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2026,49(15):1-14, DOI:
Abstract:
针对现有人员搜救检测方法在复杂环境中检测效果不佳的问题，提出了一种改进算法——DAAS-RT-DETR。该方法以RT-DETR(real-timedetection transformer)为基础，首先使用双卷积核（DualConv）来增强多尺度特征提取的能力；然后在AIFI(attention-based intrascale feature interaction)模块中引入全局注意力机制（global attention mechanism, GAM），实现了空间与通道双域信息聚合；之后设计了自适应门控融合模块（adaptive gated fusion module,AGFM）来提升特征的交互效率；最后替换损失函数为尺度动态损失函数（scale-based dynamic loss,SBD Loss）来提高目标定位精度。实验结果表明，改进的算法在AiTV数据集上的mAP50和mAP50-95分别提升了4.6%和4.2%，在自制的数据集RES上分别提升了6.3%和6.2%，参数量更少，且具备良好的实际应用潜力，有希望被运用在实际搜救任务中。
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2026,49(15):15-24, DOI:
Abstract:
针对超声透皮给药过程中负载变化、纯滞后和执行限幅共同作用下声压包络易超调、易振荡且抗扰恢复慢的问题，设计了一种考虑负载不确定性的区间二型模糊自整定增量式比例积分微分（proportional-integral-derivative，PID）控制方法。首先基于巴特沃斯-范戴克（Butterworth-Van Dyke，BVD）等效电路与包络基带建模，将对象等效为含纯时延的二阶系统；随后引入高斯型区间二型模糊集、Karnik-Mendel类型降阶及抗积分饱和机制，实现PID参数在线有界调度。仿真结果显示，与传统PID相比，均方根误差(root mean square error，RMSE)降低15.4%，峰值超调降低62.1%，整定时间缩短38.2%，扰动恢复时间缩短41.9%；与一型模糊PID相比，峰值超调降低58.6%，整定时间缩短26.8%，扰动恢复时间缩短24.7%。实验结果表明，区间二型模糊自整定增量式PID(intervaltype-2 fuzzy self-tuningincremental PID,IT2-FPID)的效果均优于对比方法，该方法可实现超声给药声压包络的快速、稳定和鲁棒控制。
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2026,49(15):25-35, DOI:
Abstract:
电磁仿真在微波滤波器设计中至关重要，但传统数值方法计算成本高昂，且难以处理设计参数到电磁响应的多值映射问题。为了快速且精确地建立微波滤波器的参数化模型，提出了一种基于条件变分自编码器(conditional variational autoencoder, CVAE)与Transformer混合架构的数据驱动代理模型。首先利用电磁仿真软件构建四阶腔体滤波器的S参数响应数据库，随后基于该数据库构建CVAE-Transformer混合模型。该模型通过引入概率隐空间设计了一种创新的复合损失函数，该函数融合了分层分贝域自适应权重机制，实现了从结构参数到S11参数概率分布的高保真度映射。实验结果表明：相较于多种基准模型，该代理模型展现了最优性能，其预测结果与高精度仿真数据的均方误差（mean square error,MSE）低至0.002 324，相关系数高达0.996 6。相较于传统的电磁仿真方法，预测速度提升了3个数量级以上。因此，代理模型的快速精确预测能力对微波滤波器的稳健设计、良率分析和优化设计具有重要的理论指导意义和实际工程应用价值。
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2026,49(15):36-44, DOI:
Abstract:
针对城市地下中短距离小口径埋地管道中心线定位难度大、精度不足的问题，提出一种改进的RTS(Rauch-Tung Striebel)滤波平滑算法，旨在提升定位精度。该方法基于惯性导航系统与里程计的组合导航方案，首先采用扩展卡尔曼滤波器进行前向数据融合，以抑制误差发散。进而，创新性地提出一种改进的RTS后向平滑算法，通过引入平滑“误差状态”的方式，直接对定位信息和传感器参数进行修正，经传感器参数补偿与二次滤波优化，实现定位精度的提升。为验证算法有效性，开展了模拟实验。结果表明，该方法对管道中心线测绘的精度可达到10-3量级，完全满足管道内检测定位的工程应用需求，为管道的安全运行与维护提供更可靠的数据支撑。
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2026,49(15):45-59, DOI:
Abstract:
为精准解决细长管件内部喷丸残留这一影响高端装备服役安全的关键问题，满足航空航天、精密医疗器械等领域对核心零部件全周期质量保障的严苛需求，克服现有无损检测技术的局限，本研究首次在细长管件内部残留喷丸检测场景下提出将涡流检测技术与锁相放大器相结合，并设计了一种基于现场可编程门阵列（field programmable gate array，FPGA）与锁相放大器的集成化喷丸残留检测系统，以电涡流传感器为探测手段，伸入管件内部捕获喷丸残留产生的电磁响应；基于互相关理论，通过锁相放大器实现对微弱相位信号的精准提取，经FPGA控制的高精度数据采集模块完成信号量化，最终通过相位变化特征实现喷丸的残留识别与位置定位。该系统突破了传统超声波检测、射线检测及单一涡流检测的应用局限，可以通过多频段激励频率适配不同检测场景，检测精度从厘米级提升至毫米级，可有效检测不同尺寸的残留喷丸，无需依赖耦合剂，不受管件几何结构、喷丸附着状态影响。同时，系统具备检测速度快、效率高的优势，且体积小巧、成本较低，无辐射污染，对检测环境要求宽松，便于现场部署。通过搭建实际测试平台，在不同频段激励频率下对铝合金细长管件内不同尺寸钢质喷丸残留的情况进行检测验证，结果表明，检测系统可以在不同激励频率下有效识别管件内残留的不同尺寸的喷丸，对喷丸位置检测结果的平均误差仅为2.38 mm，标准差为1.35 mm，信噪比相较于传统涡流检测方法也有所提升。
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2026,49(15):60-66, DOI:
Abstract:
航空发动机故障诊断对飞行安全与运行效率具有重要意义，但在实际应用中，大规模带标签的故障数据难以获取，导致小样本条件下传统模型易过拟合且泛化能力不足。针对这一挑战，引入先进的表格生成模型进行传感器数据合成，以实现小样本场景下的数据增强。所构建的表格生成模型由表格先验拟合网络扩展而来，能够在无需额外训练的情况下快速拟合数据分布，相较于现有表格生成方法具备更高的效率与适应性。通过智能数据建模软件UniXDE.DTM进行模型的训练和评估，实验结果表明，所提出方法能够有效扩充航空发动机故障样本，显著提升小样本条件下的诊断性能，并在与多种主流生成模型的对比中取得最优结果。该研究为小样本故障诊断提供了一种高效可行的解决方案，展现了表格大模型在工业关键装备智能运维中的应用潜力。
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2026,49(15):67-75, DOI:
Abstract:
窃电行为严重威胁电力系统的安全与稳定运行。随着计量系统的不断升级，多源数据的可获取性显著提升，为窃电检测研究创造了有利条件。然而，现有方法仍存在数据维度单一和复杂时序依赖难以有效捕捉的挑战。为了应对这些挑战，提出了一种用于窃电检测的并行卷积神经网络自注意力网络（parallel convolutional neural networks self-attention network, PCSA-Net），旨在深度挖掘电力、燃气和水3类异构能源数据之间蕴含的复杂耦合关系。首先对多维异构时序数据进行了严格的规范化预处理，确保模型输入的质量和一致性。随后，PCSA-Net 创新性地集成了三大关键模块：多通道并行卷积神经网络负责针对各能源序列独立高效地提取局部时序特征；卷积层用于实现提取特征的跨通道信息融合与对齐；自注意力机制被引入对融合特征进行全局时序依赖建模和动态加权，显著增强了关键信息的判别性。为解决窃电检测任务中固有的类别不平衡问题，模型采用了加权二元交叉熵损失函数进行优化。最终，在多组不同异常比例数据集上进行对比实验，结果表明PCSA-Net在曲线下面积(area under curve, AUC)、加权F1得分(weighted F1-score,WF1)等核心评估指标上均显著超越了传统方法与深度学习基准模型，充分验证了PCSA-Net在复杂多源环境下的高效检测性能。
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2026,49(15):76-83, DOI:
Abstract:
针对高速串行链路软件时钟恢复在强抖动条件下易出现跳变沿间符号数误判，导致同步时钟相位累积失真的问题，提出一种基于相位误差校正的抗失真软件时钟恢复方法。该方法在软件时钟恢复过程中实时监测参考时钟与同步时钟的相位差，从而对跳变沿间符号数判决结果进行识别与校正。与商用示波器的对比实验结果为：在高随机抖动和强占空比失真条件下，商用示波器的符号速率估计误差可达0.3%，而本文方法的相对误差不超过0.005%，测量精度提高约60倍。结果表明，该方法可有效抑制同步时钟相位失真，提高强抖动条件下符号速率估计的稳定性与鲁棒性。
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2026,49(15):84-93, DOI:
Abstract:
针对弹载装备在试验回收过程中存在的回收区域不确定、终端无法人工干预启动、信息回传链路不稳定以及功耗受限等问题，提出并实现一种基于北斗三号卫星无线电导航业务 (radio navigation satellite service, RNSS)/卫星无线电测定业务（radio determination satellite service, RDSS）协同的自启动弹载定位回收系统。系统采用集中式控制架构，以RNSS为常态定位手段，并在回收阶段特定条件下触发启用RDSS短报文通信，构建面向“待机-唤醒-飞行-回收-落地保持”的5种状态协同调度机制，实现位置信息与关键参数的可靠回传；同时针对长期储存与发射高动态冲击场景，设计“倾角开关物理触发+微控制器自保持”的自启动保持电路，并结合运动特征判定实现运输扰动与发射过程的区分。样机测试结果表明：系统可稳定完成自启动、状态切换、RNSS定位与RDSS回传功能；在静态定位测试中平均水平误差约0.45 m，最大误差不超过0.85 m；短报文通信在开阔与遮挡场景下总体接收成功率不低于86.7%。
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2026,49(15):94-106, DOI:
Abstract:
针对无人机小目标检测中存在的弱边缘表示、复杂多尺度背景、模型结构低效等问题，在YOLOv8n的基础上，提出了一种轻量级但功能强大的检测器YOLO-GML。该模型融合了3个关键创新：LearnableDoGFilter和GaussianFilter模块，用于增强目标轮廓并抑制背景干扰；多尺度可变核卷积（multi-scale variable kernel convolution, MKConv）模块用于局部和全局上下文的分层感受野融合；通过修剪深度下采样阶段和优化Head部分来实现轻量型架构。在VisDrone2019数据集上的实验表明，YOLO-GML不仅显著地将参数量从3.008×106减少到2.044×106，而且取得了优越的检测精度，其中mAP50从33.633%上升到42.818%，mAP50.95从19.628%上升到25.830%。该工作在轻量化设计和高精度之间建立了一种新的领先平衡，为实时无人机视觉应用提供了一种高效实用的解决方案。
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2026,49(15):107-116, DOI:
Abstract:
在通信测试中，信号源通常需要生成宽带且形式多样的测试信号，但有效输出带宽往往受到时钟频率限制。为扩展多种测试信号的有效输出带宽，设计并实现了一种基于现场可编程门阵列（field-programmable gate array，FPGA）的多模式基带信号并行生成系统，该系统采用面向信号特性的并行化生成架构，支持加性高斯白噪声（additive white Gaussian noise，AWGN）、幅移键控（amplitude shift keying，ASK）、相移键控（phase shift keying，PSK）、频移键控（frequency shift keying，FSK）、单音/多音、扫频及梳状等多种基带矢量信号的超采样实时生成，并支持部分信号的组合输出与多种参数的灵活配置。实验结果表明，在250 MHz的运行时钟条件下，系统实现了优于670 MHz的有效输出带宽，调制信号相位连续、波形质量良好，误差矢量幅度（error vector magnitude，EVM）低于2%，为宽带、多模式基带测试信号的灵活生成提供了一种可行的FPGA硬件实现方案。
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2026,49(15):117-124, DOI:
Abstract:
针对非相干大规模单输入多输出（single-input multiple-output, SIMO）系统中错误率性能分析与优化困难问题，提出了一种基于进化计算的差分幅度相位键控（differential amplitude phase shift keying，DAPSK）星座设计方案。首先根据用户调制阶数和DAPSK调制特性初始化星座结构，随后引入进化计算框架进行迭代优化。在进化过程中，通过最大化联合星座点间的最小欧氏距离调整初始星座分布，从而降低后续搜索的计算复杂度，并将用户符号的幅度和相位作为染色体编码参数。在总功率与用户子星座集约束下，以蒙特卡罗仿真得到的误码率（bit error rate,BER）最小化为适应度函数，通过选择、交叉与变异操作生成候选方案，并动态调整种群规模与进化代数以提升收敛效率，最终获得最优星座设计方案。仿真结果表明，在中高信噪比及大规模天线数量配置条件下，所提方案的BER性能相较对比方案可降低约1~2个数量级。研究结果证明所提方案在提高系统性能的同时有效降低了检测复杂度，为超可靠低延迟的工业物联网通信提供了一种可行的解决方案。
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2026,49(15):125-132, DOI:
Abstract:
针对球式关断阀螺栓状态检测中传统人工检测效率低、易漏检误检以及标准目标检测算法对细微缺陷辨识能力不足等问题，提出一种基于改进YOLOv5s的螺栓状态检测模型。该模型通过引入卷积块注意力模块（convolutional block attention module, CBAM）注意力机制增强对关键区域的特征聚焦能力，利用容感知特征重组（content-aware ReAssembly of features, CARAFE）上采样算子优化多尺度特征融合过程中的细节保留，并采用深度可分离卷积（depthwise separable convolution, DWConv）深度可分离卷积实现网络轻量化设计，从而有效提升对正常、松动、脱落及偏移4种螺栓状态的辨识精度。实验结果表明，在基于水电站现场采集的球阀螺栓数据集上，本文模型的平均精度均值mAP@0.5达到了93.54%，较原始YOLOv5s模型提升2.91%，且综合性能优于更快的区域卷积神经网络（faster regions with convolutional neural networks, Faster R-CNN）、单次多框检测器（single shot MultiBox detector, SSD）等主流检测算法，能够精准高效地完成异常状态检测任务。
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2026,49(15):133-142, DOI:
Abstract:
针对传统滑模观测器在永磁同步电机无传感控制中存在的抖振、低通滤波器相位补偿不精确的问题，提出一种指幂切换趋近律高阶滑模观测器。首先，使用分段复合函数代替符号函数，以有效抑制系统固有的高频抖振；其次，融合指数趋近律和幂次趋近律，设计出指幂切换趋近律，进一步提升系统动态性能与收敛效率；进一步，引入饱和函数替代原指数项增益，以削弱滑模面附近因指数项引起的抖振；最后，通过仿真实验对所提方法进行验证。结果表明，所提方案相较于其他3种典型控制策略，转速误差与转矩误差大大减少，跟踪转子位置迅速准确。该算法在有效抑制系统抖振的同时保留快速响应特性，能够精确得到转子位置与转速。
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2026,49(15):143-153, DOI:
Abstract:
针对传统积分变换在电缆缺陷定位中易产生“涟漪波”干扰、导致误判和漏检的问题，提出一种基于反射系数谱频域加权的电缆定位补偿方法。首先建立电缆分布参数模型，推导基于反射系数谱的定位原理；其次通过谐振点提取衰减常数并进行函数拟合，构建频域加权修补偿函数，实现对低频段指数增益补偿与高频段Blackman窗抑制，有效平滑定位曲线、抑制边界振荡。仿真与实验结果表明,所提方法在单缺陷及多缺陷场景下均能降低波形复杂度，显著消除“涟漪波”，使微弱缺陷的“突变峰”清晰可辨，定位精度高、抗噪性能强，可为电缆状态检修提供可靠依据。
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2026,49(15):154-160, DOI:
Abstract:
针对深孔管材直线度测量精度的问题，提出了一种基于几何近似搜索（geometric approximation searching,GAS）算法优化的测量方法。首先，利用测量装置逐截面获取各步距的截面圆心位置；其次，使用最小二乘（least square，LS）算法对所测得的各截面圆心进行拟合，定位其基准轴线；最后，以LS算法获得的拟合轴线和直线度作为初始参数，利用GAS算法开展优化迭代计算，得到更精确的直线度误差，同时结合实验室虚拟仪器工程平台（laboratory virtual instrument engineering workbench，LabVIEW）软件开发的测量软件可以实时监测数据。实验结果表明，相较于单一使用LS算法，优化迭代组合算法（LS+GAS）的测量精度提升了5.24%~19.27%，测量结果的不确定度平均降低了24.82%。优化迭代组合算法在拟合轴线方面表现出较高的精确度和良好的鲁棒性，结合自主爬行装置能够显著提升直线度测量的效能。
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2026,49(15):161-172, DOI:
Abstract:
提高风电功率预测精度对保障风电大规模并网安全及能源系统高效运行意义重大，然而，风电功率序列固有的非平稳性与强随机性给预测带来了巨大挑战，且现有模型在特征提取的深度与广度上仍有不足。为此，提出利用改进自适应噪声集合经验模态分解（improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，ICEEMDAN）结合经验小波变换（empirical wavelet transform，EWT）分解数据，双向时序卷积网络（bidirectional time series convolution network，BiTCN）与双向门控循环单元（bidirectional gated recurrent unit，BiGRU）预测为基础的组合预测模型。使用混合探索选择策略与螺旋上升因子提高梦境优化算法（dream optimization algorithm,DOA）的全局与局部搜索性能，搜索ICEEMDAN与组合模型的最优超参数。针对ICEEMDAN中高频分量的噪声残余问题，利用EWT对噪声最重的高频分量进行二次分解去噪。随后，将处理后的各分量输入BiTCN-BiGRU构成的组合预测网络，以协同捕获序列的多尺度局部特征与长期双向依赖关系。最后，将各分量的预测结果聚合得到最终预测值。经本文数据集验证，基于改进梦境优化算法（improved dream optimization algorithm,IDOA）优化的ICEEMDAN-EWT与BiTCN-BiGRU模型的平均绝对百分比误差降低至0.73，平均绝对误差和均方根误差分别降低至2.5、1.46，具有较高的预测精度。
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2026,49(15):173-184, DOI:
Abstract:
针对低轨(lowearthorbit,LEO)卫星跳波束系统中功率、带宽与时隙资源强耦合导致的分配效率低，进而制约用户满意度提升的问题，提出一种基于Rainbow深度Q网络(quality of service,DQN)深度强化学习的LEO卫星跳波束功率-带宽联合分配方案。首先综合考虑信道状态信息、队列状态信息和业务需求等特征构建多维状态空间，以最大化用户满意度为目标建立了时隙、功率和带宽资源联合优化模型。其次，考虑LEO卫星环境下多变的用户需求以及用户状态等信息，采用DQN进行时隙分配的学习以及采用依赖域内点法输出功率分配从而满足用户需求。最后，为实现并加速算法在任务的收敛过程，引入Rainbow DQN算法，通过融合多技术的优化特性，快速生成LEO卫星系统的时隙-功率-带宽联合分配策略。仿真结果表明，所提出的资源分配方案能够优化LEO卫星跳波束系统的功率与带宽联合配置，提升用户满意度与算法训练稳定性，并有效验证多技术融合强化学习在离散动作空间中的应用优势。
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2026,49(15):185-192, DOI:
Abstract:
针对伪点云存在的空间分布不均问题，特别是近距离点密度过高而远距离仍相对稀疏，容易导致候选框特征不同距离表征不一致，从而影响整体检测性能。为了解决该问题，提出几何信息增强模块（geometric enhancement module，GEM）与自适应区域注意力融合（adaptive region-of-interest attention fusion，ARAF）模块。GEM在重采样阶段采用分区差异化处理，对近距离区域进行体素级下采样以压缩冗余点并降低噪声，同时在远距离区域保留稀疏点分布以维持关键几何结构。ARAF在感兴趣区域（ region of interest，RoI）层面建模区域重要性，预测权重并对真实点云与伪点云特征进行自适应加权融合，使网络可随目标距离动态调整关注远距离点云，从而缓解远距离特征表达能力不足导致的性能下降。KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago）实验表明，该方法在3项指标上分别提升3.19%、1.90%和1.75%。
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2026,49(15):193-205, DOI:
Abstract:
疲劳驾驶检测对实时性与可靠性要求高，但现有目标检测模型参数量与计算复杂度较大，难以在车载边缘设备上部署。为此，提出面向车载环境的超轻量级检测模型Flat-YOLO，通过渐进式扁平化通道标度降低参数冗余，并设计边界框感知通道自注意力（bounding box-aware channel self-attention，BBoxCSA）与IoU感知多尺度融合（IoU-aware multi-scale fusion，IoUMSF）两类配套补偿模块以增强边缘表征与多尺度融合。在自建驾驶员疲劳检测（driver drowsiness detection，DDD）数据集（9 751张，7类）上，Flat-YOLO相较YOLOv8n参数量减少69.4%，mAP@0.5:0.95持平，精确率和召回率分别提升0.3%和1.0%；相较YOLOv8s参数量减少91.7%，计算量减少76.8%。分类别结果进一步表明，在安全关键类别上，Flat-YOLO对head_low的召回率提升4.9%（0.951 vs 0.902），对open_eyes召回率提升2.2%（0.913 vs 0.891）；在细粒度疲劳线索上，mouth的mAP@0.5:0.95提升0.9%（0.479 vs 0.470），yawn的精确率提升3.3%（0.947 vs 0.914）。此外，在公开公开的哈欠检测数据集（yawning detection dataset，YawDD）数据集上，Flat-YOLO的mAP@0.5:0.95达到0.901（YOLOv8n为0.862），验证了所提方法的跨数据源泛化能力。
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2026,49(15):206-217, DOI:
Abstract:
透明物体的折射与反射会严重干扰基于深度相机的三维测量，导致深度图出现空洞、伪影及噪声，造成物体点云残缺与6D抓取姿态估计偏差。现有深度补全方法往往难以在精度与效率间取得平衡。为此，提出一种面向机器人抓取的轻量级深度补全网络SEDNet(spectral and edge-aware depth completion network)。该网络首先通过RGB-D自适应门控融合编码得到鲁棒的联合特征。利用边缘感知置信度模块生成深度置信度图，在多尺度融合过程中抑制低可信区域的噪声干扰。在网络下采样阶段引入窗口移位机制以增强跨窗口交互并保持结构连续性。在解码器端，结合跳跃连接与多尺度频谱注意力模块，通过可微的小波变换与动态空间注意力机制实现细节与边缘的增强重构。在公开数据集TransCG上的实验表明，相较于主流基线模型DFNet(depth filler net)，本方法在均方根误差(root mean square error,RMSE)、相对误差(relative error,REL)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)指标上分别降低了50.00%、25.93%和50.00%，同时单帧推理时间仅为0.020 s，在显著提升深度补全精度的同时满足了机器人抓取对实时性的要求，验证了所提方法的有效性与实用性。
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2026,49(15):218-228, DOI:
Abstract:
针对当前基于深度展开网络的图像压缩感知重建方法存在低采样率下细节恢复困难、历史特征信息利用不足以及块效应的问题，提出了一种基于扩散模型与双注意力交替优化的图像压缩感知重建网络(diffusion and dual-attention alternating optimization network，DDANet)。该网络将扩散模型与深度展开框架相结合，通过设计扩散去噪与双注意力交替迭代机制，实现数据分布先验与跨阶段特征融合的协同增强，改善低采样率下的恢复质量。双注意力机制包括跨阶段通道注意力(cross-stage channel attention，CSCA)模块和窗口稀疏注意力(window sparse attention，WSA)模块，通过融合跨阶段特征与挖掘局部自相似性提升图像重建细节。针对块效应提出了坐标空间自校正(coordinate spatial self-correction，CSSC)模块，通过空间、坐标和自校准三分支协同作用，抑制块边界不连续伪影，保证重建图像的全局一致性。实验结果表明，在Set11测试集上，当采样率为1%时，所提方法在峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio，PSNR)指标上相比同为扩散模型的扩散消息传递深度展开网络（diffusion message passing deep unfolding networks，DMP-DUN）提升了0.61 dB，相比基于优化思想的交叉注意力 Transformer 展开框架（optimization-inspired cross-attention Transformer unfolding framework，OTCUF）提升了1.31 dB；当采样率为10%时，PSNR相比OTCUF和不动点延拓展开网络（unrolling fixed-point continuous network，UFC-Net）分别提升了1.22和1.77 dB，表明该方法在低采样率条件下具有显著优势。
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2026,49(15):229-237, DOI:
Abstract:
针对水下声呐图像中因噪声干扰导致的中华鲟检测精度低、小目标识别能力弱的问题，提出一种基于改进YOLOv8n的中华鲟声呐检测模型。研究设计层次注意力融合块模块，通过层次化注意力机制实现局部与全局特征的自适应融合；引入位置偏移卷积模块，采用多向分支卷积融合策略，利用高斯分布式感受野增强对小目标特征的差异化提取能力；设计轻量级共享卷积与独立BN(batch normalization)层检测头，有效平衡检测精度与推理效率。在自建的中华鲟声呐数据集上进行实验，将数据集按8∶1∶1比例划分为训练集、验证集和测试集。实验结果表明，与基准模型YOLOv8n相比，本模型的mAP@0.5提升1.0%，精准度提高2.6%，召回率提高0.3%；参数量和浮点运算次数分别下降0.58×106和0.7 GFLOPs。消融实验证明，3个改进模块的组合使用能显著提升模型性能。对比实验表明，本模型在参数量稳定的前提下，检测精度优于其他主流目标检测模型。本研究提出的改进模型在复杂水下噪声环境中对中华鲟的检测精度和效率有显著提升，为中华鲟水下行为监测提供了有效的技术方案，对中华鲟保护和人工养殖的野化训练具有重要应用价值。
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2026,49(15):238-250, DOI:
Abstract:
针对复杂工况下煤与矸石外观相似，且光照波动、运动模糊及遮挡易导致检测精度低、误检漏检率高的问题，提出一种基于ECA-DEIM的煤矸石目标检测方法。该方法在主干网络中引入轻量级多尺度注意力模块以提升多尺度目标捕获能力，构建煤矸石空间细化与选择性校正模块以提高相似目标的空间表征能力，设计自适应动态归一化模块以增强模型泛化能力。实验结果表明，在自建数据集上mAP@［0.5:0.95］和mAP@0.5分别达52.3%与82.5%，较DEIM提高2.2%和2.4%，参数量降低19.9%。漏检率降至3.95%，误检率降低4.3%，分选准确率达93.1%。结果表明，该方法在复杂工况下具有较好的检测精度、鲁棒性和工程适用性。
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2026,49(15):251-264, DOI:
Abstract:
针对无人机目标检测场景下特征提取能力有限、小目标密集、目标尺度变化大导致的检测精度低等问题，提出一种基于改进实时检测变换器（real-time detection transformer,RT-DETR）的无人机目标检测算法。首先，在主干网络部分，设计 C2f-EncoderBlock 特征强化模块重构网络架构，通过引入频域-空域协同感知机制，利用快速傅里叶变换（fast fourier transform，FFT）在频域捕获全局照度与纹理信息，有效解决了低分辨率模糊图像特征难提取的问题，同时显著降低了模型参数量；在检测头部分，设计多尺度小目标特征强化金字塔结构，通过无损下采样与多维特征交互，有效解决原模型对小目标的漏检及特征融合粗糙问题。最后，设计融合难易样本聚焦机制的聚焦式最小点距离交并比（focaler minimum point distance intersection over union,Focaler-MPDIoU）损失函数替代原模型的广义交并比（generalized intersection over union,GIoU），不仅通过最小化角点距离提升了密集目标的几何定位精度，还通过动态重权策略增强了模型对微小及被遮挡等困难样本的挖掘能力，从而进一步提升检测精度。实验结果表明，在VisDrone2019数据集上，改进后算法的mAP50相较于基准模型提高了3.9%，同时参数量减少了24.75%，有效提升了无人机目标检测能力。
2026年第49卷第15期
人工智能在电子测量中的应用
传感器及非电量检测技术
研究与设计
理论与算法
信息技术及图像处理
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2026,49(9):1-9, DOI:
Abstract:
为了研究薄膜样品在变温条件下的方块电阻变化特性，设计了一台集成贝叶斯优化模糊PID控温系统与四探针法的测量设备。采用贝叶斯优化算法为模糊控制器寻找最佳超参数组合，显著提升了系统控温精度，同时大幅降低了参数优化过程的实验成本。并为四探针系统设计了具备高稳定性的恒流源电路和高精度数字电压表，确保在薄膜阻值发生2~3个数量级变化时仍能提供稳定的电流和精准测量出电压变化。通过嵌入式系统与上位机间的高效双向通信协议，实时同步传输PWM的占空比、温度与电压数据，实现高精度温度控制与薄膜样品的方块电阻的实时计算。
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2026,49(9):10-21, DOI:
Abstract:
车辆地磁导航在动态行驶中面临磁干扰影响导航精度的关键问题，传统固定参数补偿方法难以适应不同运动状态下的干扰变化。通过分析运动状态与磁补偿效果的关系，揭示了单一固定参数补偿模型的局限，为发展自适应补偿方法提供了理论基础。研究构建的CNN-SRU运动状态识别模型实现了99.61%的识别准确率，训练效率较对比模型提升12.8%~28.4%，推理延迟降低25.4%~38.5%。基于识别结果系统评估了单一椭球拟合模型的补偿性能，发现不同运动状态下补偿效果差异显著：匀速直线运动的性能最优补偿后标准差为49.39 nT；转向运动受复杂磁干扰影响补偿后标准差为533.35 nT；加速运动因瞬态干扰强烈补偿后标准差达147.98 nT。研究表明运动状态是影响磁补偿效果的关键因素，固定参数模型无法满足全工况需求。本研究建立的“状态识别-补偿评估”框架为开发自适应磁补偿方法提供了理论支持与技术路径。
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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):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):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):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):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):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):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):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):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):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):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):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):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%。
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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):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。
