Abstract:

摘 要：知识图谱表示学习，是将知识图谱中实体与关系以低维稠密向量表示的技术，在知识图谱驱动的人工智能研究中发挥着基础性支撑作用,已是当下研究热点，引起学者广泛关注，并取得很多研究成果。从表示学习的基本概念出发,系统性地阐述知识图谱表示学习方法最新研究进展，具体从算法模型的问题背景、算法模型原理、算法模型特点等方面进行详细论述。聚焦平移模型类算法，将模型算法细分成：单数据空间、多数据空间、概率空间、外部信息融合等类型，详细分析代表性模型，并梳理各算法间演化关系，从定量和定性两个维度归纳总结平移类算法模型。从表示空间类型、编码模型、外部信息融合、实时知识表示学习等方面展望未来发展趋势。

Abstract:

航空发动机是航空飞行器中的核心部件,为及时解决和隔离航空发动机的非线性分布式故障,利用Lyapunov理论开发设计航空发动机非线性分布式故障检测系统。改装信号采集器和处理器元件,改装远程通信模块和系统电路,完成硬件系统的优化。根据航空发动机的工作原理和故障原理,设置故障检测标准。收集航空发动机的运行和振动数据,利用Lyapunov理论提取航空发动机非线性特征,通过与设置故障检测标准的特征匹配,确定当前航空发动机运行状态、故障类型以及故障位置,实现系统的故障检测功能。通过系统测试实验得出结论:综合考虑活塞式和涡轮两种类型的航空发动机,优化设计系统的故障类型误检率明显降低,故障点数量检测误差减小了3.3个。

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如今火灾自动报警技术已逐步朝着智能化、网络化和自动化的方向发展，然而，目前的火焰实时检测技术存在火焰实时检测精度低和网络计算参数量大等问题。针对以上问题，对YOLOX-m目标检测模型进行研究，提出改进YOLOX-m的轻量级火焰检测模型。通过将主干网络CSPDarknet-53替换为ShuffleNetV2，在降低计算量的同时提高网络精度，在ShuffleNetV2结构中插入RFB模块扩大感受野，在保持分辨率和精确定位检测目标的同时提升检测大目标的能力，将Neck部分的上采样替换为Pixel Shuffle以降低特征损失，为使网络能够关注到更关键的信息，增加注意力机制CBAM，从而提高模型整体性能。经过算法优化和实验测试，改进模型比YOLOX-m模型精度提高了2.87个百分点，参数量减少37.9%，计算量降低30.7%。改进模型成功应用于森林火灾、城市火灾等实际场景，通过对比可以相对更加精确地检测火焰。

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异质图链接预测任务是一个具有挑战的任务；通过异质图神经网络可以学习异质图节点的节点表示，并基于链接端点的节点表示进行链接预测；为了解决基于元路径的异质图神经网络往往不能兼顾效率和性能而传统的基于关系的异质图模型难以处理复杂的关系抑或不能充分学习异质图中的类型信息的问题，提出了一种简单、轻量的基于关系嵌入的异质图神经网络链接预测模型 LightREGNN；使用可学习的关系嵌入表征图中的异质类型信息，并采用 TTPP 模型结构从而缓解模型退化问题；还采用了跳跃链接，L2归一化等方法进一步提升模型性能；通过可靠的实验表明，提出的LightREGNN 在异质图链接预测任务上相较于经典的基于节点表示的异质图链接预测模型有着更好的表现；平衡了模型的效率和性能，能够成为异质图链接预测任务上一个合适的候选模型。

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针对合成孔径雷达(SAR)图像海面溢油检测问题，采用U-Net模型、ResNet18-UNet模型、ResNet34-UNet模型、ResNet50-UNet模型等四种卷积神经网络模型进行了SAR图像海面溢油检测的研究与实验，挑选出更适合此次SAR图像海面溢油检测研究与实验的溢油检测模型；通过利用四种卷积神经网络模型对同一数据集进行SAR图像海面溢油检测的方式，对比分析了不同卷积神经网络模型之间的性能差异和溢油检测效果；实验结果表明，在此次SAR图像海面溢油检测研究与实验中，ResNet18-UNet模型的性能在U-Net模型的基础上有了一定的优化，而且与另外两种ResNet-UNet模型相比，ResNet18-UNet模型在此次海面溢油检测实验中拥有最高的性能和最好的溢油检测效果，获得了更高的检测精度和检测效率。

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为满足对人体健康信息实时且多维度监测，提高监护人员工作效率，设计了一套人体生理参数和表情识别的健康监测系统。通过传感器、摄像头等设备，实时收集人体生理指标和视频资料，核心控制层和服务器进行集中分析处理，监测结果通过PC端界面展示，帮助监护人员实时关注被监护人身体状况和情绪变化，及时采取干预措施。实验结果表明该系统对人体血氧饱和度监测平均误差在0.6%以内；对人体心率监测平均误差在0.3 bpm以内；对人体体温监测平均误差在0.13℃以内；对人脸表情识别的准确率为96.62%，其具有监测人体多维度健康信息的能力，可以解决实时监测人体生理参数和情绪变化的问题，有效提高监护人员的工作效率。

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随着智能交通系统的快速发展,自动相关监视-广播(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)技术作为一种先进的空中交通管理监控手段得到了广泛应用。然而,ADS-B信号的开放性和易受攻击性使其成为潜在的欺骗攻击目标。为了提高飞行安全性,避免ADS-B系统受到欺骗式干扰,研究提出了一种基于深度学习的全向信标信号处理方法,用于检测ADS-B信号中的欺骗行为。研究利用全向信标收集ADS-B信号数据并提取相关特征,随后应用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)深度学习模型对提取的特征进行训练,以区分正常信号和欺骗信号。然后结合焦点损失函数和贝叶斯优化算法对信号检测方法进行优化,并通过几何位置相关函数量化飞行状态误差。结果表明,模型的训练损失值和训练准确率分别达到了0.25和98.15%,改进后的BiLSTM模型在分类性能上所有指标均超过了99.50%。此外,研究方法在飞行速度、水平飞行方向和垂直飞行方向的检测误差分别仅为0.01%、0.01%和0.04%。对真实信号的检测显示,其飞行速度、水平和垂直方向的损失值均为1,而欺骗信号在这些指标上的损失值误差分别为15%、1%和0.3%。综上所述,面向全向信标信号处理的深度学习ADS-B信号欺骗检测方法研究,有效实现了优异的检测准确率和鲁棒性,为民用航空安全领域提供了重要的技术支持与参考。

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行星齿轮箱具有复杂传动结构，在太阳轮出现故障时，其故障信息往往被无关或干扰成分所掩盖，导致故障特征难以辨识；为提取故障状态下振动信号的共性特征，采用同源响应的振源分离策略，依据旋转机械内部激励信号具有的周期性及低秩特性，挖掘与故障高度相关的同源响应片段，获取含有丰富故障信息的片段，并提取最能代表故障特征的主要成分，以突出故障特征信息并减少无关信息干扰；在传统经验傅里叶分解基础上，设置频带分割阈值，避免频谱局部分割；通过故障特征比指标自适应筛选最佳分解分量，用包络谱图验证故障特征提取效果；最终通过太阳轮裂纹故障振动仿真信号及实际齿轮箱运行数据进行验证，实现了太阳轮裂纹故障特征的清晰提取，验证了方法的有效性。

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针对无人集群航行过程中编队控制需求,对编队一致性控制协议进行研究。首先,采用二阶离散运动模型对无人系统的运动学特性进行描述,提出了基于虚拟领航者思想的一致性编队控制协议。其次,采用矩阵理论对控制协议的稳定性进行了理论分析,给出了控制协议中参数设计的约束条件。然后,分析了编队控制过程中运用本文控制协议所需满足的约束条件,并阐述了控制协议参数的设计流程。最后,对所提方法的有效性进行了仿真验证,仿真结果表明,所提控制协议能够有效实现集群编队控制。

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由于四旋翼无人机复杂的非线性、时变不确定性,容易受到外界干扰,导致飞行姿态控制出现偏差。针对该问题,设计了基于牛顿-欧拉法的四旋翼无人机飞行姿态自抗扰控制系统。采用Pixhawk飞控板,在系统硬件部分,根据指令调整无人机的飞行姿态和电机转速。采用MPU6050姿态传感器,测量无人机俯仰角、滚转角和偏航角等姿态信息。通过基于GAD7689的A/D采样电路,将模拟信号的电压或电流值转换为数字信号,并存储在内部寄存器中。自抗扰控制器通过构造扩张状态观测器估计系统的总扰动,并设计控制器来跟踪系统的参考轨迹。在系统软件部分,使用牛顿-欧拉法分析无人机飞行位移及转动过程,结合自抗扰控制设计姿态控制方案,利用跟踪微分器对期望轨迹预处理,实现四旋翼无人机飞行姿态自抗扰控制。实验结果表明,该系统控制的无人机飞行姿态滚转角为0.7°、俯仰角为0.5°、偏航角为0.6°,无人机的飞行轨迹平滑,与理想飞行轨迹一致,能够达到理想控制效果。

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针对具有外部扰动的半马尔可夫跳变系统,研究了基于状态观测器的模型参考输出跟踪控制。具体来说,当系统状态信息不可测量时,提出通过模态依赖的状态观测器去估计系统的状态。为了获得良好的跟踪效果,采用前馈-反馈复合控制思想,提出基于状态观测器的模型参考输出跟踪控制器,其中反馈镇定控制器用于保证闭环系统稳定,前馈补偿控制器用以实现对参考模型输出信号的跟踪。进而将半马尔可夫跳变系统的模型参考跟踪控制问题转化为闭环增广系统稳定性问题,推导出闭环系统随机稳定并满足跟踪性能的充分条件,同时借助凸优化技术可求得相应观测器和控制器。通过一个数值仿真和对比实验验证了所提方法的可行性和优越性。

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为提升交错并联磁集成DC-DC变换器抗干扰能力及均流效果，设计一种由线性自抗扰和比例积分调节器串联的控制策略。通过建立交错并联磁集成DC-DC变换器模型，分析其工作模态，建立小信号模型推导变换器传递函数；设计电流内环为比例积分均流解耦控制，防止因为相电路参数差异可能引起相间不均流问题，影响到整个变换器的运行可靠性，电压外环为线性自抗扰控制，提升系统抗干扰能力，通过设计扩张状态观测器和线性状态误差反馈控制器实现对系统的高精度控制；在matlab/simulink中对传统PI双闭环控制策略和提出的LADRC-PI解耦均流控制策略进行仿真验证对比，并搭建实验平台进行样机实验。仿真结果和实验结果表明所提控制策略有更强的抗干扰能力和均流能力。

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制造业自动化水平的不断提升,使得工业机器人应用频率随之上升。工业机器人分拣装配目标众多,再加之操作环境较为复杂,导致工业机器人控制难度大幅增加,故设计基于改进贪心算法的工业机器人分拣装配协同控制系统。系统硬件单元主要为工业相机设计单元、工业计算机设计单元、霍尔传感器设计单元与协同控制器设计单元组成。软件模块分为数据通信开发模块、目标工件的识别与定位模块、工业机器人分拣最优路径选择模块与工业机器人装配操作轨迹规划模块四个部分。在工业机器人分拣最优路径选择模块与工业机器人装配操作轨迹规划模块中,应用改进贪心算法,通过硬件与软件的共同协作实现了工业机器人分拣装配的协同控制。实验结果显示:应用设计系统获得的工业机器人分拣速率为50个/min,分拣出错率最小值为0.1%,装配操作轨迹控制结果与最优装配操作轨迹保持一致,证实了设计系统分拣装配控制性能较佳。

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为提高变循环发动机加速性能,提升推力的响应速度,提出了内外回路耦合的加速控制计划优化方法。在内回路,以增加乘法层的神经网络状态空间模型在线构建预测模型,采用交替方向乘子法对约束条件下的闭环控制变量进行优化。在外回路,采用樽海鞘链群智能算法,以推力响应最快为目标,优化由贝塞尔曲线构造的开环控制规律。内回路的优化基于外回路开环几何机构的调节规律展开,外回路的优化以内回路的推力响应为评价,形成内、外回路耦合优化结构。以最优个体对应的发动机输入输出构造基于换算油气比的加速控制计划以及开环几何机构控制计划,开展加速过程的仿真验证。结果表明,在线学习预测模型5步预测最大动态误差低于0.8%；相比原有控制计划,优化后的控制计划充分利用了开、闭环控制变量的有利耦合,加速过程中,转速的响应时间缩短14.6%以上,推力响应时间缩短15%以上,验证了所提出的控制计划优化方法的有效性。

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以6005A铝合金型材为研究对象，提出了一种考虑中性层偏移的铝合金型材辊弯回弹预测及补偿控制方法。分别采用考虑中性层偏移的等效中性层预测模型和忽略中性层偏移以及型材截面形状的经验模型对铝合金型材辊弯回弹进行理论分析，提出基于预测回弹量的铝合金型材补偿控制策略，实现对铝合金型材辊弯的精准控制。将回弹理论分析结果与有限元模拟结果以及实测结果进行对比分析。结果表明，相对于忽略中性层偏移和截面形状影响的经验模型，考虑中性层偏移的预测模型能更准确地预测型材的回弹量，在相同的成形半径下，回弹预测的最大误差可以由10.37％减小到3.96％。

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随着电子测量与自动化技术的不断进步，PXI（PCI extensions for Instrumentation）总线技术以其高性能、模块化和可扩展性在测控领域占据了重要地位。当前PXI仪器控制软件主要基于Windows操作系统开发，通过调用标准VISA I/O库实现仪器驱动控制，这些软件和I/O库通常不能在国产操作系统上运行，在一定程度上限制了PXI系统在国产化进程中的发展。本文设计了一套可在银河麒麟操作系统上运行的PXI仪器控制软件，包括界面程序、驱动程序和底层I/O库等，可通过界面程序完成PXI仪器的参数设置、测量控制和返回测试结果等。核心技术在于通过内存映射向PCI/PCIe总线设备发送和接收数据，实现仪器驱动，解决现有VISA I/O库不支持国产银河麒麟操作系统，导致PXI/PXIe仪器不能使用的问题。

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针对微机械(MEMS)陀螺在冲击环境下的适应性问题，对导弹发射初始段MEMS陀螺的抗冲击特性进行了分析。运用傅里叶变换分析了发射初始段的冲击载荷特征；采用瞬态动力学方法结合有限元分析，综合考虑了冲击信号特征、金属壳体力学传递、MEMS陀螺抗冲击指标等因素，计算了弹载MEMS陀螺安装处的冲击响应。实验结果表明：由于高频冲击信号与惯性测量单元金属壳体的二阶模态频率相近，使得弹载MEMS陀螺所承受的力学冲击量级放大了约4倍，达到879 g，致使发射初始段弹载MEMS陀螺存在失效风险，因此在工程应用时应采取一定的防护措施。

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随着弹药武器技术的高速发展，测试设备的便携化、通用化、高性能是提高弹药技术保障效率的关键因素。研制一种新型便携式弹药通用自动测试设备，将综合检查台和火工品检查台“合二为一”，通过高集成、模块化设计将主控单元与静态检测单元、通电检测单元两两组合，实现对弹药武器静态和通电两种技术状态的检测。经验证，新型便携式弹药通用自动测试设备满足复杂场景的使用要求，执行任务时便于携带；能够完成对30型弹药的点火回路以及信号线对地电阻的静态检测和综合检查的通电检测，检测通用性高；设备通过高效串并组合静态检测技术、供电散热与电磁兼容性耦合设计技术、测量安全性设计技术等关键技术大幅提升检测性能和检测效率。新型便携式弹药通用自动测试设备具备便携化、通用化、自主可控、可快速资源扩展集成使用等能力，满足特定场景下覆盖现有弹药武器使用，兼容未来新型号集成使用要求。

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提出了一种数字体制图像发射装置设计方案,旨在解决模拟体制图像发射装置图像清晰度不高、抗电磁干扰性能不足的问题,提升武器系统在执行侦察、监控或打击任务时的实时图像传输能力,项目沿用原有图像发射天线、射频电缆,主要运用跳频跳时调制技术对模拟体制图像发射装置进行数字化设计,研究了图像发射信号处理流程、图像时间同步的方法,采用Turbo编码及跳频同步算法等关键技术,在图像通信技术工程应用上实现了创新,数字图像发射装置重量、功耗得到了优化,干扰容限、图像清晰度和实时性得到明显提升,确保了在高速动态环境下图像信息的高质量传输。

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分析了卫星引导自动着舰在最终进近段的定位精度及对最终着舰性能的影响；针对海基精密进近与着陆系统所采用的两阶段无障碍导航算法，根据着舰进近最终下滑段确定参数典型取值；通过对宽巷组合信号预滤波处理后的整周模糊度和载波相位精度进行计算，结合覆盖导航卫星重访周期的星座形式，对卫星引导导航算法的定位精度得到上界估计；在预滤波时间20min，载波相位精度0.007m，伪距精度0.35m时估计得到的卫星导航性能符合垂直告警限对应完好性要求；基于机上解算卫星引导架构全自动着舰纵向回路闭环仿真分析不同干扰因素对最终着舰性能的影响，在选择适配卫星导航误差特征的引导律滤波器基础上，最终得到着舰点水平偏差统计标准差为6.9288m，其中甲板运动为影响着舰性能的最主要因素。

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为了应对网络信息安全事件，最大程度的降低入侵攻击对网络信息产生的负面影响，降低网络信息丢包率和错误率，提出基于访问策略控制的主动式网络信息安全应急联动模型。捕获主动式网络数据包，以此作为模型的输入项。采用特征提取与匹配的方式，检测网络信息的安全状态，根据状态检测结果判断模型程序是否启动。根据网络攻击信号的强度特征，追踪主动式网络信息攻击源与路径，从网络节点功率、节点容量、资源可用性等方面设置模型约束条件，通过访问策略控制、信息攻击防御、信息恢复三个步骤，实现模型主动式网络信息安全应急联动功能。通过模型验证实验得出结论:与传统应急联动模型相比，在优化设计模型作用下，主动式静态网络和动态网络的丢包率分别降低3.04%和3.53%，网络信息错误率分别减小5.445%和6.07%，由此证明优化设计的安全应急联动模型具有更高的应用价值。

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在对流层散射通信系统中，收发机时钟偏差、散射体随机运动、收发机相对运动等因素都会使接收信号出现载波频率偏移。传统频偏估计算法需要在估计精度和估计范围之间进行取舍，难以获得大范围、高精度的频偏估计，并且由于散射信道固有的快衰落特性，频偏估计算法在散射信道中的统计性能会显著下降。为了解决传统方法存在的问题，对基于分段导频的频偏估计方法进行了研究。将导频分三段插入数据帧中，使用前导频和中间导频获得粗频偏估计，使用前导频和后导频获得细频偏估计，使用粗估计结果对细估计结果进行相位解卷绕，经仿真测试实现了大范围、高精度频偏估计。进一步地，对频偏估计算法与跳频隐分集技术的结合应用进行了研究，经仿真测试验证了该方法在散射信道下的中高信噪比区间内较传统方法可获得2~3dB信噪比增益，满足散射通信系统实际应用需求。

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针对海上遇险目标搜寻范围动态化、影响因素众多导致搜救成功率较低的问题，提出了一种基于改进粒子群算法的海上遇险目标搜寻方法，该方法旨在寻找最佳搜寻方案，提高海上遇险目标的搜救成功率。基于遇险目标的位置信息和搜寻资源参数，构建海上遇险目标搜寻模型；为增强粒子群算法的初期全局搜索和后期局部搜索能力，采用余弦曲线自适应方法改进算法的惯性权重系数，为避免搜索效率下降或不稳定，采用自适应策略调整加速度并保持其总和不变；引入扰动粒子更新机制来保持种群的多样性，避免陷入局部最优，将改进算法应用于实际搜寻问题，验证了算法的有效性；利用先验概率分布图，将改进算法与传统的粒子群算法和遗传算法进行对比，结果表明，改进后算法的搜救成功率高于传统的粒子群算法和遗传算法。

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为保证飞机武器系统射击、投放的准确性,在飞机地面校靶过程中,需要寻找适合进行射击测试的地点,并满足特定的安全要求。此外,为消除飞机在制造、安装和使用中产生的误差,提出了一种基于光电跟踪瞄准技术的飞机地面校靶方法。设计光电跟踪瞄准设备,在构建的飞机地面校靶坐标系下,利用光电跟踪瞄准技术确定地面标靶位置,获取飞机实际瞄准标靶位置数据。通过不同视角下位置数据的对比,计算飞机地面定位误差,通过误差补偿实现飞机地面校靶。通过校靶效果测试实验得出结论:所提设计方法的校靶误差降低了23.6m,且明显提升了地面校靶飞机的航炮射击精度。

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在CT成像中，若病人体内存在金属植入物时，CT重建图像中会出现严重的金属伪影，降低图像质量并影响医生诊断结果。对现有金属伪影去除算法进行了研究，分析了简单的神经网络模型去除金属伪影时存在伪影残留及组织细节模糊的问题，提出了稀疏Transform er联合细节还原网络。该网络由伪影去除网络和细节还原网络两个独立的子网络构成，伪影去除网络将标准Transformer中的自注意力替换为稀疏注意力机制，并且引入混合尺度前馈网络提取多尺度信息，以产生更好地图像去噪特征；细节还原网络同时提取全局和局部信息，在不损失图像分辨率的前提下清晰地恢复原始图像细节，然后通过加法运算将其整合到上述去除伪影的图像中。在Deeplesion数据集上验证了模型的有效性，实验结果表明，该方法在金属伪影去除效果上优于目前已有方法，在PSNR、SSIM指标上表现更优，能有效去除金属伪影，恢复出大部分精细的结构细节。

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唤醒模块可以为机器人等长期待机运行的设备提供快速唤醒、降低功耗等功能；低功耗及智能化是评价该类模块的重要性能指标；设计了一款基于GD32的低功耗语音唤醒模块,该模块采用微型机器学习(Tiny Machine Learning, TinyML)技术进行语音识别,将部分机器学习运算转移到单片机上进行；在电脑端对音频文件进行预处理,并将处理后的音频通过短时傅里叶变换转化为频谱图,进行模型训练；将训练好的模型由TensorFlow Lite转化为单片机可使用的C语言数组,通过微控制器开发环境将数组部署到GD32芯片上；以婴儿哭声检测为例,经实验测试,模块识别准确率约在70%左右,模型和数据集仍有进一步优化的空间；对模块的功耗也进行了测试与优化；该模块的设计与实现对微控制器实现机器学习具有一定的参考意义。

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针对数据库跨平台适配复杂高和改造工作量大的问题，基于QT设计了跨平台数据管理接口。阐述了数据管理接口的开发背景和设计思路，详细说明了关键数据结构定义和接口函数，该接口由C++语言开发，不需要数据库连接，不依赖任何数据库API，可替代数据库常用功能，执行数据增加、删除、更新、查询和备份，并可根据平台软件功能需要扩展和优化。通过在Intel+Windows、龙芯+中标麒麟系统环境均可编译运行的实例程序验证了该接口的复用性、实用性和替代性，为使用数据库基本特性的应用情景，特别是地面装备测试平台软件的数据库国产化替代提供了新的解决思路。

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针对多基线干涉仪测向系统存在测量噪声、系统误差等导致的解模糊错误和测向精度低等问题，提出了一种有效提高测向精度的多级数据处理方法；该方法选用了抗干扰能力强、复杂度适中、易于工程实现的立体基线法，并着重于解模糊前后的数据处理；针对解模糊过程中基线间相位差数据相互关联、相互影响的数据特点，选用了中值滤波算法，以达到既有效滤除噪声，又尽可能保留数据原本信息的目的，从而有效提高解模糊正确率和测向精度；为提高测向数据可靠性，测向解算后再次对数据进行了异常值剔除；设计FPGA+DSP硬件平台，基于DSP芯片TMS320C6713完成该多级数据处理方法的工程实现；实测数据表明，在最长基线仅为约10个波长的小型化天线阵条件下，输入相位差数据均方根误差（RMSE）为3.4°时，解模糊正确，且测角均方根误差控制在0.1°，数据处理速率达到100Hz；该测向数据处理方法有效提高了解模糊正确率，处理速度快、测向精度高、工程实用性强。

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当前传统信号处理方法无法有效解决针式复合绝缘子脱粘超声信号模态混叠和噪声较大的问题，为此提出了一种改进变分模态分解联合小波包分解的信号提取方法。此方法通过将樽海鞘群寻优算法替代现有国内外主流的针对变分模态分解的优化算法，之后将分解后的各分量利用小波包去噪算法进行处理和重构，从而得到较干净的脱粘信号。经模拟实验，该方法能在不改变寻优效果的同时，有效提升针对模态数和惩罚因子的寻优速度，较大幅度提升模拟加噪信号的处理效果。经实物实验结果表明，该方法能有效解决脱粘信号第二回波的模态混叠问题和信号中存在较大电路固有噪声的问题，同时处理后的B扫图像成像效果也有较大改善。

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针对装备的核心器件需用进口，导致设备存在安全及市场卡脖子问题，为降低对进口芯片的依赖，实现用国产芯片进行原位替代，并按照数据存储模块的相关要求，研究并提出了一种基于FMQL45T900的文件系统存储数据架构，给出了文件系统的总体设计和具体实现方法，应用层以文件和目录进行管理，驱动程序基于块设备驱动框架开发，并根据设备树信息动态配置和管理硬件设备，使得驱动程序更加模块化和可复用。通过测试表明，文件系统能够稳定可靠地运行，满足项目对数据存储的高效性、可靠性和安全性需求，对促进国产芯片的推广应用具有一定意义。

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目前,LoRa技术在各类应急搜寻定位中广泛应用,但基于LoRa技术的应急搜寻定位系统主要依靠于陆基、空基与海基平台,此类平台缺乏广域发现与快速响应能力,不利于搜救人员第一时间掌握遇险人员的相关情况。同时,现有的卫星搜寻定位设备体积较大、功耗较高,不适合于随身携带与长时间使用。为了解决上述问题,设计一种基于天基平台的应急搜寻定位系统,将LoRa技术与卫星平台相结合,研制新型天基搜寻定位载荷。同时,引入可视化技术与地理信息数据,嵌入高精度传感器,研制地面求救与搜救设备,为搜救人员提供辅助决策支撑。实验果表明,该系统工作稳定可靠,将搜寻幅宽提升至千公里级别,具有一定的指导意义。

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为了验证自动驾驶中基于激光雷达感知算法面对攻击的脆弱性，提出了一种使用基于点云上采样算法PC2-PU并配合随机下采样来控制攻击点的数量的黑盒攻击模型，这种攻击能够减少因为数据集本身的缺陷而导致的最终结果出现偏差的情况出现，所提出的攻击模型包括攻击点的数量、位置和高度三个主要因素，通过实验来验证这些因素对攻击结果的影响程度，实验中使用了四种不同类型的感知模型来证明我们提出的攻击的有效性；结果表明，即使只有20个攻击点时，在部分区间位置内的攻击成功率超过了90%，随着攻击点数的增加，在不同位置的攻击成功率均在不断提高；在百度Apollo平台中测试了该攻击对决策层产生的影响。

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针对显示器电磁泄漏信号还原出的图像存在模糊的问题，提出了一种基于小波分析与帧间交错图像融合算法融合的电磁泄漏信息还原方法，基于多帧平均去噪法的原理，利用显示器显示图像信息时依赖于不同视频帧周期性重复的特性，通过将连续帧进行像素点的交错叠加来实现图像增强，进而有效减弱环境噪声的影响，同时融合一维小波变换技术，进一步提高了图像重建的质量。实验结果表明，相较于直接进行图像重构，利用小波分析与帧间交错图像融合算法在图像信噪比、对比度、锐度上分别提高了79.7%、15.9%、47.8%，该算法在电磁泄漏信号还原与信号处理领域具有显著的应用价值。

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为提升物流机器人(Autonomous Mobile Robot,AMR)在复杂环境中的自主导航与避障能力,改善传统Q-Learning算法在动态环境中的收敛速度慢、路径规划不够优化等问题,对面向AMR的Q-Learning算法进行搜索方向和路径节点改进,并引入动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)算法对进行路径节点和平滑加速改进,实现局部路径规划,以提高改进Q-Learning算法在AMR动态避障中的搜索性能和效率。结果表明,改进Q-learning算法能有效优化搜索路径,能较好避开动态障碍物和静态障碍物,与其他算法的距离差幅至少大于1m；改进算法在局部路径中的避障轨迹更趋近于期望值,最大搜索时间不超过3s,优于其他算法,且其在不同场景下的避障路径长度和运动时间减少幅度均超过10%,避障成功率超过90%。研究方法能满足智慧仓储、智能制造等工程领域对物流机器人高效、安全作业的需求。

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针对多无人机同时执行多个任务的执行时序不同和无人机任务完成效果以及无人机能耗效率低等问题，建立经验判断-任务预分配-任务重分配-在线决策的类脑决策模型，提出一种基于类脑决策模型的多无人机任务分配算法。融合调度改进组合聚类算法和混合强化学习等策略，将任务分配分为预分配和重分配两个阶段，生成决策网络和评价体系，并引入孤立点离散化策略进行在线决策，旨在解决孤立点的影响，减少状态空间和动作空间的复杂性，提高多无人机系统的分配效率。最后对算法进行了实验验证。

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为实现航天器各SpaceWire仿真子系统分布式部署的能力,并且降低仿真节点使用国外收发芯片的高昂成本,提出一种实现分布式SpaceWire仿真节点卡的设计方法,仿真节点卡能够实现SpaceWire节点间的数据收发功能,并通过SpaceWire技术结合光纤远距离传输的特点,实现SpaceWire各仿真节点的分布式部署,利用FPGA可编程技术优势,以SpaceWire IP核为核心,降低了SpaceWire仿真节点的成本；通过仿真软件结合光纤采集卡对仿真节点卡进行了节点功能及光纤传输功能的验证；经实验测试仿真节点卡链路连接正常,数据收发稳定可靠,实现了分布式部署的能力、并大大降低了SpaceWire使用成本。

Abstract:

电力行业的快速发展使电力线路巡检变得愈加重要。传统巡检方法面临效率低和精度不足等问题，对基于航拍图像的巡检进行研究，提出了一种基于深度学习的图像检索方法。通过构建深度残差注意力网络哈希模型，采用通道和空间注意力模块细化特征，自动识别并聚焦图像中的关键区域；利用基准样本的三元组损失函数进行端到端学习，优化图像间的距离度量，精准区分相似图像。与已有方法的对比实验表明，该系统能够有效地对电力线路航拍图像进行检索和分析，为巡检工作提供支持。

Abstract:

以长征七号甲为代表的中型液体运载火箭坚持“无毒、无污染、低成本、高可靠”原则，逐渐成为中国未来高轨大中型有效载荷发射的主力火箭；针对中型液体运载火箭核心性能指标和任务完成能力评估困难的问题，采用基于飞行弹道仿真的方法进行打靶仿真验证；通过对运载火箭飞行过程三自由度模型进行研究，构建中型液体运载火箭多学科弹道模型，创建火箭装备核心战标评估体系和数据体系，采用基于蒙特卡洛的多偏差仿真的技术方法，对中型液体运载火箭运载能力、入轨精度、残骸散布等核心战标进行评估计算和综合分析；搭建中型液体运载火箭评估系统软件平台对仿真评估方法进行验证；经实验测试实现了长征七号甲中型液体运载火箭仿真飞行过程建模和多偏差下的综合指标计算与结果生成。

Abstract:

车载控制系统是高速磁悬浮列车安全运行的核心组件，安全等级为SIL4。由于其高度自动化、智能化和复杂性，常规的系统试验台测试和功能安全分析验证已经难以适用于该系统复杂失效的分析识别。预期功能安全（SOTIF）是评估和确保复杂系统在预期操作条件下安全性的重要方法，已在智能网联汽车领域成功应用。本文通过开展高速磁悬浮车载控制系统的预期功能安全测试技术研究，构建典型测试场景和测试用例，设计测试验证系统，旨在为车载控制系统批量生产的研究和实践提供参考。

Abstract:

同步网络是片上网络(Network on Chip,NoC)的一种,网络上的通信情景复杂多变,而传统的验证平台存在输入定向,验证层次不规范,验证的覆盖率不足等问题,难以应付此类要求较高的功能验证场景。为解决此问题,构建了一个基于通用验证方法学(Universal Verification Methodology,UVM)的验证平台,并设计验证方案,采用约束随机测试为主,辅以定向测试的方式进行验证。此方法既可以保证输入的正确性,又可以提高验证效率,使验证更为全面。该平台不仅规范了验证流程,还实现了输出结果的自动比对,使验证流程更加自动化。此外,根据设计的功能需求,编写了覆盖组和交叉覆盖组来进行覆盖率的收集,以便量化验证进度。经过仿真后功能覆盖率达到100%,代码覆盖率达到87.62%,符合实验预期。

Abstract:

核电厂泵、阀、驱动机构等关键设备安全、稳定、可靠运行迫切需要性能稳定的压电传感器，而压电陶瓷是传感器的关键材料。为掌握压电陶瓷材料在高温辐照耦合场下力学与电学性能的变化规律，采用γ射线辐照模型、原子位移损伤仿真分析模型和分子动力学模型建立了压电陶瓷材料辐照仿真模型，对其在300K、573K、755K和800K温度，以及10eV、30eV、50eV不同初级碰撞原子（PKA）下的力学与电学性能进行了研究。经仿真计算分析发现压电陶瓷材料在高温与高辐照剂量耦合场下产生了较多的缺陷，材料的机械性能与电学性能发生一定的变化，进而导致了压电陶瓷材料的损伤与压电性能发生变化。该成果可用于压电陶瓷材料在高温辐照耦合场下性能变化特性分析，并为用于高温高辐照环境下压电传感器的研制提供理论支撑。