摘要:传统的数据驱动预测建模理论支撑不足，导致红外导引头设备预测建模中存在传统的建模方法置信度精度不高、预测算法工程化水平不足等问题。基于数据驱动和模型融合的故障预测技术为解决上述问题提供了重要技术途径。本研究建立了红外导引头设备光电探测系统性能退化预测的数字孪生框架，根据物理实体的工作机理将其抽象为能量域上的物理模型，结合物理模型和历史检测数据进行仿真分析得到系统的初始性能退化模型，利用实时监测数据建立性能退化的时序贝叶斯网络图（TBN）演化模型以实现与物理实体之间的同步演化，通过无迹卡尔曼滤波（UKF）算法实现了对物理实体的状态估计和剩余使用寿命预测并进行了仿真验证，克服了单一的数据驱动和基于模型预测建模方法存在的适应面较窄等不足，并较典型数据驱动方法提升100倍量级的精度，为开展红外导引头设备预测评估研究提供了技术基础。

摘要:本文针对XX-6运载火箭附加系统温度测试台在实际使用中因外部28V高压误输入导致核心模数转换芯片(ADS1220)烧毁、测量通道失效的故障,开展系统性的过压保护设计与可靠性提升研究。研究首先通过故障复现与机理分析,确认了原设计方案在输入端口异常电压防护方面存在设计盲区。在此基础上,提出了两种具有工程适用性的过压保护方案:其一为基于超低漏电流肖特基二极管的钳位限压方案,通过在信号前端增设无源保护电路,将异常输入电压强制钳位在-0.4V~3.7V的安全区间；其二为基于高耐压器件的本质安全方案,采用耐压达40V的恒流源(LM134)与耐压达36V的仪表放大器(INA188)重构信号调理链路。研究对两种方案的保护机理、电路设计及对系统测量精度、线性度、稳定性的影响进行了详细的理论分析与实验验证。结果表明,方案一可快速、低成本地实施,有效防护高压冲击,但会引入约±0.35K的测量误差(仍满足≤±0.5K指标)及千分之二的线性度损失；方案二则能在承受高压冲击的同时,保持优异的测量性能(误差≤±0.18K,线性度达万分之五),实现无损自恢复。基于“分类施策、纵深防御”的原则,本文进一步制定了在役设备基于方案一的模块化快速返修策略,以及面向新型号采纳方案二为核心并融合多级防护的系统性设计改进指南,同时提出了覆盖设计评审、过程控制、测试验证及使用维护的全流程可靠性提升措施。本研究不仅解决了特定故障,更为航天地面测试设备应对复杂电磁环境与人为误操作风险,提供了从故障分析、方案设计到工程实践的一整套理论方法与技术途径。

摘要:针对现有X射线焊缝缺陷检测方法存在检测精度低和易漏检等问题,提出基于改进YOLOv10n的X射线焊缝缺陷检测模型SFE-YOLOv10n；采用SPD-Conv空间到深度卷积替换主干网络中传统卷积,增强模型对X射线焊缝小目标缺陷特征信息的捕获能力；添加轻量化的C2f-Faster模块代替主干网络和颈部网络中的C2f模块,降低模型计算复杂度,实现模型轻量化；在颈部网络C2f-Faster模块基础上引入EMA注意力机制,提高焊缝缺陷检测准确性；实验对五种典型X射线焊缝缺陷进行了测试,结果表明SFE-YOLOv10n模型的准确度、召回率、平均精度和检测帧率分别达到89.5%、86.2%、92.8%和80.8f/s,较YOLOv10n原模型分别提高了3.6%、1.5%、4.3%和1.7%,同时模型参数量略有下降；与现有方法相比,SFE-YOLOv10n模型在保证轻量化的同时能够准确检测X射线焊缝不同缺陷,经实验测试满足了工业生产对X射线焊缝缺陷检测的要求。

摘要:针对咽喉病的发病趋势逐年上升、病理进程不可逆转、病情恶性转化风险较高的特点,设计了咽喉病辅助诊断系统；利用置信规则库的推理融合算法处理分析患者临床数据信息,依据咽喉病的置信分布,判断患者的咽喉病类型；设计并开发了基于置信规则库推理的咽喉病辅助诊断系统,该系统集咽喉病辅助诊断、历史诊断信息查看、用户医生管理于一体；经数据验证,该系统整体诊断准确率达92.7%,已接近临床医生水平,可用于给临床经验不足的医生提供决策支持,助其提高诊断水平,降低误诊风险,优化医疗资源的合理高效分配,从而实现咽喉病的早期筛查、及时干预和规范治疗,有效避免因延误诊治导致的病情恶化,改善患者预后。

摘要:针对非线性系统在复杂工况下的故障检测与估计问题，提出了一种基于鲁棒自适应观测器的故障诊断方法。基于线性矩阵不等式（LMI）设计了能够同时处理乘性故障和外部干扰的鲁棒观测器。引入自适应律对故障参数进行在线估计，利用李雅普诺夫稳定性理论分析了观测器的收敛性，并通过LMI约束条件确保系统在干扰下的鲁棒性。设计了故障阈值生成机制，结合残差信号的动态特性，实现了故障的快速检测与隔离。为验证方法的有效性，以单连杆柔性关节机械臂为研究对象，建立了包含执行器增益故障和部件故障的非线性模型，并通过仿真实验验证了所提算法在复合故障下的性能。实验表明，该方法能够在存在建模不确定性和外部干扰的情况下，准确故障检测，并实现对故障参数的快速跟踪估计，验证了算法的鲁棒性和实用性。

摘要:针对复杂遥感影像中因道路材质多样、背景复杂以及阴影遮挡等因素所导致的识别精度不高，以及现有模型参数量大等问题，设计了一种基于U-Net的改进模型，用于遥感图像道路检测；首先，在编码器中引入MobileNetV2代替原有的主干提取网路，在保证检测精度的同时大幅度降低计算复杂度；其次，在解码器部分我们引入了深度可分离卷积，该方法将空间特征提取与通道融合拆分处理，以更少的运算量完成对高分辨率路面细节的恢复；最后，引入空间组增强注意力机制，强化模型对空间层级特征的建模能力，从而提升对目标区域的感知精度与检测效果；实验结果表明，相较于对照模型，本文改进模型在马萨诸塞州道路数据集上的mIOU和F1-score分别达到了最高的79.50%和87.46%；实现了检测性能与模型复杂度之间的有效平衡，为遥感影像中的道路提取提供了有力支持。

摘要:在特殊教育课堂教学场景中,听障生只能通过手语进行教学,通过监测头部姿态可估计课堂专注度,这对优化教学效果具有重要指导价值；为此,设计并实现了基于头部姿态估计的听障生课堂专注度监测系统;首先,搭建了课堂专注度评估框架；然后,提出基于头部姿态估计的欧拉角计算实现单人姿态量化估计；其次,基于余弦函数及采样计算实现了归一化的课堂专注度计算；最后实验结果表明,方法及系统具有一定的有效性和实用性。

摘要:目的：本文旨在提升遥感变化检测在地理信息系统(GIS)中的精度与鲁棒性,重点解决边界模糊、语义建模薄弱及对异常区域响应不敏感等关键问题,通过构建具备多重特征编码与异常建模能力的检测框架,实现对变化区域的精确定位与对异常模式的有效识别。方法：本文设计了一种基于双层多重编码结构(DLMC, Dual-Layer Multi-Encoding)的遥感影像变化检测与异常识别方法。DLMC模型集成交叉编码模块以增强特征交互,采用结构差分编码提升对变化边界的刻画能力,并引入多时相语义融合模块以实现深层变化理解。此外,模型引入显著性图与异常因子联合建模机制,强化对局部突变与非一致性区域的感知。结果：在LEVIR-CD、WHU-CD和GF-Change-GIS三个典型遥感变化检测数据集上进行的实验表明,DLMC模型在F1-score(0.902)、Kappa(0.849)与SAR(0.781)三项关键指标上均获得最佳性能,显著优于FC-EF与ChangeFormer等现有主流模型。结论：所提出的DLMC方法在遥感影像变化检测与异常识别任务中展现出优越的性能,尤其在边界清晰度与局部变化响应方面具有显著优势,具有良好的应用推广价值。

摘要:针对定位信息传播路径过长，不能充分挖掘不同尺度特征的语义信息，导致难以利用底层定位信息来预测文本边界框的问题，提出了一种基于注意力机制和多尺度特征的场景文本检测方法；改进特征提取模块，构建内嵌十字交叉注意力机制的特征提取器提取多尺度特征，获取上下文感知信息；引入特征融合模块路径聚合网络(PANet)对不同尺度的特征映射进行融合，并提供多尺度的上下文语义信息，使分割网络生成更精细的边界分割结果，并在预测阶段重建损失函数；为了验证该方法的有效性，在公开数据集ICDAR2015,CTW1500和Total-Text三个公开数据集上进行实验，其综合指标F值分别达到了87.4%，82.3%，83.4%，基于注意力机制和多尺度特征的场景文本检测CM-STD的性能优于经典的EAST方法，且可与当前的LOMO方法相媲美。

摘要:针对传统显著性目标检测依赖大量人工标注数据,成本高且泛化能力有限等问题,提出了一种基于无监督学习的两阶段显著性目标检测方法；该方法主要通过两个阶段实现在复杂场景中快速定位并分割出最具吸引力的区域,一阶段构建融合全局与局部特征的伪标签生成器(GLEPG),通过差分运算与自适应权重机制提升伪标签质量；第二阶段设计一个RGB显著图细化网络(SMRNet)对初始显著图进行细化,并利用高质量伪标签对标准检测网络进行训练,从而获得更准确的显著性预测结果；通过在几个常用RGB数据集上的实验结果表明,该方法在保持无监督学习优势的同时,有效提升了显著图的完整性与细节精度,取得了较优的检测效果。

摘要:针对矿工岗前健康监管工作质效低和数据孤岛问题，设计基于多模态融合和端边云用协同的矿工岗前健康监测管理系统；系统由身份认证和生理特征数据感知终端层、智能边缘计算层、云平台服务层以及管理交互与应用展示层组成；数据感知层采用多模摄像机、RFID非接触式终端设备和电子血压仪，构建包括矿工面部生物识别信息、物理身份信息和体温、血压、心率生理健康等2大类4模态特征数据集，经过本地编排处理后上传边缘网关；边缘网关利用轻量级多模态融合健康评估模型，实时对矿工健康状态进行分级评估；云平台服务层采用私有云实现矿工健康数据存储、趋势分析与预警、边缘评估模型优化；应用展示层通过Web和APP提供矿工岗前健康融合评估和管理可视化交互界面；仿真验证表明，多模融合算法相比规则引擎准确率相对提升约0.35%、误报率相对下降约为14.19%，漏报率相对下降约0.74%；系统已部署于陕西榆林红柳林煤矿，稳定运行2年无重大故障，人脸识别成功率、OCR 识别成功率等指标达标，系统输出的正常、警告和禁止比例符合经验预期，班组长反馈系统操作便捷，能够为矿工岗前健康筛查监测提供有效、可靠的辅助决策支持。

摘要:由于机械臂关节具备柔性特性,接触力情况复杂多变,且系统存在非线性阻抗因素,传统的单一力信号跟踪控制方式过于僵化,难以适应复杂多变的接触力环境,导致控制效果不佳。为此,设计柔性关节机械臂接触力阻抗控制系统。设计机械臂伺服控制器时,采用动态阻抗参数和接触力位置控制策略,结合非线性阻抗模型和双环控制架构,实现柔顺交互。末端关节轨迹生成器通过直线型规划程序封装为Simulink模块满足柔顺性和动力学优化,确保精准控制。基于磁感应的力矩传感器实时测量末端力/力矩,支持精细操作。利用拉格朗日方程分解接触力并补偿柔性变形,分析应力分布和阻抗影响,动态调节参数。引入粒子群优化算法优化力控性能,平衡接触力与位置。通过跟踪力信号、抑制扰动内环和修正力强度外环的双环阻抗控制,缓冲外力冲击,保证轨迹精度,最终实现高精度力/位置跟踪控制。实验结果表明,应用上述系统可以较好平衡X轴、Y轴方向上关节受力点的位置误差,从而避免机械臂接触力载荷出现明显波动的数值变化情况,控制效果较好。

摘要:空间机器人双臂运动涉及非线性动力学效应,关节力矩作用点随机械臂构型动态变化,难以建立关节力矩输入与末端轨迹跟踪的显式解析关系。这种非线性动力学耦合特性使关节力矩与轨迹规划之间的协同优化变得复杂,增加了角偏航的风险,导致双臂关节角驱动力矩控制难度较大。为了解决该问题,提出了基于改进Bi-RRT算法的关节角驱动力矩控制策略。使用改进后的A*算法代价估计函数,优先搜索代价最小路径,提升找到最优或近似最优关节采样点的速率。根据双臂空间机器人关节角驱动转向函数,实现力矩控制轨迹自适应搜索。在全局偏航分数、最短距离计算路径代价得分约束下,计算当前关节配置与全局期望轨迹的关节角偏航角,量化偏航程度并转化为全局偏航分数,准确评估轨迹方向的变化幅度,从而避免偏离全局期望路径。结合PI控制器,设计关节角驱动力矩控制结构,避免出现双臂摆动快速响应任务需求而过度响应的问题,增强控制结构稳定性。由实验结果可知,该方法左、右臂驱动力矩变化范围分别为[-4N.cm-50N.cm]、[-26N.cm-8N.cm],与实验指标一致。双臂运动轨迹也与实验指标一致,说明使用该方法能够抵抗多种复杂干扰影响,双臂在三维空间坐标系的运动轨迹与实验指标一致。

摘要:移动机器人在高速运动时的时变摩擦效应会引起关节传动链弹性变形，其变形运行与关节加速度激励频率重合会产生振动现象，难以快速收敛关节末端残余振动，导致拟合残差波动范围较大。为此，设计移动机器人关节末端残余振动增广自适应控制系统。系统硬件设计采用自适应控制策略，其结构由传感器模块、中央微处理器等组成。传感器利用多种高精度传感器实时采集关节姿态信息并传输处理；参考输入模块通过 PLC 源型输入电路提供期望关节轨迹信息；隔离驱动器采用 SLMi823x 系列，具备多种保护机制；多模式谐振控制器能适应多种工作条件，抑制残留振动。针对移动机器人在高速运动时面临时变摩擦效应与传动链弹性变形的非线性耦合问题，引入增广自适应控制方法，通过将关节动力学模型转换到合适坐标系实现解耦，基于该模型引入增广自适应控制策略，使关节速度与位置趋近期望值，从而快速收敛并抑制关节末端残余振动。系统应用结果表明，该系统可有效抑制末端残余振动，获取的轨迹关键点坐标为（95mm，60mm，45mm）、关节机械角波动范围是[-20°-20°]，均与实验指标一致，且拟合残差在[-0.4°-0.4°]范围内波动，具有良好控制效果。

摘要:刚柔耦合机械臂融合了刚性元件的稳定承载能力与柔性结构的灵活适应性，这种灵活性也导致了机械臂中刚性元件与柔性结构之间的复杂耦合关系，这种耦合关系会随着机械臂的运动而动态变化，引发运动扰动，难以生成有效的补偿调节信号抵消扰动影响，降低控制精度。针对上述问题，设计基于融合深度神经网络的刚柔耦合机械臂优化控制系统。通过跟踪机械臂位姿输入信号的变化定义其高阶导数，捕捉位姿信号的变动，准确判定机械臂位置。设计耦合模块扩展状态观测器估计机械臂位置的扰动状态，生成新的调节信号。将信号输入运动扰动补偿器中，依据补偿项参数取值进行前馈运算，推导准静态过程，对运动扰动进行精准补偿，降低刚性元件、柔性结构之间耦合关系的变化对机械臂运动偏移量造成的扰动。在三维空间中表示机械臂运动位姿，以求解机械臂正向运动学方程，根据耦合观测器的能量动态分布规律，定义机械臂动力学方程，实现对刚柔耦合机械臂的运动学与动力学分析。基于融合深度神经网络构建输入与输出的复杂映射关系，定义多层非线性变换原则，以机械臂运动控制器各模块的输入作为模型输入项，以运动学与动力学表达式作为方程运算标准，基于完整的神经函数校验输入项的运算值，输出满足实际应用需求的机械臂控制条件，完成优化控制。实验结果表明，所设计系统既控制了机器臂末端位姿，又保障了运动轨迹的收敛性能，运动扰动补偿器响应曲线也突出了该系统对机械臂关节角控制的有效性。

摘要:针对新能源汽车驱动工况中永磁同步电机因磁场交耦合、谐波注入及逆变器非线性畸变等引致的转矩脉动、转速振荡及能效劣化问题,设计了车规级多模块协同的PMSM精准同步控制系统。采用车规级NPU与Cortex-M7协同计算架构,搭配碳化硅功率模块与预驱动器组合,以及全车规传感器采集模块,实现了硬件层面的高实时性、高可靠性与环境适应性。结合零序抑制与预测型死区补偿,采用自适应零极点相消复矢量解耦算法解耦d/q轴电流并抑制谐波。构建自适应空间矢量脉宽调制策略,抑制q轴电流转矩脉动、转速振荡等问题,增强电机转矩响应与同步跟踪能力,使电机在动态工况下能够快速响应并稳定运行。实验结果表明,该系统借助频率自适应功能,将功率响应延迟控制在20ms以内,并使电流谐波畸变率控制在0.001%,实现了对谐波的精准抑制。

摘要:本文在总结现有 ATO 控制算法过程中，分析了制约ATO 性能提高的瓶颈点。在此基础上，针对常规 ATO 算法采用负反馈调节机制及系统本身延迟带来的系统滞后性，基于列车模型研究 ATO 的超前预测优化控制算法。算法中引入列车模型及相关线路数据，通过使用模型模拟列车运行来规划和优选 ATO 指导曲线，使用模型同步模拟的方式补偿阻力扰动偏差和系统延时偏差，提升 ATO 系统对列车本身及外在线路条件变化及时做出应变的能力。

摘要:针对针织机操作过程可视化与智能控制需求，设计并实现了一套集成编织指令解析、状态管理、异常处理与二维可视化的针织机操作控制系统。系统采用模块化架构，包含指令解析、操作状态管理、异常处理、二维渲染与图形用户界面等核心模块。通过正则表达式与状态机方法实现对多种编织指令的自动解析与执行，支持针数设置、编织、转移、叠针、跳针、移位、引纱、退纱、反向编织等多种操作。系统利用JavaFX与Swing混合技术，开发了支持二维动画的可视化界面，实现了针床、针、纱线等结构的动态渲染与交互，能够实时反映操作序列对针床状态的影响。实验结果表明，该系统能够准确解析并执行复杂编织流程，二维可视化响应延迟低于100ms，指令解析速度达到每秒1000+条指令的处理能力。系统解析准确率达到99.8%，执行效率相比传统手工操作提升约80%。稳定性测试验证了系统在连续运行8小时、处理1000+条编织指令场景下的可靠性，无内存泄漏或性能衰减现象。极大提升了针织工艺的可视化表达与智能控制能力。该方法为针织机数字化、智能化升级提供了有效技术支撑。

摘要:为解决火工品真实测试中的安全风险与操作限制，设计基于FPGA的电子模拟测试系统，替代真实火工品验证电气系统发火能力。系统采用光继电器（OPR）与FPGA协同控制电阻网络切换，集成霍尔电流传感器（HCS）实现桥路电流检测；创新性引入双速率采样机制（未达起爆阈值时1 kHz采样，起爆后自动切换至100 kHz高速采样），优化数据存储效率；测试数据通过千兆以太网实时上传至上位机并同步存储于Flash。测试表明：系统桥路阻值配置相对误差低于0.8%，电流测量精度优于0.1 A，独立电压通道精度达0.005 V，高速采样响应准确，满足火工品测试场景的精度与安全性需求。

摘要:针对KSZ8851-32MLL百兆以太网控制器在嵌入式系统中面临网络风暴威胁的问题,对芯片在极端网络条件下的可靠性进行了系统研究。通过网络测试仪对KSZ8851- 32MLL嵌入式系统进行网络风暴测试,发现广播网络风暴工况下出现网络数据发送异常现象,经分析判定与芯片流量控制机制及潜在设计缺陷相关。采用了关闭流量控制功能、优化驱动程序增加缓冲区余量检测与芯片快速自恢复机制的关键技术,以发送缓冲区余量作为异常检测指标实现故障自恢复。经实验测试实现了错误帧清零,彻底消除发送阻塞现象,在持续高强度广播风暴下网络功能可快速自恢复,满足了工业控制等嵌入式场景对高可靠性和实时性的工程应用需求。

摘要:在载机装备两台旋转惯导系统的场景中,传统初始对准采用分别为每台旋转惯导系统单独执行对准的方式,导致无法发挥双旋转惯导系统的协同优势。为了提高双惯导系统的初始对准精度,提出了一种针对双旋转惯导系统的协同初始对准算法,推导了旋转惯导系统的误差传播模型,通过将两台旋转惯导系统的速度差值增广为卡尔曼滤波器观测量,抑制了公共扰动对应的速度误差部分,提升了观测量的信噪比,最终提高了初始对准精度。仿真实验和结果表明,相对传统对准算法,提出的针对双旋转惯导系统的协同初始对准算法,将方位失准角误差减小约25%,初始对准精度和稳定性均得到提升,验证了该算法的有效性。

摘要:运载火箭随着技术发展各频段射频单机种类越来越多，单机逐步向小型化、集成化方向发展，带来的电磁兼容性问题越来越复杂，而电磁兼容性问题会对运载火箭飞行安全产生危害，甚至造成飞行失利。针对运载火箭电磁兼容性问题，从单机设计、系统方案、雷电防护、静电释放和接地设计等方面提出运载火箭电磁兼容性设计要求，对电磁兼容性试验过程中遇到的静电放电、数据误码、参数配置误码和接地设计不足等电磁兼容问题进行原因分析并提出具体的改进措施，经过飞行试验验证可以有效提高运载火箭抗电磁干扰能力，为后续运载火箭的电磁兼容设计提供参考借鉴。

摘要:基于高轨卫星通信系统链路的轨道特性和传输损耗规律,对卫星通信系统的链路模型展开系统性分析；针对多参数问题,采用固定参数逐一分析的方法,分析了链路中的关键指标,并给出链路预算所涉及的核心公式；分析了不同地理位置、雨衰、天线口面尺寸对链路传输的影响,通过多种数据对链路参数关系进行计算,并给出预算结果分析；结合工程实践经验,分析了功率带宽比在实际工作中的特殊影响,对卫星链路设计具有重要的工程应用价值。

摘要:为了解决无人路面洒水车应用传统A*算法在路径规划中存在节点冗余、转角过大、搜素陷入局部最优等问题，提出一种融合改进A*与增强型DWA算法下的分层路径优化方法；利用基于夹角约束的扩展邻域搜索策略，减少节点访问量和转角度数；通过稠密分层对启发函数进行优化，增强路径搜索的目的性；采用基于安全关键点的路径平滑策略，减少转折点数目；并将改进的A*算法的路径关键点作为增强型DWA的中间目标点，做全局引导，以自适应环境变化，从而提高无人车动态避障灵敏度；经MATLAB仿真与实车测试实验，验证了同等条件下，所提改进融合导航算法，相较于传统导航算法以及文献[20]融合导航算法，在能够有效避开未知动静态障碍物，工作效率与安全性显著提升，从而为无人车应用领域提供有价值的解决方案。

摘要:针对室外单目深度估计中垂直方向敏感与局部卷积感受野受限导致的全局深度信息缺失问题，开展列方向全局建模研究。在编码阶段引入垂直像素自注意力以提取列级全局深度信息；在解码路径中对U-Net视觉特征执行按列重标定，使含全局先验的列获得更高权重并抑制噪声列；同时设置自查询模块，对编码器与解码器输出特征进行粗粒度查询，构建自生成代价体与深度分布特征并加权聚合以回归深度。在KITTI基准上，AbsRel降至0.087，SqRel降至0.653，RMSE降至4.120，δ<1.25提升至0.921；在Make3D 上，AbsRel由0.306降至0.304，RMSE由6.856降至6.778，RMSElog由0.151降至0.149。结论显示，列方向全局依赖的显式建模与概率融合弥补了局部卷积的全局感知不足，提升远距与纹理稀疏区域的估计稳定性与跨域鲁棒性，能够满足复杂室外场景对单目深度估计精度与泛化能力的需求。

摘要:精确的气象信息是实现光伏发电功率精准预测的基础；然而，分布式光伏电站通常布局分散、装机容量小，且普遍缺乏专用气象站；基于此，提出了JSD-Informer模型的分布式光伏发电功率短期预测方法；通过分析光伏电站周边的气象站点的数值天气预报、光伏电站的发电功率及其地理信息之间的映射关系；精准量化多源气象数据的分布差异，融合多源气象站数值天气预报，计算分布式光伏电站所在地的气象信息数据；结合融合的气象信息，利用詹森-香农散度来优化Informer网络的稀疏自注意力机制，构建分布式光伏发电功率短期预测模型；通过对比实验分析表明，所提方法具有较高的预测精度和较好的鲁棒性，分布式光伏功率预测计算的均方根误差和平均绝对误差分别低至0.10和0.06。

摘要:针对现有基于视觉的方法因实际课堂环境中的遮挡问题导致特征模糊、准确率下降，设计了一种改进的YOLOv8的学生课堂行为识别模型OA-YOLOv8。在YOLOv8s模型的Head结构中，并行引入一个辅助遮挡预测头OPH。通过在线数据增强策略，动态模拟不同程度的遮挡并生成代理遮挡标签，以监督OPH模块的学习，模型将遮挡程度作为一项类别属性进行预测，从而缓解因遮挡引发的特征模糊问题。通过采用SCB课堂行为数据集上进行了实验验证，实验结果表明OA-YOLOv8的精度（mAP@0.5和mAP@0.5:0.95）相较于基线YOLOv8s分别提升了4.6%和3.2%；在中度和重度遮挡场景下，模型性能分别提升了6.2%和8.8%；在区分相似视觉特征的细粒度行为时，平均精度提升了4.9%。该模型有效提升了在复杂遮挡环境下学生课堂行为识别的准确性和鲁棒性，为智慧校园建设中的个性化教学分析反馈提供了更可靠的技术支持。

摘要:卫星对地面目标的可见性计算是卫星任务规划的基础环节。随着在轨卫星数量的急剧增加和任务需求的日益复杂化,传统的卫星可见性计算方法已难以满足实时计算的需求。针对这一问题,本研究提出了一种基于多级网格的卫星可见性快速获取方法。该方法首先将地球二维表面划分为基于空间四叉树结构的多级网格,随后设计了一种基于区域空间变换的卫星覆盖区域计算方法,并将计算结果以自底向上的方式递归填充至多级网格中。最终,通过构建完成的四叉树可见性网格,实现了在工程应用中实时获取卫星与目标可见性的目的。为验证本方法的有效性,研究中将所提出的可见性计算方法与传统的基于STK的可见性计算方法进行了对比。实验结果表明,在计算100个卫星对10000个目标的可见性时,本方法仅用时14.79 s,显著优于STK的23.08 h。这一对比结果充分证明了本文算法在计算效率上的优越性,为大规模卫星任务规划提供了有效的技术支持。

摘要:面向城市道路的遮挡补全与通信受限问题，本文提出一种车、路、云协同的多模态语义补全与语义压缩方法。该方法在车端融合相机、雷达与惯导，完成首次补全并仅上行紧凑潜表示，在路侧聚合多车潜码进行时空对齐，生成区域引导向量与占据/遮挡提示下发至相关车辆，在云端按区域热度迭代代码本与参数。通过重要度驱动的区域化码率分配、关键帧与差分一体化消息形态降低上传开销，并以双头解码与小步细化提升被遮挡区域的形状与语义质量。实验测试表明，mIoU_occ相对强基线平均提升约3%–4%，复杂场景分位段的平均上行开销整体更低，常用带宽条件下端到端 P95 时延约为100 ms，满足车路协作部署的实时性与带宽约束要求。

摘要:远海机群保障场景与陆基差异较大,导致适用于陆基的传统优化方法,难以满足远海机群对战备、成本、安全、仓储空间与缺件补给等方面的综合需求。针对该问题,以机群限寿件为对象,在分析陆海保障差异的基础上,基于远海保障过程建立联合优化模型。模型以保障效费比为目标,以定期更换间隔、备件携行量与缺件补给量为决策变量,以机群完好率、可飞总架日、备件仓储空间、每十万飞行小时故障与缺件次数为约束,可满足远海机群的多项需求,破解传统方法不适于远海场景的局限。针对模型求解难题,设计了蒙特卡洛-粒子群混合算法。案例分析表明,与现行保障方案相比,保障效费比提升6.8倍,每十万飞行小时故障数与缺件补给数分别降低98.6%与96.1%；与传统优化法相比,保障效费比提升27.9%。研究结果可为远海机群提供兼顾任务性、安全性、经济性与资源约束性要求的保障方案。

摘要:针对多视图三维重建中立体体积构建对模型完整性与精度的决定性作用，以及现有基于平面扫描的深度估计方法在弱纹理区域精度不足、多视图融合冗余较高的问题，开展改进立体体积构建方法研究。采用改进的“深度逐平面扫描”方法，在平面扫描深度估计框架下，通过构建与参考图像相机前平面平行的虚拟平面聚合多视图特征形成稀疏高效的平面扫描体积；结合多尺度特征提取与上下文感知代价聚合获取高精度深度图，采用改进粒子群优化的ICP配准与熵驱动超体素融合实现多视图点云一致立体体积重建。经多个公开数据集和实际场景实验测试，在ETH3D数据集上深度估计RMSE降至4.21 mm、弱纹理区域准确率提升至90.2%，在Scenes11数据集上体积冗余度降低至7.8%，在城市建筑场景中实现28 fps的实时深度估计，相较于传统平面扫描和DPSNet等方法，在处理高分辨率输入和无纹理区域时鲁棒性更强。该方法可满足城市建筑等实际场景的多视图三维重建应用需求，兼顾重建精度与实时性。

摘要:无人机在持续飞行任务中因温度变化与机械振动会使得视觉传感器参数漂移,导致多模态数据时序失准与特征混叠等动态感知失调问题。鉴于以上问题,设计时序姿态扰动补偿下无人机多模态特征混叠目标视觉标定系统。系统通过构建多模态传感协同采集、FPGA高精度同步触发与姿态-传感联动补偿的硬件架构,实现视觉、惯性、位置数据的时空对齐与动态姿态抑制。在特征层面,提出改进的分区加权LBP纹理建模方法,结合时序-姿态联合补偿机制,实现多源底层特征的深度融合与偏差修正,有效解耦因振动与异步导致的特征混叠。变电站绝缘子缺陷检测实验表明:系统在污秽识别中LBP直方图方差全部落入≤70的理想区间,伞裙裂纹三维重建长度误差仅为0.5cm,显著优于传统方法,验证了系统在复杂动态场景下的高精度与强鲁棒性。

摘要:针对复杂三维环境下无人机航路规划对全局优化、动态避障与地形跟随的迫切需求，提出一种融合自适应机制与混沌优化的改进蚁群算法（ACACO）；通过设计随迭代过程自适应的信息素挥发因子和目标导向式启发函数，动态平衡算法的探索与开发能力；引入混沌映射对种群初始化与信息素更新扰动，有效增强算法的全局寻优能力；构建了综合航程、动态威胁与地形高程的复合代价函数；仿真结果表明，相较于传统蚁群算法（ACO）、粒子群算法（PSO）及改进雪崩算法（SAA），ACACO算法规划路径的平均长度缩短了12.3%，平滑度提升了28%，动态威胁规避成功率达到了96.7%，平均收敛迭代次数减少53.1%，在长江流域“退渔还江”司法执行案中，实现了自动化仿地勘察与动态巡查，验证其在复杂场景下的工程适用性与控制效能，为无人机在巡检、测绘等领域的智能航路规划提供了有效的算法解决方案。

摘要:针对高速载体测控通信系统中天线外形保持、安装空间受限和端射角域覆盖不足等问题,对一种宽带柱面共形端射天线进行了结构设计、仿真分析和实验验证；采用脊加载过渡馈电结构实现同轴端口至波导腔体的宽带能量过渡,利用金属圆柱载体内嵌辐射腔和三维打印异形渐变介质加载结构保持载体外形连续,并改善低频阻抗匹配和近端射辐射特性；仿真和测试结果表明,所设计天线在 2.0～6.0 GHz 内电压驻波比小于 2,端射方向实测增益为 4.9～9.1 dBi,在 2、4、6 GHz 典型频点处的 H 面实测 3 dB 波束宽度分别约为 43°、76°和 28°,具有一定的端射宽波束覆盖能力；该天线可完全嵌入金属圆柱载体,不需要额外天线罩和外部附加剖面空间,适用于高速载体测控通信系统的共形集成应用。

摘要:针对野外结构体健康监测中无线倾角仪续航不足与精度受限传输困难的难题，提出一种融合分级电源管理与业务逻辑优化的低功耗解决方案。通过采用电容式高精度MEMS传感器、微安级休眠架构及动态功耗控制技术，在确保测量误差不超过±0.015°的前提下，将系统休眠电流降至2μA以下。硬件层面引入分级电源管理芯片与物理隔离开关，实现模块级精细功耗关断；软件层面构建“唤醒-采集-传输-休眠”节能闭环，结合太阳能补充与多协议自适应传输。在60分钟/次的监测频次下，搭载9000mAh电池的设备理论续航达684天，结合太阳能持续补电，理论免维护周期进一步延长。

摘要:针对红外导引头伺服系统在“光-机-电-算”耦合退化下难以获得可重复全寿命数据、传统仿真与标定难以支撑寿命预测的问题，构建了基于物理同构映射的半实物预测评估仿真验证平台。平台复现感知-控制-执行闭环信号链路，实现多域关键参数的毫秒级同步采集与统一数据封装；基于多维特征工程，采用GMM连续健康评分与HSMM退化阶段识别的混合诊断框架，并结合残差约束实现RUL预测。加速老化与分级故障注入实验复现8类演化故障，系统级预测准确率90.45%，相对误差稳定小于15%。结果可为视情维护与全寿命周期管理提供高置信度验证载体。