摘要:作为陆地生态系统中的生物物理参量之一，土地覆盖是支撑城市动态监测等多种科学研究的基础变量。本文面向基于IGBP体系的土地覆盖产品，提出了一种基于语义邻近度和聚类规则集合的升尺度方法。并在此基础上，针对当前升尺度评价方法中缺少真实参考数据，设计了一种基于类内相似性的精度评价指标ICS。基于MODIS的MCD12C1数据进行了实验，并分别使用占比法与ICS对不同升尺度方法结果开展了综合对比分析与讨论，其中所设计的语义邻近度方法和规则集合法在加权ICS中分别达到84.1%和84.8%，验证了所提出方法的可行性与有效性。

摘要:针对处于混沌状态的降压（Buck）变换器并联均流效果不佳且均流的稳态和动态特性差的现象。首先建立电压控制型Buck变换器的分段光滑开关模型以及离散模型，并分析系统通往混沌的道路。然后确立初值不同的驱动与响应系统。将所设计的终端滑模控制率施加到响应系统上从而实现并联系统的混沌同步控制。基于混沌的同步特性，可以实现电压控制型Buck变换器的并联均流控制。最后通过Matlab/Simulink仿真平台搭建施加控制后的并联系统模型进行实验仿真。结果显示，并联系统均流误差接近于0，并当输入电压发生突变时，均流误差未发生改变，表明施加终端滑模控制后，Buck变换器并联均流误差小且具有较好的稳态和动态特性。

摘要:针对传统平板缝隙天线带宽窄，以及常用宽带平板缝隙天线腔体分层数多，剖面高的缺点，设计了一种新型低剖面宽带平板缝隙天线。该设计对传统方案的辐射单元与馈电网络均进行了改进，增加了缝隙间距的同时，通过合理增加调配块达到宽带良好匹配的效果。缝隙间距的增大，使馈电网络同层化设计得以实现，从而降减少了天线分层数，降低了天线剖面。本文对新型平板天线进行了HFSS仿真优化，仿真结果表明，该新型平板缝隙天线相对带宽可达到15%、分层只有2层，具有宽频带、分层少、剖面低的优点，该新型平板缝隙天线可以作为未来平板缝隙天线主要方案。

摘要:为了解决当下无法实时地对芯片内高频数字信号抖动进行精确测量等问题，本文提出了一种可以将高频数字方波信号低频化的扩展器电路结构。该扩展器对高频数字信号的边沿进行采样和输出，在完整保留信号抖动的同时将输入的高频数字信号实时展开成周期为预设值的低频方波信号。晶体管级的仿真实验和MSI（Medium-Scale Integration，中规模集成电路）板级验证表明：该方法能扩大信号相邻边沿的时间间隔，同时保留原信号的抖动特性，可以用来测量频率达数吉赫兹的高频数字信号的抖动且测量精度非常高（误差小于0.7%）。该扩展器结构简单，可集成于芯片内部用以实时且精准地测量片内高频数字信号的抖动。

摘要:为实现区域自动气象站探测设备级数据质量控制，从观测源头提高气象探测数据的稳定性、真实性和可靠性，本文基于现有区域自动气象站技术架构，利用3个气温传感器、3个雨量传感器、2个风传感器及智能控制单元对现有区域自动气象站进行改造，主要实现对气象观测非线性变量（温度、雨量、风向、风速）的多传感器冗余观测，通过设置采集器端前置算法，对同一时刻、同一要素多个探测数据进行阈值交叉验证，得出最优的探测数据。试验结果证明，多传感器冗余观测技术能有效改进单传感器测量结果的不确定性和不稳定性，提高区域自动气象站探测数据的可用率和准确率具有重要意义。

摘要:针对目前多通道光纤法珀压力传感器解调系统体积大、功耗高的不足，文中提出一种通过MEMS光开关快速连续切换实现四通道解调的方法，选用了一款低功耗CMOS图像传感器S11639并搭建了以FPGA为核心的硬件解调电路，通过编写S11639及AD9826驱动程序完成多通道切换逻辑约束以及干涉光谱的采集，最后经过数据处理和传输部分将各通道所接传感器的腔长在上位机中实时显示。利用标准解调仪器确定标定系数并对四个通达所连接的压力传感器进行腔长的实际测量，腔长测量过程中均无跳点，说明本文设计的四通道解调系统标稳定性较好，误差较小。根据测量数据计算出每个通道的非线性度，四个通道中最大的非线性度为0.93%，同时每个通道的解调速度也能够达到10Hz。

摘要:航向角误差是行人导航中的主要误差之一，常见解决方案是将MIMU与磁力计组合使用，但磁力计误差较大，因此使用前需要进行校准。针对这一问题，本文提出了一种基于磁力计在线校准的行人导航算法，在行走前通过空间旋转的方式进行椭球拟合完成初步校准，之后在行进过程中使用UKF对时变误差进行实时估计并进行校准，以校准后的磁力计输出对行人航向进行修正。数据显示：基于磁力计在线校准的行人导航算法，与磁力计未校准和仅进行初始校准磁力计的行人导航算法相比，闭环误差分别下降了6.17%和2.8%。结果表明：本文提出的算法有效地校准了磁力计，并抑制了行人导航中的航向角发散，提升了导航精度。

摘要:由于MIMO雷达波形的选择与参数设计直接决定了雷达的探测性能、系统分辨率、探测精度以及潜在的抗干扰性能，本文基于模糊函数理论以及MIMO阵型参数，对DDMA-LFM波形集的时频空三维的模糊函数进行分析，分析其波形集与阵列流型相互作用后同雷达在距离-速度-方位三个维度的探测性能的关系。结合发射波形集与雷达阵列流型推导三维的时延-多普勒频率-空间方位MIMO模糊函数，通过公式推导以及仿真分析发现，DDMA-LFM波形无需通过优化编码等，保证了信号的连续性同时简化了设计过程。同时，DDMA-LFM距离（时延）分辨性能与空间方位可独立分离，多普勒频率与空间方位存在相互耦合，但在有效多普勒谱宽内不影响雷达分辨性能，且波形集与阵列相互作用能一定程度上提高某些方位的角度分辨率达5°左右。

摘要:为解决灰狼优化算法存在寻优性能差、收敛性差等问题，提出了一种新型灰狼优化算法。该算法在初始化部分使用反向学习策略生成了有序的个体，有效改善了算法的收敛速度；设计新型的非线性收敛因子和优化个体位置更新策略来协调算法的搜索能力，降低陷入局部最优的概率；引进精英选择保留策略，促使种群进化加速，提高算法收敛速度。基本函数测试和航迹规划仿真实验两者的结果表明新型灰狼优化算法具有较强的收敛性和寻优能力，并且该算法规划航迹所花费的平均航迹代价值比灰狼优化算法少19.9%。

摘要:针对卷积操作只能提取局部频谱信息，不能有效地挖掘频谱之间相关信息的问题，提出了一种基于频谱位移模块的神经网络。该网络采用密集卷积神经网络的架构，并在支路上使用频谱位移模块实现频谱信息之间的交互。利用这种频谱移位取代了频谱间的下采样操作，实现了频谱的全局化特征提取，同时避免了下采样过程中信息的丢失，进一步地提高了频谱特征图质量。并在公开的数据集ESC10和ESC50上验证频谱位移密集模块，在两种数据集的分类准确度分别达到了96.00%和88.75%,与原有的网络相比准确度分别提升了2.1%和2.25%。实验结果表明，和现有的其他卷积神经网络方法相比，所提出的网络能够更好有效地挖掘全局时频信息，具有更高的识别准确率。

摘要:正弦信号的频率估计广泛应用于通信、雷达和声呐等领域，针对正弦信号频率精确估计，提出了一种基于象限判别与移动拟合的正弦信号频率估计方法，首先采用象限判别法对采样序列数据进行周期或相位步距的初步估计，再利用初估参数对序列数据进行正弦移动拟合，最后直接根据移动拟合的各序列点的相位精确计算信号周期或频率。与现有的3种基于离散傅里叶变换(DFT)插值算法进行的仿真精度对比，其结果表明，在设计信噪比分别为-5,0,5 dB,测量频率为11.432 Hz左右6个离散频率，采样频率为2 222.22 Hz以及数据量为5 112个的条件下，该方法的频率估计均方根误差(RMSE)平均值分别为2.048×10-3,1.290×10-3,0.870×10-3 Hz,平均绝对误差(MAE)的平均值分别为1.823×10-3,1.209×10-3,0.687×10-3 Hz,低于其他3种算法的误差，具有更高的精度，更加接近克拉美罗界(CRLB),而且对频率取值范围不敏感，性能稳定。

摘要:针对声级测量中利用传统双线性变换法设计频率计权滤波器时在标称频率高频段出现的误差问题，采用一种基于混沌加权粒子群算法的设计方法，进行了频率计权的优化设计。首先对频率计权的幅频响应的误差来源展开分析研究，然后根据分析结果设定频率计权滤波器的优化对象与适应度函数，从而构造出基于混沌加权粒子群的频率计权数字滤波器优化模型，并求得最佳解。经仿真实验验证，给出的优化算法准确度更高，且最大误差可限制在0.005 dB范围内，满足国家标准中对1级声级计的设计要求，适用于声级测量中的频率计权，也可用于其他领域的滤波器设计。

摘要:针对高速动车组屏蔽线缆受电磁干扰问题，在单层屏蔽转移阻抗解析法模型的基础上，考虑双层屏蔽对屏蔽层直流阻抗和小孔电感的影响，提出用于计算高速动车组屏蔽线缆转移阻抗的双层屏蔽解析法优化模型。同时结合传输线与屏蔽效能理论，推导屏蔽效能与转移阻抗的定量关系，以及芯线受到传导干扰后的理论数学模型。最后，以某动车组屏蔽线缆为研究对象进行建模仿真，分析线缆受扰情况，对比CST仿真值与计算值，验证了本文所提优化模型的正确性。优化模型在各频段的计算误差均值低于10%,验证了优化模型的有效性。揭示了高速动车组屏蔽线缆的受扰机理。

摘要:交通和物流领域的发展，对路径规划算法的时间复杂度与精度提出了越来越高的要求。针对该问题，提出了一种基于栅格地图改进的智能路径选择算法。该算法利用方向信息来对算法进行优化设计，基于原有地图带有的始末位置的方向信息，定义权值矩阵与方向权重向量，以此作为路径中下个栅格的选择依据，并采取奖励与惩罚措施来提高算法的收敛速度。此外，算法还采取了多余栅格的优化措施来提高算法性能。通过对于典型仓储AVG问题模型的仿真来验证算法的有效性。结果表明，路径长度收敛到满足条件的较优解所需的时间，智能路径选择算法较A~*算法及传统Dijkstra算法可以减少10%以上，具有较低的时间复杂度和较高的寻优效率。

摘要:传统卷积神经网络虽然具有较好的应用准确度，但是其的主要缺陷是效率低，为解决这一问题，弱监督算法被提出，现有的弱监督学习算法标记训练样本较少，效率较理想，但是仍然存在误分类率较高等不足。为了同时满足高效率和高精度的要求，本研究结合了弱监督算法和卷积神经网络，提出一种基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法。首先，建立弱监督卷积神经网络特征学习算法的网络模型；其次，通过对空间加以约束，使标记样本和未标记样本建立一定的联系，从而实现特征空间聚类；最后，利用模型训练样本数据，实现基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法的设计。实验结果表明，所提方法误分类率达到5%,分类耗时不超过0.4 ms,能够更好地开展特征学习。

摘要:为了保证重建视觉质量的同时提高重建速率，提出了一种基于空间金字塔生成对抗网络的视频超分辨率重建算法(SPyGAN),该方法在TecoGAN的基础上使用更轻量级的空间金字塔网络结构SPyNet和更高效的上采样方法，能够快速重建图像的高频纹理细节。主要对生成对抗网络TecoGAN的光流预测网络、图像重建模块和损失函数部分进行改进，实验结果表明，该算法与TecoGAN相比，PSNR和SSIM的平均值均有一定提高，此外参数量减少为53.86%,并且重建速率提高至239%,有效提升了模型的重建速率

摘要:IC芯片表面的字符主要包括厂商名称和序列号，这些字符对于芯片的制造和应用具有重要现实意义，针对芯片表面印刷字符的检测，基于HALCON视觉软件开发平台研发了一套芯片字符识别系统。首先，采用灰度值投影法获得字符区域的行和列坐标分割点，进行字符分割。然后，利用形状匹配技术对欲检测芯片图像进行定位与校正，采用BP神经网络分类算法实现字符的识别。通过不同算法的对比实验分析，实验结果表明单张图片检测时间为42 ms,完整字符与缺陷字符的分割准确率均为100%,字符识别率达到99.5%。本系统能有效快速、准确的对IC芯片表面字符进行识别，检测精度满足要求。

摘要:芯片标识码的自动识别对于避免人工插件错误、提高分拣效率具有重要意义。本文设计了一套基于光学字符识别OCR技术的芯片表面标识码自动识别系统。系统由工业相机、光源、检测台、触发装置、PC机组成，触发装置触发工业相机抓拍芯片图片，利用OCR算法对图片中的芯片表面标识码自动识别，并提取出标识码进行后续应用。应用结果表明，单张图片识别时间300 ms左右，识别准确率达到95%以上，在保证一定准确率的前提下，能够极大提高工作效率，具有很好的实用价值。

摘要:针对精密加工行业零件形位公差在线检测实时性不高并且无法同时检测多个零件的问题，采用机器视觉技术，改良了相机采集图像的图像预处理流程与测量方法，提出一种基于CNN的超分辨重建的非接触测量改良算法。相较于其他超分辨率重建算法该算法模型简单，精度较高，速度快，在资源受限的情况下可以兼顾测量精度和效率。为了验证所设计算法的可靠性，设计了一套机器视觉的非接触测量系统。实验结果表明，改良测量方法后测量精度较之前使用的测量方法至少可提高47.86%,平均提高49.67%;该超分辨率算法在分辨率一定的基础上，对原始采集图像的超分辨率重建提升图像分辨率后，测量精度较不使用超分辨率重建提高了60.38%,最后利用该算法实现对多个目标在线同步测量分析，并且精度不低于同分辨率下单一零件检测精度。

摘要:受工作环境恶劣等原因影响，风机叶片常会出现裂纹、凹坑等缺陷。针对当前常用目标检测算法对风机叶片小尺寸缺陷检测准确率低的问题，提出一种基于EfficientDet算法的风机叶片缺陷检测方法。首先采集图像数据并建立Pascal VOC格式的风机叶片缺陷图像数据集，然后对EfficientDet算法中的主干特征提取网络进行改进，减少向下采样次数并调整有效特征层从而增强主干特征提取网络对小尺寸缺陷的检测能力，同时为特征融合网络增加融合路径提升算法的多尺度特征融合能力，选用FReLU作为激活函数实现像素级空间信息建模，并通过Mosaic数据增强和Focal Loss损失函数增加小尺寸缺陷样本对于检测器的贡献。在建立的风机叶片缺陷图像数据集上的测试结果表明改进后的算法模型平均类别精度达到了96.15%,相较于原版的EfficientDet提升了3.77%,对小目标的检测性能有明显提升。

摘要:针对小样本学习中样本数量过少难以表述类别特征的问题，提出一种结合原型校准数据分布的小样本学习方法。首先，利用嵌入网络对图像进行预处理，将提取到的新类特征进行幂次变换。随后，通过相似度加权基类来表征新类样本的原型，充分利用已学过的基类知识来减小计算原型与实际原型的偏差。最后，以新类样本特征与其对应的原型构造均匀分布，根据样本数量改变均匀分布边界，使采样集中在置信度高的区域，生成大量的新类特征扩充训练分类器的支持集。在5-way 1-shot和5-way 5-shot设置中，该方法在miniImageNet数据集上的准确率分别为68.94%和84.75%,在CUB数据集上分别为81.75%和91.88%,均优于现有方法的最好结果。因此，所提方法能有效提高模型在小样本图像上的分类性能，获得更高的预测准确率。

摘要:针对传统半全局立体匹配算法(SGM)在高分辨率图像弱纹理以及视差不连续区域的误匹配问题，提出了一种顾及图像分割信息的SGM算法。该算法在代价计算阶段，首先根据图像分割信息自适应调整匹配窗口大小，采用不同状态信息的改进Census变换计算初始代价，解决传统算法对Census变换窗口中心像素依赖的同时减少了匹配时间；在代价聚合阶段，将图像分割信息与传统SGM算法的全局能量函数进行有机结合，提高算法在弱纹理以及深度不连续区域的匹配效果；最后通过左右一致性检测和子像素细化得到优化后的视差图。所提算法利用Middlebury平台标准数据进行验证，实验结果表明，平均误匹配率为4.54%,与传统SGM算法和一些改进算法相比，该算法能够在影像弱纹理和视差不连续区域获得更高匹配正确率。

摘要:针对传统弹丸图像判读效率低的问题，提出了一种基于改进边缘检测的图像自动判读方法，获得弹丸特征点坐标。在亚像素级别上利用Roberts模板求取图像梯度，寻找邻域内梯度最值绘制锚点，通过智能路线寻迹获得弹丸单像素边缘，采用矩理论求弹丸质心坐标。利用分辨率板检验改进边缘检测方法，并求取阴影图像中弹丸质心。实验结果表明，与传统方法相比，改进算法在边缘的连续性、定位精度上有较好的效果，将弹丸质心坐标的误差由6.7%降低到2.8%。

摘要:天基预警系统是战略预警系统的重要组成部分，又分为双星探测与单星探测。传统单星探测方法基于标准弹道模板先验信息的支持，而标准弹道模板信息难以获取。针对预警卫星对弹道导弹进行弹道估计的问题，提出了一种基于射向约束的预警卫星对导弹弹道的估计模型。分别运用单星、双星探测弹道导弹的主动段数据对其弹道进行估计和预测并进行了定量计算。单星探测时，卫星位置与导弹平面夹角越小误差越大，当夹角达到5°以上，误差较小，基本可以满足远程预警雷达位置引导需求。双星探测时，预测误差进一步减少，精度进一步增加。上述仿真结果表明，该方法的弹道估计精度可为地基预警雷达提供足够的目标交接引导精度。

摘要:动力电池组在正常运行中需要符合绝缘安全性要求，以保障高压供电系统的正常运行。针对当前动力电池组绝缘电阻检测精度低、可靠性差、无法定位电池组内部绝缘故障点等问题，提出一种改进的绝缘电阻在线检测与故障点定位方法。该方法结合平衡电桥和非平衡电桥进行测量，改进绝缘电阻计算方法，能快速、准确的实现动力电池组绝缘电阻检测，并可估计电池组内部发生绝缘故障的位置。根据改进测量方案，利用微控制器、光耦继电器、差分模数转换器、数字信号隔离、隔离电源等设计了检测系统硬件及软件，实现了绝缘电阻检测与故障点定位。实验测试表明，改进的检测方法和检测系统能够准确检测出绝缘电阻值，检测误差在5%以内，绝缘故障点定位准确，为动力电池组绝缘电阻检测与故障定位提供了一种实用的方法。

摘要:上海软X射线自由电子激光装置中C波段直线加速器的工作频率为5 712 MHz。在低电平系统中，C波段的射频信号需要在射频前端板上与5 686.556 MHz的本振信号进行混频后下变频为26.444 MHz的中频信号，之后由时钟频率为105.778 MHz的采样信号进行采样。针对C波段低电平的整体性能的物理设计需求，设计了基于mTCA平台的DWC8VM1板卡作为低电平控制系统的射频前端板。对射频前端板的输入端回波损耗，射频输入端口间隔离度、输入输出线性度、信号噪声、幅相稳定性、上变频通道的附加相位噪声等参数进行了实验测试，测试结果表明，端口的输入损耗大于8.63 dB,端口之间的隔离度大于63 dB,幅度和相为稳定度可达±0.04%和±0.05°,上变频通道附加相位噪声小于2 fs。该设计的射频前端板性能能很好地满足SXFEL理论设计中低电平控制系统的要求，达到国际同类装置的先进水平。

摘要:针对传统卷积神经网络(CNN)在齿轮箱中故障诊断准确率不高、特征提取方面表现欠佳的问题，提出了SincNet网络结合注意力机制齿轮箱故障诊断方法。首先，采用参数化的Sinc函数设计滤波器作为卷积层来代替传统CNN的第1个卷积层，得到SincNet网络结构，提取输入数据的特征信息；其次，结合具有Softmax的注意力机制(Att)增强特征信息。最后，采用齿轮箱故障数据集对所提出的方法进行实验验证，结果表明，所提方法平均诊断准确率达到99.68%,均高于对比方法。此外，通过特征图可视化分析，该方法能够准确定位输入数据中的识别信息，能更好地理解神经网络的特征提取过程，为机械振动信号的特征提取过程提供了参考。

摘要:随着光源产品的不断更新换代，人们对健康照明也越来越关注。照明灯具灯光品质检测是健康照明的重要保证，尤其是灯光强度、闪烁频率和闪烁占比等灯光品质参数检测。针对健康照明，设计了一种基于STM32的照明灯具灯光品质检测仪，选用硅光电池作为光电转换的传感器，通过电流电压转换和低通滤波提取光信号中的光强部分，通过带通滤波提取频闪信号，用包络检波电路对频闪信号鉴幅，用鉴频电路对频闪信号鉴频。采用STM32F103RCT6单片机作为核心处理器，对信息进行分析处理，获得灯光强度、闪烁频率和闪烁占比等品质参数。该系统主要优点是可以检测灯光灯具多参数品质，结构简单，体积小，成本低，稳定性好，能够用于家用照明灯具的灯光品质质量检测，帮助人们筛选出更优质的灯具，实现健康照明。经过实验得出，该系统可以准确的检测出，市面上家用照明灯具是否合格，历次检测精度均可达到99%以上。实现了光源是否健康的检测，为检测光照是否安全提供了一种参考方法。

摘要:原子力显微镜（AFM）作为微观领域表征物质性质的强有力工具，在科学研究中被广泛应用。现有的商业原子力显微镜的工作模式大都为调幅模式（AM-AFM），受品质因子 Q 的影响限制了进一步的高分辨率成像研究。为进一步提高分辨率，设计研发了调频原子力显微镜（FM-AFM），分析了影响系统分辨率的重要因素，并且设计了真空系统，以此提高探针悬臂的品质因子 Q。本文对真空环境下 FM-AFM 的系统性能进行了实验和研究，从系统灵敏度以及测量效果等方面讨论了真空环境下 FM-AFM 相较于大气环境下的优越性。系统功率谱密度达到10 mHz/■，系统灵敏度 Δf≤0.02Hz，探针悬臂的品质因子 Q 达到14 212，突破了原子力显微镜中的 Q 限制。