摘要:本文提出了一种针对单声道麦克风的室内自定位算法，通过生成两对偶极子声场并结合正交检测技术，在有限的计算资源环境下实现了高效定位。相较于传统分时驱动模式，本算法引入了频分复用技术，大幅提升了定位速度，同时展现出卓越的鲁棒性。数值仿真实验结果表明，在相同环境条件下，本文改进的算法通过同步驱动两个偶极子，能够精确估计方位角和仰角，且与原算法相比，平均误差不超过0.5°，同时定位时间缩短了3~4 s。该算法不仅在定位时效性上显著优于现有方法，还能有效保证定位的精准性，具有在室内定位领域的重大应用价值。

摘要:为了克服现有三路波导功率分配/合成器的不足，提出一种新型Ku频段三路波导功率分配/合成器。该结构由分支波导定向耦合器、共面魔T、新型90°弯波导和波导匹配负载组成。在此基础上，构建了一种Ku频段三路波导功率分配/合成网络。采用三维电磁场仿真软件HFSS进行了结构建模和优化仿真，制作了样品并进行了测试。测试结果表明在13.75~14.5 GHz频率范围内，三路波导功率分配/合成网络传输损耗小于0.12 dB，回波损耗优于17 dB。经计算，其合成效率大于98.6%，是一款性能优良的功率分配/合成网络。

摘要:针对现阶段太阳能电池板缺陷检测方法精度低、速度慢的问题，提出了一种基于改进YOLOv11的缺陷检测算法。首先，在骨干网络中引入SimSPPF模块，优化了特征提取过程。此外，采用Slide Loss损失函数提升了模型对困难样本的关注度。同时，在C2PSA中引入LSKA注意力机制，利用分离卷积核增强特征提取能力，并应用Mish激活函数增强网络非线性。最后，引入Strip Pooling策略，提高了模型对目标形状和分布变化的适应性。实验结果显示，改进算法Persion达到86.8%，较原始算法提高3.3%，mAP@0.5达到90.1%，较原始算法提高2.6%，检测速度达到149.254 fps，满足工业生产中太阳能电池板缺陷检测高精度、高效率的要求。

摘要:首先针对单一传感器在安装和穿戴过程中易出现的漂移和传感失效问题，设计了一种阵列式传感器采集系统，然后对常见的五点阵列式布局进行研究，通过理论分析和对比实验确定传感器最佳布局方式，接下来构建包含40人、7种模式的步态数据集，同时针对现有的嵌入式识别网络存在全局信息丢失、计算和内存消耗较大、对边界信息处理不足等问题，提出一种基于编码解码的并行注意卷积网络的步态识别算法，最后设置多模式运动步态识别实验，对该算法的性能进行验证。实验结果表明，该算法能够快速、准确的识别出7种常见的人体步态模式，平均准确率在95%以上，具备良好的性能。

摘要:侧翻是失能人群护理的重要环节，由装置自主执行侧翻流程已成为无人护理发展的重要任务之一。为提升侧翻类装置的安全性与智能性，以人体侧翻过程中必然会产生的压力信息作为核心指标，构建相关模型估计人体侧翻状态并指导控制系统执行。采用分析力学由人体侧翻过程中肩部与臀部七个压力点构造矩阵函数，依据解剖学原理将身高与体重作为可变参数，实现模型的主动适应。通过余弦相似度与皮尔逊相关系数共同评估实际压力与理论压力，最小相似度能够达到0.826 9，提升模型抗干扰能力，实现人体侧翻状态的估计。构建的人体侧翻状态估计模型进一步分析了失能人群的侧翻动作，对康复辅具智能化、健康状态评估以及居家常态化照护等方面具有重要意义。

摘要:针对3D目标检测任务中行人和骑行者的检测精度较低问题，以Voxel-RCNN为基准算法进行改进，提出了一种基于注意力残差网络和混合池化的3D目标检测算法来提升检测精度。首先，设计了一种融合残差网络和注意力机制的新型2D骨干网络，通过残差网络结构来增强模型对不同目标尺寸的适应性，同时引入注意力机制以聚焦于关键区域，提高特征表示能力；其次，提出了一种新型的 MLP 池化方法，同时设计了一种结合卷积的注意力池化方式，两种池化方法不仅能够有效保留小目标的局部几何细节信息，还能增强全局语义特征表达能力，从而进一步提升对复杂场景中多样性目标的捕捉能力。在公开数据集 KITTI 上的实验结果表明，Pedestrian和Cyclist类别的平均精度(mAP3D)分别达到了54.06%、76.85%，相比较于基准算法提升了3.43%、3.03%。该实验结果证明了所提方法的有效性。

摘要:为针对煤矿电机车井下复杂工况导致的永磁同步电机控制抗干扰能力不足、系统精度差与收敛速度慢的问题,提出一种基于改进蜣螂鱼鹰算法的BP神经网络PID的智能控制方法。首先，将改进蜣螂算法与鱼鹰算法结合起来，设计一种改进蜣螂鱼鹰算法，鱼鹰算法的全局搜索策略替代蜣螂算法的滚球阶段；其次，再引入正弦学习因子提高算法勘探能力，动态螺旋搜索提高算法的全局搜索性能，自适应t分布扰动和分段函数方法跳出局部最优，提高解的质量。该算法对BP神经网络的学习因子和惯性因子进行优化,使得神经网络更加快速输出PID最佳参数；最后，添加电压前馈解耦来抵消永磁同步电机耦合项，提高永磁同步电机动态响应。通过Matlab/Simulink仿真和RTLAB半实物平台的实验,对改进蜣螂鱼鹰算法BP神经网络PID控制器与传统PID控制器进行对比分析,仿真结果表明:当负载转矩发生突变后,目标转速为1 200 r/min时，改进蜣螂-鱼鹰算法BP神经网络PID控制器相较于传统PID控制恢复时间以及超调量分别减少约98.3%、66%，实验结果表明：负载突增和转速突变时，相对于PID控制、PSO控制、BAS-PID控制，IDBO-OOA-PID转速控制转速波动更小、转速回到设定值时间更短、电流响应更平稳，验证了IDBO-OOA-PID转速控制器具有较好的抗干扰能力、稳定性、鲁棒性。

摘要:在智慧电网的整体发展趋势下，为解决大规模设备管理中效率低下的问题，本文设计并提出了电网大规模设备盘点智慧系统。该系统通过整合机器人巡检技术、物联网数据采集手段及智能化数据处理技术，为大规模电网设备的自动化巡检与高效管理提供了一种系统化的解决方案。然而，RFID标签冲突问题成为该系统在密集标签场景下高效运行的关键瓶颈。为此，本文在智慧系统的设计基础上，面向该系统提出了一种智能增强型动态帧队列算法（EFQ）。EFQ算法通过动态帧调整与优先级优化策略，提升了高密度场景下的识别效率与系统稳定性。本文对EFQ算法与IABS算法、ICT算法的性能表现进行了对比。实验结果表明，EFQ算法在吞吐量和冲突率方面表现出显著优势，冲突率降低超过30%，系统效率提升约15%。尽管在识别时间上与其他算法相比无显著差异，但EFQ算法的整体性能更加稳定，尤其适用于密集标签场景的设备管理需求。

摘要:抖动是限制电路系统性能上限的重要原因之一，对抖动的各个成分进行分解很有必要。传统的时间延迟相关抖动分解算法在分解结果的准确性、稳定性以及运算的时效性上均存在不足。本文结合最小二乘法提出了一种拟合方法，能够有效地从受到随机性抖动成分影响的TLC函数中提取出抖动分量信息，从而避免了随机性数据对方程组的影响，增强了算法的稳定性。同时，引入FFT算法，使TLC算法能够更准确、高效地分解出抖动分量的频点信息，减少了算法的运行耗时。为验证改进算法的有效性，本文设计实验将所提出的改进算法与已有的改进算法进行对比。实验结果表明，改进的TLC算法分解出的抖动参数结果更准确，稳定性大约提升了41%~54%，时效性大约提升了52%~68%。

摘要:针对综合能源系统中多元负荷的随机性和高波动性所带来的挑战，现有的负荷预测方法通常难以实现高精度和稳定的预测效果。为解决这一问题，提出一种基于模态分解和多模型融合的IES短期负荷预测方法。首先，利用最大互信息系数对输入特征进行筛选，旨在有效识别与负荷变化相关的关键因素；其次，将样本熵结合互信息为适应度函数，采用指数三角优化算法获得VMD的最优参数组合，从而实现对IES负荷的有效分解，得到多个本征模态函数；接着，采用排列熵对分解结果进行筛选，提取出反映负荷变化特征的低频和高频分量；最后，采用BiLSTM网络对低频分量进行预测，并通过BiTCN-LPTransformerBiGRU模型对高频分量的预测，将各分量的预测结果叠加得到最终预测结果。通过对实际负荷数据验证，以春季电负荷为例，该模型的RMSE、R2、MAPE分别为118.394 kW、0.991和0.351%，相较于传统模型，显著提高了预测精度，验证所提方法的有效性。

摘要:在基于多智能体一致性算法的电力分布式经济调度中，发电单元间的信息交互依赖于通信网络，因此通信网络的拓扑结构对调度系统的性能具有重要影响。针对事件触发一致性算法下的调度系统，为进一步提升算法收敛速率，同时减轻系统通信负担的增加，提出了一种基于贪心算法的通信网络拓扑优化方法。该方法引入特征比作为性能评价指标来兼顾一致性算法收敛速率和系统通信频率，并通过逐步向通信网络拓扑中加边的方式确保每次特征比的增量最大化，从而实现通信拓扑的优化，提升调度系统的整体性能。仿真结果表明，所提方法与仅考虑系统通信频率的拓扑优化方法相比，一致性算法收敛速率提升了19.1%；与仅考虑一致性算法收敛速率的拓扑优化方法相比，系统通信频率节约了5.6%；这表明本文方法在兼顾一致性算法收敛速率与系统通信频率方面更为均衡。此外，仿真实验还验证了拓扑优化后调度系统具有较强的鲁棒性。

摘要:针对传统A*算法在无人救援艇路径规划中存在节点数量过多、计算效率低、搜索时间长及路径不够平滑等问题，提出了一种改进的A*路径规划算法。通过加权优化启发式函数，并改进邻域搜索策略，在保证路径最优的同时有效减少搜索节点和搜索时间；利用贝塞尔曲线对路径进行光滑处理，优化路径的平滑性和稳定性，减少救援艇运动时的震荡，提高了运动效率和安全性。实验结果表明，在多种设计的地图环境中，相较于传统A*算法，改进后的A*算法在搜索节点数量上分别减少了约34.3%、56.9%和66.8%，在搜索时间上分别缩短了47.5%、68.9%和79.3%。这一优化大幅提升了路径规划的效率与搜索速度，使其在复杂环境下更适用于无人救援艇的路径规划任务。

摘要:癫痫是一种常见的神经系统疾病，其诊断主要依赖于脑电信号的分析。近年来，基于深度学习的方法在癫痫检测中得到了广泛应用，但这些方法通常依赖于单一的特征提取技术，且大多忽略了EEG信号的空间域特征。为了捕捉EEG信号的空域特征，研究人员尝试引入EEG的图表示，并结合图神经网络模型进行建模。然而，现有方法的图表示通常需要每个顶点遍历所有其他顶点来构建图结构，导致较高的时间复杂度，难以满足临床实时诊断的需求。针对上述挑战，首先提出了核心邻域图结构，在此基础上，进一步提出了基于双视图输入的癫痫自动检测和分类框架——DV-SeizureNet。该框架能够同时学习EEG信号的时域、频域和空域特征，实现癫痫异常检测和发作分类。在TUSZ数据集上的实验表明，DV-SeizureNet在癫痫检测任务中达到91.4%的准确率，优于现有最先进方法2.1%。在分类任务中，模型对4种癫痫发作类型的平均分类准确率为82.8%，F1-score为81.2%。DV-SeizureNet通过双视图学习框架，全面提取并融合EEG信号的时空频域特征，在癫痫异常检测和发作分类任务中表现优越，为临床诊断提供了可靠的辅助工具。

摘要:为了提升RFID定位技术在复杂环境中的精度、鲁棒性和实时性，本文提出了一种基于多节点边缘计算协同的RFID相控阵智能定位方法。该方法利用相控阵天线实现波束动态控制，结合多节点边缘计算处理大规模标签数据，从而降低多路径效应和信号衰减的影响。同时，系统集成A3C强化学习算法，根据环境变化动态优化定位参数，提高系统适应性和稳定性。实验分别在标准环境和复杂环境下进行测试，复杂环境中模拟了大量金属货架、多路径效应和动态干扰源，并对比RSSI、TDOA及本文方法的定位误差和准确率。实验结果表明，在标准环境中，本文方法的定位误差降低至0.8~0.9 m，准确率达到92%；在复杂环境中，误差控制在1 m以内，准确率保持在90%以上，显著优于传统方法。此外，在智能仓储资产管理系统中的实际应用验证进一步证明了该方法的高精度和鲁棒性，盘点准确率从85%提升至96%，误判率降至1.5%。本文研究为RFID定位技术在智慧城市、电网资产管理和物流仓储等领域的应用提供了可靠的技术支撑，展现出优异的环境适应性和高效的定位能力。

摘要:为实现淡水池塘中无人水产养殖船的精准投饵，提出了YOLO-Crab+改进的DeepSORT的河蟹计数方法。首先，针对水下河蟹图像模糊、对比度低等问题，提出了一种基于CLAHE预处理下的YOLOv8的河蟹检测模型YOLO-Crab。YOLO-Crab在主干中增加坐标注意力机制，提高检测精度，同时，通过SimSPPF池化和GSConv+Slim Neck设计减轻模型量级。改进的DeepSORT算法用DIOU匹配替代IOU匹配来解决水草遮挡导致的河蟹ID跳变问题。实验表明，YOLO-Crab模型检测精度和F1分别达到了97.3%和94%，计数方法平均精度为81%。同时，将模型移植到Jeston AGX Orin上，检测精度达到95%，检测速度为60 fps，提升了50%，计数精度为78%，能够为无人水产养殖船精准投饵提供可靠依据。

摘要:近年来，图像生成领域的技术取得了显著进展，但图像修复任务中修复区域与未修改区域之间的一致性仍是一个普遍存在的挑战。本文旨在提出一种基于扩散模型的两阶段图像修复模型（Diff-2sIR），以提升修复区域与未修复区域的一致性，进一步提高图像修复质量。本文以扩散模型理论为基础，设计了一种两阶段修复框架。通过改进U-Net架构和扩散模型采样算法，对初步修复结果进行二次细化修复，缓解了修复区域与未修复区域之间的不一致性问题。在CelebA-HQ数据集的人脸修复任务中，Diff-2sIR模型取得了最优FID分数（2.92），显著提升了修复质量。实验结果表明，该模型在指导模块修复结果的基础上进一步细化修复效果，展现了卓越的性能。本文提出的Diff-2sIR模型有效解决了修复区域与未修复区域之间的不一致性问题，为图像修复任务提供了一种新的解决方案，具有重要的理论意义和应用价值。

摘要:针对煤矿井下输送带中的大块矸石和锚杆等异物被遮挡且异物尺度多变容易导致漏检误检问题，提出了一种改进的煤矿井下输送带异物检测模型SDGW-YOLOv11。首先为了通过多视角特征融合和一致性正则化，从多个位置和尺度上提取特征，对遮挡异物也进行良好的检测，在YOLOv11的颈部网络中引入SEAM注意力机制，减少了遮挡对检测干扰；为了改善模型对异物自身以及被遮挡的尺寸变化的适应能力，设计C3k2_DCN模块，并添加到YOLOv11骨干网络中，提高模型对异物的局部感知能力；最后为了防止添加注意力机制导致模型过大，影响检测速度，对模型进行优化，使用GhostConv代替部分Conv减少模型的参数量，并采用WIoU损失函数替换原有损失函数提高收敛速度。实验结果表明，SDGW-YOLOv11模型检测精度可达86.1%，相对于原模型提高了4.6%，改进的模型检测速度达82 fps，可充分满足输送带异物实时检测要求，改进的模型在精确率和mAP@0.5指标上均高于Faster R-CNN、SSD、YOLOv3、YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11模型，减少了异物遮挡以及尺度变化的漏检误检情况，能更好的适应煤矿输送带异物检测场景。

摘要:针对无人机航拍图像中目标密集、背景复杂导致小目标检测精度较低的问题，提出了一种改进的航拍目标检测算法（MF-YOLO）。首先，增强YOLOv8的多路径特征融合能力，整合不同层次特征以保留浅层细节，提高小目标检测精度；其次，采用EMA注意力机制，提高目标区域识别率和目标框定位精度，有效区分目标与背景区域；然后，提出密集注意层（DAL），通过聚焦密集目标区域和抑制无关特征，提升算法对密集区域的特征提取能力；接着，设计挤压激励检测头，结合SE注意力机制抑制冗余特征，进一步提升小目标检测精度；最后,构建视频数据集并设计目标检测系统，以可视化算法检测效果。在VisDrone2019数据集上的实验验证表明，MF-YOLO的mAP0.5达到30.3%，较基线算法YOLOv8n提升3.4%。结果显示，该算法显著提升了无人机图像的目标检测性能，具有广泛的应用前景。

摘要:水下图像存在蓝绿色偏、清晰度与对比度低等因素严重影响水下研究的准确性和可靠性。针对上述问题，本文提出了一种基于多尺度残差融合的水下图像增强网络。首先，提出一个多尺度通道特征提取模块MSCFE，MSCFE模块对各个通道独立建模，避免通道之间的信息干扰，同时引入通道注意力对关键特征进行强化，有效增强颜色与细节。然后，提出一个全局-局部色彩校正模块GLCC，GLCC模块采用局部与全局两分支分别对局部颜色细节和长程依赖关系进行建模以校正图像色彩。实验表明，在UIEB数据集上，增强后的图像的结构相似性达到了0.937 8、峰值信噪比达到了23.768 7、水下彩色图像质量评价指标达到了0.568 9、图像信息熵达到了7.572 3；在EUVP数据集上，增强后的图像的结构相似性达到了0.910 5、峰值信噪比达到了25.169 9、水下彩色图像质量评价指标达到了0.525 3、图像信息熵达到了7.347 9，优于其他主流方法。

摘要:基于机器视觉的水下管桩裂缝检测在工作时往往面临着嵌入式设备计算资源有限、实时检测速度慢的问题，为了解决这些问题本文提出了基于管桩清洗机器人的管桩裂缝自动识别方法。设计了一种轻量化网络检测算法 YOLOv8-MLLA-Mobilenetv4-WIoU(MWM-YOLO)。在水下环境拍摄获取低质缺陷图像并进行数据增强，扩充数据集；针对浑水下低质图像，针对图像增强与目标检测不匹配所导致的抑制作用，利用MLLA自注意力精准聚焦关键特征区域，在保持高分辨率输出的同时，有效抑制背景干扰，从而增强图像增强与目标检测的协同作用。同时采用最新的Mobilenetv4主干网络，降低特征网络的参数量和计算量。在此基础上，考虑低质图像数据标注难免包含低质量示例，使用 WIoU损失函数替换原YOLOv8网络模型中的损失函数，提高模型泛化性能。实验结果表明：MWM-YOLO模型权重大小为14.9 MB，较原模型减少了30.3%。平均精度达到了89.1%，推理速度为137.54 fps，优于其他模型。改进后的网络模型相比原网络，在保持缺陷识别精度的同时，可以轻量化部署到边缘计算设备，为水下管桩清洗机器人提供技术支持。

摘要:为解决复杂施工场景中安全帽佩戴检测因人员密集、遮挡和目标体积小，导致模型出现漏检和误检的问题，本文提出一种基于改进的YOLOv8的安全帽佩戴检测算法。首先，引入基于大核深度可分离卷积的CMUNeXtBlock模块，通过将深度可分离卷积和反向瓶颈技术相结合，提高网络的全局感知能力；其次，设计C2FICB模块替换主干网络中的C2f，融合不同通道和空间位置之间的语义特征，强化网络对多尺度的泛化性，并在颈部网络设计P2微尺度目标检测层，提高网络捕捉局部特征的能力；最后，提出一种基于感受野注意力卷积的RFAConv head(RFAHead)检测头，优化空间特征的表达，进一步强化模型对全局特征的提取能力。实验结果表明在数据集Safety helmet上，改进后的模型比基线模型mAP@0.5的值提升了5.2%，mAP@0.5-0.95的值提升了3.9%，有效提高安全帽佩戴检测模型的精度。