摘要:轴承故障诊断对于降低旋转机械的损坏风险，进一步提高经济效益具有重要意义。深度学习在轴承故障诊断中应用广泛，但是深度学习模型在训练与测试时容易受到噪声的干扰导致性能下降。并且轴承的工况变化频繁，不同工况下的数据采集困难。对此，提出了一种基于迁移QCNN的孪生网络轴承故障诊断方法，先预训练QCNN获取具有较强判别性的模型参数，将预训练的参数迁移到QCNN作为子网络的孪生网络中，然后正常训练孪生网络获取模型，最后将测试数据与故障数据组成数据对输入模型，即可得到测试数据的故障类型。该方法将QCNN与孪生网络相结合，QCNN中的Quadratic神经元具有强大的特征提取能力，孪生网络共享权重和相对关系的训练方式，使得模型可以缓解噪声和工况数据不平衡问题的影响。实验结果显示，相较与传统机器学习模型和QCNN等模型，所提出方法在面对噪声和工况数据不平衡问题表现更好。

摘要:滚动轴承作为旋转机械中的必需元件，其任何故障都可能导致机器乃至整个系统发生故障，从而导致巨大的经济损失和时间的浪费，因此必须要及时准确地诊断滚动轴承故障。针对传统极限学习机中模型参数对滚动轴承故障诊断精度影响较大的问题，提出了一种基于贝叶斯优化的深度核极限学习机的滚动轴承故障诊断方法。首先，将自动编码器与核极限学习机相结合，构建了深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine, DKELM)模型。其次，利用贝叶斯优化(Bayesian optimization, BO)算法对DKELM中的超参数进行寻优，使得训练数据集和验证数据集在DKELM模型中的分类错误率之和最低。然后，将测试数据集输入到训练好的BO-DKELM中进行故障诊断。最后，采用凯斯西储大学轴承故障数据集对所提方法进行验证，最终故障诊断精度为99.6%，与深度置信网络和卷积神经网络等传统智能算法进行对比，所提方法具有更高的故障诊断精度。

摘要:对灾区实际数据进行精准的获取、处理与传输是应急测绘中迫切需要解决的问题。为提高提高区域无人机航空应急测绘精度,利用倾斜摄影测量技术,从硬件和软件两个方面,设计区域无人机航空应急测绘系统。设计传感器、驱动器和航空控制器,保证无人机能够按照指定航线飞行,加设倾斜摄影元件,为倾斜摄影测量技术提供硬件支持,调整无人机航空发动机保证飞行动力,根据应急情况对硬件设备进行特殊处理。在测绘区域内,规划无人机的航行轨迹,利用倾斜摄影测量技术,获取区域影像数据。通过匀光匀色、畸变校正两个步骤,实现初始影像的预处理。计算区域主体的几何数据,通过制图与标注,得出系统的应急测绘结果。系统测试结果表明,设计系统的测绘范围更大,主体面积和位置的测绘误差分别降低约0.7km2和1.2km2,能够有效提高区域无人机航空应急测绘精度。

摘要:车载人员佩戴安全带行为的检测对于人的生命安全保障具有重要作用。针对目前车内复杂环境下车载人员佩戴安全带检测精度不高的问题，提出一种基于改进的YOLOv5s(You Only Look Once v5s)车载人员佩戴安全带的检测方法。该检测方法将YOLOv5s作为基础网络，在此基础上进行改进。为改善深度模型对特征信息的提取能力，采用RFB(Receptive Field Block)模块增大网络的感受野，并利用RFB模块多分支结构获得混合的感受野；加入ECA(Efficient Channel Attention)注意力通道模块，使得整个网络更加专注特征信息的提取；将原YOLOv5s的损失函数替换为EIOU，进一步提高网络对安全带的检测精度。经过实验结果表面，改进后网络与原YOLOv5s网络相比，其平均精度均值(mAP，mean Average Precision)提高了2.2%，查准率(Precision)提升了5.1%。改进后的网络具有良好的提升效果，表明了该方法的有效性。

摘要:针对传统冲压件人工尺寸测量效率低、精度难以保证等问题，提出一种基于机器视觉的转子冲片亚像素精度尺寸测量方法。该方法采用先将采集的冲片图像灰度化再应用中值滤波来降低噪声干扰的图像预处理方法；通过Canny算子与Otsu方法相结合实现自适应阈值边缘检测，再利用改进的Zernike矩方法进行亚像素定位，获取亚像素级坐标；然后设计轮廓分割算法，主要提取内外圆亚像素轮廓，同时设置感兴趣区域并基于K-Means聚类算法分割出骨架线段轮廓，最后使用最小二乘拟合法求解出转子冲片内外圆直径和骨架间距尺寸。实验结果表明，该方法平均测量精度可以达到0.01mm，测量精度高、速度较快，具有较高的实用价值。

摘要:针对服务器底层部分业务类硬件故障对系统稳定运行的影响,提出一种改进的量子行为粒子群优化(IQPSO)与遗传算法(GA)相结合的混合元启发式优化算法对自适应神经模糊推理系统(ANFIS)参数进行训练,以获得更准确的ANFIS规则进行硬件故障预警的方法。首先,通过分析服务器业务与硬件相关参数之间的映射关系,通过采集的数据集对ANFIS模型进行训练构造预测模型；其次,考虑ANFIS在梯度计算过程中存在容易陷入局部最优值的问题,设计了一种IQPSO算法结合GA中的交叉和变异算子操作混合元启发算法全局搜索ANFIS规则参数；最后,通过一组后处理样本数据集对所提方法有效性和稳定性进行了检验。实验结果表明,该方法可有效预警服务器硬件故障,基于所提混合元启发优化算法获得的ANFIS模型具备更快的收敛速度和更高的全局搜索精度,与传统ANFIS模型相比泛化精度提高了47%以上。

摘要:为解决偏振暗光场景下常见目标识别结果准确性不高的问题，提出了基于卷积神经网络的偏振度图像与可见光图像融合算法，设计了新的损失函数以形成无监督学习过程，引入拉普拉斯算子提高融合图像的质量，最终将被测目标的偏振信息与可见光信息有效结合；提出了基于改进的YOLOv5算法对融合后的目标进行目标检测，在网络框架中加入CA注意力机制，将通道注意力机制与空间注意力机制相结合。在自制的数据集上对提出的网络进行训练测试，结果表明，融合图像在主客观上都达到了较好的视觉效果，将改进的YOLOv5算法相比最优的YOLOv5s模型，精确率和召回率分别达到了89.3%和82.5%，均值平均精度分别提高了2.6%和1.8%。

摘要:随着信息化的发展，音视频流媒体技术应用面越来越广，为了使得音视频流媒体技术尤其是在直播方面拥有更好的性能，得到更多用户的好评，采用在原本HTTP的动态自适应流标准的视频流媒体架构下引入MPC控制算法并将MPC模型预测控制与码率自适应算法相结合的方法，进行对AAC优化、确定预测模型、测试音视频同步的影响因素以及PSNR-Y分量、测试切片时长与跳帧时延，计算最终的QoE用户评价指标来进一步检测音视频流媒体技术的优劣。经实验仿真测试可知，相比前人的相关算法，在不同直播场景下以及不同网络环境下均有更加良好的QoE值，平均QoE用户评价指标明显更高，为1237.2826。综上分析可知，MPC的音视频同步码率自适应算法各项性能最好。

摘要:车载探地雷达技术在地铁隧道中的检测得到广泛应用,对保障地铁隧道的安全性和可靠性起到重要的作用。为了对地铁隧道缺陷进行精确检测,并提升检测的效率,构建基于Yolov5模型的车载探地雷达检测系统。首先采用零时校正、去直流、背景去除和图像增益方法对信号和图像进行去噪。然后基于Yolov5目标检测模型,引入SPP-Bottleneck模块进行改进,最后构建基于Yolov5模型的车载探地雷达检测系统。结果显示,改进后的Yolov5模型在置信度相同的条件下,相较于原始模型具有更高的F1值。在实例应用中,基于Yolov5模型的车载探地雷达检测系统F1、精确度、召回率平均值分别为0.884、0.873和0.895,该模型对于隧道中的缺陷检测具有有效性。Yolov5目标检测模型的检测时间为0.3s,相较于其他三种检测模型,效率分别提升了93.75%、84.2%和50.0%,更具有实际应用价值。此次研究解决了传统车载探地雷达技术存在的问题,对地铁的运营和维护具有重要的意义。

摘要:倾斜摄影测量技术因现代测量技术的进步,在众多应用场景中证明了其独特和不可或缺的价值；在GIGIS技术的支持下,研究致力于结合倾斜摄影测量技术与机载LiDAR技术,旨在实现更精确、完整的建筑测量；采用了基于GIGIS的倾斜影像技术,获取了丰富的纹理、色彩特征信息,并利用机载LiDAR技术获取了高精度、低噪声的点云信息,从而优化了LiDAR在建筑测量中的应用；通过对点云特征提取与融合方法的优化,在两个不同区域的测试中,改进后的特征提取准确率分别达到93.56%和92.14%,均明显高于改进前；研究为建筑测量提供了更准确、完整的多源数据特征,为建筑测量技术的进步提供了有价值的方案。

摘要:针对交通场景中由光照、遮挡、目标小以及背景复杂等因素导致目标检测精度低，易出现漏检和误检问题的情况，提出了一种基于YOLOv7的交通目标检测算法；该算法在主干网络中融入多头注意力机制，以增强网络特征学习能力，从而更好地捕获数据和特征内部的相关性；在YOLOv7颈部网络引入协调注意力模块(CA)，将位置信息嵌入到注意力机制中，忽略无关信息的干扰，以增强网络的特征提取能力；增加一个多尺度检测网络，以增强模型对不同尺度目标的检测能力；将CIoU损失函数更改为SIoU函数，以减少模型收敛不稳定问题，提高模型的鲁棒性；实验结果表明，改进的算法在BDD100K公开数据集上的检测精度和速度分别达到了59.8% mAP和96.2 FPS，相比原算法检测精度提高了2.5%；这表明改进的算法在满足实时性要求的同时，具备良好的检测精度，适用于复杂情况下的交通目标检测任务。

摘要:为解决网络主机大数据样本单位并发量有限的问题,有效控制大数据高并发传输数据参量,设计了基于MLVDS和USB3.0的大数据高并发传输控制系统。在Web服务器架构中,接入MLVDS驱动器与并行接收器设备,并联合相关应用元件,调度可移动网关的主控模块,完成大数据高并发传输控制系统的硬件结构设计。利用USB3.0控制芯片,完善接口电路组织的连接回路,完成基于USB3.0的控制电路搭建。设置MySQL数据库表单,借助TCP/IP协议,处理大数据并发文本,再联合相关大数据参量,定义INF传输控制指令,实现对传输控制行为的分析。结合相关硬件结构,完成基于MLVDS和USB3.0的大数据高并发传输控制系统的设计。实验结果表明,设计系统可提升大数据样本顺序和逆序并发量的均值水平,解决了大数据样本单位并发量有限的问题,有效控制大数据高并发传输数据参量。

摘要:水利工程用液压清淤泵受阶跃负载扰动的影响导致工作效率降低。为有效提升液压清淤泵工作效率、降低阶跃负载扰动带来的影响,提出一种针对水利工程用液压清淤泵的模糊自抗扰控制方法。首先,确定液压清淤泵自抗扰控制过程中相关影响因素；再基于影响因素分析结果确定液压清淤泵模糊自抗扰控制流程对影响因素进行控制；最后实现水利工程用液压清淤泵模糊自抗扰控制。实验证明:该方法得到的液压清淤泵负载扰动值与实际负载扰动值相接近,可以准确估计阶跃负载扰动；控制水利工程用液压清淤泵后,液压清淤泵响应速度较快,含淤值在0.030L/min左右,容积效率为98.73%,整体控制效果较好。

摘要:在机器人自主避障过程中，由于传感器数据的误差会降低机器人感知和决策的准确性，从而影响机器人自主避障能力。为此，提出高精度激光测距下的机器人自主避障控制方法。通过设计机器人体系结构，建立机器人运动学模型，为机器人避障控制提供依据。采用高精度激光测距技术，构建机器人移动场地地形。通过自适应阈值方法，完成机器人的自主避障控制。实验结果表明，所提方法的机器人自主避障控制效果好，且障碍物位置测试值与实际位置值的误差保持在0.5m以内，具有较高的避障控制精确度。

摘要:为解决由视线倾角、视线偏角过大造成的飞行器对接存在误差的问题,实现飞行器交会轨迹的精准对接,提出基于雷达测距的飞行器交会对接误差补偿控制技术。建立空间参考坐标系,根据轨道根数计算结果,推导动力学状态方程,实现对飞行器交会对接过程中的动力学作用分析。按照雷达测距原理,计算飞行器的理论飞行时长及雷达装置作用距离,再联合相关参数指标,确定精度极限的取值范围,实现基于雷达测距的对接误差控制。在三坐标测量机结构模型中,定义飞行位姿拟合条件,再根据位姿误差求解结果,实现对误差参数的补偿修正处理,完成基于雷达测距的飞行器交会对接误差补偿控制方法的设计。对比实验结果表明,应用所提方法可以同时将视线倾角、视线偏角的取值控制在0°-45.0°的数值范围之内,能够较好解决飞行器错误对接的问题,符合精准对接飞行器交会轨迹的实际应用需求。

摘要:常规的涡轴航空发动机转速的自适应模糊控制技术,对发动机转速扭矩参数的调整不太精准,导致转速控制效果较差。因此,提出涡轴航空发动机转速的自适应模糊控制研究。对逻辑进行模糊化处理,将模糊子集的参数作为控制器的主要参数,形成涡轴航空发动机转速模糊控制器,通过模糊控制器,对变化率的调整规则进行设计,将转速波动控制在较小的范围内,并建立参数调整规则表,按照模糊自整定数值关系,对发动机转速扭矩参数进行精确调整,以该数据基础,根据隶属度函数,以相邻模态控制器的凸组合为主要模式,对相等阶次的导数进行求解,并设置两个缓冲模态,对发动机状态输出状态,进行一定程度的收敛,从而对发动机转速进行自适应模糊控制。进行仿真实验,结果表明,使用本文设计的方法,对涡轴航空发动机转速进行自适应模糊进行控制后,发动机转速波动较小,控制效果较好,具有较好的应用价值。

摘要:为保证配送机器人能够安全稳定的将实验样品送达至指定位置,利用FA-A*优化算法,从硬件和软件两个方面优化设计实验样品配送机器人控制系统。改装配送机器人位姿传感器、数据处理器、电机驱动器和控制器等设备元件,调整系统电路的连接方式,完成硬件系统的优化。采用栅格法搭建配送机器人移动环境模型,通过图像采集、特征提取与特征匹配等环节,识别实验样品配送对象的具体位置。以实验样品当前位置为起点、配送终端位置为终点,利用FA-A*优化算法规划机器人配送路径,结合机器人实时位姿的跟踪结果,计算机器人控制量,最终从位置/速度、平衡、自主搭乘电梯等方面,实现配送机器人的控制功能。通过系统测试实验得出结论：综合静态障碍物和动态障碍物两个实验场景,与传统控制相比,在优化设计系统控制下,配送机器人的位置和速度控制误差分别降低约14m和0.38m/s。

摘要:为克服事件触发控制对硬件设备的依赖以及控制策略频繁更新的局限，针对一类不确定Takagi-Sugeno（T-S）模糊系统的有限时间H∞控制问题，引入自触发机制，提出一种基于此机制下只与触发时刻状态有关的模糊控制器设计方法；基于自触发机制并结合有限时间控制的思想，通过设计触发间隔函数、推导并求解线性矩阵不等式（LMI），使得系统在保障稳定性的前提下，系统运动轨迹不会超过一定的界限，并达到所期望H∞性能水平；同时相较于事件触发机制，自触发机制位于系统内部，无需额外硬件设备接收触发信号且只需利用当前的触发状态信息来预测下一触发时刻，在一定程度上进一步降低系统资源成本；此外，利用李亚普诺夫函数对系统稳定性进行了严格分析，并提供一个确保能够防止芝诺现象发生的证明；最后，通过数值仿真、单连杆刚性机器人系统实例仿真两个实验说明所提方法的有效性。

摘要:针对在组合导航中扩展卡尔曼滤波器(EKF)会发散的问题，研究了一种基于模糊控制的自适应卡尔曼滤波算法(FAKF)，通过模糊控制器来计算指数加权因子，实时对量测噪声的大小进行调整，保证滤波精度，有效抑制滤波过程的发散问题；针对GPS无法提供姿态角进行组合解算的情况，使用偏振光与SINS的组合进行姿态解算；本文通过对GPS/SINS/偏振光组合导航系统进行仿真，将基于模糊控制的自适应卡尔曼滤波算法(FAKF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)进行对比验证，东、北、天向位置上分别提升精度56.81%、65.17%、45.99%，东、北、天向速度上提升精度46.99%、54.01%、43.82%，俯仰角、航向角分别提升精度58.01%、53.58%，证明了该方法的优势。

摘要:在当今军事技术的快速发展中，高速自锐侵彻战斗部在毁伤深埋高价值硬目标与多层建筑时，具有巨大的战略价值。本文通过建立动力学响应和磁场分析模型，深入研究自锐战斗部侵彻6m C40混凝土靶板和多层钢筋混凝土靶板时引信的力学与磁场响应特性，为提高侵彻自锐战斗部毁伤精度提供支撑。在引信动力学响应的研究中，战斗部侵彻混凝土靶板历程，侵蚀后的靶板呈现出漏斗形状，随着战斗部侵彻的深入，应力波的稀疏效应逐渐减弱，战斗部的速度线性衰减，并在最终进入稳定侵彻模式的过程中，速度下降约52%。由于应力波在战斗部内部的传递与叠加导致引信位置检测的过载信号较为震荡。在引信磁场分析的研究中，地磁倾角为90°、地磁偏角为0°（即地磁场垂直于靶板中心线）时，X、Y轴磁通密度幅值小、信号无规律、穿层特征不明显；Z轴磁通密度幅值大、信号规则、穿层特征明显。地磁场强度越大，钢筋半径越大，地磁倾角越大，侵彻靶板层信号特征越明显。而Z轴磁通密度不受地磁偏角影响。

摘要:水声目标识别是近年来各国的研发热点，但是由于水声目标难以采集而导致样本数据不足，严重影响了神经网络的识别效率以及自动化识别装备的水平和性能的发挥。为此，提出了一种基于样本扩充网络的水声目标分类模型优化方法，通过搭建掩模重建的样本扩充网络，充分利用无标注数据进行训练，使模型学习到样本的全局高维特征，再生成样本加入到后续的识别模型训练中，在两次试验过程中，平均识别准确率从76%提升至到80%，最佳识别准确率从88%提升至96%。基于实测数据的实验表明，该方法提升了分类器的准确率、收敛速度以及稳定性。

摘要:针对基于AGV约束的管道加热器柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间和最小化车间总负载为目标,提出改进麻雀搜索算法求解调度方案。建立合理的编解码方式表示调度方案；为解决多目标优化问题,引入Patero排序；考虑麻雀搜索算法求解离散优化问题时无效解较多、易陷入局部最优等缺陷,提出引入交叉变异算子、设置精英种群、设计自适应种群比例因子等改进措施。根据标准算例数据及实际车间生产数据对算法可行性进行验证,结果表明改进算法可有效求解合理的调度方案,相比于车间原生产方案,生产效率提高19.6%,且有效降低了车间总负载。

摘要:卫星导航信号到达地面时非常微弱，容易受到各种干扰，给用户带来一定的影响；针对此种情况，面向卫星导航系统多干扰源定位场景，传统两步定位算法受参数估计精度影响较大， DPD_MVDR算法虽然改进了MUSIC算法需要估计目标数这一缺点，但由于使用固定网格分辨率，定位精度与计算复杂度二者无法兼得；针对上述问题，提出一种改进DPD_MVDR的直接定位方法，在直接定位这一关键技术上运用自适应网格细化，其最大优势在于只对干扰源位置附近的网格实现多级细化，能很好地兼顾定位精度与计算复杂度，避免了传统穷举搜索带来的巨大计算复杂度。首先使用DPD_MVDR算法在粗网格下进行位置初始估计，然后在估计位置处进行迭代自适应网格细化，在降低计算复杂度的同时，提高定位精度。仿真表明，改进算法在100 m网格分辨率下计算复杂度明显降低且较DPD_MVDR算法定位精度得到明显提高；适用于对定位精度和定位实时性均有一定要求的场景。

摘要:交通流预测是智能交通系统（ITS）的核心，其中时空特性是最主要的特征。由于不同道路之间存在复杂的空间相关性和时间依赖性，因此交通流预测成为一项具有挑战性的任务。目前，基于图卷积神经网络的预测方法在网络局部以及整体的特征感知和提取方面，仍存在优化空间。为了解决以上问题，本文提出了一种基于图神经网络的优化模型：Diffusion Mutual Convolutional Recurrent Neural Network (DMCRNN)。该模型以DCRNN为基准模型，利用相互学习策略对其进行优化。在训练过程中，两个DCRNN网络之间相互学习、相互指导，以此来增强每个网络的特征学习能力。在METR-LA和PEMS-BAY两个真实数据集上验证优化策略的有效性。结果表明，经过优化后的模型预测误差显著降低，在两个数据集上一小时的MAE分别降低了0.15和0.12，即相互学习优化策略具有较好的性能。

摘要:鉴于传统深度估计方法在高分辨率图像下存在特征提取不够充分、图像信息获取不完整、受限于局部信息或特定类型的特征提取等问题,为此提出一种面向全局特征的Transformer立体匹配网络。该网络采用编码器-解码器的端到端架构,使用多头注意力机制,允许模型在不同子空间中关注不同的特征,从而提高建模能力。模型将自注意力机制和特征重构窗口相结合,能够提高特征的表征能力,弥补局部特征不足问题,减少计算负担的同时有效应对Transformer架构通常伴随的高计算复杂度问题,确保模型的注意力计算保持在线性复杂度范围内。在Scene Flow、KITTI-2015数据集上分别进行实验,指标获得显著提升,通过对比实验验证模型的有效性和正确性。

摘要:实验研究表明,在基于表面肌电信号的手势识别中,由于噪声的存在,识别精度会大大降低；然而,传统的去噪方法由于对高频部分分解不当或模态混叠等问题暴露出缺点；针对传统表面肌电(sEMG)信号降噪方法对高频部分分解不当或频率混叠而导致降噪效果不佳,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与变分模态分解(VMD)的滑动区间软阈值(SIST)降噪组合算法(CEEMD-VMD-SIST)；首先,通过CEEMD将含噪信号分解为从高频到低频的多个不同本征模态函数(IMF),并根据自相关系数客观界定信号的模态分量范围；然后,对选中的模态分量采用VMD的滑动区间软阈值方法进行分解降噪并与部分剩余模态分量进行重构；实验表明,在不同信噪比下,所提算法的降噪性能与传统降噪方法相比,信噪比与均方根误差均有明显改善,可以更大程度上保留信号的有用信息。

摘要:扩频通信技术能有效提高系统抗干扰能力，因此得到广泛应用。随着频带资源越来越拥挤，多进制扩频因其能够很好的对带宽和传输速率折中，越来越受到关注。同步一直是多进制扩频技术中的关键技术，对采用同步头同步法以及参考信号同步法的误码性能进行对比。系统采用软判决方式做数字调制解调输出提供给译码器，从对数似然比出发，提出一种适用于多进制扩频系统的次最优的软信息提取方式，分析了分别采用硬判决和软判决对系统带来的影响。仿真结果表明，单纯提取软信息后判决的方式对系统误码性能的提升不明显，在误码率时，相比硬判决有0.2dB左右的增益；加入卷积编码后，仿真参数不变分析对整个系统的性能改善时，相比于DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum直接扩频系统)系统的误码性能有5.2dB左右的提升，软判决译码比硬判决译码有大约1dB的增益；而考虑到编码效率，单独的分析软判决和硬判决对系统的误码性能的影响时，结果表明，在信噪比较高的信道环境下系统的误码性能得到较大改善，在误码率时软判决译码比硬判决译码有0.7dB左右的增益，软判决译码对整个系统的误码性能有2.5dB左右的增益的。

摘要:为了提升警务战术训练仿真系统的建模精度和响应效率,提高警员的战术技能水平,提出基于大数据及云计算技术的警务战术训练仿真系统设计方法。利用云计算技术设计系统的总体架构,构建警务战术训练仿真系统的分层模型,确定系统各层在运行过程中的主要职责；根据系统总体构架设计信息管理模块、主控模块、判定模块、信息采集模块和情景控制模块,完成系统的硬件设计；在软件设计中创新地引入全卷积孪生网络和大数据技术,重构相似块组,优化图像质量；应用Sketchup软件处理基本矢量图数据,构建训练场景矢量图,对警务战术训练场景进行三维建模,以此实现警务战术的仿真训练。实验结果表明,应用所提方法处理后的图像峰值信噪比为65.9dB,结构相似度为0.923,具有较高的图像采集质量、三维建模精度和系统响应效率。可为警务战术训练场景的三维建模提供可靠依据,有效优化警员的战术训练效果。

摘要:针对机器人示教编程方法导致的工件位置固定、抓取效率低下的问题，研究神经网络在机器人视觉识别与抓取规划中的应用，建立了视觉引导方案，通过YOLOV5神经网络模型开发视觉识别系统，识别物体的种类，同时获取待抓取物体定位点坐标。提出了机器人六点手眼标定原理并进行标定实验，提出了针对俯视图为圆形或长方形物体的定位方法。最后针对3种物体进行了180次的抓取实验，实验的综合平均抓取成功率约为92.8%，验证了视觉识别和抓取机器人系统具备实际应用的可能性，有效提高了抓取效率。

摘要:高精度、可移植、多维度的在途车辆及其周边驾驶环境数据在L3级及以上自动驾驶汽车场景库测试、不良驾驶行为谱构建以及在途实时交通管控等领域有至关重要的作用,由单一传感器构成的数据采集系统在精度、维度上都受到了较大限制,导致其可靠度较低。为实现多类数据传感器协同一体化,研发了一款包含激光雷达、车载运动测量与组合定位、车载踏板与方向盘位移传感器和雷视道路多维感知一体机的多模块道路环境数据与驾驶行为同步采集系统,支持多项交通数据采集任务的并行处理,融合了用户的真实驾驶行为,并基于该系统设计了依维柯某车型的数据实车采集平台。该系统由上位机与下位机两个子系统构成,集成了多模块数据采集、储存、传输与标定等功能,且对各个模块完成了时间同步处理,适用于两客一危场景,并设计了易操作的上位机用户交互界面,对多模块数据实现实时可视化,直观查看各时段数据的变化规律,具有较高的应用价值。

摘要:目前,UNet基本模型对带有金属伪影的CT图像的去除能力无法有效满足需求,UNet的结构简单无法提取出足够精确的有效结构和细节信息,并且深层卷积对低级特征的信息利用不够充分。基于上述问题,提出了一个基于注意力门的UNet金属伪影去除网络,该网络采用了注意力门对低层级和高层级的信息进行注意力权重处理,并利用跳跃连接机制到特征解码结构以提高生成CT图像的质量,通过多层级的编解码结构得到最终的去除金属伪影CT图像。实验结果表明,该方法与ADN、cGANMAR、UNet、CNNMAR、CycleGAN相比得到了更好的条状和带状伪影去除效果的CT图像。

摘要:为有效降低和抵御干扰对信号接收与定位的影响,提高导航系统的稳定性和可靠性,设计基于LSTM的北斗卫星信号识别与抗干扰方法,以无失真地利用BDS信号。对北斗卫星真实信源实施信号调制,获取卫星信号调制样式识别算法的输入信号。设计基于LSTM的卫星信号调制样式识别算法,模型为一个传统LSTM网络与CNN网络级联的新型LSTM网络,通过CNN网络能够实施I、Q数据间特征的提取,利用LSTM网络提取数据中时序特征,并对其特征进行融合,实现北斗卫星信号的识别。并设计结合空域抗干扰技术与时域抗干扰技术的空时自适应滤波约束算法,实现北斗卫星信号窄带与宽带干扰的共同抑制,以有效提高识别的效果。实验测试结果表明,设计方法的识别准确率整体较高,最高达到接近90%,抗干扰后输出信干比最高达到78.52dB。

摘要:在对低成本航姿系统进行加速度计与磁力计的标定中，通常磁力计的信噪比更低，仅使用椭球拟合法标定传感器误差参数结果是不够精确的。为了提高标定结果的准确性，提出了一种在多位置条件下基于椭球拟合约束和点积法的误差参数标定及修正方法。首先，在静态多位置下获取15对低噪声的测量数据并进行椭球拟合标定，其次，用补偿后的磁力计数据分布特征构建椭球约束条件，通过点积法计算地磁矢量与水平面夹角，并以其均方差来量化修正效果，对磁力计中可观性差的轴间不正交误差参数和传感器间非对准误差参数进行修正，最终提升标定效果。仿真和实测的试验结果表明，在同等椭球拟合约束下，本方法相比于独立使用椭球拟合法和点积不变法，地磁矢量与水平面夹角的均方差下降了25%以上，且具有简单易用的特点。

摘要:快烤试验装置作为快烤试验的重要组成部分,其产生的火焰温度对试验结果有很大的影响。为设计管道燃气快烤装置,利用Fluent软件、采用SST k-ω湍流模型和非预混燃烧模型,开展管道燃气装置燃烧过程仿真和关键结构参数对火焰温度及其均匀性的影响规律研究。选择三个关键参数即管道间距h1、火孔孔径Φ、火孔孔距h2,设计了三因素三水平正交试验进行仿真。研究结果表明:在管道直径确定的条件下,管道间距是影响管道燃烧器火焰温度均匀性的最主要因素,其次是火孔间距,火孔孔径是影响火焰温度均匀性的最次要因素；管道燃烧器上方不同高度处火焰温度均匀性对应的最佳结构参数并不相同。

摘要:针对国产微控制器终端设备程序升级需要拆卸设备问题，提出了基于GD32网络在线烧写固件的方案，通过手持控制器实现对终端设备的应用程序软件升级，达到无须仿真器更新固件程序目的。该方案详细论述了在线烧写系统的组成，在应用编程技术的工作原理，以及上位机程序、手持控制器和终端设备模块各功能设计与实现，并给出了各个模块的使用步骤和方法。终端设备采用多分区操作，保证系统在升级过程中即使发生异常，也不会导致产品变砖，充分提高了系统的可维护性与容错性，手持控制器在外场升级携带方便，维护简单、方便、快捷，实验测试表明，在线更新后的固件程序能够正确运行，从而解决外场拆卸产品和挂载仿真器更新程序的困难。

摘要:在子母弹无线能量传输系统中,各个线圈间交叉耦合,使系统传输效率受到影响。通过建立并联谐振无线能量传输系统模型,在子弹线圈组间耦合很小的情况下,分析各个线圈间耦合对系统传输效率的影响,得到在最大传输效率时子弹线圈的频率条件；最后通过实验对推导公式呈现出的子弹线圈频率偏移方向,以及线圈间耦合对系统传输效率的影响进行了验证；结果表明:在对多个子弹线圈进行无线能量传输时,达到最大传输效率时子弹线圈的频率高于初始谐振频率；当子弹线圈与母弹线圈间距较大时,应采用多个母弹线圈对其传输能量；并且减小子弹和母弹线圈间距,可以提高系统最大传输效率。

摘要:针对无线局域网接收机对低成本和线性度的定制化需求,设计了一款适用于IEEE 802.11 b/g/n/ax标准WLAN接收机的高线性度电流模式混频器；采用零中频接收机架构,电流模式混频器的电路结构主要包括跨导级放大器,混频开关级和跨阻放大器；通过跨导级两种工作状态的转换和跨阻放大器反馈电阻的两种取值变化实现了混频器的四档增益可调；混频开关级选用双平衡无源混频电路以提供良好的线性度；为了解决零中频接收机存在的直流失调问题,加入了一种电流注入式的直流失调校准电路,进一步提高了混频器的线性度；对跨阻放大器中的跨导运算放大器电路进行优化设计以提高其带宽,使跨阻放大器的输入阻抗足够小以保证混频器的线性度；基于180 nm RF CMOS工艺,借助Cadence软件对混频器进行仿真:当本振频率为2.4GHz时,四档增益分别为38dB、32dB、27dB和21dB,中频带宽可达20MHz；噪声系数在高增益的情况下为8.46dB,输入三阶交调点在低增益的情况下可达13.72dBm；仿真结果表明,在较宽的中频带宽下,电流模式混频器取得了良好的线性度性能,满足WLAN接收机的定制化需求。

摘要:面向在复杂场景下对特定的声源进行筛选并定位的情况,设计了一套声源定位系统该系统以STM32为主控芯片,以基于时间差定位算法(the time differences of arrival,TDOA)作为基本原理。对于可能出现的低信噪比、线性度不贴合实际、以及多径效应等情况,首先利用模糊集合对采集到音频数据进行筛选处理处理,增强信号的抗干扰性,从而得到理想的音频数据。之后利用网格迭代法估算声源坐标。在相同条件下与传统TDOA算法进行实验对比,结果表明在对特定频率的音频进行定位时,整个系统相比于传统算法更具有抗干扰性和定位准确度,达成了预期目标。

摘要:针对传统二维激光告警系统的光斑中心提取误差大、角度测量精度差和分辨率低的问题,设计了一种基于FPGA和InGaAs焦平面阵列探测器的高精度宽波段激光告警系统,对传统的otsu(最大类间方差法)阈值分割算法进行了推导和优化,同时,基于改进后的算法,通过FPGA实现了光斑中心坐标提取以及方位角、俯仰角等参数的计算,并将结果传输至上位机实时监测；实验结果显示,相较于传统的阈值分割算法,改进后的otsu算法使光斑中心提取精度达到了0.06个像素,改进后的激光告警系统角度测量平均误差为0.03°,角度分辨率达到0.05°；实验表明,双目高精度宽波段激光告警系统达到了实际应用的要求,提高了系统测量的角度分辨率和精度,对光电探测和激光告警领域的工作具有一定的意义。

摘要:传统安全启动(Secure boot)方案的认证环节是基于公钥基础设施(Public Key Infrastructure,PKI)体制实现,在设备数量剧增的情况下,证书的管理会增加系统复杂性,认证过程仅实现了单向认证,安全性不足。此外,由于选择了链式信任链,导致了在启动过程中的信任传递损失较大。针对上述问题,本文提出了一种基于标识密码(Identity-Based Encryption,IBC)体制的Secure boot方案,即IBCEB方案。该方案使用了IBC体制的国家标准SM9算法作为实现方法,实现了无证书的双向认证协议,并对信任链模型进行了优化,降低了信任传递的损失。在ZC706评估板上进行了测试,测试结果表明,设备在双向认证后成功启动,提高了系统的安全性。

摘要:针对制导弹药的弹道可视化仿真中，观察视角单一，场景搭建简陋，无法模拟战场环境下制导弹药在攻击中的动态过程等问题，提出一种制导弹药弹道可视化模型的搭建方法。以某型激光制导弹药为对象，基于Simulink与Unity3D软件建立了联合仿真模型，采用Matlab/Simulink软件构建六自由度弹道仿真模型，采用Unity3D搭建包括制导弹药、目标和战场环境在内的三维场景，采用UDP通信协议将Simulink中的仿真数据传输到Unity3D中，提出一种数值可视化技术，能同时观察制导弹药的飞行姿态和仿真数值结果，实现制导弹药在战场环境下的弹道可视化仿真。将制导弹药参数加载到仿真模型中，对不同状态的目标进行了模拟攻击实验，实验结果显示，该仿真模型能够多视角、全方位地显示制导弹药的飞行姿态、弹道和过载情况，对于需要修改参数以逼近实战条件下的攻击过程，每次修正都能立刻通过可视化平台查看和验证修改结果。该可视化仿真模型为制导弹药的可视化仿真提供了便利的方法，对制导弹药的设计和作战使用具有一定的参考作用。

摘要:为了定量评估电动汽车充电过程中的安全水平,本文设计了一种基于模糊综合评价方法的电动汽车充电安全风险评估方案。提出了一种综合赋权的方法,以保证评估结果的合理性与可靠性。首先统计分析指标诱发充电事故的频率获得客观权重,然后经过基于灰色关联度的专家经验判断得到主观权重,最后通过标准离差求出主观权重与客观权重的分配系数。该方法既保留了主观权重中专家的主观建议,又充分体现了数据本身所具有的客观特征。经过对某充电站充电数据分析,验证了该风险评估方案的可行性和正确性。

摘要:针对飞机执行空投任务的飞行品质试飞安全控制及缺少设计及评估方法问题,建立空投过程数学模型,预测空投过程飞机响应、指导飞行试验实施,在空投试飞前,为评估飞机空投构型飞行品质、确保空投试飞的安全性,分析空投货物时飞机响应特点,确定载机平台飞行品质试飞内容；以飞机姿态控制为目标,确定重力空投、牵引空投过程飞机飞行状态、给出飞行员操纵建议,设计了空投过程评价要素表,形成基于模型的空投任务飞行品质试飞设计及评估技术,保障试飞安全、指导试飞设计。

摘要:随着武器装备研究的深入推进，传统方法难以满足复杂系统安全性与可靠性分析的需求。为提升系统研发与评估效率，以形式化的系统建模语言分析鱼雷全电子安全系统的安全性、可靠性成为必然趋势。本文在传统安全性与可靠性分析的基础上，基于系统工程开展安全系统建模过程，以功能需求、系统架构、活动视图以及时序逻辑控制作为安全性与作用可靠性分析的构成元素，对系统功能模型进行故障传播建模；最后以安全建模语言构建事故树模型得出安全性与可靠性的影响因素，为引信系统的安全性与可靠性分析工作提供一定参考价值。

摘要:面向下一代导航系统结合高中低轨构建导航星座的设想,随着遥测参数数量和种类的激增,针对传统健康评估方法面临的过往专家知识难以适用、故障机理储备难以覆盖全面的问题,提出了基于局部异常因子检测-贝叶斯网络结构学习的导航卫星载荷分系统健康评估方法；通过采集某卫星系统实际故障时间点前后数据,设计实验验证了局部异常因子检测方法能够以粗粒度正确输出单机级的健康状况；分析比较了三种评分函数下,贝叶斯结构学习的效率和模型的准确度；实验结果表明,当评分函数分别选为BDeuScore、 K2Score以及BicScore时,学习到的模型对系统的健康评估准确度分别为87.4%、80.5%和85.2%；总结了局部异常因子检测-贝叶斯网络结构学习方法各自的不足,为导航卫星分系统健康评估方法提供了新方向和思路。

摘要:针对多个不同体制、工作方式的电子系统协同工作、信息融合的应用需求,设计了一种冗余式导航分发设备,通过对外部多个信息源提供的时间、导航及参数信息进行信息综合处理,为电子系统内的设备提供实时、统一的导航、时间和参数信息,应用情况表明,该设备实现了整个电子系统内部各设备间us级的信息同步。通过分析信息同步需求,采用冗余架构,使用FC时间同步服务实现精确对时功能,通过双冗余FC接口实现时间、导航及参数信息的分发,并提供秒脉冲等时间基准信号,由各电子系统内部的时间处理单元实现电子系统与本设备之间的时间同步功能。

摘要:摘 要: 为降低部署后的通信时延，提高智慧教室的数据发送与网络使用效率，提出面向智慧教室的无线传感网边缘节点智能部署方法。以智慧教室场景中良好的通信、最大限度降低部署边缘节点成本为优化目标，构建边缘节点智能部署的目标函数。针对目标函数设定流量约束条件、无线传感网数据流约束条件、节点计算能力约束条件。自适应调整粒子群优化算法的惯性权重、粒子更新速度、Pareto最优解保存策略，设计多目标改进粒子群优化算法求解目标函数，实现面向智慧教室的无线传感网边缘节点智能部署。测试结果表明，该方法的时延较低，网络计算能力较高，保证了智慧教室无线传感网通信和传输质量。