Abstract:

当前软件无线电符合性测试研究主要集中在软件无线电软件架构和硬件架构方向，而对于软件无线电安全架构符合性测试研究较少，亟需开展软件无线电安全架构符合性测试的系统性研究。针对该问题，提出了一种软件无线电安全架构符合性测试系统的实现方法，采用测试仪组合测试接口适配器的可扩展测试架构设计，实现了软件无线电安全架构下的红黑隔离数据自动采集技术，研制了一套软件无线电安全架构符合性测试系统。经验证，该测试系统测试需求覆盖完整，测试结果准确可靠，测试时间减少90%以上，有效提升了软件无线电系统安全架构测试验证技术水平。

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故障预测与健康管理中的核心环节之一是剩余使用寿命预测,传统循环神经网络及其变体在解决剩余使用寿命预测的回归问题时性能较低。提出一种基于注意力机制的门控循环单元(GRU)用于剩余使用寿命预测。对数据集进行预处理,并采用分段线性退化方法对剩余使用寿命标签进行建模。提出基于编码器-解码器框架且融合注意力机制的门控循环单元网络,利用GRU网络从预处理数据中学习时间序列特征,基于注意力机制的编码器-解码器模型学习特征与时间步长的重要性,优化特征利用效率,实现剩余使用寿命的高效预测。在NASA的C-MAPSS基准数据集上验证了所提模型的有效性,结果表明,该方法性能优于GUR及其其他变体方法,为剩余使用寿命预测提供了一种新的解决方案。

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针对番茄自动化采摘与分拣任务中未成熟果实与背景颜色相似、小目标识别困难以及枝叶遮挡三大挑战导致的检测精度低问题，对轻量化模型YOLOv8n进行改进，提出了一种名为RRM-YOLO的高效检测模型；首先，为增强模型对低对比度特征的判别能力并减少背景干扰，采用感受野注意力卷积替代部分标准卷积，实现动态空间权重分配；其次，为强化小目标特征提取与融合，引入了基于通道混洗的重参数化卷积与一次性聚合模块以替换原C2f模块；最后，为缓解遮挡导致的漏检问题，在网络深层融合了多头自注意力机制，以建模遮挡目标的全局上下文依赖关系；实验结果表明，RRM-YOLO在测试集上的精确率达到83.8%，mAP@50:95提升至70.7%，较基准YOLOv8n分别显著提高了6.8%与5.1%；同时，推理速度达到134.4 FPS；RRM-YOLO为解决复杂农业场景下的番茄检测难题提供了一种高精度、高效率且易于部署的视觉解决方案。

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导线端点检测是实现电气实验接线检查的核心前提。针对现有电气实验场景中导线端点尺寸小、背景复杂且遮挡频繁导致的漏检、误检等问题，提出一种改进YOLOv11n轻量化检测算法MHS-YOLO:使用多尺度卷积块MSCB优化C3k2模块，增强对导线端点局部区域的细节感知与上下文信息捕捉能力；针对原始HSFPN结构中空间感知能力不足的问题，融合CAA注意力机制,在通道注意力基础上使用锚点引导的空间注意力分布，实现导线端点区域的二次加权与全局语义依赖建模。在检测头之前引入SEAM注意力模块，通过融合多尺度路径的局部细节与全局上下文信息，提升遮挡或模糊区域导线端点的可检测性。实验结果表明，改进模型在自建导线端点数据集上，平均精度达到98.6%，对比基准模型提高了1.8%，参数量、浮点计算量和模型体积分别降低了26.1%、11.1%和23.1%，兼顾精度与轻量化需求，为实验接线检查提供了技术支撑。

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针对工业PCB缺陷检测中目标多样、微小缺陷难检以及速度与精度难以兼顾的问题，对改进PED-YOLOv11n算法进行了研究。采用部分卷积构建轻量化主干网络以降低计算复杂度，引入高效多尺度注意力机制强化关键特征提取能力，设计动态自适应检测头以提升对形态多变目标的适应性，并利用Shape-NWD损失函数优化微小缺陷的边界框回归；经实验测试，改进算法在北京大学PCB缺陷数据集上的mAP50达到92.2%，相较基线模型提升了1.1个百分点，参数量与计算量分别降低18.6%和25.4%，推理速度提升15%；该算法在PCB缺陷检测任务中实现了高精度与高效率的良好平衡，为工业自动化智能质检系统的开发提供了可行的技术方案。

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在面向非结构空域监测的异质无人机多传感器融合系统中,复杂光电对抗与湍流介质扰动导致成像质量退化,视频流中普遍存在跨模态噪声干扰、低信噪比与谱间混叠等现象,易产生目标表征信息丢失等问题,降低检测精度。为此,提出基于SwinTransformer与动态稀疏卷积的无人机视频目标持续跟踪及检测方法。基于前帧检测置信度动态生成稀疏掩码,实现卷积计算自适应聚焦,抑制背景冗余并增强小目标特征。结合SwinTransformer的全局注意力机制与卡尔曼滤波状态预测,实现目标外观与运动状态的双重建模,提升复杂场景下跟踪连续性,减少目标表征信息丢失问题。引入相似度反馈机制,在跟踪失效时触发补偿检测,增强系统对遮挡、位移等极端场景的适应能力,实现跟踪失效下的快速目标恢复。实验结果表明,该方法即使在身份切换次数为20次的情况下边界框仍能精准包围目标,体现出良好定位精度。在晴天、阴天、傍晚场景下,检测精度(mAP)最大分别为0.96、0.85、0.70,在检测精度方面表现优异,验证了该方法在实际应用中的有效性与场景适应性。

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针对现有绝缘子检测算法难以适配多种边缘终端检测设备、倾斜绝缘子目标检测框贴合度不足的问题，开展通用倾斜绝缘子检测算法研究。采用多规格Efficient-Net网络替换YOLOv8s算法的主干特征提取网络，提出行列级共享关联的非局部结构以强化特征表征、解决特征稀疏性与有效性问题，引入目标框四个顶点的偏移量预测实现倾斜绝缘子精准定位；结合实际场景需求，构建更贴合应用的APR评价指标。在中国电力线绝缘子数据集（CPLID）上的实验表明，该算法检测倾斜目标时APR指标较基准算法提升1.6%，检测速度缩短至基准算法的56.53%，计算复杂度降至基准算法的46.42%，可适配多种硬件设备的实际应用需求。

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芯片表面缺陷通常具有尺寸微小、形态复杂等特点，易导致检测过程中出现误检与漏检；针对上述问题，提出了一种基于改进YOLOv8的芯片表面微小缺陷检测算法；设计轻量级 C2f_WT 模块，扩大模型在特征提取阶段的感受野，增强对不同缺陷特征的感知能力；重新设计主干网络构建多尺度边缘增强模块，提升局部特征表达能力；重构颈部网络，增设空间与通道特征融合重组模块，实现对冗余特征的压缩与有效信息表达的增强；采用动态上采样模块，实现高效特征重映射与聚合；实验结果表明，改进后模型与YOLOv8n基线模型相比，mAP@50和mAP@50:95分别提升4.2 %和 3.8 %，参数量减少8.30 %，计算量降低25.93 %，证实了该方法在提高芯片表面缺陷检测精度与效率的同时，增强了其在实际应用中的适用性。

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针对无人门店俯视监控条件下人体目标尺度压缩、遮挡频繁及交互行为短时弱动态特性导致的漏检与误检问题，对复杂场景下顾客行为检测方法进行了研究，在YOLOv8主干网络中高层特征提取阶段引入受约束的GhostConv结构，在特征金字塔高语义特征层嵌入方向感知注意力机制，并结合MPDIoU边界框回归损失优化定位过程；以检测阶段输出的空间对齐人体特征序列为输入，构建基于膨胀因果卷积的轻量级时序卷积网络，设计受控时序感受野结构进行短时行为建模。UCF101、HMDB-51及自建无人门店数据集实验结果表明，该方法在复杂俯视与遮挡环境下提升了行为检测精度与稳定性，满足无人门店顾客行为检测的应用需求。

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随着国民经济的发展，我国的能源消耗与日俱增，为保证内燃机车油耗的精细化数字管理、提升能源利用效率，因此需要研制一套能够精确测量内燃机车油位、自动计算加油量与耗油量等关键参数的数字化燃油测量系统。基于流体静力学原理，针对固定形状的油箱，其燃油静压信号与液位高度呈线性关系，设计了基于燃油压力的内燃机车油耗测量系统，该系统包含车载监测测量装置和地面管理系统等两部分。地面试验和线路试验结果表明：采用压力传感器测量燃油的压力，能有效测量内燃机车的燃油，内燃机车燃油测量系统可以准确、及时的分析内燃机车的油耗状态，实现内燃机车燃油的精细数字化管理。

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由于无人机在纵向着陆过程中受到侧风扰动的持续影响,使得其位姿点分布出现不对称,导航轨迹发生侧向偏移,导致传统单一导航方式难以通过映射无人机运动坐标系来实现高精度位姿状态估计,从而降低了着陆监测的整体有效性。提出基于视觉-惯性组合导航的无人机抗侧风纵向着陆监测方法。基于视觉导航原理估计无人机相对位姿可以确定导航轨迹的侧向偏移量,从而适度抵消侧风引起的位姿点分布不对称问题。将视觉估计的位姿映射到惯性坐标系中描述无人机运动,构建无人机运动学坐标系。整合视觉导航所提供的相对位姿估计,利用视觉与惯性传感器的观测数据,对惯性单元输出的无人机运动坐标系映射至视觉定义的导航区域中,完成视觉-惯性组合导航模型的构建。在此基础上,结合着陆轨迹与速度分析,计算侧风偏流角并动态调整下滑点,建立了抗侧风控制系统,以机翼所提供升力的纵向分量抵消侧风影响。分别从进入段、直线下滑段、拉平段、平飘段、地面滑跑段五个方面研究无人机抗侧风纵向着陆的运动特性,再基于轨迹下滑、轨迹拉平两个主要纵向着陆阶段实施监测,完成视觉-惯性组合导航下无人机抗侧风纵向着陆监测方法的设计。实验结果表明,侧风干扰下应用所提方法所得到的速度曲线在14 min左右呈现出明显的下降趋势,其整体均值水平与波动形态与真实速度曲线基本一致,获得的着陆点坐标与真实坐标的平均偏差仅为0.8 m,纵向滚转角与实际着陆位姿之间的偏差不超过6°,在速度监测、着陆点监测、滚转角监测方面不受侧风影响,纵向着陆监测效果较好。

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针对传统机电设备故障检测多依赖单一信号维度、难以表征多物理场耦合特征且实时性受限的问题,本文设计了一种基于BIM-QNN的机电设备故障自动化检测系统。硬件层采用模块化架构,由电源、驱动、多通道数据采集与隔离抗干扰输出等模块构成,并引入高精度时钟实现多源数据的时序同步；软件层以BIM三维模型承载设备几何/拓扑与运维信息,通过量子特征映射将振动、温度、电流等多源序列编码为高维量子态,构建可训练参数化量子线路提取非线性耦合特征,并设计量子-经典混合注意力机制实现特征自适应融合；进一步采用多任务学习同步完成故障类型识别、严重度评估与剩余寿命预测。以工业级轴流式主通风机为对象开展实验验证,结果表明：与对比方法相比,本系统误报率长期处于较低水平,对微弱振动异常具有更高灵敏度。综上,所提系统通过BIM与QNN的深度融合提升了弱故障可检性与诊断维度,可为复杂机电设备的智能运维提供支撑。

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为了提升桥墩损伤点检测准确性，设计了基于改进YOLOv11算法的桥墩损伤点智能检测方法。利用振型变化识别结构损伤，提取模态阵型变化列向量的最大元素，确定桥墩结构模态阵型损伤点程度变量。以C3k2模块替换原有C2F模块，并在C3k2模块中并行引入C2PSA空间注意力机制，对特征图进行自适应的权重重标定，使网络能够自主聚焦于裂缝尖端、剥落边界和锈蚀中心等关键损伤区域。通过空间索引结构查找邻域点并拟合桥墩轴心中线，建立移动最小二乘拟合平面，拟合全局点云曲面，计算损伤点到曲面的法向距离实现损伤点定位。实验结果表明，Precision、Recall、F1-Score、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95等指标均高于90%，在桥墩损伤点智能检测任务中具有高精度与强鲁棒性，对于桥墩的维修与加固决策具有重要支撑作用。

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在高动态目标场景下,相控阵雷达光束指向控制存在多个局部最优解,易陷入局部最优解,且控制中涉及到多个因素,难以精确协调各因素,导致光束指向控制精度不高,光束指向出现较高的抖动。为此,提出基于改进HHO算法的相控阵雷达光束指向控制方法。模拟相控阵雷达光束发射与传播过程,求解相控阵雷达光束指向控制目标。以捕获相控阵雷达光束为哈里斯鹰初始种群,通过探索和开发两个阶段,执行软包围、硬包围、俯冲软包围、俯冲硬包围等操作,迭代更新的种群位置作为相控阵雷达光束指向的检测结果,同时避免指向检测陷入局部最优,从而找到更接近全局最优的光束指向控制解。通过光束指向检测值与设定目标之间的比对,计算光束指向控制量。在设定条件约束下,通过雷达光束相位调整、偏转控制、旁瓣抑制等操作,以实时、精确地调整各因素,实现相控阵雷达光束指向控制。通过性能测试实验得出结论:优化设计方法的光束指向检测偏差能够控制为±0.5°之间,与两种传统控制方法相比,在优化设计方法控制下,光束指向位置控制偏差更小、旁瓣抑制率明显提升,光束生成的光斑抖动程度更低,即优化设计方法的控制性能更优。

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航天器内某关键设备功率密度高、升温速率快、散热通道缺乏、易超温,综合考虑空间布局、经济成本等因素,相变蓄热技术是一种代价最小、总体影响最弱的散热方案之一；针对航天器某超温设备热设计特点,周围结构布局等因素,给出了基于相变蓄热措施的热设计方案；采用有限元数值分析方法,建立了热平衡方程和热分析计算模型,应用热分析软件NX/TMG在给定温度边界条件下进行瞬态仿真分析,对相关参数进行了优化,给出了组件的热响应性能；后根据真实设备热特性参数完成设备热模拟件及相变蓄热组件设计加工,据此完成试验平台搭建和地面原理试验；试验和仿真结果吻合较好,采用相变蓄热装置后,能够满足设备2000 s持续工作温度不超过45 ℃的要求,且可以忽略对流换热对试验结果的影响。

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针对双向DC-DC变换器直流母线侧电压波动大和抗扰能力弱等问题，设计了一种基于模糊控制的二阶线性自抗扰控制策略；该策略采用常规的双闭环控制，电流内环采用PI控制，电压外环采用二阶线性自抗扰控制；通过引入模糊控制整定线性自抗扰控制的参数，实现线性扩张状态观测器和线性误差反馈控制律参数的自适应优化；通过对三种工况进行仿真，结果表明所提出的控制策略在提升DC-DC变换器直流母线电压的跟踪能力和抗扰能力方面的有效性。

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针对传统自抗扰控制在电液伺服被动力加载系统应用时存在的观测器阶数较高,造成观测变量多、观测器负担重、系统响应超调大等问题,采用一种改进的降阶线性自抗扰控制方法,将系统中的力输出信息视为已知量,系统中的高阶项和扰动项视为总扰动,从系统频域角度出发,分析自抗扰控制器中积分器串联结构与系统模型之间的内在联系,选取合适的状态观测器阶数,简化控制器结构；引入系统力误差信息作为控制器输入,在对系统扰动进行估计补偿的同时实现了输入信号的微分前馈,提高了系统的响应速度,减小系统超调；仿真结果表明,所采用的改进型自抗扰控制器既可以满足系统快速响应的需求,又能够有效抑制系统未知扰动。

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由于作战场景多样化、武器平台加装受限、在役使用验证不充分等因素，导致了电子装备集成到武器平台时的技术状态差异越来越大，严重影响电子装备的作战效能发挥；针对该问题，基于数字仿真技术设计了一种分层解耦架构的通用仿真系统，实现电子装备平台能力集成的优化设计；该系统通过人机交互界面进行详细建模，嵌入电子装备的实际作战场景进行仿真推演，基于作战应用效能分析进行设计的优化迭代，可以从设计层面解决电子装备与武器平台铰链后的详细设计不充分及功能指标验证不全面等问题；经实际应用，该仿真系统满足了某电子装备的平台加改装方案设计、测试、验证等使用需求，对提升电子装备的平台集成应用能力具有显著效果。

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针对传统水质监测系统在多参数同步检测、测量精度和远程交互方面的不足,设计并实现了一套基于STM32微控制器的智能水务监测系统；系统采用模块化硬件设计,集成PH传感器、温度传感器和浊度传感器,通过ADC转换和单总线通信采集数据；主控芯片STM32F103负责数据处理,ESP8266无线模块实现与管理端的连接,数据上传至AIRIOT物联网平台进行可视化展示、阈值报警和远程控制；测试结果表明,系统对PH、温度、浊度的测量误差分别控制在±0.5、±1℃和±5NTU范围内,数据上传响应时间短,连续运行稳定,功耗低于120mA；该系统具有低成本、模块化架构、物联网集成与低功耗优化等优势,为中小型水域管理提供了可行方案；未来可通过引入机器学习算法、扩展溶解氧与电导率等多参数传感器及集成太阳能供电,进一步提升系统智能化水平与适用场景,支持水资源可持续管理

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铁路沿线轨道上障碍物若没有及时发现和清理,极有可能导致列车脱轨、碰撞,造成重大人员伤亡与经济损失。在此背景下,提出基于数字孪生与视觉驱动的多模态融合识别方法。激光雷达扫描与无人机倾斜摄影技术获取的数据,通过三维建模技术构建高精度铁路沿线实体对应的无障碍背景数字孪生模型,结合视觉传感器实时采集图像,根据SSIM的计算进行虚实场景匹配,实现障碍物的精准识别。结果表明:该方法的静态和动态障碍物识别效果。可以适应复杂铁路环境,识别结果可以为智能铁路安全监测提供了价值的参考意见。

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针对重载铁路车站裸眼全息三维成像中因环境噪声干扰,导致在低能见度工况下出现成像失效问题,无法确保关键细节,造成强光下梯度反转现象,影响实时空间映射效果。为此,提出一种融合多尺度权重计算与亮度-梯度协同引导的实时空间映射方法。构建拉普拉斯对比度权值、显著性权值、空间信息权值的协同优化模型,通过引导滤波器平滑权值分布,解决重载场景中局部模糊与噪声敏感问题。引入实时空间映射权重优化亮度层,避免低能见度工况下出现成像失效问题,保护高反光区与暗区细节。构造权重加权的梯度引导项,抑制粉尘干扰导致的梯度失真,避免强光下的梯度反转现象。建立图像点至空间平面的多项式映射关系,适配列车、起重机等异形目标,实现亚米级定位精度。裸眼三维感知实验结果表明,该方法在煤尘干扰、设备振动等复杂场景下,几何畸变率降至0.38,视觉舒适度显著提升,无重影眩晕现象,满足车站实时监测的精度与响应需求。

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微带天线具有易于生产、可共形设计、形式功能多样等特点,广泛应用于通信、雷达、遥感等领域。分析了微带天线基础知识,研究了微带天线设计、制作流程,针对某应用中的所需工作频率为4GHz的微带天线,根据微带天线工作频率、材料,计算了微带天线结构参数,在HFSS软件中构建了微带天线的仿真模型,进行了微带天线的性能仿真,分析了不同结构参数变化对微带天线性能的影响,根据微带天线设计要求,进行了结构参数的优化,基于优化后的结构参数,设计了微带天线PCB电路板,制作完成了该微带天线。通过对制作的微带天线性能测量,确认了所设计微带天线的性能满足预期要求。微带天线的测量结果表明,所给出的微带天线设计、制作流程,为微带天线的设计制作提供了参考。

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城市建设过程中,裸土的地表必须要由绿网覆盖,以减轻扬尘污染,所以绿网覆盖用地一定程度上表征了城市建设进程,也能够帮助识别违章建筑。当前基于深度学习的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法已经取得较好效果,但对大量标注样本的需求限制了其进一步广泛应用。本文针对城市绿网覆盖用地的识别需求,提出了一种基于弱监督分类的提取方法；该方法只需要获取图像级标签,然后通过类激活图获取粗略像素级标签,再经过标签改正获取精细的像素级标签,最后提出一种边界感知的联合损失函数实现绿网覆盖用地分割。经过谷歌地图不同分辨率的遥感图像验证,绿网用地的场景识别精度优于87%,语义分割精度优于83%,证明本文方法能够有效实现城市绿网覆盖用地的提取。

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为满足直线舵机研制过程中对高集成度、高精度角度传感器的需求，设计了一种基于单圈绝对式磁编码器与小模数减速齿轮相结合的多圈角度解算方法；该方法通过设计齿轮传动机构与磁场检测装置，转化转子旋转角度信息为舵机线位移数据，将解算功能直接嵌入舵机控制器，从而降低系统硬件复杂度并提升控制精度；在算法设计方面，利用编码器输出计数与齿轮传动比之间的数学关系建立多圈解算模型，实现角度检测的连续性与单调性；在验证环节，开展了仿真计算与实物试验，实现最大 64 圈多圈计数，线位移定位误差不超过 0.3%；试验结果表明，该方法能够在常规硬件资源条件下覆盖直线舵机的全行程范围，且在角度解算过程中未出现圈数跳变或丢失现象，实现位移检测的准确性与实时性；该方法已应用于直线舵机工程研发项目，为直线舵设计提供了一种低成本、高分辨率和可扩展的设计参考。

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针对舰载中波导航台在舰船与校验飞机相对运动条件下方位校验精度受姿态变化、数据链延迟和天线位置偏差影响的问题，对舰载中波导航台动态飞行校验方法进行了研究；构建由空中系统和舰载系统组成的动态校验系统，采用移动基准站实时动态载波相位差分定位（MB-RTK，mobile-base real time kinematic）获取动态空间基准，结合WGS84/ECEF坐标转换、天线位置补偿、磁方位换算和无线电罗盘误差计算完成校验数据处理；通过进场航道和圆周科目飞行测试获得方位误差数据；测试结果表明，系统能够在动态条件下完成舰载中波导航台方位精度校验，满足服役和定期校验的工程应用要求。针对舰载中波导航台在舰船与校验飞机相对运动条件下方位校验精度受姿态变化、数据链延迟和天线位置偏差影响的问题，对舰载中波导航台动态飞行校验方法进行了研究；构建由空中系统和舰载系统组成的动态校验系统，采用移动基准站实时动态载波相位差分定位（MB-RTK，mobile-base real time kinematic）获取动态空间基准，结合WGS84/ECEF坐标转换、天线位置补偿、磁方位换算和无线电罗盘误差计算完成校验数据处理；通过进场航道和圆周科目飞行测试获得方位误差数据；测试结果表明，系统能够在动态条件下完成舰载中波导航台方位精度校验，满足服役和定期校验的工程应用要求。

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针对长走廊退化环境中纹理稀疏、光照不足以及环境特征弱等问题，对一种基于语义栅格地图的 SLAM 方法进行了研究，通过引入语义信息强化环境表达能力，并利用多传感器融合提升位姿估计精度，以突破退化环境中定位不稳定与地图表达不足的局限。采用 EKF 融合 IMU、轮式里程计和激光里程计数据以获得更高精度的位姿估计，结合目标检测技术提取物体类别与空间位置等语义信息，并与栅格地图整合生成语义栅格地图。经对比实验分析，该方法在地图精度、环境结构一致性以及语义表达完整性方面均优于传统栅格地图，有效抑制了退化环境中因特征不足导致的重影与漂移现象。同时，融合语义信息的地图能够清晰呈现环境中关键目标的语义类别与位置信息，为后续导航、检索或任务执行提供更具价值的环境支持。

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针对某百万千瓦级压水堆核电汽轮机,依托计算机辅助工程(CAE)平台 ABAQUS 构建高中压缸全三维精细化有限元模型,结合边界条件与在线测温数据,开展快冷过程耦合仿真,实现温度场、应力场及动静间隙变化的高精度预测。并结合 Manson-Coffin 曲线与线性疲劳累积损伤理论,量化快冷引起的寿命损耗。结果表明:快冷平均降温速率为 1.26?℃/h,满足限值要求；各部件最大应力远低于材料屈服强度；动静间隙变化处于设计范围内；且单次快冷寿命损耗可忽略不计。方案可缩短冷却约 63 小时,显著提升机组可用率。所提出的“三进一抽”布局设计,有效缓解局部热滞问题,首次实现该型机组合缸结构的三维耦合模拟,为核电汽轮机智能运维与快速检修提供了数字化、可控化的技术路径。

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针对信息中心自组网的内容高效分发问题，提出了一种基于内容动态热度的缓存策略；阐述了信息中心自组网的特点与缓存策略的核心问题，并以降低网内负载、传输时延以及提高缓存命中率为目标构建系统架构；提出了内容动态热度的计算方式以及热点值的定义，改进了兴趣包与数据包的数据结构，并设计了相应的处理流程；仿真结果表明，基于内容动态热度的缓存策略，在高缓存占比的情况下，缓存命中率可以稳定达到87%；与传统的随机缓存与基于静态优先级的缓存策略相比，缓存命中率分别可以提升约12%和7%，全网平均负载相比随机缓存策略降低约40%；在高负载环境下，在保持低内容获取时延的同时，端到端时延增速显著降低；整体提升了信息中心自组网的内容分发效率与服务质量。

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针对低光照与运动模糊交织的复合降质修复问题，提出了一种低光模糊图像修复网络，旨在提升复杂环境下图像质量。该方法通过引入水平/垂直/光强颜色空间，利用极化处理色调与饱和度平面及自适应亮度坍缩函数，解决低光增强中的色彩断裂与黑色平面噪声问题。构建了频域核估计模块，通过傅里叶空间中的卷积过程精确建模物理模糊特征。同时，采用全局Mamba块作为核心单元，提升了长程依赖建模能力并降低了计算负担。经LOLBlur和Real-LOLBlur数据集测试，结果表明该方法在峰值信噪比上提升约1dB，图像块相似性指标降低近50%，并有效控制了参数量与计算开销，实现了性能与推理效率的平衡

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面向低空宽带上行业务场景，研究低空信道条件下Massive MIMO技术的适用性。针对低空用户视距传播概率高、空间分布具有三维特性且信道时变性较强的特点，建立了考虑Rician衰落、空间相关性和CSI老化效应的上行信道模型，分析了LoS强度、用户角度分布和信道时变性对阵列接收增益、多用户可分性及系统总频谱效率的影响，并对MRC与ZF两种线性接收方式进行了比较分析。结果显示LoS增强有利于提升阵列接收增益，但当用户方向集中时，会因信道相关性升高而削弱空间复用收益；较大的角度分散有助于提高系统频谱效率；同时CSI老化会显著降低接收性能，且在大规模阵列条件下性能损失更为突出；此外低空强LoS环境中Massive MIMO的有利传播特性弱化，MRC接收性能明显弱于ZF接收。

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针对高寒山地物资保障中全局保障路径优化与任务优先级差异显著的需求，现有任务规划算法因缺乏柔性优先级适配机制，导致高优先级任务无法有效优先保障或因硬性约束造成路径过度冗余。设计了柔性保障优先级约束机制，并采用改进粒子群算法（PSO）实现优先级与路径效率的动态平衡。构建了融合柔性保障优先级约束与航程约束的载运无人机任务规划模型，通过柔性约束设计，避免传统硬性优先级导致的路径冗余问题。采用线性递减权重与动态异步加速常数优化改进PSO算法参数，使其适配优先级约束下的任务规划需求，提升算法对高优先级节点的搜索敏感度。经多次仿真验证，验证本文所提改进PSO算法的有效性，同时与无优先级约束的改进PSO和只考虑优先级约束的PSO对比，验证所提优先级约束设计能在保证高优先级任务优先完成的前提下，平衡总航程和保障优先级。该机制实现了优先级与路径效率的动态平衡，满足高寒山地物资保障的实际应用需求。

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面向航空发动机极端服役工况下的高频垂向冲击载荷作用,因物理实体与仿真模型之间的动态闭环映射难以解析,在面对几何非线性及不平衡力-冲击载荷强耦合等复杂激励条件时,预测偏差累积显著,预测精准度不足。为此,提出基于数字孪生技术的转子振动响应不平衡分析方法。采用FPFH-ICP点云配准算法实现物理转子几何特征的高精度逆向建模,建立具有几何—物理—数据三态融合特性的高保真数字孪生体,支撑模型与实体的双向动态交互。通过耦合有限元建模与Newmark-β数值求解技术,将不平衡质量力、不平衡磁拉力、碰摩等非线性因素纳入动力学方程,从而精确刻画多场耦合激励下的振动响应特性。利用数字孪生平台的实时数据交互能力,构建基于ARIMA预测与自适应误差反馈的动态滚动修正机制,实现对不平衡振动响应的高精度、实时动态预测。实验结果表明:本文方法预测得到的位移响应最大振幅为0.3mm,冲击后轴心轨迹在X、Y方向的位移范围分别为[-0.1mm~0.1mm]与[-0.28mm~0.18mm],与实际测量结果完全吻合。在800N垂向冲击载荷作用下,转子表面裂纹数量、分布形态及磨损深度均与实际形貌高度一致。

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针对无人设备航拍图像模糊、噪点增多及高分辨率影像中行人目标像素占比少导致传统检测模型性能受限的问题，开展航拍行人识别算法研究；对检测模型架构与训练策略进行协同优化，基于PP-YOLOE改进模型，嵌入Transformer编码器构建长距离依赖感知网络，增强复杂背景语义解耦能力，并引入全局位置编码以优化空间定位；采用基于SAHI滑动窗口的数据集切片策略，配合CLAHE自适应直方图均衡及随机饱和度扰动等多尺度动态增强方法，构建兼顾小目标特征保留与样本多样性的训练数据集；经VisDrone2019数据集实验测试，该方法有效识别多种检测环境下的行人目标，较主流算法具有更高的检测精度与鲁棒性；经实际应用验证，满足无人设备智能巡检对高精度、高鲁棒性行人检测的需求。

Abstract:

对传统装备试验存在的生命周期阶段割裂、数据孤岛严重、虚实试验脱节、开环运行难以迭代优化、极限工况复现困难与试验成本效率失衡等问题进行了研究，对物理试验覆盖不足、全流程决策滞后、试验可信度难以保障、知识无法沉淀复用等技术瓶颈进行了分析。采用数字线程贯通、数字孪生映射、多域统一建模、模型校准、数据融合评估与反馈控制理论等技术方法，构建装备全生命周期“需求—试验— 评估—优化—再验证”闭环管理架构与运行模型，实现装备论证、研制、生产、使用、退役全周期数字试验一体化管控、数据双向流转、虚实融合验证与智能闭环迭代。相关技术成果破解了传统装备试验的核心技术瓶颈，为装备试验鉴定数字化转型与实战化效能提升提供了理论体系与技术支撑。

Abstract:

红外目标检测跟踪是智能感知、视频监控和自动驾驶中的关键技术,作为计算机视觉领域的重要分支,在恶劣环境下的感知任务中面临巨大挑战。然而,现有红外数据集大多面向通用场景,存在特定目标类别覆盖不足、背景环境单一以及复杂干扰因素缺失等问题,难以满足复杂动态场景下算法鲁棒性评估的需求。为此,本文构建了面向复杂自然环境的红外目标数据集WAR-TIR(Complex Environment Infrared Tracking Dataset)。该数据集采用实地采集、公开数据筛选与物理建模仿真相结合的方式构建,包含80条视频序列,涵盖车辆、无人机及其他移动目标等8类典型对象,覆盖田野、荒漠、山地及开放场地等多样化背景,并重点引入了重度雾霾、强光干扰、动态模糊及热辐射伪影等6类典型环境干扰。本文系统分析了数据集的构建流程、标注规范及统计特性,并选取KCF、SiamFC、SiamBAN、ATOM、PrDiMP和TransT等代表性算法建立了基准测试。实验结果表明,当前性能最优的TransT算法在WAR-TIR上的成功率和精确度仅分别为0.642和0.695。这表明该数据集具有较高的挑战性,能够有效评估跟踪算法在复杂环境下的抗干扰能力与泛化性能。

Abstract:

针对核反应堆高温、强辐射环境及控制棒驱动机构、泵类等设备在强运行背景噪声下的振动特性探测需求，开展了振动位移传感器的研制。通过振动位移传感器原理分析、高温耐辐照材料筛选、理论建模、核心器件性能仿真优化及结构与电路设计，研制出适用于该环境的高温耐辐射振动位移传感器。型式试验及三方检定结果表明，传感器各项性能指标与国外同类型产品技术水平相当，能够有效满足核反应堆关键设备故障检测的工程应用需求。