摘要:情绪作为人脑的高级功能，对人们的心理健康和个性特征有很大的影响。通过对脑电情绪数据集进行情绪分类，能够为今后实时监控正常人或抑郁病人的情绪提供进一步理论及实践依据。因此文章运用公开的脑电情绪数据集所提取的微分熵特征，并使用传统的滑动平均和线性动态系统方法，采用深度学习中的卷积神经网络作为基本前提，设计了一个卷积神经网络的脑电信号情绪分类模型，其包括4个卷积层、4个最大池化层、2个全连接层和1个Softmax层，并采用批归一化使参数搜索问题变容易，抑制模型过拟合。实验结果表明，利用该模型对SEED数据集的3种情绪识别的平均准确率达到了98.73%，精确率、召回率和F1分数分别为99.69%、98.12%和98.86%，ROC曲线下面积达0.998。与最近的类似工作相比，该文提出的卷积神经网络结构对于脑电信号情绪分类具有一定优越性。

摘要:为了提高PMSM矢量控制系统的稳定性并减少硬件成本，采用具有高稳定性和低成本的双极性开关霍尔传感器代替控制系统中的高分辨率传感器，来实现对永磁同步电机的精确控制。文章首先介绍了霍尔传感器的工作原理，并结合永磁同步电机结构介绍双极性开关霍尔传感器在电机上的应用；然后针对霍尔传感器的安装相位偏差进行分析，给出相位偏差的校准方法；再利用构建霍尔位置观测器，实现对电机转子位置和转速的检测和估算；最后通过构建系统仿真和电机测试平台实验验证了所提出的霍尔安装相位偏差校准方法可行性和优越性。本文提出的方法可以降低电机转子位置估算误差至0.33%、速度的估算误差在0.5%以内，同时在带载情况下也可以保持估算稳定性；提高了永磁同步电机控制系统的鲁棒性和可靠性。

摘要:在室内可见光定位技术的实际应用中，由于环境光的存在使得接收信噪比降低，导致基于接收信号强度的可见光定位技术面临挑战。针对这一问题提出一种基于副载波调制的可见光三维定位系统，利用在接收端对副载波的频率选择来降低环境光对接收信号强度的干扰，通过非相干解调得到LED的身份信息和接收信号强度，并采用骨干粒子群优化算法获得定位目标的位置估计。根据上述方法设计了接收端和发送端，并在1 m×1 m×1.89 m的空间中分别进行了不同高度和不同强度环境光下的三维定位测试。结果表明：所有测试点的三维定位平均误差约为3.00 cm；在高度为0.21 m环境光为0、10和30 lx时平均定位误差分别为2.83、2.98和2.83 cm。证明了基于副载波调制的可见光定位系统可以有效降低由环境光引起的定位误差。

摘要:为提高译码性能，本文基于CCSDS标准中应用于近地空间的（8176，7154）LDPC码，根据归一化最小和译码算法理论，设计实现了尺度因子可变的LDPC译码器。本次译码器的设计主要对校验结点量化数据进行优化处理，设计实现了尺度因子随迭代次数变化而变化，且尺度因子值以2的倍数为基数，采用右移相加代替校验结点数据与尺度因子的乘法运算，简化硬件实现。此外，增加了译码校验模块来检验经校验结点与变量结点迭代计算后的码字是否译码成功，译码成功或到达设定的最大迭代次数后将数据发出。基于FPGA设计实现了LDPC译码器，其中硬件设计中采用部分并行的译码电路，合理利用硬件资源。在信噪比为1.8、最大迭代次数为15时，通过仿真及板级验证，并对比尺度因子值为0.5、0.75及尺度因子可变时的译码结果，证明了可变尺度因子NMS译码算法可以实现译码功能且具有较好的译码性能。

摘要:当前基于机器学习的恶意加密流量识别主要采用有监督学习，依赖大量标注样本，但在真实环境中恶意流量不仅稀缺而且标注依赖专家经验，标注成本较高，而主动学习通过迭代训练选择困难样本(hardsample)进行训练，一定程度上减少了训练样本量，但当前基于委员会投票的hardsample选择策略粒度较粗，所选样本质量不佳。针对该问题，提出一种改进委员会投票(Query by Committee, QBC)的恶意加密流量识别方法CBU(Committee-based Uncertainty, CBU)，设计了委员会对样本不一致性的计算方法，并结合已标注与未标注样本相似性分析，有效度量样本不确定性，从而选择高质量hardsample，以减少样本标记和训练量。实验使用业界标准数据集CTU以及真实恶意数据集进行测试，结果表明，相比传统委员会投票策略，CBU样本标记量减少一倍，只采用15%数据的情况下识别准确率达到96%，有效减少样本标注和训练量，具有较强实用性。

摘要:为解决基于仿人智能控制的采煤机采高控制系统在模态转换时易发生边界突变、稳定性差、模态参数不易确定等问题，提出一种基于模糊逻辑改进模态切换，利用粒子群算法优化参数的仿人智能控制模型。该模型将仿人智能控制误差相平面的特征模态扩展为模糊集合，通过模糊逻辑推理跟随误差和误差变化实时地选择最优的控制模态，通过粒子群算法跟随误差和误差变化实时地调整控制模态参量。以阶跃响应模拟在煤岩界面遇见断层的控制性能仿真实验表明，本文所提出的仿人智能控制模型相较于原始仿人智能控制算法稳定时间提高了4.71s、上升时间提高了0.345s、峰值时间提高了0.671s、超调量降低了5.458%。本文提出的模型在系统模态转换时的稳定性、快速性、鲁棒性及参数寻优方面均好于其他控制模型，具有优越性。

摘要:针对音频不同播放设备的频率响应不同的特点，设计了一种用于音频频率均衡调节与噪声消除的Equalizer算法并在DSP上进行实现。基于数字信号处理时域滤波原理，设计了不同频段可通的IIR低通及高通滤波器，不同频带设置不同的增益，输入音频经过IIR滤波器后的输出信号进行叠加，实现音频 在不同频率处能量改变的调节效果；同时设计了单独且可控的噪声抑制器，其由50阶的FIR带阻滤波器组成，用于指定频率的噪声衰减。测试表明，该算法最高可处理16KHz的16Bit数字音频信号，实现了对特定频段噪声的滤除。

摘要:通过电力线载波使接入电力系统中的物联网模块实现高精度的时钟同步对电网的稳定运行与维护具有重要意义。而传统的时钟同步方法由于同步精度低，并不适合用于电力线载波下的时钟同步。为了解决该问题，需从硬件和软件两方面着手，硬件上通过使用具有高解析度输出频率的分数型锁相环，实现对物理层时钟的高精度调节。软件上借鉴模糊控制原理，采用基于间隔的时钟同步算法，对每次接收到的时间戳进行收集分析，合理的调整时钟变量，研究分数型锁相环对设备时钟频率的调整规律，计算出最优化的时钟调整参数，实现了STA时钟与CCO时钟的快速同步，保持时钟稳定并将时钟误差控制在以内，显著提升了时钟精度，充分满足了物联网时钟的准确性与稳定性要求，对物联网模块在单频网络中的应用提供了技术支撑。

摘要:空间引力波探测的超高精度要求以及对激光器线宽和调节带宽的限制，对实现应答式星间激光干涉仪的光学锁相的控制器设计提出了更高的要求。而如何在控制带宽受限的情况下提高系统对激光器相位噪声的抑制作用是当前要解决的一个问题。本文设计了一种内模扩展输出反馈LQR控制器，在保证锁相系统稳定，不出现周跳现象的前提下，提高系统对激光器相位噪声的抑制作用。仿真实验结果表明，相较于现有的PI控制器，在20KHz的控制带宽下，本文设计的控制器对激光器相位噪声的抑制效果提高了3倍。此控制器降低了控制系统对激光器最大线宽的约束条件。

摘要:本文针对大型相控阵雷达天线测试任务量大、测试周期长的特点，设计了一套高效率的多极化、多任务测试系统；该系统是在传统平面近场测试系统的基础上引入多功能信号仿真器、单刀多掷微波开关进行升级，并采用高隔离度的双极化天线作为采样探头，利用控制信号将雷达天线的工作极化与采样探头的极化进行两两组合同周期、分时测试的方法，单个测试周期内完成对雷达天线的多极化、多任务的同时测试。实测结果表明，与常规多任务测试系统相比，该系统缩短了测试时间200%以上，大幅提高了测试效率，同时其测试精度亦能满足要求。

摘要:路由协议对于无人机自组织网络（FANET）的服务质量（QoS）具有重要意义。FANET中节点的高速移动会带来网络拓扑剧烈变化，这一特性会加剧链路中断，从而导致网络QoS显著降低。本文提出一种基于链路质量的低路由开销协议（LQLR_OLSR），针对FANET中多点中继（MPR）集进行优化，减少冗余的MPR节点，并修改基于期望传输计数（ETX），使其作为路由度量，融合正向传输成功率、反向传输成功率、链路分组大小和链路带宽四个特征，实现路由多径自适应。通过OPNET仿真结果表明，FANET环境下LQLR_OLSR在平均吞吐量、发包成功率、路由开销和平均端到端时延性能方面明显优于Global_OP_OLSR和OLSR。

摘要:湿式脱硫制浆系统中再循环箱浆液密度测量的准确性和实时性对脱硫过程的经济稳定运行有重要意义，提出了一种基于改进麻雀搜索算法优化(ISSA)最小二乘支持向量机(LSSVM)的再循环箱浆液密度预测模型。通过机理分析选出与浆液密度相关性较高的辅助变量并进行预处理，并利用PCA算法进行降维处理。在标准麻雀算法（SSA）中引入混沌映射以及自适应权重，提高种群分布均匀性并改善了算法搜索能力，用于优化LSSVM的关键参数，实现对浆液密度的精准预测。通过实际数据的仿真实验，结果表明： ISSA-LSSVM测量模型的平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)及平均绝对误差(MAE)相比SSA-LSSVM分别降低了44.5%、43.8%、43.9%，预测精度明显优于改进前预测模型，具有一定的工程应用价值。

摘要:针对目前超宽带TDOA（Time Difference of Arrival）分单元定位系统存在位置多解性、定位精度低等问题，本文提出了相邻单元协同定位方法以及基于改进樽海鞘群算法的协同定位方程解算算法。该方法通过汇总相邻单元内收到同一定位请求信号的全部测量值，使坐标解算不再局限于一个时钟同步单元内，由此也导致参与位置计算的测量值个数与基站布局不确定性增加，Taylor算法无法满足解算要求，进而使用改进樽海鞘群算法代替Taylor算法进行协同定位位置计算，最终求得待测点位置坐标。六基站相邻单元协同定位实验结果表明，各测量点的R95值处于12 cm~15 cm之间，最大残余误差处于16 cm~23cm之间。本文所提方法无需进行多参量判断取舍位置信息，有效解决了位置多解性问题并提高了定位精度。

摘要:针对目前定位方法功耗、精度等问题的局限，提出了一种窄带物联网定位算法。通过云计算来避免终端设备复杂度和功耗的矛盾；在RSSI测距模型的基础上利用窄带物联网大连接广覆盖的特性，在参考终端的支持下，使用优选策略选择相关环境参数以使得测距结果更为准确。在使用最小二乘算法得到目标位置的基础上利用参考终端的相关信息构建的约束圆来对最终估计位置进行判定修正。仿真和实验结果表明，该方法对定位精度的提升具有可行性；与一般基于信号强度的定位算法相比具有显著精确性，在20 m误差距离内的置信概率达到了59.6%。

摘要:本文聚焦于自下而上的人体姿态估计网络OpenPose模型参数量大的缺点，对OpenPose模型的特征提取网络和预测网络分别进行改进，实现轻量化模型的目标。本文使用参数量更少、准确度更高的ResNet18网络替代了原模型中的VGG19网络，并且在不损失过多识别精度的前提下,以深度可分离卷积替代了预测网络中的部分卷积核，以此来降低网络结构的参数量。接着通过人工神经网络对人体动作进行分类，在传统的非线性网络中加入了线性模块提高了网络的记忆能力和泛化能力。结果表明，轻量化OpenPose模型的运行帧数比原先提高了9%至16%，动作识别网络经过3000次迭代训练后，站立、坐着、走、坐下和起立的识别精度达到了0.877、0.835、0.793、0.815和0.808。最后，将整体识别网络应用于真实场景下，根据结果表明，本文的方法可以在嵌入式设备中正常运行，且识别效果较好。

摘要:为了解决无人机飞行控制系统存在的平稳控制响应慢、自适应能力差，抗干扰能力弱的问题，本文分析了无人机飞行控制系统的原理，建立了无人机飞行控制模型，在串级模糊PID控制的条件下，利用粒子群优化算法的迭代寻优能力，实时确定模糊控制中的量化因子、比例因子以及初始PID参数，通过模糊控制在线调整PID参数，使平稳控制中的参数时刻保持最优化，设计了一种基于粒子群优化的串级模糊PID的飞行控制系统。实验结果表明：当量化因子e、ec的值分别为3、0.75，比例因子k1、k2、k3的值分别为0.5、2、0.5时，系统稳定性达到最优。相比于串级PID控制与串级模糊PID控制，通过粒子群优化后的控制系统具有更优的控制精度和稳定性，能较好地提高系统的性能指标，满足快速高效调平的飞行要求。

摘要:极化合成孔径雷达可以工作在多个极化方式下，综合利用多种极化回波数据实现地物分类是极化数据处理的一个重要应用。目前将卷积神经网络应用于极化地物分类领域仍存在相应问题，包括多维极化分解特征信息给网络带来的信息冗余与维数灾难，逐像素切片预测导致分类效率低下。针对以上问题，本文提出了一种基于特征融合的全卷积网络模型。首先，设计两路编码层分支的全卷积网络结构，分别针对极化分解特征与极化散射特征提取深层特征，实现多维特征信息分离。然后采用注意力特征融合机制实现两路分支的特征融合，通过共享连接层学习通道注意力权值，重新分配网络的学习能力。此外引入改进的空洞空间金字塔模块，以提升模型的多尺度预测能力。实验结果表明：算法在两个不同地区的极化数据集的总体分类精度分别达到96.43%与99.60%，预测耗时分别为17.3s与10.1s。在不显著增加预测耗时的同时提升了分类精度，验证了算法的有效性。

摘要:为了在软式自主空中加油对接过程中实现对加油机锥套目标的识别及其位置的精确测量，提出了一种基于机器视觉的锥套检测与位置测量算法。首先，基于Adaboost机器学习算法，对海量的锥套正样本和背景负样本进行线下训练，得到可靠的锥套特征和Cascade分类器模型；然后，利用训练好的锥套特征分类器模型，对受油监视相机获取的视频进行实时锥套目标检测；最后，利用锥套目标在图像上的位置，建立二维图像与三维空间的关系模型，解算锥套相对于受油杆的三维位置信息。仿真实验结果表明，该方法对锥套目标的检测率在95%以上，综合处理时延低于4毫秒/帧，与受油杆的相对位置测量偏差低于7%，可满足自主空中加油的需求。

摘要:传统的图像处理方法在检测轮对踏面上的磨损区域时，由于轮对表面存在的阴影以及污渍的影响，易产生误识别问题，为此提出一种基于全卷积神经网络检测踏面轮廓图以识别磨损区域的方法。首先使用CCD相机对低速运行的轮对踏面轮廓图进行采集，然后将轮廓图中存在磨损的区域进行标定制作成标签，使用FCN-32S、FCN-16S、FCN-8S模型进行训练。实验结果表明FCN-32S、FCN-16S、FCN-8S模型均能有效检测出存在较大磨损的区域，而FCN-8S模型对于点状磨损区域的检测效果明显优于FCN-32S及FCN-16S，且对于实验中设置的存在污渍干扰的区域三种模型均不存在误识别现象。最后通过MIoU值对FCN-32S、FCN-16S、FCN-8S检测效果进行评价，改变模型训练次数，MIoU值最终会停留在0.7附近，检测效果良好。

摘要:可见光红外行人重新识别是一种跨模态检索的问题。由于可见光和红外图像模态差异较大，能够精确的匹配行人仍然具有很大的挑战。最近的研究表明，利用池化描述身体部位的局部特征以及人图像本身的全局特征，即使在身体部位缺失的情况下，也能给出鲁棒的特征表示，但是简单的全局平均池化很难获取行人的细节特征。针对这个问题，本文提出一种新的全局多粒度池化的方法，利用全局平均池化和全局最大池化结合的方法，提取行人更多的背景和纹理信息。此外，传统的三元组损失在跨模态行人重识别上效果并不好。我们设计了一种新的跨模态三元损失，以优化类内和类间距离，并监督网络学习有区别的特征表示。本文通过实验证明了所提方法的有效性，并在RegDB和SYSU-MM01数据集上分别取得了88.01%Rank-1，79.26%mAP，和60.24%Rank-1，57.50%mAP的结果。

摘要:光学镜片的种类多，每种镜片上待测目标也比较多，现有的图像处理方法测量精度低，对多类型工件适应性差。针对上述问题，现提出基于机器视觉的光学镜片测量方法。首先基于改进的Harris角点检测对工件进行角点定位，其次采用最小二乘法分段拟合角点间的几何基元，最后根据每一类待测目标模板提取的尺寸索引信息，测量几何基元之间的尺寸。实验结果表明：该方法不仅可以针对多种工件，对具有毛刺边缘工件也可以做到高精度测量，通过对比本文测量与基恩士三维测量仪测量的偏差进行分析、计算均方差，得到方法的精度为±0.02mm，重复测量偏差的均方差在0.01mm以内。

摘要:为了解决原子钟输出高品质频率标准路数单一的问题，同时针对空间电子系统对高品质频率标准的多路需求，本文基于欧洲联合标准航空电子结构委员会（ASAAC）标准，完成了一款新型星载功率分配器的设计。采用先功分后隔离的设计思路，不仅具备频率基准信号的分发功能，可输出12路高隔离度的频率标准。并且通过增加控制单元并设计机内自测试系统，实现了故障检测及通信功能。通过采用主、备份设计，提高了该产品的可靠性，主备份切换通过OC指令完成。通过采用LRM连接器，实现了模块的快速插拔替换，增强了模块的可维修性。通过理论分析及测量结果，隔离度优于72 dB，输出功率大于6 dBm，谐波优于-62 dBc，杂波优于-90 dBc(200 MHz以内)，验证了该功率分配器的可行性和有效性。

摘要:针对脉冲电磁场的时间短、稳定性差，分别测量电场和磁场会造成准确率降低的问题。本文设计了一个同时测量脉冲磁场和电场的方案。首先利用理论知识对电场和磁场的关系进行推导，然后通过CST2020对半波对称天线进行建模，并且对天线的负载效应和尺寸效应做了仿真，来确定天线的外形。最后利用电荷灵敏放大电路对信号进行处理。仿真结果为半波对称天线的长度为15mm，负载电容为1pF和负载电阻为1MΩ，是最佳长度。电荷灵敏放大电路对信号进行处理，脉冲电流信号范围为1uA-10uA，电磁场的测量范围为线性误差在0.822%左右。仿真表明半波对称振子天线的外形参数以及电荷灵敏放大电路测试脉冲电磁场的波形能够满足要求。

摘要:成年人面部变化非常缓慢，因此相邻年龄段的成人年龄估计仍是一个挑战。针对该问题，本文将对抗学习思想引入年龄估计任务，提出了基于深度对抗丢弃正则化的年龄估计模型。通过年龄特征学习器与判别器的对抗训练，提升年龄特征学习器对年龄段特征（特别是对相邻年龄段人脸年龄特征）的学习能力。在三个经典数据集（UTKFace、MORPH和Adience）上的实验显示，本文模型将UTKFace数据集的预测正确率由42.8%提升至81.6%，MORPH数据集的准确率由39.8%提升至69.8%，对Adience数据集的预测正确率为63.3%；和其它4个经典模型相比，本文模型仅用5层神经网络就达到了比深层神经网络更好的效果，特别中青年年龄段（15-53岁）年龄估计准确率比其他模型平均高出17.5%，说明本文模型对年龄估计任务性能有显著提升，有很好的实用价值。

摘要:针对传统的电机驱动机械齿轮来测试轮速传感器的方法存在精度低、重复性差和测试的局限性大等问题，设计了一种基于LabVIEW的智能轮速传感器测试系统。系统采用非机械部件的静态电磁激励传感器的测试方法并创新性地设计了一种旋转磁场发生器模块，可以模拟任意齿轮旋转的转速和方向，实现极低和极高转速下轮速传感器的测试。试验研究表明，设计的测试系统可以实现对智能轮速传感器输出信号的高中低电流值、频率和占空比等功能参数的测试和解析传感器的协议信息，测试的传感器输出频率范围可以达到1~3KHz，提高了测试系统的精度。系统的硬件平台由模块化搭建而成，推广性强；软件采用LabVIEW，简洁的图形化操作界面，方便测试人员对传感器的输出特性监控与分析，适应现代化轮速传感器生产要求。

摘要:针对工业过程多类型故障诊断率低的问题, 提出一种边界判别投影(MDP)与支持向量机(SVM)相融合(MDP-SVM）的方法。边界判别投影常用于人脸识别领域，其可以将多类数据降维，获得不同类别清晰的边界。与主成分分析(PCA)和局部线性嵌入(LLE)算法相比，考虑了样本的局部结构和全局结构，避免了小样本问题。降维的数据通过SVM分类器进行类别判断，利用粒子群(PSO)算法得到最佳SVM分类器，实现故障诊断。仿真结果表明：相对于传统方法，本文所提方法故障识别准确率达到95.379%，而且可同时识别出多类故障。

摘要:针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征提取问题，提出了一种基于参数自适应优化变分模态分解(VMD)与多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的轴承故障特征提取方法。首先对滚动轴承时域振动信号进行VMD分解，然后基于自相关函数脉冲谐波噪声比指标(AIHN)最大化原则进行挑选得到最佳模态分量(BIMF)并对其进行MOMEDA滤波，包络解调后得到故障特征频率，最后将本文所提方法体应用于数值仿真信号上可以明显观察到故障特征频率131.1Hz，应用于实际轴承故障信号可以有效识别轴承故障特征频率294.5Hz，与原始包络谱提取的311Hz以及MCKD提取的320Hz相比更加接近理论故障特征频率294Hz。

摘要:有限集模型预测控制最大优势在于目标函数增加约束灵活，但加权系数难以确定及多约束间的耦合效应导致的不稳定现象大大限制了其应用。针对这个问题，提出了基于Lyaponov控制的多约束模型预测控制方法，该方法首先通过Lyapunov控制实现对主约束输出电流的控制，再根据开关转换次数约束项的轻重自由设置加权系数，然后通过目标函数最小化实现多约束协同控制。仿真结果表明所提出方法实现了输出电流、开关转换次数的多约束模型预测协同控制，并对加权系数有良好的鲁棒性，在加权系数偏差高达10倍时输出电流THD仅为5.63%。