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2025,48(6):1-9, DOI:
Abstract:
针对服务机器人在动态行人环境下难以准确理解行人意图、避障路径选择不合理的问题，提出一种行人开放度舒适模型。首先，通过扩展传统的二维对称高斯函数为非对称高斯函数，更精确地建模行人的动态舒适空间；其次，结合行人头部姿态和行人开放度特征，增强机器人对行人运动意图和社交互动关系的理解能力，从而提升导航的友好性和合理性。最后，通过仿真和真实环境下的实验对比验证，使用行人开放度舒适模型的服务机器人在路径选择上更加优化，能够主动避开行人群组的互动空间，不仅减少了与行人产生冲突的可能性，还增强了导航的平滑性和自然性，在不同场景的仿真环境中，运动时间分别缩短了1.15和2.58 s；在不同场景的真实环境中，运动时间分别缩短了1.14、2.30和0.12 s。实验结果表明，该模型能够有效使机器人适应复杂行人动态场景，提高避障效率，显著提升机器人在人机共融场景中的社交友好性和导航质量。
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2025,48(6):10-19, DOI:
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。
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2025,48(6):20-27, DOI:
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。
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2025,48(6):28-37, DOI:
Abstract:
为了解决交通标志小目标检测所存在的漏检、误检和准确率低等问题，本文提出了一种小目标交通标志检测模型YOLOv8-Faster-Ghost-GAM。该算法首先在主干网络的最后一个C2f模块中引入了全局注意力机制（GAM），增强关键特征并抑制无关信息，显著提升了目标检测中的小目标和复杂场景下的识别能力；其次，将主干网络中的每个C2f模块替换为Fasternet，以减少模型参数量，并将普通卷积替换为幻影卷积Ghost，使用低廉的线性变换较少计算量；最后，采用WiOU损失函数，有效提升对低质量样本的识别，精度提升了1.6%，召回率提升了3.2%，证明了所作的改进的有效性。
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2025,48(6):38-44, DOI:
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。本研究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0.686 97°，平均位移误差0.103 50 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。
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2025,48(6):45-52, DOI:
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。
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2025,48(6):53-64, DOI:
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2.6 M，计算量为7.4 GFLOPs。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。
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2025,48(6):65-72, DOI:
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。
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2025,48(6):73-82, DOI:
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。
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2025,48(6):83-89, DOI:
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。
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2025,48(6):90-98, DOI:
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。
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2025,48(6):99-105, DOI:
Abstract:
智能反射面（IRS）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%。
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2025,48(6):106-113, DOI:
Abstract:
为研究不同引导方式对精细运动想象皮层活跃度的影响，提出了一种结合视觉和听觉引导的精细运动想象方法，旨在探索不同引导方式在精细运动想象中对大脑皮层活跃度的增强效果及其规律。设计了一种针对腕、肘、肩3个关节的精细运动想象实验范式，包括简单视觉引导、听觉引导、动态视觉引导以及动态视觉结合听觉引导方式。通过时域、频域上ERD和ERS的指标作为分析测度，评估大脑皮层活跃度效果。利用能量分布和脑网络功能连接观察大脑空间特征分布，分析不同引导方式下大脑皮层活跃程度。实验结果表明，不同引导方式中动态视觉结合听觉引导下，ERD和ERS的变化幅度显著高于其他引导方式。此外，大脑皮层的活跃区域在视觉和听觉结合引导下更加广泛，且在多个区域表现出较强的同步性和去同步性。相比于简单视觉引导、听觉引导、以及单一的动态视觉引导方式，动态视觉结合听觉引导方式显著增强了精细运动想象中大脑皮层的活跃度。该方法为精细运动想象训练提供了一种新的引导手段，有助于提高训练效果和康复效率，具有潜在的实际应用价值。
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2025,48(6):114-120, DOI:
Abstract:
北斗卫星同步系统中，一般使用基于FPGA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 s级别的同步精度，证明了其在高精度时间同步中的可用性。
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2025,48(6):121-129, DOI:
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，提出了一种融合多尺度分层特征与全局 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0.26~6.25 dB，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。
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2025,48(6):130-142, DOI:
Abstract:
针对遥感图像目标排列密集、尺度差异大以及背景复杂造成的检测虚警率高、检测精度低、漏检和误检的问题，提出了一种基于YOLOv8n的遥感图像检测算法YOLOv8-EP。首先，构建特征聚焦扩散金字塔网络（FFDPN），通过并行深度卷积捕获多尺度信息，同时加入扩散机制将特征信息扩散到各个检测尺度增强特征交互。设计轻量化的任务动态调整检测头（TADD），通过特征共享和并行任务处理，提高检测的定位和分类性能。其次，引入SimAM注意力机制捕捉图像中关键信息，增加模型感受野。最后，引入Inner-CIoU损失函数改善低质量图像对网络梯度的不利影响，加速模型收敛。在NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集上的实验结果表明，YOLOv8-EP的mAP 分别达到97.6%和 97.9%，参数量下降13%，相比于YOLOv8n基线网络提升了2.2%和1.5%，能够满足工业部署的要求，整体达到良好的检测性能。
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2025,48(6):143-151, DOI:
Abstract:
冠状动脉的分割有利于医生快速诊断心血管疾病，针对冠状动脉复杂结构和其它血管组织干扰带来的难分割，造成大量碎片分割的问题，保证模型对不同形态结构冠脉分割的自适应能力，提出了一种新的三维冠状动脉分割网络模型CA-SegNet。融合CNN和Transformer为骨干网络，利用其优势和互补性，充分提取冠状动脉的局部和全局特征。通过提出多尺度特征交互模块，提取冠脉多尺度特征的同时进行特征通道之间的交互。在解码阶段，提出注意力加权特征融合模块，分别从空间和通道的角度对特征进行加权融合，使模型更加关注冠状动脉区域。实验结果表明，提出的模型在Dice相似系数、Recall、Precision和HD95值分别达到了81.96％、84.24％、80.11％和14.94，优于当前流行的分割网络模型，验证了CA.SegNet的有效性。
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2025,48(6):152-160, DOI:
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。
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2025,48(6):161-170, DOI:
Abstract:
在为保护配电网安全而进行的树障清理工程中，人工核算砍伐量的方式面临核算结果主观性强、管理困难等问题，而现有算法精度较低，错检、漏检多，鲁棒性较差，因此，提出了用于输电走廊树障砍伐量核算的树桩检测算法。针对配电网清障场景复杂、树干与树桩难以区分导致砍伐量核算不准确的问题，设计了基于Context Guide Block的特征提取模块；引入RepGFPN与Dysample结构对颈部网络进行优化，有效融合环境上下文语义信息与树桩局部细节特征；随后，算法设计了基于LW-SEAM的树桩检测头，优化了遮挡情况下的检测效果。模型在测试集上的P、R和mAP50指标分别提升到了85.5%、76.4%、80.4%，在复杂背景和遮挡情况下对树桩检测有较好的检测效果，能够为实现智能化工程核算提供技术参考。
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2025,48(6):171-178, DOI:
Abstract:
既有办公建筑(EOB)安装光伏发电(PVG)系统是环保绿电措施之一，但PVG波动性不利于EOB平稳用电，EOB-PVG功率预测非常重要。本文提出一种EOB-PVG功率预测的麻雀搜索算法 长短期记忆(SSA-LSTM)方法，对采集得到环境、发电数据集进行多重插补+主成分分析(MI+PCA)预处理并划分数据集，设计LSTM神经网络预测模型，采用SSA对神经网络超参数自动寻优，实现准确预测。实验选取某EOB实际环境、发电数据，预处理后数据集主成分累计贡献率>95%，设计3项评价指标评估预测性能，对比实验结果表明，SSA-LSTM比LSTM、SSA-TCN具有更高预测精度、更强拟合能力，能够较好地准确预测EOB-PVG功率，有助于后续实现EOB智慧用能管控任务。
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2025,48(6):179-187, DOI:
Abstract:
耐张线夹在输电线路中起到连接导线、运载电流作用，其压接质量直接关系电网安全有效运行。针对耐张线夹压接DR图像缺陷检测存在操作复杂、人员要求高等问题，提出应用VA UNet分割技术的DR图像缺陷评定方法。首先研究面向耐张线夹DR图像缺陷的语义分割模型VA-UNet，选用图像特征提取分析能力显著的VGG16作为主干网络，通过融入空间金字塔池化结构ASPP增强多尺度特征融合，引入混合损失函数进而加快模型收敛、提高分割精确度；然后，研究结合模型预测分割结果与相关定量分析的等级评定方法，实现耐张线夹压接DR缺陷危害严重性评估，为后续线夹处理工作提供参考依据。基于数据集准备与试验评价指标分析，开展相关消融实验表明VA-UNet指标mIoU、mPA分别达到84.14%、91.58%，较原始模型显著提高；耐张线夹压接DR缺陷危害严重性评估实验表明方法具有科学性、实用性。
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2025,48(6):188-195, DOI:
Abstract:
在语义通信中，图像语义信息处理高度依赖于计算复杂度高的卷积神经网络，尤其在处理高分辨率图像时，对计算性能要求更高，这对语义通信在边缘场景中的应用提出了巨大挑战。为此，本文提出了一种基于FPGA的语义信息处理加速器，创新性地将卷积神经网络编码器和rANS编码融合在同一硬件加速器中。具体而言，加速器采用融合乘累加器的脉动阵列架构、循环分块策略和双缓存结构，以充分利用FPGA的并行计算能力与片上存储资源，提升数据传输效率与计算性能。每个处理单元集成多个乘累加单元，可在每个时钟周期完成两个INT8乘法并局部累加。最终，对输出特征采用rANS进行8路并行编码，进一步压缩特征数据。实验结果表明，在ZCU104平台上，本设计在处理1080P图像时达到300.5 GOPS的吞吐量，能效比为66.77 GOPS/W，处理速度比Intel CPU提升约6倍，比ARM CPU提升约58倍。与其他FPGA加速器相比，BRAM效率分别提升约730%、40%和63%，能效比分别提升约802%、60%和3%，DSP效率分别提升约476%、70%和133%。所提出的加速器在性能上具有显著优势，可高效处理图像语义信息，具有广泛的实际应用意义。
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2025,48(6):196-196, DOI:
Abstract:
2025年第48卷第6期
研究与设计
理论与算法
通信技术
数据采集及信号处理
信息技术及图像处理
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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%。
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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。
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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。
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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7033%、6267%、64%、5367%，表现出更优的性能，具有更好的稳定性和更高的定位精度。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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%。
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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%。
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2024,47(6):41-49, DOI:
Abstract:
液压支架立柱压力预测是回采工艺决策的重要依据，也是确保围岩稳定的基础信息之一。然而，液压支架立柱压力虽然具有一定的规律性，却无法用简单的数学模型进行预测；且在回采过程中，支架不接顶、顶板破碎、传感器检测误差等带来大量的随机噪声，使得压力数据劣化为非平稳时间序列，给压力的预测带来的很大的困难。本文在Transformer基础上，提出一种差分非平稳Transformer模型，在Transformer的编码器和解码器中分别引入差分归一化和反归一化操作，以提升序列的平稳性。同时，在Transformer中采用去平稳注意力机制，计算序列元素之间的关联关系，以增强模型的预测能力。在真实的煤矿支架立柱数据集上的对比实验表明，本文提出的差分非平稳Transformer的预测效果达到0.674，表现明显优于LSTM、Transformer和非平稳Transformer模型。
