏磨状态时,主要表现为扭矩增大,其中偏磨滚刀占比19.05%和28.57%时,扭矩增幅分别为55.85%和261.51%。滚刀正常磨损和偏磨均大量存在时,表现为扭矩推力同步增大,其中偏磨滚刀占比21.43%时,扭矩增幅为80.89%。数值仿真和实测数据表现出较高的一致性。综合4次开仓换刀结果,可将刀盘扭矩增幅超过50%作为判定大量滚刀发生偏磨的重要依据。

摘要:水上交通场景环境复杂,通过普通光学摄像设备获取的水面图像,面临着视觉目标清晰度低、尺度多样化等问题,使得可见光视觉信号里中、小尺度目标检测相对困难。为服务于各类智慧海事应用,提出了一个旨在提高复杂水域背景下多尺度水上船舶目标检测性能的算法（multi-scale ship object detection,MS-SOD）。该算法基于当前计算机视觉技术中主流的单阶段目标检测模型框架,在其主干网络中嵌入卷积注意力模块,来优化船舶特征提取能力；在多尺度特征融合网络中引入富含细节信息的浅层特征,并使用跨阶段局部残差结构,来优化多尺度船舶特征的融合机制；同时,使用焦点损失函数,来优化模型的学习过程；并设计自适应锚框聚类算法优化先验锚框,以提高多尺度船舶目标检测能力。为验证提出算法的有效性和实效性,在构建较大规模水上船舶目标数据集的基础上,开展了广泛实验验证。结果表明:提出的算法在测试数据集上的检测准确度超过了各主流的对比方法;特别是对于大、中、小各尺度船舶目标的检测精度,相对于主流的YOLOv4算法,提出的算法分别提升了11.3%、6.0%和10.5%。

摘要:电路的元件参数,尤其是电感和电容值,严重影响着Buck变换器的控制性能。提出了一种参考电压脉冲注入法用于电感和电容的在线估计。为了提高Buck变换器中电感和电容值的估计精度,利用原稳态和新稳态构建满秩状态方程,在线推导算法所需寄生参数和负载电阻。研究基于电感伏秒特性和电容电荷平衡特性的精确离散时间变换器模型,为元件参数估计奠定了基础。通过给参考电压注入短脉冲信号,并使用PID控制器对电路中的电感电流和输出电压进行调节,建立了用于参数估计的瞬态和新稳态。利用瞬态中采样的电压和电感电流估计电感和电容值,避免了稳态时的收敛问题。基于提出的平均电感电流估计算法,电流采样频率降低至开关频率。最后,在Matlab/Simulink平台上进行了仿真验证,结果表明:即使在考虑实际噪声的情况下,电感和电容值的最大估计误差分别小于2%和4.2%;相较于其他参数估计算法,参考电压脉冲注入方法的引入有效提高了参数辨识的估计精度,有助于Buck变换器系统控制性能的提升。

摘要:为提高传统脉冲位置调制（pulse position modulation,PPM）符号的频谱效率,提出了一种新型码片内4-PPM符号调制方法,在实现1 Gbit/s通信速率的同时,又大大减少所需频谱资源。可在解调时,该符号调制的误码率性能受到发射端时钟和接收端本地时钟之间的频率偏移的极大影响。针对此问题,又提出了一种在模拟域对该符号进行频偏补偿,并实现符号同步和高速数据解调的算法与电路。该电路系统通过消除接收数据和本地时钟的初始相差、提取两者的频偏信息、周期性改变本地时钟的瞬时相位3步实现频偏补偿,并同时在第3步利用本地时钟对接收数据进行解调。为提高相位插值器（phase interpolator,PI）的线性度,本文将延迟锁定环与PI相结合。在2π的插值范围内,实现插值区间32个,插值步长992个,分辨率2.016 ps,最大差分非线性（differential nonlinearity,DNL）0.183°,最大积分非线性（integral nonlinearity,INL）0.325°。此外,本文提出的相位控制算法有效避免了由电流毛刺所引起的输出相位突变。电路基于UMC 40 nm CMOS RF LP工艺进行设计与仿真。仿真结果表明:本文所提出的算法与电路,在典型工艺角下,将接收数据和本地时钟间的50×10^-6频率偏差度降至1.03×10^-6,频偏补偿准确度达到97.94%,并实现1 Gbit/s的解调速率。该方法对高速PPM数据同步与解调具有良好的工程应用价值。

摘要:针对无人机长期跟踪过程中尺度变换导致目标丢失和跟踪精度低的问题,提出了一种基于飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,MFO)的尺度比例感知空间长期跟踪器。首先,设计了高斯初始化以代替飞蛾扑火优化算法的随机初始化策略,降低优化算法在跟踪过程中的计算复杂度,减少算力浪费；其次,结合快速梯度直方图特征,构建了改进的飞蛾扑火优化跟踪器；然后,为了解决无人机航拍长期跟踪中目标尺度变化的问题,设计了一种自适应尺度变换的判别尺度空间跟踪(discriminative scale space tracking,DSST)算法,进一步提出了一种尺度比例感知空间跟踪器,解决了尺度滤波器中因长宽比固定而导致的跟踪漂移；同时,分析了滤波器响应峰值在各背景下的变化情况,提出了一种能反映环境变化下跟踪置信度的指标,并通过置信度将MFO优化跟踪框架与尺度比例感知空间跟踪器相结合,解决了尺度变化与长期跟踪目标丢失的问题；最后,在无人机长期跟踪数据集上开展了性能验证。结果表明:提出的算法可有效防止漂移现象的发生,提升跟踪效率；与目前跟踪领域中12种同类文献算法进行对比可知,提出的算法精度较高,满足实时性,能够有效解决无人机长期跟踪下的尺度变化及目标丢失等问题。

摘要:随着锂电池在移动电子设备和电动汽车等领域中得到广泛应用,其剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)的精确预测对锂电池的健康管理更具重要意义。本文提出一种基于粒子滤波(particle filter,PF)和门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）神经网络融合(PF-GRU)的预测方法预测锂电池的RUL。这种融合方法结合了PF在估计RUL概率分布上的优势以及GRU能够进行时间序列长期预测的能力,获得融合的预测结果。再利用每个预测周期的容量预测结果,采用带移动窗口迭代更新训练数据集的方法对GRU模型进行再训练,提高了GRU的长期预测性能。以上预测步骤迭代进行,直到容量衰减至寿命阈值以下。最后将粒子代表的预测结果外推至寿命阈值,得到电池RUL分布直方图。本文采用美国NASA卓越诊断学中心(PCoE)实验室所提供的锂电池数据对所提方法进行验证,将所提出的融合方法与GRU、PF和无窗口移动融合方法进行RUL预测比较。实验结果表明,本文所提出的融合方法具有良好的性能,在状态和参数估计、RUL预测方面明显优于PF和无窗口移动融合方法,预测精度均高于其他3种预测方法。

摘要:为降低噪声和异常值对集成剪枝的影响,并鲁棒性地选择更稀疏的基分类器子集,从而提升人脸情感识别的性能,提出了一种具有依赖分数的鲁棒性稀疏低冗余集成剪枝方法用于人脸情感识别。首先,该方法将样本实例的预测结果视为基分类器特征,分别利用互信息和熵来评估成对基分类器之间的依赖性和它们之间的优先级。其次,将优先级依赖关系添加到基于回归的目标方程中实现冗余基分类器的修剪,此目标方程使用l_2,1范数来增加分类器子集的鲁棒性从而提升算法的泛化性能。然后,将内积正则化项引入到目标方程中,通过计算分类器特征系数向量内积的绝对值的和去选择稀疏和低冗余的基分类器。最后,使用大多数投票法对选择的基分类器子集进行集成从而得到最终的识别结果。结果表明:本文提出的方法在FER2013、JAFFE、CK+和KDEF 4个公共人脸情感数据集上的识别准确率,比所有基分类器进行集成得到的准确率分别高3.29%、10.39%、1.76%和4.89%,表明该方法可以选择出识别效果更好、冗余度更低的分类器子集,提高集成剪枝的泛化能力。

摘要:结合某塔楼群玻璃幕墙的风灾实例,进行了塔楼群玻璃幕墙碎粒飞掷物的运动轨迹预测,研究了4种不同风场条件对幕墙碎粒飞行轨迹的影响。首先,在对大涡模拟方法及参数设置的有效性验证的基础上,通过紊流边界层风场内塔楼群的非定常绕流大涡模拟,获取了建筑周围的三维非定常绕流场。然后,采用五阶龙格库塔法,求解粒状飞掷物的三维刚体运动方程,通过均匀流场下飞掷物轨迹计算方法与文献试验结果的对比,验证了本文方法的有效性。最后,对比分析了不同流场条件对颗粒的飞行轨迹及飞行速度的影响。结果表明,本文飞掷物运动轨迹计算方法结合大涡模拟获取的流场能够对飞掷物飞行轨迹进行有效预测；对同一位置释放的颗粒,与理想均匀流场相比,三维自由来流场中颗粒的飞行速度和飞行距离相对较低；三维自由来流场忽略湍流成分时,会使颗粒的飞行速度进一步降低,而飞行距离增大；对于塔楼群三维非定常绕流场,与理想均匀流和三维自由来流场的飞掷物轨迹预测的结果相差较大,且飞掷物的飞行轨迹受绕流场中不同初始位置的影响较大,并可能显著影响最终的评估结果。因此,飞掷物的飞行轨迹应充分考虑建筑群周围的三维非定常绕流场和初始破坏位置的影响。