摘要：目前,线性调频连续波(LFMCW)雷达射频前端和数据采集板大都来自美国德州仪器(TI),对该系统的二次开发较为困难、成本昂贵,且该仪器对雷达采集数据不能进行实时显示,不利于数据的分析。针对上述问题,文中提出一种基于ZYNQ平台并采用AD9228作为模数转换器件的八通道数据采集系统。该系统通过上位机配置雷达参数,并将射频前端采集到的数据通过千兆以太网传输。为了减少传输数据之间的冗余,在采集系统中构造一种高效的传输数据结构,以有效提高传输速率。由于雷达数据量过大,上位机采用多进程对数据进行接收处理,并将雷达数据时域、频域及距离-多普勒信息实时显示。实验结果表明:文中系统在长时间工作下运行稳定,千兆网传输速度可达到150 Mb/s以上,不存在丢帧的情况;相比于TI的雷达采集系统,该系统具有结构简单、成本低廉、操作方便的优点。

摘要：目前使用的毫米波雷达主要采用线性调频连续波的方式,该调制方式短时间内会产生海量数据,对采集系统的实时传输要求严格。另外,市场上没有合适的24 GHz毫米波雷达采集系统的采集板卡。针对上述问题,文中提出一种基于ZYNQ的8通道毫米波雷达高速数据采集系统。整个采集系统将ZYNQ芯片作为主控,通过串行外设接口控制24 GHz毫米波射频前端;内部通过状态机控制2颗AD9228芯片构成4组正交采集通道;上位机通过串行接口控制该采集系统,实现千兆网口完成ADC采集之后的数据传输,同时上位机采用多进程方式对数据进行接收处理,并将目标信息实时显示。实际测试结果表明:文中系统能够完成实地数据采集及传输,网络传输平均速率为150 Mb/s,丢包率为0;相比于其他现成采集系统,能够有效降低二次开发的难度,可为后期算法处理提供一套小体积、低功耗的数据采集系统。

摘要：合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像标签难以大量获取,存在着大量小样本SAR数据集。SAR图像充满着散斑噪声,直接将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)应用在小样本SAR数据集上难以提取有效特征。针对以上问题,本文提出了一种面向小样本SAR图像识别的自注意力多尺度特征融合网络。首先,将自注意力机制与幽灵模块相结合构建自注意力幽灵模块,并利用该模块替代经典的卷积操作提取SAR图像特征。其次,在网络中添加通道混洗单元以构建多尺度信息融合支路。最后,引入知识蒸馏对设计的网络进行压缩,进一步控制网络参数量。实验结果表明,本文方法在不同工作条件下采集的MSTAR数据集上具有出色的识别性能,在构建的小样本SAR数据集上也表现出良好的鲁棒性。

摘要：桥面无缝化设计能够提高桥梁主体结构的耐久性能,是解决桥面伸缩缝维护难题的重要方法。结合高耐腐蚀纤维增强复材(FRP),充分发挥纤维水泥基复合材料(ECC)的高延性。对GFRP筋、BFRP筋和钢筋增强连接板的工作性能、裂缝发展、应变及变形能力进行对比研究,针对GFRP筋连接板设置低配筋率对照组,研究其对整体性能的影响。结果表明,正常服役状态下,连接板最大裂缝宽度均小于限值,满足裂缝宽度要求;钢筋增强连接板的残余变形量远高于FRP增强连接板;FRP筋与ECC较低的刚度差异使得ECC材料多裂缝充分开展;FRP筋连接板主体结构受连接板变形影响较小,且在大变形条件下工作性能良好。依据连接板正常服役筋材应力水平与筋材应力限值,定义连接板正常服役安全系数,定量反映结构构件安全程度。同等配筋率FRP筋增强连接板安全系数均远高于钢筋增强连接板,且GFPR筋配筋率的降低对安全系数影响较小。

摘要：为解决淡水河砂资源短缺、水泥高能耗等问题,采用海水海砂代替淡水河砂、粉煤灰代替50%的水泥制备海水海砂高掺量粉煤灰自密实混凝土(HVFA-SCC).同时,为解决海水海砂的使用引起钢筋锈蚀问题,采用纤维增强复合(FRP)筋代替钢筋.为研究玻璃纤维增强复合(GFRP)筋与海水海砂HVFA-SCC的粘结性能,本文制作了9组拉拔试件,重点讨论混凝土材料、筋材直径和筋材类型对粘结失效机理、粘结强度及粘结-滑移曲线的影响规律.并且,分析不同粘结滑移本构模型预测GFRP筋与海水海砂HVFA-SCC粘结-滑移曲线的准确性.最后,基于FRP筋增强混凝土的粘结-滑移曲线数据,校核双α粘结滑移本构模型参数.研究表明:排除混凝土强度影响后,混凝土类型对粘结强度的影响较小;筋材直径的增加导致粘结强度降低,粘结失效机理由筋材树脂层剪切破坏转为树脂层磨损破坏;筋材类型(GFRP筋、BFRP筋及带肋钢筋)对粘结强度基本无影响;基于粘结-滑移曲线数据,获得了不同参数拉拔试件的双α粘结滑移模型表达式.

摘要：人工情感模拟是情感计算的一个重要分支,他从人工心理出发,立足于让机器理解并模拟人类各种情感.随着机器人与人工智能技术的融合与发展,面向机器的人工情感模拟框架的构建依然存在着极大的探索空间.本文从不确定性人工智能出发,以人工机器的情感分析为研究对象,设计回忆库机制和基于情绪一致性的情绪随机变化机制,提出了一种人工情感模拟模型,为人工情感模拟提供一条可借鉴的参考方案.