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2024,43(6):1-11, DOI:
Abstract:
为了更精确地分类间质性疾病，提出了一种基于深度学习的分类网络，首先将多头自注意力机制模DenseNet-121结 合，使得模型能够同时关注多个重点区域。然后采用卷积注意力模块实现更高效的特征提取，提升网络的空间感知能力，从 而增强分类性能。最后，添加改进的空间金字塔池化层将不同尺度的特征图拼接起来以捕获更丰富的空间信息。此外针对 高分辨率C 图像数据集类别不均衡问题，引入Focal Loss损失函数，使得模型在训练时更专注于难分类的样本，从而进一步 增强模型的分类能力。所提方法在未经训练的数据集上进行测试，达到了88.28%的准确率。相较于原始DenseNet-121在准 确率、召回率、精确率、F1 分数和Kappa 系数提高了4.65%、5.08%、5.82%、5.45%和6.38%。实验结果表明，该方法具有特 征提取能力强和分类准确率高的特点。
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2024,43(6):12-21, DOI:
Abstract:
针对目前大多数图像去雾算法由于细节丢失导致去雾后的图像颜色失真，雾霾残留以及纹理细节模糊等问题，提出 一种基于多残差和多重特征融合端到端的去雾算法。首先通过设计浅层特征提取模块，为深层网络提高丰富信息的特征图； 其次设计多残差级联模块，提取多层次特征，帮助模型学习更加复杂的特征表示；然后设计局部-全局特征融合模块，捕获从最 细微到最广泛的特征；最后设计结合残差注意力的跨层特征融合模块，避免上下采样后的细节缺失，更好地提取图像中的局 部与全局信息特征。实验结果表明，所提算法在 SOTS 室内、室外测试集上峰值信噪比(PSNR) 分别取得了33.12、31.07 dB, 结构相似性(SSIM) 分别取得0.986、0.983,与当前大多数主流算法相比得到了明显的提升，且在合成雾图像和真实雾霾图像 均取得了不错的去雾效果，复原图像细节更加清晰，更符合人类视觉感知。
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2024,43(6):22-32, DOI:
Abstract:
针对现有的印刷电路板(PCB) 缺陷检测方法计算量大、小目标缺陷易漏检、检测速度较慢等问题，提出 YOLOv8n- 4SCDP缺陷检测算法。首先，在YOLOv8n 颈部网络增加上采样，融合 Backbone 中浅层语义信息，同时增加微小目标检测层 降低PCB小目标缺陷漏检率；其次，在Backbone 中融入坐标注意力(CA) 机制，强化特征语义和位置信息，提高了模型特征融 合能力；另外，设计密集连接机构，提高模型的缺陷特征利用率，采用PConv对模型进行压缩，既保证了模型的准确性，又大大 减小了模型的尺寸；最后，针对难易样本不平衡的问题，采用线性区间映射法重新定义回归损失函数(Focaler-SIoU),提高模 型收敛速度和回归精度。实验结果表明，YOLOv8n-4SCDP 算法的整体缺陷的平均精度均值(mAP) 达到95.8%,检测帧率达 到了65 fps。有效改善YOLOv8n 对于PCB小目标缺陷漏检率高、检测精度低等问题。
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2024,43(6):33-40, DOI:
Abstract:
在 5G 异构网络(heterogeneous network,HetNet)中广泛部署小基站可以提高网络容量和用户速率，但密集部署也会 产生严重干扰和更高能耗问题。为了最大化网络能量效率(energy efficiency,EE)并保证用户服务质量(quality of service, QoS),提出了一种在小蜂窝基站中嵌入能量收集器供电的资源分配方案。首先，针对网络系统的下行链路，将频谱和小基站 发射功率分配问题建模为联合优化系统能效和用户满意度的多目标优化问题。其次，提出了基于深度强化学习的多目标演 员-评论家(multi-objective actor-critic,MAC)资源分配算法求解所建立的优化模型。最后，仿真结果表明，相比于其他传统学 习算法，能量效率提高了11.96%～12.37%,用户满意度提高了11.45%～27.37%。
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2024,43(6):41-49, DOI:
Abstract:
随着人工智能技术的发展，负荷预测的准确度显著提高，但仍有一些负荷曲线预测精度较低。造成这种现象的原因 在于训练集中这类负荷曲线属于少数类，导致数据不平衡，模型无法充分学习，从而影响了预测的精度。为解决电力负荷数 据不平衡问题导致的预测精度降低的问题，提出了一种先分类后预测的解决方法。通过改进的K-Mediods 方法把具有高相 似性的历史负荷曲线进行聚类，并构造分类标签与电力负荷的特征集；然后根据预测时间的特征进行分类，通过RUSBoost 算 法很好的优化了分类过程中数据不平衡问题；最后在每类中使用LightGBM算法进行负荷预测。在公开数据集上的实验表 明，所提出方法对少数类负荷的预测效果显著,其平均绝对百分比误差(MAPE) 为2.95%,均方根误差(RMSE) 为 175.71 MW;对于常规负荷的预测，MAPE为3 .52%,RMSE为195.84 MW,相对其他方法也具有较好的预测效果。
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2024,43(6):50-58, DOI:
Abstract:
针对人脸图像复原任务中对图像尺度信息利用不足和眼镜结构复原错误的问题，提出一种基于双阶段多尺度生成对 抗网络复原模型。该模型第1阶段引入改进损失的U-Net 粗重构网络，利用跳连接减少原始图像信息的丢失，融合3种不同 的损失函数提高生成器的重构能力，采用双判别器考虑全局信息和局部信息，并提出一种混合域注意力机制用于关注图像的 空间和通道信息。第2阶段的精修复网络构建了全新的特征增强模块，增强网络对细节信息的提取能力和对结构的表达能 力，引入相对判别器，用于关注生成样本与真实样本之间的相对真实性，提高了生成质量和训练稳定性。实验结果表明，该方 法能够复原各类图像缺失的情况，并能够有效复原佩戴眼镜的人脸图像，与其他方法相比，该方法的峰值信噪比、结构相似性 和感知相似度评估等指标分别提升了3.81%、2.65%和0.45%。
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2024,43(6):59-67, DOI:
Abstract:
RGB-D显著性目标检测因其有效性和易于捕捉深度线索而受到越来越多的关注。现有的工作通常侧重于通过各种 融合策略学习共享表示，少有方法明确考虑如何维持RGB 和深度的模态特征。提出了一种跨模态特征融合网络，该网络维 持RGB-D显著目标检测的RGB 和深度的模态，通过探索共享信息以及RGB 和深度模态的特性来提高显著检测性能。具体 来说，采用RGB 模态、深度模态网络和一个共享学习网络来生成RGB 和深度模态显著性预测图以及共享显著性预测图。提 出了一种跨模态特征融合模块，用于融合共享学习网络中的跨模态特征，然后将这些特征传播到下一层以整合跨层次信息。 此外，提出了一种多模态特征聚合模块，将每个单独解码器的模态特定特征整合到共享解码器中，这可以提供丰富的互补多 模态信息来提高显著性检测性能。最后，使用跳转连接来组合编码器和解码器层之间的分层特征。通过在4个基准数据集 上与7种先进方法进行的实验表明，方法优于其他最先进的方法。
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2024,43(6):68-75, DOI:
Abstract:
电阻抗成像技术(EIT) 因其非侵入式的特性为机器人柔性触觉传感器的压力点分布可视化提供了一种可行的方法。 然而EIT 逆问题具有高度的非线性和病态性，当多压力点相近时，重建图像的伪影会导致压力点间存在粘连。为解决上述问 题，提出一种由特征提取、特征重建以及加强特征提取3个模块构成的S-PNet 电阻抗成像后处理算法，实现对粘连压力点的 分割以及形状重建。该算法使用金字塔池化结构加强特征提取，在增加极小计算量的情况下，能够提取到区分相近压力点边 界的多尺度特征。采用均方根误差(RMSE) 和结构相似度(SSIM) 来评价后处理图像质量，实验得出RMSE 的平均值为 0.02,SSIM 的平均值为0.97。仿真与实测结果均表明，与现有算法相比，基于S-PNet 的后处理算法能够得到边界清晰且形 状准确的结果。
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2024,43(6):76-86, DOI:
Abstract:
针对图像超分辨率中网络关注度不足、模块间协同性弱和深层特征表征消失等问题，提出了一种结合层次交互动态 注意力与序列学习单元的多级残差聚合超分辨率重建模型。模型采用多层次特征融合与跳跃连接的网络结构，结合不同层 次的特征，捕获从低到高的不同级别的信息，生成更丰富和准确的表征。模块里通过残差连接避免梯度消失，实现深度网络 的平滑损失空间和灵活增加。提出动态层次融合注意力模块动态计算各个特征的重要性权重，进行有选择性的特征融合，并 通过序列学习单元捕获更长范围的上下文信息。提出多尺度特征融合模块将不同感受野的特征信息提取融合，以挖掘更深 层的特征表示。模块尾部引入轻量化无参注意力机制自适应加权特征图，恢复图像高频细节。实验结果表明，相较于主流算 法，提出的算法在各种公开测试集(Set5、Set14、BSD100、Urbanl00、Mangal09)上进行3倍超分辨率重建评估，平均峰值信噪 比提升约0.47 dB, 平均结构相似性提升约0.0068。且在遥感图像超分辨率重建方面展示出实际应用潜力。证明其在图像 超分辨率重建方面的优越性。
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2024,43(6):87-93, DOI:
Abstract:
室内指纹定位算法易受到多种因素的影响，造成指纹数据集的模糊性。针对应用在室内定位中的自适应神经模糊推 理系统(ANFIS), 随着模糊系统输入参数的增加，造成ANFIS 的维数灾难和计算的复杂性等问题，提出了一种基于递阶自适 应神经模糊推理系统树(HANFIS-Tree) 的室内定位算法。将整体 ANFIS 拆分为互联型的 HANFIS-Tree 结构，减少模糊规 则数量，以此提高了系统的计算效率和模糊系统的可解释性，同时采用改进的特征权重算法选取与坐标位置相关性较高的信 号强度(RSSD)之差作为输入参数，提高了系统的定位精度，并且引入减法聚类算法初始化输入参数，提高了系统的收敛速度。 实验结果表明，与ANFIS 相比，HANFIS-Tree 在室内定位算法中，横坐标上定位精度提高了3.5 cm, 纵坐标上运算效率均提 高了约1倍。
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2024,43(6):94-101, DOI:
Abstract:
针对环境中纳米量级颗粒物浓度检测问题，对凝聚核粒子计数器进行了研究与设计。首先对凝聚核粒子生长原理及 检测原理进行了研究，并依据异质核化原理设计了凝聚核粒子计数器的生长装置；其次设计了传感器后级信号处理电路用于 解决微弱粒子检测信号抗干扰能力差和测量困难问题；然后设计了基于抗饱和积分PID的控制系统，实现了采样流量的闭环 控；最后制研制了凝聚核粒子计数器样机，并开展了流量控制、纳米量级粒子生长及计数实验。实验结果表明，设计的凝聚核 粒子计数器，流量稳定性在2%以内，以TSI3772型凝聚核粒子计数器为标准仪器的计数相对误差在士8.5%以内，满足了行 业规范要求。
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2024,43(6):102-109, DOI:
Abstract:
准确实时的风场数据对保障民航飞行安全有着重要作用，针对风场的精确重构问题，提出了一种基于飞行器监测数 据的风场重建方法。旨在利用广播式自动相关监视和S 模式增强型监视联合观测数据计算空域内的风观测值，并结合机器 学习中的高斯过程回归模型，利用时间和空间上离散的风观测值进行模型训练，完整重建目标空域风场。实验结果表明，重 建的风场风速的平均绝对误差为2.72 m/s, 相对误差为8.21%,风向的平均绝对误差为3.66°,证明了方法能够快速地完成准 确实时的风场重建。
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2024,43(6):110-118, DOI:
Abstract:
针对脑电节律能量无法反映时间信息且对空间信息的探讨并不充分等问题，通过运用微状态分析方法，对虚拟现实 晕动症(vRMS)相关脑电信号的时空模式进行了研究，从而检测虚拟现实晕动症。使用多元变分模态分解(MVMD) 将脑电信 号划分为从低频到高频的5个频段，分析了脑电微状态的出现频率、平均持续时间、覆盖率以及转换率的变化，最后利用统计 分析和分类方法验证这些特征的有效性。研究结果表明，5个频段融合所有特征的分类准确率达到最大值83.9%。因此，微 状态方法可望为研究VRMS 提供新思路。
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2024,43(6):119-126, DOI:
Abstract:
超导单光子探测技术能够实现光子量级极微弱光接收，是深空探测的关键技术之一，然而光子概率分布产生的脉冲 抖动效应造成通信、测距性能恶化。对此，设计了基于脉冲位置调制(pulse position modulation,PPM)调制的单光子激光通 信测距一体化系统。根据光子分布特性，提出了脉冲宽度压缩的PPM 新波形，降低了脉冲抖动效应对通信可靠性、测距精度 的影响。同时，研制了星载端与地面端原理样机，搭建了双向通信与同步转发测距试验验证平台。试验验证结果表明，同等 接收功率(-53.2 dBm) 条件下，采用1/4脉宽压缩比时，通信接收误码率从4.7×10-4降至5×10-10,测距精度从23.61 cm 提高至0.91 cm, 实现了高可靠通信传输与高精度距离测量。
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2024,43(6):127-133, DOI:
Abstract:
为了研究微悬臂结构弯曲振动模态频率的温度特性，首先针对各向异性材料的等截面矩形微悬臂结构建立了其各阶 模态频率温度系数的理论模型；然后搭建了包括激光测振单元、空耦超声激励单元和温度控制单元的非接触式微结构动态特 性测试系统；最后利用所搭建的测试系统分别对等截面矩形单晶硅微悬臂梁在室温～300℃时的动态特性进行了测试，获得 了微悬臂梁前三阶弯曲振动模态频率随温度的变化规律和频率温度系数。研究结果表明，单晶硅微悬臂梁前三阶弯曲振动 模态频率随着温度的升高而呈近似线性的减小，并且微悬臂梁前三阶弯曲振动模态具有几乎相同的频率温度系数，其中一阶 模态频率的温度系数为-2.18×10-5/℃,二阶模态频率的温度系数为-1.91×10-5/℃,三阶模态频率的温度系数为 -2.01×10-5/℃,前三阶模态频率温度系数的测试结果与理论模型预测值的偏差分别3×10-7/℃,3×10-6/℃和2× 10-6/℃。
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2024,43(6):134-142, DOI:
Abstract:
为更加快速、准确识别汽车行驶区域并区分车道，实现无人驾驶，提出一种结合视觉OpenCV 算法和改进 YOLOv5算 法的目标检测跟踪模型进行车道线检测的方法。在图像预处理阶段，首先读取视频图像，把每一帧RGB图像转为灰度图，通 过Canny 算子对图像的边缘轮廓进行提取，然后绘制车道线的掩码区域，并与边缘检测结合，采用ROI 技术提取感兴趣区域， 最后进行概率霍夫变换和最小二乘拟合，将得到的直线绘制到原图像中，最终对每一帧处理后的图像进行输出。目标识别模 块采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)深度学习方法及 YOLOv5算法进行目标识别处理。实验结果表 明，所提检测算法能够实现准确的车道线检测，实时性和准确性比传统算法高很多，且该方法具有良好的鲁棒性。
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2024,43(6):143-151, DOI:
Abstract:
针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像飞机目标细粒度识别中的小目标和多尺度检测问题，提出了 一种基于YOLOv5的改进SAR图像飞机目标识别算法。该方法首先对网络进行重构，加入小目标检测层，改善小目标的漏 检问题，提高目标定位精度。其次，在颈部网络中引入极化自注意力机制(polarized self attention,PSA),并使用双边特征金 字塔结构(bir-directional feature pyramid network,BiFPN)进行多层特征带权融合，提高对飞机目标散射信息的关注度和滤除 干扰信息。最后，使用SIoU(SCYLLA intersection over union)作为网络损失函数提高网络收敛速度和检测精度。利用SAR- AIRcraft-1.0数据集进行了算法有效性试验研究，实验结果表明，算法有效提升了飞机目标的检测精度，精确率、召回率、平均 精度均值分别达到92.6%、84.1%、90.1%。
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2024,43(6):152-160, DOI:
Abstract:
余热锅炉主蒸汽参数对于联合循环机组的健康运行判断至关重要。针对余热锅炉运行参数非线性和时延性导致主 蒸汽参数预测精度低的问题，提出了一种联合循环余热锅炉主蒸汽参数预测模型。首先，采集燃机电厂的SIS 运行数据，通过 灰色相关性分析法确定输入变量；其次，通过核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)提取输入参数的特征 信息，并根据主成分贡献率选取输入维度；最后，利用改进的鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA) 优化双向门控循环神经网络(bir-directional gated recirculation neural network,BiGRU),并构建 KPCA-IPOA-BiGRU进行三 压余热锅炉主蒸汽参数的预测测验。结果表明，现场采集的10000组数据点，其中8000组用作训练集，2000组用作测试集， 提出的模型将28维输入参数降低至8维，可准确预测3个压力级的蒸汽参数，且R² 均大于98%,为预测时延性的联合循环 余热锅炉主蒸汽参数提供了技术支持。
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2024,43(6):161-169, DOI:
Abstract:
针对车辆分类检测在精度和实时性方面存在的挑战，提出了一项改进方案，以优化YOLOv5s 模型，旨在实现轻量化 的汽车检测。通过在MPSoC硬件架构的现场可编程门阵列(FPGA) 上设计系统，成功打造了一个具备高精度、快速检测和低 能耗的解决方案。为了使得模型更适合嵌入式设备部署，采用了MobileNetv3 Small 替代YOLOv5s 的主干网络，并引入卷积 块注意力模块(CBAM) 注意力机制和Inner-IoU Loss 优化方法，使模型在轻量化的同时提升了检测精度和速度。改进后的模 型相较于原始Yolov5s模型，平均精度均值(mAP) 提升了14.8%,参数量减少了49.7%,模型体积减小了40.7%,计算量减 少了48.9%,在NVIDIA 3060上，改进后的检测速度提升了48.8%,达到了82 fps。此外，还利用FPGA 对YOLOv5s 进行了 硬件加速。经过优化的系统达到了45fps 的检测帧率，并保持了较高的精度和速度，这一系统易于部署，适用于智能交通系 统，满足其高效实时监测的需求。
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2024,43(6):170-178, DOI:
Abstract:
基于无人驾驶领域的飞速发展，为提高道路行人目标检测的速度和精度，提出一种基于YOLOv5 网络改进的YW- YOLO的道路行人目标检测方法，在YOLOv5 模型的neck结构中改入RepGFPN, 充分交换高级语义信息和低级空间信息， 添加自适应融合机制，引入SimAM 注意力模块机制，提高算法的特征提取能力，在损失函数方面，使用Optimal Transport Asignment 优化损失函数。实验结果表明，所提算法与原算法相比，在道路行人类别数据集上识别精确率由38.1%提升到 52.6%,检测速度由29.4 fps 提高到30.8 fps, 具有更好的检测效果。
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2024,43(6):179-190, DOI:
Abstract:
针对强噪声、跨工况场景下数据分布差异导致传统卷积神经网络(CNN) 模型泛化性能低、诊断能力不足的问题，提出 一种基于并行卷积核和通道注意力机制的滚动轴承故障诊断方法。构造了带有不同尺度卷积核的并行网络结构，可以在抑 制噪声干扰的同时有效提取出数据中的故障特征信息；融合通道注意力机制对卷积层特征提取能力进行增强，提升模型抗噪 性能以及跨工况负载下的自适应诊断能力。利用凯斯西储大学轴承数据集训练并测试诊断效果，将该方法与其他方法进行 了性能对比。结果表明，在跨工况不同负载情况下，所提方法的诊断平均准确率为97.3%,在不同信噪比噪声干扰情况下的 诊断精度平均达93.8%,均高于其他比较方法，所提出的方法在复杂多变工况下具有良好的抗噪性能和泛化能力。
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2024,43(6):191-200, DOI:
Abstract:
在永磁同步电机有限集模型预测控制中没有脉宽调制环节，最优电压矢量直接作用于逆变器，开关频率高。为降低 开关频率，拟通过永磁同步电机模型预测电流控制系统的代价函数中，引入权重系数自适应调整的开关频率控制项。首先， 建立模型预测电流控制模型，分析运行工况及控制周期对开关频率的影响；其次，在代价函数中引入开关频率控制项，分析开 关频率控制项权重系数对开关频率和电机控制性能的影响规律；然后，基于模糊控制理论设计权重系数自适应调整的模型预 测电流控制系统，通过检测定子电流和参考电流的控制误差值作为模糊控制的输入量，开关项权重系数作为模糊输出量，实 现开关项权重系数的自适应调整。仿真结果表明，模糊自适应开关项权重系数控制方式相比于固定权重系数控制，在转速为 500 r/min时电流谐波增大0.36%时而开关频率降低1.5 kHz 左右，在2000 r/min时开关频率降低0.8 kHz 左右。
2024年第43卷第6期
理论与方法
研究与开发
应用天地
2024年第43卷第6期
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基于深度强化学习的无线多址接入方法研究
Abstract:
随机多址竞争接入技术的优化可以显著增强无线网关的处理能力,也是边缘计算应用的关键前提。针对无线物联网络中存在的异构协议多址接入系统吞吐量低的问题,提出了一种基于深度强化学习的智能自适应无线多址接入方法。首先通过信道感知、动作反馈和最小化损失机制进行接入状态的强化学习,然后采用改进的近端策略优化PPO算法评估最优信道接入策略,实现与传统的TDMA、ALOHA协议共存互补来减少接入时隙的碰撞,从而提高接入资源利用率和网络吞吐量。结果表明改进算法能够使网络接入吞吐量相较于未使用强化学习时提升26.6%,相比强化学习的DQN算法提升2.6%,能有效降低异构多址接入问题的复杂性且显著提高无线网关的多址接入性能。
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基于多尺度分解的双曝光图像融合方法
Abstract:
为了有效地提高可见光成像设备的动态范围，降低融合图像的质量对源图像数量的依赖，提出了一种基于多尺度分解的双曝光图像融合算法。该方法只需要一组欠曝光和过曝光图像作为源图像，通过曝光融合即可得到一幅包含丰富信息的图像。首先，依据欠曝光图像和过曝光图像自身的特点，分别进行了自适应曝光调整，充分挖掘图像中潜在的细节信息。然后，提取图像序列的边缘强度、曝光适宜度和色彩饱和度作为评价指标，进而构建出融合权重图。最后，通过金字塔多尺度分解和加权融合得到融合图像。实验选取了15组图像序列，分别从主观和客观两个方面与4种具有代表性的算法进行了对比。实验结果表明：本文算法相比于其它比较算法，图像质量综合提升了4.9%，具有更强的细节信息保留能力。
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基于LVDS的DC平衡技术的高可靠性传输系统设计
Abstract:
随着数据传输对速度、距离和可靠性要求的提高,同时考虑到工作人员在测试环境中的安全问题,文中提出一个基于LVDS的DC平衡技术的设计方案。该方案采用LVDS串化器SN65LV1023A和解串器SN65LV1224B作为发送和接收芯片,由于LVDS在长距离传输方面存在限制,因此在硬件设计中采用驱动器LMH0002TMA和均衡器LMH0024MA来增加信号的驱动能力和补偿信号的衰减；在外围电路中加入隔离器ADN4651和RCLamp3324P芯片,分别起到提供信号隔离和保护和为高速数据接口提供ESD保护的作用。同时软件设计中,在核心控制器FPGA内部加入8B/10B编码技术,以保证数据传输中的DC平衡,即数据流中连续出现的”1”/”0”达到一个平衡均匀的状态,降低误码率且提高数据的可靠性。经大量实验测试验证,此设计可在90m双绞线上以300Mbit/s速率零误码传输。
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基于改进YOLOv8n-Pose的轨道作业人员跨轨安全动作识别
Abstract:
针对轨道作业人员跨轨安全动作监督方法存在效率低、漏检率高等问题，引入改进的人体姿态估计算法YOLOv8n-Pose对跨轨安全动作进行识别和监督。对YOLOv8n-Pose算法改进方法为在网络中添加注意力机制并轻量化网络结构，并改进网络的bbox损失函数和关键点损失函数，以提高网络的识别精度和速度。使用高斯滤波和ColorJitter算法对自制数据集增强。在训练前使用遗传算法对训练超参数进行自适应调整，在训练时使用迁移学习和知识蒸馏方法，提高网络训练速度、识别精度和泛化能力。将训练好的模型对轨道现场作业人员图像进行检测，可成功识别出作业人员姿态并根据关键点位置信息识别安全动作，人体关键点识别精确度为94.3%，推理速度为238.1 FPS，验证模型改进研究取得了有益效果，提高了模型识别精度、识别速度和鲁棒性。
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基于四摄像头的全景目标检测系统
Abstract:
目前基于图像的检测系统多以单摄像头为主,但是单幅图像的视野有限,往往存在检测盲区,为此,本文设计了一种基于四摄像头的全景目标检测系统。首先搭建了由3B+树莓派、摄像头、LCD液晶屏、移动电源联合组成的系统硬件,基于QT设计了可进行检测结果显示与参数设置的用户交互软件界面；系统通过四部摄像头实现对周边360度场景进行取景,然后对采集到的图像进行预处理与拼接,最后通过基于EfficientDet深度学习模型检测器进行目标检测与结果显示。实验结果表明,该系统可便携移动,能实现360度全景取景与目标检测功能且目标检测准确率达94%以上。
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基于COFDM的实时无线图传系统设计与实现
Abstract:
随着无线图像传输的兴起，相关传输技术也得到大力发展，但在山区、海面、密集城区等复杂无线通信环境中，Wifi、ZigBee、4G/5G等技术图传性能较差，而编码正交频分复用技术（COFDM）以其传输速率高，抗干扰能力强等特点，成为当前研究热点。为满足复杂无线通信环境下无线图传的大速率、低时延和高可靠的性能需求，缩短无线图传通信产品的设计周期，该文在分析研究COFDM技术的基础上，搭建了基于通用硬件外设USRP和软件无线电平台GNU Radio的COFDM无线图传系统，该系统采用Gstreamer技术对摄像头视频流进行采集与处理，实现720P视频图像实时传输，视频传输速率4000kbit/s。结果表明，该系统实现了长时间且稳定的无线视频实时传输，说明了系统设计的灵活性和方案设计的有效性。
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基于lora的预制菜冷藏设备物联网终端设计
Abstract:
随着预制菜行业的快速发展，对其冷藏环境的远程监控与管理问题变的日益严峻。传统的RS485、ZigBee等在多节点组网监测场景中存在布线复杂、传输距离远等问题。本研究设计了一套基于Lora技术的物联网监测终端，该系统的核心控制器采用STM32F429芯片，节点和网关数据传输设备采用lora传输模块，结合传感器采集冷藏设备的工作参数。利用lora模块构建星型自组网，以主机轮询方式将终端节点的数据传输至网关并可视化显示。实验测试了预制菜冷藏设备冷藏温湿度、环境温度以及工作电流；并测试了系统在复杂和空旷环境下的lora有效通信距离。结果表明:lora在复杂环境下通信距离为300m，在空旷环境中能够达到500m，该系统表现稳定可靠，能够满足预制菜冷藏设备数据监控的需求。
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融合上下文感知和背景探索的伪装目标检测方法
Abstract:
伪装目标检测（Camouflaged object detection，COD）旨在检测出与周围环境高度相似的伪装目标。针对目前COD方法中检测结果不完整、边缘细节模糊的问题，提出了一种融合上下文感知和背景探索的伪装目标检测方法（SRDNet）。首先，该模型利用swin-transformer模型作为骨干网络，在多个尺度上提取全局上下文信息；其次，利用提出的注意力联级上下文感知模块扩大感受野，并从通道和空间两个维度增强网络的特征提取能力，再通过全连接解码器捕获隐藏对象的粗略位置图；最后，通过融合注意力机制的背景探索模块从背景信息中挖掘目标的边缘线索，加强伪装目标边缘特征的提取。在 CHAMELEON、CAMO 以及 COD10K 数据集上的实验结果表明，该方法在 4 个评估指标上的性能优于其他10个具有代表性的模型，在COD10k数据集上，平均绝对误差降至了0.026。
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基于LADRC的双馈风机与SVG协调控制的并网系统研究
Abstract:
为了解决双馈风机(Doubly fed Induction Generator，DFIG)在并网或运行时给电网带来的稳定性问题，本文提出了静止无功发生器（Static Var Generator，SVG）与DFIG协同补偿无功的方法，并在此基础上通过线性自抗扰控制 (Linear Active Disturbance Rejection Control，LADRC)代替传统的PI控制来控制变流器，以及加装超级电容储能对DFIG的变流器直流侧控制进行优化。最后结合风电场的实际情况，在MATLAB中搭建了使用LADRC的含超级电容的双馈风机并网模型，并对其并网时的交直流波动以及无功功率的传输进行了仿真分析，实验结果验证了该控制策略可以提高双馈风机稳定运行的能力，解决功率波动时变流器交直流侧功率不平衡的问题，与SVG的协同控制策略可以提高系统的低电压穿越能力，提高了整个风力发电系统的稳定性。
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基于NRBO优化的BP神经网络草莓农残检测系统
Abstract:
目前，我国草莓种植的主要方式为设施栽培，由于土壤连作、温湿度调控不当等问题极易造成病虫害发生，种植户用药明显增多，草莓中农药残留问题较为突出。为此，本文设计了一种快速检测草莓上残留农药的电子鼻系统。针对残留农药挥发气味浓度低且易受到草莓本身气味的影响，电子鼻识别效果差的问题，对电子鼻系统进行改进。结构上，借鉴人体鼻腔结构特点，设计了一款仿生气室。采用计算流体力学（computational fluid dynamics，CFD）模拟对仿生气室的结构进行了优化，保证采集端信号的质量。算法上，建立了基于陷阱规避算子（trap-avoidance operator，TAO）改进的牛顿-拉弗森搜索规则（newton-raphson search rule，NRSR）优化反向传播BP神经网络的分类模型（based on the trap-avoidance operator improved newton-raphson search rule optimized back-propagation BP neural network，NRBO-BP），提高分类算法对低浓度信号识别效果。采用电子鼻对含有多菌灵和吡虫啉及其混合农药的草莓进行检测实验。结果表明，基于仿生气室电子鼻的NRBO-BP分类模型的准确率为93.44%，召回率为94.16%，准确度总体高于PSO-BP模型的88.33%和BP神经网络的83.33%，能够准确检测草莓上残留的农药，可以作为草莓质量安全的快速评价方法。
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基于S变换和深度学习的多特征融合的电压暂降源识别方法
Abstract:
随着工业和科技的发展,用户对电压暂降的关注度不断提高,识别电压暂降产生的原因愈显得越来越重要。针对引起电压暂降的单一暂降源和复合暂降源,本文提出了将S变换提取特征和深度学习自动提取特征相结合建立S-CNN-LSTM模型来进行暂降源识别。首先利用数值模型框架产生单一暂降源和复合暂降源数学模型,进而得到9种故障类别的暂降数据集作为原始数据,其次对原始数据进行改进S变换,即在标准的S变换基础上引入两个调节因子得到改进的S变换,得到S变换数据,引入16个指标对S变换数据进行特征提取,作为指标数据,然后搭建CNN-LSTM模型,上述数据作为模型输入,利用CNN网络对暂降数据进行空间特征提取,同时将数据分为多个一维向量输入到Bi-LSTM提取时序特征,然后建立指标特征、空间特征以及时序特征的多特征融合识别模型。仿真结果表明未经过特征融合与经过多特征融合的识别准确率分别为98.36%、99.08%,说明多特征融合能够提高识别准确率。
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基于ZYNQ图像加密算法的设计与实现
Abstract:
随着通信网络规模不断扩大、业务种类日益繁多以及对通信安全性要求越来越高,传统密码算法已经无法满足现代网络通信需求。如今,众多的通用密码算法体系标准因其各自独特的算法优点而被广泛应用于多个行业,它们已经变成了确保数据传输安全性的关键工具。目前的图像加密算法AES在处理大数据量时会存在加密效果差、抗攻击性弱等诸多缺陷。针对以上问题,本文对传统AES加密算法进行了优化,在AES加密算法上加入了Arnold置乱算法,通过分块Arnold置乱提高了加密算法的效果和抗攻击性。最后在ZYNQ板进行了功能验证,结果表明,优化后的AES算法实现了预期的功能。
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基于多任务辅助学习的配网低电压成因分析模型
范李平, 朱庆, 李黄强, 杜丰夷, 黄宇, 刘云飞, 王东娟
Abstract:
当前配网低电压愈发严重，已经严重影响居民的日常生活，而维护工单反馈模糊，难以准确定位其原因。为了准确定位配网低电压的成因，文中提出一种基于多任务辅助学习的配网低电压成因分析模型。首先，获取低电压用户96点电流、电压等原始数据，并实现原始数据的预处理，其次，利用双向门控神经网络(BiGRU)挖掘数据的深度特征，最后，将引发配网低电压的主成因分析设置为主任务，子成因的分析作为相关辅助任务，利用相关辅助任务强化数据中隐藏特征学习，为主任务提供额外的监督信息，并采用多任务联合训练方式训练主成因分析模型，协助模型学习到更具鲁棒性的特征表示，提高配网低电压成因分析的准确率。实验结果表明，文中提出的基于多任务辅助学习的配网低电压成因分析模型具有较好的分析定位能力，最终分类准确率可达95.58%。
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基于L1范数自适应匹配滤波的重叠超声信号分离研究
Abstract:
在使用低频超声TOF技术对大厚度多层复合介质测厚时，超声反射回波之间容易出现有效回波和近表面干扰波重叠现象且难以分离，从而影响TOF的测量精度。针对此类问题，本文提出了基于L1范数的自适应匹配方法，基于时空域中近表面干扰表现出规律一致性，而有效回波则展现出推移特性的不同特征，在时空域对采集的超声阵列信号进行自适应匹配处理，实现有效回波和近表面干扰波的分离，从而增强有效回波的分辨率。仿真数据处理结果证明了所提方法的有效性，信噪比提高了3dB；实验结果表明，该方法能高效解决重叠超声信号分离的问题，在固体火箭发动机测厚场景中展现出广阔的应用前景。
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一种面向机械通气患者呼吸监测的无线传感器与系统设计
Abstract:
为了对机械通气患者实现精准的呼吸治疗,需要对患者吸、呼气体的状态参数进行实时监测。目前,患者吸、呼气体的状态参数主要通过呼吸机来测定,存在参数不足、回路漏气等问题,还会受到距离和障碍物的限制。针对上述问题,本文设计了一种可以同时监测吸呼气体温度、湿度、二氧化碳浓度、压力及流量这五类参数的无线传感器和系统,具有低功耗、体型小等特点,并可以实时把测量到的数据通过蓝牙进行低功耗无线传输到数据接收端,实现对机械通气患者呼吸状态的全面监测和远程监控评估,提高医疗设备的治疗效果。同时传感器无需外部供电,可以持续工作约60天,覆盖绝大部分机械通气患者在ICU病房的全部时间并全程实施实时无线监测。
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基于WebGL的室内外智能感知可视化系统设计
Abstract:
当前传统园区的二维平面技术表现形式单一、交互功能匮乏，难以满足多样化的用户需求。为适应智慧园区的发展模式，本文利用新一代 Web三维绘图标准 WebGL的优势, 采用GPU 硬件加速的3D图形库Three.js框架，设计了基于WebGL的室内外智能感知可视化交互系统。该系统架构于B/S模式下，借助Three.js技术实现场景的3D模型加载，融合最小包围球算法与基于四叉树分割的LOD算法，使三维场景的渲染速率提高了2.2倍；融合FFmpeg、JSMpeg.js及Node.js技术对视频流实时传输进行优化，使视频流延迟降低了3.2倍。本文对该系统三维模型的渲染速率、旋转、缩放及视频流帧率进行了验证,证明了基于WebGL的智能感知三维可视化方法的可行性与有效性。
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永磁直驱风电系统MPPT无模型固定时间滑模控制
Abstract:
针对永磁直驱风力发电系统在最大功率跟踪过程中因内部参数变化和外部扰动导致跟踪性能下降的问题,提出一种无模型固定时间积分滑模控制(model free fixed-time integral sliding mode control,MFFTISMC)方法。首先,构建了永磁同步电机转速环的新型超局部模型。基于该模型,结合固定时间理论设计了无模型固定时间积分滑模控制器,确保系统状态固定时间内收敛,利用Lyapunov函数证明了该控制器的收敛性。同时,为提高系统的抗干扰能力和跟踪性能,设计扩张扰动观测器(extended disturbance observer,EDO)对新型超局部模型中的未知扰动在线估计并以前馈补偿的方式补偿给控制器。最后,通过仿真对比,验证了该方法具有响应速度快、抗扰能力强的特点,能够在风速突变情况下快速实现最大功率跟踪。
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基于分数阶模型的储能用锂离子电池荷电状态估计
马 昕, 丁兴科, 田崇翼, 田长彬, 孔维政, 冯媛媛, 刘 强, 闫 安
Abstract:
锂电池荷电状态(State of Charge, SOC)的准确估计对于新型储能系统的高效运行至关重要,为此本文提出了一种考虑分数阶微积分的方法来估计锂电池的SOC。首先,提出了基于分数阶微积分理论的二阶RC模型来对锂电池特性进行建模。然后进行脉冲表征测试,获得电池的端电压,并基于带自适应遗忘因子的递推最小二乘法(Adaptive Forgetting Factor Recursive Least Squares, AFFRLS)完成参数辨识。此外,所提出的基于分数阶无迹卡尔曼滤波器(Fractional Unscented Kalman Filter, FUKF)算法应用于电池放电实验中进行SOC估计。最后,从最大绝对误差(MAE)、平均绝对误差(AAE)和均方根误差(RMSE)三项预测指标与传统的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行比较,本文所提方法的准确度更高。结果表明,FUKF算法对SOC的估计最大绝对误差小于0.02,与UKF算法相比,具有更高的精度。
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基于多维特征与优化SVM在高压断路器故障分类中的应用
杨帅, 张岩, 梁永春, 王昭雷, 符鑫哲, 王子昕, 任泽瑄
Abstract:
针对利用电流信号进行高压断路器故障分类过程中，采集电流信号原始特征提取种类单一，故障识别率低和分类性能退化的问题，本文提出一种基于多维特征与支持向量机（support vector machine，SVM）相结合的故障分类方法。首先，提取分闸电流信号关键时间、电流幅值作为局部特征，提取电流信号的全局特征组成多维特征向量，构建断路器操作过程的电流联合原始特征集；其次，为消除冗余特征信息，使用主成分分析法（principal component analysis，PCA）降维后构建最终特征向量集合；最后，使用粒子群算法（particle swarm algorithm，PSO）优化支持向量机参数设置问题，对断路器进行故障分类。试验结果表明采用本文提出的方法识别准确率较高，具有实际工程应用价值。
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2017,36(7):9-13, DOI:
Abstract:
承印物输送是数码喷墨印花机的主要组成部分，为了提高数码喷墨印花机的稳定运行，对承印物运动控制系统进行MATLAB/Simulink仿真。首先阐述了印花机承印物运动控制系统的基本原理，对伺服电机和步进电机的特点做出了对比分析；然后介绍了永磁同步电机伺服控制原理；最后对数码喷墨印花承印物运动控制系统进行了建模并对永磁同步电机驱动采用SVPWM控制系统运行进行了仿真分析，从而实现了承印物运动系统速度响应快、转速、转矩控制性能好。实验结果表明，该方法在一定程度上提高了数码喷墨印花承印物运动伺服系统印花的精度和稳定性。
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2017,36(7):14-17, DOI:
Abstract:
针对变压器因绕组变形而产生故障问题，分析了现有短路阻抗法和频响法检测绕组变形手段的特点和不足，研究了扫频短路阻抗法的基本原理和测试接线方式，在模型变压器上进行了绕组层间短路、绕组匝间短路等不同情况的试验测试，初步验证了该方法的有效性。以某220 kV变压器为测试对象，采用扫频短路阻抗法进行了变电站现场测试工作。该方法测试结果能够提供更多的测量参量，为绕组变形的研判提供了更多的参考依据，是一种很有价值的变压器绕组变形测试方法。
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2017,36(7):18-22, DOI:
Abstract:
对心电信号进行数字滤波时，因其幅频特性和过渡带的影响很容易造成心电波形失真,为了使原始含噪心电信号与降噪后的心电信号具有同等光滑性和最小方差估计特性，去噪连续性效果更好，分析研究了几种常用的去噪算法，并分别采用MIT BIH数据库中的数据及实测心电数据进行仿真分析，仿真结果表明采用小波阈值去噪算法可以更好的对心电信号进行去噪处理，得到清晰不失真的原始心电信号，信噪比(SNR)达到30以上，均方误差（MSE）在0.1以下，设计方法简单、计算量小，具有很好的应用前景和广泛地使用价值。
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2017,36(7):48-51, DOI:
Abstract:
地震动信号检测识别在边防预警、军事战争、石油管道监护、安全监控等领域有广泛应用，对此，设计了地震动信号检测识别系统。系统主要有以下4部分：地震检波器检测震动信号；STM32处理器进行A/D转换、识别算法的实现；GPS北斗定位模块实现目标的定位；无线传输模块进行数据无线传输。通过大量实验验证，该系统使用方便、性能可靠，能够准确识别人员和车辆目标。
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2017,36(7):31-33, DOI:
Abstract:
针对雷达制导射频半实物仿真试验系统目标回波模拟逼真度问题，分析了传统做法中未考虑雷达天线方向图的目标回波模拟方法的弊端。采取利用雷达天线方向图调制目标回波功率的方法，对仿真试验系统的回波功率控制算法进行改进，实现了更为真实的目标回波功率变化模拟。仿真结果证明，该方法有效解决了末制导雷达半实物仿真试验过程中，特别是在多目标的环境下频繁出现的副瓣跟踪问题，大大提高了射频半实物仿真系统仿真结果的可信度。
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2017,36(7):52-54, DOI:
Abstract:
汽车动态称重系统的算法研究是动态称重系统研究中的难点。为了提高动态称重系统的测量精度，对传感器在车辆非停车状态下所得短历程信号进行分析，利用巴特沃斯低通滤波器滤除噪声信号中的高频分量后；采用Levenberg Marquardt优化算法进行最小二乘法拟合，有效的抑制了低频周期随机干扰，实现了载荷的分离；通过载荷分离计算出车辆重量。实验表明，该算法能够提高动态称重系统的测量精度。
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2017,36(7):23-26, DOI:
Abstract:
针对目标导向矢量与波束指向失配导致自适应波束形成输出信干噪比下降问题，研究了一种基于导向矢量失配估计的鲁棒波束域自适应波束形成算法。该算法首先在信号与噪声子空间内，基于阵列主瓣宽度自适应迭代估计待检测目标导向矢量的失配误差，进而基于目标估计导向矢量计算波束域ADBF权值。仿真实验表明，算法在较低信干噪比条件下即能准确估计目标真实导向矢量，进而避免ADBF由于导向矢量失配引起的输出信干噪比损失。鲁棒波束域ADBF算法收敛速度快，易于工程实施。
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2017,36(7):27-30, DOI:
Abstract:
随着船载双通道雷达天线频率的不断提高，天线角度标校所需要的远场距离条件越来越无法满足。通过对双通道雷达天线自跟踪系统的深入分析，给出了交叉耦合产生的机理，并以此为基础阐述了近场效应对校相和角度标校的影响。给出了当前解决近场效应的4类常用的应对方法，经实际工程验证和对比分析，在近场距离条件下，近场阵列天线法是解决雷达天线角度标校最适宜的方法。最后，以X频段天线为例进行了实际测试，结果证明该方法操作简便、数据稳定可用,并已在多次卫星测控任务中得到了验证。
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2017,36(7):34-37, DOI:
Abstract:
根据圆柱螺纹量规在工业生产中测量的需求，实验验证了三坐标测量机测量圆柱螺纹量规中径测量系统的可行性。首先对圆柱螺纹量规的中径进行了实际测量，其测量结果与螺纹测量仪和卧式测长机两种方法的测量结果进行比对实验，比对结果证明三坐标测量机测量螺纹量规中径的测量结果达到预定的技术要求，得出结论三坐标测量机的测量系统适用于圆柱螺纹量规的中径测量。
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2017,36(7):38-42, DOI:
Abstract:
为了克服传统串级调速功率因数低及能量损耗大等固有缺点，提出了一种基于逆系统解耦附加变结构控制的电流型PWM串级调速系统。为增强系统的鲁棒性，PWM逆变器选用逆系统解耦附加变结构控制策略，并对该控制策略进行详细推导，加之斩波电路选用转速电流双闭环PI控制，最终获得了系统的控制图。最后利用MATLAB对该控制策略的有效性进行了仿真验证。仿真结果证实系统不仅具有良好动态特性，而且提高了功率因数，减少了谐波，节约了能源。
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2017,36(7):43-47, DOI:
Abstract:
方位多通道SAR系统能够克服最小天线面积的限制，从而满足了高分辨率和宽测绘带的性能要求，是星载SAR研究的热点。对于方位多通道SAR系统，通道间的幅相误差对系统成像性能有很大影响，必须对其进行标定。针对幅相误差具有空变性和估计精度易受噪声影响的特点，利用子空间投影算法，提出了一种基于地面发射机的定标方法，通过合理的地面发射机布设策略，解决幅相误差空变特性估计的问题，通过地面发射机容易实现高信噪比的特点，抑制噪声对估计精度的影响。最后通过仿真实验，对提出方法的有效性和精度进行了仿真验证，实验表明，该方法可以通过布设少量地面接收机即可解决幅相误差估计中空变特性和噪声影响的问题，同时还降低了算法的运算量，在仿真中达到了良好的估计精度，实现了成像的校正。
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2017,36(7):55-57, DOI:
Abstract:
为实时无线监测人体心率，提出了一套基于低功耗蓝牙技术的无线心率计设计方案。该心率计主要由主控芯片CC2541芯片通过IIC接口连接传感器Max30100，控制采集并读取人体腕部脉搏波数据；CC2541作为一款支持低功耗蓝牙协议的单片机芯片，能将脉搏波数据传送至蓝牙主机设备。提出了一种改进的R波检测方法,该方法通过加入对心率基频及其谐频的分析，有效减少R波误判。多次实测表明，该心率计可稳定实现心率测量与无线传输，具有功耗低、精度高、快速测量、实时监测等特点。
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2017,36(7):62-67, DOI:
Abstract:
核相关滤波算法在目标旋转、部分遮挡等情况下具有很强的鲁棒性，但是其在实际工程上无法满足实时性跟踪的要求。借助DSP嵌入式平台，提出一种实时目标跟踪系统实现方案。首先，基于TMS32C6678处理器的硬件平台，对二维快速傅里叶变换(FFT2D)进行算法优化；其次，对KCF算法进行C语言级代码优化，包括循环展开、使用内联函数、使用关键字const等。实测结果表明，对640×480像素的图像，跟踪目标为32×64像素时，波门大小为64×128。在满足跟踪效果的同时，其跟踪速度最高达到25 ms/帧，符合实时性要求。
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2017,36(7):58-61, DOI:
Abstract:
针对井下复杂的特殊环境以及对外网络的封闭性，基于Zigbee技术及Ethernet技术设计了矿井控制监控系统。通过GIS方式利用AutoCad对虚拟地图的转换，实现了对井下虚拟地图信息实时显示与连接操作。最后该系统通过网页虚拟地图方式能在PC上加以显示而且能够实现地图的连接操作，从而实现远程的监控功能。
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2017,36(7):68-70, DOI:
Abstract:
在暗室中，搭建雷达导引头抗干扰性能测试所需的复杂电磁环境具有一定难度，其中目标雷达发射信号的产生尤其困难；对此提出了一种具有天线扫描特性的雷达发射信号产生算法。首先，分析了雷达天线方向图类型和天线扫描方式，并建立了对应数学模型；其次，将建立的数学模型与雷达方程结合，提出了雷达发射信号功率计算法；最后，以该算法为基础开发雷达信号模拟软件，并借助于矢量信号发生器生成具有天线扫描特性的雷达发射信号。测试结果表明，该算法产生的雷达信号具有天线扫描的特性，为暗室环境下导引头抗干扰性能的测试提供了信号保障。
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2017,36(7):103-106, DOI:
Abstract:
设计一种以STC89C51单片机为控制核心，具备避障、循迹和遥控功能的智能小车。使用光电开关检测障碍，通过控制电机转向来进行壁障；使用红外传感器寻找线路，控制智能小车自行循迹；使用红外遥控器实现前进、后退、向右、向左、停止和发动功能。小车由底盘、传感器和车载电路组成，车载电路包括电源、单片机最小系统和驱动。系统采用了模块化设计方法，结构简单，可靠性高。
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2017,36(7):107-109, DOI:
Abstract:
随着生产技术的飞速发展和市场竞争的日益激烈，为了保证产品的低成本和高质量，在线实时检定技术在生产生活中得到了广泛的应用。简要介绍了离线检定的局限性和在线检定的必要性。介绍了几种用于支持在线检定的技术手段：传感器技术、高速摄像技术、激光多普勒技术以及电荷耦合器（CCD）技术，并用接触式在线检定计米器和非接触式在线检定计米器的应用举例。最后提出了作为检定机构要与时俱进，用在线检定支持新型生产模式的努力方向。
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2017,36(7):71-76, DOI:
Abstract:
随着无人机技术的迅速发展，利用无人机代替人工进行电力线巡线是行业内发展的新趋势。尽管无人机电力巡线相对于人工巡检效率更高，更加安全，但无人机巡检仍然面临一些问题，无人机的避障技术亟待完善，在巡检过程中无人机会出现与周边障碍物相撞的情况，尤其是细小的电线对无人机安全造成巨大的威胁。这些线状物往往目标不明显，雷达，超声波等技术得到的回波较少，造成避障困难。基于双目视觉系统的无人机避障技术在无人机避障领域得到了广泛的研究和关注。针对双目视觉实时无人机电力巡检避障应用，提出了基于TCensus（形态学Tophat变换和MiniCensus）变换的匹配代价测量方法来对原始图像中的弱目标进行增强，同时采用基于十字结构的支持区域来提高匹配的准确度。实验证明，本文设计的双目视觉系统可以有效检测无人机到电力线之间的距离，检测误差达到5%，提出的TCensus立体匹配算法与其它方法相比除了能够获得同样准确的背景深度图之外，还能对电线区域具有更精细的成像效果。
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2015,34(9):67-71, DOI:
Abstract:
在深水隔水管监测系统上，为了接收水下节点发射的信号，研究设计了一款低噪声低功耗水下接收机。在海洋环境下，由于发射机发射功率，传播损失以及传播过程中噪声干扰等影响，造成接收信号畸变、衰减、动态范围增大等问题，不利于后端数字处理。本系统选择低噪声芯片，优化电路结构、降低系统噪声，通过六阶椭圆滤波器，选择所需频带信号通过，采用AGC实现大动态范围的压缩。海试结果显示，该系统具有高灵敏度、低噪声、低功耗、接收动态范围大等优点。
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2017,36(7):77-81, DOI:
Abstract:
基于数字信号采集处理以及数字示波器存储显示原理，提出了一种简易逻辑分析仪制作方案。该系统主要由C8051F020与FPGA最小系统模块、ADC采集模块、信号衰减模块及TFT触摸显示模块组成。该设计采用单级、三级触发方式判断，可同时对8路信号进行采集、触发、存储及显示。经实验验证，该系统具有较高的测试速率、能实现多通道输入、可进行多级触发等优点。
