• 2024第十届国际测试自动化与仪器仪表学术会议 征文通知(ISTAI 2024)
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    2024年第47卷第24期
      研究与设计
    • 王伟健,李鑫,张文雅

      2024,47(24):1-11, DOI:

      Abstract:

      提出了一种全桥LLC谐振变换器的参数设计方法,设计参数包括变压器原边励磁电感、谐振电感、谐振电容,以及变压器原副边匝比。通过该设计方法,能够在获得较大励磁电感的同时高可靠地实现原边开关管的零电压开通(ZVS),降低开关器件的损耗,提高变换器效率。此外,可以通过提出的绘制电压增益特性曲线簇的方法,直观高效地确定电感系数K和品质因数Q,优化了参数设计。同时,对电感系数K对变换器效率的影响进行了理论分析和实验研究。最后,实物样机上200 W的实验结果验证了该参数设计方法以及相关理论研究的正确性和有效性。

    • 程易楠,罗朝旭,禹康,曹云洲

      2024,47(24):12-20, DOI:

      Abstract:

      针对传统控制策略下的并离网模式切换时会出现电压波动大和切换时间长,并联型结构接入中高压电网时需要升压等问题,提出一种统一并离网模式的串联光伏直流微网控制策略。首先建立了串联光伏系统的并离网结构模型。其次利用下垂控制和PI控制对直流母线电压进行调控,通过参考功率以及最大输出功率的差值来进行并离网模式的统一,实现切换过程中母线电压稳定和最大功率跟踪。最后利用小信号法分析证明了系统的稳定性,并通过实验结果验证了所提控制策略的可行性和稳定性。

    • 李世元,杨恒占,钱富才,谭博

      2024,47(24):21-29, DOI:

      Abstract:

      针对永磁同步电机运行过程中参数变化及耦合误差问题,本文提出一种基于互联式自适应扩展卡尔曼观测器的在线多参数辨识模型。首先,通过建立互联式多参数耦合补偿辨识模型降低测量噪声和参数耦合误差对辨识精度的影响,获取到高精度的辨识结果。其次,使用自适应方法对扩展卡尔曼观测器进行动态调整,保证工况转变后电机参数辨识的快速性和准确性,并使用Lyapunov函数分析了观测器存在模型误差时的收敛性。最后,在Matlab和RT-LAB半仿真物理系统平台进行了仿真和半仿真实验,结果表明,本文的方法有效降低了测量噪声误差和参数耦合误差,并显著改善了观测器的抗扰动性能。

    • 滕骏,赵飞,魏浩,魏恒,唐陆瑶

      2024,47(24):30-38, DOI:

      Abstract:

      本文对频带范围在Ku频段的小型化SIW滤波器进行了研究,采用了等效磁壁切割的方法获得四分之一模基片集成波导来满足小型化需求;根据不同的等效磁壁切割的方式可以得到两种不同的QMSIW结构,即三角形QMSIW结构与矩形QMSIW结构,然后对两种不同结构的QMSIW滤波器进行了研究;针对所设计QMSIW滤波器带外抑制能力不高的问题,采用在QMSIW谐振腔中加载互补开口谐振环达到提高带外抑制的目的;应用电磁仿真软件对提出的两种不同结构的QMSIW滤波器仿真模拟,得到结果:加载CSRR的矩形QMSIW结构滤波器的通带范围为14.94~16.02 GHz,相对带宽为6.97%,插入损耗优于0.6 dB,回波损耗优于15 dB,带外抑制优于35 dB@19~20 GHz,尺寸为0.2×0.314λ2g;加载CSRR的三角形QMSIW结构滤波器的通带范围为14.89~16.11 GHz,相对带宽为7.87%,插入损耗优于0.6 dB,回波损耗优于17.2 dB,带外抑制优于40 dB@19~20 GHz,尺寸为0.27×0.27λ2g。两款加载CSRR结构的QMSIW滤波器均采用氧化铝薄膜工艺加工并用GSG探针进行测试,经实际测验发现,测试结果与仿真结果基本吻合,符合预期。

    • 理论与算法
    • 何净宽,魏雪义

      2024,47(24):39-48, DOI:

      Abstract:

      针对传统麻雀算法优化BPPID初始权值存在易陷入局部最优的问题,本文提出一种基于改进麻雀算法的BPPID控制系统。通过引入复合混沌映射提高种群多样性;利用黄金分割和自适应levy飞行策略,平衡算法全局搜索和局部开发的能力;利用模糊逻辑自适应反向学习策略,提高算法的全局搜索和适应复杂环境的能力。分别用标准麻雀算法、改进的麻雀算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、改进的鲸鱼优化算法、粒子群优化算法和改进的粒子群优化算法测试基准函数,对比验证改进麻雀算法的有效性,实验结果表明,改进麻雀算法的系统效益和公平性优于其余算法。将改进麻雀算法应用于开关电源系统的BPPID初始权值的求解上,所得的初始权值能更大程度地提高系统动态响应以及降低超调。

    • 王玲,骆忠强

      2024,47(24):49-56, DOI:

      Abstract:

      为了更好地解决RFID系统的欠定防碰撞问题,基于盲源分离的方法从初始化分离矩阵的角度对分离算法进行了优化。由于混合矩阵确定了源信号与观测信号之间的线性映射关系,直接影响了分离算法的收敛性和分离结果的质量,因此初始混合矩阵的选择对算法的性能和有效性至关重要。利用连续非负投影算法计算出初始的混合矩阵,摒弃传统的随机初始化,避免了算法陷入局部最优解。由于RFID的标签信号都是有界的,因此在下一步使用有界成分分析算法从混合信号中将标签信号分离出来。仿真结果表明,此算法相较于传统有界成分分析算法的分离相似度在低信噪比下提升了3.05%,比常用的非负矩阵分解算法提高了6.64%的分离准确率。其较低的误码率也表明系统在数据传输或接收过程中能够有效地处理干扰和噪声,从而减少数据错误的发生。

    • 张柄棋,刘云平,王爽,程勇

      2024,47(24):57-64, DOI:

      Abstract:

      传统路径规划算法存在效率低、易陷入局部最优解、收敛精度低等问题,减法平均优化算法相比其他算法参数少、原理更简单,但其在搜索过程中会忽略最优值的影响,导致算法陷入局部最优解。针对此问题,本文提出一种融合多策略改进的减法平均优化算法用于路径规划。首先采用Tent混沌映射初始化搜索代理种群,保证种群多样性;引入自适应引导机制,使算法能够随着迭代次数来自适应地选择更优的更新方式;在搜索代理更新方式中融合正余弦算法的种群更新策略,利用正余弦算法良好的波动振荡性,平衡算法的全局和局部搜索,更好的保证算法的收敛精度。最后选用7个基准测试函数并设置不同的栅格地图环境,对提出的算法进行仿真与测试。结果表明本文提出的算法具有更好的收敛精度和速度,且路径规划的性能指标更优、规划效果更好。

    • 沈骞,张磊,张宇翔,李易,刘世豪

      2024,47(24):65-75, DOI:

      Abstract:

      分心驾驶行为是导致出现道路交通安全问题的主要原因之一。针对现有基于深度学习的检测算法计算复杂度高、泛化能力有限、检测精度不理想等问题,本文构建了一种基于改进YOLOv8n的轻量化分心驾驶行为检测算法。首先,将CAA注意力机制融合进StarNet,形成StarNet-CAA,并且将StarNet-CAA集成到YOLOv8n的主干网络中,提高了模型的全局特征提取能力,显著降低了计算复杂度。随后,将FasterBlock与CGLU相结合加入到颈部网络中,形成C2f-Faster-CGLU模块,降低计算成本。此外,在检测头中引入共享卷积,进一步减少了计算量和参数量。实验结果表明,改进的YOLOv8n算法显著提高了分心驾驶行为检测的效率,在StateFarm数据集上达到了99.4%的准确率。模型的参数量减少46.7%,计算量减少41.5%。此外,在100-Driver数据集上进行了泛化实验,结果表明,与YOLOv8n相比,该方案的泛化效果有所提高。因此,该算法在保持高可靠性和泛化能力的同时,显著降低了计算量。

    • 通信技术
    • 李欣甜,张晓明,张鸽

      2024,47(24):76-84, DOI:

      Abstract:

      为满足复杂海域中UUV集群协作通信的需求,提出一种基于BPSK的磁感应通信系统。通过建立信道传输模型,分析不同收发模型、海水、载波同步和载波频率对信道传输的影响,结合MATLAB仿真与实验进行验证。仿真结果表明,BPSK调制在复杂信道条件下表现优越;一发三收模型对姿态变化不敏感;相位偏移是涡流效应中的主要因素,载波同步显著降低其影响,最终结果显示误码率降低至10-3数量级,能够有效满足UUV集群协作通信的需求,验证了该系统在复杂海域条件下的高稳定性和可靠性,最后通过硬件实验进一步验证了该系统的可行性。

    • 孙洋舟,严天峰,孙文灏,汤春阳,王映植

      2024,47(24):85-92, DOI:

      Abstract:

      语义通信是一种旨在传递语义信息的通信方式,其通过可以有效的减少冗余和传输数据量等特点。目前语义通信的研究仅处于起步阶段,更多的理论研究有助于推动语义通信系统的真正实施。实现语义通信的核心技术端到端信源信道联合编码在过去几年中取得了长足的进步,语义图像也得到了发展。为解决计算效率过低、语义特征提取不足等问题,本文设计了一款新的神经网络JSCC。具体而言,受Swin Transformer在视觉任务中的优异表现的启发,首次将Swin-Transformer模块与残差网络相结合,设计出基于Swin Transformer的图像语义通信系统。为了解决传统的CNN对图像特征提取效率欠佳等问题,引入注意力残差网络模块初步提取图像语义特征,然后通过Swin Transformer进一步对图像语义特征进行提取。通过实验的结果的验证,与已有方案相比,本文所提出的方案在PSNR取得了高于2 dB的性能提升,在MS-SSIM性能上取得了5%以上的性能提升。

    • 朱彦铭,刘文重,吕雨桦,张俊杰,张倩武

      2024,47(24):93-102, DOI:

      Abstract:

      随着我国遥感卫星技术的迅速发展,执行的空间任务日益复杂,传统星载存储与数传系统面临高度定制化和高昂移植成本的挑战。本研究旨在开发一种高性能存储数传一体化系统,以解决这些问题。基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的高灵活性,该系统设计了SATA III固态硬盘的读写访问及文件系统、带有数据合路控制的多通道DDR控制器和支持中频调制的数传功能。在设备和软件搭载数量最少的情况下,该系统实现了900 Mbit/s的最高数传下行带宽和最丰富的数传功能。该系统成功应用于吉天星某型号任务中,地面测试表明载荷存盘链路带宽长期稳定在2.8 Gbit/s以上,峰值带宽达到3.69 Gbit/s,存储和数传业务均实现长期零误码运行;在轨验证证实了载荷图像下传清晰完整。该系统充分满足遥感卫星对稳定性和可靠性的严格要求,在遥感卫星领域具有重要的应用价值。

    • 信息技术及图像处理
    • 葛荣泽,武一

      2024,47(24):103-109, DOI:

      Abstract:

      目前可见光与红外图像融合行人检测算法中存在特征不平衡与特征融合不充分等问题。针对上述问题,提出一种分阶段特征融合可见光 红外图像的行人检测网络MIFNet。构建的双流网络同时处理可见光与红外输入;设计模态间信息融合模块,改变网络的结构减少特征不平衡造成的影响,提取-注入结构在特征提取的过程中自动学习如何提取多模态全局信息并将其有效地注入可见光与红外特征中,提升网络鲁棒性与特征融合效果。设计并嵌入特征增强融合模块,增强两种模态的独特信息,进一步提升特征融合效果。实验结果表明,算法漏检率仅为9.74%,与基线算法相比降低了6%,有效的提升了算法的检测性能。

    • 周志伟,周建江,王佳宾,邓凯

      2024,47(24):110-117, DOI:

      Abstract:

      针对自动驾驶感知任务中由于道路环境复杂、车载雷达和摄像头数据融合不充分导致的一些高危险性动目标检测效果过差的问题,本文在Centerfusion的基础之上设计了一种雷达和视觉多层级信息融合的目标检测网络MLFusionNet。首先在输入层增加了数据级融合,将雷达回波特征以像素值的形式和图像进行拼接后再通过一个二级残差融合模块输入到编解码网络,丰富了网络的输入信息;然后在骨干网络的编码器和解码器之间设计了一种瓶颈结构的上下文模块,通过多分支的卷积结构获取特征图中更广泛的上下文信息,并通过压缩通道的方式降低参数量;最后设计了一种并行注意力融合模块,解决了特征级模态融合不充分的问题。在nuScenes数据集上的实验结果表明MLFusionNet的NDS达到了46.6%,相比较多模态网络Centerfusion汽车、卡车和行人的mAP分别提升了1.4%、3.0%和1.5%,说明网络更加关注驾驶环境中的高危险性动态目标。

    • 陈光耀,陈田,高学海,刘军

      2024,47(24):118-127, DOI:

      Abstract:

      针对当前多晶太阳能电池片表面缺陷分割中存在的细小特征无法识别、缺陷分割边界模糊和模型参数量大等问题,本文提出一种带有交叉注意力机制和残差细化模块的轻量化语义分割模型C2LA-U2-Net。首先,通过在外部解码器阶段设计了带有交叉注意力机制的C2LA模块,以提取多尺度的空间特征,减少空间信息丢失,同时捕获长程依赖关系,从而增强对细小缺陷的分割效果;其次,为应对预测中的边界模糊的问题,引入一种轻量化的二阶段残差细化模块(D-RRM),用于细粒度特征建模,以提高预测边界精度;最后,为进一步降低模型复杂度,引入幻影卷积。实验结果表明,与基线模型相比,C2LA-U2-Net模型的类别平均像素精度(MPA)、平均交并比(MIoU)、平均召回率(MRecall)和F1分数提升了3.1%、4.49%、4.39%和4.17%。同时,模型参数量和GFLOPs下降了89.77%和56.68%,推理速度提升了76.97%,证明了本文方法的有效性。

    • 张文鹏,李晨

      2024,47(24):128-138, DOI:

      Abstract:

      血细胞检测是诊断许多疾病的重要手段,血细胞数量和形态的变化常常反映人体的健康状况。然而,人工检测耗时且易出现误检和漏检。为此,本文提出了一种基于改进YOLOv7的血细胞检测算法—YOLOv7-SMC。该算法首先在特征提取过程中结合空间和通道重构卷积,减少了特征冗余并提高了性能;然后在颈部网络中加入混合局部通道注意力机制,增强了模型的表征能力;并且用内容感知特征重组上采样算子替换最近邻插值上采样,从而自适应地调整上采样策略,得到细节丰富的结果;最后引入基于最小点距离的边界框相似度度量损失函数,简化了边界框相似性比较。实验结果表明,该算法在BCCD数据集上的3类血细胞检测中,总样本均值平均精度mAP@0.5和mAP@[0.5:0.95]分别提升了2.6%和2.9%,展现出较高的实用性和准确性。

    • 王家莉,谭棉,冯夫健

      2024,47(24):139-148, DOI:

      Abstract:

      图像级标注的语义分割因具有友好的注释和令人满意的性能而被广泛研究。针对类激活图激活区域稀疏、前背景间语义模糊问题,提出基于激活调制的双分支弱监督语义分割网络。该网络以Resnet50和Vision Transformer作为双分支特征提取网络,并设计激活调制模块嵌入卷积分支,该模块迫使模型激活中间分数的像素,生成紧凑的类激活图,从而缓解类激活图激活区域稀疏的问题。其次,提出基于余弦退火衰减的动态阈值调整策略,该策略在训练过程中自适应的确定背景最高阈值,使更多低置信前景像素参与到分割训练中,生成完整且准确的分割图。在PASCAL VOC 2012以及MS COCO 2014数据集上验证该网络的有效性。PASCAL VOC 2012验证集和测试集上的mIou值分别为74.2%和74.0%,在MS COCO 2014验证集上的mIou值为45.9%。实验结果表明,该网络可以解决前背景颜色相似场景下的误分割问题并取得优异的分割性能。

    • 王爽,刘云平,张柄棋,陆旭春,徐梁

      2024,47(24):149-159, DOI:

      Abstract:

      在SLAM系统估计相机位姿时,大量运动物体的特征点参与特征跟踪线程导致算法准确性和鲁棒性下降,因此如何高效准确地剔除场景中的动态物体尤为重要。现有的动态视觉SLAM算法在处理动态物体时可能漏检或是错误地将静态物体识别为动态物体并将其剔除,引发静态特征点数量不足的问题,进而影响SLAM系统的稳定性和精度。因此提出一种基于全景分割与多视图几何的视觉SLAM方法,该算法使用全景分割FPN网络准确识别分割图像中的所有物体,剔除先验动态特征点并尽可能多地保留静态特征,在此基础上使用融合图像金字塔的LK光流法实现光流跟踪并剔除平行动态特征点,潜在的动态特征点则采用基于动态概率的多视图几何法更有效地对其剔除,避免了动态特征点漏检的情况,实现对场景中动态物的全面筛查以提高系统精度。在系统构建的稀疏点云的基础上实现对语义地图与八叉树地图的构建。实验使用TUM RGB-D数据集验证系统定位精度,结果表明,与ORB-SLAM2相比,本算法在所有序列的绝对轨迹误差的均方根误差(RMSE)平均降低了84.34%,显著提升了系统的鲁棒性和准确性,并且构建两种可用于SLAM上层任务的地图,具有一定的使用价值。

    • 刘微,张傲

      2024,47(24):160-170, DOI:

      Abstract:

      针对现代农业中植物病虫害检测所面临的多尺度特征和复杂背景处理难题,本文提出了一种高效且精准的检测模型AgriSwin,以提升农业病虫害检测的精度和效率。AgriSwin模型在Swin Transformer的基础上,融合了扩张特征聚合模块与自适应空间卷积模块。扩张特征聚合模块通过不同扩张率的卷积层实现多尺度特征提取,并利用全局特征信息的自适应加权机制优化了特征融合效果。自适应空间卷积模块则通过生成自适应权重,对特征图进行动态加权,从而在复杂背景下增强局部和全局信息的捕捉能力。实验结果表明,AgriSwin模型在PlantDoc、PlantVillage和自建数据集上的检测精确率分别达到79.65%、99.90%和95.08%。此外,该模型的参数量比Swin Transformer-T减少了25.63%,在保持高精确率的同时显著降低了内存和计算资源的占用,展示了在大规模农业应用中的广泛潜力。

    • 数据采集及信号处理
    • 荆新岚,黄民,马超

      2024,47(24):171-178, DOI:

      Abstract:

      针对行星齿轮箱振动信号频率信息复杂、时变性强、调制特征明显的问题,提出了基于可视图谱特征融合的行星齿轮箱故障诊断方法。首先将行星齿轮箱信号进行Welch变换得到功率谱,采取可视图算法构建图谱,计算图谱节点的中心性指标并融合成特征矩阵,最后使用改进的CNN-Inception模型分类得到齿轮箱故障诊断结果。实验结果表明,该方法可以准确识别行星齿轮箱故障,在两种工况的实验数据集上准确率可以达到98.57%,模型具有泛化性。相较于其他方法,该方法能够实现高效、准确的故障诊断。

    • 张鑫阳,王可庆,贾新旺,郭永信,蒋亮

      2024,47(24):179-187, DOI:

      Abstract:

      作为现代航空的重要组成部分,维护和预测涡扇发动机的使用寿命对于确保安全和降低运营成本至关重要。为了应对涡扇发动机RUL预测中的复杂非线性特征处理难题,本研究提出了一种基于并行TCN与BiLSTM的新型混合模型。针对传统方法难以同时捕捉局部特征和长时间依赖性的问题,该模型通过TCN提取短期局部特征,并利用BiLSTM捕捉数据中的双向时序依赖。同时,针对特征重要性识别不足的挑战,引入了改进的SE注意力机制模块,以动态调整网络的特征权重,增强对关键信息的关注。在C-MAPSS数据集的FD001和FD003子集上的实验验证中,RMSE和Score分别为12.15、230.4和11.16、209.84。结果表明,该方法与其他方法相比具有更高的精度。

    • 贾鹿,赵磊,凌飞,李广亚

      2024,47(24):188-194, DOI:

      Abstract:

      为解决油井动液面测量数据中存在的缺失值、非线性和非平稳特性导致的数据特征提取准确性不足,以及无法实现油井动液面位置精准测量的问题,提出基于归一化RBF神经网络的油井动液面测量数据异常辨识方法。通过安装在油井上的传感器实时采集数据,利用基于专家库的多源油归一化处理技术完成数据的校验与整合。采用经验模态分解(EMD)技术将数据分解为趋势项与波动项,去除波动项后,将趋势项数据作为归一化RBF神经网络的输入。实验结果表明,该方法可有效补全不完整数据,并通过趋势项准确辨识异常数据并提供合理替代值,获得的动液面位置曲线与实际动液面位置曲线基本吻合,误差最高不超过2 m,可实现油井动液面位置的精准估计。基于归一化RBF神经网络的油井动液面测量数据异常辨识方法解决了数据缺失、非线性和非平稳性带来的挑战,实现了油井动液面位置的精准估计,为油井动液面的实时监测和数据分析提供了技术支撑。

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    • 永磁同步电机多矢量模型预测电流控制

      刘雨洪

      Abstract:

      针对传统三矢量模型预测控制策略存在的矢量选择计算量大、各矢量作用时间计算复杂与存在较大共模电压的问题,提出了多矢量模型预测电流控制策略。首先针对较大共模电压问题,提出利用有效电压矢量合成代替传统零矢量,同时利用电压矢量选择表与电压矢量位置角快速选择矢量,减少矢量选择计算量,其次采用电压误差占空比的方式简化计算各矢量作用时间,最后通过仿真与实物平台验证其有效性,证明了该控制算法在提高系统稳态性能的同时抑制了较大共模电压对于电机的影响。

      • 1
    • 航空发动机叶型图像检测配准ORB-CNN神经网络算法

      王朝虎, 卢洪义

      Abstract:

      为了提高航空发动机叶型图像拼接的精度,开展了叶型图像拼接实验研究,针对传统的ORB算法在特征点检测时,数量不稳定,出现误检、漏检,以及尺寸不变性较差,提出了一种结合卷积神经网络改进的角点检测ORB-CNN算法。该算法的思想为:应用改进后的角点检测算法在构建图像金字塔下实现不同尺度下的角点提取,在特征点检测阶段,使用卷积神经网络(CNN)去替代FAST算法中的16像素圆环所建立FAST-n检测,根据领域像素数量,在CNN中添加卷积层,该层的卷积核就是设计的卷积核,这个卷积层的作用是提取图像中与FAST-n检测相关的特征,接着采用BRIEF方法获取检测特征点的描述子;最终通过Hamming距离进行描述特征点的粗匹配。实验结果表明,该方法有效克服了传统ORB算法在尺寸不变性层面的局限性,还保留了ORB算法在配准速度及质量上的优势,显著提升了在复杂环境下的检测性能和鲁棒性,为航空发动机叶型间隙非接触测量奠定了基础。

      • 1
    • 基于紧耦合IMU的辐射场视觉惯性SLAM算法

      徐志城, 王风华, 赵冷锐

      Abstract:

      针对辐射场视觉SLAM算法的位姿估计误差大以及与IMU融合过程中的鲁棒性问题,本文提出了一种基于紧耦合IMU的辐射场视觉惯性SLAM算法。该算法使用改进的预积分模块实现紧耦合框架,改进的初始化策略来处理鲁棒性问题,结合辐射场损失联合优化位姿和零偏。将本文的改进算法分别应用于NICE-SLAM和MonoGS的定位模块,并在IMU-RGBD数据集OpenLORIS上进行了实验测试,紧耦合模块对定位精度的提升最大分别为34.3%和14.8%。与MM3DGS相比,本算法具备更高的鲁棒性,可有效提高定位精度,对于提升辐射场SLAM性能具有较好的泛化能力。

      • 1
    • 基于Inception-BiGRU和注意力机制的频谱感知方法研究

      殷晓虎, 张安熠, 张珂珂, 田冲

      Abstract:

      频谱感知是缓解频谱资源短缺的关键技术之一,其中智能频谱感知已成为当前研究的热点方向。针对现有频谱感知方法对信号特征提取不充分以及在低信噪比下频谱感知效果不佳的问题,提出一种由Inception模块、双向门控循环单元、时间注意力机制和全连接层网络组成的频谱感知混合模型。首先,Inception模块对接收到的I/Q信号进行多尺度空间特征的提取,然后,采用双向门控循环单元获取信号的时间序列特征,并通过时间注意力机制强化重要时序特征,最后,全连接层网络将提取到的特征映射到频谱状态的分类空间完成分类识别。实验结果表明,本文方法与多种现有频谱感知方法相比显著提升了感知性能,模型的整体检测准确率达到84.55%,当信噪比为-20 dB时,该方法的感知误差为24%;且对多种调制类型的无线电信号具有较好的适应性。所提方法无需依赖任何先验信息,在低信噪比和复杂无线电环境下展现出较强的鲁棒性,实现了感知性能与模型复杂度的有效平衡,为智能频谱感知提供了一种新的解决方案。

      • 1
    • 融合双瓶颈结构的轴承外圈缺陷检测算法

      吴飞, 范鹏主, 马一凡

      Abstract:

      针对轴承外圈表面缺陷检测中存在的缺陷尺度变化大、纹理相似与分布密集等问题,以及现有检测模型结构复杂、计算量与检测精度差的挑战,提出一种轻量高效的轴承缺陷检测算法DWA-YOLO。首先,设计了一种即插即用的轻量化双瓶颈结构模块DBM,以有效降低模型复杂度并强化模型对于不同尺度特征的提取能力。其次,在网络主干中引入多尺度特性的小波卷积WTConv作为下采样算子,通过扩大模型的感受野与利用多尺度分析特性来捕捉图像的细节和纹理信息,增强了模型对纹理与噪声的抗干扰能力和上下文信息理解能力,从而提升了整体检测精度。此外,本文设计了联合损失函数Alpha-MPDIoU,利用幂变换机制提高边界框的定位精度与解决检测多框问题。最后,采用辅助检测头训练策略,加快模型的收敛速度并增强了检测能力。实验结果表明,DWA-YOLO相比基线模型在mAP精度上提升3.5%,模型参数量为2.6M,计算量为7.4GFLOPs。改进后的模型不仅提高轴承缺陷识别能力,还降低网络复杂度,更加适用于工业现场对轴承外圈表面缺陷的检测需求。

      • 1
    • 面向复杂环境的改进YOLOv5安全帽检测算法

      宋春宁, 李寅中

      Abstract:

      对施工工人的安全帽佩戴检测是保障人员安全的重要方法,但现有的安全帽检测大多为人工检测,不仅耗时费力且效率低下。且目前存在的算法在面对复杂的环境或者天气下,存在检测精度低等问题。针对这一现象,基于YOLOv5s算法提出一种改进的安全帽佩戴检测算法。首先,基于残差思想和大型可分离模块设计提出SLSKA-POOL模块,并在池化层使用,该模块可以使网络更加关注目标特征,进一步提高网络能力;其次,提出CAKConv卷积模块,该模块通过不规则的卷积操作高效的提取特征,以提高网络性能;最后,在主干添加EMA模块,聚合多尺度空间结构信息,建立长短依赖关系,以获得更好的性能。实验结果表明:改进的YOLOv5与原算法相比,检测精度提升2.2%,mAP@0.5提升了3.6%,mAP@0.5:0.95提升了6.4%,实现了更准确高效的安全帽佩戴检测。

      • 1
    • 北斗卫星同步系统中的单核调度冲突及时间修正算法

      崔海青, 郭嘉伟, 王凯

      Abstract:

      北斗卫星同步系统中,一般使用基于FPGA[1]的方案,使用ARM单核系统在调度过程中容易导致资源竞争和实时响应偏差的问题,但是ARM在处理业务逻辑、浮点运算等方面优于FPGA。本文提出了一种基于ARM处理器的北斗1PPS同步和守时的实现方案,采用最小二乘法结合滑动窗口实现同步计算、通过阶段性增长机制实现守时计算,并提出一种延迟修正算法,解决了信号处理中因中断冲突造成的周期边界采集偏差。当系统检测到数据即将溢出时,该算法通过推迟记录上升沿信号的周期值并进行修正。实验结果表明,该算法能够实现10-8秒级别的同步精度,证明了其在高精度时间同步中的可用性。

      • 1
    • 基于增强型PredRNN的雷达回波外推方法

      谢梦, 刘丽丽, 杨春蕾, 王艳, 顾明剑

      Abstract:

      针对数据利用率不足、样本失衡及预报准确率低的问题,提出一种增强型预测循环神经网络(enhanced predictive recurrent neural network,EN_PredRNN)。首先,对雷达数据进行预处理并筛选样本以构建高质量的雷达回波数据集;然后,通过深度融合时空长短时记忆单元与动态卷积,设计动态卷积时空长短时记忆模块(dynamic convolution combined with spatio-temporal long short-term memory,DC_STLSTM),实时调整卷积参数以精准捕捉雷达回波的瞬时变化特征。然后,通过堆叠5层DC_STLSTM,提取雷达回波的更深层次特征,并使用梯度高速公路缓解梯度消失,提高模型的泛化能力和预报准确率。实验结果表明,相比于比PredRNN,EN_PredRNN在25、35、45dBZ阈值下的临界成功指数分别提升了19.3%、17.3%、16.5%,虚警率分别下降了28.3%,27.5%,26.7%,有效学习了雷达数据的时空变化特征,准确预测强降水的回波强度和位置。

      • 1
    • 结合多尺度分层特征融合与全局-局部协同Transformer的图像修复

      滕诗宇, 何丽君

      Abstract:

      针对当前图像修复领域所面临的高计算复杂度以及在生成结构合理且细节丰富的图像方面的局限,提出了一种结合多尺度分层特征融合和全局-局部协同Transformer的图像修复模型。首先提出多尺度分层特征融合模块,以实现深层特征与浅层特征细节上的有效融合,在扩大感受野的同时减少关键信息丢失情况。其次提出用于全局推理的全局-局部协同Transformer模块,它通过集成矩形窗口注意力机制和局部前馈神经网络,在降低计算复杂度的同时,提高模型对全局上下文信息的宏观理解和对局部细节特征的微观捕捉能力,增强图像的整体一致性。实验在CelebA-HQ和Places2数据集上进行了验证,在处理40%-50%掩码时,所提方法与常用的修复方法对比,PSNR平均提高了0.26-6.25dB,SSIM平均提升了1.4%-19%,L1平均下降了0.2%-5.66%。实验证明,所提方法修复后的图像在视觉上具有更加真实和自然的效果,进一步验证了该方法的有效性。

      • 1
    • 基于Deeplabv3+和LK光流的动态视觉SLAM算法

      周若轩, 张瑞乾, 陈勇, 袁旭浩, 秦慧军

      Abstract:

      传统ORB-SLAM3系统在静态环境中表现优秀,但存在动态特征时会引入不必要的噪声,造成特征匹配出现错误,而现有动态SLAM算法难以完整判断潜在动态特征,出现漏检或误检导致定位精度下降。针对这些问题,将语义分割网络Deeplabv3+与LK光流法融合进ORB-SLAM3的跟踪线程,首先将Deeplabv3+的主干网络替换为Mobilenetv3,提高语义分割的精度,然后使用语义分割获取潜在动态目标掩码,初步滤除动态特征点,对剩余特征点进行LK光流计算,将光流平均误差作为阈值防止剩余静态特征点过少导致位姿估计失败。相比于原ORB-SLAM3,本文改进的算法在TUM高动态序列的定位精度平均提升了47.92%,与现有优秀动态SLAM算法相比,本文算法在TUM数据集的Walking_static序列取得了最高的定位精度。

      • 1
    • 基于行人开放度舒适模型的服务机器人路径规划

      宁子豪, 何丽, 王宏伟, 闫文龙

      Abstract:

      针对服务机器人在动态行人环境下避障路径选择不合理和避障效率低的问题,提出一种行人开放度舒适模型。该模型通过引入行人头部姿态特征和行人开放度,增强机器人对行人意图的理解能力,从而做出更符合社交规范的避障决策。同时,将传统的二维对称高斯函数模型扩展为非对称高斯函数模型,以更好地反映行人的动态特征和社交互动。仿真结果表明,相较于无行人模型和传统行人空间模型,使用行人开放度舒适模型的机器人运动时间缩短2.5% ~12.1%,能保持有效的行人安全距离,并使运行轨迹更加合理。在真实环境下的实验对比验证了使用行人开放度舒适模型的机器人在路径选择、运动时间、行人安全距离等方面的优势。

      • 1
    • 基于改进可控扩散模型的工业缺陷图像生成算法

      陈广庆, 陈雅惠, 周鹏, 刘梓煜, 陈玉伦, 陈彦华

      Abstract:

      工业场景下,缺陷工件的获取和标注非常困难,对工件缺陷检测带来极大的阻碍。通过少量真实缺陷样本生成大量缺陷样本,极大地缓解了缺陷样本稀缺的问题,但是现有的缺陷生成方法普遍存在生成缺陷样本的表观真实性差和与掩模对齐性差的问题。针对现有问题,文中提出了一种新颖的可控扩散模型AnomalyAlign来生成与掩膜高度对齐的逼真工业缺陷图像。AnomalyAlign在继承文生图大模型Stable Diffusion的先验知识基础上,提出了强语义对齐文本提示生成器,通过该生成器获取语义层面上与真实图像更加对齐的文本提示,促进了模型的收敛;同时,AnomalyAlign还提出了一种缺陷对齐损失来提高生成的缺陷图像和掩模之间的对齐性。通过MVTec-AD上的大量实验验证,AnomalyAlign可以生成与掩模高度对齐的逼真且多样化的缺陷图像,并有效地提升了下游缺陷检测任务的性能。

      • 1
    • 基于注意力的多尺度残差卷积网络轴承故障诊断

      李强, 黄民, 马超

      Abstract:

      针对轴承故障信号中存在复杂特征的特点,提出了一种结合注意力机制与多尺度残差卷积网络轴承故障判定方法。该模型结合了卷积神经网络(CNN)的强大特征提取能力和注意力机制的自适应加权能力,能够有效地处理轴承故障信号中的复杂特征。模型采用了多尺度卷积层,通过不同大小的卷积核捕获信号的多尺度特征,有助于识别不同类型和严重程度的故障。同时,引入残差结构,通过高维与低维特征的协同决策机制,有效整合多层卷积提取的特征,增强了模型对关键信息的感知能力,并降低了深度网络训练中的梯度消失和特征冗余问题,从而保证了模型的稳定性和准确性。注意力机制(如SEBlock和ECABlock)的融合,使模型能够自适应地关注更加重要的特征通道,进一步提升了诊断性能。实验结果表明,该模型在强噪声下能实现高精度的诊断,展示了其在智能维护和故障预警系统中的应用潜力。

      • 1
    • 改进AnisGF和维纳滤波的声呐图像去噪

      占佳城, 陈哲, 魏瑞凯, 陈国一

      Abstract:

      声呐检测技术目前已被广泛应用于水下结构检测,受水下复杂环境影响,声呐图像通常存在分辨率低、噪声干扰严重、边缘细节模糊、纹理信息差等实质问题。针对这些问题,本文提出一种基于改进各向异性引导滤波(AnisGF)和维纳滤波的融合去噪算法。算法首先在传统AnisGF上引入局部结构相似性指数作为权重因子,实现在去噪的同时保留更多的边缘结构信息;其次,利用贝叶斯优化方法确定维纳滤波的SSIM权重,最后融合AnisGF与维纳滤波方法对声呐图像进行联合去噪。实验结果表明,本文所提出的算法相比传统算法在均方误差、峰值信噪比和结构相似性指数上有9.5%、4%和10%的提升。

      • 1
    • 基于残差的场景流动态目标跟踪视觉SLAM算法

      刘泽峰, 冉腾, 肖文东, 袁亮

      Abstract:

      大多数现有的动态同时定位和地图构建(SLAM)算法简单地移除动态对象,导致帮助系统自身定位和导航的动态对象运动信息的丢失,对于复杂和不断变化的工业环境具有局限性。本文提出了一种改进的目标跟踪的视觉SLAM算法,在进行定位的同时,获得更准确的目标位姿估计。该算法使用背景点进行自身定位,利用细化的光流信息,减少噪点的影响,进行准确的定位,然后结合多项式残差的场景流信息,获得准确的动态目标感知结果,降低算法对目标位姿估计的误差。最后,在公开的KITTI Tracking数据集和真实场景上对所提算法进行了评估。实验结果显示,在公共数据集上,所提算法定位效果平均旋转误差(RPER)为0.027°,平均位移误差(RPET)为0.069 m。目标位姿估计平均旋转误差为0.68697°,平均位移误差0.10350 m,具有更好的自定位和动态目标跟踪性能。在真实场景中,所提算法也表现出良好的定位与跟踪性能。

      • 1
    • 改进YOLOv8的轻量化烟叶计数检测算法

      肖恒树, 李军营, 梁虹, 马二登, 张宏

      Abstract:

      烟叶产量的预估是一项非常重要的任务,叶片数量与产量直接相关。传统人工统计效率低、成本高,为解决这些问题,研究提出一种轻量化YOLOv8-SLSS烟叶计数检测算法,该算法针对YOLOv8n检测精度不足、计算复杂度高以及烟叶遮挡场景导致的漏检问题进行改进。算法采用改进后的ShuffleNetV2light网络结构替代原模型的骨干网络,缩减模型参数和计算负荷;引入设计的LHCB模块到颈部网络的C2f 中,扩大模型的感受视野,提高模型检测精度的同时减少计算量;引入SEAMDetect检测头模块,增强了烟叶遮挡场景下的检测能力;最后,引入SPPELAN模块,增强模型多尺度特征提取能力和计算效率。实验结果表明,改进后的模型参数量和浮点运算量分别减少了63.3%和61.7%,算法的检测平均精度AP@0.5由原算法的92%提高到93.1%,实时检测速度达到83帧每秒,相比原YOLOv8n模型提高5.1%。改进后的算法提高了传统YOLO模型在烟叶遮挡场景下的检测能力,实现了较高精度、轻量化、实时检测性能的平衡,为烟草农业数字化提供有效地技术支持。

      • 1
    • 基于随机激励的自适应VSG光伏逆变控制策略

      张路锋, 马家庆, 陈昌盛, 何志琴, 吴钦木

      Abstract:

      为解决传统虚拟同步发电机控制下光伏并网时出现的功率和频率的波动和输出电压中谐波含量的问题,在并网中引入了VSG转动惯量自适应控制方法和一种随机激励的调制方案。在VSG控制中引入了带虚拟阻抗的电压控制环路,并结合基于准比例谐振控制器的电流控制环路,构建了一种适用于光伏发电系统并网逆变器的VSG控制策略。该策略下,仿真结果A、B、C三相电压的THD分别下降了15.17%、15.37%、13.10%,有功功率超调量下降了7.42%,实验结果A、B、C三相电压的THD分别降低了1.92%、4.61%、2.44%,频率稳定在50.07 Hz。仿真和实验结果表明了所提方法能有效抑制功率和频率的震荡和降低输出电压的THD,验证了所提方法的可行性。

      • 1
    • 改进A*算法融合DWA机器人路径规划研究

      曾宪阳, 张加旺

      Abstract:

      在物流机器人运输流程中,路径规划是核心环节,面临路径不够平滑及算法搜索效率低下的挑战。A*算法作为广泛应用的全局路径规划方法,在应用于物流机器人时存在无法有效实现路径平滑等问题。为此,对传统A*算法进行了改进,通过动态加权处理启发函数,并利用Floyd算法去除路径中的冗余点,同时引入安全距离机制以防碰撞。此外,还对路径进行了平滑优化,以更好地适应物流机器人的实际移动需求。MATLAB仿真结果显示,改进后的A*算法相比传统算法在转折点数量上平均减少了58.5%,路径长度缩短了3.19%,遍历点数降低了59.9%。进一步结合DWA算法进行局部路径规划,实现了避障功能。通过仿真和实车实验验证了该融合算法的有效性。

      • 1
    • 基于多用户反射单元选择的IRS速率最大化算法

      韩东升, 蒋智泉

      Abstract:

      智能反射面是未来6G的关键技术之一,然而在多用户系统中,系统的计算复杂度随反射单元数量和用户数量增加而大幅度增加,系统的优化设计面临着极大挑战。为此,本文提出了一种基于多用户反射单元选择的低计算复杂传输速率最大化算法。该算法根据用户的速率需求和信道状况,选择匹配的反射单元,综合考虑相移设置和基站波束赋形,进行联合优化,建立了一个用户速率最大化问题。由于该优化问题变量之间存在高度耦合。因此,将原始问题划分为两个子问题进行求解,使用半正定松弛得到近似解。仿真结果表明,本文算法可以大幅降低系统的计算复杂度同时提高下行传输速率,相比与无IRS辅助系统,传输速率提升约50%;与随机相位IRS相比,传输速率提升约30%。

      • 1
    • 基于改进Informed-RRT*的路径规划算法研究

      孙馨宇, 徐家川, 焦学健, 周洋, 徐晗

      Abstract:

      针对Informed-RRT*算法在路径规划中存在随机性大、无效节点多和收敛效率低等问题,提出了一种改进的Informed-RRT*算法。该算法通过全局采样优化和自适应步长提升节点利用率;采用概率偏置的双向搜索及重选父节点的方法找到初始路径,为后续的迭代优化提供较好的初始值;在进行椭圆迭代时加入贪心策略以减少无用节点,最后对路径回溯优化减少无用节点提升路径的平直度。本文设计障碍物复杂程度和地图尺寸两种变量,对比了改进算法和Informed-RRT*算法在四种场景下的表现,统计20次实验结果,改进算法的路径节点数量减少28.6%—64.3%,路径长度降低0.3%—2.7%。结果表明,与Informed-RRT*算法相比改进算法可以提升节点的利用率,在相同迭代次数下能得到更短的路径并显著降低路径节点数量。

      • 1
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      研究与设计
    • 薛先斌,谭北海,余荣,钟武昌

      2024,47(6):1-7, DOI:

      Abstract:

      城市交叉路口是交通事故多发路段,对于智能网联汽车来说,在行驶过程中进行风险检测与碰撞预警,从而保障驾驶的安全性至关重要。本文针对有信号灯的城市交叉路口提出一种考虑信号灯约束的行车风险场模型,并基于此模型设计三级碰撞预警方法。首先针对城市交叉路口的潜在冲突风险点构建功能场景,并将信号灯的约束作用考虑进行车风险场模型。为了解决碰撞预警问题,提出以TTC为指标划分三级冲突区域,通过计算主车行驶过程中周围对应的场强值,并根据干扰车在主车周围势能场的位置来衡量主车所受碰撞风险。实验结果表明,所设计的模型能够准确对进入主车势能场范围的干扰车进行预警,预警成功率可达100%,误报率仅为3.4%,证明所提方法的可靠性和有效性。

    • 韦进文,谭龙明,郭志俊,谭靖元,侯彦辰

      2024,47(6):8-13, DOI:

      Abstract:

      为了解决现有单天线超高频RFID技术在室内静态目标定位中精度不高的问题,本文提出了一种基于天线视轴信号传播模型的RFID定位新方法。该方法首先通过天线纵向扫描确定目标的高度位置;其次,调整天线高度与目标高度一致,然后步进旋转扫描以识别目标的方向角;进一步的,利用麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络建立路径损耗模型并用于测距;最后,综合高度、方向角和距离数据完成目标的定位。实验结果表明,在室内环境测试中,所提出的方法平均定位误差为7.2 cm,能够满足一般室内场景下物品的定位需求。

    • 信息技术及图像处理
    • 张福豹,吴婷,赵春峰,魏贤良,刘苏苏

      2024,47(6):100-108, DOI:

      Abstract:

      在基于机器视觉的锯链缺陷实时检测过程中,油污、粉尘等因素影响图像亮度和质量,导致目标检测网络的特征提取能力下降。为保证复杂环境下锯链缺陷检测的准确率,本文设计了一种结合弱光增强和YOLOv3算法的锯链自动化缺陷检测方法。首先使用RRDNet网络自适应增强锯链图像亮度,恢复图像暗区的细节特征;然后采用改进YOLOv3算法对锯链零件进行缺陷检测,增加FPN结构特征输出图层,利用K means聚类算法对先验框参数重新聚类,并引入GIoU损失函数来提高小目标的缺陷检测精度。最后搭建一套锯链缺陷在线检测系统,对所提方法进行验证。实验结果表明,该方法能够显著提高弱光环境下的锯链图像照度、恢复图像细节,改进YOLOv3算法的mAP值为92.88%,相比原始YOLOv3提高14%,最终系统整体的漏检率降低到3.2%,过检率也降低到9.1%。所提出的方法可实现弱光场景下锯链缺陷的在线检测,并且对多种缺陷有着较高的检测精度。

    • 张慧敏,李锋,黄炜嘉,彭珊珊

      2024,47(6):86-93, DOI:

      Abstract:

      针对大场景SAR图像近岸场景舰船目标检测中遇到的陆地目标虚警和岸边目标漏检等问题,基于YOLOX设计了一种轻量化的改进模型CAM YOLOX。首先,在骨干部分嵌入CAM,增强舰船特征提取以保持较高的检测性能;其次,在特征金字塔网络结构中增加一个浅层分支,以增强对小目标特征的提取能力;最后,在特征融合网络中用Shuffle unit替换CSPLayer中的CBS和堆叠的Bottleneck结构,实现了模型压缩。在LS-SSDD-v1.0遥感数据集上进行实验,实验结果表明,本文改进算法相较于原始算法在近岸场景舰船检测的精确率P提高了5.51%,召回率R提高了3.68%,模型参数量减小了16.33%。本文算法能在不增加模型参数量的情况下,有效抑制近岸场景中陆地上的虚警和减少岸边舰船漏检率。

    • 研究与设计
    • 方昕,沈澜,李飞,吕方兴

      2024,47(6):20-27, DOI:

      Abstract:

      井下振动信号的高频测量信息能记录有关钻具动态响应的更具体细节,有益于分析诊断井下的异常振动,但是高频测量会产生大量的测量数据,导致井下振动测量设备的数据存储压力非常大。本文提出了一种基于压缩感知技术的井下振动信号的高频测量方法。通过选择性稀疏采集和存储井下振动数据,并利用信号重构算法,恢复高频测量结果。在该方法实现的过程中,提出一种分层抗频谱泄露的傅里叶字典构建和改进的分层追踪OMP信号重构算法,显著降低了信号重构时间。仿真和实验测试结果表明:该方法对振动信号的压缩感知采集效果较好,系统压缩比为18.9,重构分贝误差为52.1 dB。该方法有效减轻了井下振动测量设备的数据存储压力,为获取井下振动的高频测量数据提供了一种新途径。

    • 在线测试与故障诊断
    • 张卞,田入运,韩威如,彭雨昕

      2024,47(6):109-115, DOI:

      Abstract:

      为了解决传统SPD寿命告警的表征方式与SPD真正的寿命状态不能明确的一一对应,以及单一劣化相关参数表征的剩余寿命模型预测性差等问题,设计了一款基于STM32多参数SPD剩余寿命远程监测系统。以STM32为主控,实时采集SPD的浪涌电流、泄漏电流、表面温度以及脱扣状态等重要参数,通过BC20无线通讯模块将状态信息上传到One NET云平台。One NET云平台实时显示和存储SPD的多参数数据,并提供数据管理和分析,采用SVM分类模型判断SPD是否损坏和BO-LSTM预测模型预测SPD剩余寿命。基于BC20的定位功能,在上位机查看SPD的实时地理位置。结果表明:BO-LSTM剩余寿命预测模型的均方根误差为0.001 3,平均绝对误差为0.001 8,该系统可以实时监测SPD状态,能够有效预测SPD剩余寿命值,并且及时预警。

    • 战慧强,张琦,梅家宁,孙晓宇,林沐,姚顺禹

      2024,47(6):123-130, DOI:

      Abstract:

      针对低速增压风洞测力试验,分析气动特性曲线的原始数据源,以天平信号、流场状态和模型姿态为主要对象,结合试验控制流程,从单点数据向量、单车次数据矩阵和同期多车次数据集等维度,研究试验数据的异常检测方法策略,并以此为核心知识库,完成异常数据检测专家系统设计开发。试验过程中系统推理机自动在线执行,经过数据识别、规则推理、逻辑推理和知识迭代,实现原始数据的预检测和预诊断。试验应用结果表明,专家系统对天平桥压异常、线性段跳点和零点检测等异常类型检测敏感度高,为异常数据分析指引方向,提升问题数据排查效率。

    • 研究与设计
    • 王慧泉,魏志鹏,马欣,邢海英

      2024,47(6):14-19, DOI:

      Abstract:

      为解决高海拔地区气压降低导致急救呼吸机潮气量控制精度下降的问题,提出了双环PID潮气量控制系统。该系统采用气压补偿型PID控制器调整风机转速,并辅以积分分离式PID控制器,以实现对气流速度的精确控制。在实际海拔4 370 m、大气压59 kPa的环境中,系统性能测试表明,相较于单环PID控制,双环控制系统在高海拔条件下表现出快速响应和无超调的卓越性能。平均气流速度输出误差为3.19%,最大误差为4.1%,优于现有临床设备的准确性。这一技术突破不仅提供了高海拔急救呼吸机潮气量控制的有效解决方案,也为特殊环境下的通气控制技术发展贡献了重要参考。

    • 信息技术及图像处理
    • 马哲伟,周福强,王少红

      2024,47(6):94-99, DOI:

      Abstract:

      本文针对ORB-SLAM2算法在黑暗环境或纹理较少的环境下提取特征点少,从而导致SLAM系统定位精度不高、匹配对数较少,进而导致系统崩溃的问题,提出了一种基于自适应阈值的特征点提取算法与改进的四叉树均匀化策略。首先基于图像的亮度进行基于自适应阈值的FAST特征点提取,之后通过改进的四叉树均匀化策略对图像的特征点进行剔除与补偿,完成特征点选取。实验结果表明,与原算法相比,改进后的特征点提取算法在黑暗环境与纹理较少的环境下,匹配对的数量提升了17.6%,SLAM轨迹精度提升了49.8%,有效的提升了SLAM系统的鲁棒性和精度。

    • 理论与算法
    • 周建新,张力洪,孙腾浩

      2024,47(6):79-85, DOI:

      Abstract:

      针对标准蜜獾算法(HBA)易陷入局部最优、搜索精度低、收敛速度较慢等问题,提出基于精英差分变异的蜜獾算法(EDVHBA)。将标准HBA中的两种寻优策略所搜寻到的精英解,进行组合差分变异以产生新的精英解,利用3个精英解协同指导种群下一轮迭代,可以增加算法解的多样性,防止算法陷入过早收敛;同时改进非线性密度因子和引入新的位置更新策略,提升算法的收敛速度和寻优精度。为验证算法的改进效果和性能,对8个经典测试函数进行仿真实验,实验结果表明:与其他群智能算法和改进的HBA相比,EDVHBA在单峰函数中都能搜寻到最优值0,在多峰函数中迭代50次左右就可以收敛到理想最优值,验证了EDVHBA具有更好的寻优性能。

    • 李亚,王卫岗,张原,刘瑞鹏

      2024,47(6):64-70, DOI:

      Abstract:

      为满足复杂车辆任务在时延、能耗和计算性能方面的要求,同时减少网络资源的竞争和消耗,设计了一种基于车载边缘计算(VEC)的任务卸载策略,以最小化任务处理延迟和能源消耗之间平衡的长期成本为目标,将车联网中的任务卸载问题建模为马尔可夫决策过程(MDP),提出了在传统双延时深度确定性策略梯度(TD3)的基础上,利用长短期记忆网络(LSTM)来逼近策略函数和价值函数,将系统状态进行归一化处理以加速网络收敛并增强训练稳定性的改进算法(LN-TD3)。仿真结果表明,LN-TD3性能与全部本地计算和全部卸载计算相比提高了两倍以上;收敛速度上与深度确定性策略梯度DDPG、TD3相比提高了约20%。

    • 马冬寅,王新屏,李卫东

      2024,47(6):58-63, DOI:

      Abstract:

      针对高速列车自动驾驶系统,采用基于天牛须粒子群(BAS-PSO)优化自抗扰控制(ADRC)的算法,设计速度跟踪控制器。基于列车动力学模型设计自抗扰控制器,并以ITAE作为目标函数,利用BAS PSO实现参数整定。选用CRH380A型动车组参数,通过MATLAB进行仿真验证,对比BAS-PSO、PSO以及改进鲨鱼优化ADRC算法对列车目标速度曲线的追踪效果,其中基于BAS-PSO优化ADRC算法的列车目标速度曲线跟踪误差保持在±0.4 km/h的范围内,相比另外两种算法更加紧密地贴近目标速度曲线。结果表明,基于BAS-PSO优化ADRC具有跟踪误差小、抗干扰能力强的优点。

    • 研究与设计
    • 冯智波,朱彦铭,刘文重,张俊杰,李迎春

      2024,47(6):34-40, DOI:

      Abstract:

      星载扩频应答机的数据比特与扩频码是异步的,由于传输系统噪声及多普勒频移的影响,会引起接收扩频码与发送扩频码相关峰值的衰减,导致捕获性能下降。传统的捕获技术通常存在算法复杂度高,捕获速度慢,难以适应上百千赫兹大频偏的要求等问题。本文提出了一种将扩频序列截成两段分别作相关运算的扩频序列搜索法,并结合信号平方和FFT环进行大频偏锁频的捕获方案,有效抑制了相关峰的衰减,提高了伪码捕获性能。MATLAB仿真及FPGA板级测试表明,本文所提出的扩频信号捕获方案能够对抗高达±300 kHz的多普勒频移,平均捕获时间约为95 ms。另外,该算法的FPGA实现与传统结构相比节省了约47%的LUT、43%的Register以及一半以上的DSP和BRAM资源,在资源受限的实时通信系统中具有很大的应用价值。

    • 数据采集及信号处理
    • 陈浩安,李晖,黄瑞,符平博,张见

      2024,47(6):182-189, DOI:

      Abstract:

      针对无人机领域中的监管问题,基于YOLOv5-Lite的改进模型,提出了一种随着训练过程为模型动态地分配损失权重的指数移动样本加权函数。通过模型运算,控制二自由度云台对无人机实时跟踪,且视频采集、模型计算和二轴云台控制均在树莓派4B本地进行。优化过的模型在保持原模型参数量的同时,在mAP@.5:.95指标中达到了70.2%,相较于原模型提高了1.5%。在树莓派上的实时推理平均速度为2.1 FPS,处理效率更高。树莓派在模型推理的同时,通过I2C协议控制舵机平台对无人机目标进行追踪,保持对无人机的实时动态监测,提高了系统的可靠性,具有更好的实用价值。

    • 在线测试与故障诊断
    • 史书杰,赵凤强,王波,杨晨昊,周帅

      2024,47(6):116-122, DOI:

      Abstract:

      滚动轴承在旋转机械中发挥着重要作用,若出现故障,轻则引起设备停机,重则危及现场人员生命安全,因此有必要对其进行故障诊断。针对滚动轴承故障特征难以提取,传统分类方法正确率不高的问题,本文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵和金豺优化算法(GJO)优化核极限学习机(KELM)的故障诊断方法,实现了提取滚动轴承故障特征并正确分类的目标。通过实验数据进行验证,该方法能够提取到滚动轴承原始信号中隐含的故障信息特征,其诊断正确率高达98.47%。

    • 数据采集及信号处理
    • 程东旭,王瑞珍,周君洋,张凯,张鹏飞

      2024,47(6):137-142, DOI:

      Abstract:

      针对烟草行业,目前尚未存在检测加热卷烟烟具加热温度及温度均匀性的检测装置和方法,为了解决在狭隘空间内对微型棒状加热片的测温需求,本文研制了一种卷烟加热棒测温仪,并设计了一种适用于卷烟加热棒测温的新型结构。为了验证卷烟加热棒测温仪测量结果的准确性与可靠性,对测温仪进行不确定度分析。分析结果依据《GB/T 13283-2008工业过程测量和控制用检测仪表和显示仪表精确度等级》标准,在量程为100 ℃~400 ℃,满足0.1级要求。最后实验验证可以有效测量不同烟支的加热温度场情况。

    • 周国良,张道辉,郭小萍

      2024,47(6):190-196, DOI:

      Abstract:

      基于表面肌电信号和模式识别的手势识别方法在康复手领域中具有广阔的应用前景。提出一种基于表面肌电信号的手部姿势识别方法,以预测手部的52种动作。为解决表面肌电信号易受干扰的问题,提高对表面肌电信号的分类效果,提出了TiCNN DRSN网络,主要作用是在拥有噪声的情况下能够更好的识别率,减少滤除噪声的时间。TiCNN网络使用卷积核Dropout和极小批量训练,为卷积神经网络引入训练干扰并且增加了模型的泛化性;DRSN网络可以有效的剔除sEMG信号中的冗余信号,减少信号噪声干扰。TiCNN DRSN网络在不需要任何降噪预处理的前提下,取得了很高的抗噪与自适应性能。本模型在Ninapro数据库上的识别率达到97.43%±0.8%。

    • 研究与设计
    • 吴靖,曹炳尧

      2024,47(6):28-33, DOI:

      Abstract:

      随着卫星网络、车联网络、工业网络等业务仿真模拟需求的日益增长,针对传统专用信道损伤仪存在的模拟链路数量少、灵活性低、资源占用高等问题,本文提出一种基于时延量程策略的多会话时延损伤模拟方法,构建灵活的软件网络损伤模拟。该方法通过识别检测独立控制各会话流的时延损伤,并采用基于时延程策略的多队列合并架构以降低资源占用。实验结果表明,相较于传统专用设备与模拟软件NetEm,该方法支持百万级链路的独立时延配置,会话流数从十数条增加到百万条,且在各带宽下降低至少85%的内存占用,满足大规模和精度的同时极大的降低系统成本。

    • 数据采集及信号处理
    • 李辉,胡登峰,张恺,邹波蓉,刘薇

      2024,47(6):164-172, DOI:

      Abstract:

      在信号生成算法中,需要大量标记信号样本用于网络训练,但通常携带电文信息标记的信号难以批量获取。针对此问题本文提出一种基于循环生成对抗网络和迁移学习的方法,实现了无需大量信号及对应电文作为标记的增强罗兰信号生成,并使用迁移学习在少量实测信号情况下快速生成。循环生成对抗网络的结构包括两个生成器和两个判别器,利用无需一一对应的增强罗兰信号和电文数据集,使生成器学习到两个数据集之间的相互转换关系,实现输入电文数据可以生成与之相对应的增强罗兰信号,并且针对增强罗兰信号的特性,使用一维卷积、残差网络、自注意力机制对网络模型进行改进。实验证实,生成信号与实测数据的均方误差为0.015 3,平均皮尔逊相关系数为0.984 3,且所含电文信息准确率为99.02%。本文在PSK、ASK、FSK数据集上验证了算法,实验结果表明生成的信号满足预期,为未知参数的信号调制和解调提供一种新的思路。

    • 理论与算法
    • 彭铎,罗贝,陈江旭

      2024,47(6):50-57, DOI:

      Abstract:

      在面向一些大型商超、医院、教学楼等大规模室内多层结构定位中,针对多层WSN结构的非测距定位问题,提出一种基于改进天鹰的三维室内多层结构定位算法IAODV HOP算法。首先,为节点划分3类通信半径以细化跳数,同时利用最小均方差和权重因子修正节点的平均跳距。其次,用IAO算法对未知节点坐标进行寻优,通过佳点集策略对种群初始化,解决天鹰算法因初始种群随机分布而导致的种群的质量和多样性难以保证的问题,并且在局部搜索中加入黄金正弦的搜索策略完善种群的位置更新方式,增强了算法的局部搜索能力。通过仿真实验,本文所提算法IAODV HOP相较于传统3D DV Hop、PSO 3DDV Hop、N3 3DDV Hop以及N3 ACO 3DDV Hop算法,归一化平均定位误差分别下降7033%、6267%、64%、5367%,表现出更优的性能,具有更好的稳定性和更高的定位精度。

    主编:孙圣和

    创刊:1980年

    国际标准刊号:ISSN 1002-7300

    国内统一刊号:CN 11-2175/TN

    国内邮发代号:2-369

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