Abstract:

滚珠丝杠副作为一种旋转运动与直线运动相互转化的高精度部件，被广泛应用在机床、汽车、航空航天等机械设备中，其健康状态对设备的性能和质量具有重大影响；针对滚珠丝杠副振动信号的特点，系统综述了滚珠丝杠副故障振动信号处理及智能诊断方法；介绍了滚珠丝杠副振动信号的特征分析方法，包括时域分析和基展开方法；讨论了滚珠丝杠副智能故障分类方法，包括支持向量机、反向传播神经网络和卷积神经网络等；对当前滚珠丝杠副振动信号处理方法及故障诊断的研究现状进行了总结，并对未来潜在的发展方向进行了展望。

Abstract:

动态手势识别是计算机视觉领域较为热门的任务之一，受到了研究者的广泛关注；动态手势识别技术在自动驾驶、虚拟现实和人机交互等诸多领域展现出很高的应用潜力；手势是在虚拟空间中与其他人交换信息、指导机器人在恶劣环境中执行特定任务或与计算机交互的一种直观而理想的方式；调研归纳了一些常用的动态手势数据集，对动态手势数据集的模态、数据量、应用场景进行了总结与分析；从使用方法的网络类别出发，综述了基于视觉的动态手势识别技术研究进展，重点介绍归纳了基于深度学习的方法，对基于卷积神经网络、循环神经网络以及图神经网络的方法进行了整理总结与性能比较；最后对基于视觉的动态手势识别的研究方向进行了展望。

Abstract:

生活垃圾及其危害已引起人们的关注，而机器人与目标检测技术的发展为生活垃圾的自动化处理带来了可能性；针对目前生活垃圾检测算法在背景复杂、目标尺寸多样的情况下检测精度低，模型参数量大，深度学习检测算法综合性能不平衡以及在嵌入式设备难以部署等问题，提出了一种改进YOLOv5的轻量化垃圾检测算法；在YOLOv5模型中用GSConv模块代替传统卷积降低计算复杂度，引入了CBAM注意力机制，以提取和融合空间和通道信息，增强了网络对目标的表达能力，通过权重量化将模型进行压缩以减少模型大小加快推理速度；实验结果表明，相比于原始的YOLOv5算法，改进算法在模型的准确率和平均精确度分别提高了3%和2.3%，文件大小减小了26.6%，综合性能超越了传统的深度学习目标检测算法，对嵌入式平台更加友好。

Abstract:

为解决手工测试、自动化测试过程中漏测问题，优化回归测试，提高测试精准度和执行效率；首先，采用头脑风暴和项目历史经验的方法，分析了软件测试过程中产生漏测的原因，列举了常用解决漏测问题的措施；然后，常用方法只能反应软件开发过程中某一方面会引起软件质量问题，不能在软件全生命周期综合定量反馈软件质量，针对该问题，从软件工程RAD开发模型理论引入需求覆盖、测试用例覆盖、代码覆盖测量指标，分析三个指标之间关联关系，提出“软件需求-代码-测试用例”闭环覆盖率方法监测软件测试质量；其次，设计了基于软件需求、代码、测试用例闭环率驱动的自动化测试系统模型，并阐述了其设计模型和实现方法，同时开发了原型系统；最后，进行案例实验，验证方法可行性和效果，并针对实验过程的问题提出后续改进方向。

Abstract:

为了提高双向长短期记忆神经网络(BiLSTM,bidirectional long short-term memory neural network)的预测性能,针对BiLSTM存在的预测精度低、预测结果不稳定的问题,提出了一种新的多目标浣熊优化算法(MOCOA,Multi-objective coati optimization algorithm)。在浣熊优化算法(COA,coati optimization algorithm)的基础上,通过改进探索与开发算子,结合快速非支配排序与拥挤度距离计算方法建立精英浣熊保留策略,实现单目标到多目标的改进。基于所提算法,以预测均方误差(MSE,Mean square error)及预测误差方差为目标函数对BiLSTM超参数进行优化,并建立MOCOA-BiLSTM预测模型,最终实现精确稳定预测。将所提MOCOA-BiLSTM预测模型在变电工程造价数据集上进行了仿真测试,并与其他三种主流算法优化后的模型进行了对比。结果表明,所提MOCOA-BiLSTM的平均百分比误差相比与MOSSA-BiLSTM、NSGAIII-BiLSTM、MOMVO-BiLSTM分别降低了69.59%、58.43%、56.67%。

Abstract:

目前在工业流水线生产过程中主要采用人工检测的方法来剔除不合格纸板，这种方法效率低下，因此在生产过程中实现高能效的、准确的对纸板表面缺陷进行自动检测具有实际意义。依据YOLO系列网络在目标检测领域的优异表现和FPGA部署网络模型的高能效性，提出了一种基于FPGA的高能效纸板缺陷检测系统，通过YOLOv7-Tiny网络训练纸板缺陷数据集，并采用QAT对网络模型进行再训练和量化，在检测精度仅损失0.36%前提下，将权重和特征图数据量化为8位，降低了硬件资源的消耗。设计了一种复用型多节点可配置架构的硬件加速器，通过多个配置节点实现对不同网络层的推理加速，对各个网络层在硬件层面进行了优化设计，并采用了层内和层间协同的流水线化设计。整个硬件加速系统通过软硬件协同设计实现，合理划分软硬件任务，实现了硬件加速器与软核处理器高度并行工作。最终在Xilinx VC707 FPGA评估板上，以200 MHz的工作频率实现了177.96 GOPS的吞吐量，同时仅消耗了6.5 W的功耗，实现了27.38 GOPS/W的高能效，分别为I5-10400F CPU的19.7倍和GTX 2070S GPU的8.6倍，兼顾了检测速度和功耗，满足了纸板生产的工业环境需求。

Abstract:

针对传统卫星研制过程中，算法版本更迭，测试周期长的问题，提出一种基于模型系统工程（MBSE）的数字卫星测试环境构建方法；通过建立数字卫星模型和仿真测试环境，以数据驱动的方式实现数字模型与物理模型的交互，能够支持卫星全系统全生命周期的仿真测试和半物理硬件在环测试；解决了卫星系统硬件不具备测试条件时的全系统仿真测试问题，实现了对卫星软件功能和接口协议的提前测试、优化，缩短了测试周期、规避了测试风险；此外，该系统的仿真测试环境不依赖传统的工控机和测试机箱，从而降低了测试系统复杂度和构建成本。

Abstract:

针对现有旋转机械在线故障诊断算法所存在的数据遍历耗时长,检测准确率低,故障分类准确率低等不足,提出一种基于深度置信网络的故障诊断算法。先基于受限的玻尔兹曼机搭建深度置信网络框架,利用数据标签在输入层和后端的受限玻尔兹曼机之间建立联系；然后利用k-means算法压缩聚类处理数据集降低数据集的规模和复杂度；最后在不同故障特征的分类诊断方面,引入加入核函数的SVM分类算法,提升对不同机械故障类型的分类精度。实验结果显示,提出的旋转机械故障在线诊断方案的迭代效率高,数据遍历耗时少,训练集和测试集 F1指标的分别为97.9%和97.4%,训练集和测试集结果相对于三种传统诊断算法分别提升了3.70%、4.37%、4.82,和3.95%、4.50%和4.50%。

Abstract:

针对基线YOLOv8n检测算法结构较复杂以及现有的安全帽佩戴检测算法参数量和计算量较大，难以在终端部署等问题，提出一种基于FEV-YOLOv8n的轻量化检测模型。设计一种轻量级的FasterC2f模块改进YOLOv8n的骨干网络，实现网络的参数量和计算量的降低；在FasterC2f模块中引入EMA注意力机制，融合空间依赖和位置信息，建立长短期的依赖关系，增强对目标表征的关注，以提高模型检测的精度；使用VoVGSCSP模块改进颈部网络，提高遮挡目标以及小目标的辨识度；实验结果表明，改进YOLOv8n模型map值为92.5%，相较于YOLOv8n算法，模型大小减少20%，计算量降低18.5%，参数量降低15.7%，为安全帽佩戴检测的轻量化研究提供理论参考。

Abstract:

大坝在运行过程中不可避免的会出现混凝土呈块状剥落的情况。因此，精确的剥落缺陷体积测量对于其结构修缮具有重要意义，而缺陷的形状往往是不规则的，难以通过简单的几何运算求出。为实现非接触精准测量，提出一种将点云平面拟合、滤波和三角化相结合的缺陷体积测量方法。利用单目相机拍摄待测结构物，对其进行多视图三维重建，获取点云数据，分割出缺陷点云并对其进行体素降采样，采用Delaunay三角剖分法计算缺陷体积。为提高测量精度，改良传统RANSAC平面拟合算法，在其中融入统计离群值移除，实现缺陷区域的精准分离。经过多次实验证明，该方法在测量缺陷时，无论形状是否规则，都能较为精准地测量出其真实体积。将测量结果与仅用RANSAC算法分割相比，测量精度提高70.32%。该方法大幅度提升了缺陷的测量精度。

Abstract:

针对军工高端复杂电子设备生产需求变化多、种类更新换代快、测试需求变化多样，对测试人员技能要求较高，生产成本居高不下的现状，对军工高端电子设备柔性化、少人化测试进行了研究。以节约被测产品所需的人工工时和仪器资源、兼容多种被测产品、自动适应多变的测试任务为目标。采用自动测试技术、机械传动技术、接口适配技术、自动分配算法相互配合，设计了一种柔性测试系统，经实际应用，该系统使用原本二分之一的测试仪器资源，可以满足6种产品的生产测试，降低人工工时80%以上，实现在有限资源条件下产能提高4倍，面对随机变化的不同种类和数量的被测产品，能够自动以最优方式完成分配测试，满足复杂多变的军工设备的测试需求。

Abstract:

针对当前的目标检测方法难以表征多尺度上下文特征的问题，提出了MYOLOv8算法；为了提高YOLOv8模型对于小、中、大型目标的检测能力，提出了一种分层多尺度提取模块对空间特征进行分层特征聚合来捕获多尺度空间上下文信息；为了进一步提高模型对于空间语义的提取能力，提出了一种自适应的通道注意力机制，该机制通过自适应地学习相邻通道之间的相互依赖关系来促进模型关注有用特征，抑制无用特征；为了提高模型对于边界困难样本的定位能力，提出了一种Slide Loss来处理目标检测中的样本不平衡问题，该方法采用对困难样本进行强加权的方式来促使模型着重优化难分样本；在MS COCO数据集上的实验结果表明，所提出的算法相比于YOLOv8-n和YOLOv8-s，mAP分别提升了3.4%和1.4%，同时具有相似的参数量和计算开销，以及更快的推理速度。

Abstract:

机器人应用范围的扩大,其内部配置电机数量随之增加,运动轴数量、关系更加复杂。为了提高机器人多电机协同控制能力,设计一种基于无线电技术的远程遥控机器人多电机协同控制系统。搭建远程遥控机器人多电机协同控制框架,通过无线电技术硬件设备单元(发射器、接收器、使能状态设备与频率合成设备)、位置传感器单元、速度与加速度传感器单元、处理器单元与协同控制器单元,完成硬件系统的设计。基于无线电技术感知周围信号,获取信号的相关信息,采用滤波算法和相似度计算方法对数据进行预处理,剔除冗余数据,通过模糊控制理论和速度补偿器方法实现机器人多电机的协同控制。实验结果表明,应用设计系统获得的机器人多电机协同控制时延最小值为0.45s,电机转速与额定转速更接近,机器人运行轨迹与期望轨迹一致,充分证实了设计系统应用效果较佳。

Abstract:

以机械臂为本体的接触式测量系统末端携带多测针，各测针相对于法兰的工具中心位置需要进行标定，从而精准获得经多测头测量的目标点位在同一基座标系下的位置；然而，传统六关节机械臂末端TCP标定方法存在随机误差大，标定可靠性低等问题；为降低机械臂多测针协同标定误差，提高接触式测量系统标定可靠性，在经典四点标定法的基础上，引入虚拟外部基准点的概念，利用机械臂及测头自带的测量功能获取法兰中心坐标，采用最小二乘法拟合球心，建立虚拟基准点，减少了人工对针带来的随机误差；通过构建TCP标定解析模型，以测量拟合的球心作为外部基准点解算TCP参数，实现了多测针协同高精度TCP标定；经实验验证对接触式测量系统多测针采用该方法进行测量后，其测量误差降低，能实现0.08mm精度的TCP标定，证明采用该方法进行标定具有高可靠性和高精度。。

Abstract:

针对大当量战斗部，爆炸热效应是非常重要的毁伤参量之一，热电偶作为使用最广泛、性价比最高的温度传感器，确保热电偶测温稳定性和瞬态温度的测试精度，是爆炸场试验和测试领域迫切需要攻克和解决的技术难题；为解决这一问题，对直径100 μm的钨铼热电偶进行了激光焊接，使用辐射法进行了静态标定，使用能够给予热电偶瞬态受迫温度激励的脉冲激光对热电偶进行了动态校准，通过数值模拟仿真与实验验证，表明利用光纤激光制造的热电偶可满足爆炸场需求；传感器重复性为98.96%、温度测试精度误差小于0.38%、传感器响应时间＜6 ms、响应时间测试精度优于1%，可检测到火球热辐射信号，冲击波绝热压缩空气之后1169 ℃的温度曲线传递规律与数值模拟仿真得到的温度曲线规律吻合。

Abstract:

针对传统电子对抗系统易被侦察定位，辐射功率有限等问题，提出一种改进的粒子群算法对分布式布阵的各结点功率进行优化；首先建立在地面半圆环式分散布阵，空中合成的数学模型及以目标合成点场强值为目标函数的有约束非线性规划问题模型；针对标准PSO在处理此类问题时收敛速度慢的缺陷提出一种基于Bernoulli混沌映射的种群初始化方法来增强初始种群的多样性；针对标准PSO在迭代中后期局部搜索能力差，易陷入局部最优等缺陷提出一种基于种群分离度与Tanh函数结合的自适应惯性权重设计方案；同时提出一种基于柯西分布的扰动策略以提高算法收敛精度；仿真实验结果表明改进的粒子群算法拥有比标准智能优化算法更高的收敛速度和寻优精度，经优化后的功率分配方案可有效增强信号合成效果。

Abstract:

针对大规模全空域相控阵覆盖距离远、阵元数目多、易受外部环境干扰等特点，设计了一种空时自适应处理抗干扰算法；通过结合GSC降维结构和子阵级STAP方法，在保证抗干扰性能的同时提高了自由度，减少了大规模相控阵抗干扰处理的算力要求；通过使用Householder变换方法构建阻塞矩阵进一步减少了计算量；在椭球面相控阵上进行抗宽带干扰仿真，结果表示在未加入GSC结构之前，对于干扰信号均能形成凹口；加入基于Householder变换的GSC结构后可在保持抗干扰性能的同时使得使构建阻塞矩阵的计算量降低了一个量级，达到了可实时实现的水平。

Abstract:

在关键基础设施和安全领域，包括应急救援、工业农业、人员管理及军事安全等，对技术设备的性能要求极为严格，迫切需要高精度定位技术来确保操作的精确性和有效性，并且特别强调设备的便携性、小型化和低功耗，为有效解决这一问题，设计了一款高精度定位终端设备。该设备由STM32F401RCT6微处理器、TAU1202、WH-GM5、电源模块组成。利用定位芯片双频多模定位功能具有良好的多径抗抑制能力。STM32通过解析导航电文数据，并且通过WH-GM5通信模块发送至符合网络通信接口的任意系统平台，静态模式下平均定位精度实现亚米级。软件设计在Keil平台上实现。在实际应用中定位效果优异，对工程应用具有实际性意义。

Abstract:

为减少图像融合在深层网络前馈过程中的空间细节损耗，提出一种基于条件可逆神经网络（CINN）的医学图像融合方法；通过应用可逆的分析-综合架构实现空间细节与关键语义互补的多模态融合；在前向分析阶段，将多分辨率特征嵌入CINN作为条件向量实现多模态表示学习；在反向综合阶段，使用一个基于小波的条件融合（WCF）网络引导CINN完成反向重构；在特征融合中应用相关激活模板（RAM），聚焦多模态医学图像中的关键结构区域与纹理细节一致性信息；构造前向分析-反向重构联合损失高效地优化网络参数，以获得高质量的融合图像；实验测试了CT-MRI及MRI-PET场景，与现有融合基线相比，提出方法在SCD以及VIFF等客观融合指标上性能分别提升了15.16%和46.53%，并且在主观视觉质量上均取得了优越的结果。

Abstract:

传统的试验数据分析系统通常内嵌固定数量的算法模块进行试验数据处理，系统存在扩展性差、灵活度低等问题，在面对算法更新、算法扩展的需求时，迭代开发又增加了时间与人力成本；因此提出一种基于动态加载技术的试验数据分析系统，该系统主要基于Python语言进行开发，采用PyQt5、MongoDB数据库、importlib库、WebService、MATLABEngine API等技术搭建，具备算法信息同步、算法存储、算法展示、模块动态加载以及远程通信接口等功能；系统采用importlib库和MATLABEngine API两种关键技术实现多类算法文件的动态加载，采用WebService技术实现不同系统间的远程数据通信。经实际应用满足了系统运行期间能够远程实时获取算法文件，动态加载并调用其算法模块，最终正确展示数据分析结果，验证了设计方案的可行性，极大地提升了试验数据分析系统的可扩展性与灵活度。

Abstract:

机器人执行器末端三维传感器需要对三维方向受力大小进行精确感知，对微结构三维力传感器进行了研究，采用电阻应变片测量原理，设计了一种微结构三维力传感器，对传感器进行了三维力标定，提出了一种基于多项式最小二乘法的静态解耦，并应用该算法完成传感器的三维力静态解耦。将求解将求解出来的关系式，下载到传感器内部MCU中，实现线上解耦，最后对传感器的指标参数进行了量化评估以及误差原因分析。试验标定数据表明，所研制的传感器具有较高精度，Ⅰ类误差径向误差小于3%，轴向误差为4.6892%，Ⅱ类误差三方向均不大于0.3%。经实际应用可满足面向精密操作执行末端的三维力测量使用要求。

Abstract:

移动机器人大多数情况都是在室外和室内障碍物环境下进行移动；因此,在这些障碍物环境中,高效率、短路径和少转折点的路径规划算法对移动机器人导航至关重要；针对在室外和室内障碍物环境下 A* 算法无法同时保持高效率、短路径和少转折点的问题,提出了一种基于自适应启发函数和逆向寻优策略的改进 A* 算法；通过增加自适应权重系数、引入父节点的影响力并对搜索方向进行筛选,减少了搜索面积,提高了搜索效率；采用逆向寻优策略对路径进行进一步优化,缩短了路径长度,减少了转折点数量；为了评估改进 A* 算法的性能,在仿真实验中设置常见的室外和室内障碍物环境并与 A* 算法对比；仿真实验结果表明,改进 A* 算法在效率、路径长度和转折点数量方面具有显著优势,能够有效地应用于移动机器人的导航中。

Abstract:

针对不同应用领域对激光脉冲宽度可调的需求,研究设计了一套基于外触发的脉宽可调纳秒级激光脉冲信号产生电路系统,该系统实现纳秒级脉冲信号脉宽可调、与外触发信号保持同步上升沿；介绍了系统中可控延时电路、脉冲信号重组电路、激光器功率控制和温度自动控制电路等主要硬件部分。重点对各电路进行集成与测试：系统产生纳秒级激光脉冲信号脉宽可调范围为0.25ns~63.75ns；在设置不同脉宽时,激光脉冲能量稳定性指标不超过0.92%。实验结果表明：该电路系统实现了纳秒级脉冲激光信号的脉宽精密可调、激光脉冲能量稳定性好,取得较好的预期效果。

Abstract:

针对目前无线战术网络拓扑主要通过协议解析的方法感知，对于非合作复杂场景下实现难度大的问题，提出一种基于频谱信号的物理特征和统计规律，采用改进的DBSCAN算法的通联关系挖掘方法；通过分析网络中频谱信号的通信特点，确定了选择载波频率、带宽、跳频周期和平均信号功率等特征作为信号标签进行通信行为的挖掘，利用改进的DBSCAN算法，自适应选择合适聚类参数对数据进行处理；通过对聚类结果的分析实现目标通联关系的判断；实验结果证明，该方法在没有解析通信双方协议的前提下，能够成功辨识通信节点的个体行为和通信关系等重要信息，为挖掘和发现节点的通联关系提供了新的研究思路，具有较高的工程应用价值。

Abstract:

为解决蚁群算法在实现AGV路径规划时存在迭代速度慢、初期路径搜索盲目性大、路径拐点数量多、安全性较低等问题，提出一种改进的蚁群算法。该方法以栅格地图为AGV运行环境，在迭代初期引入势场力，将当前位置与目标点的势场力加入启发式信息中，解决路径初期搜索盲目性和算法迭代速度慢的问题；通过改进算法状态选择概率，提高获取优质解能力，避免算法陷入局部最优；提出一种基于路径长度、安全性和平滑性多目标约束的信息素更新规则，提高AGV行驶安全性；在此基础上，引入三次B样条路径平滑策略，使规划路径满足AGV需求，通过仿真实验可知，改进算法在收敛速度和稳定性方面表现效果较好，其收敛速度相较于传统算法提升8倍，路径长度较其他改进算法提升接近20%。

Abstract:

针对地磁、惯导等传感器在转台标定及温箱试验过程中存在有线串口传输存在连接复杂、数据传输干扰严重以及受设备限制使得数据无法传输的问题,设计了一套基于蓝牙通信的小体积、低功耗多路数据采集系统,该系统包括8路12位的模拟信号采集电路和3路数字信号采集电路,采集通道可灵活配置和快速切换,可接收RS-232、RS-422和RS-485串口通信,并通过混合编帧的设计将不同传输速率的传感器数据进行存储和传输,实现了多路传感器数据的无线通信传输,试验结果表明,在转台试验和温箱试验环境下其数据有效传输距离能够达到6米左右,传输速率可达50Kbps,丢帧率低于0.1%,解决了有线串口连接传输距离不够、受干扰严重的问题,简化和改进了传统有线串口通信方式。

Abstract:

在合成孔径雷达图像的舰船目标检测任务中，不同目标的尺度多样性给检测算法带来了巨大挑战；为了解决多尺度舰船目标检测难题，提出了一种BAPT-YOLOv8n算法，该算法以YOLOv8n为基础框架，通过引入卷积块注意力模块重构颈部金字塔网络，提升了对多层次特征的融合能力与对多尺度目标的特征提取能力；此外，采用基于Transformer的检测头结构，进一步提高特征表示能力和上下文信息利用能力，从而改善了小目标的检测效果；在HRSID数据集和SSDD数据集上的对比实验表明，所提算法在检测精度上分别达到93.6%与98.9%，优于其他对比算法；消融实验进一步验证了算法中各改进部分的有效性；表明该算法能够更好适应多尺度舰船目标检测问题。

Abstract:

随着低轨星座的规模日益扩大,地面测控站所承担的测控任务量也相应增加,这些任务的执行不仅需要与卫星建立星地连接,还需要对卫星进行精确的跟踪；对如何设计高效的规划算法并制定有效的星地连接策略进行了研究；通过对巨型星座网络的特征进行了分析,提出了以可见时间窗为时间分割依据建模网络为离散动态图的方法,然后采用了动态图神经网络(DGNN)的关键技术和方法,表现和处理其复杂的空间动态关系；通过公开的OneWeb星座数据进行模拟仿真,设计实验验证方案的可行性；多个DGNN的实验结果表明,巨型星座的星地跟踪数据的动态变化能够通过DGNN有效的地捕捉和学习到,且该网络在对星地跟踪的未来时间点进行预测时表现出了较高的准确性。

Abstract:

为了解决在自动驾驶过程中短距离自动泊车场景下，受环境复杂性影响导致传统的A*算法和RS曲线加速搜索算法难以应用的问题，提出了一种加入反向搜索算法的改进混合A*算法。利用地图栅格法和A*算法计算启发值，通过检测车身轮廓线与简化后的障碍物线是否相交判断二者能否相撞，以节省搜索时间；通过控制RS曲线的扩展方向数量，保证路径的平滑性；经MATLAB仿真垂直入库和侧方泊车场景，对改进算法与传统算法进行了对比分析，验证了同等条件下改进的混合A*算法在两种仿真场景的平均搜索时间上分别减少8.18%和20.53%，且能产生更短、更平滑的路径，从而验证了所提基于反向搜索算法的混合A*算法的优越性。

Abstract:

为提高智能体在策略优化过程中的探索性和稳定性，改善强化学习中智能体陷入局部最优和奖励函数设置问题，提出了一种基于最大熵修正和GAIL的PPO算法；在PPO框架内引入最大熵修正项，通过优化策略熵，鼓励智能体在多个可能的次优策略间进行探索，从而更全面地评估环境并发现更优策略。同时，为解决强化学习过程中因奖励函数设置不合理引起的训练效果不佳问题，引入GAIL思想，通过专家数据指导智能体进行学习；实验表明，引入最大熵修正项和GAIL的PPO算法在强化学习任务上取得了良好的性能，有效提升了学习速度和稳定性，且能有效规避因环境奖励函数设置不合理引起的性能损失。该算法为强化学习领域提供了一种新的解决策略，对于处理具有挑战性的连续控制问题具有重要意义。

Abstract:

为了应对复杂环境下载体的自主定向需求,提出了一种基于仿生偏振光的定向方法。首先通过理论推导得出偏振度与偏振角的几何关系；其次对航向角计算算法进行改进,通过偏振光传感器输出的偏振信息以及太阳方位角、高度角,高精度求解出载体的航向角；然后对偏振光角量测模型误差及误差补偿进行理论与仿真分析,仿真结果表明,在不考虑随机噪声的情况下,经过误差补偿,偏振角的最大误差从原来的0.4269°降低到-0.1731°；而在考虑随机噪声的情况下,偏振角的最大误差经过补偿后从0.4102°降至-0.1868°。最后,通过实际车载实验得出航向角,进一步验证方法的可行性。

Abstract:

双能计算机断层扫描(DECT)能够提供扫描对象的定量信息,实现材料分解,进而获取有关人体组织材料特定信息。针对传统的U-Net网络从DECT图像中提取非局部特征受到限制的问题,提出了一种改进的U-Net网络(IU-Net),旨在提高DECT图像材料分解的准确性。IU-Net采用多尺度编码器,在编码阶段,通过三条路径从不同角度捕捉输入图像的局部和非局部特征,并在通道维度上进行融合。同时,为避免过度平滑导致的图像细节损失,引入了边缘损失来构造混合损失函数。优化了重建图像的边缘像素,产生更清晰的图像。实验结果表明,IU-Net结合混合损失函数减少了伪影,同时保留了更多组织细节,胸部骨图的结构相似性达到了0.9967。

Abstract:

无损检测的开展能够在不破坏混凝土结构的基础上对其内部的病害缺陷进行测定，是当前桥梁混凝土检测中常见的应用手段；由于混凝土内部结构复杂、测点布置受限以及检测区域大，为了提高缺陷检测精度，采用了联合代数重建算法结合组稀疏正则化（SART-GSR）的方法来实现稀疏测点条件下桥梁混凝土层析成像，结合桥梁混凝土层析成像原理建立数学模型，利用SART算法对其速度值进行求解，在SART结果的基础上，使用GSR对其进行优化解算处理。经过仿真实验验证，将SART-GSR算法与SART算法以及ART算法的重建效果进行对比，结果表明，SART-GSR算法相较于SART算法以及ART算法能够提升桥梁混凝土层析成像精度，对桥梁混凝土缺陷检测具有一定的应用参考价值。

Abstract:

针对无源时差定位算法在时差估计误差未知条件下，无法通过计算几何稀释因子准确估计定位误差的问题，提出基于随机森林的无源时差定位误差估计与误差修正算法，通过学习信号特征参数和定位信息与定位误差之间的映射关系，准确估计定位误差并对定位结果进行修正，实现高精度定位；通过匹配时差定位结果与参考源信息制作了测试数据集，并使用该数据集验证了所提算法的有效性；对各特征参数的重要性进行了定量分析，并验证了随机森林模型在时间上的泛化能力。实验结果表明，所提算法实现了在时差估计误差未知条件下对时差定位误差的准确估计，提高无源时差定位的精度，具有较高的工程应用价值。

Abstract:

飞行器在飞行过程中由于外界因素引起垂直度变化,而垂直度测量的误差影响了飞行器的飞行任务控制,为此,提出基于毫米波雷达的飞行器三轴垂直度时变误差补偿方法。在飞行器飞行环境下,构建地面坐标系,作为垂直度的测定、补偿标准。借助毫米波雷达技术精准的测距,结合飞行器的姿态检测结果,测定飞行器三轴垂直度。考虑飞行器组成结构和工作原理,计算三轴垂直度的理论值。通过理论值与测定值的比对,得出时变误差的辨识结果,以时变误差量为补偿量,从结构、环境和控制三个方面完成垂直度误差补偿工作。通过实验得出结论:优化设计方法的剩余三轴垂直度误差减少0.35mm,在优化设计补偿方法作用下飞行器姿态角偏差明显减小,环境适应能力更强。

Abstract:

对于受多径影响的扩频通信系统,通常采用Rake接收技术来提高系统传输的性能；多径合并是Rake接收技术研究的一个重要板块,其中最大比合并的性能最优；推导得出参与最大比合并的两路信号的权值归一化方差近似等于两路径信号幅度归一化方差之和；分析了幅度估计误差对信号信噪比恶化的影响,得出归一化幅度估计方差与信噪比恶化的关系公式；对典型的信号幅度估计算法进行分析,提出了一种基于辅助通道的幅度估计算法,可以在低信噪比且无数据辅助的情况下获得更好的性能；对于QPSK调制,两路信号信噪比分别为和,且,,的条件下,取观测长度为2048,采用基于辅助通道的幅度估计算法,实验结果表明,幅度估计误差导致的性能恶化小于0.01dB,达到了抑制多径干扰、提高通信系统性能的效果。

Abstract:

多光谱测温方法相较于传统单光谱测温方法而言，其具有非接触测量，响应速度快，鲁棒性好等优点，被广泛的用于科学研究，工业生产等领域。然而，光谱发射率的求解是多光谱测温方法中无法避免的问题；通过引入一种参考温度模型可将光谱发射率的求解转换为带约束的极小值优化问题。对于此问题，使用构建发射率模型进行仿真以及利用实际测量数据进行验证的方法，实现了对两种启发式算法和三种其混合算法性能的检验和评估；结果表明，遗传算法（GA）总体精度较高，粒子群算法（PSO）速度较快，三种混合算法在一定程度上平衡了两种算法的性能优势；实际测量数据的反演结果表明，五种算法的平均相对误差均小于1.17%，证明了它们在实际测量中的实用性；对比分析了不同算法的反演发射率和温度性能，为不同场景和优化目标下的算法选择提供依据。

Abstract:

数字地球应用广泛,沉浸式人机交互成为其中研究热点之一,设计实现一种沉浸式交互方案,通过佩戴虚拟现实头戴显示器实现数字地球跟随头部运动。但交互显示过程中存在数字地球漫游响应与用户动作不同步、显示不稳定等问题。针对上述问题提出二分法与正交实验法融合的参数阈值优化算法：对影响交互效果的数据接收时间间隔、状态判别阈值、头部运动速率等影响因素采用二分法确定不同因素水平进行正交实验,通过人员实际测试筛选出最优参数阈值。将最优参数应用到三维电子沙盘系统中,数字地球响应与用户动作匹配、显示流畅,验证算法有效性。

Abstract:

为提高靶场电子信息装备体系贡献率评估的可靠性、可信性,做到把握重点、明确目标、有的放矢,必须深入研究并建立适合靶场电子信息装备成体系建设与评估的指标体系框架,指标体系框架的科学性与适用性直接影响评估工作的有准确性和有效性,因此,首先从电子信息装备相关理论入手,对电子信息装备体系概念与结构、体系效能的内涵外延进行了梳理分析,并对武器装备对作战贡献的特征和机理进行了研究,在此基础上,明确了靶场评估指标体系建立原则和方法,建立了面向靶场电子信息装备的体系贡献率评估指标体系框架,包括体系功能适应性、体系结构优化性和体系能力提升度,相关成果能够为后续靶场体系贡献率评估任务奠定坚实的基础,从而能够为靶场条件建设中装备遴选提供参考依据。

Abstract:

针对无线传感器网络中的（TDOA）节点无源定位中的非线性优化问题，提出一种基于双种群粒子群（DIR-WOA）的鲸鱼优化的TDOA定位算法。在标准鲸鱼算法的基础上，引入混沌模型，改进粒子种群生成方式，利用主辅粒子群进行相互制约，有效解决粒子易陷入局部最优的问题，迅速得到全局最优解。仿真结果表明，改进算法相较于标准鲸鱼算法，增强了粒子搜索范围，算法收敛时间减少了0.5688s，定位误差减小到0.029m。