摘要:为准确把握航天测控站的供电系统运行情况，设计一套航天测控站供电系统智能监测系统，系统将实现对测控站中多类型供电终端的数据采集，并通过统一的数据采集终端发送至采集上位机，上位机将获取的数据存储并分析，最后以网页形式展现数据采集及分析结果。通过实现软硬件结合、B/S与C/S架构结合的供电系统智能监测系统，将提出一种航天测控站对其供电系统进行监测的新方法，可以及时有效发现供电系统的隐患，提高供电系统运行的稳定性和可靠性，为保障航天发射的顺利实施提供有力支撑。

摘要:恶意代码的快速发展严重影响到网络信息安全，传统恶意代码检测方法对网络行为特征划分不明确，导致恶意代码检测的结果不够精准，研究基于PSO-KM聚类分析的通信网络恶意攻击代码检测方法。分析通信网络中恶意攻击代码的具体内容，从网络层流动轨迹入手提取网络行为，在MFAB-NB框架内确定行为特征。通过归一化算法选择初始处理中心，将分类的通信网络行为特征进行归一化处理，判断攻击速度和位置。实时跟进通信网络数据传输全过程，应用适应度函数寻求恶意代码更新最优解。基于PSO-KM聚类分析技术构建恶意代码数据特征集合，利用小批量计算方式分配特征聚类权重，以加权平均值作为分配依据检测恶意攻击代码，实现检测方法设计。实验结果表明：在本文方法应用下对恶意攻击代码检测的正确识别率可以达到99%以上，误报率可以控制在0.5%之内，具有应用价值。

摘要:针对低真空管道磁浮交通运输试验台搭建了数据采集系统，采用了GPS信号授时与IEEE1588以太网时钟同步的方式实现了分布式数据采集系统的时钟同步网络；对试验台的多传感器进行了低真空和电磁场环境的影响测试，发现低真空环境下激光位移传感器产生了测量值减小的现象；同时以激光位移传感器为例，对比低真空环境下不同数据降噪方法对添加了不同信噪比的高斯噪声进行滤波处理，得出了不同信噪比下不同降噪方法的处理效果，以此为依据在工程实际情况选出最合适的降噪方法来得到更好的降噪效果；最后采用了基于不同降噪方法差值的数据异常值处理方法，与普通的区间估计异常值处理方法对比，从跳点去除效果和总去除个数证明了基于小波降噪的差值处理法对异常值处理的有效性，满足了实际工程的需要。

摘要:针对变工况条件下因源域和目标域样本数据分布差异大造成滚动轴承故障诊断准确率较低的问题,提出一种新的迁移学习方法——卷积注意力特征迁移学习(Convolutional Attention-based Feature Transfer Learning, CAFTL),并用于变工况条件下的滚动轴承故障诊断。在所提出的CAFTL中,将源域和目标域样本经过多头自注意力计算再经过归一化之后,输入到卷积神经网络中得到对应的源域和目标域特征；然后通过域自适应迁移学习网络将两域特征投影到同一个公共特征空间内；接着,利用由源域有标签样本构建的分类器进行分类；最后,利用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)方法对CAFTL进行训练和参数更新,得到CAFTL的最优参数集后将参数优化后的CAFTL用于滚动轴承待测样本的故障诊断。滚动轴承故障诊断实例验证了所提出的方法的有效性。

摘要:针对现有船舶轨迹预测模型预测准确度低的问题，提出一种基于注意力机制的时域卷积网络和双向长短时记忆网络（TCN-ABiLSTM）的船舶轨迹预测模型。首先搭建TCN网络提取船舶轨迹的序列特征，之后将注意力机制引入网络调整不同属性特征的权值，凸出对轨迹预测影响更大的特征，最后搭建Bi-LSTM网络学习轨迹序列的前后状况来提取序列中更多的信息，实现对船舶未来轨迹的预测；通过实际船舶AIS数据对网络进行训练与测试实验，实验结果表明，TCN-ABiLSTM模型相比LSTM、Bi-LSTM、TCN、BiLSTM-Attention、TCN-Attention模型船舶轨迹预测精度更高，拟合程度更好，验证了所设计的TCN-ABiLSTM模型在船舶轨迹预测方面的的有效性和实用性。

摘要:为了提高模块类网络安全产品的批量测试效率，降低人力成本及换线时间，开展了模块类网络安全产品的智能测试系统设计；通过对模块类网络安全产品的智能测试需求进行分析，采用将搭载图像传感器的工业机械手与基于PXI架构的测试系统相结合的技术路线，并对机械手控制技术和PXI总线测试平台设计技术进行了研究；创新设计了模块类网络安全产品的智能测试系统，对测试工艺流程进行优化与再造，实现了产品上下料、型号识别与柔性换线、智能装夹、批量测试、合格品与不合格品分拣等流程的一站式无人值守运转；经实际应用验证，智能测试系统的单日测试产能提升超过180%，单日人工工时减少93%以上，换线时间从平均70分钟减少到10分钟以内。

摘要:为了能够在不破坏系统现有的内部结构的前提下,给机械液压系统的维修工作提供有效数据参考,提出基于优化故障树模型的机械液压系统原位检测方法。考虑机械液压系统的组成结构,模拟机械液压系统运行过程,设置机械液压系统原位检测测点。在测点位置上采集系统运行数据,利用构建的优化故障树判断当前机械液压系统是否处于故障状态,针对故障状态下的机械液压系统,计算流量、液压泄漏量等参数,得出机械液压系统的原位检测结果。通过性能测试实验得出结论:与传统检测方法相比,优化设计方法在液压值、液压油流量和泄漏量三个方面的参数检测误差分别降低了4.3N/m、0.41L/min和0.36mL,且检测过程对系统的破坏程度更低,由此证明优化设计方法具有更高的检测性能。

摘要:针对运载火箭测试发射数据分散存储且数据利用不充分的问题，提出了以数据仓库技术对火箭的测试发射数据进行组织和存储管理，实现对火箭数据价值的深层次发掘。根据运载火箭数据的特点，提出了数据仓库基础层、源数据层、数据交互层、数据架构层、应用层、显示层六个层次的框架设计；通过面向火箭数据分析和故障诊断的数据清洗规则设计，对不同来源、不同格式的数据进行清洗和加载；对火箭的数据应用方向进行了探索，设计了包络分析、相关性分析、故障诊断等数据分析模块。用某型号火箭测试发射数据进行了验证，结果表明，数据仓库方案切实可行，为后续火箭数据的持续性管理和分析奠定了基础。

摘要:针对小型无人机在巡逻航拍中的应用，提出了一种改进的轻量化目标检测算法，有效解决巡逻过程中空地无线传输信道和机载端计算能力双重受限的难题；该算法在YOLOX算法的基础上，首先利用Mobilenetv2代替CSPDarknet骨干网络作为特征提取网络，降低了模型参数量和计算量，提高目标检测实时性；其次为了弥补轻量化带来的检测精度下降，考虑检测目标框的长宽比引入CIOU定位损失函数，提升目标定位的精度；同时为了平衡训练过程中的正负难易样本，引入Focal Loss置信度损失函数提升模型的检测性能；基于VisDrone2019-DET数据集实验表明，改进后算法模型参数量降低了56.2%，计算量降低了52.5%，在检测精度没有明显下降情况下单张图片推理时间减少了41.4%；最后，将改进后的算法部署到Nvidia Jetson Xavier NX机载端，测得模型检测帧率可达22FPS，改进后算法满足巡逻任务的应用需求。

摘要:为充分提高嵌入式机房运维能力，及时排除异常情况，提出嵌入式机房多功能模块智能监控系统。设计信号采集层、数据传输层、后台监控层的多层架构模式。硬件结构设计用户登录模块、传感器运行模块、数据记录模块和监控显示模块，四个功能模块在多层架构下工作。软件部分通过数据传输程序连接终端设备与云计算中心，利用数据处理程序完成功能模块参数设置，完成嵌入式机房运行数据自动监控。实验结果表明，所设计系统数据采集精度高，可以实时响应接入设备，及时获取预警信息，实现嵌入式机房自动智能监控。

摘要:为提升农业采摘机器人运动协作控制性能，降低机器人碰撞概率，利用D-H法优化设计机器人运动协作控制系统。改装位置、力矩以及碰撞传感器设备，优化运动协作控制器与驱动器，调整系统通信模块结构，完成硬件系统的优化。利用D-H法构建农业采摘机器人数学模型，在该模型下，利用传感器设备实现机器人实时位姿的量化描述，通过机器人采摘流程的模拟，分配机器人运动协作任务，从位置和姿态等多个方面，确定运动协作控制目标，经过受力分析求解机器人实际作用力，最终通过控制量的计算，实现农业采摘机器人的运动协作控制功能。通过系统测试实验得出结论：与传统控制系统相比，机器人位置、姿态角和作用力的控制误差分别降低了约40mm、0.2°和1.2N，在优化设计系统控制下，机器人的碰撞次数得到明显降低。

摘要:针对显控终端日益增长的功能、性能需求和国产化应用要求，开展了显控终端架构研究，并提出一种分布式显控架构设计，该架构以计算处理单元为核心，其它硬件模块作为协处理单元，有效整合各个协处理单元的能力，实现复杂的计算处理功能。结合分布式处理架构，采用基于微服务的综合显控软件架构，承载各模块的任务分配、指令分发、数据收集、功能集成，实现显控终端的语多点触控、语音处理、人脸认证、健康监测等应用。相比传统的集中式设计，分布式显控架构解决了多任务频繁切换效率低、通信瓶颈、网络难扩展等问题，具有高性能、高可靠、可扩展等特点。该技术得到充分应用与验证。验证结果表明该分布式架构显控终端可以满足功能需求，可以有效提升终端设备的整体性能。

摘要:针对地铁车站环控通风系统风机定频运行，导致风机无法跟随站台PM2.5的浓度的变化而改变频率，造成能源浪费。根据环控通风系统的运行现状，可将其划分为只送不排模式、不送只排模式和即送又排模式，并考虑到环控通风系统应适应多扰动的影响，选取最小二乘法系统辨识一阶惯性时滞模型，用于描述变量动态变化响应传递函数，采用自抗扰控制器建立环控通风系统控制模型，利用和声搜索算法对环控通风模型PM2.5浓度设定值寻优，结果显示经过策略优化之后，只送不排模式、不送只排模式和即送又排模式站台PM2.5平均浓度分别降低了7%、8%和10%，风机能耗分别降低了19%、19%和30%。

摘要:管沟机器人是一种运行在排水管道，公路排水渠的欠驱动差分移动机器人，针对管沟机器人在实际环境中受到的复杂环境干扰，为了使管沟机器人具有更好的运动控制性能，提出了一种内外环的滑模自抗扰控制方法。首先对管沟受到的复杂环境干扰进行分析，将管沟机器人受到的复杂环境干扰解耦成横向和纵向干扰，建立出在干扰情况下的运动学模型。依据理想运动学模型建立出外环的滑模控制器，得出理想控制律，依据干扰运动学模型建立扩张状态观测器，观测出环境干扰数值，从而建立内环的滑模控制器，利用观测值修正外环的理想控制律。同时利用Lyapunov稳定性原理对系统进行分析，最后搭建了Matlab的Simulink模型进行仿真验证，最终证明了所提出的方法具有较强的鲁棒性和运动控制性能。

摘要:医院网络安全动态控制技术对于保障医院网络的安全性和稳定性具有重要意义。传统的网络异常监测和网络安全动态控制无法解决大面积网络入侵的问题。因此,为了解决这些问题,研究构建了基于自组织增量式神经网络算法(Self-Organizing Incremental Neural Network, SOINN)结合数字信息处理的网络技术(Advanced Digital Network Data Design, ADNDD)的医院安全动态控制模型。首先对算法进行优化,其次将SOINN与ADNDD进行融合构建网络安全动态控制模型,最后利用数据集去验证模型的性能。结果表明,在数据集中训练后,模型在对浪涌攻击、偏差攻击和几何攻击数据集中的离群点识别率分别为92.13%、90.04%和89.07%。这说明模式算法经过数据集的应用能够在医院网络异常检测和动态防御控制中满足网络安全的要求。旨为提高医院网络的安全性和稳定性。

摘要:针对欠驱动水面无人艇在航行过程中存在的海洋环境干扰、数学模型参数不确定、执行器故障等问题,提出了一种基于扰动观测器与神经网络技术的自适应滑模轨迹跟踪策略。在无人艇三自由度模型的基础上,结合视线制导率,提出了一种新的轨迹跟踪制导策略。采用自适应滑模控制技术设计了欠驱动无人艇轨迹跟踪控制器,有效地抑制了执行器衰减故障对无人艇控制系统的影响；同时运用了非线性扰动观测器和自适应径向基函数神经网络分别对无人艇受到的外界干扰和模型参数不确定性进行补偿和拟合,提高了控制系统的抗干扰能力。基于Lyapunov定理证明了所设计的控制系统的稳定性,并在MATLAB中进行了仿真测试。仿真结果表明,所提出的轨迹跟踪控制算法可以在较为复杂的环境下实现对欠驱动无人艇的精准控制；相较于对比算法,位置的平均跟踪误差减小了80%以上,具备较高的稳定性和鲁棒性。

摘要:气象数据在传输过程中,可能会出现数据丢失、重复、错误等问题,为准确分析气象问题表现情况,实现对气象问题的实时监控,设计了基于Hadoop技术的气象数据实时传输监控系统。联合JTAG调试电路与数据采集器,调节风速风向、雨雪、雷电、温湿度四个基础监控模块,完成气象数据实时传输监控系统的硬件设计。根据Hadoop架构体系连接形式,搭建Hadoop架构体系,预处理气象数据。在此基础上,匹配数据库机制与业务信息表单,实现应用系统的实时传输监控功能,再联合相关系统硬件,完成基于Hadoop技术的气象数据实时传输监控系统的设计。实验结果表明,在本文设计系统作用下,能够有效实现对风、雨、雪、雷四种气象问题的实时监测,可以准确分析气象问题表现情况。

摘要:革发射装备应急控制设计与实现

摘要:为构建内外场虚实结合试训环境，提升导弹装备试验鉴定水平和部队防空反导训练效果，设计研制了某系列化导弹试训多任务模拟设备，解决了现有导弹模拟器模拟武器型号单一、状态单一、数量单一的技术问题，该设备操作方便、经济实用、应用效果好，成功应用于导弹装备试验鉴定及部队训练演练等实践中，研制成果已推广到其他系列化导弹模拟设备保障建设中。文中详细介绍了该设备的总体方案、系统功能、软硬件设计、关键技术设计以及保障实效等内容。

摘要:针对线结构光传感器引导的机器人系统的手眼标定问题，提出了一种以M型标准块为标定物的方法。该M型标定物的两条平行的脊线作为约束，基于两条平行脊线的约束建立包含手眼关系、机器人运动学以及两条直线位姿参数误差的模型。首先基于定点约束求解手眼关系初值并以此为基础解算出直线位姿参数的初值，然后通过最小二乘法解算误差参数并补偿到模型中，不断迭代直至计算的误差参数小于阈值，最终得到最终的机器人手眼关系及运动学误差参数。为了验证标定方法的有效性，以某精加工平面为被测物，利用线结构光机器人系统对平面进行测量，得到平面点云；拟合最小二乘平面，计算点到平面距离的均方根值作为评价依据。分别对所述M型标准块和标准球两种方法进行了实验对比，结果表明，相较于标准球方法，所述M型标准块方法得到的均方根误差由0.152 mm减少到0.080 mm，均方根误差的标准差由0.043 mm减少到0.005 mm，其标定结果的精度及稳定性得到显著提高。

摘要:机场特种车辆的自动靠机是未来智慧机场发展的必然要求，实现自动靠机的关键是对飞机舱门进行准确识别与定位；针对于此问题，提出一种基于改进YOLOv5和单目视觉的舱门识别与定位方法，通过在模型中加入了一种轻量化的卷积注意力模块（CBAM，convolutional block attention module）,提高了算法对飞机舱门的特征提取能力；针对YOLOv5的重复特征提取问题，引入了空间金字塔池化结构（SPPCSPC，spatial pyramid pooling cross stage paritial connection），并改进分组卷积组数为4，提高了算法的检测精度；通过获取候选框中角点的像素，利用空间几何关系，实现了对舱门准确的三维定位。实验结果表明，改进后的YOLOv5算法mAP达到96.5%，相比原有算法提升了5.6%。在舱门前方19 m和1 m处时，实时最大定位误差分别为0.15 m和0.01 m，能够满足特种车辆靠机完成后与舱门保持5-10 cm的安全距离要求。

摘要:由于弃风限电、环境干扰等因素的影响，SCADA系统采集的原始数据中会存在异常数据，对原始数据进行精确有效的数据预处理，是后续故障预警工作的基础。本文基于SCADA系统采集的数据，对风电机组运行数据的预处理方法进行改进和研究，提出一种将Box-Cox变换与以正态分布为前提的异常值清洗算法相结合的方法，对原始数据进行预处理。运用Box-Cox变换分别与Bin算法、肖维勒准则、狄克逊准则和格拉布斯准则相结合的方法进行数据预处理，经过实例验证：肖维勒准则的算法简单且检测时间短但是对于异常数据的清洗效果较差；狄克逊准则和格拉布斯准则对于异常数据的清洗效果较好但是处理时间较长，对大型风电场海量数据，这种方法的实用性较差。相比于其他算法，Bin算法的优势较为明显。

摘要:由于传统SegNet模型在采样过程中产生了大量信息损失，导致图像语义分割精度较低，为此提出了一种融合残差连接的新型编-解码器网络结构：文中引入了多残差连接策略，更为全面地保留了多尺度图像中包含的大量细节信息，降低还原降采样所带来的信息损失；为进一步加速网络训练的收敛效率，改善样本的不平衡问题，设计了一种带平衡因子的交叉熵损失函数，对正负样本不平衡现象予以针对性的优化，使得模型的训练更加高效；实验表明该方法较好地解决了语义分割中信息损失以及分割不准确的问题，与SegNet相比，本网络在Cityscapes数据集上进行精细标注的mIoU值提高了约13%。

摘要:为了提高通信系统信道估计的准确率,同时适应更大的数据量,进行更加复杂的数据计算,引入神经网络的方法进行信道估计,采用了BP和RBF神经网络进行实验对比,与传统信道估计方式相比有明显提升；在此基础上,进一步提出基于改进遗传算法优化的 RBF 神经信道估计方法,目的是帮助确定 RBF 网络的隐藏层参数, 使得网络的参数趋于全局最优解,信道估计器的性能从而得到提升。经过 MATLAB 仿真,改进后的RBF神经网络可以更好地解决信道估计问题,验证了此方法的可行性。

摘要:针对当前国产特种计算机出现偶发故障难以及时归零处理的难题,创新性地提出计算机运行全过程日志记录相关技术。从软硬件两方面,设计实现了计算机运行全过程日志记录系统,解决了国产计算机从上电至操作系统启动完成这一阶段无日志记录的问题。最后进行试验验证,设计故障注入,验证了所设计的系统能够准确反映计算机运行全过程状态信息,表明该系统有助于故障定位、机理分析、故障复现、采取措施及验证,最终完成故障归零处理。

摘要:针对传统建筑物内部空间结构复杂，布线成本高，数据采集精度不高等问题，采用LoRa无线通信技术构建传感器网络，主要用于监测室内温度参数的变化;对于传统的卡尔曼数据融合结果存在较小波动的现象，引入了孤立森林算法，提出了基于改进的卡尔曼滤波算法的室内温度数据融合算法；通过在采集到的数据集中随机添加扰动样本和畸变数据，对三种算法产生的误差进行比较，改进的卡尔曼数据融合算法在有扰动样本的情况下，误差范围控制在-0.12-0.1之间，在带有畸变数据时，误差范围在-0.03至0.14之间，均远小于传统的卡尔曼数据融合算法和平均值算法；实验仿真的结果表明，改进的算法提高了室内温度数据采集的鲁棒性和准确性。

摘要:针对对流层散射通信中存在的多径衰落以及收发两端频偏,对一种适用于对流层散射通信的联合帧同步和频偏估计算法进行了研究；设计了一种适用于对流层散射通信的新型同步帧结构,其在帧同步信息前增加了周期循环PN序列用于辅助判决,能够提高衰落信道下的信号起点捕获概率；采用基于FFT的部分相关频域捕获算法,搜索最大相关值和频偏索引,同时完成了帧同步和频偏估计；在多径衰落和频偏影响下实现了联合帧同步和频偏估计算法；仿真结果表明:在衰落速率5 Hz,频偏1000 Hz散射信道下,正确捕获到帧同步信息概率在-4 dB信噪比下仍可达到90%以上,且频偏估计偏差在0.4 Hz以内

摘要:由于隐私泄露的风险越来越大，而采集的数据中的通常包含大量隐私信息，使数据的采集者不愿意共享自己的数据，造成“数据孤岛”，联邦学习能够实现数据不离本地的数据共享，但其在多机构数据共享中还存在一些问题，一方面中央服务器集中处理信息造成昂贵的成本，易产生单点故障，另一方面，对于多机构数据共享而言，参与节点中混入恶意节点可能影响训练过程，导致数据隐私泄露，基于上述分析，本文提出了一种将区块链和联邦学习相结合的以实现高效节点选择和通信的新的分布式联邦学习架构，解放中央服务器，实现参与节点直接通信，并在此架构上提出了一种基于信誉的节点选择算法方案（RBLNS），对参与节点进行筛选，保证参与节点的隐私安全。仿真结果表明，RBLNS能够显着提高模型的实验性能。

摘要:为降低空调系统的运行能耗，优化冷水机组的负荷分配，首先提出了一种多策略改进的金枪鱼优化算法(MSTSO)，引入黄金正弦觅食机制和非线性惯性权重来加强算法对最优解的全局定位能力；通过蜜獾随机搜索策略赋予算法更强的性能以跳出局部最优。接着利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)搭建能效预测模型并用MSTSO算法对其初始参数进行寻优从而获得最佳训练效果。最后进一步提出BiLSTM-MSTSO负荷分配模型，对多台冷水机组的负荷进行合理分配与优化。实验结果表明，优化后的BiLSTM预测模型拥有更高的预测精度，MSTSO算法相较其他智能优化算法可以减少更多的能耗并最大化提升冷水机组的运行效率。因此BiLSTM-MSTSO智能模型适用于多冷水机组的能耗预测与优化。

摘要:加权分数傅里叶变换(WFRFT)信号具有抗截获和抗调制识别等优点,在未来混合载波通信领域得到了广泛的应用；目前的研究大多集中在混合载波的应用及特性分析上,而在WFRFT参数估计方面研究较少；为了解决非协作通信场景中参数未知的问题,提出了一种基于Shintaro_K特征量的WFRFT参数估计理论；首先通过理论推导得到,最小化接收信号的Shintaro_K值可以准确估计出参数,然后对抛物线搜索算法进行改进,来搜索Shintaro_K特征量的最小值点；仿真结果表明,该WFRFT参数估计理论有效可靠,且与已有的研究方法相比,该方法具有相似的参数估计准确度,但具有更少的搜索次数和计算复杂度。

摘要:角点检测是运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等必不可少的关键步骤,角点检测的准确性直接影响实验结果。为了更好地了解角点检测技术的发展现状,根据三种现有的角点检测方法分类对角点检测方法及相关改进进行了总结分析,并选择了FAST、SUSAN、SIFT、Shi-Tomas这几种较为典型的角点检测算法进行了实验对比,并给出了实验结果。不同的实际应用对角点检测的要求不同,不同的角点检测算法也可以相互结合,通过对现有角点检测技术的总结分析为在实际应用中对角点检测技术的选择和改进方向提供了借鉴和参考。

摘要:交通标志对车辆交通起到重要作用和意义,而智能交通中交通标志识别由于标志特征提取效果差,导致识别率低、识别时间长,因此,提出一种新的基于视觉图像与激光点云融合的交通标志快速识别方法。采用双边滤波方法预处理原始激光点云数据；通过归一化处理得到视觉图像激光点云融合的目标空间激光点云位置测距数值。通过测距值获取目标图像位置,归一化处理交通标志视觉图像,引入k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)二聚类处理图像,采用制作的切割模板切割图像感兴趣区域(ROI),提取交通标志图像的深度特征,结合卷积神经网络二次过滤特征,重新标定二次过滤后的特征,最终利用卷积神经网络模型实现交通标志快速识别。经实验对比证明,采用所提方法的提取各个类型交通标志特征的提取效果较好,并且识别率达到89.74%,识别时间仅为13.1s,干扰下识别时间最高仅为15.1s,验证了该方法可以快速且准确识别各个类型的交通标志。

摘要:针对现有测试序列优化算法所存在的计算效率及优化性能间的矛盾,结合离散粒子群算法(DPSO),提出了基于加权Huffman编码的启发式评估函数,对传统AO*算法进行改进,提出了DPSO-WAO*(DPSO-Weight_AO*)算法。实例证明,基于加权Huffman编码的启发式评估函数更为准确地评估了全局测试成本,在取消了成本回溯的情况下,算法仍能保持较高的优化性能,且有效地降低了计算复杂度,对于大型系统的测试序列设计、可测试性分析及故障诊断等具有重要意义。

摘要:对于大型阵列天线应用于空域抗干扰系统中，为了降低硬件成本和减少计算复杂度，一般通过子阵划分技术将整个阵列划分为若干子阵，子阵内部采用模拟波束形成，子阵间采用数字自适应波束形成；由于均匀划分方法的波束形成方向图中存在栅零点，提出一种基于蚁群算法的非均匀子阵划分技术，将阵列最大输出信干噪比作为适应度函数，应用了概率计算与轮盘赌相结合的路径规划方法；结合信息素初始浓度和启发式信息范围，设计了新的适应度函数值与信息素更新的转换关系；最后对所提算法进行仿真，结果表明在不同规模、不同输入干噪比、不同期望信号扫描角度下，所提算法在输出信干噪比上优于均匀划分方法，且没有栅零点产生，与全阵元的自适应波束形成方向图、输出信干噪比相近，验证了该方法的有效性。

摘要:为提升人机交互医疗设备对久坐不动、常年卧床等状态下人体的监测效果,在利用无线体域网(Wireless Body Area Network, WBAN)建立人体姿态识别系统的基础上,设计了相应的改进人工神经网络与WBAN系统进行融合,并将其应用于人机交互医疗设备中。结果表明,在HiEve数据集中,该方法于20次迭代时开始收敛,损失函数值为0.0112。在患者不同姿势的识别验证中,该方法下的人机交互医疗设备识别准确率均显著高于90%,并且耗时最短仅为23.16s,具有较高的识别准确率和效率,为人体姿态识别及相关医疗设备的应用提供了更为可靠的技术参考。

摘要:空中移动无线自组织网络是一种拓扑结构快速变化，有自组织性的多跳无中心网络；针对传统时隙分配算法资源利用率低、吞吐量不足、通信距离近等问题，采用引入分配系数的混合时隙分配模式，通过节点业务优先级和流量预测相结合，设计了一种基于TDMA定向分布式资源动态调度算法（M-TDMA）；对比分析了节点数量、传输速率、分配系数以及不同拓扑等多个维度对算法传输时延、吞吐量以及丢包率的影响；最后通过仿真实验对资源调度算法进行验证；仿真结果表明，在20个网络节点时，网络的最大传输时延小于600 ms，网络吞吐量可以达到4.5 Mbps以上， M-TDMA算法通过高效的资源调度，有效降低了网络传输时延并提高了网络吞吐量；

摘要:为实现便携式信号二分类解析系统的在线实时处理，采用DSP平台完成CiSSA-DSP特征提取算法的嵌入式移植。CiSSA-CSP特征提取算法具有出色的时-频-空域特征提取性能，适合于提取实时二分类系统中非平稳信号的特征。相比于PC机，嵌入式系统具有小型化、便携性、低功耗和低延时的特点，而嵌入式平台处理器的计算资源和内存受到限制，必须优化移植特征提取算法，才能保证二分类解析系统的分类精度和低延时。通过优化CiSSA-CSP算法流程，使用编译器优化、关键字和库函数等手段提高编译效率，将CiSSA-CSP特征提取算法移植到TMS320C6678DSP嵌入式平台，并利用公共数据库数据验证了其用于实时分类系统的有效性。相比于PC机的Matlab实现，DSP平台实现的二分类系统分类准确度下降小于0.5%，且单次实验信号解析耗时少于0.15s。

摘要:空中无人机目标识别是现代军事、航空领域的迫切需求,由于目前无人机的功能和种类繁多,对于新机型很难采集大量的无人机样本用于训练目标识别模型；针对该问题,提出了一种基于模型微调的空中无人机小样本目标识别方法；方法以Faster R-CNN为基础架构,首先采用具有大量标记样本的常见机型数据预训练Faster R-CNN模型；然后将基础架构最后的分类层替换为余弦度量,构建联合新机型与常见机型的小样本平衡数据集以较小的学习率微调分类层。实验结果表明,在标记样本数量为5、10和50的情况下,基于模型微调的小样本目标识别模型的mAP分别为88.6%,89.2%和90.8%,能够满足空中无人机小样本目标识别任务需求,且优于其它小样本目标识别方法。

摘要:为提高宽带相控阵系统的波束合成性能，该文针对宽带相控阵系统中的延时补偿问题，采用频域宽带阵列波束形成的方法，分析了宽带相控阵中应用交叠FFT进行时延补偿的原理和误差造成的原因；基于一个接收信号带宽为600MHz的64阵元的宽带相控阵系统，研究了子阵规模、FFT点数、交叠率、位宽、采样率等交叠FFT参数对延时精度、信号保真度和波束性能的影响，在满足工程应用的要求的同时对频域宽带阵列波束合成技术进行了优化；经研究确定子阵规模不超过9个天线阵元、FFT点数不小于512、交叠率不小于1/16、位宽不小于采用12bit时可以达到指标的要求，为交叠FFT方法应用在实际工程中提供了依据与参考，并使其工程实现复杂度降低。

摘要:随着我国航天事业迅猛发展，在轨运行卫星数量急剧增加，有限的航天测控资源难以满足日益增长的测控需求。因此，基于网格球顶相控阵天线技术及现有地面测控站数学结构，提出了符合实际工程需求的半椭球面共形相控阵阵列地面测控站模型，通过STK/Matlab联合仿真，以卫星两行数作为目标库进行数据采集，通过地球坐标系与子阵视线坐标系实现数据转换，以此探讨地面站选址与中国现役卫星之间的可见性关系。仿真结果表明，在海拔一致的情况下，纬度和经度均与卫星可见性成正相关关系。同时，实验结果为全国范围内地面站测控站工作积累科学数据，为后续相控阵阵列天线最大化利用提供数据基础与应用支持。

摘要:测量通信信号的调制识别的功能是在有噪声环境和各种信号的情况下判别出信号的信息和它的调制方式,也为更加深入的解析和分析信号提供相应支撑条件。本篇文章从原理基础到方案设计以及验证结果,层层递进的揭露了信号调制识别技术的原理、发展现状以及当前的先进识别技术,同时自己设计了一套识别方案对不同的模拟调制信号进行制式识别并分类。基于MATLAB的软件平台对基本的模拟调制信号进行仿真测试,确定判别门限,通过计算得出结论,成功识别了AM、DSB、SSB和FM四种信号。实验得出在SNR>12dB的时候能达到90%的制式识别正确率,证明设计的识别方案的可行性。

摘要:以无人机网络的资源分配为研究对象，研究了基于强化学习的多无人机网络动态时隙分配方案，在无人机网络中，合理地分配时隙资源对改善无人机资源利用率具有重要意义；针对动态时隙分配问题，根据调度问题的限制条件，建立了多无人机网络时隙分配模型，提出了一种基于近端策略优化(PPO)强化学习算法的时隙分配方案，并进行强化学习算法的环境映射，建立马尔可夫决策过程(MDP)模型与强化学习算法接口相匹配；在gym仿真环境下进行模型训练，对提出的时隙分配方案进行验证，仿真结果验证了基于近端策略优化强化学习算法的时隙分配方案在多无人机网络环境下可以高效进行时隙分配，提高网络信道利用率，提出的方案可以根据实际需求适当缩短训练时间得到较优分配结果。

摘要:针对SRAM型FPGA在空间辐射环境下易发生单粒子效应，影响星载设备正常工作甚至导致功能中断的问题，开展了SRAM型FPGA单粒子效应地面辐照试验方法研究，提出了配置寄存器和BRAM的单粒子翻转效应测试方法，并以Xilinx公司工业级Virtex-5系列SRAM型FPGA为测试对象，设计了单粒子效应测试系统，开展了重离子辐照试验，获取了配置寄存器、BRAM以及典型用户电路三模冗余前与三模冗余后的单粒子翻转效应试验数据和器件单粒子闩锁试验数据，最后利用在轨预示分析软件针对高轨环境进行了在轨翻转率分析计算，可为该器件的空间应用辐射敏感性分析提供基础数据与加固设计指导。

摘要:针对闪存存储器NorFlash而言，其功能验证与参数测试主要依赖于集成电路自动测试机（Automatic Test Equipment，ATE），采用ATE进行测试程序开发时存在测试向量编写困难、测试程序编写流程复杂、ATE机时占用时间长等不足，通过研制一款基于可变静态存储控制器（Flexible Static Memory Controller ，FSMC）技术的NorFlash功能验证装置，在功能验证时可以实现NorFlsah测试向量的地址动态递增和数据动态添加，时序设置简单，从而减少开发周期和难度，同时释放ATE机时占用；并且可广泛外接各类型高精度源表设备进行部分交直流参数的测试；在板级模拟NorFlsah实际工作条件进行验证测试所得到的功能验证效果与测试数据均符合芯片手册要求，为后续此类存储芯片的选用与评估提供可靠的试验支撑。

摘要:为了校准预紧的压电式力传感器动态灵敏度并研究其频响特性和预紧结构的设计,首先介绍了正弦力激励的方法并建立校准数学模型。分别在传感器正立和倒立安装方式下进行测试,通过对比试验研究传感器端部等效质量引入的惯性力对传感器动态灵敏度的影响。然后根据传感器固有频率的落球测试方法,将传感器和附加质量块安装于振动系统。通过白噪声激励得到系统安装谐振频率,进而研究传感器有效频率范围和测量精度与安装谐振频率的关系。最后通过理论分析,说明传感器非对称设计的原因。试验结果表明,当附加质量块质量约为传感器质量的121倍时,可忽略端部等效质量对灵敏度标定的影响；压电式力传感器固有频率高达46kHz,但其有效使用频率范围受安装谐振频率限制,当试验频率与安装谐振频率比 时,压电式传感器精度等级为1%；传感器两端等效质量不同,预紧结构是非对称的,用于动态测试时要将端部等效质量轻的一端连接到被测物体。本研究结果可为开展传感器的现场标定和预紧结构的设计提供理论依据。