摘要:针对加权最小二乘法定位精度不高,卡尔曼滤波对初始位置敏感以及噪声协方差固定不变的缺点,提出了一种将加权 最小二乘法和改进的卡尔曼滤波相结合的伪距单点定位解算方法。 该方法首先利用加权最小二乘法解算出接收机初始位置, 然后将该位置作为改进的自适应卡尔曼滤波的初始值,再建立动力学模型来进行滤波。 实验结果表明基于移动窗口协方差估 计的自适应卡尔曼滤波相比于传统卡尔曼滤波,能将单点定位精度提高 50%,收敛速度也提高了 90%。 该算法可以用在对精 度要求不高的民用导航和定位中。

摘要:以方形扁平无引脚封装(QFN)芯片为实验对象,针对芯片在封装缺陷视觉检测过程中的图像倾斜问题,提出一种半导 体芯片图像快速校正方法。 首先,提出改进 Harris 角点检测算法,结合多边形逼近方法提取目标轮廓拐角顶点;其次,通过最小 二乘法对最长边顶点进行直线拟合;最后,根据直线拟合结果进行图像校正。 实验结果表明,与传统 Hough 变换、最小外接矩法 以及傅里叶变换校正方法相比,该方法获取的倾斜角度准确度更高,运行时间少于其 1 / 5,速度更快且效率更高。

摘要:在现有的谐振式加速度计中,因具有较小的谐振频率和较低的灵敏度而无法应用于高精度制导和空中姿态微调等方 面。 为此,设计出了一种基于纳米压电梁的谐振式加速度计,采用上下双端音叉谐振器(谐振梁采用直径为 500 nm 的氧化锌) 与中心质量块、左右支撑梁对称分布,实现了低交叉耦合和高灵敏度输出。 分析并建立该加速度计结构的数学模型,在 ANSYS WORKBENCH 仿真平台下对其进行分析,上下谐振器的谐振频率分别为 2. 987 93 和 2. 987 29 MHz,在该谐振频率下,X 方向的 位移要比另外 Y、Z 两个方向高两个数量级以上;在 2 000g 加速度载荷作用下,该加速度计最大应力为 241. 46 MPa;在±10g 的设计 量程内,该结构的灵敏度为 1. 133 11 kHz/ g。 基于 SOI 技术,设计纳米压电梁谐振式加速度计的工艺流程以验证其正确性。

摘要:在利用接收信号强度指示(RSSI)对无线传感器网络中的未知节点进行定位时,RSSI 值易受环境的影响导致定位误差, 为此提出基于 RSSI 测距修正的四边形加权质心定位算法(QWCRC)。 先对来自同一锚节点的多个 RSSI 值进行卡尔曼滤波,得 到修正的 RSSI 值,致使测距尽可能的接近真实距离;再采用四边形加权定位对未知节点进行定位,同时利用最小二乘法进行辅 助定位,此算法对于相邻锚节点圆不相交的情况给出新的解决方案。 实验结果对比表明,改进的算法相比较于四边形加权质心 算法(QWC)和 RSSI 测距修正的三角形加权算法(TWCRC),在锚节点数目 5×5 和噪声强度为 0 dbm 时,定位精度可分别提升 87. 14%和 35. 51%。

摘要:针对当前图像修复算法主要采用图像的 R、G、B 信息来获取最优匹配块,忽略了图像的结构特征,导致修复图像中含有 纹理不连续及块现象等问题,设计了方差调节策略耦合结构特征的图像修复算法。 首先,借助图像的梯度模值来构造结构度量 因子,以度量图像的结构特征。 联合置信度项、结构度量因子和数据项,构造优先权函数,以寻求优先修复块。 然后,采用图像 的方差特征,建立方差调节策略,考虑图像纹理的动态变化,寻求与当前纹理情况最吻合的样本块尺寸。 最后,将结构度量因子 引入到最优匹配块的搜索过程中,以弥补通过 R、G、B 信息搜索最优匹配块时所忽略图像结构特征的不足,得出最优匹配块修 复图像,实现损坏区域的复原。 通过实验结果发现,较当前修复方案而言,所提算法的修复图像具备更优的纹理连续性。

摘要:针对六相永磁同步电机在复杂运行工况下永磁体容易发生失磁故障的问题,提出一种基于超螺旋算法的永磁体失磁故 障重构方法。 首先,利用矢量空间解耦坐标变换(VSD)进行降阶和解耦,构建了六相永磁同步电机失磁故障数学模型。 其次, 以定子电流为状态变量,设计基于超螺旋算法的滑模观测器(STA-SMO),根据滑模等值原理实现转子磁链的实时重构,并采用 一种类二次型 Lyapunov 函数证明了所设计 STA-SMO 的稳定性。 最后通过仿真与实验验证了该方法的有效性,与传统滑模观 测器(SMO)相比,所设计的 STA-SMO 准确地实现了对失磁故障的重构,有效抑制了抖振,且鲁棒性更强。

摘要:针对无人机多传感器数据决策时存在的数据可靠性不足以及资源浪费的问题,提出一种基于 BP 神经网络的无人机惯 性测量单元(IMU)多传感器冗余的补偿算法。 将低精度的 IMU 传感器数据输入到 BP 神经网络,利用 BP 神经网络的非线性拟 合能力,补偿低精度 IMU 数据的误差,然后利用基于置信度的数据仲裁算法对多个较高精度数据进行仲裁,输出经过数据融合 后的传感器数据,此过程还可以进行传感器故障判断和定位。 通过改变同类型传感器安装方式解决奇点问题。 实验结果表明, 经过神经网络误差补偿后,误差比原来减小了 55. 2%,比使用卡尔曼滤波算法进行误差补偿后的误差小 53. 9%。 此算法充分发 挥了冗余传感器设计的优势,提高了传感器系统的可靠性。

摘要:为解决移动物联网数据传输过程中存在的数据传输质量不高、网络传输带宽较低等不足,提出了基于节点-链路评估 模型的移动物联网数据传输稳定算法。 考虑节点移动特性,设计了一种新的基于节点-链路评估模型,实现数据传输过程的多 维度评估。 随后,根据节点-链路评估模型,提出了数据传输依序度、中继链路控制度、传输能量可控度 3 个指标;并通过匹配节 点的传输功率,设计了基于数据传输依序度的移动物联网链路稳定方法,采用泊松分布模型来构建基于中继链路控制度的节点 稳定方法,并通过预估节点受限性能,提出了基于传输能量可控度的节点失效态传输节能方案,分别从节点、链路、能量 3 个层 次优化了移动物联网数据传输性能,有效提高较网络传输的稳定性。 仿真实验表明,与基于似然估计补偿机制的移动无线传感 网数据控制同步传输算法和基于预发射-精度提升机制的 LTE-5G 数据传输算法相比,所提算法具有更低的网络拥塞水平和节 点受限概率,以及更高的网络传输带宽。

摘要:为提高车辆行驶偏离测量与干预的准确性,提出双参数偏离测量与干预策略。 借助 VBAI 进行图像处理,利用最大类 间方差法求解出不同环境下最佳二值化分割阈值。 设计灰度采集线获得车道边缘点,借助 Fit Line 算法拟合边缘点完成车道 线识别。 根据预警模型对相对航偏角与像素距离比进行分析,将提醒或预警的干预结果显示在界面上。 经道路实测,报警准确 率在 97. 7%以上,处理速度高于 1 / 42 s/ 帧。 系统对提高行驶安全性,降低偏离引起的交通事故有着实际的应用价值。

摘要:针对永磁同步电机双闭环矢量控制系统中整数阶 PI 控制器存在动态响应速度慢、鲁棒性不强的问题,提出一种采用蜻 蜓算法与分数阶 PI 控制相结合,对系统的转速外环和电流内环进行参数离线整定的方法。 将待优化参数看作是蜻蜓在搜索空 间中搜寻食物源的最优个体所处的空间位置,并利用误差性能指标 ITAE 作为其目标适应度函数。 分别对传统工程经验整定 整数阶 PI、蜻蜓算法整定整数阶 PI、蜻蜓算法整定分数阶 PI 和粒子群算法整定分数阶 PI 的电机调速性能进行仿真和实验对 比。 结果表明,蜻蜓算法优化的分数阶 PI 控制器具有提高系统的动态响应性能,减小超调量和增强鲁棒性的优势,证明了优化 策略的优越性。

摘要:针对日常生活中脉搏信号在检测过程中易受运动影响,导致心率无法准确监测的问题,利用不同部位的脉搏信息受运 动影响在时间和程度之间的区别,提出了基于耳后与指部脉搏信号融合分析方法实现信息互补,来提高心率监测的准确性。 同 步检测耳后与指部脉搏信号,对其质量评估判断是否为可用段,当日常运动使得信号质量下降时,通过信息融合方法选取质量 较好的脉搏信号进行分析,从而确保心率的准确检测。 实验结果表明,相较于仅使用单一部位脉搏信号,耳后与指部脉搏信号 融合分析后的峰值检测的准确性从 90. 2%提高至 98. 8%。 提出的基于脉搏信息融合的方法具有更好的抗运动干扰能力,为日 常生活状态下的心率的准确检测提供了一种有效途径。

摘要:动态压缩感知是静态传统压缩感知向动态信号的拓展,广泛应用于医学上的磁感应成像和目标追踪等领域。 由于工程 中的动态信号在某一转换基下具有随时间缓慢变化的稀疏特性,因而可以运用欠定的测量矩阵对其进行压缩。 动态压缩感知 理论主要包括动态信号的稀疏表示、动态压缩测量过程和动态信号的重构 3 个方面的研究内容。 全面综述动态压缩感知的基 本概念,归纳总结现有动态压缩感知理论中对动态信号的建模方法;对已有的动态信号重构算法进行了归类,并详述了各类算 法的计算思路;最后介绍了动态压缩感知的典型应用,并对动态压缩感知信号重构算法的研究前景进行了探讨。

摘要:为区分说谎与讲真两种思维状态下不同脑区之间的功能连接,并且研究这种功能连接在时域与频域的变化,征选了 40 名平均年龄 21 岁、健康右利手受试者作为实验对象,随机分为说谎和讲真两个被试组(各 20 名),采用标准三刺激模式测谎协 议记录了在两种思维状态下 12 导联的脑电信号( electroencephalogram, EEG),然后利用小波相干分析方法,对刺激后 250 ~ 1 300 ms 时段(P300 典型发生时段)上的 θ(0. 5~ 4 Hz)、δ(4~ 8 Hz)、α(8~ 13 Hz)、β(13~ 30 Hz)、γ(30~ 100 Hz)五个频带的 66 个导联对的小波相干系数分别进行计算,分析不同导联对在不同时频域的功能连接. 最后,利用秩和检验对两类受试者的相同 时-频域的相干系数分别对比分析,实验结果表明,在 θ 及 δ 频带对应的时频域上,两类受试者在 OZ-P4、OZ-P3 及 P3-P4 三个导 联对的相干值均存在统计学差异,推测人在面对物证说谎时进行功利和非功利的道德判断时导致视觉联合皮层(P3 和 OZ)和 顶下小叶(P4)相应区域被激活,故而产生不同脑区间功能连接的显著统计性差异.

摘要:自动调制识别技术,可在接收信号在样式未知、内容未知的前提条件下,自动对其调制方式进行估计。 提出一种基于深 度学习的调制识别方法,该方法通过波形优化的方法迭代更新滤波器参数,对接收信号样本进行滤波,再通过深度识别网络进 行识别。 该方法在处理流程中存在识别结果对滤波器参数的反馈回路,能够减轻信道对调制识别结果的不利影响。 通过开源 数据集进行验证,证明了该方法相比于几种利用经典深度学习网络的方法,识别率均有所提高。 特别是相比于传统的 CNN 方 法,识别率提高了约 7%。

摘要:绝缘栅双极型晶体管( IGBT) 作为电力电子装置的关键核心器件,其高可靠性是系统长久稳定运行的重要保障,对 IGBT 模块进行故障监测是提高系统可靠性的有效方式之一。 提出一种新的健康敏感参数-栅极-发射极导通前电压 VGE(pre-on) , 用于监测高压多芯片并联 IGBT 模块中的 IGBT 芯片故障。 首先,对现有故障监测方法进行比较,然后建立导通前电压可靠性 模型,再通过监测导通瞬态期间的 VGE(pre-on)来检测高压多芯片并联 IGBT 模块中的 IGBT 芯片故障。 为验证该方法的可行性,对 16 芯片 DIM800NSM33-F IGBT 模块进行了仿真,结果显示,在不同外部条件下,每个并联 IGBT 芯片故障所产生的导通前电压 VGE(pre-on)的平均偏移约为 900 mV,且具有较高的灵敏度和抗干扰能力,可有效监测 IGBT 模块芯片故障。

摘要:针对现有的电磁流量计电导率测量方法测量精度低、附加激励与磁场激励分时进行,影响流量测量实时性等问题。 提 出一种并行激励的电磁流量计电导率测量方法,激励电路采用单路高频方波电容耦合的方式,该激励方式可与磁场激励并行激 励,使得流量信号与电导率信号均可以实时测量。 采用带通滤波与基于能量衰减的信号处理方法,提高了电导率测量精度和稳 定性。 流速实验结果表明,并行激励下可以实现电导率和流量同时测量,且在流体电导率为 100 μS / cm~ 3 mS / cm 的范围内测 量精度可以达到 3%,水流量标定精度优于 0. 5 级。

摘要:为了解决当前较多可见光与红外图像融合方法的融合结果中的目标信息不突出等问题,引入拉普拉斯分解机制,采用 图像的亮度特征来融合可见光与红外图像。 借助拉普拉斯分解方法,对输入图像进行分层,求取不同的图层信息。 并利用图像 的均值特征,计算图像的亮度信息,对低频图层的融合权值进行自适应调整,从而得到一个目标信息完整度较高的融合低频图 层。 基于图像的空间频率特征,对高频图层所含的细节丰富度进行评估,以获取一个细节丰富的融合高频图层。 再利用拉普拉 斯逆分解方法,对低、高频图层完成融合。 实验数据显示,较已有的融合算法而言,所提算法的融合结果更能突出目标信息,具 备更为丰富的细节特征。

摘要:对于数字图像相关法(digital image correlation, DIC)计算效率的需求日益增长,提出了一种图形处理器(GPU)加速的路 径依赖 DIC 方法。 该算法利用基于快捷傅里叶变换的互相关算法(FFT-CC)计算初始种子点,利用反向组合高斯牛顿法( ICGN)进行亚像素匹配,然后通过初值传递策略快速产生多个新种子点参与亚像素匹配的并行计算,从而使其快速扩散,直至完 成整个感兴趣区域的计算。 利用公开的实验图例进行测试,结果表明方法精度良好,能得到清晰的表面变形云图,并且能在子 区大小 17×17 pixels 时获得 6. 5×10 5 点/ s 的计算速度,相对于典型的高速 DIC 算法速度提升超过 50%,为高速 DIC 算法的设计 提供了参考。

摘要:针对工业生产系统中传感器由于长期处于恶劣环境下,导致传感器易失效的问题,提出了一种基于标准不确定度的传 感器性能评估和故障诊断方法。 以方矩管生产过程为研究对象,首先,通过硬件测试实验选用磁栅尺和编码器作为测距传感 器,研究并设计了轧辊位置自动调整系统,将轧辊定位精度提高至±1 mm 以内;然后,利用小波滤波对传感器输出序列进行去 噪处理,并结合神经网络进行输出序列预测;最后,利用预测值与实际测量值的残差计算标准不确定度,通过判断不确定度大小 实现测距传感器故障诊断,以及对测距传感器实时性能的评估。 通过模拟精度下降故障传感器实验表明,该方法故障检测准确 率可达 90%以上,表明该方法的有效性。

摘要:针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,设计了图像超分辨重构算法并进行应用。 基于属性散射中心模型对 SAR 图 像进行参数估计以及高分辨率构造,获得原始图像的多分辨率描述。 采用联合稀疏表示对原始图像及其高分辨率表示进行表 征,考察它们的内在关联。 最终,根据整体重构误差判定测试样本的目标类别。 在 MSTAR 数据集上的实验结果表明了提出方 法的有效性。

摘要:提出基于分块匹配的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。 对待识别 SAR 图像进行 4 分块处理,分别进行分析和匹配。 对于每个 SAR 图像分块,采用单演信号描述其时频分布以及局部细节信息,进而构造特征矢量。 采用稀疏表示分类( SRC)分 别对 4 个分块的单演特征矢量进行分类,获得相应的重构误差矢量。 对于 4 个重构误差矢量,利用多组随机权值矢量对它们进 行加权并对所有的结果进行统计分析。 最后,基于统计特征构造决策变量用于测试样本的类别确认。 利用 MSTAR 数据集进行 实验,结果表明了方法的有效性。

摘要:针对合成孔径雷达( synthetic aperture radar,SAR) 图像旁瓣抑制问题,提出结合属性散射中心模型和空间变迹法 (spatially variant apodization, SVA)的新途径。 空间变迹法作为一种经典超分辨率图像处理技术,能在抑制旁瓣的同时保持良 好的主瓣分辨率。 属性散射中心可以很好地描述目标在高频区的电磁散射特性,是分析 SAR 图像的有力工具。 基于属性散射 模型的参数估计得到的先验知识再利用空间变迹法处理 SAR 图像,达到抑制旁瓣的目的。 实验结果表明,该方法可以有效抑 制 SAR 图像旁瓣。

摘要:机场跑道异物是威胁航空器飞行安全的重要因素之一,开展跑道异物的自动检测研究是有效保障航空器飞行安全的必 然要求。 针对异物检测问题,首先提出了基于 DGPS(differential GPS)定位的图像差分异物检测方法,通过载波相位差分(RTK) 技术获取道面图像的高精度位置信息,对同一位置的两幅图像进行对齐操作以满足图像差分的条件,接着采用直方图规定化的 方法来完成亮度矫正,再通过差分实现异物检测,最后进行了实验验证。 实验结果表明,该方法可有效检测尺寸不小于 2 cm× 2 cm 的异物。

摘要:为了解决传统算法对于铁路货运列车车号识别准确率不高问题,提出了一种面向铁路货车车号定位的 Faster R-CNN 神 经网络。 通过调整特征提取网络的相关尺寸参数及连接方式增强了最后一层卷积特征图的细节特征。 并采用 k-means++聚类 算法求取车号区域长宽比改进 anchor 尺寸设计,使目标检测框与实际车号区域更加贴合。 实验过程中,采用了数据增广、 dropout 方法提升网络的鲁棒性。 结果显示,改进 Faster R-CNN 网络在铁路货车车号定位精度达到了 93. 15%,召回率 90. 76%, 综合 F1 指标 91. 94%,也说明该方法能够对铁路货车车号准确定位,并为车号识别过程提供可靠的数据支持。

摘要:为了有效监测老年人是否跌倒,提出一种结合背景减除及人体边界的外部轮廓特征提取方法对人体动作行为进行识 别。 首先,利用背景减除法从视频中提取运动的对象,对提取的运动对象进行预处理;然后利用最小外接矩形和重心检测的方 法对运动目标进行特征提取,得到老人整体外部轮廓和重心位置等运动特征;最后根据人体不同姿态,建立运动模型,有效辨识 被监护对象的行走、跌倒等动作。 实验结果表明,提出的方法可对实际的视频进行有效处理,对人体行为识别的准确性能达 到 94. 3%。

摘要:在缺少震前参考信息前提下,提出了一种基于优化视觉词典的震后高分遥感影像震害建筑物检测方法。 首先通过 WJSEG(wavelet-JSEG)分割以及一组非建筑物筛选规则提取潜在建筑物集合;其次利用光谱、纹理及几何形态学特征构建了一 种震害视觉词典模型,跨越了从像素到震害特征间的“语义鸿沟”;在此基础上设计了一种基于类内和类间惩罚因子的视觉词 典优化策略,减少了信息冗余及证据冲突;最后通过随机森林分类器将建筑物进一步划分为完好建筑物、部分震害建筑物及废 墟。 在两组实验中,该方法的总体精度均达到 85%以上,从而可为震后应急响应救援及灾后重建提供关键的决策支持信息。