2021年 第47卷 第12期
2021, 47(12): 2715-2741.
doi: 10.16383/j.aas.c190656
摘要:
针对航天器任务调度大规模、复杂化的新常态和灵活组网、快速响应的新要求, 综述了航天器任务调度模型、算法与通用求解技术的发展现状. 首先, 基于遥感卫星、中继通信卫星、导航卫星和航天测控等航天器任务, 从任务排序模型和时间窗口分配模型两个角度出发, 揭示了不同航天器任务调度模型的决策形式和共性特征, 阐明提升模型兼容性、适用性的必要性. 其次, 基于启发式算法、精确求解算法和元启发式算法, 探讨了航天器任务调度算法的适用模型与编码特色, 指明“算法−模型”解耦、算法深度融合的重要性. 在此基础上,...
针对航天器任务调度大规模、复杂化的新常态和灵活组网、快速响应的新要求, 综述了航天器任务调度模型、算法与通用求解技术的发展现状. 首先, 基于遥感卫星、中继通信卫星、导航卫星和航天测控等航天器任务, 从任务排序模型和时间窗口分配模型两个角度出发, 揭示了不同航天器任务调度模型的决策形式和共性特征, 阐明提升模型兼容性、适用性的必要性. 其次, 基于启发式算法、精确求解算法和元启发式算法, 探讨了航天器任务调度算法的适用模型与编码特色, 指明“算法−模型”解耦、算法深度融合的重要性. 在此基础上,...
2021, 47(12): 2742-2760.
doi: 10.16383/j.aas.c190821
摘要:
行人重识别(Person re-identification, Re-ID)旨在跨区域、跨场景的视频中实现行人的检索及跟踪, 其成果在智能监控、刑事侦查、反恐防暴等领域具有广阔的应用前景. 由于真实场景下的行人图像存在光照差异大、拍摄视角不统一、物体遮挡等问题, 导致从图像整体提取的全局特征易受无关因素的干扰, 识别精度不高. 基于局部特征的方法通过挖掘行人姿态、人体部位、视角特征等关键信息, 可加强模型对人体关键区域的学习, 降低无关因素的干扰, 从而克服全局特征的缺陷, 也因此成为近几年的研...
行人重识别(Person re-identification, Re-ID)旨在跨区域、跨场景的视频中实现行人的检索及跟踪, 其成果在智能监控、刑事侦查、反恐防暴等领域具有广阔的应用前景. 由于真实场景下的行人图像存在光照差异大、拍摄视角不统一、物体遮挡等问题, 导致从图像整体提取的全局特征易受无关因素的干扰, 识别精度不高. 基于局部特征的方法通过挖掘行人姿态、人体部位、视角特征等关键信息, 可加强模型对人体关键区域的学习, 降低无关因素的干扰, 从而克服全局特征的缺陷, 也因此成为近几年的研...
2021, 47(12): 2761-2770.
doi: 10.16383/j.aas.c200262
摘要:
近年来, 随着海洋资源的不断开发与海洋工程的全球化推进, 深海起重机得到了广泛应用, 其控制问题也引起研究人员的极大关注. 在深海作业环境中, 由于吊运过程受到水流作用力的影响, 负载摆动幅度增大, 系统状态量间非线性耦合关系增强, 使系统控制难度加大. 为此, 本文针对深海起重机系统提出了一种实时轨迹规划方法. 具体而言, 通过分析系统动力学特性和状态变量之间复杂的耦合关系, 提出了一种实时规划轨迹的方法, 并从理论上证明了该方法可在使台车准确快速到达指定位置的同时, 有效抑制负载摆动. 最后...
近年来, 随着海洋资源的不断开发与海洋工程的全球化推进, 深海起重机得到了广泛应用, 其控制问题也引起研究人员的极大关注. 在深海作业环境中, 由于吊运过程受到水流作用力的影响, 负载摆动幅度增大, 系统状态量间非线性耦合关系增强, 使系统控制难度加大. 为此, 本文针对深海起重机系统提出了一种实时轨迹规划方法. 具体而言, 通过分析系统动力学特性和状态变量之间复杂的耦合关系, 提出了一种实时规划轨迹的方法, 并从理论上证明了该方法可在使台车准确快速到达指定位置的同时, 有效抑制负载摆动. 最后...
2021, 47(12): 2771-2783.
doi: 10.16383/j.aas.c200071
摘要:
在许多现实的机器学习应用场景中, 获取大量未标注的数据是很容易的, 但标注过程需要花费大量的时间和经济成本. 因此, 在这种情况下, 需要选择一些最有价值的样本进行标注, 从而只利用较少的标注数据就能训练出较好的机器学习模型. 目前, 主动学习(Active learning)已广泛应用于解决这种场景下的问题. 但是, 大多数现有的主动学习方法都是基于有监督场景: 能够从少量带标签的样本中训练初始模型, 基于模型查询新的样本, 然后迭代更新模型. 无监督情况下的主动学习却很少有人考虑, 即在不知...
在许多现实的机器学习应用场景中, 获取大量未标注的数据是很容易的, 但标注过程需要花费大量的时间和经济成本. 因此, 在这种情况下, 需要选择一些最有价值的样本进行标注, 从而只利用较少的标注数据就能训练出较好的机器学习模型. 目前, 主动学习(Active learning)已广泛应用于解决这种场景下的问题. 但是, 大多数现有的主动学习方法都是基于有监督场景: 能够从少量带标签的样本中训练初始模型, 基于模型查询新的样本, 然后迭代更新模型. 无监督情况下的主动学习却很少有人考虑, 即在不知...
2021, 47(12): 2784-2790.
doi: 10.16383/j.aas.c190435
摘要:
导航传感器在使用过程中容易发生故障, 针对传统方法对其间歇性和渐变性故障识别率低的问题提出了一种基于多阶段注意力机制的多传感器故障识别算法. 该算法采用基于长短期记忆神经网络和注意力机制的编码器−解码器结构, 根据多类导航传感器数据之间的空间相关性和时间相关性来进行多传感器的故障互判. 经验证, 该算法对多种类传感器的故障识别率高达97.5%, 可以高效地实现故障的检测和分类. 该方法可以准确识别出故障传感器和故障类型, 具有很强的工程应用价值.
导航传感器在使用过程中容易发生故障, 针对传统方法对其间歇性和渐变性故障识别率低的问题提出了一种基于多阶段注意力机制的多传感器故障识别算法. 该算法采用基于长短期记忆神经网络和注意力机制的编码器−解码器结构, 根据多类导航传感器数据之间的空间相关性和时间相关性来进行多传感器的故障互判. 经验证, 该算法对多种类传感器的故障识别率高达97.5%, 可以高效地实现故障的检测和分类. 该方法可以准确识别出故障传感器和故障类型, 具有很强的工程应用价值.
2021, 47(12): 2791-2800.
doi: 10.16383/j.aas.c200080
摘要:
基于深度学习的三维点云数据分析技术得到了越来越广泛的关注, 然而点云数据的不规则性使得高效提取点云中的局部结构信息仍然是一大研究难点. 本文提出了一种能够作用于局部空间邻域的卦限卷积神经网络(Octant convolutional neural network, Octant-CNN), 它由卦限卷积模块和下采样模块组成. 针对输入点云, 卦限卷积模块在每个点的近邻空间中定位8个卦限内的最近邻点, 接着通过多层卷积操作将8卦限中的几何特征抽象成语义特征, 并将低层几何特征与高层语义特征进行有效...
基于深度学习的三维点云数据分析技术得到了越来越广泛的关注, 然而点云数据的不规则性使得高效提取点云中的局部结构信息仍然是一大研究难点. 本文提出了一种能够作用于局部空间邻域的卦限卷积神经网络(Octant convolutional neural network, Octant-CNN), 它由卦限卷积模块和下采样模块组成. 针对输入点云, 卦限卷积模块在每个点的近邻空间中定位8个卦限内的最近邻点, 接着通过多层卷积操作将8卦限中的几何特征抽象成语义特征, 并将低层几何特征与高层语义特征进行有效...
2021, 47(12): 2801-2814.
doi: 10.16383/j.aas.c190740
摘要:
生存分析旨在预测某个感兴趣事件发生前的延续等待时间, 已广泛应用于临床治疗中患者的生存状态分析. 然而, 受限于研究代价高昂和环境因素的影响, 现有的生存分析方法不可避免地面临着高维小样本挑战以及复杂环境所引起的噪声敏感等问题. 为了克服上述缺陷, 本文提出一类噪声容错弱监督直推式矩阵补全(Weakly supervised transductive matrix completion, WSTMC)生存分析方法. 该方法首先将生存分析问题建模为多任务直推式矩阵补全模型, 然后引入高斯混合分布拟...
生存分析旨在预测某个感兴趣事件发生前的延续等待时间, 已广泛应用于临床治疗中患者的生存状态分析. 然而, 受限于研究代价高昂和环境因素的影响, 现有的生存分析方法不可避免地面临着高维小样本挑战以及复杂环境所引起的噪声敏感等问题. 为了克服上述缺陷, 本文提出一类噪声容错弱监督直推式矩阵补全(Weakly supervised transductive matrix completion, WSTMC)生存分析方法. 该方法首先将生存分析问题建模为多任务直推式矩阵补全模型, 然后引入高斯混合分布拟...
2021, 47(12): 2815-2822.
doi: 10.16383/j.aas.c190226
摘要:
并行主成分提取算法在信号特征提取中具有十分重要的作用, 采用加权规则将主子空间(Principal subspace, PS)提取算法转变为并行主成分提取算法是很有效的方式, 但研究加权规则对状态矩阵影响的理论分析非常少. 对加权规则影响的分析不仅可以提供加权规则下的主成分提取算法动力学的详细认知, 而且对于其他子空间跟踪算法转变为并行主成分提取算法的可实现性给出判断条件. 本文通过比较Oja的主子空间跟踪算法和加权Oja并行主成分提取算法, 通过两种算法的差异分析了加权规则对算法提取矩阵方向的...
并行主成分提取算法在信号特征提取中具有十分重要的作用, 采用加权规则将主子空间(Principal subspace, PS)提取算法转变为并行主成分提取算法是很有效的方式, 但研究加权规则对状态矩阵影响的理论分析非常少. 对加权规则影响的分析不仅可以提供加权规则下的主成分提取算法动力学的详细认知, 而且对于其他子空间跟踪算法转变为并行主成分提取算法的可实现性给出判断条件. 本文通过比较Oja的主子空间跟踪算法和加权Oja并行主成分提取算法, 通过两种算法的差异分析了加权规则对算法提取矩阵方向的...
2021, 47(12): 2823-2830.
doi: 10.16383/j.aas.c190681
摘要:
研究了一类严格反馈不确定非线性系统的模糊自适应实际固定时间量化反馈控制问题. 基于李雅普诺夫有限时间稳定理论、自适应模糊控制理论及反演控制算法, 提出了一种非线性系统模糊自适应实际固定时间量化反馈跟踪控制方案. 所设计的控制方案能够保证闭环系统的输出跟踪误差在固定时间内收敛于原点的一个充分小邻域内, 且闭环系统内所有信号均有界. 最后, 数值示例验证了设计方案的有效性.
研究了一类严格反馈不确定非线性系统的模糊自适应实际固定时间量化反馈控制问题. 基于李雅普诺夫有限时间稳定理论、自适应模糊控制理论及反演控制算法, 提出了一种非线性系统模糊自适应实际固定时间量化反馈跟踪控制方案. 所设计的控制方案能够保证闭环系统的输出跟踪误差在固定时间内收敛于原点的一个充分小邻域内, 且闭环系统内所有信号均有界. 最后, 数值示例验证了设计方案的有效性.
2021, 47(12): 2831-2840.
doi: 10.16383/j.aas.c190063
摘要:
针对当前基于深度学习的散乱点云语义特征提取方法通用性差以及特征提取不足导致的分割精度和可靠性差的难题, 提出了一种散乱点云语义分割深度残差−特征金字塔网络框架. 首先, 针对当前残差网络在卷积方式上的局限性, 定义一种立方体卷积运算, 不仅可以通过二维卷积运算实现三维表示点的高层特征的抽取, 还可以解决现有的参数化卷积设计通用性差的问题;其次, 将定义的立方体卷积计算与残差网络相结合, 构建面向散乱点云语义分割的深度残差特征学习网络框架; 进一步, 将深度残差网络与特征金字塔网络相结合, 实现三...
针对当前基于深度学习的散乱点云语义特征提取方法通用性差以及特征提取不足导致的分割精度和可靠性差的难题, 提出了一种散乱点云语义分割深度残差−特征金字塔网络框架. 首先, 针对当前残差网络在卷积方式上的局限性, 定义一种立方体卷积运算, 不仅可以通过二维卷积运算实现三维表示点的高层特征的抽取, 还可以解决现有的参数化卷积设计通用性差的问题;其次, 将定义的立方体卷积计算与残差网络相结合, 构建面向散乱点云语义分割的深度残差特征学习网络框架; 进一步, 将深度残差网络与特征金字塔网络相结合, 实现三...
2021, 47(12): 2841-2856.
doi: 10.16383/j.aas.c190442
摘要:
针对通信延时环境下的异质车辆队列控制问题, 本文提出了一种基于三阶模型的分布式非线性车辆队列纵向控制器. 首先, 基于三阶动力学模型描述了车辆的异质特性. 考虑车辆跟驰行为以及异质通信延时, 提出一种通信延时环境下的异质车辆队列非线性控制器. 所提控制器不仅可以在通信延时以及车辆异质特性的影响下实现队列中车辆的位置、速度以及加速度的一致性, 而且可以有效避免负的车辆间距和不合理的加/减速度, 保证车辆的运动行为符合交通流理论. 然后, 利用Lyapunov-Krasovskii定理对车辆队列的稳...
针对通信延时环境下的异质车辆队列控制问题, 本文提出了一种基于三阶模型的分布式非线性车辆队列纵向控制器. 首先, 基于三阶动力学模型描述了车辆的异质特性. 考虑车辆跟驰行为以及异质通信延时, 提出一种通信延时环境下的异质车辆队列非线性控制器. 所提控制器不仅可以在通信延时以及车辆异质特性的影响下实现队列中车辆的位置、速度以及加速度的一致性, 而且可以有效避免负的车辆间距和不合理的加/减速度, 保证车辆的运动行为符合交通流理论. 然后, 利用Lyapunov-Krasovskii定理对车辆队列的稳...
2021, 47(12): 2857-2869.
doi: 10.16383/j.aas.c190075
摘要:
本文以双树复数小波变换(Dual-tree complex wavelet transform, DT CWT)及隐马尔科夫树(Hidden Markov tree, HMT)理论为基础, 提出了一种基于Weibull向量HMT模型的DT CWT域数字音频盲水印算法. 原始数字音频首先进行DT CWT, 然后利用局部信息熵刻画音频内容特征并据此确定出重要DT CWT系数段, 进而将水印信息乘性嵌入到重要DT CWT高频系数幅值内. 水印检测时, 首先根据DT CWT系数幅值的边缘分布及系数间的多...
本文以双树复数小波变换(Dual-tree complex wavelet transform, DT CWT)及隐马尔科夫树(Hidden Markov tree, HMT)理论为基础, 提出了一种基于Weibull向量HMT模型的DT CWT域数字音频盲水印算法. 原始数字音频首先进行DT CWT, 然后利用局部信息熵刻画音频内容特征并据此确定出重要DT CWT系数段, 进而将水印信息乘性嵌入到重要DT CWT高频系数幅值内. 水印检测时, 首先根据DT CWT系数幅值的边缘分布及系数间的多...
2021, 47(12): 2870-2880.
doi: 10.16383/j.aas.c190116
摘要:
针对一类带有外部扰动的非严格反馈p规范型非线性系统, 在一种新的预设性能控制思想的基础上, 结合加幂积分技术、H∞ 控制理论及神经自适应技术, 提出了一种自适应神经预设性能有限时间H∞ 跟踪控制器的设计方法. 所设计的控制器能够保证系统的跟踪误差被有限时间性能函数约束, 并在任意给定的停息时间内收敛到平衡点的一个预先给定的邻域内, 且能够抑制外部扰动对系统的影响. 特别地, 该停息时间与系统初始状态无关. 两个仿真例子验证了所设计控制器的有效性和优越性.
针对一类带有外部扰动的非严格反馈p规范型非线性系统, 在一种新的预设性能控制思想的基础上, 结合加幂积分技术、H∞ 控制理论及神经自适应技术, 提出了一种自适应神经预设性能有限时间H∞ 跟踪控制器的设计方法. 所设计的控制器能够保证系统的跟踪误差被有限时间性能函数约束, 并在任意给定的停息时间内收敛到平衡点的一个预先给定的邻域内, 且能够抑制外部扰动对系统的影响. 特别地, 该停息时间与系统初始状态无关. 两个仿真例子验证了所设计控制器的有效性和优越性.
