摘要:岩石的介电常数是表征其电磁辐射特性的重要参数，对于遥感对地观测具有重要意义。然而，现有的介电常数测定方法通常对样品的形状和尺寸有特定要求，且所测得的介电常数只能代表岩石局部小区域的介电特性，无法表征岩石整体的介电特性。为此，本文基于微波干涉理论，首先研究并提出了一种利用微波辐射计来测试岩石介电常数的新方法。然后，基于该方法并利用C波段微波辐射计对花岗岩和砂岩的介电常数进行了测试。为验证测试结果的正确性，利用AET开口同轴谐振腔方法对该结果进行了对比验证。结果表明，利用新方法测得的花岗岩和砂岩的介电常数分别为3.89和5.71，与AET开口同轴谐振腔法测量结果相比，相对误差分别为3.2%和2.7%，误差较小。研究结果初步表明了新方法的可行性，对于目前的点式介电常数测试方法不失为一种有益的补充。

摘要:全桥子模块的负电平输出性能，可使混合型MMC系统交流调制比大于1。基于高交流调制比的混合型MMC配比优化设计，可降低直流故障率，提升交流电网电压等级，扩展交直流电压运行区域，对柔性直流输电发展意义重大。因此，提出直流故障穿越与半桥子模块电容电压平衡约束的高交流调制比混合型MMC全桥比例设计方法；建立±500kV双端混合型MMC系统模型，分析直流故障量暂态特性与半桥子模块电容电压波动规律，得到混合型MMC配比综合优化设计方案。结果表明，全桥占比应不小于41%，随全桥比例增大，系统故障后电压恢复时间先减后增，故障自清除时间缩短，半桥子模块电容电压波动减小8.15kV，电容电压波动与交流调制比呈正相关变化；全桥比例为75%的MMC子模块故障处理能力强，综合性能最优。研究结果为MMC轻型化设计提供参考。

摘要:针对雷达、通信、电子计量与测试领域对高精度、低噪声、高分辨率、可编程脉冲信号的需求，设计了一种皮秒级可调脉宽脉冲码型生成电路，用于产生脉宽精密可控的多模式多功能系列化脉冲码型信号。该脉冲码型生成电路基于小数分频原理，改变小数分频比将小数杂散移至高频段并由环路低通滤波器滤除，达到降低脉冲信号噪声的目的，在此基础上通过并串转换芯片产生目标信号以及向FPGA提供时钟信号以弥补FPGA本身时钟频率低，精度差的缺点。测试结果表明，脉冲生成电路可产生脉冲频率范围为1mHz～400MHz、最小占空比步进为～的脉冲信号，脉冲信号生成电路输出信号码型可选择归零码、不归零码、归一码、伪随机码等脉冲码型格式的脉冲码型信号。

摘要:模糊测试(Fuzzing)是软件漏洞挖掘的主要技术，它能随机生成测试用例并动态执行程序，可以覆盖较深的分支。但模糊测试技术中变异存在一定的盲目性，并且随机变异样本执行相同路径的频率很高，导致变异样本冗余，从而降低测试效率。本文提出并实现了一种基于控制流分析的导向性灰盒模糊测试方法CTM (Control Flow Test Case Generate And Mutation)。CTM首先对目标二进制程序进行静态分析获取程序控制流图，再根据程序控制流分析程序路径执行稀有度，接着识别执行路径上敏感函数来计算程序执行路径比重，并且求解生成测试用例；其次在模糊测试过程中，对非格式关键信息位置进行变异；最后根据支路覆盖反馈信息，利用启发式规则对执行路径约束信息进行求解，来生成新测试用例样本。CTM 通过引导性的测试用例和定位变异方法，提高模糊测试生成满足复杂分支条件测试用例的概率，从而提高代码覆盖率和减少变异样本冗余。为了验证本方法有效性，本文选择readelf、gif2png等真实应用程序进行测试，并与业界主流Fuzzing软件Driller和AFL进行对比测试，测试结果表明，CTM发现crash和探索新路径的能力都有所提高。

摘要:为准确地对滚动轴承退化趋势进行预测，提出了KPCA和TCN-attention的组合预测方法。首先，利用KPCA对轴承的高维特征集进行非线性特征提取，并将第一主成分作为轴承的性能退化指标，对第一主成分进行归一化和平滑预处理；然后，在时间卷积网络TCN中加入注意力机制来赋予隐藏层中关键特征的权重系数，找出TCN提取每个时间步的局部特征中贡献最大的部分，进而筛选出关键信息；最后，利用辛辛那提IMS轴承外圈和内圈的全生命周期数据对所提方法的可行性进行了验证，实验结果表明，与未加注意力机制的TCN和GRU、LSTM对比，所提方法的外圈RMSE和MAE预测指标分别降低至0.00299和0.00217，内圈RMSE和MAE预测指标分别降低至0.03401和0.02490，具有更高地预测准确性。

摘要:设计了一款工作频率低、频带宽的HF/UHF波段功率放大器。为满足指标要求，该设计采用三级晶体管级联。选定晶体管之后，根据各级晶体管的结构和性能设计了输入、输出以及级间匹配网络。采用多级L型匹配网络实由于功率放大器的输入阻抗匹配电路，采用多级L型匹配网络结合1：1同轴巴伦阻抗匹配网络实现输出阻抗匹配电路，将增益级晶体管的输出阻抗和驱动级晶体管的输入阻抗各自匹配到50Ω，再级联实现两者之间的级间匹配电路设计，将驱动级晶体管的输出阻抗与输出级晶体管的输入阻抗通过多级L型匹配网络直接匹配到一起，实现驱动级晶体管和输出级晶体管之间的级间匹配电路设计。加工制作了500kHz~1GHz功率放大器，经测试验证，输出功率可达20W以上，增益平坦度优于±3.0dB，工作效率20%左右。

摘要:为提高智能气动调节阀的控制性能,本文根据气动执行机构的建模分析,提出一种基于模型参数自学习的调节阀最优控制策略｡首先,建立气动执行装置的动力学模型,并对五步开关控制算法进行分析｡其次,基于模型设计最优控制所需要的控制参数自学习策略｡最后,根据参数自学习获得的控制参数,对五步控制方法进行改进,给出一种优化控制策略及实施步骤｡实验结果表明,所提优化控制算法控制过程中无明显超调产生,震荡显著减弱｡控制精度明显提高,调节时间显著缩短，其中小行程平均调节时间缩短了38.1%,平均误差减小了61.4%;大行程平均调节时间缩短了38.7%,控制精度提高了39.4%。

摘要:针对无线传感器网络中(Wireless Sensor Networks, WSNs)节点随机部署造成覆盖不充分问题，提出了一种改进麻雀搜索-覆盖率增量(Improved Sparrow Search Algorithm - Increment of Coverage Ratio, ISSA-ICR)算法。首先，ISSA针对探索者向原点收敛的问题，改进探索者位置更新方式，避免算法陷入局部最优解；其次，在算法迭代阶段引入以迭代次数为自由度参数的 t 分布扰动以及探索者-追随者数量动态调整策略，平衡算法全局和局部搜索能力；再次，采用随机回归的越界处理策略，合理处理个体越界重定位问题，并确定节点待部署位置；最后，基于ICR策略构建节点调度优化模型以确定最终部署位置。仿真结果表明，与麻雀搜索算法、标准粒子群优化算法及自适应虚拟力扰动麻雀搜索算法相比，ISSA-ICR节点覆盖多目标优化算法分别提升了目标区域4.96%、8.81%及3.84%的覆盖率，使节点分布更均匀，同时减少了节点移动距离。

摘要:为提高现有配准算法精度和配准效率，提出了一种基于点云特征向量提取的点云配准算法。该算法利用点曲率和邻域内点数量作为综合判据筛选特征点，然后对特征点进行主成分分析提取特征向量，利用特征向量变换关系求解待配准点云之间的变换矩阵实现粗配准，精配准阶段创建点云k维二叉树，通过k维二叉树最近邻搜索来提高ICP算法精配准效率。为验证算法的有效性，将本文算法与多种配准算法在公开数据集Bunny和Horse以及实测环境点云数据进行配准实验对比分析，实验结果表明，计算时间相较于ICP算法减少60%，所提算法具有良好的精度和配准效率。

摘要:数据缺失降低了数据的可利用性，因此如何预测缺失数据变得尤为重要。针对缺失数据问题，提出一种改进麻雀搜索算法优化深度极限学习机的预测算法。首先，将 Singer混沌映射、柯西-高斯变异策略和余弦权重因子与麻雀搜索算法结合；其次利用改进后的麻雀搜索算法优化深度极限学习机中的各极限学习机中自动编码器的输入权重与偏置，进行缺失数据预测。实验表明，在小数据量，低缺失率下时，改进麻雀搜索算法优化深度极限学习机相较于麻雀搜索算法优化深度极限学习机、粒子群优化深度极限学习机、深度极限学习机，其稳定性强，预测精度最高；在均方根误差、平均绝对误差等评价指标上改进麻雀搜索算法优化深度极限学习机优于对比算法。

摘要:气象数据为多元时间序列，为了解决传统气温预测算法预测误差大、时空特征提取不充分的问题, 将灰色关联分析、卷积长短时记忆网络和双向长短时记忆网络融合，提出了一种GRA-Conv-BiLSTM气温预测方法。灰色关联分析法解决了传统方法中参数选择困难的问题，然后设定时间窗，结合历史气温作为模型的输入，建立卷积长短时记忆网络和双向长短时记忆网络动态加权融合的预测模型以增强模型的时空特征提取能力，并以四川省某气象站点历史数据作为样本进行实验。结果显示，对于数据量庞大的多元气象时间序列，该模型表现出更强的优越性，能够适应动态非线性变化，预测精度更高。

摘要:针对传统的抽取式、生成式方法在摘要自动生成任务上存在可读性、准确性不足的问题，提出了基于HRAGS (Hybrid Guided Summarization with Redundancy-Aware) 模型的混合式摘要生成方法。该方法首先使用BERT预训练语言模型获取上下文句子表示，结合冗余感知方法构造抽取模型；然后将训练完毕的BERT双编码器和随机初始化的具有双编码-解码注意力模块的Transformer解码器相结合构造生成模型，采用二阶段微调策略解决编、解码器训练不平衡的问题；最后使用Oracle贪婪算法选择关键句作为指导信号，将原文和指导信号分别输入生成模型以获取摘要。在LCSTS数据集上进行验证，实验结果表明，相比于其他基准模型，HRAGS模型能够生成更具可读性、准确性和ROUGE得分更高的摘要。

摘要:针对卫星导航阵列抗干扰处理过程中的阵列校正问题，本文采用一种基于载波相位测量的阵列天线自适应校正技术。利用阵列天线各阵元分别接收同一颗卫星信号，分别进行捕获、跟踪、观测量提取等，获取指定卫星各通道载波相位，求取载波相位差，计算各通道间误差，对阵列天线幅相不一致性进行校正，从而降低幅相不一致性对抗干扰算法性能的影响。相比于传统阵列天线自适应校正算法，具有以下优点：1）可针对每颗卫星进行单独校正；2）可综合校正射频通道不一致性、天线阵子安装误差、AD采样不一致性造成的通道相位不一致；3）可实时对卫星来向的通道误差进行校正。仿真证明，该方法具备较好的幅相误差抑制效果。

摘要:针对传统物流配送操作流程繁琐、易受人为因素影响的问题，提出了将无人机引入物流进行配送的方法。首先，利用随机Petri网理论分别对传统物流配送系统以及无人机物流配送系统进行Petri网建模；其次，基于随机Petri网构建马尔科夫链，利用马尔科夫链对模型进行性能分析；再利用随机Petri网的化简规则对两个模型进行等效变换，计算一次配送业务流程的平均作业时间；最后，再对分析结果进行对比研究。研究对比结果表明，相比传统物流配送，利用无人机进行物流线路的再规划，在满足全线路由合理化的同时，时效履约提高了25.6%，由此可见，利用无人机进行物流配送可以明显缩短配送时间，有效提高配送效率，对实际物流问题具有一定理论借鉴意义。

摘要:针对现有鱼眼图像畸变校正算法校正后图像边缘区域存在失真的问题，在经度校正算法的基础上引入拉伸因子设计一种快速校正算法。首先利用快速扫描方法提取图像有效区域，得到畸变图像有效区域半径及圆心，其次在鱼眼图像畸变模型和径向畸变原理的基础上，确定畸变校正拉伸因子，然后分别在经度和纬度方向上增加拉伸因子进行校正，最终将校正结果与经度校正算法、经纬校正算法、双经度算法和重定心校正算法进行比较。结果表明，该算法能有效改善图片边缘的失真现象，且校正效率相比其它算法均有明显提高。综上所述，本文提出的算法能够快速有效地对鱼眼图像进行高质量的校正，为畸变校正质量提升相关研究提供借鉴。

摘要:微观驱替实验中为了模拟非均质分布的情况，需要将多幅不同的孔隙二值图像拼接为一幅完整图像，而这些拼接图像没有重叠区域，需要根据待拼接图像的纹理信息进行图像拼接修复。针此类问题，本文通过对图像邻域的相关性问题进行研究，提出一种基于块匹配和多级采样的图像拼接方法，该方法结合5个判决准则，以修复孔隙图像边界间的弯曲轮廓和不规则纹理，并通过粗尺度到细尺度的图像拼接过程，使得最终拼接完成的薄片孔隙图像能够更加真实地反映岩心特征。为了验证本研究方法的有效性，将本文所提算法与现有的传统图像修复算法和基于深度学习的图像修复方法进行对比，并通过主观视觉与客观指标对图像拼接实例的结果进行评估，结果表明本研究提出的算法在PSNR和SSIM指标上优于现有的图像修复算法，分别提高了6.08dB和0.015，并且在图像纹理的自然过渡以及整体结构的一致性方面有更好的表现。

摘要:自动驾驶领域主流目标检测算法对小目标检测效果差，给行车安全带来了威胁，对单阶段无描框CenterNet算法进行改进以解决此问题。首先，替换原主干网络为具有分裂注意力机制的ResNeSt50网络，并将ReLU激活函数升级为FReLU，以极少的额外计算开销强化了特征提取效果；然后提出轻量级网络PASN融合不同尺度的语义特征，并在浅层特征输入端引入空间池化金字塔(SPP)模块强化小目标信息的表达；最后在Kitti数据集进行随机多尺度输入训练。验证集结果表明改进后算法的FPS达到37.7满足实时性要求，小目标检测精度较原算法提12.9%，平均检测精度提升13.9%，同时检测速度与精度均高于主流算法Yolov4；在实车上每秒可检测31帧图像，为自动驾驶技术发展提供有力支持，具有工程应用价值。

摘要:人体动作识别是计算机视觉领域的研究热点之一，在人机交互、视频监控等方面具有深远的理论研究意义。为了解决2D CNN无法有效获取时间关系等问题，利用Transformer在建模长期依赖关系上的优势，引入Transformer架构并将其与2D CNN相结合用于人体动作识别，以更好地捕获上下文时间信息。首先使用融合通道-空间注意力模块的2D CNN提取强化的帧内空间特征，其次利用Transformer捕捉帧间的时间特征，最后应用MLP Head进行动作分类。实验结果表明在HMDB-51数据集和UCF-101数据集上分别达到了69.4%和95.5%的识别准确度。

摘要:在智能酿酒工艺中，对酒瓶外包装进行瑕疵检测是质检环节重要的一环。本文基于改进YOLOv3目标检测算法，将其应用到酒瓶盖瑕疵检测的环节中，最终结果符合工厂生产线对瑕疵检测精度和速度的要求。该方法在YOLOv3主干Backbone网络的残差模块中引入SENet Module，应用注意力机制加强对特征的提取，在Neck特征金字塔网络中引入自适应特征融合网络（ASFF），融合不同尺度的特征信息，提高模型的预测能力，同时引入Focus Loss损失函数解决正负样本不均衡问题，加速损失函数的收敛速度。改进后的YOLOv3-ASFL在自制酒瓶盖瑕疵数据集上mAP达到92.33%,单张图像检测时间仅为0.085s,比原始YOLOv3在相同数据集上的mAP提升了6.59%。改进后的YOLOv3模型性能更好，符合酒瓶包装生产线对瑕疵检测的需求。

摘要:为了降低因疲劳驾驶而导致的事故发生率，提出一种利用卷积神经网络与人脸特征点、疲劳判定指标相融合的方法，共同构建疲劳驾驶检测模型。首先利用SSD（Single Shot MultiBox Detector）网络定位驾驶员的眼睛与嘴巴区域，VGG16 网络学习这两个区域所包含的疲劳特征；同时再结合人脸68特征点、眼睛纵横比（Eye Aspect Ratio, EAR）和嘴巴纵横比（Mouth Aspect Ratio, MAR）共同判定驾驶疲劳状态。最后，在相同测试集下分别计算SSD算法和Faster-RCNN算法的平均精度均值mAP；在YawDD数据集上应用此模型；并通过模拟驾车环境来验证此模型的可行性。实验结果表明，SSD算法要优于Faster-RCNN算法，并且此模型在YawDD数据集上的检测准确率约达97.2%，摄像头也能对驾驶员的状态进行实时检测。此模型对疲劳状态的检测十分有效，可在一定程度上降低因疲劳驾驶而导致的事故发生率。

摘要:针对传统方法检测锂电池表面缺陷精度低、速度慢的问题，提出一种改进的YOLOv4算法。首先，在 CSPDarknet-53 骨干网络中使用空洞卷积代替传统卷积，提高了对不同尺度缺陷的检测。其次，将通道注意力机制插入到颈部网络中，自适应地选择一维卷积核的大小，降低模型的复杂度和计算量。最后，在分类和边界框回归中融合条件卷积来提高网络性能，并扩大数据集以解决由于缺陷样本太少而导致的网络训练过拟合问题。实验结果表明，改进后的YOLOv4算法可以有效检测锂电池表面缺陷并提高对于缺陷的识别和定位能力。改进算法的平均精度均值为93.46%，相较原算法提高了3.03%。

摘要:针对目前磁共振影像上前列腺组织区域的自动分割存在分割精度较低和过分割等问题，提出了一种基于密集连接和Inception模块的U-Net分割算法。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡化方法对前列腺图像进行处理，增强信息的可检测性。此外，该算法将密集连接思想引入到U-Net模型中，改进原有编码器和解码器的连接方式，实现多尺度语义信息的融合和传播。同时，使用由空洞卷积驱动的Inception模块代替原有的级联卷积操作，以增加网络的宽度，增强对不同尺寸目标的特征提取与表达能力。最后，针对非组织目标存在的过分割问题，设计了一种具有分类引导功能的校正器，以减少假阳性预测。通过对NCI-ISBI 2013 Challenge公开数据集进行测试，以Dice相似系数、准确率和假阳率作为评价标准，其均值分别可达86.12％、97.96％和1.11％。实验结果表明，与其他分割算法相比，该算法具有更好的分割效果。

摘要:针对自联想核回归(AAKR)算法在计算相似度时未考虑状态向量中各元素对欧氏距离贡献程度不一、模型参数常依据主观经验进行标定而导致模型精度较低的问题，提出基于旗鱼优化（SFO）的改进AAKR算法建立齿轮箱正常行为模型的非参数建模方法。首先，以全参数等间隔划分方法构建记忆矩阵；其次，在AAKR模型中引入距离权重系数并通过SFO算法对AAKR模型中的宽度系数和距离权重系数进行优化；最后基于滑动窗口和残差数据构造健康指数实现风电机组齿轮箱的状态监测。以某台2MW风电机组实测数据为例进行验证，结果表明，相比于传统AAKR、加权AAKR和稳健状态估计模型，所提算法平均精度分别提高了1.55%、0.6%、0.76%，在故障预警时通过所构造的健康指数能够更灵敏、准确的反映齿轮箱的早期故障及其发展趋势。

摘要:针对冲击噪声背景下相干信号源的波达方向估计问题，提出了一种基于分数低阶矩的修正MUSIC算法。首先根据阵列接收数据，计算出分数低阶矩矩阵，从而抑制冲击噪声对阵列接收数据的影响；然后采用修正MUSIC算法基本原理，通过对矩阵的共轭重排，解决因相干信号的存在而导致的阵列协方差矩阵秩的亏损问题，并提高了算法的估计性能。通过对所提方法进行仿真实验验证以及相关理论性分析得知：所提算法能够有效抑制冲击噪声的影响，同时可对相干信号进行解相干处理，并且与分数低阶奇异值分解算法及数据预处理后进行重构的自适应方法相比具有更高的估计精度和估计成功概率。

摘要:针对热式质量流量计测量过程中模数转化器(ADC)对传感器采集的电信号转化过程中，由于器件本身的系统误差和输入信号、外部电路引起的噪声误差导致的转化的数字量偏离理论值且不断波动的问题。提出了一种基于改进卡尔曼(kalman)算法的软件滤波方法，在消除误差的同时提高kalman算法收敛速度，并通过概率统计的方法对数据误差建立概率分布模型，为kalman参数的选择提供理论依据。最后在FPGA上实现该算法并进行试验验证，相较于滤波前的数据，平均误差由1.81%降低至0.82%，数据波动控制在2LSB范围内。结果表明该方法能有效消除误差，提高测量系统的稳定性。

摘要:针对无线通信系统中的多频段传输天线的小型化问题，设计了一种由L型微带线馈电的小型化缝隙天线。通过在地平面上开三个阶梯组成一端开口的缝隙切断电流路径，从而实现WLAN频段的双频带覆盖。运用电磁仿真软件对天线进行参数仿真和优化分析，通过改变缝隙的长度和宽度来实现天线同时工作在2.45GHz和5.8GHz。结果表明天线端口回波损耗S11≤-10dB以下工作带宽分别为2.4~2.49GHz和5.48~6.1GHz，满足IEEE802.11b/g和IEEE802.11a/n标准。同时对天线进行实物制作并进行端口回波损耗、增益和辐射方向图测试，仿真结果与测试结果比较吻合。相较于传统平面缝隙天线，本文提出的天线尺寸紧凑且结构简单，易于加工并与电路良好集成，具有广泛的通信应用前景。