摘要:测试领域在对公司产品质量的把控中至关重要，但不同测试人员在面向同一个测试产品时，会由于测试人员本身经验以及对产品功能的熟悉程度，导致测试不具备系统性，全面性。同时测试团队在长时间针对公司相关业务产品，或者开发人员在系统联试过程中，会形成大量具有典型意义的测试用例。但目前传统的做法并没有将该具有价值的测试用例深度分析。只是形成相关文档后汇总，就将该数据尘封。因此本文以典型测试用例为数据，以知识图谱为展现形式与存储形式，Bert实体提取为技术基础的推荐系统。根据用户输入，推荐出相关的典型测试用例。同时在某些行业，测试人员在实际工作业务中，需要花费大量时间对测试用例的输入，期望结果进行描述，形成正式文档用于保存记录。该系统可实现根据用例输入自动生成对应的期望结果，以提升测试人员的工作效率。

摘要:随着铁路涵洞、公路排水渠和城市管网的快速发展，管沟维护任务的工作量逐年增加。为了确保工作人员的安全和提高管沟维护的效率，设计了一套管沟自动化检测系统。该系统由PC、控制手柄、管沟机器人和线缆车构成。管沟自动化检测系统以PC为核心，PC通过RS485与控制手柄、管沟机器人和线缆车进行通信。PC下发指令给机器人和线缆车，对管沟机器人和线缆车进行远程操控与传感器数据监测。PC通过同轴电缆接收管沟内部图像，实时对管沟进行监控。经实验测试，该管沟自动化检测系统能够正常运行在管沟环境中，机器人通信距离超过100m，PC上位机实时显示1080P 30Hz的管沟视频。该管沟自动化检测系统具有一定的应用价值，符合设计需求，具有一定的推广价值。

摘要:为解决实验室船舶操纵性约束模实验中的测量及数据分析处理技术问题，开发组建实验测量系统，推导数据分析处理方法，以期实现约束模实验的测量与数据在线分析处理。根据前期研究经验，设计了较为完善的测量硬件系统方案；其中为实现约束模中精确的零相位整周期测量要求，采用光电开关利用数据采集卡的硬件触发启动功能来实现，并给出了整数周期测量的方案；利用最小二乘拟合及傅里叶分析等方法推导给出各船舶水动力导数数据处理方法。在此基础上，作为重点编写了完整的在线测量与数据在线分析程序，主要功能内部独立实现；该系统手工介入频度低，基本实现了测量的自动化，效率得到大幅提高。最后展开实际测量验证，数据的拟合结果与测量结果符合良好，验证了本文系统的可靠性；同时处理结果显示船舶附加质量导数Yv同船舶惯性质量很接近，而导数Yr',Nv'数值很小近于零。

摘要:针对远光灯交汇会影响汽车驾驶员的视觉注意力，导致汽车驾驶员夜间行驶安全难以得到保障的问题，研究基于机器视觉及深度学习的ADB汽车大灯的外界环境检测方法。 通过机器视觉的CCD相机采集ADB汽车大灯外界环境图像数据，利用数据筛选方法剔除采集到的图像数据中干扰光源数据，依据路况特征差异，划定ADB汽车大灯外界环境检测目标区域后，通过深度学习算法检测外界环境目标车灯光源，结合扩展卡尔曼预测各目标车灯光源轨迹，当车辆前方有车灯光源经过时，ADB系统及时调整汽车远光灯对应区域灯珠亮度，减少在高速行驶时因远光灯交汇对汽车驾驶员的视觉影响，保障汽车安全行驶。实验结果表明，该方法可有效剔除各类干扰光源，准确检测目标车灯光源，且目标车灯光源轨迹预测结果与真实结果非常接近，可精准完成ADB汽车大灯的外界环境检测。

摘要:硅微陀螺仪由陀螺结构和测控电路组成，随着模拟接口电路的日臻完善，陀螺仪性能的提升主要靠数字电路中的测控和补偿算法。目前硅微陀螺测控电路正在向芯片化方向发展，为了加速硅微陀螺测控电路芯片化进程，用Verilog硬件描述语言设计了AGC和PLL对陀螺幅度和相位进行闭环控制，科氏力平衡进行闭环检测。对因加工造成的正交误差，设计了正交校正闭环。根据温度对陀螺仪的影响，对标度因数进行线性补偿，对零偏进行了BP神经网络补偿。实验结果表明，该控制系统下AGC相对稳定性为124ppm，PLL相对稳定性为79.1ppm，常温零偏稳定性为2.9o/h。在0℃到65℃温度范围内补偿前零偏稳定性为17.7o/h，补偿后零偏稳定性为9.1o/h，标度因数温度灵敏度降低1个数量级，不仅提升了硅微陀螺仪的性能，也为陀螺ASIC设计奠定了良好基础。

摘要:并行测试技术可以同时进行多个任务的测试，提高资源利用率，节约测试成本；并行测试调度问题是一种复杂的组合优化问题，是并行测试技术的核心要素；并行测试系统作为并行测试技术的载体，自身的性能和求解效率尤其重要；对并行测试完成时间极限定理进行了研究，建立了并行测试任务调度的数学模型，分析了传统元启发式算法求解并行测试问题的不足，提出了基于动态规划的递归搜索技术和人工蜂群算法相结合的混合人工蜂群算法，并采用整数规划精确算法和遗传算法对混合人工蜂群算法进行验证；得出结论采用混合人工蜂群算法进行并行测试任务的调度节约了接近50%的时间，降低了约20%的硬件资源占用，提高了测试效率，可以满足工程实际的应用。

摘要:电力系统的安全对于整个能源传输过程至关重要。针对输电线路下超大工程车辆和烟火为主要的外力破坏行为，对单阶段目标检测算法YOLOv5s进行改进，首先针对输电线路多雨雾烟尘等工作环境，引入限制对比度自适应直方图均衡算法CLAHE对图片进行去雾处理，提升图片对比度；针对检测目标距离较远的问题，在YOLOv5s网络的基础上添加CA注意力机制，提升了模型对目标的定位能力；将原网络中的最邻近差值采样方式替换为轻量级通用上采样算子CARAFE，更好地捕捉特征图的同时引入较小的参数量；最后在网络的特征融合层，使用具有通道混洗思想的GSConv卷积模块代替标准卷积模块，减小模型参数量，再利用slim_neck特征融合结构，强化目标关注度，达到减小模型参数量同时提升检测精度的效果。实验结果表明：改进后的YOLOv5s网络，mAP提升了4.4%，参数量减小了3.4%，权重模型内存减小了2.7%，证明了算法的有效性。

摘要:针对机载飞行控制软件测试依赖硬件系统、测试周期长、手动测试方式效率低、重用性差、易出错和维护成本高等问题,研究了全数字仿真环境的关键技术,提出了一种机载飞行控制软件的自动测试方法。该测试方法在全数字仿真环境中进行测试,并对传统的测试数据生成算法进行改进,使用AETG-SA(Automated Expert Test Generator-Simulated Annealing)算法生成测试数据,将测试结果的反馈引入到算法中,动态调整算法参数,获得最优测试集合,提高了测试覆盖率。在全数字仿真环境中执行测试用例,减少了嵌入式软件测试过程中对硬件的依赖,对系统功能测试和故障模拟测试的覆盖更加全面。工程实践表明,基于全数字仿真环境的自动测试方法相较于传统全实物和半实物的测试方法测试充分性提升了4%,测试时间缩短了44%。

摘要:YOLOv4计算复杂度高、空间金字塔池化模块仅一次增强特征融合网络的深层区域特征图的表征能力、检测头网络的特征图难以突出重要通道特征；针对以上问题，提出一种基于注意力机制和多空间金字塔池化的实时目标检测算法；该算法采用多空间金字塔池化，提取局部特征和全局特征，融合多重感受野，加强特征融合网络的浅、中、深层特征图的表征能力；引入压缩激励通道注意力机制，建模通道间的相关性，自适应调整特征图各个通道的权重，从而使网络更加关注重要特征；特征融合和检测头网络中使用深度可分离卷积，减少了网络参数量；实验结果表明，所提算法的均值平均精度均高于其他七种主流对比算法；与YOLOv4相比，参数量、模型大小分别减少了27.85 M和106.25 MB，所提算法在降低复杂度的同时，提高了检测准确度；且该算法的检测速率达到33.70 帧/秒，满足实时性要求。

摘要:常规状态下气瓶压力测量，在气瓶出口管路上开口进行引压测量，对于高压气瓶在长期贮存的情况下，开口引压存在开口部位压力泄漏的隐患。为克服气瓶开口引压泄漏问题，对气瓶非接触压力测量系统进行分析研究，基于气瓶壁在压力下产生形变的情况，通过对气瓶壁进行应变测量关键技术，建立气瓶壁的应变量与内部压力之间的关系计算模型，经多次实验验证，积累不同温度及压力下的相关数据参数，通过数据模型拟合具有温度补偿的压力计算公式，通过编程写进便携式测试仪，实现对高压气瓶在不接触介质的情况下非接触压力测量的目的，并满足了气瓶在高压下进行长期贮存时随机测量的应用需求。

摘要:针对传统方式识别交通标志算法存在的检测精度较低的问题,提出了一种基于Cache-DCN YOLOX算法的交通标志识别方法。在该方法中,使用DCN可变形卷积替换backbone中的普通卷积,有效地增大了模型的感受野,提高了特征提取能力；使用EIOU损失函数代替YOLOX中的GIOU损失函数,优化了训练模型,提高了收敛的速度；优化设计了YOLOX算法中的强弱两阶段的训练过程,增强了模型的泛化性能,同时加入cache方案,进一步提高了检测精度。在交通标志数据集TT100K上进行了实验,提出方法的检测精度为67.2%,比原YOLOX算法的检测精度提升了6.4%,同时,在被遮挡的小目标等多种受干扰的环境下,提出的方法能够精确地检测出交通标志,并有着较好的置信度,满足实际需求。

摘要:航空图像中目标的检测是当前研究的热点之一,高效、准确的探测在军事和民用领域具有很高的价值。但由于高空环境复杂和空中目标尺度形状多变,不同用途的飞行器进行改装和涂装使得空中目标在检测中难度较大；所以提出了一种改进的一阶端到端的空中目标检测算法；算法采用 DATE-FCOS(Dual Assignment for End-to-End Fully Convolutional One-Stage Object Detection)为基本框架,用CIoU替代GIoU加入到边界框回归损失函数中,并在此基础上,利用可形变卷积模块对其骨干网络进行了改进并且在FPN结构之后加入CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块。通过实际实验测试,所提方法在 FGVC aircraft数据集上提高了检测的平均检测精度,达到 77.8%,对比原模型提升11%,满足空中目标检测的应用。

摘要:及时发现电网变压器油液渗漏问题对于电网的安全与稳定运行尤为重要；传统电网变压器油液渗漏检测主要依赖于人工定期巡检，但人工巡检无法实现全天候监测，具有滞后性；当前主流目标检测模型应用于电网变压器油液渗漏检测时，存在检测速度较慢、准确率低和鲁棒性较差等问题，无法满足实际应用；为此提出一种改进YoloV4的变压器油液渗漏检测方法；首先，通过引入Mobile-ViT作为模型的骨干结构，利用卷积和Transformer结构有效提取目标的局部和全局信息特征，降低计算量；其次，提出多尺度特征融合层，旨在实现局部和全局信息的多尺度特征融合，增强上下文语义表达，用以更好地实现电网变压器油液渗漏检测；实验结果表明，该方法在电网变压器油液渗漏数据集上检测精度达到了95.3%，检测速度达到了50.6帧/秒；相较于原生YoloV4方法检测精度提高了2.6%，检测速度提升了2.6帧/秒；经实际应用，该方法部署在边缘设备上推理速度也达到了43帧/秒，满足了实际工程的需求。

摘要:电控单元是混动车辆发动机中的重要组成部分,对于发动机以及混动车辆的行驶性能产生直接影响,为保证电控单元的运行正常,利用动态模拟技术,优化设计了混动车辆发动机电控单元检测系统。改装温度、转速等传感器设备以及信号处理器设备,调整系统电路的连接方式,实现硬件系统的优化。利用动态模拟技术模拟混动车辆发动机电控过程,结合不同故障类型下电控单元的运行特征,设置系统的检测标准。采集电控单元输出信号,从时域和频域两个方面提取信号特征,最终通过特征匹配确定电控单元状态、故障类型以及故障位置,实现系统的电控单元检测功能。综合混动车辆发动机的三种运行场景,通过系统测试实验得出结论：与传统检测系统相比,优化设计系统的漏检率和误检率分别降低了2.59%和2.05%,由此证明优化设计系统具有良好的检测功能。

摘要:地铁的使用寿命与地铁轨道的损耗状况有关,及时地发现轨道问题,并加以修复可以有效提高地铁使用寿命,为了提升城市地铁的使用寿命,研究构建了一个基于惯性基准法的地铁轨道波磨损耗检测系统,该系统以惯性基准法为核心,配合加速度计,及检测车辆,对地铁轨道的波磨损耗情况进行检测。结果显示,基于惯性基准法的检测系统的检测成本为65324元,基于弦测法的检测系统的检测成本为78681元,基于惯性基准法的检测系统的检测结果与实际情况基本一致。研究构建的地铁轨道波磨损耗检测系统的检测成本更低,且检测精度符合实际应用需求。

摘要:随着船舶工业的发展,船舶设备的健康管理越来越受到重视；冷却剂泵作为船舶冷却系统的重要组成部分,其健康状况直接影响到船舶的正常运行和安全；本文主要研究了船舶冷却剂泵健康状态管理系统的设计；本系统主要包括数据采集及状态参数特征提取、设备状态识别、设备健康管理、数据管理、配置管理五个部分；通过对该系统的设计与实现,可以有效地监控和管理船舶冷却剂泵的健康状态,提高船舶的运行效率和安全性；同时,该系统也为其他船舶设备的健康管理提供了一种可行的解决方案。

摘要:针对传统卷积神经网络模型在沥青路面病害检测中识别长距离裂缝结构能力不足以及面临的精度局限问题，引入Swin Transformer模型进行沥青路面病害分类研究。首先对于路面检测车采集到的沥青路面扫描图像对比度低的问题，使用直方图均衡技术处理图像，增加图像可视化效果。其次，选取三种经典卷积神经网络模型作为对比模型，并在训练过程中采用更换损失函数，调整预训练模型等手段解决过拟合问题。并选用准确率、查全率、F1- score作为评价指标。在最终实验结果中Swin Transformer识别准确率达到了80.6%，F1-score达到了0.776，不仅在整体分类准确率上超越了传统CNN模型，并且对具有长距离特征结构的病害方面具有更高的识别准确率，同时具有良好的可靠性。

摘要:多通道微弱电流信号受很多噪声因素的干扰，导致微弱电流信号输出相对误差增加，为此提出基于经验小波变换的多通道微弱电流信号噪声控制方法。采集多通道微弱电流信号，利用经验小波变换技术分解采集到的微弱电流信号，判断电流信号中是否存在噪声并确定噪声类型。装设微弱电流信号噪声控制器，根据电流信号中的噪声量与噪声类型生成控制指令，对不同通道微弱电流信号噪声进行控制。实验结果表明，该方法的多通道微弱电流信号信噪比较高，输出信号与原信号之间的相对误差较小，可以实现多通道微弱电流信号噪声控制。

摘要:量子通信激光器的频段的带宽更宽，在无线通信方面具有潜在的超高传输容量，也能够发挥快速波载的应用特性。但受功率控制的不协调因素限制，量子通信激光器在数据传输中脉冲功率会产生波动，导致传输带宽产生畸变，研究基于机器学习的量子通信激光器功率控制系统设计方法。以获取不同的控制指令为前提条件，将单片机和FPGA作为量子通信激光器主控单元。采用A/D作为转换单元，通过串行封装设计转换电路。基于机器学习分析电流与电压关系，实现系统硬件设计；构建量子通信激光机通信检测单元，在多量子耦合关系下，设定激光器有源区控制形式，基于介电常数分析激光器运行模式，对应量子通信功率反馈条件。基于机器学习中Q函数算法，寻找功率最优控制方案，完成系统软件设计。实验结果表明：以小信号增益为测试的变量条件，应用本文系统控制量子通信激光器脉冲功率，能够在50次往返过程中实现功率的稳定控制，且脉冲宽度没有发生畸变，具有应用效果。

摘要:以航空静止变流器控制为研究对象，针对传统两级逆变结构效率低且系统复杂以及死区效应带来的死区波形畸变问题，引入Z源逆变器设计航空静止变流器。针对Z源逆变器系统高阶且非最小相位造成的控制器设计复杂的问题，引入了一种基于高阶微分器的反馈控制策略，该控制策略利用高阶微分器对系统各阶状态变量进行估计，具有不依赖于精确系统模型的特点。仿真实验表明，将此反馈控制器用于Z源逆变器输出电压控制时能够有效跟踪给定输出电压，系统受到外部扰动时依然能保持良好的静态和动态性能，满足静变流器控制需求。

摘要:针对电力无人机在工作状态下受到外部因素干扰、无法精准控制运动姿态的问题,提出基于贝叶斯改进神经网络的电力无人机鲁棒姿态控制方法。综合考虑电力无人机的组成结构、运动以及动力原理,构建电力无人机数学模型。利用传感器设备检测电力无人机的实时位姿,采用飞行路线规划的方式确定姿态控制目标。在考虑风场威胁条件和故障状态的情况下,利用贝叶斯改进神经网络计算无人机的姿态控制量,以鲁棒姿态控制器作为硬件支持,实现鲁棒姿态控制。通过性能测试得出结论:优化设计方法的姿态角控制误差始终低于0.2°,且在三种不同风场工况下,控制误差的波动程度不高于0.5°,与传统方法相比,优化设计方法在姿态控制精度和鲁棒性方面具有明显优势。

摘要:在复杂环境中,目标可能受到遮挡、光照变化、背景干扰等因素的影响,导致移动机器人目标跟踪精度和效率低。为保证移动机器人目标跟踪效果,提出了基于多模态数据和粒子滤波器的移动机器人目标跟踪方法。采集移动机器人目标多模态数据,通过畸变校正、去噪、增强等步骤,完成移动机器人目标多模态数据的预处理。从边缘、颜色、纹理等多个方面,提取移动机器人目标多模态数据特征。以提取特征为研究对象,通过粒子滤波器的训练,得出移动机器人跟踪目标的检测结果,最终通过实时目标位置的更新,实现移动机器人目标跟踪。实验结果表明,在单目标和多目标两种实验场景下,设计方法的跟踪误差和跟踪时延较低,能够有效提高移动机器人目标跟踪精度和效率,具有较好的移动机器人目标跟踪效果。

摘要:为解决变电站安防设备简单、智能化程度低问题，设计出基于机器视觉的一体化安防管控系统，安装现场视觉控制器作为系统硬件前端信息采集中心，利用以太网实现各设备通信连接一体化，门电路和变电站周界环境终端电子相连接，检测激光电子围栏危险入侵检测，序列巡检围栏编号，确定危险入侵围栏位置，通过线性二次型调节器算法对机器人期望位姿和实际位姿之间的耦合关系实行解耦处理，将处理结果作为神经网络的输入，输出机器人移动轨迹跟踪控制结果，完成视觉识别定位，实现动态物体监测、火苗、温度等多种危险因素的自动识别和预警。经过实验分析证明：系统通过机器视觉准确监测到了高温设备的位置和温度，并且响应性能良好，安防信号传输环境稳定，危险情况预判能力及预警能力较强，鲁棒性好。

摘要:随着人工智能研究的进一步加深，以及在俄乌战场上相关技术的大放异彩，其在军事领域扮演的角色越来越重要。针对于日益复杂的战场环境，当前的导弹突防领域存在着信息维度高、指挥反应缓慢、突防机动战术不够灵活等问题。提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）的训练方法，用以快速制定导弹攻击机动方案，协助军事指挥官进行战场决策。同时改进算法的经验回放策略，添加经验池筛选机制缩短训练的时长，达到现实场景中的快速反应需求。通过设置多目标快速拦截策略，仿真验证了所设计的方法能够突防的机动策略优势，通过协作智能地对目标进行突防打击，并通过比较，验证了本方法相较其他算法可以提升8％的收敛速度以及10％的成功率。

摘要:车载式铁路轨道巡检数据在运行中传输中，随着传输数据量的增大，局域网络布局不合理的弊端体现，导致数据传输能力与安全性下降。设计一种车载式铁路轨道巡检数据无线传输加密系统。由车载设备、DMS、无线通信模块、数据接收天线以及数据接收装置搭建数据无线传输加密系统框架，采用多个无线AP构建成局域网络，与车载无线传输网络实时链接并进行铁路轨道巡检数据传输。在系统框架的支持下，分别对系统硬件与软件进行设计。系统硬件主要分为业务逻辑、数据解析和无线通信三个层次。系统软件主要是利用AES对巡检数据进行加密，并获得对应的数字签名，对已加密的数据进行无线网络传输。经系统应用试验证明，所设计系统具备良好的车载式铁路轨道巡检数据传输能力，且数据加密性能良好，传输速度快。

摘要:为解决航空飞行试验数据中心任务调度行为明显滞后的问题，实现对航空飞行试验数据的实时调度，设计基于云计算的航空飞行试验数据中心任务调度优化架构。设置WiRo中心网络，联合试验数据预测器与飞行任务分配器，完善中心任务调度优化架构体系的基础应用结构设计。根据PSO优化度量值的取值范围，求解惯性权重指标与粒子编码条件，并按照云计算法则，推导函数表达式条件，实现基于云计算的航空飞行试验数据调度模型的构建。在动态数据权限的约束下，计算中心调度任务的资源占用率与长尾延迟参数，实现对任务调度架构的优化配置，联合WiRo中心网络及EMU调度结构，完成基于云计算的航空飞行试验数据中心任务调度优化架构的设计。实验结果表明，云计算技术作用下，单位时间内的数据吞吐量达到了9.85B/s，由数据吞吐量有限造成的中心任务调度行为滞后的问题得到较好解决，符合实时调度航空飞行试验数据的实际应用需求。

摘要:针对特征点法视觉里程计频繁计算和匹配描述子导致系统实时性能变差的问题,提出一种结合光流追踪的双目视觉里程计算法;首先进行初始化,生成初始的关键帧和地图点,随后在追踪线程中使用光流追踪特征点获取匹配关系,计算并优化相机位姿;满足生成关键帧的条件后,将当前帧设置为关键帧,提取图像的ORB特征点,并使用描述子匹配获取与上一关键帧特征点的匹配关系,三角化生成新的地图点;最后在优化线程中将新的关键帧和地图点使用滑动窗口算法进行优化,剔除冗余关键帧和地图点;在KITTI数据集上的实验结果表明,所提出的算法轨迹误差与双目模式下的ORB-SLAM3算法处于同一水平,同时实时性能有大幅度提高,追踪每一帧图像的平均时间从52ms降至16ms,在保证高精度的情况下运行速度大大提高,具有较高的实用价值.

摘要:针对当前圣女果采摘机器人无法保证带蒂采摘的问题，提出一种通过机器视觉进行圣女果姿态分析进而生成特定的机械臂采摘动作的方法；该方法通过模拟人手采摘流程，能够使得机械臂末端执行器到达采摘位置时与圣女果的果蒂方向保持一致；整体系统包括对成熟圣女果的目标检测，测距算法的实现，圣女果方向识别以及机械臂动作生成；根据轮廓拟合算法的思想进行算法改进，实现针对圣女果的更加精确、稳定的方向识别算法，从而获得机械臂末端执行器与圣女果果蒂方向一致的目标位姿，进而实现相应机械臂采摘动作的生成；多次实验表明，改进后的对于圣女果方向的识别算法相较于传统轮廓拟合算法而言误差角度更小，对于不同姿态圣女果的方向识别更具稳定性，因此更加适用于实际采摘流程中根据圣女果姿态生成机械臂的特定采摘动作。

摘要:为了降低中央空调系统的运行能耗，针对多冷水机组负荷分配优化问题，提出一种随机森林特征优选结合核函数极限学习机的冷水机组能效预测模型，通过剔除冗余特征提高预测精度；然后提出一种混合策略改进的被囊群算法，融合鲸鱼螺旋搜索策略改进个体更新方式，引入非线性动态权重平衡全局探索和局部开发，使用空翻扰动策略避免陷入局部最优；最后在能效模型的基础上，采用改进被囊群算法对多冷水机组负荷分配进行优化。实验结果表明，随机森林特征优选的方法可以有效的提高能效预测模型的准确度；改进被囊群算法通过优化机组的启停状态和负荷率可以有效发挥系统的节能潜力，与原有方法相比能耗降低约6%。说明该方法适用于多冷水机组的负荷分配优化问题。

摘要:目前利用毫米波雷达进行人体行为识别的方法在复杂场景下无法很好的区分相似动作，与此同时模型的鲁棒性和抗干扰能力也相对较差；针对以上两个问题，提出了一种通用的基于毫米波雷达稀疏点云的人体行为识别方法，该方法首先利用K-means++聚类算法对点云进行采样，然后使用基于注意力特征融合的点云活动分类网络进行人体行为特征的提取和识别，该网络可以兼顾点云的空间特征以及时序特征，对稀疏点云的运动有灵敏的感知能力；为了验证所提出方法的有效性和鲁棒性，分别在MMActivity数据集和MMGesture数据集上进行了实验，其在两个数据集上取得97.50%和94.10%的准确率，均优于其它方法；此外，进一步验证了K-means++点云采样方法的有效性，相较于随机采样，准确率提升了0.4个百分点，实验结果表明所提出方法能够有效的提升人体行为识别的准确率，且模型具有较好的泛化能力。

摘要:随着低空开放政策的实施，无人机将会脱离隔离空域，进入低空与各式各样飞行器混合进行飞行。而防碰撞能力作为无人机的关键技术，在混合空域中保持无人机安全飞行起到了至关重要的作用。通过对人的发育式学习防碰撞机理进行分析，建立了面向混合空域中密集障碍的实体模型和发育模型，最终构建了基于仿人发育的无人机防碰撞方法。仿真实验表明，提出的方法不仅使无人机可以通过学习与发育不断提高飞行安全性，而且还可以随着环境熟悉度的提升，加快无人机防碰撞行为，提高了无人机在混合空域密集障碍中的安全性与智能性。

摘要:针对通信信道中存在噪声等干扰因素时，QPSK接收机解调接收信号性能较差的问题，本文研究了一种基于深度学习的QPSK智能接收机模型。该QPSK智能接收机模型由LSTM神经网络和全连接层构成，借助了递归神经网络中的内存结构，也利用了LSTM能提取接收信号的时间相关性这一特点。在信噪比为0~7dB的条件下进行仿真实验，实验结果表明，在加性高斯白噪声，同相和正交失衡以及频率偏差干扰因素影响下，本文所研究的QPSK智能接收机模型在0~7dB时的误码率相比于使用传统硬判决方法的通信接收机的误码率得到了显著降低。其中，QPSK智能接收机模型在7dB时的误码率低至0.0109%，大约只有传统硬判决方法误码率的1/7。在发生频偏和IQ失衡时，QPSK智能接收机模型在7dB时的误码率分别低至0.0147%和0.0198%，都远低于相同条件下传统硬判决方法的误码率。因此，采用本文所研究出的QPSK智能接收机模型能够显著提高接收机的检测性能。

摘要:为改善视觉SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系统在低纹理环境下定位精度较低的现象,提出一种改进的ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征点提取策略和一种关键帧选择机制；首先采用多尺度分析和基于局部灰度的特征检测方法克服一般ORB算法缺乏尺度和旋转描述的缺点；其次提出一种基于高斯模糊的图像信息增强方法解决传统ORB特征点提取方法在纹理信息不被突出环境下容易失效的问题,并对图像进行象限分割使特征点均匀分布；最后为剔除劣质关键帧,设计了一种综合时间因素与特征点数量因素的关键帧选择机制；将提出的方法移植到ORB_SLAM2上,并在TUM数据集上测试,实验结果表明,视觉SLAM系统的定位误差平均降低14.688%,证实了本文方法的有效性。

摘要:在脉冲超宽带定位系统中，时钟频率偏移是影响测距和测角精度的重要因素；针对复杂多径下频偏估计精度低的问题，设计了一种适应复杂多径环境的脉冲超宽带自适应频偏估计算法；首先，借助脉冲超宽带信号的抗多径优势，将实时估计的信道脉冲响应作为自适应匹配滤波模板，以保证复杂多径下相关峰的准确提取；利用相关峰辐角信息得到前导符号的相位序列；再使用贝叶斯估计算法提高频偏估计精度；在IEEE 802.15.4a标准CM1、CM2多径信道下进行仿真，仿真结果表明，低信噪比情况下，频偏估计估计精度保证在0.2 ppm以内；在巷道环境实验结果表明，50 m范围内频偏估计标准差在0.06 ppm以内；实现了复杂多径环境下高精度频偏估计，具有较强的实用性。

摘要:为研究某型冲锋枪自动机运动规律和动力学特性,进而探究导气孔大小对自动机运动循环的影响,首先使用UG软件建立该枪自动机的三维实体模型,其次在ADAMS软件中建立虚拟样机,利用MATLAB软件对内弹道和导气室压力曲线进行拟合,对该枪的单发射击进行仿真,得到了枪机和枪机框的位移速度曲线、复进簧压力曲线等动力学特性,对比仿真结果与试验数据,说明虚拟样机模型具有较高的可行性,最后仿真分析导气孔大小对自动机运动循环的影响,仿真结果表明,随着导气孔直径增大,后坐速度和后坐撞击变大,复进到位速度明显提高,复进时间显著降低,自动循环时间相对缩减,为产品优化设计提供理论参考。

摘要:为了验证实时性业务迁移至国产化混合云平台的可行性，采用国产化主机、虚拟化云平台软件、容器化云平台软件搭建混合云平台，对时统和组播两个具有代表性的实时业务模型迁移进行了研究；为了保证混合云平台测试范畴的完整性，硬件普适性，实验设计了四种混合云模式，并适配两个品牌主机，对时统和组播两个业务模型按照组合方式进行了八个云模型的迁移实践；实验针对不同混合云模式综合采用了软件和硬件调优技术，达到了同时满足时统业务模型满足时延不大于8ms和组播业务模型满足数据包丢包率不大于10-6 个/s两个性能指标；得出时敏性业务可以迁移到国产化混合云平台的结论，并通过分析混合云四种模式优劣势，对时敏性业务和通用业务的云平台部署模式提供了决策支持。

摘要:无人机可见光遥感影像中地物目标边界清晰度较低,容易导致地物目标与背景之间的区分度降低,进而难以提取地物目标。为此,提出无人机可见光遥感影像地物目标提取方法。从光谱特征、纹理特征和边缘特征三个方面分析无人机可见光遥感影像特征。结合三种影像特征对无人机可见光遥感影像数据集实行增广处理。对完成增广后的数据集定义影像编码标签,以此确定地物目标增强权重,通过参量化处理地物目标光谱特征,计算光谱吸收指数,获取地物目标提取表达式,从而实现无人机可见光遥感影像地物目标提取。实验结果表明,所提方法能够保证地物目标边界的清晰度,具有较强的地物目标提取能力。

摘要:针对线阵相机特殊使用场景中所需要的高精度图像，对线阵相机进行高精度标定。提出一种基于光束法平差的双线阵相机标定方法。通过背景差分法获取线阵相机的特征点的像素坐标。再利用已有的直接线性变换方法和非线性优化方法求出相机的内参，外参，畸变参数后，将得到的初始参数与世界坐标作为待优化集合，利用LM法和光束法平差对该集合进行更进一步的优化，使得双线阵系统的重投影误差降到最低。实验表明，该方法与传统的线阵相机标定方法相比重投影误差降低了75.01%。

摘要:针对船舶外板开展数字化检测技术研究对提升船舶外板智能制造水平具有重要意义。为解决船舶外板检测参考点坐标获取问题，提出了一种识别三维标志点的方法，可在船舶外板数字化检测过程中为实测点云和模型点云的匹配提供参考坐标信息。该方法针对船舶外板结构特点和形面测量需求，设计三维标志点的几何结构。此外，结合三维标志点自身多种特征和周边结构差异化特征，将标志点多种尺度信息进行融合，实现对标志点的精准识别。最后通过标志点测量数据计算对应船舶外板上定位点的三维坐标。通过试验验证了在所提出的方法在三维标志点识别方面具有准确性高、定位精准的优点，将大幅提升船舶外板数字化检测的效率。

摘要:为解决水下环境中图像模糊和资源有限等问题,提出了一种基于Co-PSPNet网络的轻量级水下鱼体图像分割算法；主干网络使用了MobileNetV2,以降低网络的计算复杂度和参数量；引入了CoordConv模块,以增强网络对鱼体边界等细节信息的感知能力；将全局池化后的特征作为注意力机制网络的输入,以增强具有较高语义信息的特征；经过大量的实验评估,该算法在公开的水下鱼体图像数据集上取得了优越的性能；实际应用中,该算法满足了水下生态研究和水下机器人领域对水下鱼体图像分割的工程需求；通过对水下环境下图像模糊和资源限制等问题的解决,该算法为水下生态研究和水下机器人领域的应用提供了有效的图像分割解决方案。

摘要:超视距无线传输条件下的超短波辐射源目标高精度定位技术是非合作通信侦测中亟待解决的难点问题；针对该难题，在考虑地球曲率影响的同时，提出采用等效地球半径模型对超短波信号的对流层散射信道进行修正，在此基础上构建全新的基于到达时间差的定位方程组；通过Chan算法与牛顿迭代法相结合，对该非线性方程组进行求解，从而实现了辐射源目标空间位置的获取；详细推导了不同坐标系下坐标的转换计算、TDOA方程组的求解算法、定位性能的客观评价参数——几何精度因子；通过仿真分析了时差测量精度对定位精度的影响，并对提出的等效地球半径模型进行了仿真验证，结果表明，该模型可以有效降低超视距定位误差，并且随着距离的增加，定位性能的提升效果更明显，实现了对超短波超视距辐射源目标的高精度定位，具有较高的工程应用价值。

摘要:针对遥感图像具有目标尺度多变、目标模糊、背景复杂的特点,提出了一种基于特征重加权的遥感小样本目标检测算法RE-FSOD。该模型包括3部分:元特征提取器、特征重加权提取器、预测模块,其中元特征提取器由CSPDarknet-53、FPN以及PAN构成,负责提取数据的元特征；特征重加权提取器用于生成特征重加权向量,用于调整元特征来强化对于检测新类有帮助的特征；预测模块由YOLOv3的预测模块构成,在此基础上将定位损失函数替换为CIOU损失函数,提升模型的定位精度。最后在NWPU VHR-10遥感数据集上进行了训练和测试,实验结果表明,该方法相较于基线方法FSODM的在3-shot、5-shot、10-shot情况下分别提升了约19%、11%、8%。

摘要:针对拒止、复杂电磁环境下,高动态无人节点定向通信面临的坐标信息不精确、飞行姿态和轨迹变化剧烈等问题,为保持可靠的波束对准与跟踪,提出了一种基于卡尔曼滤波的指纹库更新补偿算法。首先,利用卡尔曼滤波算法对自身姿态进行预测更新,建立新的载体坐标系；利用改进的算法对波束指向进行预测更新,并利用指纹库对状态向量均值和协方差矩阵进行更新补偿,调节采样比例,并将新的数据存入指纹库对指纹库数据更新,然后进行二次状态信息预测,完成最终波束指向。整体设计的波束跟踪算法流程更加符合实际应用场景,满足无人机自组网的需求。仿真结果表明,在半波束宽度为3°,100个通信时隙中,维持正常通信的成功率有92%以上,相比传统跟踪算法提高了8%,具有更加稳定的通信质量。

摘要:本文设计的航天测控系统数据处理软件充分借鉴了成熟软件的设计经验,以实时性和可靠性为设计重点,充分考虑软件通用性和适用性统一化为指导思想,具有较高的自动化水平,可靠性、实用性、可扩展性强,并通过了分系统测试、系统联试以及外场联试等多种测试的考核验证,从试验数据的接收和处理结果来看,系统在数据存储、显示、通信、挑路处理等方面都达到技术指标要求,技术状态受控,满足试验需要。

摘要:针对X频段多波束有源相控阵系统的高集成、小型化、多波束等需求,设计了一款高集成、小型化的瓦片式八波束接收组件,该组件基于多层印制板技术,纵向实现了众多有源器件以及八套波束合路网络高密度布局,实现了组件的高集成化；针对组件的八波束合成需求,基于Wilkinson功分器的形式设计了一款小型化的高效合路网络,在7.5-9 GHz范围内,其插入损耗小于13 dB,端口间隔离度小于-20 dB,输出驻波比小于1.2,通道间幅相一致性良好；为降低组件内部信号的传输损耗,对组件内部的垂直互联结构进行了建模分析,得到不同结构参数对其传输性能的影响,通过优化结构参数的方法实现信号的低损耗传输。在此基础上对组件进行了加工实现,经测试,在7.5-9 GHz范围内,组件输出通道增益大于18 dB,输出驻波比小于1.5,通道间相位一致性小于±5°,尺寸仅有80 mm × 80 mm × 7.66 mm。

摘要:提出了一种ARGB数据的无损压缩优化算法以及FPGA实现方法。为了避免对整个文件的解压和压缩，采用了Deflate算法的相关方法对图像按块进行压缩和解压，极大提高了存储器的访问效率。利用了Deflate算法对小块进行压缩，发挥了Deflate中LZ77压缩的Huffman压缩技术来优化压缩算法。通过VIVADO HLS将算法实现成FPGA电路，采用多张图片进行了实际应用，证实了算法的有效性，并分析了其功耗和时序信息。

摘要:辐照损伤是影响反应堆压力容器(RPV, Reactor Pressure Vessel)使用寿命的重要因素,为了提升磁巴克豪森噪声(MBN, Magnetic Barkhausen Noise)信号检测仪器对辐照损伤程度的评估性能,本文设计一种小型化MBN传感器。该传感器是由H型硅钢片磁轭、激励线圈、检测线圈和工型锰锌铁氧体构成,可以使检测仪器获得更为稳定的MBN信号,从而对RPV的辐照损伤进行有效评估。此外,利用电磁仿真软件ANSYS Maxwell对励磁模块进行了仿真与分析,得出了试件的有效磁化区域,并通过对RPV试样测量数据结果分析,最终确定了最佳激励信号的幅值和频率,提高了巴克豪森检测仪器的实用性。