摘要:随着卫星通信技术的发展，传统的频谱监测模式难以满足监测需求。为契合现代卫星信号接收机对更大带宽、更高分辨率及更强实时性处理的迫切需求，研制了一种宽带频谱自动监测系统。该系统通过射频直接采样技术与信道化处理，实现了对卫星信号频谱的大带宽、高分辨率显示。实验结果表明，该系统能够对L频段信号进行实时监测，生成L频段信号的全景频谱，且频谱分辨率小于1 kHz。上位机通过对频谱数据的深入剖析，该系统能够自动识别并存储信号参数，且其便携性与灵活性设计，使得该系统能够灵活部署多种应用场景，完美契合了现代卫星信号接收机技术发展方向。

摘要:在稀疏码分多址接入（SCMA）系统中，由于相同子载波上叠加多个用户数据，且不同用户的信道条件不同，所以无法直接进行准确的信道估计。针对此问题，提出了一种基于正交叠加的SCMA系统信道估计方法。该方法利用SCMA系统码本的稀疏性，设计了一种多用户时隙复用的新型导频结构，使不同用户的导频数据在相同时隙叠加后仍能够保证子载波资源相互正交，同时降低了导频资源时隙开销。在此基础上进一步提出了局部正交叠加的导频结构，利用子载波间相关性估计相邻子载波的信道衰落系数，进一步降低导频资源时隙开销。仿真结果表明：在总时间开销相同的前提下，正交叠加方法的信道估计均方误差性能相比于现有方法提升了 3 dB，局部正交叠加性能进一步提升了 1.7 dB。

摘要:针对于在工业中对缠绕在工字轮上的扁平铜线放线过程中，出现的由于铜线偏移倾斜造成的工业生产问题，设计了一种基于STM32的铜线放线监测系统。该系统通过腐蚀中心算法匹配铜线颜色，对铜线进行实时追踪，确定铜线的位置与在LCD屏幕上的宽度，从而检测出铜线的偏移或倾斜，为后面的铜线纠正提供数据。系统使用了MT9V034摄像头作为图像采集模块，LCD显示屏作为图像显示模块，STM32H743与串口屏分别作为控制模块和人机交互模块。实验结果表明，系统能够在对铜线追踪的同时，有效的检测出铜线的偏移与倾斜，对于线宽的测量误差在5 px以内。

摘要:针对现有运动姿势识别算法在人体姿态检测的准确度和效率上的不足，本文提出一种基于改进YOLOv8pose的高效检测算法。该算法通过引入RL_SEAM模块优化关键点的遮挡情景，结合C2f-Context机制增强上下文信息的利用，提升模型对复杂姿态的识别能力，并利用Pose_SA轻量化检测头提升模型对运动姿势识别的效果与效率。实验结果显示，改进后的YOLOv8pose算法在人体运动姿势识别任务中取得了显著的提升，其参数量及模型大小相比原 YOLOv8n 基准模型分别降低了14.24%和10.94%，同时精确率、召回率及平均精度均值相较于原模型分别提高了7.60%、7.60%和10.54%。因此，本文提出的YOLOv8-LSP模型有助于解决人体运动姿势识别任务中面临的关键点遮挡、复杂多变姿态等难题。

摘要:无人机通信导航识别系统(ICNI)更高程度的综合化使得ICNI主控模块需完成基于多种总线通信的系统管控、数据转发等功能，对核心处理器的处理性能和接口资源有着更高要求。因此对模块中的健康管控系统提出了更轻量级的设计要求。本文在主控模块内采用CPU+MCU分布式架构设计了一种全国产化的基于CAN总线的健康管理系统。由FT-2000/4作为核心处理器，MCU作为协处理器实现CAN总线接口单元，二者通过SPI全双工通信完成CAN总线应用层数据交互，实现CPU对系统内各模块/单元的状态查询、命令下发，从而实现系统的健康管理。该系统可实时监测系统内各模健康状态，电路设计仅占用核心处理器SPI和GPIO接口，不占用其他接口资源和可编程逻辑（FPGA）资源，硬件设计简单，减轻电路布局和结构设计压力。健康管理部分电路器件成本较业内其他典型设计降低至少60%，符合低成本需求。

摘要:针对传统组合导航滤波算法中GNSS量测噪声方差参数不确定问题，本文基于SINS/GNSS动态差分序列原理，对传统SageHusa自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)根据残差序列信息估计量测方差阵的方法做改进，利用SINS短期定位高精度特性，并结合平滑有界层故障检测算法对GNSS异常观测信息进行隔离，使得改进后的自适应滤波算法能够在GNSS不同噪声环境下保持较高的定位精度。通过实际跑车实验结果表明，在GNSS工作中低密度异常噪声环境下，本文算法相较于EKF算法和传统的Sage-Husa算法平均定位精度提高了39.9%和7.9%，在高密度异常环境下，整体定位精度提升了64.5%和31.9%。因此本文算法有效提高了组合导航系统对不同量测噪声的抗干扰能力。

摘要:针对不均匀材料表面的液滴2D投影接触角存在误差，且仅有少数国际设备商提供三维接触角测量方案。本文提出一种基于三维重建的液滴接触角测量方法，旨在提供一个完整且效果可行的的三维接触角测量解决方案。该系统利用阵列圆点结构光进行三维检测，适用于接触角小于90°且具良好漫反射的液体。主要步骤包括：特征区域筛选、三维点云获取、液滴曲面拟合和接触角测量。其中，图像预处理部分，提出了基于HSV空间结合形态学操作的方法；在特征区域筛选中，提出一种面积筛选法；通过几何计算完成二维点云到三维点云的转换；提出点云匹配算法以优化点云融合。与二维测量方法对比，实验结果表明，本文方法在测量精度和可靠性上均有显著提升，实现了最大误差小于1°，大部分误差小于0.5°，并能进一步分析材料的物理特性及表面均匀性。

摘要:时域反射技术作为一种能够直观反映传输线阻抗变化的技术，广泛应用于阻抗检测领域。但在对传输线进行特性阻抗测量的过程中存在校准不准确、阻抗测试精度低等问题。针对这些问题，本文设计了特性阻抗时域测量和校准系统。该系统采用最短区间估计算法测量传输线上的电压，实现了对传输线特性阻抗的测量。通过对四根具有不同长度和特性阻抗的同轴线缆进行测量，测量结果的误差控制在±1%以内，符合阻抗测量的要求。实际结果表明，该系统能够精确地测量传输线的阻抗。此方法简化了操作流程、规避了手动选择所导致的主观偏差，为传输线阻抗检测技术的发展提供了一种新方法。

摘要:特定辐射源识别在军事和民用领域中发挥着越来越重要的作用。随着深度学习技术的飞速发展，SEI方法的识别性能得到了显著提升。然而这些方法往往依赖于大量的辐射源样本数据，在样本数量有限的实际应用场景中表现不佳。针对这一问题，本研究提出了一种新颖的深度学习网络模型CRCPA-GCN用于实现小样本场景下的SEI。该模型在多层复数卷积神经网络中融合了CPCA和GCNet注意力模块，采用类重建和对抗训练的方法显著提升了小样本场景下的识别性能。本研究在公开数据集上进行了一系列实验验证，并与当前主流的SEI网络模型进行了比较。实验结果表明，在20 shot的学习条件下，所提出的CRCPA-GCN网络模型达到了95.81%的准确率，优于其他主流SEI网络，并且在鲁棒性方面表现出色。

摘要:针对普通脉冲远场涡流检测（PRFECT）无法定位管道缺陷周向位置的缺点，通过增加接收线圈数量，改变接收线圈和激励线圈的相对位置，设计了一种新型阵列式脉冲远场涡流检测探头。并且针对检测出的信号微弱且混杂噪声干扰的问题，提出了一种连续变分模态分解（SVMD）和奇异值分解（SVD）联合的信号降噪方法。首先将信号通过连续变分模态分解分解为一系列模态函数，然后通过皮尔逊相关系数筛选出用于重构的信号分量，再使用奇异值分解降噪方法对这些分量进行降噪，将降噪后的分量叠加可以得到重构信号，仿真和实验结果证明，新探头可以有效定位管道缺陷位置，新算法可以将关键信号降噪误差比降低至9.30，相较于目前算法有明显性能提高。

摘要:针对传统应变天平模拟信号传输方式存在抗干扰能力弱、传输距离短、线缆复杂等问题，开展了基于微型高精度数据采集器的一体化数字天平研制及应用。通过将微型高精度数据采集器嵌入测力天平，并且在微型高精度数据采集器中集成具有浮点运算能力的微控制单元，结合天平静态校准公式实现了天平实际力/力矩的实时解算和输出，并且实现了天平测量信号由模拟方式传输向数字方式传输的转变，提高测试系统的抗干扰能力。通过风洞内抗干扰测试表明，在常规高超声速风洞较为复杂的电磁环境下一体化天平信号传输几乎零干扰；通过开展高超升力体标模风洞试验验证表明，一体化天平试验重复性好（精度高），数据规律与常规天平测量结果一致，轴向力系数、法向力系数和俯仰力矩系数最大偏差分别为2.1%、1.8%和3.6%。

摘要:声发射检测方法目前被广泛应用在设备的缺陷检测方面，针对大部分设备产生的声发射信号幅度小，噪声大且特征难以提取的问题，本文提出了一种信号处理方法：基于皮尔逊相关系数包络熵最小原则的CCSO算法优化VMD中参数的处理方法。该方法在经典的鸡群优化算法之上融入了交叉算法，并通过改进的CCSO算法来精确优化VMD中的关键参数，即模态数K和惩罚因子α。通过采用基于新适应度函数的CCSO-VMD方法，对模拟信号进行分析，信噪比达到了25.814 1 dB。这一结果证明，基于新目标函数的CCSO-VMD算法能够显著降低噪声水平，同时最大程度地保留信号中的有效信息。此外，本文提出了一种综合频谱差异指标，CSDI值能有效区分不同状态下的声发射信号。

摘要:重度抑郁症表现为心情低落、思维迟缓，而情绪是人对客观事物的态度体验以及相应人脑神经元的行为反应。已有文章对抑郁症、情绪分类的分类网络进行搭建，但网络功能单一，只能完成单一分类任务，且没有很好的将心理疾病与人体的情绪、语言表达、眨眼等行为结合。本研究探讨情绪分类和抑郁症诊断的指标特征相关性，并设计网络模型跨种类跨数据集验证通过情绪诊断抑郁症的可行性。提取微分熵作为网络结构输入特征，使用卷积神经网络研究SEED-IV的情绪分类和MODMA情绪占比。并分析两种数据集的微状态参数，对具有相同微状态类型的样本进行分析并探索两者微状态之间的相关性。α与γ节律上的分类结果和微状态的相关系数差异能够较好进行情绪分类和抑郁症诊断。在验证了α与γ节律中均有参数呈现出情绪与抑郁症的相关性后，设计实验证明了通过增加微状态特征的方法可以捕捉到抑郁症患者异常大脑特性，可以在情绪识别CNN中添加有关联性的微状态参数完成抑郁症的诊断。

摘要:为了有效提高压力分级方法的精确度，实现多模态信息交互和多维立体融合特征的深层挖掘，提出一种基于模型分级的多模态压力识别方法。基于语音信号振幅特征和脑电信号各频段波幅特征，构建新的心理压力指数模型，并提出针对该模型的心理压力分级方法，有效解决了主观评估精度受限以及压力分类依据不明确等问题。以模型分级为依据重制MAHNOB-HCI数据集标签，构建了包含脑电时频空信息和语音时频信息的立体多维融合特征，避免了单特征识别方法导致的压力信息缺失问题。与单模态识别方法的对比分析，本文提出方法识别准确率分别提高了10.72%和3.36%；与常规双模态方法的对比分析，识别准确率提高了7.51%。综上表明，本文所提方法能够更准确的揭示异构数据全频段信息与心理压力的关联关系，有效提升了识别性能。

摘要:在火箭舱段环境参数测量中，传统的有线测量方式会增加火箭舱段的整体重量，因此采用无线传感网络代替传统有线测量的方式，对减轻火箭舱段重量具有重大意义。针对以上问题，提出一种基于自组网协议的无线传感网络，基于无线收发芯片CC1310搭建无线传感网络，选用915 MHz频段作为数据传输信道，并设计了自组网协议，网络中的无线传感节点只需和收集器保持相同的静态地址，节点上电后可自动入网，收集器会为每个节点分配独特的动态地址，同时添加CSMA/CA机制防止信道数据冲突，成功应用于此无线传感网络，测试结果表明：在无线传感网络数据传输速率为250 Kbps、信号采样频率为100 SPS的情况下，无线传感节点上电后可自动加入到收集器创建的网络中，并成功按照收集器配置的时间间隔定时上传传感器数据，在10 m范围内无节点数据丢失，最大工作电流19 mA，可满足运载火箭舱段内环境参数的测量需求。

摘要:针对传统虚拟注入法IPMSM的MTPA控制策略，其在信号注入阶段复杂的坐标变换过程以及信号处理环节由于带通滤波器与低通滤波器级联带来动态响应慢的问题，提出一种改进型虚拟注入法IPMSM的MTPA控制策略。首先，在虚拟信号注入过程直接将高频信号注入到采样滤波得到的id、iq中，简化复杂的开方运算过程；其次，根据改进后的虚拟信号注入方法推导新的MTPA判据公式，对高频响应信号进行信号解调后依次通过低通滤波器和积分器得到最优电流矢量角；最后通过仿真以及搭建8.4 kW的内置式永磁同步电机实验平台验证改进型虚拟注入法的有效性。实验结果表明，改进型虚拟注入法能够有效简化计算，且在消除级联响应后仍具有强鲁棒性，加载实验速度超调仅且只有3 r/min（0.375%），动态响应时间提高约0.2 s。

摘要:为了探究无人机航拍视角下细小裂缝难以检测和检测出现断裂的问题，基于U-Net架构提出了ASE-Net网络。首先，使用改进的VGG-16作为编码器，以便提取破损的特征信息；其次在最小尺度网络层引入多尺度特征融合（MSFF）模块、通道增强条形池化（CESP）模块；最后在解码阶段添加ECA_X注意力模块。实验结果表明，本文模型在自建的无人机航拍路面破损数据集上的mIoU、mPA、mPrecision分别达到0.820 9、0.930 2、0.865 1，相比于基线U-Net分别提高15.97%、12.72%、11.02%。最后，在开源数据集Crack500中验证了本文模型相比于其他主流模型具有更强的性能和泛化能力。模型能实现对路面细小裂缝、坑槽、修补的准确检测，有效解决了裂缝检测的断裂问题，可提升大尺寸航拍图像路面破损检测效果。

摘要:为了减少背景干扰对路面缺陷检测的影响，解决对小尺寸细长裂缝能够提取的特征十分有限的问题，本文基于YOLOv8模型进行了改进。首先，将网络中的C2f 融合动态蛇形卷积设计了C2f-Dysnake 模块改善对目标形状和边界的敏感性，增强了对细长裂缝的特征提取能力；其次，将重参数化泛化特征金字塔网络RepGFPN与动态上采样器DySample结合构成新的颈部网络RDFPN，增加了对低层特征图的关注度，提升了对小目标的检测能力；最后在主干网络中加入 MPCA注意力机制，捕捉不同尺度上的位置关系，提高主干网络的特征提取能力。实验结果表明，改进算法在RDD2022数据集上与原算法相比mAP50提高了2.3%，检测速度达到了98 fps，综合考量较其他算法有明显优势，验证了该方法的有效性和优越性。

摘要:膝骨关节炎是老年人群体的常见疾病，具有较高的致残性。依托深度学习算法开展膝骨关节炎的自动诊断，具有重要的应用价值。为此，提出了一种基于改进Swin Transformer模型的膝骨关节炎X光影像自动诊断算法。通过两层全连接层加ReLU激活函数的结构替换颈部网络的全局平均池化层，对迁移学习进行保护；在头部网络中添加全连接层与Tanh激活函数，组合出更多非线性特征；在数据预处理和模型训练过程中，分别依托Albumentations库和添加Mixup模块以此实现数据增强处理。实验结果表明，所提算法能够有效提升膝骨关节炎X光影像的分类精度，在Kaggle网站的公开数据集上诊断精度达到76.0%；同时，经过在其他膝骨关节炎X光影像数据集与不同领域的医学影像数据集上进行泛化实验，结果表明其具有较好的泛化能力，进一步证明所提算法的有效性。

摘要:针对LSTR算法在实际应用中存在的提取特征尺度单一及缺乏对车道局部特征有效捕捉的问题。本文首次将Vit-CoMer骨干网络用于车道线检测任务中，提出LSCoMer车道线检测模型。首先，在特征提取网络后使用MRFP丰富多尺度特征,提高检测精度；其次，在Transformer结构的开始和结束位置集成CTI模块，以促进CNN的局部特征与Transformer的全局特征之间有效融合,强化后者在局部细节上的敏感性。实验结果表明，本文方法在TuSimple数据集上准确率为96.68%，较原LSTR方法提升0.5%且显著优于PolyLaneNet等同类方法，在CULane数据集中，本文方法F1分数比LSTR方法提升3.02%。

摘要:针对钢材表面小目标缺陷占比小，对比度低，导致钢材表面小目标缺陷检测模型提取丰富缺陷特征失效的问题。基于联系上下文信息和增强特征融合之间的关系，对钢材表面小目标缺陷检测问题提出以下解决方案：首先，结合滑动窗口机制Swin Transformer，利用分层结构和局部窗口整合不同特征块的特征信息，以在降低卷积操作密集性的基础上增强小目标缺陷特征信息的对比度；其次，采用坐标注意力机制使模型获得更多的位置信息，以增强小目标缺陷特征信息的多样性；最后结合具有丰富梯度流信息的特征融合模块CSP-FCN，提出了基于自注意特征融合的钢材表面小目标缺陷检测模型SFNet，该模型将不同尺度特征融合以产生丰富的语义信息，增强钢材表面小目标缺陷的特征表达能力。实验结果表明，SFNet在NEU-DET和GC10-DET公开数据集上的检测性能优于目前经典的目标检测模型。此外，所提模型在参数量减少为原来1/2的基础上平均精度值分别提升了3%和3.7%。

摘要:在恶劣和多变的水下环境中工作的设备是进行水下研究和开发的基本保障。现阶段的水下目标检测模型参数量和计算量过大，在资源有限的水下设备上部署受限。为解决水下检测模型参数量和计算量过大问题，提出一种轻量级的水下目标检测模型RCE-YOLO。首先，利用RFAConv的空间注意力权重来改进CBS处理接受域信息的能力和提升C2f对空间特征信息融合的能力，增强模型对小密集目标的检出能力。其次，融合CCFM与Dysample模块，该融合模块能够更有效的利用不同尺度信息并通过内部的点采样方法减少原先采样产生的模糊和失真。最后，在SPPF前向传播过程中融合高效多尺度注意力机制，该机制使得模型重点关注水下目标关键信息，降低误检率和错检率。实验结果表明，改进的轻量级模型在数据集DUO上进行验证，mAP50、mAP50:90值分别达到83.6%、64.2%，相较于YOLOv8基准模型mAP50、mAP50:90值分别提升了1.4%、1.2%，参数量和计算量分别下降了32.3%、0.9 G。相较于其他目标检测模型满足了恶劣多变环境下的水下目标检测需求，为水下设备轻量级部署奠定基础。

摘要:为了能够准确的识别老人摔倒姿态，提出了一种改进的YOLOv8s摔倒检测模型。首先，在YOLOv8s模型的主干网络中引入SE注意力机制模块，将通道特征分成多个子图特征，让不同组的特征进行融合，使网络自适应地聚焦于关键特征，抑制对当前任务贡献度较小的特征，提高了特征提取能力；其次，用EIoU替换CIoU损失函数，加快收敛速度，提高了模型的精确率和稳定性；最后，将训练好的模型在URFD+等数据集上验证。实验结果表明，该模型精确率达到了99.50%，召回率达到了99.00%，mAP50达到了99.50%，比原模型的性能全面提升。与YOLOv5s+K-means++模型比较，精确率提升了3.22%，召回率提升了5.32%，mAP50提升了2.38%；与C2D-YOLO模型比较，精确率提升了10.00%，召回率提升了11.40%，mAP50提升了7.80%；与YOLOv5s+C3new模型比较，精确率提升了2.50%，召回率提升了6.80%，mAP50提升了4.1%。改进后模型较原模型和目前先进模型有较大的优势。