导读:本文包含了机载平台论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:深度学习,卷积神经网络,视频目标检测,无人机载平台
机载平台论文文献综述
赵京元[1]（2019）在《基于FPGA的无人机载平台视频目标检测加速算法研究》一文中研究指出随着近年来无人机研究迅速发展,在无人机载平台上实现的视频目标检测算法被广泛地应用于土地勘测、农业作业、抢险救灾等多种领域。以CNN模型为首的深度学习算法为无人机载平台视频目标检测算法的精度带来了巨大的提升。无人机载平台通常对视频目标检测算法的实时性和系统整体功耗有着严格的要求。FPGA内部包含大量并行逻辑资源,性能足以处理CNN这类计算密集型任务。同时,FPGA功耗较低,是无人机载平台运行视频目标检测算法较好的硬件加速器。本文首先探索了CNN模型的定点化近似方法,以降低CNN模型在无人机载平台上的计算成本。经过大量实验和分析,本文成功通过线性量化和静态线性量化的方式以小于1%的正确率损失实现了轻量化CNN模型SqueezeNet V1.1的8bit定点化。其次,本文以SIMD并行计算方式作为基本思路,设计了包括卷积层加速算法和池化层加速算法的基于FPGA的视频目标检测加速算法。在此基础上,本文针对卷积层的计算特点和FPGA内部结构,提出了参数共享和跳过0激活值后续运算两种卷积层加速算法优化策略。最后,本文通过控制变量的方法详细测试和分析了不同参数和优化策略下,视频目标检测加速算法在DE10-Nano无人机载平台上的性能、功耗表现。本文提出的基于FPGA的视频目标检测加速算法在2.5W的功耗下,最快每秒可处理约8张图片,等效运算速度5.95GFLOPS。对比相关研究,本文提出的算法在能量利用效率上有显着优势,并且是资源有限FPGA平台上运算性能较快的算法之一。本文提出的基于FPGA的视频目标检测加速算法为无人机载平台低延迟、低功耗地运行视频目标检测任务打下了良好基础。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
梁华[2]（2019）在《机载平台上对地目标检测算法研究》一文中研究指出机载平台上的目标检测一直以来都是军事领域的重要研究内容,是机载光电预警、机载光电侦查的重要组成部分。搭载在机载平台上的目标检测算法大多是传统的目标检测算法,一般由区域选择、特征提取、分类回归等部分组成,比如经典的基于目标模板匹配的策略,具有算法实现简单、检测速度快、检测效果良好等优点,但是需要一定的先验知识,并且极易出现一旦某帧检测失败后,其更新模板易受到背景污染的情况,因此需要较为复杂的模板更新策略,然而航空光电成像环境复杂,天气的变化、光照亮度的变化以及机身抖动都会对目标成像质量造成影响,同时由于机载平台本身的快速运动或者目标自身的快速运动使成像目标易发生形变,传统的算法不能获得较好的鲁棒性。因此本文研究了基于深度学习的航空对地目标检测。相较于传统的特征提取方式比如Harr、Sift、Hog等特征,深度特征的优势在于不易受物体形变、光照变化、背景干扰等变化因素的影响,但是复杂度增加了很多,需要强大的计算力支持。而航拍目标检测既需要较好的检测准确率,也需要较高的检测速度,因此本文的主要工作集中在如下方面:(1)为了应对复杂的环境变化,本文采取了一系列的数据预处理措施,包括常见的旋转、剪裁、亮度、噪声等变化的数据扩充策略,以增强模型的鲁棒性。由于是针对机载平台上的目标检测,时常面对云雾及恶劣天气的干扰,因此专门进行了去雾算法的研究,减轻天气环境因素对成像质量的影响,降低成像过程中信息的丢失,增强算法的稳定性。(2)为提高航拍小目标的检测精度,本文提出了一种多层特征融合进行目标检测的方法。其中浅层特征提取的是目标的边缘、轮廓信息,有利于实现目标准确定位。而深层特征提取的是目标的语义、环境信息,有利于实现目标的精确识别。因此充分利用目标的深浅层特征可以更好的获取更多的目标信息,弥补了YOLO算法对于小目标检测的不足,并且在最终输出目标时引入改进的非极大值策略以改善目标重迭的影响,使检测精度在自制数据集上达到了0.63mAP。(3)为减低模型存储需求,提高检测速度,本文将奇异值分解策略应用于特征图,其中浅层特征图压缩效果达到80%以上,深层特征图压缩效果达到30%以上,同时整个模型的检测速度可以达到18fps。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)》期刊2019-06-01）
王亚茹[3]（2019）在《机载平台雷达多帧联合检测技术研究》一文中研究指出机载雷达目标探测技术在现代军事战争应用中具有重要的价值与意义。随着隐身技术、电子干扰技术等的迅速发展,机载雷达目标探测面临的挑战日益严峻,复杂环境下的弱小目标检测成为当前机载雷达体制亟待解决的技术问题。多帧联合检测(Multi-frame detection,MFD)技术联合处理雷达接收的多个扫描周期的回波信号,积累目标能量,提高对弱小目标的检测能力,但是由于受雷达系统制约,传统多帧联合检测技术仅能对量测严格对齐的多个扫描周期的回波信号进行联合处理,导致传统的多帧联合检测技术在机载平台雷达系统中失效。载机平台多坐标系不统一、各时刻量测之间不对齐及状态空间与量测空间的―非一一映射‖成为值函数积累面临的问题,本文针对这些问题展开理论分析和算法研究,并结合仿真实验对所提方法进行验证。具体研究内容如下:1、研究传统地基雷达系统多帧联合检测技术基本原理,建立雷达量测模型及目标运动模型,推导基于动态规划方法的值函数积累方法,给出工程处理方法及流程,最后通过仿真验证多帧联合检测算法对弱小目标检测的有效性。2、研究机载平台雷达系统工作模式及量测与状态之间的关系,分析机载平台雷达多帧联合检测技术的问题和难点。3、针对机载雷达平台移动导致的量测之间不对齐问题,提出一种基于点集的机载平台雷达多帧联合检测算法。推导载机平台雷达量测数据的坐标补偿模型,消除平台移动对多帧积累的影响,设计基于点集的多帧积累方法,解决机载平台雷达值函数积累问题,提高对弱小目标的检测能力。4、针对机载平台雷达系统中量测空间与状态空间―非一一‖对应的问题,提出一种基于离散空间的机载平台雷达多帧联合检测算法。该方法在标准坐标系下建立状态空间,研究状态空间与雷达量测空间之间的映射建模方法,通过在离散空间积累值函数达到对弱目标检测的目的,充分利用雷达回波数据,进一步提高目标检测能力。以上所提出的算法均通过仿真实验验证,仿真结果证明本文所提算法对机载平台雷达弱目标检测的有效性和实用性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-05-01）
孟令同[4]（2019）在《机载平台相控阵雷达波束和路径资源管理算法研究》一文中研究指出相控阵雷达因其能够同时发射多个波束且波束具有较强的捷变能力而被广泛应用;机载平台(飞机、飞艇和热气球等)因其具有可靠的跟踪、导航和快速的移动性也愈来愈受重视。在实际作战中,二者的有机结合机载平台相控阵雷达系统需要利用不同的资源用于不同的任务以应对战场态势变化。如何充分优化机载平台的路径、相控阵雷达的波束功率以及系统资源的联合优化来提高系统的探测性能是目前国际研究的热点和难点。围绕机载平台相控阵雷达资源管理问题,在跟踪模式下进行了分布式机载平台路径规划以及机载平台路径和相控阵雷达波束功率联合管控的理论分析、方法研究和仿真实验等工作,主要内容如下:1.针对机载平台相控阵雷达系统资源管理的问题,阐述了机载平台相控阵雷达资源管理的基本概念和内涵,建立了不同作战任务下机载平台相控阵雷达资源管理的数学模型,设计了系统资源优化框架,分析了滤波算法和融合算法。2.针对目标跟踪下的相控阵雷达波束功率分配问题,给出了完备的相控阵雷达资源管理系统闭环框架,研究了目标跟踪模式下相控阵雷达波束功率分配方法,验证了优化准则的有效性,实现了多目标跟踪下相控阵雷达波束功率的分配。3.针对分布式机载平台相控阵雷达协同跟踪路径优化问题,推导了基于费歇尔信息矩阵的解析代价函数,提出了一种高效的解决非线性约束和规避障碍的路径优化算法,实现了机载平台以平滑的路径实时精确的跟踪目标;此外,相比于遍历搜索法,所提算法在保证跟踪性能的前提下又在计算复杂度上具有明显优势。4.针对多目标跟踪中机载平台路径和雷达功率联合管控的问题,推导了包含路径和功率的克拉美罗界,建立了包含非线性约束的多维路径和功率联合优化数学模型,提出了一种先确定路径节点再优化波束功率的两步分解算法,相比功率均匀分配优化路径的策略,实现了较优的机载平台路径规划和最佳的功率分配。以上模型和方法均已通过分析和仿真验证,仿真结果证验了所提方法可在一定条件下实现机载平台相控阵雷达的资源管理。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-01）
李大维[5]（2018）在《机载平台下运动目标检测与跟踪技术研究》一文中研究指出机载平台下运动目标的检测与跟踪技术在航空侦察、救灾勘探、交通监控等领域都有着广泛的应用,具有重要的理论价值和实践意义。机载平台下所拍摄的视频序列受到平台运动影响,融入了背景的运动信息,增加了运动目标检测的难度,使得其准确性和可靠性难以保证。运动目标的跟踪方面,平台运动会导致所拍摄的运动目标的形状与尺度等发生较大改变,所使用的算法必须满足长时间的稳定跟踪。针对上述问题,本文首先完成了机载平台下对背景运动的估计与补偿,然后进行运动目标的检测,对其准确定位,最后实现运动目标的稳定跟踪。背景运动补偿环节,提出了一种减少待匹配SURF特征点数量的筛选策略。在参考帧图像的特征点提取出来之后,利用设定好的滑动窗口在图像中遍历,将局部过多且距离很近的特征点剔除,加速匹配过程的同时也提高了匹配精度。然后,利用基于FLANN搜索策略的最近邻准则匹配帧间图像特征点,再使用LS法处理由PROSAC估计得到的最优内点集,拟合求解摄像机运动模型中的各个参数,进而完成对当前帧的背景运动补偿。运动目标检测环节,考虑到背景补偿并不能完全准确地将帧间图像中的背景运动差异全部消去,为了提高算法的自主检测能力,提出了一种基于统计信息的改进滑动平均运动目标检测算法。通过帧差法先一步粗略分离前背景,在滑动平均算法中引入对前背景像素点的统计信息,自适应更新背景建模权重因子,能够更为有效快速建立新的背景模型,进一步融合叁帧差分连通域分析后的检测结果,完成视频序列中运动目标的检测工作。运动目标跟踪方面,重点研究学习了KCF算法思想。在其他学者的研究基础上,对KCF借鉴引入尺度变换,并根据多特征融合方法,在特征层面上融合了HSI特征,加入颜色信息从而增强对目标的描述能力;在决策层面上,将基于KCF和颜色直方图的两种跟踪算法结果计算加权和,发挥各自的独特优势,最后完成了在无人机航拍UAV123数据集上的实验对比分析。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)》期刊2018-06-01）
刘小飞,张旭东,牛宝君[6]（2018）在《一种机载平台轻量化米波阵列天线》一文中研究指出在隐身武器为主要作战对象的现代化空天战争环境下,空天载预警探测系统的隐身目标探测能力已经成为空天雷达探测系统面临的急迫需求,同时,新型空天平台对装备的重量体积具有严苛的适装性要求。本文研究了一种适用于对载荷重量要求苛刻的无人机平台、临近空间平台和球艇平台探测系统的轻量化米波阵列天线,该天线采用槽线天线形式,结合轻量化的制造工艺,实现了阵列天线的高效率、高性能和一体化、轻型化特点的兼顾。(本文来源于《现代雷达》期刊2018年04期）
朱泽雄[7]（2017）在《运动机载平台相位差变化率无源定位技术研究》一文中研究指出现代电子技术高速发展,国际间的电子战领域也不断升级,传统的有源雷达容易暴露自身的状态,从而带来一系列战略问题;无源雷达具有较强隐蔽性、作用距离远和生存能力强等特点而迅速发展起来,各种单站无源定位技术掀起广泛的研究热潮,无源定位技术在陆空和海域都有着极强的应用前景。本文研究了相位差变化率单站无源定位算法,该方法具有机动性能好,定位收敛快和定位误差低等优点。本文对相位差变化率单站无源定位原理做详细的研究,分析干涉仪的架设方式和定位公式推导,仿真公式模型的定位效果。也详细分析了参数误差对定位误差的影响,有效指导工程实践中改善参数来改善定位关系。工程实践的方式给出了相位差测量原理,并详细分析相位差解模糊两种方法,这个过程中分析余数定理解相位模糊存在超量程相位有多解以及多基线不能扩展解模糊相位量程的问题,提出了连续波背景下脉冲信号到达时间估计联合余数定理解相位模糊,经仿真验证,对相位解模糊量程极大的扩展;相位差变化率单站无源定位的系统数据输入有相位差和相位差变化率,在测量过程中只能直接得出相位差数据,文中深入研究了两种提取相位差变化率的方法,仿真并分析比较其效果。最后深入研究了定位滤波,主要仿真定位滤波方法有Kalman系列、粒子系列等较好的定位滤波算法。结合本课题模型的特点,文中详细给出MVEKF和量子遗传算法,对这两种算法进行优势互补。在研究MVEKF时针对初值和协方差实践上匹配问题上,提出了QGA-MVEKF滤波算法,利用量子遗传算法极强的搜索能力,对系统初始数据进行搜索匹配,多次实验中发现量子遗传算法的搜索偏差稳定在一定范围,比较好的弥补了MVEKF的不足,有良好的工程参考价值。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2017-12-26）
江莉[8]（2017）在《机载平台天线系统布局与特定用途天线设计》一文中研究指出本文结合所做的科研项目,着重研究机载平台天线系统布局和特定用途天线。论文主要研究工作包括两个部分内容:一是机载平台天线系统布局设计,采用电磁仿真和实验测试两种方法解决飞机上相关电磁兼容问题;二是特定用途天线的设计,它涵括了用于机载通信系统的宽带低剖面迭层八木天线和用于卫星导航系统的宽波束圆极化微带天线。其研究的具体内容如下:1.机载平台天线系统布局仿真设计。首先,根据天线布局的指标要求和设计难点确定仿真布局方案和仿真软件。其次,运用FEKO电磁仿真软件对机载的7种共20副天线进行校模,也就是得到符合全部机载天线电磁性能指标需求的独立的天线模型,其中包括L频段天线、U/V天线、卫星导航天线、TCAS定向天线、气象雷达天线、ESM天线、共口径天线。第叁,建立机载平台精细的电磁仿真叁维模型,依照性能和用途预判出其上天线的安装位置,设计两种机载天线预布局方案。第四,针对两种不同的方案,分别仿真7种共20副机载天线装机的辐射方向图和隔离度,并基于仿真结果不断修改、完善每一天线的装机位置,最终得到符合性能要求的优化布局。最后计算飞机舱内的电磁环境以及舱体屏蔽性能,并在此基础上评估机舱屏蔽外界干扰电磁波的能力。2.机载天线系统电磁兼容测量。为验证上述仿真布局结果的正确性,并在仿真的基础上进一步完善该机载天线的布局位置,本文设计了相应问题的测量实施方案,其中包括机载天线电指标、舱体屏蔽效能、短波电台通信距离测量方案,并根据测量需要对用于实际测量的飞机电磁样机模型提出了相应的制造要求。机载天线电指标测量方案主要对天线的俯仰面辐射方向图、水平面辐射方向图和相关天线间的隔离度进行测量。舱体屏蔽效能测量方案主要测量不同频段、不同极化方式、不同方向电磁波照射机舱时,舱体内部不同位置的电场值,并利用公式计算舱体屏蔽效能值。短波电台通信距离测量方案主要探测飞机上该天线发射信号的最大可接收距离。最后对飞机电磁样机模型的机身主体结构、支撑结构、天线安装结构、电缆孔位等问题进行讨论,为实际测量奠定基础。3.宽带低剖面迭层八木天线设计。该天线在反射板上加载了两个长为λ_0/4的曲线槽和四个短直线槽结构,反射板上的感应电流和馈电振子的激励电流等效为一个四单元偶极子阵列,通过调节反射板上六个槽线大小可以改变等效阵列中各偶极子的幅度和相位,可以使反射板和有源振子之间的距离缩小到0.04λ_0,且其前后比高达17dB。与此同时,改进引向单元形式,利用阶梯状微带线解决了由于振子间距离缩小、剖面降低带来的阻抗失配问题,并在引向振子单元上激励起相应的电流,使该八木天线产生第二个谐振频点,将天线带宽展宽到20%。在该带宽内天线前后比大于19dB,总体剖面高度为0.08λ_0。仿真和实测结果表明该天线性能稳定,兼顾低剖面和宽频带特性,可用于对天线尺寸和剖面要求较高的宽带机载通信系统中。4.宽波束圆极化微带天线设计。通过改进传统切角微扰结构,在微带辐射片的四个角上切四个半径不相等的扇形凹槽,设计了宽波束圆极化非对称微带天线,使它获得了1.5%的阻抗带宽和172°的3dB轴比波束宽度。同时,为了拓宽上述圆极化微带天线带宽,并使其保持宽波束特性,基于宽波束圆极化非对称微带天线结构,本文设计了连续旋转阵列天线。该天线以加载非对称扇形凹槽的贴片为天线单元,利用连续旋转馈电网络,设计了一个2?2的连续旋转阵列天线。对1-4功分网络结构进行设计,让其四个输出端输出振幅相等、相位相差90?的信号,以此获得该天线的圆极化。通过调节单元间距和扇形凹槽的半径将天线阻抗带宽和圆极化带宽从1.5%展宽到7.8%,且保持较宽的3dB轴比波束宽度。该宽带宽波束圆极化连续旋转阵列在1.524-1.648GHz内,增益的浮动值不超过1dB。仿真和实测结果吻合良好,该天线不仅可用于宽带宽波束无线通信系统中,还可以用一副天线实现GPS和CNSS的综合应用。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-09-01）
杨太平,司福祺,赵敏杰,窦科,周海金[9]（2017）在《基于机载平台测量地表反照率的方法》一文中研究指出地表反照率是研究陆地辐射收支情况、区域及全球气候、地貌等信息的先决条件,对其进行精确测量是开展相关研究的前提和保证。由于大气层吸收的影响,地表反照率不能进行直接测量。因此,采用测量垂直向下与向上散射光的方法,结合SCIATRAN辐射传输模型获得地表反照率。基于此方法,在机载平台上进行观测实验,获取机载平台上垂直向上和向下的辐亮度值,采用迭代反演方法获得石家庄到保定地区紫外波段350~395nm的地表反照率,并对不同下垫面、不同波段反照率进行比较,对城区中心到边缘过渡变化进行详细分析。结果表明,紫外波段350~395nm地表反照率随波长增大而缓慢升高,结果与中等分辨率成像光谱仪(MODIS)数据可达到良好的一致性。不同观测区域结果对比显示,城区地表反照率大于农田,且城区中心比边缘地表反照率大0.014左右,其差异也随波长增大而升高。(本文来源于《光学学报》期刊2017年12期）
和慧芬,贾翠霞,唐晓斌,路延[10]（2017）在《基于机载平台复杂电磁环境适应性的试验方法》一文中研究指出依据机载系统的作战对象及其面临的电磁环境威胁要素,介绍了机载平台复杂电磁环境适应性试验方法的研究内容及试验数据的处理原则,并给出了对机载平台复杂电磁环境适应性试验方法的几点意见。(本文来源于《安全与电磁兼容》期刊2017年03期）
机载平台论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
机载平台上的目标检测一直以来都是军事领域的重要研究内容,是机载光电预警、机载光电侦查的重要组成部分。搭载在机载平台上的目标检测算法大多是传统的目标检测算法,一般由区域选择、特征提取、分类回归等部分组成,比如经典的基于目标模板匹配的策略,具有算法实现简单、检测速度快、检测效果良好等优点,但是需要一定的先验知识,并且极易出现一旦某帧检测失败后,其更新模板易受到背景污染的情况,因此需要较为复杂的模板更新策略,然而航空光电成像环境复杂,天气的变化、光照亮度的变化以及机身抖动都会对目标成像质量造成影响,同时由于机载平台本身的快速运动或者目标自身的快速运动使成像目标易发生形变,传统的算法不能获得较好的鲁棒性。因此本文研究了基于深度学习的航空对地目标检测。相较于传统的特征提取方式比如Harr、Sift、Hog等特征,深度特征的优势在于不易受物体形变、光照变化、背景干扰等变化因素的影响,但是复杂度增加了很多,需要强大的计算力支持。而航拍目标检测既需要较好的检测准确率,也需要较高的检测速度,因此本文的主要工作集中在如下方面:(1)为了应对复杂的环境变化,本文采取了一系列的数据预处理措施,包括常见的旋转、剪裁、亮度、噪声等变化的数据扩充策略,以增强模型的鲁棒性。由于是针对机载平台上的目标检测,时常面对云雾及恶劣天气的干扰,因此专门进行了去雾算法的研究,减轻天气环境因素对成像质量的影响,降低成像过程中信息的丢失,增强算法的稳定性。(2)为提高航拍小目标的检测精度,本文提出了一种多层特征融合进行目标检测的方法。其中浅层特征提取的是目标的边缘、轮廓信息,有利于实现目标准确定位。而深层特征提取的是目标的语义、环境信息,有利于实现目标的精确识别。因此充分利用目标的深浅层特征可以更好的获取更多的目标信息,弥补了YOLO算法对于小目标检测的不足,并且在最终输出目标时引入改进的非极大值策略以改善目标重迭的影响,使检测精度在自制数据集上达到了0.63mAP。(3)为减低模型存储需求,提高检测速度,本文将奇异值分解策略应用于特征图,其中浅层特征图压缩效果达到80%以上,深层特征图压缩效果达到30%以上,同时整个模型的检测速度可以达到18fps。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
机载平台论文参考文献
[1].赵京元.基于FPGA的无人机载平台视频目标检测加速算法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[2].梁华.机载平台上对地目标检测算法研究[D].中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所).2019
[3].王亚茹.机载平台雷达多帧联合检测技术研究[D].电子科技大学.2019
[4].孟令同.机载平台相控阵雷达波束和路径资源管理算法研究[D].电子科技大学.2019
[5].李大维.机载平台下运动目标检测与跟踪技术研究[D].中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所).2018
[6].刘小飞,张旭东,牛宝君.一种机载平台轻量化米波阵列天线[J].现代雷达.2018
[7].朱泽雄.运动机载平台相位差变化率无源定位技术研究[D].哈尔滨工程大学.2017
[8].江莉.机载平台天线系统布局与特定用途天线设计[D].西安电子科技大学.2017
[9].杨太平,司福祺,赵敏杰,窦科,周海金.基于机载平台测量地表反照率的方法[J].光学学报.2017
[10].和慧芬,贾翠霞,唐晓斌,路延.基于机载平台复杂电磁环境适应性的试验方法[J].安全与电磁兼容.2017