该文指出Hong(2001)在多速率运动模型中关于过程噪声的一处错误,提高了多速率运动模型状态估计效果,并在此基础上建立了多帧概率数据关联算法.在确定多帧量测数据有效回波时,提出双重门限方法,有效减少了多帧概率数据关联算法的计算量.最后针对各种杂波密度情况对多帧量测数据概率数据关联算法的性能进行了分析.

现场可编程门阵列(FPGA)被广泛应用于卷积神经网络(CNN)的硬件加速中。为优化加速器性能，Qu等人(2021)提出了一种3维可变换的CNN加速结构，但该结构使得并行度探索空间爆炸增长，搜索最优并行度的时间开销激增，严重降低了加速器实现的可行性。为此该文提出一种细粒度迭代优化的并行度搜索算法，该算法通过多轮迭代的数据筛选，高效地排除冗余的并行度方案，压缩了超过99%的搜索空间。同时算法采用剪枝操作删减无效的计算分支，成功地将计算所需时长从10⁶ h量级减少到10 s内。该算法可适用于不同规格型号的FPGA芯片，其搜索得到的最优并行度方案性能突出，可在不同芯片上实现平均(R1, R2)达(0.957, 0.962)的卓越计算资源利用率。