摘要:为在改善车用燃料电池系统氢耗和耐久性的同时抑制直流母线电压波动，提出一种自适应滑动平均滤波、等效成本最小和超级电容能量状态非线性控制相结合的燃料电池汽车分层能量管理策略。首先，构建燃料电池汽车动力系统模型、氢耗成本和退化成本的数学模型；然后采用自适应滑动平均滤波和等效成本最小策略优化燃料电池输出功率，并通过非线性控制策略将超级电容能量状态控制于合理区间，以提高超级电容动态功率输出能力，抑制母线电压波动。仿真实验结果表明，相比于功率跟随策略，氢耗下降了12.94%， 燃料电池耐久性提高了12.6%，燃料电池使用总成本降低了12.63%，直流母线电压波动明显减弱，表明所提出的能量管理策略能够改善燃料电池氢气消耗和耐久性，并能提高母线电压的稳定性。

摘要:为解决SM4传统加解密方式存在的速度慢、效率低、占用CPU计算资源的问题，提出了一种可重构高速数据加密系统。该系统基于Xilinx Virtex UltraScale VU9p FPGA，利用PCIe热插拔特性，可快速应用于办公主机或服务器，通过PCIe高速接口实现数据的快速传输，在FPGA内实现并行可调度SM4算法逻辑，设计有专用DMA模块，实现旁路主机CPU传输明文密文，减少主机端资源占用；采用FPGA实现的加解密系统具备可重构性，大大降低了算法迭代的硬件成本。系统分析测试和实验结果表明，该系统实现了数据的高速可靠传输与加密，总线速率达到8GT/s，能有效满足大容量数据快速加解密的需求；采用并行可调度流水线加解密，较CPU实现方式，加解密速率提升约25.78倍。

摘要:音圈电机（voice coil motor，VCM）对控制系统的精度及鲁棒性拥有较高的要求。针对其工作中存在因电机参数和机械摩擦力变化而造成非线性电磁特性的问题，对音圈电机进行原理分析并建立对应数学模型，将系统数学模型中不可测及未知干扰部分定义为总和干扰，利用非线性扩张状态观测器（not liner extended stste observer，NLESO）估计系统位置及总和扰动，将估计的总和扰动部分前馈补偿到控制回路中，由此提出一种基于非线性扩张状态观测器的闭环互补滑模位置控制算法。根据推导的数学模型在MATLAB/simulink中建立系统仿真模型，通过仿真实验表明NLESO+CSMC的方案相较于传统传统滑模控制在稳态误差方面最大可以减小95.5%，完全跟踪时间最大可以减小0.158s，而且在改变期望信号后依旧保持较好的跟踪性能，提高了控制系统的精度及鲁棒性。

摘要:本文针对飞机动态采集集成度高、时序模块故障波动无序，幅度大,伪周期性等难以实时故障诊断的问题，借助飞测试性验证综合平台为仿真平台，建立基于量子神经网络和趋势推演的自修正安全预警模型，设计了一种适应多机型的实时飞行安全监控系统，分别采用9种不同功能模式进行对比分析，仿真效果拟选用三种评价准则进行综合分析，仿真结果表明本文提出的飞行安全综合监控系统无论输出精度(误差均低于10%)，还是预测效果的稳定性都优于市场民用FDMS系统。

摘要:针对无人驾驶方程式赛车对感知系统要求精准和实时性的特点，设计了一种基于激光雷达和相机信息融合的目标检测系统。建立了传感器感知模型，视觉信息采用yolo v4图像识别算法，距离信息通过对点云的滤波、聚类获取，对点云的倾斜问题采用一种基于地面拟合的旋转处理算法进行校正，将图像坐标与点云坐标采用欧式距离策略进行目标信息融合。试验结果表明,雷达算法能够完成三维目标检测，yolo v4(you only look once-4)图像识别算法对交通锥桶的检测平均精度为97.5%，方向上的平均像素误差率在1%，目标检测系统在准确率、实时性方面达到实际行车要求。

摘要:针对现有的电网微气象测量方法的缺陷，利用风速和风压间的关系，提出一种基于MEMS的新型微气象测量方法，并通过实验验证其可行性。实验结果表明，当风速低于6m/s时，误差大于2m/s，在风速大于6m/s（和风）条件下，本设计的准确度较高，且误差不超过2m/s，可满足在较强风条件下使用的需求。并对风速取样器的结构进行了研究，研究表明，风速取样器的结构对于采集的风速数据的精确性有很大的影响，通过实验对风速取样器的结构经行了研究，实验结果表明：采用孔径与壁厚为3×5mm，长度为30cm的硅胶采集管风速取样器获得的数据最为接近用来对比的风速采集装置。

摘要:该文提出了一种基于超表面的低吸高透的频率选择吸波体的设计思路，其主要目的是实现双站雷达散射截面缩减，从而增加天线系统的隐身功能。该频率选择吸波体(FSR)结构由上层的电阻层和下层的频率选择层组成，两层中间由11mm高的塑料隔离柱隔开，两层结构均采用中字型结构进行设计。文中分析了FSR的等效电路吸波原理和透波原理，并通过参数优化查看了不同电阻值时FSR的吸波效果。通过分析不同频率下的电流分布，从物理层面解释了透波功能和吸波功能。仿真结果表明, 传输带的-3 dB带宽从9.6 GHz到12 GHz。在通带中心频率10.7 GHz处，其插入损耗为0.15dB，吸波带宽从3.84 GHz到7.84 GHz，其相对带宽达到69%，实现了吸透一体的功能效果。同时，该FSR具有较小的单元尺寸（0.026λ*0.026λ，λ为吸收带的起始频率对应的波长）。

摘要:架空电缆安装施工过程中，塔架物品提升使用的钢丝绳的拉力监测对施工安全性有着重要意义。由此设计了一种基于三点弯曲法原理的拉力检测装置。该装置内单片机系统将压力传感器获得的信号放大接入计算机，转化为电信号输出，以实现监测。但该方法必然存在非线性因素的干扰，通过实验标定与误差补偿，该装置误差可控制到2%以内；实际使用中发现环境温度引起的测量误差不可忽略，为此通过温度标定试验进行温度补偿。实际工程数据结果表明，其测量误差能够满足工程需求。

摘要:全球卫星导航系统是一个巨大、复杂的系统。如果直接在真实环境中进行试验验证和人员培训，除了耗费巨大的系统资源外，可能还会存在巨大的风险。通过建立卫星导航系统高保真度的空间段、地面段和用户段模型，开发系统级功能和性能评估算法，并实现由ICD文件定义的系统间接口仿真，研制了一款支持“北斗三号”的全球卫星导航系统级仿真与分析软件——BDSim。本文重点阐述BDSim作为系统级测试仿真平台用于系统测试与评估以及地面操作人员培训的方法。首先，提出卫星导航高保真度模型体系的构建方法，给出BDSim的模型体系；然后，针对“北斗三号”分步实施和阶梯式组网的特点，提出了天地一体“虚-实结合”的系统级测试与评估方法；最后，针对“北斗三号”地面段高复杂和高精度的特点，提出了基于BDSim高保真度数据驱动真实系统的沉浸式人员培训与考核方法。相关方法均在工程实践中得到有效应用，结果表明：本文提出的方法可以为卫星导航系统各分系统的联调联试、系统级的功能和性能测试、地面操作人员的培训与考核提供技术支持，对“北斗三号”相关工程建设具有参考意义。

摘要:导轮作为液力变矩器的重要组成零件，其三维模型对导轮的性能参数的研究有非常重要的作用。针对结构复杂的导轮叶片检测与重建问题，利用线激光扫描仪获取导轮的三维点云数据，利用K-D Tree结合双边滤波算法对点云进行降噪处理，在K-menas聚类算法的基础上引入基于高斯球的Mean Shifting聚类算法对点云进行精简处理，将精简后的数据进行曲面重建并与CATIA软件结合使用，实现液力变矩器导轮三维模型的重建。实验结果表明所提方法具有良好的滤波降噪效果，精简的点云既保留了导轮的几何特征，又使重建算法的计算效率提高。与接触式测量得到的点云配准分析，大部分点云误差在±0.1mm之间，大于阈值偏差的点云个数不超过总体点云的5%，能够得到满足精度要求的三维重建模型，为导轮的三维流畅数值模拟及性能参数优化研究提供了依据。

摘要:针对柴油机系统故障特征信息微弱、识别率低的问题，提出一种基于多特征提取和核熵成分分析（KECA）的柴油机关键部件故障识别方法。首先对采集的信号经集合经验模态分解重构降噪后提取方差、峭度、方根幅值、峰值因子和排列熵作为特征参量，选择KECA对其高维降成低维特征，最后由支持向量机对新的低维特征进行故障识别，并对比用其他降维方法的分类结果。结果显示：此分类结果显著比其他方法好，识别准确率为96.67%，说明本文所提方法可对柴油机关键部件进行故障识别，且拥有良好的应用前景。

摘要:针对传统的绩效预测方法没有区别性地对待各属性特征对学生成绩的重要程度、学生在线学习的低完成率的问题，提出了一种融入注意力机制的关系图卷积神经网络和门控循环单元（AR-GCN-GRU）的学生绩效预测方法。其融入的注意力机制用于捕获学生之间的关系属性特征，同时提取学生重要属性特征并进行可视化，且该方法综合了关系图卷积神经网络(R-GCN)和门控循环单元(GRU)的优点，既能捕捉节点之间的内部关联、又能很好地抽取最具代表性的学生行为属性特征信息。在公开数据集上对模型进行了对比验证和消融实验，模型F值和精确率分别达到了99.00%，99.73%，实验结果表明所提方法较其它算法有明显提升，验证了注意力机制的有效性。

摘要:准确模拟风电机雷达回波信号，对解决风电机对雷达台站的无源干扰问题具有重要意义。针对现有方法仅能考虑单站散射的问题，本文根据多径效应，推导了地面背景下风电机叶片的双站回波公式，并根据镜等效像原理推导了风电机叶片与地面之间各散射路径的等效计算模型，提出了半空间中风电机叶片双站散射回波的模拟方法。本文以Vestas-V82型风电机作为算例，对地面背景下的风电机叶片双站回波进行模拟，并与单站回波进行对比分析，结果表明发射雷达与接收雷达位置不同时，会导致回波增加一组多普勒闪烁并减小回波的最大多普勒频率，该研究为风电机雷达回波信号的识别提供了参考。

摘要:非最大值抑制算法是目标检测中选择定位准确框的主要算法。针对算法仅以分类得分作为标准可能去除得分低但定位准确的预测框，并且对于有遮挡的情况更不友好的情况。提出了A-NMS方法，该方法将注意力机制融入非极大值抑制算法中，利用位置信息与框的得分信息相结合来调整框的最后得分。此外，还提出了改进的基于距离的交并比损失函数，重新定义了损失项，并将其引入到非极大值抑制中代替IOU来计算框间的交并比。最后将两种改进算法融合到三种经典的目标检测中，在Pascal-VOC 2012和MS-COCO 2017数据集上对上述两种算法进行了验证，结果表明检测精度得到了1%～2%的提升。

摘要:针对深孔类零件内表面三维测量问题，本文提出了一种新型深孔类零件内表面三维重建算法。该方法使用远心镜头和多线结构光发生器获取深孔类零件内表面的结构光图像，结合深孔零件的形态特征，建立了基于柱坐标系的远心镜头三维投影模型，并利用图像的偏移量计算测量点的半径，并在此模型上获取测量图像的三维重建点云。实验结果表明，该方法在155mm直径的深孔测量中均方根误差在0.03mm以内，测量精度满足系统要求，为精确分析深孔零件内表面状态提供了数据基础。

摘要:针对IEEE最新发布的802.15.4z协议的超宽带（Ultra-Wide Band ，UWB）物理层改动进行了分析，并基于MATLAB设计了低频脉冲超宽带（Low Frequency Pulse Ultra-Wide Band，LRP UWB）三种工作模式以及高频脉冲超宽带（High Frequency Pulse Ultra-Wide Band，HRP UWB）的通信测距一体化系统，并在802.15.4的CM1信道条件下仿真对比了各个系统的误码率（Bit-Error-Rate，BER）和测距精度来分析不同工作模式下的UWB系统性能特点。误码率仿真结果为LRP UWB低于HRP UWB，而LRP长程模式误码最低，在信噪比15以上为10-4，说明长程模式的通信链路最稳定。测距仿真结果表明LRP UWB系统三种模式在20m以内近距离测距性能上具有与HRP UWB系统精度相当，均为0.1m；而LRP UWB长程模式在100m以上的远距离测距精度优于0.1m，其他几种模式精度均在0.5m以上，说明长程模式更加适合用于远距离测距。最后设计并仿真了脉冲累积测距系统的测距能力，其100m距离以上测距精度优于0.4m，为长程模式单脉冲测距精度的2倍以上，说明使用脉冲累积测距技术可以进一步提升系统远距离测距能力。

摘要:目前TPC码(Turbo乘积码)常用的译码算法为Pyndiah-Chase-II算法，但Pyndiah-Chase-II算法在搜索最不可靠输入比特位置和最短欧式距离码字的过程中，涉及大量的排序运算、复杂的分支结构和存储调度使其非常不利于集成电路硬件实现。针对上述问题，提出一种基于概率计算的TPC译码算法，该算法包括信息输入层、随机比特流生成层、BCH硬判决层、BCH&CRC校验层、输出层，其TPC码的子码采用BCH码，通过MATLAB软件进行译码算法的程序设计并完成译码性能和译码延时的仿真。仿真结果表明：该译码算法能够达到和传统的Pyndiah-Chase-II算法相同的译码性能，平均只需要两次迭代即可实现正确译码，能有效的降低译码的延时。最后完成基于FPGA的硬件设计，BCH硬判决层采用查找表方式实现，其他层的逻辑结构简单，均为门级操作，所以能够大幅度减小硬件开销和降低功耗，易于用集成电路实现。

摘要:雷达散射截面(RCS)是表征目标电磁散射特性的重要物理参数。本文针对典型起伏模型对平流层浮空器动态RCS分布特性描述精度较低的问题，采用高斯混合模型对浮空器动态RCS测量数据的起伏分布进行拟合并完成检验。首先，对浮空器体坐标系中的雷达视线角进行了解算；其次，采用多个高斯分布模型的混合叠加逼近浮空器RCS的概率密度分布，并引入期望最大化算法对各高斯分布分量的参数进行估计；最后，选取具有代表性的方位角度域内的浮空器RCS实测数据，分析了高斯混合模型对RCS概率分布的拟合效果并与典型起伏模型对比及检验拟合优度。数据分析结果表明，在最小二乘准则下高斯混合模型相比于典型起伏模型对RCS概率分布的拟合效果最高可提升96.87%，验证了高斯混合模型的有效性。

摘要:为了快速获取人体脉搏信号完整特征信息，并快速准确识别脉搏特征信息与人体疾病关联表征。研究采用多周期脉搏时域特征和基于集合模态经验分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition EEMD）的希伯尔特黄变换(Hilbert-Huang-Transform HHT)获取瞬时频率及幅值作为频域特征，把时域及频域特征进行融合作为卷积神经网络的输入进行人体脉搏特征的识别及分类。从MIT-BIH 标准数据库中获取到三种临床症状的脉搏信号进行了实验分析，最后经过实验得到脉搏特征识别及分类准确率为91.88%。采用基于EEMD的HHT作为时域特征的补充，时频特征混合能够使得PPG脉搏信号完整的表征，并在卷积神经网络上进行分类实验，得到较好的分类效果。研究方法愿为临床诊断智能化发展、提高临床诊断的准确率及效率提供良好的促进作用。

摘要:出于在混合大数据中准确且高效地提取电网相关价值性信息的目的，研究基于长短期记忆网络与人工蜂群优化算法的电网数据自动摘要算法。进行双向LSTM学习目标词语前后文信息的设计，增加注意力机制，对电力范畴词汇及术语进行提取，借助条件随机场模型执行对嵌入序列的训练任务，预测句子是否可划归至电力范畴，在改进人工封群优化算法的支持下，优化处理大数据电力摘要提取问题，从混合大数据中将价值最高的电力相关数据确定下来。基于实际电网数据对本文算法进行验证，结果显示该算法获得了较好的效果。

摘要:针对室内定位中受非视距因素影响下的无线信号穿墙导致定位发生偏移的现象，因无线电信号传播中具有波动性强、易干扰的特点，采用抗干扰性强、穿透力高以及测距值优的超宽带技术采集测量数据。本文将信号穿墙推导公式与无线信号对数衰减模型融合处理采集到的距离值数据，通过衰减模型减少了穿墙时信号损失的能量，提高测距值的准确性，通过最小二乘法减少测距时的累计误差，提高定位精度。通过实际实验场景测试得出：本方法在穿墙环境下定位精度可达到0.28m，满足精度要求，可以为一般的位置需求提供服务。

摘要:针对当下毫米波雷达数据采集的不便性，提出一种基于Zynq-7000的毫米波雷达数据采集系统的方案。该系统搭载AXI4总线在处理系统(Processing System，PS)端向雷达设备发送雷达参数指令，使雷达设备能够正常的上电启动。雷达数据通过自定义UART模块接收后随即进行数据同步处理保留有效数据，同时将有效数据转化为AXI-Stream数据流进入DMA的 S2MM端口，最终通过硬核上的AHB端口将数据刷入DDR(Double Data Rate)中。此方案脱离了电脑(PC)直接将雷达有效数据缓存入ZYNQ的DDR中，有效的解决了现有采集系统成本高，功能单一的问题。为手势识别，泊车辅助以及无人机避障提供了一套小成本的数据采集系统。

摘要:在监控视频中搜索犯罪现场出现的嫌疑鞋型是目前侦破案件的重要手段，针对该手段自动化程度低、人工筛选易漏查等问题，提出一种基于改进深度残差网络和数据增强的鞋型识别算法。为增强网络特征提取能力，对深度残差网络进行了研究，在不增加任何参数量的前提下改进瓶颈结构，提升算法精度；针对瓶颈结构中下采样操作存在的问题，改进下采样模块，缓解网络下采样时信息丢失问题；引入Mixup和光学变换数据增强算法，建立数据之间的线性关系，丰富数据的多样性，进而增强网络模型的鲁棒性；最后，采取中心损失函数和Softmax损失函数联合训练的方法，使训练数据达到更好的聚类效果。为验证所提算法的有效性和实用性，在多背景鞋型数据集上对所提算法进行测试，测试结果表明，所提算法mAP、Rank-1精度分别达到66.83%、86.77%，可以有效提高网络识别精度。

摘要:针对传统最大类间差法（OSTU）在分割图像时计算量大、时间效率低的缺点，提出一种基于Singer混沌映射和随机游走策略的麻雀优化的OSTU分割方法（SRWSSA）。首先，利用Singer混沌映射改进初始化麻雀种群，增加初始麻雀种群的多样性，提高全局搜索能力；其次，采用随机游走策略对更新后的最优麻雀进行扰动变异，进一步增加种群多样性，增强局部搜索能力；最后，使用提出的优化算法对标准图像进行二维OSTU分割，得到最优阈值分割图像。结果表明：本文提出的SRWSSA算法在寻优能力和迭代时间上均得到了明显改善，迭代次数较PSO-OSTU、SSA-OSTU分别减少了83.3%、76%，图像峰值信噪比分别提高了8.2%、11.3%，运行时间上也有所提高，具有一定的可行性。

摘要:为了提高标定精度，本文提出一种自动精确提取圆形标志点中心的方法，并进行相机标定的研究。首先将标定图像进行预处理，接着通过程序算法自动提取标定板上的四个圆形标志点中心来进行图像校正，其次应用一种自动迭代投影的方法，对校正图像进行迭代处理，最后再经过反透视投影得到原始标定图像的标志点中心坐标。设计了手动和自动两种提取方式，将最后提取的标志点中心坐标代入张正友标定算法中，并考虑切向畸变，求得相机的标定参数。实验结果表明，随着迭代次数的增加，重投影误差越来越大，当迭代次数为一次时，标定的精度好于多次迭代的精度，并且略高于手动提取的精度。对比维视商业软件的标定标准0.2pixel，精度提高了58%左右。

摘要:针对基于蓝牙低功耗技术(BLE)的室内定位系统使用多层感知机(MLP)等机器学习算法作为定位算法，导致定位结果精度不足的问题。提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的室内定位方法，利用定位过程中的时域信息以提高定位精度。首先通过采集接收信号强度指示(RSSI)构建指纹数据库，然后依靠RSSI和二维坐标的映射关系进行网络模型训练获得权重系数。最后，使用训练好的网络模型构建室内定位系统。测试结果表明，本系统使用的定位方法平均误差为1.41m，与MLP和RNN算法相比分别提高了49%和16%，定位精度明显提升，能满足室内定位的需求。

摘要:在带钢表面缺陷分类方法的研究中，提出了一种基于改进关系网络的小样本带钢表面缺陷分类方法。该方法借鉴网中网模型可以增强网络对局部感知野的特征辨识能力和非线性表达能力的特点，将该模型与关系网络模型相结合，并采用一种新的自正则化、非单调函数作为激活函数及修正后的平均绝对误差作为损失函数，可以允许更多的信息流入神经网络，使模型学习到更精细的特征表达能力，从而具有更好的准确性和泛化能力。将新模型在NEU-DET数据集上进行实验，结果表明：在5-way 1-shot任务中获得的缺陷分类准确率为79.95%，比原模型提高7.22%；在5-way 5-shot任务中获得的缺陷分类准确率为92.04%，比原模型提高2.15%。