- 当期目录
- 优先出版
- 最新录用
- 下载排行 过刊浏览
-
2024,47(19):1-8, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):9-16, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):17-23, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):24-33, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):34-43, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):44-53, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):54-62, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):63-69, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):70-78, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):79-87, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):88-95, DOI:
Abstract:
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%。
-
2024,47(19):96-103, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):104-113, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):114-122, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):123-128, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):129-136, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):137-145, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):146-154, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):155-163, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):164-171, DOI:
Abstract:
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%。
-
2024,47(19):172-180, DOI:
Abstract:
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%。
-
2024,47(19):181-189, DOI:
Abstract:
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。
-
2024,47(19):190-196, DOI:
Abstract:
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。
2024年第47卷第19期
研究与设计
理论与算法
数据采集及信号处理
信息技术及图像处理
-
改进基于YOLOv8的轻量化钢材表面缺陷检测算法
Abstract:
为了解决钢材表面缺陷检测模型参数量大、计算复杂度高以及对运算平台资源要求高的问题,提出了一种轻量化的改进算法。首先,使用ShuffleNetV2作为改进后的主干层,在降低模型复杂性和计算量上具有显著效果；其次,在SPPF模块后加入足够灵活和轻量的通道注意力(CA)机制,同时使用双向特征金字塔网络(BiFPN)改善特征融合,提高了特征信息流动效率；最后,使用轻量级双卷积核(DualConv)替换C2f中的卷积层,通过分组卷积策略实现参数量的减少。实验结果表明,改进后的模型相比于原始的YOLOv8n,在保持检测精度的前提下,实现了轻量化。参数量为原来的56.2%,体积和计算量分别降至3.6MB和4.8GFLOPs,相比原模型分别降低了42.86%和41.47%,模型的轻量化降低了部署成本,适合实际部署和应用。
- 1
-
用于输电通道树障砍伐量核算的树桩检测算法
Abstract:
在为保护配电网安全而进行的树障清理工程中,人工核算砍伐量的方式面临核算结果主观性强、管理困难等问题,而现有算法精度较低,错检、漏检多,鲁棒性较差,因此,提出了用于输电走廊树障砍伐量核算的树桩检测算法。针对配电网清障场景复杂、树干与树桩难以区分导致砍伐量核算不准确的问题,设计了基于Context Guide Block的特征提取模块；引入RepGFPN与Dysample结构对颈部网络进行优化,有效融合环境上下文语义信息与树桩局部细节特征；随后,算法设计了基于LW-SEAM的树桩检测头,优化了遮挡情况下的检测效果。模型在测试集上的P、R和mAP50指标分别提升到了85.5%、76.4%、80.4%,在复杂背景和遮挡情况下对树桩检测有较好的检测效果,能够为实现智能化工程核算提供技术参考。
- 1
-
曲线匹配矫正扩散网络的LDCT图像去噪)
Abstract:
低剂量CT检查的使用极大减少了CT检查的辐射剂量,但却导致了CT图像中噪声增加和伪影增多等一系列问题,从而降低了图像质量和准确性,影响医生在诊断过程中的判断。而近年来生成式模型在解决这一问题上表现出了其优秀的性能,然而生成模型在生成过程中仍存在着容易生成混淆和结构性不足的问题,为了解决这一问题,构建了一个条件扩散去噪网络模型,并在此基础上引入了可训练的曲线矫正模块来对不同噪声等级进行矫正处理,并入了联合损失函数。实验结果表明,所提出算法相较于对比算法取得了较优去噪结果,在数据集测试中得到了35.70和0.9128,在所选取方法中获得最优效果,同时在不同剂量的低剂量CT图像中取得了较好的泛化性,可以保持较优秀的降噪水平。
- 1
-
基于预定义时间的四旋翼无人机轨迹跟踪控制
Abstract:
针对四旋翼无人机的轨迹跟踪问题,为抑制模型不确定性和未知外部干扰对系统稳定性的影响,本文提出了一种基于预定义时间的指令滤波器反步控制策略。首先,设计了预定义时间扰动观测器,对系统的不确定性和未知外部干扰进行实时、精确的估计。其次,为了有效缓解反步控制策略中的“微分爆炸”问题,设计了预定义时间指令滤波器。在此基础上,基于反步法进一步设计了位置和姿态控制器,提升了系统的控制精度和响应速度。最后,通过李雅普诺夫理论验证了所提控制策略的稳定性,并通过仿真实验验证了该策略的有效性和鲁棒性。
- 1
-
结合非相邻特征的轻量化道路多目标检测算法
Abstract:
在复杂道路环境下进行多目标检测时，现有算法存在识别效果差、参数量大、计算复杂度高等问题，不适合在资源有限的移动端设备部署。对此，基于YOLOv7-tiny提出一种结合非相邻特征的轻量化道路多目标检测算法。首先，设计轻量级非相邻特征金字塔网络Tiny-AFPN对不同尺度的非相邻特征进行融合，减少因尺度差异造成的特征损失，实现更丰富的跨尺度信息交互，提升模型的泛化能力。其次，通过引入分布偏移卷积DSConv，重新设计了高效层聚合网络 ELAN，并命名为ELAN-DS，在优化高效层聚合网络、降低模型复杂度的同时提升特征表达能力。最后，采用MPDIoU损失函数，增强网络对目标的检测能力，提高了边界框回归的准确性。在SODA10M的实验中，改进后的YOLOv7-tiny算法相较于原模型的准确率、mAP@0.5和召回率分别提升了1.7% 、1.4%、5.9%，参数量和计算量分别减少了8.2%和41.5%，有效降低了模型的参数量和计算复杂度，大幅度提升了模型的检测速度，为在边缘设备上的部署提供了可能性。
- 1
-
基于改进YOLOv8的遥感图像检测算法
Abstract:
针对小目标在遥感图像中的局限性，如图像背景复杂、小目标分布密集、目标尺度多样等问题，本文提出了一种基于YOLOv8n的改进算法。首先，设计了一个多尺度空洞注意力模块，在主干网络中引入多尺度空洞注意力机制与C2f模块结合，以有效捕捉多尺度的语义信息并减少自注意力机制的冗余；其次，设计了一个残差快速卷积模块，减小模型计算量并提高特征提取能力；最后，使用PIoU v2-Iou损失函数代替CIOU损失函数，提升模型的检测精度。通过在DOTA、RSOD和VisDrone2019数据集上的实验结果显示，改进后YOLOv8n模型与原模型YOLOv8n相比，mAP分别提升了2.7%、3.3%和3.8%，计算量降低了0.5GFLOPs，验证了新算法的有效性。
- 1
-
基于FPGA的自适应白平衡算法实现
Abstract:
针对自动白平衡算法(Auto White Balance,AWB)通常存在适用场景有限等问题,考虑硬件实时处理等因素,提出了一种基于直方图调整的自适应白平衡算法,并使用现场可编程逻辑门阵列(FPGA)对提出算法进行硬件实现。首先,统计彩色图像不同颜色通道的直方图,然后利用不同颜色通道直方图判断通道间直方图形态的相似度,并以此为条件对不同的彩色图像采用自适应直方图调整算法进行白平衡校正。实验结果表明,该算法适应性较好,对颜色丰富和含有大面积色块的图像都有良好的处理效果,主观评价和客观评价较单一算法有所提高,且能在嵌入式设备上实时处理分辨率为1280*720@30fps的图像,工程应用前景良好。
- 1
-
基于改进YOLOv8的排水管网缺陷检测*
Abstract:
针对城市排水管道缺陷易受背景干扰、特征尺度多变以及现有检测模型存在检测准确率低、误检率高等问题，本文提出了一种基于改进YOLOv8的缺陷检测算法。首先，设计DSK模块并嵌入主干网络的C2f模块中以扩大感受野，提高模型对多尺度缺陷特征的提取能力；其次，引入Slim-neck网络结构对颈部网络进行改进，对缺陷特征信息进行有效利用和融合，并有助于实现模型的轻量化；最后，采用FocalEIOU损失函数以更好地提高对较小缺陷目标的检测性能和模型的收敛速度。在管道缺陷数据集上的实验结果表明，本文改进的算法在70.4帧/s的检测速率下，mAP达到了67.5%，相比于原始YOLOv8算法，mAP值和检测速率分别提升了3.8%和1.7帧/s，表现出了良好的检测性能。针对实际应用目的，本文基于改进算法开发了一款能够实时检测管道缺陷的系统软件，通过实际项目检测，验证了本文改进的算法能够满足城市排水管道缺陷检测任务中高精度、实时检测的需求。
- 1
-
一种抗差估计的GNSS/UWB/IMU集成式室内外无缝定位方法
Abstract:
针对单导航源定位系统在室内外场景切换时存在定位精度低和连续性差的问题，提出了一种抗差估计的GNSS/UWB/IMU集成式室内外无缝导航定位方法。在面对室内外复杂场景切换的情况下，采用抗差估计算法对GNSS与UWB的观测信号进行置信度评估和融合，并将融合的数据与惯导系统数据相结合，利用扩展卡尔曼滤波算法实现定位。为了评估算法在干扰和噪声下的导航定位精度，将惯导定位模块、卫星定位模块以及超宽带标签集成到一起进行实验。实验结果表明，所提融合定位方法的东向、北向定位均方根误差分别为6.95 cm和6.89 cm，最大定位误差为28.55 cm；在室内外过渡阶段，系统能够保持连续准确的定位，提高了复杂多变的室内外环境下的导航定位精度和稳定性。
- 1
-
聚焦边缘与多尺度特征的轻量化违禁品检测算法
Abstract:
针对X射线安检图像中背景复杂、尺度多变、小尺寸目标难以检测等挑战,提出一种聚焦边缘与多尺度特征的轻量化违禁品检测算法LEM-YOLO。首先,设计轻量化边缘特征增强模块LEFE以构建EFE_C2f,增强模型边缘特征提取能力。其次,设计高效多级特征融合金字塔网络EM-FPN,利用动态上采样Dysample和层次尺度特征金字塔网络HS-FPN,增强多尺度特征融合并减少计算冗余,同时采用动态特征编码模块DFE,保留小尺寸目标的全局信息。最后,使用Shape-IoU作为边界框回归损失函数,聚焦边框形状和自身尺度,提升目标定位精度。实验结果表明,在公开数据集SIXray上,LEM-YOLO的mAP达到了94.63%,比原算法提升了2.56%,同时模型体积下降了50.67%,与同类算法相比能更好满足违禁品检测场景的需求。
- 1
-
基于注意力门控多层感知器睡眠分期研究*
Abstract:
睡眠分期在睡眠障碍诊断中具有重要意义。目前的自动睡眠分期方法大多集中在研究时域信息,且睡眠阶段之间的过渡规则往往无法被识别和捕获,导致睡眠分类准确率低。为解决这一问题,提出基于单通道脑电(EEG)信号的融合多尺度特征和注意力门控多层感知器的睡眠分期方法(Multi-scale features and Attention gated multi-layer perceptron SleepNet? MA-SleepNet)。该模型由多尺度特征提取模块、压缩激励网络模块和注意力门控多层感知器网络模块组成。多尺度特征提取模块采用双通道卷积从脑电信号中提取不同尺度波形特征；压缩激励网络模块采用压缩激励模块学习多尺度特征的重要程度,提升有效特征；注意力门控多层感知器模块将多层感知器与门控机制结合起来,同时加入简单的自注意力机制,实现不同维度之间的数据通信,整合信息中的有效特征。在Sleep-edf-20和sleep-edf-78数据库上MA-SleepNet模型分别达到了86.1%和83.2%的睡眠分期准确率。与现有典型研究结果相比,该方法提高了分类性能。
- 1
-
改进YOLOv8的无人机航拍图像小目标检测算法
Abstract:
针对无人机航拍图像中存在的小目标特征提取能力不足及尺度多样性的问题，提出了一种改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法。首先，新增小目标检测层P2，增强模型的小目标检测能力。其次，设计了双向特征对齐融合方法对颈部进行改进，结合特征对齐模块和双向特征金字塔的思想，提升模型的多尺度融合能力，实现更完整的特征融合。然后，设计了双层路由-空间注意力模块加入主干中，通过串联双层路由注意力和空间注意力模块，加强对目标的特征捕获能力。最后，设计了损失函数Focaler-XIoU，解决样本难易分布对边框回归的影响，增强模型的稳定性和检测效果。实验结果表明，改进的网络模型在VisDrone数据集上mAP50提升了9.2%，相比目前主流的目标检测算法，有更优的检测效果，能够很好地完成无人机航拍图像检测任务。
- 1
-
油田注水管道内腐蚀剩余寿命预测研究
Abstract:
为估算管线剩余安全服役年限,本文提出基于灰色关联度分析的极端梯度提升算法模型。应用灰色关联度分析(grey relational analysis,GRA)计算各个影响因素与剩余寿命的关联度值并排序,优选高关联度影响因素数据输入到极限梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)中进行腐蚀管道剩余寿命预测。以某油田注水管道为例,结果该模型中均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.012,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为0.068,拟合优度(R2)为0.999,并与其余3种预测模型进行对比,结果本文所构建的模型预测精度和泛化性能均更优。
- 1
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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%。
-
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。
-
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%。
-
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。
-
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。
-
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%。
-
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。
-
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。
-
2024,47(6):164-172, DOI:
Abstract:
在信号生成算法中，需要大量标记信号样本用于网络训练，但通常携带电文信息标记的信号难以批量获取。针对此问题本文提出一种基于循环生成对抗网络和迁移学习的方法，实现了无需大量信号及对应电文作为标记的增强罗兰信号生成，并使用迁移学习在少量实测信号情况下快速生成。循环生成对抗网络的结构包括两个生成器和两个判别器，利用无需一一对应的增强罗兰信号和电文数据集，使生成器学习到两个数据集之间的相互转换关系，实现输入电文数据可以生成与之相对应的增强罗兰信号，并且针对增强罗兰信号的特性，使用一维卷积、残差网络、自注意力机制对网络模型进行改进。实验证实，生成信号与实测数据的均方误差为0.015 3，平均皮尔逊相关系数为0.984 3，且所含电文信息准确率为99.02%。本文在PSK、ASK、FSK数据集上验证了算法，实验结果表明生成的信号满足预期，为未知参数的信号调制和解调提供一种新的思路。
