摘要：2023年,无人机技术方面实现了革新和突破,展现出了引人瞩目的技术创新进展和广泛的应用态势。从无人机管控政策、无人机技术革新、无人机关键技术、无人机集群验证、反无人机技术等多个角度全方位分析了2023年无人机的科技热点。随着视觉应急避障技术、智能自主飞行能力的提升,无人机性能和功能均得到了显著提升。随着无人机的不断普及和应用,无人机集群的关键技术、作战样式和平台建设也不断完善,行业定制化、自主智能化、跨域实战化依然是无人机未来发展的重要方向。

摘要：针对现有昆虫飞行信息采集方法中存在的采集数据量大、采集效率低和束缚实验对象等问题,设计了一种基于视觉检测技术的自动化采集装置。该装置主要包括障碍通道模块、运动触发采集模块、飞行轨迹信息模块和自动采集控制系统。首先,根据控制功能的需求设计了间隙控制器,采用激光测距传感器和步进电机等硬件实现了闭环控制;其次,采用STM32微控制器为控制终端,并结合运动方向检测算法触发Blackfly S USB3高速相机,实现昆虫在指定运动方向的序列图像采集;然后,利用开源计算机视觉库OpenCV分析采集的序列图像,获取昆虫的飞行轨迹信息;最后,通过嵌入式控制系统协调各模块之间的通信,以达到高效、稳定获取昆虫飞行信息的设计要求。为了验证该装置的适用性和准确率,选取中华蜜蜂进行穿越间隙的实验,实验结果表明:在静态环境中,该装置能获取完整、清晰的飞行序列图像,平均准确率达到73.24%,采集性能稳定,有效提升了采集效率。通过分析蜜蜂的飞行轨迹信息,推断出其识别间隙的机制与横向运动的幅度和速度存在联系,这为深度研究蜜蜂的飞行机制提供了支持。

摘要：深度强化学习(DRL)广泛应用于具有高度不确定性的城市交通信号控制问题中,但现有的DRL交通信号控制方法中,仅仅使用传统的深度神经网络,复杂交通场景下其感知能力有限。此外,状态作为强化学习的三要素之一,现有方法中的交通状态也需要人工精心的设计。因此,提出了一种基于注意力机制(attention mecha-nism)的DRL交通信号控制算法。通过引入注意力机制,使得神经网络自动地关注重要的状态分量以增强网络的感知能力,提升了信号控制效果,并减少了状态向量设计的难度。在SUMO(simulation of urban mobility)仿真平台上的实验结果表明,在单交叉口、多交叉口中,在低、高交通流量条件下,仅仅使用简单的交通状态,与三种基准信号控制算法相比,所提算法在平均等待时间、行驶时间等指标上都具有最好的性能。

摘要：工业控制、航空电子、车载网络、移动前传网络等很多行业领域应用都需要确定性低延时的网络传输.为了实现此类业务的传输需求,IEEE 802时间敏感网络(time-sensitive networking,TSN)工作组将标准以太网扩展为TSN,受到学术界和工业界的持续关注.流量调度是TSN标准中的核心机制,通过调度算法在所有交换机出端口确定数据帧传输顺序和时间,满足流量各自的延时和带宽要求并同时优化传输性能.首先对TSN流量调度问题进行形式化描述,介绍了TSN网络与流量模型,并对调度约束和目标进行归纳;进而对现有TSN流量调度机制进行分析与总结,重点阐述每种调度机制解决的具体问题、关注的流量类型、优化的性能指标和求解算法;最后讨论了未来TSN流量调度的设计空间和发展趋势,并针对现有调度机制存在的问题提出了静态规划与动态调节联合的调度思路.

摘要：随机振动台是航空航天产品重要的研制、鉴定、可靠性及生产试验设备,提高振动模拟试验的逼真性和振动试验的效果都需要产生非高斯分布的随机激励信号。本文对具有给定功率谱密度分布的非高斯随机振动激励信号的生成技术进行研究与分析,使数字式随机振动控制系统可以同时具有频谱和幅度分布的控制能力。给出了采用数字信号处理技术高精度和快速地产生任意概率分布的随机振动时域激励信号的方法。采用这种方法得到的宽带随机信号的信噪比可达到70 dB,可用于精密随机振动台的驱动控制信号,准确地实现被试验产品的模拟实验。计算机仿真和实验结果也证实了该方法的正确性和有效性。

摘要：分析和比较了规则三维拓扑和自定义三维拓扑在功耗和延时性能上的特征,并对片上网络设计中的拓扑结构选择给出建议。根据当前三维拓扑结构设计热点,选择3D-mesh、3D-torus、插入长连线的自定义三维拓扑和多级三维拓扑作为分析对象,在分析四种拓扑结构特点和生成方法的基础上,给出功耗和延时性能评估模型,分别计算和仿真在不同规模和注入率应用下各种拓扑的延时和功耗结果,并进行比较。实验结果表明,插入长连线的三维拓扑适用于对延时要求严格的场合,采用多级网络的拓扑结构在功耗方面的性能超过其他拓扑结构,而规则拓扑在设计难度、延时和功耗方面有较好的折衷性。

摘要：服务流的结构信息必须在流中各结点间传递,信息明码化必然带来敏感信息的外泄,由此产生的安全隐患将导致利益竞争集中某些个体利益受损.为了在保证结点并行运营的同时兼顾其敏感信息安全,文中提出了支撑安全的动态服务流定义,设计了非敏感量依赖树和敏感量依赖树构造算法,对同步库所中的依赖表达式进行敏感变量分离,生成了针对不同对象的依赖表达式树;同时,构造同步智能体,管理该结构信息发布,以实施基于安全的动态服务流管理.实验结果表明系统在兼顾动态运营的同时,也保证了来自各利益体子服务的信息安全.

摘要：针对认知无线电系统中,因次级用户(SUs)数量较大而造成传输能量急剧增加的问题,提出一种基于能效优先的协作频谱感知结果传输方案.首先,将分簇结构引入感知结果传输系统以降低发射功率,然后,在中心化的感知信息传输模型中采用无固定码率的LT码,因为它能动态地适应信道条件,避免传输过程中不必要的冗余度.此外,LT码采用改进的最优度分布(ODD)设计.仿真结果表明,在度分布中选取合适的参数有助于LT码获得理想的性能.与其他典型的LT码度分布相比,ODD在选取了优化参数后,当比特误码率为10-3时,可以获得超过2 d B的性能增益.所提出方案的能耗不仅比非编码系统节约至少71. 4%,而且低于不同码率的卷积码编码系统.同时,当选择合适的分簇方法时,可以进一步降低能耗.

摘要：随着人工智能技术的发展以及机载任务平台性能的提升,2021年无人机技术与应用呈现新的发展态势。从无人机政策法规、自主控制、反无人机、应用领域等多方面回眸了2021年无人机的技术研究热点,分析了无人机技术领域未来的发展动向。人工智能、视觉导航等技术使无人机综合能力更加强大,也使其应用领域向更宽、更深、更综合方向拓展,尤其是人与机器人的共融联系随着人机交互技术的提升也更为紧密。综合而言,无人机向微型化集群化、智能化、跨域化发展是必然趋势,无人机与人工智能的深度融合与跨平台实际应用仍然是当今和未来的研究热点。

摘要：为获得分布式数据集上用户所期望的聚类结果,提出了基于约束信息的并行k-means聚类算法.在分析并行k-means能够有效实现对水平分布式数据集进行聚类的基础上,修改并行k-means算法的目标函数,设计约束并行k-means算法,将站点用户的约束信息以chunklet的形式引入到分布式聚类过程,从而引导算法执行有偏搜索.约束并行k-means算法在理论上保证无约束样本簇内距离最小的同时能够确保chunklet约束中的样本与对应的簇中心之间的平均距离最小.实验结果表明,约束并行k-means算法能够有效改善并行k-means的聚类精度,同时在分布式环境下能够得到与已有约束聚类算法在集中式数据集上相等价的聚类结果.