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2025,48(13):1-8, DOI:
Abstract:
针对市面上弱磁场测量装置成本高、精度欠佳及灵活性受限等问题，采用PNI磁场测量技术，研制了一款以RM3100为核心传感器的三维磁场测量装置，其能够进行nT级磁场强度的测量。该装置以ESP32为主控芯片融合现代通信技术与云服务技术，控制舵机模块、蓝牙模块、WiFi模块、显示模块，实现了测量数据的装置端与PC端的实时同步显示，三维移动平台的手机近距离精准控制，拓展了装置的灵活性与应用场景。实验结果表明，利用此装置测量得到地磁场的大小为28.93 μT，其测量范围覆盖±800 μT，误差在5%以内，最小测量精度为10 nT。该装置具有低成本、高精度、灵活性高、操作简单等特点，可用在物理课堂演示、实验教学、无损检测等多个领域，具有良好的应用前景。
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2025,48(13):9-16, DOI:
Abstract:
针对京张铁路沿线频繁遭受强降雨灾害的问题，本文使用了层次分析法与随机森林相结合的组合权重分析法来对其进行风险评估与区划，以方便设立灾害预警。基于铁路沿线雨量传感器网获得的数据集，对包括致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾易损性三类指标进行权重的分配来建立铁路沿线受强降雨灾害的风险模型。结合雨量和地质数据计算出风险性大小，结果通过ArcGIS软件绘图示意，实验结果表明风险最高的地区分布于八达岭至南口段，青龙桥段等地，基本符合受灾实况。相比单一的层次分析法拥有更高的准度，为更好的建立灾害预警与完善救援系统提供了一定的参考作用。
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2025,48(13):17-25, DOI:
Abstract:
针对基于嵌入式平台的结构光三维测量系统普遍存在算法不完整、实现复杂的问题，设计了一种基于ZYNQ的单目面结构光三维测量系统。该系统结合FPGA与ARM处理器，利用Vitis HLS技术实现了基于互补格雷码结合相移算法的高速解码与重建。首先，设计了FPGA图像采集模块，并对结构光图像进行灰度化和中值滤波预处理。随后，利用Vitis HLS实现了结构光图像二值化、相位计算和三维点云求解。最后，基于ARM处理器开发了CMOS相机和图像处理的控制程序，实现了系统模块控制以及灵活的系统参数标定，标定重投影误差低至0.0921 pixel。实验结果表明，系统对复杂物体表面具有高鲁棒性，标准球测量的直径拟合均方根误差低至0.103 7 mm，解码与重建耗时仅为112.67 ms，速度接近CPU的31.5倍，与集成GPU相当，ZYNQ平台功耗仅为2.696 W，验证了系统的可行性和有效性。
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2025,48(13):26-37, DOI:
Abstract:
针对中小型轮胎制造企业胎胚物流管理中存在的出库效率低、误差率高等问题，设计了一种基于超宽带技术的轮胎胎胚先进先出系统。该系统通过构建UWB定位网络，结合多基站冗余协作技术、质心修正算法、先进先出算法动态确定胎胚出库优先级，并采用双模显示面板为操作人员提供实时可视化指引。通过对比实验验证，系统启用后胎胚平均出库时间由3.017 min降至1.009 min，缩短约66.6%；误差率由7.38%降至0.23%，显著提升了胎胚出库准确性，且各时段出库作业稳定性也有所提升。实验结果表明，该系统有效解决了传统人工模式下胎胚过期、出库耗时及操作误差等问题，为中小型轮胎企业仓储管理智能化提供了可行方案。
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2025,48(13):38-47, DOI:
Abstract:
针对传统LLC谐振变换器增益范围较窄的问题，该文提出一种新型宽增益范围的LLC谐振变换器拓扑。该电路将四开关Buck-Boost变换器的输出端与LLC谐振变换器的前桥臂级联。全桥LLC谐振模块开关管工作在谐振频率点附近，通过改变四开关Buck-Boost模块开关管的占空比来改变LLC谐振模块的输入电压交流幅值。四开关Buck-Boost模块仅需承载部分负载功率即可实现对整机宽电压增益范围的调节。通过对该新型变换器进行模态分析、增益推导，得出所有开关管实现软开关的条件和宽增益的控制方法。最后搭建了一套 30 V/300 W 实验样机，变换器整机峰值效率为95.27%，相较传统两级拓扑效率提升2.13%。实验结果证明了所提拓扑电路的可行性和理论分析的正确性。
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2025,48(13):48-57, DOI:
Abstract:
随着现代军事技术的快速发展，雷达系统在战场上的应用日益广泛，但受限于空域、地形等环境因素，雷达系统性能和可靠性的测试难以在真实信号环境中完成。针对这一挑战，本文提出了一种基于ZYNQ多核处理器和ADRV9009射频收发芯片架构的无人机载多体制宽频雷达波形模拟电子靶标设计方案。系统在雷达算法方面采用模块化设计，从捷变、重频等脉间特性以及调频连续波等脉内特性入手，设计了相应的生成算法，能够灵活扩展雷达的数量。实测结果证明，电子靶标在捷变模块测试相邻峰峰值和带宽误差分别为0.94%和0.121%，重频模块对参差、抖动、滑变的PW和PRI测量均方根误差分别为0.51、0.42和0.47，脉内模块中对调频连续波调频范围的测量误差为0.54%，对二、四、八相编码码元宽度的测量均方根误差分别为0.005 3、0.004 8、0.003 8。相比于传统雷达信号模拟器，本文设计的电子靶标具备高集成度、低功耗、小体积以及丰富雷达波形的同时发射支持和宽范围的发射频率调节等优势，有助于提升雷达系统的对抗演练和测试效果。
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2025,48(13):58-72, DOI:
Abstract:
为了解决传统路径规划算法在路径规划时效率较低、路径不平滑、动态避障效果较差等问题，本文提出了一种将A*算法方法与人工势场法（APF）相结合的混合路径规划方法。针对A*算法采用了动态加权法，根据机器鱼行进的位置及机器鱼与障碍物的距离为指标来调整启发函数的权重，同时采用搜索角度规则表，减少搜索领域以提高效率；另一方面，采用高斯滤波法对所获得的最佳路径进行曲线平滑。然后将改进后的A*算法生成的路径最为APF算法的搜索路径，在实现最短路径规划的基础上实现了动态避障。最后进行了仿真实验，将改进的A*算法应用在4种障碍物不同的地图和6种大小不同的地图上。实验结果表明，与原始A*算法相比，改进后的A*算法4种障碍物不同的地图中，搜索时间平均减少了52.32%，搜索节点数平均减少了56.60%，路径长度减少了6.33%；在6种不同尺寸的地图下，搜索节点数平均减少了49.60%，搜索时间平均减少了40.89%，路径长度平均减少了5.55%；融合算法可以在具有动态障碍物的地图下成功地进行动态避障及路径规划。
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2025,48(13):73-83, DOI:
Abstract:
利用无人机技术获取露天矿区地表正射影像图可以快速有效的实现对矿区地表形态的全面监测与分析。然而，阴影在露天矿无人机正射影像图中普遍存在，既干扰了部分地物信息的获取、还降低了无人机影像的解译和识别精度。针对目前矿区阴影提取的研究较少，现有方法不能满足露天矿阴影识别的需求，同时也未建立露天矿区阴影数据集等问题，首次采用人工标注的方法构建一组露天矿区无人机正射影像阴影数据集。模型基于UNet3+，提出了一种结合混合注意力机制（CBAM）与深度可分离卷积层（DSC）的阴影提取方法。通过引入ResNet特征提取器，对原始影像进行五个尺度上的特征提取，根据提取到的特征进行全尺度跳跃连接实现特征融合，并引入CBAM注意力机制，以增强有用的特征，最终通过深度监督机制及解码器恢复的特征图预测每个像素的类别。对比4种典型的目标提取网络FCN、UNet、UNet++、UNet3+。结果表明，所提方法与Unet3+网络相比，在mPrecision、mRecall、mF1和mIoU四个指标上分别提升了4.9%、0.44%、2.24%、4.51%。在AISD公开数据上对比多种已有的阴影提取方法，结果表明，所提方法与残差监督网络相比，F1与IoU提高了0.27%、2.62%，证明该方法在阴影提取方面具有准确性，适合应用于露天矿区无人机影像中阴影提取。
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2025,48(13):84-95, DOI:
Abstract:
茎叶角检测是烟草表型检测的重要部分，在烟草农业的增产增效和疾病预防方面有重要的意义。针对不同环境下的人工茎叶角检测效率低、周期长、检测不方便等问题，设计并构建了轻量化的烟草茎叶角检测模型FAL-YOLO。该算法构建FAI主干网络结构来充分减少计算量和特征冗余，增加语义信息的利用效率。构建了融合空间注意力和通道注意力SA注意力模块的SAC检测头模块，进一步减少参数量和增强对茎叶角特征的感知能力。引入GSConv轻量化卷积降低模型复杂度和模型参数量。引入MPD-IoU损失函数来提升改进模型整体性能。采用自建的烟草茎叶角检测数据集，开展FAL-YOLO模型的对比和消融实验。实验结果表明，FAL-YOLO模型在自制数据集上的mAP达到了99.2%，相比YOLOV8-POSE模型在GFLOPs，Params分别降低了56.7%和52%，改进后的模型能够更快更精准的识别烟草植株茎叶角，为烟草农业选种育种智慧化提供支持。
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2025,48(13):96-110, DOI:
Abstract:
针对北方苍鹰算法寻优精度低以及容易陷入最优值等问题，提出一种融合减法优化器和t分布小波变异的改进北方苍鹰算法。首先，在算法初始阶段利用Tent映射-动态反向学习策略，提高初始种群的质量和多样性，加快算法的迭代速度；其次，在勘探阶段融合减法平均优化器和最佳值引导策略更新种群位置；最后，采用自适应t分布小波变异策略对种群进行扰动，避免陷入局部最优。通过测试函数仿真实验并将改进后的算法与极限学习机相结合，用于预测光伏发电量的情况，同时应用于两种工程设计问题中，实验结果表明，改进后的算法对比其他改进算法在收敛精确度和鲁棒性方面有显著提升，并且有效提升了解决复杂问题的性能。
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2025,48(13):111-119, DOI:
Abstract:
针对现阶段PCB缺陷检测算法在模型参数量和检测精度无法同时兼顾的问题，本文提出改进YOLOv8n的轻量化PCB检测算法ST-YOLO。首先，采用轻量化主干网络StarNet替换YOLOv8n的主干网络，调整网络结构。删除大目标检测层，新增小目标检测层。其次，颈部网络中将C2f模块与Star Block和CA注意力机制结合设计出C2f-Star-CA模块，能够更好的融合局部和全局的上下文信息。最后，设计轻量化检测头，通过使用共享卷积减少模型的参数量。实验结果表明：与YOLOv8n相比，本文算法模型参数量减少了45.5%，计算量减少了56.8%，mAP%0.5提升了0.2%，为满足移动端部署的需要提供了新的可能性。
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2025,48(13):120-128, DOI:
Abstract:
为解决篇章级关系分析识别领域中存在多实体多匹配类别、上下文关系信息复杂等缺陷，本文提出一种融合实体特征信息和上下文特征信息的考虑多特征的英语篇章关系分析识别方法。首先，提出考虑多特征的关系分析识别框架。然后，对其中实体识别单元和上下文关系识别单元的机制进行详细介绍。最后，通过公开数据集和自选数据集进行对比实验和消融实验，验证并分析本文模型的优越性，并对模型识别效率以及相关参数的影响进行实验和分析。在2个数据集上，本文所提方法在F1和IgnF1两个指标上均能保持最优性能，较其他次优识别模型在F1指标上分别提升1.65%和1.13%，在IgnF1指标上分别提升2.78%和1.58%。实验表明：本文所提模型能够提取出表征篇章关系的关键特征信息，帮助理解篇章脉络以及各部分之间的关系，把握文章整体结构。
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2025,48(13):129-138, DOI:
Abstract:
水下目标检测常面临复杂环境干扰、检测系统不稳定以及检测精度低等问题。为此，本文提出了一种基于自适应特征提取与跨尺度特征融合策略的轻量化目标检测算法WAD-YOLOv8。首先，在主干网络中引入基于上下文信息的残差特征提取模块(CCRF)，增强模型对全局和局部信息的综合能力。其次，采用可变大核卷积注意力机制引导的轻量化模块(ADFE)，使网络在下采样阶段能够自适应调整采样特征，提高目标特征提取的精准性。最后，重构颈部网络特征融合策略，增加新的跨尺度特征融合连接，增强模型的抗干扰能力和多尺度目标检测性能。试验结果表明，WAD-YOLOv8在模型参数量和计算量均低于基准模型的情况下，检测精度提升了3.0%，平均检测精度mAP50提高了2.6%，推理速度达到64 FPS。与经典算法相比，WAD-YOLOv8在复杂水下场景中表现出更优的检测效果和更高的稳定性，为水下移动检测平台提供了一种高效、轻量化的目标检测解决方案。
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2025,48(13):139-147, DOI:
Abstract:
为提高风电功率预测精度，提出了一种基于SSA优化的Transformer BiGRU组合模型。首先，采用CEEMDAN将原始序列分解为多个模态分量和残差分量，降低数据复杂性和不稳定性。然后，结合Transformer的自注意力机制与BiGRU的双向时序建模能力，构建了一个高效的组合模型。针对Transformer-BiGRU模型超参数优化困难的问题，引入SSA麻雀搜索算法对超参数进行优化，进一步提升预测精度。最后，以龙源电力风电预测数据集为例，通过对比实验和消融实验验证了该模型优于其他传统模型和模型中各组件的有效性，实验结果表明该方法的R2达到了0.981 0。
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2025,48(13):148-156, DOI:
Abstract:
针对现有交通监控检测模型参数量大，计算复杂度高，在一些边缘设备上部署会受到硬件资源限制的问题，对YOLOv8模型的网络结构进行了针对性改进，提出一种基于网络结构轻量化的道路监控检测模型。首先在骨干网络部分：采用极简网络架构VanillaNET替代原本的主干网络的中间部分进行特征提取，以减少模型的参数量和整体的计算复杂度。接着将FasterNet的优势与EMA注意力机制相结合,应用到骨干网络的C2f模块，有效降低了内存访问量，并一定程度上提升了模型的检测能力。然后将SPPCSPC结合分组卷积，提出G-SPPCSPC模块，提升了模型对监控视角下不同大小尺度信息的提取能力。最后，在颈部网络：将轻量级注意力机制MLCA结合到C2f模块，目的是减少无关背景信息对于道路监控检测的干扰。实验结果表明，改进后的模型参数量降低了53.3%，模型尺寸减小了51.3%，计算复杂度下降了48.1%，mAP/50%达到了93.7%，FPS达到了280.5。模型在显著降低模型参数量和计算复杂度的同时，保持了较高的检测精度和速度，适用于边缘设备的部署，具有较高的实用价值。
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2025,48(13):157-165, DOI:
Abstract:
控制系统作为核能装备中的安全关键系统，在实际工程中往往需要长时间无人值守运行，其对自动化程度和运行可靠性的要求极高。高鲁棒性的信号表决算法可以确保控制系统在遇到故障或异常情况时能够自动应对并恢复正常运行。目前，核能控制系统中常用的信号表决算法为阈值检测方法。该类方法结构简单、易于理解，但其控制精度、可靠性、自动化程度等方面都表现欠佳。因此，基于长周期无人运行条件下的核能控制系统设计，以系统高可靠性和自动化需求为导向，提出一种基于投票机制的核能控制系统多余度信号多级表决算法。一级监控算法判断信号故障点位，在此基础上，二级监控表决算法输出最终表决值。截取模拟运行过程中的信号序列，验证所提算法的输出表决值、故障计数、故障点剔除和恢复以及输出安全值等功能。同时，模拟多种测试信号，进行对比验证。结果表明，所提算法在阶跃信号、斜坡信号和正弦信号上都能有效降低表决的错误概率，其表决值结果普遍优于平均数、中位数等传统表决算法，阈值操作结果优于传统阈值检测方法。最后，通过讨论算法时间复杂度和算法运行的平均用时，验证该方法满足核能控制系统的实时性需求。
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2025,48(13):166-173, DOI:
Abstract:
针对空气PM2.5浓度检测过度依赖专业设备的问题，提出了一种融合多源信息及图像特征泛化的空气质量检测算法。首先采用EfficientNet-B0作为主干网络对输入的大气可见光图像进行特征编码，将温度、湿度、风速、气压和光照强度等多源气象信息映射为与大气图像对应的特征向量，并与大气图像特征进行拼接融合；然后利用全连接层将全局特征输出为标量，并利用损失函数检测出空气的PM2.5浓度；最后在网络模型训练阶段，通过对大气图像不同尺度的特征进行随机泛化增强来丰富样本分布空间，使网络能够在有限的数据样本中学习到更多特征，从而有效改善了检测网络的性能。实验结果表明：设计的检测方法与几种主流的方法相比具有更高的检测精度和稳定性，在测试集上得到的RMSE和 R-squared分别为21.55 μg/m3和0.923，通过对8个场景检测，得到结果的平均误差仅为5.2%，最大误差也仅为7.6%，能够适应各类极端大气污染环境的空气质量检测任务。
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2025,48(13):174-182, DOI:
Abstract:
针对现有方法中多模态间的互补信息利用不充分、特征交互易引入噪声的问题，提出了一种深度特征交互网络。首先，在编码阶段提出了深度特征多层交互模块，使用深度特征作为特征交互的线索，以充分利用可见光的纹理信息和热成像的位置信息。其次，设计了纹理位置特征交互模块，通过纹理信息与位置信息进行交互以实现同层级间的特征互补。然后，在解码阶段提出了膨胀卷积特征融合模块，通过膨胀卷积块提高模型感受野，使模型关注网络中的多尺度信息。最后，在公共RGB-T数据集VT5000、VT1000、VT821进行了广泛实验，实验表明，所提出网络的平均绝对误差分别达到2.2%、1.5%、2.5%，与领域内先进的方法相比，取得了优异的性能。
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2025,48(13):183-188, DOI:
Abstract:
在计算机视觉领域，单目深度估计在自动驾驶、场景重建等应用中的重要性引起了广泛的关注。然而，现有的自监督单目深度估计方法未能充分利用底层特征，导致了物体轮廓深度估计效果较差。为了解决这一问题，本文提出了一种多尺度特征融合解码方法，将原始RGB图像逐步高斯下采样以获得各级特征图，然后对其分别进行高斯上采样，利用上/下采样过程中相同尺寸的特征图对构建拉普拉斯金字塔，在解码时从各个尺度将下采样过程中丢失的轮廓线索与编码器提取到的特征相融合，从而引导解码器生成更精确的深度图，最大限度地提升编码器底层特征的利用效率。该方法与基线方法Monodepth2在KITTI数据集上的实验结果相比，绝对相对误差Abs Rel降低了1.69%，平方相对误差Sq Rel降低了6.80%，均方根误差RMSE降低了1.00%，表明该方法对全局深度估计精度有所提升，此外可视化分析也验证了该方法对物体轮廓的深度估计效果有明显改善。
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2025,48(13):189-198, DOI:
Abstract:
在钢轨表面缺陷检测过程中，受光照不均、镜头抖动等外界因素的影响，采集的图像存在对比度低、背景不均匀和缺陷细节模糊等问题。为此，提出一种基于改进Retinex与双CNNs的钢轨表面缺陷图像增强算法。首先，将钢轨表面缺陷RGB图像转换为HSV空间后，采用引入均值和均方差，加入控制图像动态参数的Retinex算法，实现V分量对比度的调整，再通过自适应伽马变换校正图像曝光；其次，对S分量根据亮度进行自适应非线性增强，解决光照变化带来的背景不均匀问题；然后，为了进一步解决镜头抖动产生的缺陷图像细节模糊问题，设计了基于U-Net结构的去模糊子网络和超分辨细节恢复子网络组成的双CNNs网络，学习原始图像和增强后图像的语义特征，并提取其纹理特征，以获取高质量图像的纹理和细节信息。最后，采用RSDDs数据集和自制钢轨表面缺陷模糊图像数据集对模型进行训练和测试。实验结果表明，与现有的主流算法相比，峰值信噪比和结构相似性分别提高了2.61 dB和0.026，在视觉上较另外10种方法获得的钢轨表面缺陷图像具有较高的对比度、清晰的缺陷细节和丰富的纹理信息。
2025年第48卷第13期
研究与设计
理论与算法
测试系统与模块化组件
信息技术及图像处理
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2024,47(6):1-7, DOI:
Abstract:
城市交叉路口是交通事故多发路段，对于智能网联汽车来说，在行驶过程中进行风险检测与碰撞预警，从而保障驾驶的安全性至关重要。本文针对有信号灯的城市交叉路口提出一种考虑信号灯约束的行车风险场模型，并基于此模型设计三级碰撞预警方法。首先针对城市交叉路口的潜在冲突风险点构建功能场景，并将信号灯的约束作用考虑进行车风险场模型。为了解决碰撞预警问题，提出以TTC为指标划分三级冲突区域，通过计算主车行驶过程中周围对应的场强值，并根据干扰车在主车周围势能场的位置来衡量主车所受碰撞风险。实验结果表明，所设计的模型能够准确对进入主车势能场范围的干扰车进行预警，预警成功率可达100%，误报率仅为3.4%，证明所提方法的可靠性和有效性。
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2024,47(6):8-13, DOI:
Abstract:
为了解决现有单天线超高频RFID技术在室内静态目标定位中精度不高的问题，本文提出了一种基于天线视轴信号传播模型的RFID定位新方法。该方法首先通过天线纵向扫描确定目标的高度位置；其次，调整天线高度与目标高度一致，然后步进旋转扫描以识别目标的方向角；进一步的，利用麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络建立路径损耗模型并用于测距；最后，综合高度、方向角和距离数据完成目标的定位。实验结果表明，在室内环境测试中，所提出的方法平均定位误差为7.2 cm，能够满足一般室内场景下物品的定位需求。
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2024,47(6):100-108, DOI:
Abstract:
在基于机器视觉的锯链缺陷实时检测过程中，油污、粉尘等因素影响图像亮度和质量，导致目标检测网络的特征提取能力下降。为保证复杂环境下锯链缺陷检测的准确率，本文设计了一种结合弱光增强和YOLOv3算法的锯链自动化缺陷检测方法。首先使用RRDNet网络自适应增强锯链图像亮度，恢复图像暗区的细节特征；然后采用改进YOLOv3算法对锯链零件进行缺陷检测，增加FPN结构特征输出图层，利用K means聚类算法对先验框参数重新聚类，并引入GIoU损失函数来提高小目标的缺陷检测精度。最后搭建一套锯链缺陷在线检测系统，对所提方法进行验证。实验结果表明，该方法能够显著提高弱光环境下的锯链图像照度、恢复图像细节，改进YOLOv3算法的mAP值为92.88%，相比原始YOLOv3提高14%，最终系统整体的漏检率降低到3.2%，过检率也降低到9.1%。所提出的方法可实现弱光场景下锯链缺陷的在线检测，并且对多种缺陷有着较高的检测精度。
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2024,47(6):86-93, DOI:
Abstract:
针对大场景SAR图像近岸场景舰船目标检测中遇到的陆地目标虚警和岸边目标漏检等问题，基于YOLOX设计了一种轻量化的改进模型CAM YOLOX。首先，在骨干部分嵌入CAM，增强舰船特征提取以保持较高的检测性能；其次，在特征金字塔网络结构中增加一个浅层分支，以增强对小目标特征的提取能力；最后，在特征融合网络中用Shuffle unit替换CSPLayer中的CBS和堆叠的Bottleneck结构，实现了模型压缩。在LS-SSDD-v1.0遥感数据集上进行实验，实验结果表明，本文改进算法相较于原始算法在近岸场景舰船检测的精确率P提高了5.51%，召回率R提高了3.68%，模型参数量减小了16.33%。本文算法能在不增加模型参数量的情况下，有效抑制近岸场景中陆地上的虚警和减少岸边舰船漏检率。
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2024,47(6):109-115, DOI:
Abstract:
为了解决传统SPD寿命告警的表征方式与SPD真正的寿命状态不能明确的一一对应，以及单一劣化相关参数表征的剩余寿命模型预测性差等问题，设计了一款基于STM32多参数SPD剩余寿命远程监测系统。以STM32为主控，实时采集SPD的浪涌电流、泄漏电流、表面温度以及脱扣状态等重要参数，通过BC20无线通讯模块将状态信息上传到One NET云平台。One NET云平台实时显示和存储SPD的多参数数据，并提供数据管理和分析，采用SVM分类模型判断SPD是否损坏和BO-LSTM预测模型预测SPD剩余寿命。基于BC20的定位功能，在上位机查看SPD的实时地理位置。结果表明:BO-LSTM剩余寿命预测模型的均方根误差为0.001 3，平均绝对误差为0.001 8，该系统可以实时监测SPD状态，能够有效预测SPD剩余寿命值，并且及时预警。
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2024,47(6):79-85, DOI:
Abstract:
针对标准蜜獾算法(HBA)易陷入局部最优、搜索精度低、收敛速度较慢等问题，提出基于精英差分变异的蜜獾算法(EDVHBA)。将标准HBA中的两种寻优策略所搜寻到的精英解，进行组合差分变异以产生新的精英解，利用3个精英解协同指导种群下一轮迭代，可以增加算法解的多样性，防止算法陷入过早收敛；同时改进非线性密度因子和引入新的位置更新策略，提升算法的收敛速度和寻优精度。为验证算法的改进效果和性能，对8个经典测试函数进行仿真实验，实验结果表明：与其他群智能算法和改进的HBA相比，EDVHBA在单峰函数中都能搜寻到最优值0，在多峰函数中迭代50次左右就可以收敛到理想最优值，验证了EDVHBA具有更好的寻优性能。
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2024,47(6):64-70, DOI:
Abstract:
为满足复杂车辆任务在时延、能耗和计算性能方面的要求，同时减少网络资源的竞争和消耗，设计了一种基于车载边缘计算(VEC)的任务卸载策略，以最小化任务处理延迟和能源消耗之间平衡的长期成本为目标，将车联网中的任务卸载问题建模为马尔可夫决策过程(MDP)，提出了在传统双延时深度确定性策略梯度(TD3)的基础上，利用长短期记忆网络(LSTM)来逼近策略函数和价值函数，将系统状态进行归一化处理以加速网络收敛并增强训练稳定性的改进算法(LN-TD3)。仿真结果表明，LN-TD3性能与全部本地计算和全部卸载计算相比提高了两倍以上；收敛速度上与深度确定性策略梯度DDPG、TD3相比提高了约20%。
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2024,47(6):123-130, DOI:
Abstract:
针对低速增压风洞测力试验，分析气动特性曲线的原始数据源，以天平信号、流场状态和模型姿态为主要对象，结合试验控制流程，从单点数据向量、单车次数据矩阵和同期多车次数据集等维度，研究试验数据的异常检测方法策略，并以此为核心知识库，完成异常数据检测专家系统设计开发。试验过程中系统推理机自动在线执行，经过数据识别、规则推理、逻辑推理和知识迭代，实现原始数据的预检测和预诊断。试验应用结果表明，专家系统对天平桥压异常、线性段跳点和零点检测等异常类型检测敏感度高，为异常数据分析指引方向，提升问题数据排查效率。
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2024,47(6):14-19, DOI:
Abstract:
为解决高海拔地区气压降低导致急救呼吸机潮气量控制精度下降的问题，提出了双环PID潮气量控制系统。该系统采用气压补偿型PID控制器调整风机转速，并辅以积分分离式PID控制器，以实现对气流速度的精确控制。在实际海拔4 370 m、大气压59 kPa的环境中，系统性能测试表明，相较于单环PID控制，双环控制系统在高海拔条件下表现出快速响应和无超调的卓越性能。平均气流速度输出误差为3.19%，最大误差为4.1%，优于现有临床设备的准确性。这一技术突破不仅提供了高海拔急救呼吸机潮气量控制的有效解决方案，也为特殊环境下的通气控制技术发展贡献了重要参考。
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2024,47(6):137-142, DOI:
Abstract:
针对烟草行业，目前尚未存在检测加热卷烟烟具加热温度及温度均匀性的检测装置和方法，为了解决在狭隘空间内对微型棒状加热片的测温需求，本文研制了一种卷烟加热棒测温仪，并设计了一种适用于卷烟加热棒测温的新型结构。为了验证卷烟加热棒测温仪测量结果的准确性与可靠性，对测温仪进行不确定度分析。分析结果依据《GB/T 13283-2008工业过程测量和控制用检测仪表和显示仪表精确度等级》标准，在量程为100 ℃~400 ℃，满足0.1级要求。最后实验验证可以有效测量不同烟支的加热温度场情况。
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2024,47(6):182-189, DOI:
Abstract:
针对无人机领域中的监管问题，基于YOLOv5-Lite的改进模型，提出了一种随着训练过程为模型动态地分配损失权重的指数移动样本加权函数。通过模型运算，控制二自由度云台对无人机实时跟踪，且视频采集、模型计算和二轴云台控制均在树莓派4B本地进行。优化过的模型在保持原模型参数量的同时，在mAP@.5:.95指标中达到了70.2%，相较于原模型提高了1.5%。在树莓派上的实时推理平均速度为2.1 FPS，处理效率更高。树莓派在模型推理的同时，通过I2C协议控制舵机平台对无人机目标进行追踪，保持对无人机的实时动态监测，提高了系统的可靠性，具有更好的实用价值。
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2024,47(6):20-27, DOI:
Abstract:
井下振动信号的高频测量信息能记录有关钻具动态响应的更具体细节，有益于分析诊断井下的异常振动，但是高频测量会产生大量的测量数据，导致井下振动测量设备的数据存储压力非常大。本文提出了一种基于压缩感知技术的井下振动信号的高频测量方法。通过选择性稀疏采集和存储井下振动数据，并利用信号重构算法，恢复高频测量结果。在该方法实现的过程中，提出一种分层抗频谱泄露的傅里叶字典构建和改进的分层追踪OMP信号重构算法，显著降低了信号重构时间。仿真和实验测试结果表明：该方法对振动信号的压缩感知采集效果较好，系统压缩比为18.9，重构分贝误差为52.1 dB。该方法有效减轻了井下振动测量设备的数据存储压力，为获取井下振动的高频测量数据提供了一种新途径。
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2024,47(6):34-40, DOI:
Abstract:
星载扩频应答机的数据比特与扩频码是异步的，由于传输系统噪声及多普勒频移的影响，会引起接收扩频码与发送扩频码相关峰值的衰减，导致捕获性能下降。传统的捕获技术通常存在算法复杂度高，捕获速度慢，难以适应上百千赫兹大频偏的要求等问题。本文提出了一种将扩频序列截成两段分别作相关运算的扩频序列搜索法，并结合信号平方和FFT环进行大频偏锁频的捕获方案，有效抑制了相关峰的衰减，提高了伪码捕获性能。MATLAB仿真及FPGA板级测试表明，本文所提出的扩频信号捕获方案能够对抗高达±300 kHz的多普勒频移，平均捕获时间约为95 ms。另外，该算法的FPGA实现与传统结构相比节省了约47%的LUT、43%的Register以及一半以上的DSP和BRAM资源，在资源受限的实时通信系统中具有很大的应用价值。
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2024,47(6):50-57, DOI:
Abstract:
在面向一些大型商超、医院、教学楼等大规模室内多层结构定位中，针对多层WSN结构的非测距定位问题，提出一种基于改进天鹰的三维室内多层结构定位算法IAODV HOP算法。首先，为节点划分3类通信半径以细化跳数，同时利用最小均方差和权重因子修正节点的平均跳距。其次，用IAO算法对未知节点坐标进行寻优，通过佳点集策略对种群初始化，解决天鹰算法因初始种群随机分布而导致的种群的质量和多样性难以保证的问题，并且在局部搜索中加入黄金正弦的搜索策略完善种群的位置更新方式，增强了算法的局部搜索能力。通过仿真实验，本文所提算法IAODV HOP相较于传统3D DV Hop、PSO 3DDV Hop、N3 3DDV Hop以及N3 ACO 3DDV Hop算法，归一化平均定位误差分别下降7033%、6267%、64%、5367%，表现出更优的性能，具有更好的稳定性和更高的定位精度。
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2024,47(6):28-33, DOI:
Abstract:
随着卫星网络、车联网络、工业网络等业务仿真模拟需求的日益增长，针对传统专用信道损伤仪存在的模拟链路数量少、灵活性低、资源占用高等问题，本文提出一种基于时延量程策略的多会话时延损伤模拟方法，构建灵活的软件网络损伤模拟。该方法通过识别检测独立控制各会话流的时延损伤，并采用基于时延程策略的多队列合并架构以降低资源占用。实验结果表明，相较于传统专用设备与模拟软件NetEm，该方法支持百万级链路的独立时延配置，会话流数从十数条增加到百万条，且在各带宽下降低至少85%的内存占用，满足大规模和精度的同时极大的降低系统成本。
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2024,47(6):94-99, DOI:
Abstract:
本文针对ORB-SLAM2算法在黑暗环境或纹理较少的环境下提取特征点少，从而导致SLAM系统定位精度不高、匹配对数较少，进而导致系统崩溃的问题，提出了一种基于自适应阈值的特征点提取算法与改进的四叉树均匀化策略。首先基于图像的亮度进行基于自适应阈值的FAST特征点提取，之后通过改进的四叉树均匀化策略对图像的特征点进行剔除与补偿，完成特征点选取。实验结果表明，与原算法相比，改进后的特征点提取算法在黑暗环境与纹理较少的环境下，匹配对的数量提升了17.6%，SLAM轨迹精度提升了49.8%，有效的提升了SLAM系统的鲁棒性和精度。
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2024,47(6):58-63, DOI:
Abstract:
针对高速列车自动驾驶系统，采用基于天牛须粒子群（BAS-PSO）优化自抗扰控制（ADRC）的算法，设计速度跟踪控制器。基于列车动力学模型设计自抗扰控制器，并以ITAE作为目标函数，利用BAS PSO实现参数整定。选用CRH380A型动车组参数，通过MATLAB进行仿真验证，对比BAS-PSO、PSO以及改进鲨鱼优化ADRC算法对列车目标速度曲线的追踪效果，其中基于BAS-PSO优化ADRC算法的列车目标速度曲线跟踪误差保持在±0.4 km/h的范围内，相比另外两种算法更加紧密地贴近目标速度曲线。结果表明，基于BAS-PSO优化ADRC具有跟踪误差小、抗干扰能力强的优点。
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2024,47(6):116-122, DOI:
Abstract:
滚动轴承在旋转机械中发挥着重要作用，若出现故障，轻则引起设备停机，重则危及现场人员生命安全，因此有必要对其进行故障诊断。针对滚动轴承故障特征难以提取，传统分类方法正确率不高的问题，本文提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）能量熵和金豺优化算法（GJO）优化核极限学习机（KELM）的故障诊断方法，实现了提取滚动轴承故障特征并正确分类的目标。通过实验数据进行验证，该方法能够提取到滚动轴承原始信号中隐含的故障信息特征，其诊断正确率高达98.47%。
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2024,47(6):157-163, DOI:
Abstract:
为了解决语音通信系统中音频信号处理的数据量大，杂散信号多，以及调频接收机在接收到的音频信号忽大忽小的问题，提出了一种轻量化音频信号处理算法，并基于此算法在现场可编程门阵列(FPGA)平台上实现了音频信号的接收与自动增益控制。该算法结合数字下变频技术、多级抽取滤波技术及自动增益控制技术(AGC)，应用于音频信号处理系统中，将从上级天线接收的射频模拟信号通过模数转换以及数字下变频转换为基带音频信号，经四级抽取滤波将基带信号中的杂散信号滤除，降低了系统的复杂性和功耗，同时AGC对基带音频信号进行控制调整，输出较为稳定的音频信号。经过实验证明:该算法能够有效地将信息速率从102.4 MHz降至32 kHz、减少计算负担、提高信号质量、降低了FPGA的资源利用率；并且实现音频信号的自动增益控制调整，其调整时间仅为12.8 μs，满足接收机的功率稳定时间。
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2024,47(6):190-196, DOI:
Abstract:
基于表面肌电信号和模式识别的手势识别方法在康复手领域中具有广阔的应用前景。提出一种基于表面肌电信号的手部姿势识别方法，以预测手部的52种动作。为解决表面肌电信号易受干扰的问题，提高对表面肌电信号的分类效果，提出了TiCNN DRSN网络，主要作用是在拥有噪声的情况下能够更好的识别率，减少滤除噪声的时间。TiCNN网络使用卷积核Dropout和极小批量训练，为卷积神经网络引入训练干扰并且增加了模型的泛化性；DRSN网络可以有效的剔除sEMG信号中的冗余信号，减少信号噪声干扰。TiCNN DRSN网络在不需要任何降噪预处理的前提下，取得了很高的抗噪与自适应性能。本模型在Ninapro数据库上的识别率达到97.43%±0.8%。
