激光脉冲编码抗有源干扰效果研究

激光脉冲编码是激光制导武器的抗干扰措施之一。角度欺骗式干扰和高重频干扰是目前半主动激光制导武器的主要有源干扰来源。为研究不同激光脉冲编码方式对激光半主动制导武器抗这两种干扰性能的影响,本文针对敌方激光告警机的识别算法与我方导引头的解码过程,提出自相关函数与归一化互相关函数评价方法,并对目前主要编码方式进行仿真,仿真结果表明:激光脉冲编码的抗角度欺骗式干扰能力受编码序列周期性与脉冲间隔随机性的影响；抗高重频激光干扰能力受编码序列脉冲间隔随机性的影响；LFSR状态码的抗角度欺骗式干扰与抗高重频干扰效果均优于其他编码方式。     

HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法

为了提高关键帧提取的准确率，改善视频摘要的质量，提出了一种HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法。首先，对视频序列进行编解码，在解码中统计HEVC帧内编码PU块的亮度预测模式数目。然后，特征提取是利用统计得到的模式数目构建成模式特征向量，并将其作为视频帧的纹理特征用于关键帧的提取。最后，利用融合迭代自组织数据分析算法(ISODATA）的自适应聚类算法对模式特征向量进行聚类，在聚类结果中选取每个类内中间向量对应的帧作为候选关键帧，并通过相似度对候选关键帧进行再次筛选，剔除冗余帧，得到最终的关键帧。实验结果表明，在Open Video Project数据集上进行的大量实验验证，该方法提取关键帧的精度为79.9%、召回率达到93.6%、F-score为86.2%，有效地改善了视频摘要的质量。      

一种混合多边缘型LDPC码密度进化算法

在二进制输入加性高斯白噪声信道下，研究了基于多边缘型低密度奇偶校验码（Multi-edge Low Density Parity Check，MET-LDPC）的密度进化算法。针对高斯近似算法在前期迭代中的不准确问题，提出了一种改进算法。在分析MET-LDPC码的密度进化的基础上，将全密度进化与高斯近似算法结合，通过设置切换限制条件，弥补早期迭代的不准确，提高编码阈值估计的准确性。仿真结果表明,与MET-LDPC全密度进化算法相比，所提算法可以有效提高编码阈值估计的准确性，对LDPC编码的设计有一定的参考价值。     

基于深度卷积长短时神经网络的视频帧预测

针对视频帧预测中难以准确预测空间结构信息细节的问题，通过对卷积长短时记忆（LSTM）神经网络的改进，提出了一种深度卷积长短时神经网络的方法。首先，将输入序列图像输入到两个不同通道的深度卷积LSTM网络组成的编码网络中，由编码网络学习输入序列图像的位置信息变化特征和空间结构信息变化特征；然后，将学习到的变化特征输入到与编码网络通道数对应的解码网络中，由解码网络输出预测的下一张图；最后，将这张图输入回解码网络中，预测接下来的一张图，循环预先设定的次后输出全部的预测图。与卷积LSTM神经网络相比，在Moving-MNIST数据集上的实验中，相同训练步数下所提方法不仅保留了位置信息预测准确的特点，而且空间结构信息细节表征能力更强。同时，将卷积门控循环单元（GRU）神经网络的卷积层加深后，该方法在空间结构信息细节表征上也取得了提升，检验了该方法思想的通用性。     

数据驱动的机床等待过程节能方法研究

为了降低机床等待过程中的能耗，提出了一种实时数据驱动的机床等待时间预测与节能控制方法。首先，建立了射频识别驱动的生产进度评估方法，并以生产进度数据作为输入，构建了基于堆栈降噪自编码的机床等待时间预测模型；其次，依据预测的机床等待时间，提出了机床状态切换方法，以降低机床能耗；最后，通过一个电梯零部件制造车间的案例分析，表明该方法的预测误差仅为4.1%，同时将机床等待过程能耗降低了57%，实现了制造车间的节能减排。     

DPA-Zn金属阳离子脂质的合成及其DNA相互作用研究

本文基于Zn(II)-二甲基吡啶胺(Zn-DPA)金属头部和二硫键连接键,分别以胆固醇和皂素为疏水尾部合成了两个阳离子脂质6a-6b。通过核磁共振波谱和质谱表征了其结构。进一步,通过凝胶电泳、溴乙锭置换和粒径电位实验考察了它们与质粒DNA的相互作用。结果表明,两个金属脂质均可将DNA包裹缩合成具有适当粒径大小和zeta电位的纳米颗粒;含皂素的脂质6b比胆固醇脂质6a有更强的DNA结合能力。