摘要：针对电缆头内部测温需求,设计了一种基于微声技术的无线无源电缆头温度传感器。通过压电本构方程、边界条件和非线性微扰理论建立了声表面波(SAW)温度敏感理论模型。综合优选(0°,142°,0°)石英作为SAW温度传感器的压电基底。根据有限元方法(FEM)/边界元法(BEM)理论设计的SAW谐振器参数制作了温度敏感的SAW谐振器,得到中心频率为433.636 MHz,无载Q值为13041。把制作的SAW谐振器与天线嵌入在电缆头堵头中以构成无线无源SAW电缆头温度敏感单元,该敏感结构在10 kV电压下局放为5 pC,满足设计要求。最后,对设计的传感器进行了温度测试,得到SAW谐振器的频率变化量与温度之间成单调递增的关系。

摘要：本文提出一种基于改进自适应粒子群退火的子孔径拼接干涉算法,以补偿子孔径拼接时产生的调整及定位误差。通过在粒子群算法中引入自适应权重调整、动态自我认知调整以及退火算法,弥补了传统粒子群算法容易陷入局部最优解的缺点,平衡了全局搜索及局部搜索能力。利用Zernike多项式仿真真实面形,结果表明本算法拼接所得面形能够很好地还原原始面形。采用6英寸口径平面镜进行测试,对比全口径干涉面形的测试结果,两者PV值与RMS值误差仅有1.49%与0.45%,远小于传统PSO算法误差的8.13%与0.96%。仿真结果表明,本文算法可以更好地弥补子孔径调整及定位误差,准确还原原始面形信息。

摘要：提出了一种基于异质集成波导的微环谐振腔,对其双稳态现象进行了研究分析,并将其应用于全光存储功能的实现。异质集成波导具有超高的克尔非线性效应,不受热光效应和载流子响应的限制,在超快克尔非线性效应的支持下,该结构具有快速全光切换的能力。设计了一个高品质因子Q=77565的微环谐振腔,用耦合模式理论模拟了其双稳态现象。在峰值功率为474 fJ,宽度为20 ps的脉冲激励下,该微环谐振腔很好地实现了全光存储功能,并通过波分复用的串联微环结构展示了波长可寻址的四位光存储器。研究了基于超高克尔非线性效应的双稳态现象,为实现超快切换速度提供了可能性,在光存储、光开关、人工智能研究等方面具有一定的参考价值。

摘要：当前,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)合成的逼真图像难以识别,严重危害国家网络安全及社会稳定.与此同时,多数基于深度神经网络模型设计的检测器需要大规模训练样本,且存在模型可解释度不高、泛化性能差等问题.为了克服上述亟待解决的关键性难题,本文提出一种多色彩通道特征融合的GAN合成图像检测方法.首先,探索分析真实自然图像和GAN合成图像在不同色彩空间相邻像素之间的差异,并设计差异度量算法,完成色彩通道选择.其次,利用图像像素间的高度相关性,在八个方向上通过二阶马尔可夫链对相邻像素之间的差分数组进行建模,提取差分像素邻接矩阵特征.最后,利用上述特征,设计一种简单且高效的集成分类器完成GAN合成图像的检测任务.在基于StyleGAN模型合成的伪造人脸数据集中,所提出方法的检测准确率高达100.00%;在小样本训练约束条件下,正负样本对数仅仅为2时,检测准确率高达99.65%;在单类样本训练约束条件下,正样本数仅仅为50时,检测准确率高达92.84%.在基于更先进的StyleGAN2和PGGAN模型合成的伪造场景数据集中,所提出方法的检测准确率达到99.96%以上.以上大量实验表明,本文所提出的方法明显优于比较的GAN合成图像检测方法.本文方法已经开源:https://***/cyxcyx559/ccss.

摘要：设计了包含双层空竹的超表面,通过调节其晶格周期实现了不同阶晶格模式与超表面本征模式间的耦合,获得了3个强耦合区,并在两个晶格周期处实现了弗里德里希–温特根型连续域束缚态(Friedrich-Wintgen bound states in the continuum,FW-BIC)。基于耦合模理论对其进行分析,理论分析结果与模拟结果吻合,进一步证明了结构的有效性。讨论了在介质间隔层中基于强耦合和FW-BIC的局域磁场增强,发现最大磁场强度是入射太赫兹波磁场强度的41 209倍,且该值是单纯的由超表面电磁共振产生的磁场强度的4倍。这项研究将为强场太赫兹产生和太赫兹非线性研究提供参考。

摘要：针对光栅光谱仪中高分辨率与宽光谱难以同时满足的问题,设计了一款基于旋转光栅的Czerny-Turner(C-T型)光路结构的高分辨率宽光谱拉曼光谱仪,激发波长为532 nm,光谱范围为80~3000cm^(-1),分辨率为1.2cm^(-1)。将光谱范围分为低(80~1450cm^(-1))、中(855~2225cm^(-1))、高(1630~3000cm^(-1))3个波段,以优化中波段为主,对全波段进行了优化。通过微调光栅的旋转角度,确保低、中、高波段均位于CCD的有效像面上。该光谱仪成像系统的点列图、均方根图和调制传递函数图均符合设计要求。

摘要：由于移动群智感知中工人和平台的自私性,社会福利和数据质量往往难以达到平衡,损害了基于移动群智感知的服务可用性和准确性。为了解决这一问题,本文提出一种基于选择的反向拍卖激励机制,分别研究反向拍卖中以工人为中心的任务选择和以平台为中心的工人选择,在最大限度提高社会福利的同时优化数据质量。首先,根据工人和任务的位置等属性评估工人与任务之间的匹配度,提出基于动态规划的任务选择算法,在工人资源约束下为每个工人选择具有最佳回报的任务进行投标;其次,使用多臂赌博机建模反向拍卖赢家选择过程,并设计了一种基于置信度上界的赢家选择算法,以确定最佳中标工人集;最后,实验验证本文所提出的激励机制能够同时有效提升社会福利和数据质量。

摘要：城市POI的分布情况客观反映了一个城市各行各业的发展情况,传统获取POI的测绘手段成本高、更新周期长、时效性差,而基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)平台的发展为实现城市POI的感知提供了一种新思路。本文提出一种基于LBSN数据聚类分析的城市POI感知方法,首先,对LBSN数据进行预处理,包括清洗重复数据、删除无效数据、数据预分类等,以提高数据的有效性;其次,提出一种改进的DBSCAN算法,对处理后的数据进行聚类分析,从而得到准确度较高的城市各类POI分布情况。实验结果表明,与传统的DBSCAN算法以及K-means算法相比,本文提出的算法有更好的聚类效果,且在聚类指标上有更大的CH指数值和更小的DBI指数值。

摘要：与传统移动群智感知系统的感知工人相比,无人机具有能够执行危险任务、易控制、不需要额外的激励成本等优点,因此无人机更适合作为任务执行的主体。然而无人机的能量有限,且感知任务的完成时间有限制,因此如何综合考虑以上2个因素设计一种高效的任务分配方法是一个关键问题。由此提出一种基于能量效益的无人机辅助移动群智感知系统任务分配方法,在能量效益最大化的同时提高系统任务完成率。该方法首先在无人机获得的回报和消耗的能量基础上定义了能量效益计算方式,用于评价任务分配方案的优劣;然后,设计了一种改进的模拟退火遗传算法以获得能量效益最大化的任务分配方案。经实验证明,与其他基准算法相比,所提出方法在任务平均能耗、系统任务完成率、系统能量效益有更好的表现。

摘要：针对多机器人系统中任务的多类型资源需求问题,单个机器人往往因能力有限而无法胜任,需要多个机器人来协同完成。为此,提出了一种面向多类型资源需求的任务分配优化模型,在单个机器人携带资源有限的情况下,为任务分配合适的机器人协同小组。该模型综合考虑了影响任务协同成本的时间、移动距离、资源利用率等因素,设计了任务的协同成本函数,并提出基于纳什均衡策略的任务分配方法。该方法首先通过遗传算法为更多的任务分配符合其资源需求的初始机器人小组,然后利用博弈论中的纳什均衡思想为初始机器人小组寻找最优平衡解,最终得到满足纳什均衡解的机器人小组,从而降低任务的协同成本。实验结果表明,本文所提方法能有效提高任务完成率和降低任务的平均协同成本。