基于改进粒子滤波的GPS接收机自主完好性监测算法

针对基本粒子滤波重采样过程中粒子权值退化和多样性丧失的问题,将遗传算法引入基于神经网络的权值调整粒子滤波算法中,结合了遗传算法全局寻优的收敛性与神经网络局部寻优的快速性优点。将提出的算法与对数似然比方法结合用于GPS接收机自主完好性监测,通过建立一致性检验统计量实现对故障卫星的检测与隔离。通过采集实测数据进行验证,结果表明：该算法可以成功检测和隔离故障卫星,其性能优于基于基本粒子滤波的接收机自主完好性监测,验证了该算法应用于GPS接收机自主完好性监测的可行性和有效性。     

基于CenterNet的小学生英文手写体区域检测

为了探索智能批阅小学生作业的可行性,以小学生英文手写体为研究对象,建立了基于关键点的CenterNet模型。首先,针对低显存环境下CenterNet模型的构造与学习,提出了一种新的以组规范化(GN)替换批量规范化(BN)的池化模块结构改造方案,得到了改造版CenterNet模型;之后,将改造版CenterNet模型用于小学生英文手写体区域检测,实现了基于深度学习的英文手写体区域检测。将改造版CenterNet模型与原始CenterNet模型和CornerNet-Lite基准模型进行检测比较。实验表明：2种版本CenterNet模型的英文手写体区域检测精度和平均召回率均高于基准模型的相应值,改造版CenterNet模型的AP_0.5值甚至可达到73.1%,比基准模型高出近6%;此外,相比于基准模型,改造版的CenterNet模型的漏检情况更少,并在一定程度上有效抑制了误检。改造版的CenterNet模型不仅检测性能优于原始CenterNet模型,而且其学习过程更稳定、收敛更快,这为小学生作业智能批阅方案的设计提供了有价值的解决途径。     

应用锁相环技术判别混沌相变的方法

针对经典的李氏指数法（Lyapunov Exponential Method）等混沌相变判别方法复杂度高的问题，提出了一种应用锁相环技术判别混沌相变的新方法。首先，理论推导了混沌系统的解析特性，分析了系统在不同相态下含有的频率成分；〖JP2〗然后，构建了针对混沌系统的数字锁相环模型，研究锁相环下混沌态和大周期态呈现的频率特性；最后，提出了一种基于锁相环技术的混沌相变判别新方法。仿真实验显示，相比于李氏指数法，所提方法判别速度快一个数量级，检测差错率为0时，性能提高近2 dB。新方法应用锁相环技术，简便易行，判别速度快，为混沌相变判别的工程应用提供了新的手段。     

基于延迟自相关双门限的短波天线选择方法

短波固定台站配有多副发信天线，在实际应用时，一般是根据预先方案选择一副天线发射信号，没有充分利用天线的方向性，因而通信效果并不是最佳。针对这一问题，设计了一种能够在收发双方进行天线发送信号质量评估的探测机制，通过基于延迟自相关运算的双门限检测技术，在收接端判决各发信天线探测信号质量，然后根据评估分值，从短波固定台站众多的天线中自动选择通信效果最佳的发信天线发射信号，在不改变现有配置的情况下最大限度地提升通信质量。仿真结果表明，该方法可行有效，能够以较小的代价提高天线选择效率，充分利用天线的方向性，达到提升发射效率和通信效果的目的。     

全自动生化分析仪机电机构研究

介绍了一种以单片机为控制核心、步进电机与直流电机为执行机构、TA8435H作为步进电机驱动芯片的全自动生化分析仪,其实现了托盘旋转、吸排系统升降和旋转等功能,具有定位准确、自动化程度高等特点。