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一种用于多传感器故障弹性位姿估计的分散传感器融合方案
摘要：本文提出了一种新型的分散式两层多传感器融合架构，用于建立一种新型的弹性姿态估计方案。正如将要介绍的那样，融合架构的第一层考虑一组分布式节点。来自不同传感器的所有可能的姿态信息组合被整合在一起，以获得通过涉及多个扩展卡尔曼滤波器获得的各种估计姿态可能性。基于从第一层获得的估计姿态，在第二层引入了故障弹性最佳信息融合 (FR-OIF) 范式以提供可信的姿态估计。第二层将每个节点（在第一层构建）的输出合并为加权线性组合形式，同时明确考虑最大似然融合标准。此外，在测量不准确的情况下，所提出的 FR-OIF 公式通过嵌入内置故障隔离机制实现了自我弹性。此外，FR-OIF 方案还能够在传感器故障或错误测量的情况下解决精确定位问题。为了证明所提出的融合架构的有效性，已经对微型飞行器进行了广泛的实验研究，该飞行器配备了各种机载姿态传感器，例如 3D 激光雷达、实感摄像头、超宽带节点和 IMU。所提出的新框架的效率是可扩展的
多传感器 – 多目标 – 仅方位传感器配准
纯方位估计是目标跟踪中的基本问题之一，也是具有挑战性的问题。与雷达跟踪的情况一样，偏移或位置偏差的存在会加剧纯方位估计的挑战。对各种传感器偏差进行建模并非易事，文献中专门针对纯方位跟踪的研究并不多。本文讨论了纯方位传感器中偏移偏差的建模以及随后的带偏差补偿的多目标跟踪。偏差估计在融合节点处处理，各个传感器以关联测量报告 (AMR) 或纯角度轨迹的形式向该节点报告其本地轨迹。该建模基于多传感器方法，可以有效处理监视区域中随时间变化的目标数量。所提出的算法可得出最大似然偏差估计器。还推导出相应的 Cram´er-Rao 下限，以量化所提出的方法或任何其他算法可以实现的理论精度。最后，给出了不同分布式跟踪场景的模拟结果，以证明所提出方法的能力。为了证明所提出的方法即使在出现误报和漏检的情况下也能发挥作用，还给出了集中式跟踪场景的模拟结果，其中本地传感器发送所有测量值（而不是 AMR 或本地轨道）。
无偏量子相位估计
早期的量子算法主要基于两种算法，Grover 搜索算法 [1] 和量子傅里叶变换 (QFT) [2, 3]。量子相位估计算法 (PEA) [2] 是 QFT 最重要的应用之一，也是许多其他量子算法的关键，例如量子计数算法 [4] 和 Shor 整数分解算法 [3]。基于 PEA 的寻序子过程被认为是 Shor 算法指数级加速的源泉。虽然 PEA 是在 20 多年前提出的，但它仍然是近年来的研究热点 [5, 6, 7]。相位估计还引发了一个更广泛的主题，即幅度估计 [8, 9, 10, 11, 12, 13]，包括最大似然幅度估计 [10]、迭代幅度估计 [12] 和变分幅度估计 [13]。此外，迭代相位估计算法 (IPEA) [14, 15, 16] 是 PEA 的一种更适合 NISQ (噪声-中间尺度量子) 的变体。在一定的 ϕ 选择策略下，IPEA 与 PEA [14] 完全相同，因此本文不再赘述。相位估计和振幅估计在量子化学 [17, 18, 19] 和机器学习 [20, 21] 等众多领域都有广泛的应用。给定一个执行幺正变换 U 的量子电路，以及一个本征态 | ψ ⟩
色散和码本设计问题的量子加速
摘要 在本文中，我们提出了最大和与最大最小色散问题的新公式，这些公式可通过 Grover 自适应搜索 (GAS) 量子算法实现解决方案，从而实现二次加速。色散问题是被归类为 NP 难的组合优化问题，经常出现在涉及最佳码本设计的编码理论和无线通信应用中。反过来，GAS 是一种量子穷举搜索算法，可用于实现成熟的最大似然最优解。然而，在传统的简单公式中，通常依赖于二进制向量空间，导致搜索空间大小甚至对于 GAS 来说都是令人望而却步的。为了规避这一挑战，我们改为在 Dicke 态上搜索最佳色散问题，即具有相等汉明权重的二进制向量的相等叠加，这显著减少了搜索空间，从而通过消除惩罚项简化了量子电路。此外，我们提出了一种用距离系数的秩替换距离系数的方法，有助于减少量子比特的数量。我们的分析表明，与使用阿达玛变换的传统 GAS 相比，所提出的技术可以降低查询复杂度，从而增强基于量子解决色散问题的可行性。
dendrobium moschatum（银行）SW的DNA条形码。标本
自然界分布稀疏的树突属是最大的兰花科之一。DNA条形码可能是快速，准确鉴定树突物种的最佳选择。本研究的目的是使用DNA条形码技术来描述树突物种。在这里，我们使用了dendrobium sp的标本。从Makawanpur的Brindaban植物园（540 m ASL）收集为测试对象。我们从标本中放大并测序了三个叶绿体基因座，RBCL（Rorose-1,5-双磷酸羧化酶），MATK（成熟酶K）和PSBA-TRNH（基因间间隔）。我们从NCBI中检索了十二个质体序列，代表了六种树枝状物种（D. Candidum，D。Crepidatum，D。Chrysanthum，D。Denneanum，D。Fimbriatum和D. Moschatum）在尼泊尔报道。同样，还检索了一个质子质体的质体胶质体，以用作组外。从每个登录中提取RBCL，MATK和PSBA-TRNH的各个对齐序列。使用Mega X的最大似然方法进行进化分析。结果表明，与用单个基因座序列生成的序列相比，与所有三个基因座（RBCL，MATK和PSBA-TRNH）的组合序列产生的进化树更好。但是，需要其他标记才能提高准确性。
从量子或经典数据学习量子模型
摘要。在本文中，我们讨论了如何在量子系统中表示经典数据分布的问题。所提出的方法是学习量子汉密尔顿量，使其基态近似于给定的经典分布。我们回顾了关于量子玻尔兹曼机 (QBM) [1, 2] 的先前工作，以及如何使用它从量子统计数据中推断量子汉密尔顿量。然后，我们展示了所提出的量子学习形式如何应用于纯经典数据分析。将数据表示为秩一密度矩阵除了经典统计数据外，还引入了经典数据的量子统计数据。我们表明，量子学习产生的结果比经典最大似然方法准确得多，无论是对于无监督学习还是分类。数据密度矩阵和 QBM 解显示纠缠，由量子互信息 I 量化。数据中的经典互信息 I c ≤ I/ 2 = C ，通过选择合适的正交测量基获得 C 最大经典相关性。我们认为剩余的互信息 Q = I/ 2 是通过非正交测量获得的，这可能违反贝尔不等式。过剩的互信息 I − I c 可能用于提高机器学习或其他统计方法的量子实现的性能。
使用质子-质子碰撞产生的轻子+喷流事件测量极化和自旋关联并观察顶夸克对中的纠缠
使用单个电子或μ子事件和处于终态的喷流来测量顶夸克对 ( t ¯ t ) 的极化和自旋关联。测量基于 CMS 实验收集的 LHC 在 ffiffiffi sp ¼ 13 TeV 处的质子-质子碰撞数据，对应于积分光度 138 fb − 1 。通过对数据进行分箱似然拟合，同时提取极化矢量和自旋关联矩阵的所有系数。测量是全面进行的，并包含其他可观测量，例如 t ¯ t 系统的质量和 t ¯ t 静止框架中的顶夸克散射角。测得的极化和自旋关联与标准模型一致。从测得的自旋关联中，应用佩雷斯-霍罗德基标准得出关于 t ¯ t 自旋纠缠的结论。标准模型预测在生产阈值和 t ¯ t 系统质量较高时，t ¯ t 态将发生纠缠自旋。这是首次在高 t ¯ t 质量事件中观察到纠缠，其中大部分 t ¯ t 衰变是空间分离的，预期和观测显著性均高于 5 个标准差。
ulvaceae的系统发育系统学（Ulvales，...
使用编码Rubisco大型亚基，小亚基rDNA和组合数据矩阵的基因的系统发育分析，对ULVACEAE的系统假设进行了测试。使用最大放线和最大似然标准的分析中包括了来自Ulvophyceae和Trebouxio-Phyceae的八个推定的杜斯属和十二个添加物分类单元的代表。分子数据支持ulvaceae的假设，这些假设是基于营养性thalli和Motile Cell Ultrocureture的早期发展。Ulvaceae Sensu Floyd和O'Kelly，包括Percursaria bory de Saint-Vincent，Ulvaria Ruprecht和叶绿体Tanner的密切相关物种，Enteromorpha Link和Ulva L.但是，不支持肠孢和Ulva的单一属。Ulvales和Ulotrichales Sensu Floyd和O'Kelly是单一的。Blidingia Kylin和Kornmannia Bliding与前者和Capsosiphon Gobi结合了后者，尽管这些命令中的关系和其他分类单元之间的关系仍然没有。ULVALES的特征是同构的生命史模式，Gametangia和Sporangia，它们在结构和发育中相同，具有双重末端盖的运动细胞以及由两个相等亚基组成的近端鞘。流动细胞释放和营养性thalli的总形态不是系统上可靠的特征。
宿主系统发育和功能性状分化了小型哺乳动物自然界的肠道微生物
fi g u r e 1小型哺乳动物社区系统发育和肠道微生物组组成。（a）14种的系统发育包括三个分类顺序：啮齿动物（啮齿动物；灰色的亚家族名称），lagomorpha（Hares）和Macroscelidea（Elephant Shrew）。节点上的数字代表Bootstrap支持值，大象sh作为适当的外群。节点上的灰色文本代表啮齿动物中相关的家族，亚家族和部落级进化枝，并表明系统发育代表了我们在这些分类群中及之内对进化关系的最佳当前知识。为了可视化整个系统发育的身体大小分布，我们使用了phytools在R. phytools中实现的最大似然祖先重建方法。微生物组样本量显示在括号中的尖端。（b）微生物组的多样性显示为每个样品±标准偏差的平均ASV数量。（c）堆叠的条形图显示了所有样品中六个细菌门的相对读取丰度（RRA）；灰色显示了代表<5％RRA的19个“其他”门的RRA。[可以在wileyonlinelibrary.com上查看颜色图]
通过融合双极化增强土地利用分类...
摘要。研究了双极化合成孔径雷达 (SAR) 对光学数据对土地利用分类准确性的贡献。为此，实施了不同的图像融合算法，以在保留光谱信息的同时获得空间改进的图像。为了比较融合技术的性能，使用了微波 X 波段双极化 TerraSAR-X 数据和多光谱 (MS) 光学图像 RapidEye 数据。我们的测试地点 Gediz Basin 覆盖农田和人工建筑。在分类阶段之前，应用了四种数据融合方法：(1) 可调 SAR-MS 融合、(2) Ehlers 融合、(3) 高通滤波和 (4) 贝叶斯数据融合。使用统计分析评估了融合图像的质量。在这方面，我们采用了几种方法进行质量评估。然后，我们还使用支持向量机作为基于核的方法、随机森林作为集成学习方法、基本 k-最近邻和最大似然分类器方法对融合图像的分类性能进行了比较研究。实验为双极化 SAR 数据和光学数据在土地利用/覆盖测绘中的融合提供了有希望的结果。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 3.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.9.096054]