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摘要:肌肉骨骼系統在人體運動(dòng)中起著(zhù)至關(guān)重要的作用,這個(gè)系統的疾病通常會(huì )導致嚴重的長(cháng)期殘疾,是影響人類(lèi)健康和活動(dòng)能力的關(guān)鍵因素。計算機輔助骨科手術(shù)機器人系統已成為臨床骨科中最重要和最具挑戰性的系統之一,因為它們能夠使用現代臨床導航系統和機器人系統精確治療肌肉骨骼疾病,具有有效降低輻射、減少醫生體力等優(yōu)勢,成為解決傳統骨科疾病的最佳選擇之一。通過(guò)對機器人在骨科手術(shù)中的應用分析,重點(diǎn)介紹了骨科機器人的機構設計、導航技術(shù)、機器人控制、交互技術(shù)以及骨-機器人連接技術(shù)。在導航技術(shù)中,利用CT掃描設備獲取圖像和光學(xué)跟蹤裝置進(jìn)行導航已成為主流。在機器人控制和交互技術(shù)中,既有遙操作,也有自動(dòng)控制。借助文獻梳理,進(jìn)一步討論了目前計算機輔助骨科手術(shù)機器人系統存在的問(wèn)題及其未來(lái)發(fā)展。

摘要:針對航天發(fā)射場(chǎng)智能化快速測發(fā)的建設需求,提出了一種應用第五代移動(dòng)通信技術(shù)進(jìn)行無(wú)線(xiàn)測發(fā)網(wǎng)絡(luò )建設的方案,主要解決發(fā)射場(chǎng)箭地無(wú)線(xiàn)通信覆蓋及與公共5G移動(dòng)通信網(wǎng)的便捷融合,可滿(mǎn)足測試數據不小于100Mbps的傳輸速率,測發(fā)指令傳輸時(shí)延小于2ms,傳輸可靠性小于10^-6,同時(shí)支持遠程測發(fā)及便攜式測發(fā)的潛在應用需求。無(wú)線(xiàn)測發(fā)網(wǎng)絡(luò )采用接入網(wǎng)+承載網(wǎng)+核心網(wǎng)的架構,打造5G-SA獨立組網(wǎng)模式的工業(yè)現場(chǎng)無(wú)線(xiàn)總線(xiàn),接入網(wǎng)用于航天發(fā)射場(chǎng)前后端的無(wú)線(xiàn)信號覆蓋,承載網(wǎng)及核心網(wǎng)實(shí)現數據傳輸及網(wǎng)絡(luò )管理,采用網(wǎng)絡(luò )切片的形式將大帶寬傳輸及測發(fā)指令傳輸的應用需求結合起來(lái)。提出了應用無(wú)線(xiàn)測發(fā)網(wǎng)進(jìn)行無(wú)線(xiàn)測發(fā)應用的方案,并開(kāi)展了性能分析。

摘要:針對滑油中磨粒形狀復雜且尺寸大小不一,傳統滑油磨粒檢測方法存在時(shí)效性差、檢測尺度小、精度低、非鐵磁性磨粒不能檢測等缺點(diǎn)。本文設計了一種基于深度學(xué)習的航空發(fā)動(dòng)機滑油磨粒檢測方法。基于連續流微流控芯片的滑油圖像采樣方法,構建滑油圖像采樣系統；設計圖像增強方法,進(jìn)行圖像數據增強消融試驗研究,針對YOLOv3模型和Faster RCNN模型進(jìn)行精度測試,結果表明消融試驗后的YOLOv3模型檢測能力明顯優(yōu)于Faster RCNN模型；為減少消融后YOLOv3模型的誤檢率,提出SER算法以?xún)?yōu)化該模型的推理置信度閾值。研究結果表明滑油磨粒檢測方法可解決傳統測試中存在的問(wèn)題,且在0.35的置信度閾值下, YOLOv3模型的檢測結果能夠達到94.2%的召回率和95.9%的精確度。

摘要:現場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FPGA)內部資源眾多,其中互連資源出現故障的概率遠遠高于片內其他資源,而在以往許多互連測試研究中,所生成的測試配置存在無(wú)法覆蓋反饋橋接故障的難題,所以較難有測試配置實(shí)現故障列表的100%覆蓋。因此通過(guò)約束橋接故障只發(fā)生在單個(gè)查找表(LUT)內的信號線(xiàn)上,并結合單項函數,對反饋橋接故障模型進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),從根本上解決難題；然后對優(yōu)化后的反饋橋接故障設置相應的約束條件,再使用布爾可滿(mǎn)足性理論(SAT)生成滿(mǎn)足約束條件的測試配置。采用優(yōu)化后的故障模型對ISCAS"89基準電路進(jìn)行了測試配置生成實(shí)驗,結果表明生成的測試向量解決了反饋橋接故障的覆蓋難題,并且在實(shí)現故障列表的100%覆蓋下,優(yōu)化后的故障模型所需要的測試配置數最少。

摘要:工業(yè)品表面缺陷檢測是工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量評估的關(guān)鍵環(huán)節,實(shí)現快速、準確、高效的檢測對提升工業(yè)產(chǎn)能具有重要意義。本文針對傳統神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )提取特征尺度單一、參數量大,網(wǎng)絡(luò )訓練效率低等問(wèn)題,提出了一種基于殘差網(wǎng)絡(luò )的多尺度特征融合與RBN結合的殘差網(wǎng)絡(luò )模型。首先該模型通過(guò)多尺度卷積特征融合模塊提取不同尺度的特征信息；然后,通過(guò)引入RBN層,使特征分布更加均勻；最后,采用全局平均池化代替傳統的全連接層來(lái)減少模型的參數量,實(shí)現輸出通道與特征類(lèi)別的直接映射。本文提出的網(wǎng)絡(luò )模型在公開(kāi)數據集NEU-DET上進(jìn)行實(shí)驗,識別率達到100%,在天池人工智能大賽鋁型材缺陷數據集上的識別率達到98.8%,模型性能較為優(yōu)異,可以很好的完成工業(yè)品表面缺陷檢測任務(wù)。

摘要:多周期路徑是將復雜電路運算拆分在多個(gè)時(shí)鐘周期完成，從而提高電路總體運行頻率的一種方法。在設計和驗證中，多周期路徑約束錯誤會(huì )導致設計迭代反復和驗證誤報。本文對多周期路徑的產(chǎn)生機理和設計驗證中常見(jiàn)的問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi)分析，提出一種用靜態(tài)時(shí)序分析和形式驗證結合來(lái)查找設計中的多周期路徑的方法，首先通過(guò)靜態(tài)時(shí)序分析，查找出時(shí)序違例的路徑，針對這些路徑，插入設計的檢測電路，檢測電路主要通過(guò)檢測目的觸發(fā)器采樣控制信號有效時(shí)間，來(lái)判斷該路徑是否為多周期路徑。采用基于斷言的形式驗證，用自動(dòng)化的手段檢測多周期路徑。實(shí)踐結果表明，該方法針對兩種時(shí)鐘下的多周期路徑，能夠100%準確的檢測出違例的多周期路徑，避免多周期路徑錯誤約束，省略人工分析和動(dòng)態(tài)仿真確認多周期路徑環(huán)節。

摘要:在運載火箭的海上測控任務(wù)中,目標特性分析是最重要的工作之一。通常采用人工預先識別任務(wù)弧段中火箭遙測天線(xiàn)方向圖的增益變化,并手動(dòng)計算地面測控站接收信號AGC情況。針對上述方法效率低、過(guò)程繁瑣、人為錯誤無(wú)法避免等問(wèn)題,討論了基于STK軟件進(jìn)行運載火箭測控鏈路電平仿真分析的方法,重點(diǎn)分析如何利用火箭實(shí)測天線(xiàn)方向圖生成STK格式的天線(xiàn)電磁場(chǎng)輻射圖。通過(guò)某次運載火箭飛行任務(wù)的仿真分析和實(shí)際跟蹤結果比較,證明該仿真分析方法能夠滿(mǎn)足任務(wù)需求,仿真結果可以作為運載火箭目標特性分析的參考。

摘要:雷達高速數字電路模塊(基于VPX總線(xiàn))的高速數字接口測試過(guò)程中,針對出現的高速數字信號質(zhì)量不理想的問(wèn)題,分析了該現象出現的原因并最終提出了保證測試過(guò)程中高速信號的信號完整性的解決方案：在高速信號連接電路設計中避免出現多個(gè)終端輸出。實(shí)驗結果表明,高速信號接口單一輸出端的高速信號質(zhì)量相比多個(gè)輸出端的信號質(zhì)量有明顯改善,信號誤碼率優(yōu)化了e_¹⁰倍；通過(guò)眼圖測量,信號速率為1.25Gbps時(shí)單一輸出端的高速信號眼高為8.9uW,眼寬為730ps,多個(gè)輸出端的信號已經(jīng)無(wú)法形成眼圖。驗證了高速數字信號測試時(shí)為了保證信號完整性應避免出現多個(gè)終端輸出的正確性。

摘要:功率開(kāi)關(guān)器件是逆變器的核心部件，但其易發(fā)生開(kāi)路故障，故對其進(jìn)行故障診斷方法研究很有必要。針對中點(diǎn)鉗位型（Neutral Point Clamped,NPC）三電平逆變器功率開(kāi)關(guān)管器件的開(kāi)路故障，提出一種基于總體經(jīng)驗模態(tài)分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）模糊熵和粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）優(yōu)化的核函數極限學(xué)習機（Kernal Extreme Learning Machine,KELM）的故障診斷方法。首先采樣功率開(kāi)關(guān)器件的橋臂輸出端的三相電壓作為故障信號以區分各種故障類(lèi)型，然后利用EEMD模糊熵提取故障特征向量，最后將其劃分為訓練集和測試集送入PSO-KELM中，識別故障類(lèi)型并輸出診斷結果。經(jīng)MATLAB平臺仿真實(shí)驗得到該方法的故障診斷率超過(guò)98%，通過(guò)與其他方法的對比實(shí)驗分析，該方法的有效性與優(yōu)勢得到驗證。

摘要:目標識別是智能安防監控視頻處理系統中重要內容,為了滿(mǎn)足安防系統小型化實(shí)時(shí)性等應用需求,本文設計了一種基于FPGA平臺的運動(dòng)目標識別系統。該系統采用 CMOS攝像頭作為視頻采集器,SDRAM作為視頻流緩存及存儲介質(zhì),FPGA對視頻流進(jìn)行灰度化和幀差法算法處理,并將結果傳輸至顯示器終端,從而實(shí)現圖像采集和目標識別跟蹤和顯示。測試結果表明,本系統在一定測距范圍內可有效穩定地跟蹤運動(dòng)目標物體,可進(jìn)一步應用于安防領(lǐng)域中。

摘要:針對Levy噪聲背景下數字信號檢測效率較低的問(wèn)題,提出了一種基于自適應級聯(lián)三穩態(tài)隨機共振的4FSK信號提取新方法,并與4FSK信號傳統調制解調模型作對比。模擬并比較了自適應級聯(lián)三穩態(tài)隨機共振系統模型和傳統模型的輸出信號誤碼率。數值仿真實(shí)驗結果表明,與傳統調制解調模型相比,4FSK信號在經(jīng)過(guò)自適應級聯(lián)三穩態(tài)隨機共振系統模型解調后的輸出信號誤碼率相較于傳統調制解調模型要平均降低了4%,且時(shí)域圖像更為清晰,毛刺明顯減少,頻譜幅值大幅提升。該實(shí)驗的成功表明隨機共振系統對沖擊噪聲中的數字信號檢測有很強的應用前景。

摘要:塑料制品的產(chǎn)量和種類(lèi)的飛速增長(cháng)，給廢雜塑料的回收帶來(lái)極大的挑戰；目前仍然依靠大量人工分揀，面對惡劣和高強度的工作環(huán)境無(wú)疑亟待自動(dòng)化升級；為解決上述問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的FoveaBox目標檢測算法；針對廢雜塑料分選背景復雜的問(wèn)題，采用ResNeXt-101作為主干網(wǎng)絡(luò )替代ResNet-50來(lái)提高特征提取能力；針對外形差異大的問(wèn)題，采用帶縮放系數的可變形卷積來(lái)提高卷積過(guò)程的有效感受野；針對目標間彼此遮擋問(wèn)題，采用帶層級控制因子的軟化加權錨點(diǎn)機制來(lái)提高緊挨目標的檢測精度；結果表明，基于改進(jìn)FoveaBox的廢雜塑料檢測算法檢測平均精度均值達到85.79%，檢測速度為71.4ms，具有較強的實(shí)用性。

摘要:裝備在使用、運輸、貯存等條件下，所處環(huán)境對其狀態(tài)和壽命具有明顯影響；為實(shí)現對裝備的使用、運輸、貯存環(huán)境參數的連續、長(cháng)時(shí)監測，以為其全壽命周期健康管理提供原始數據，設計了一種超低功耗自守時(shí)環(huán)境監測模塊；給出了環(huán)境監測模塊的系統架構以及基本功能單元，主要包括存儲電路、主控電路、授時(shí)電路、傳感器電路和電源電路；環(huán)境監測模塊實(shí)現-40~60℃溫度、0~100%濕度、0.3~1.1bar壓力以及-16~+16g振動(dòng)等環(huán)境監測數據的采集，并進(jìn)行本地數據緩存，數據采集周期可靈活設置，采集后存儲在本地的數據通過(guò)網(wǎng)絡(luò )接口對外傳輸，傳輸速率可達100MB/s；環(huán)境監測模塊可通過(guò)北斗系統進(jìn)行授時(shí)，并在本地實(shí)時(shí)時(shí)鐘支持下自主守時(shí)；系統上包括網(wǎng)口在內的外設電路可在主控電路的控制下實(shí)現上電和下電操作；在低功耗模式下，主控電路可通過(guò)定時(shí)喚醒和加速度傳感器的外部中斷喚醒。

摘要:核電站運行期間需要對一回路系統進(jìn)行硼濃度在線(xiàn)監測,以便及時(shí)發(fā)現硼稀釋事故,確保反應堆安全。為保證監測結果的準確性,需要對硼濃度監測系統進(jìn)行定期標定。為了提高定期標定的效率,提出了一種新型自動(dòng)標定方法,分別從控制參數自動(dòng)獲取和標定系數自動(dòng)獲取兩方面開(kāi)展研究；控制參數自動(dòng)獲取通過(guò)遠程數字調節技術(shù)自動(dòng)調節工作高壓和甄別閾；標定系數自動(dòng)獲取利用基于數據統計漲落的方法來(lái)自動(dòng)記錄中子計數率。應用效果表明：硼濃度監測系統的控制參數實(shí)現了坪閾曲線(xiàn)自動(dòng)繪制,標定試驗實(shí)現了標定系數的自動(dòng)計算,測量結果的最大誤差滿(mǎn)足系統技術(shù)要求。該標定方法適用于硼濃度監測系統的標定,滿(mǎn)足該系統定期標定的準確性和效率性要求。

摘要:目前研究的移動(dòng)機器人運動(dòng)跟蹤控制系統控制過(guò)程易受到外界擾動(dòng)影響，導致控制穩定性較差，運動(dòng)跟蹤準確性較差，為此，基于大數據聚類(lèi)算法設計了一種新的移動(dòng)機器人運動(dòng)跟蹤控制系統。硬件部分主控制器負責遠程無(wú)線(xiàn)通訊，圖像采集的數據傳輸和舵機驅動(dòng)連接，驅動(dòng)控制器為機器人行走提供動(dòng)能保證；遠程控制模塊負責數據，圖像和指令的傳輸；舵機控制模塊機器人的行走、轉向；軟件部分首先通過(guò)大數據聚類(lèi)的方法分析機器人移動(dòng)步態(tài)，根據運動(dòng)超聲波傳感器原理判定障礙物位置，考慮移動(dòng)機器人運行狀態(tài)與足端軌跡，構建機器人行走控制模型。通過(guò)髖關(guān)節調節機器人姿態(tài)，消除外部擾動(dòng)對機器人姿態(tài)和運動(dòng)速度的影響，得到抗擾動(dòng)控制模型。實(shí)驗結果表明，所設計系統在對機器人運動(dòng)控制的穩定性及對抗外界擾動(dòng)方法具有較好的性能，能夠實(shí)現對移動(dòng)機器人運動(dòng)的準確跟蹤。

摘要:針對四舵輪式全向重載自動(dòng)引導小車(chē)(Automated Guided Vehicle,AGV)的多電機伺服控制系統，轉向時(shí)在外界負載的影響下，4個(gè)轉向電機易出現不協(xié)同的現象。為實(shí)現4個(gè)轉向電機高效協(xié)同，通過(guò)分析轉向工況下，四舵輪式AGV中各個(gè)舵輪實(shí)時(shí)的轉角關(guān)系，建立協(xié)同的四個(gè)轉向電機數學(xué)模型；采用天牛須搜索算法(Beetle Antennae search algorithm, BAS)與PID控制器融合方法，對單電機PID控制器尋求最優(yōu)PID參數；運用交叉耦合控制策略，分別設計4臺轉向電機的位置補償器；最后通過(guò)Simulink仿真驗證運動(dòng)控制算法的可行性。實(shí)驗結果表明，該運動(dòng)控制算法的同步穩定性高，收斂速度快，抗干擾能力強，擴大了全向重載AGV的應用范圍，因而具有較高的應用價(jià)值。

摘要:目前研究的巡檢機器人目標跟蹤控制系統存在目標位置誤差大、目標跟蹤控制效果差、采集的圖像模糊等問(wèn)題。為了解決上述問(wèn)題，基于窄帶物聯(lián)網(wǎng)的巡檢機器人目標跟蹤控制系統。系統硬件以窄帶物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線(xiàn)通信模塊為基礎，優(yōu)化設計了Zigbee壓力采集器、中央控制器和STM32主控電路，實(shí)現了巡檢機器人目標跟蹤控制系統的數據信息集中調度。Zigbee壓力采集器主要由XBee控制模塊、壓力傳感器兩部分組成，同時(shí)設計了供電電路、晶振電路和復位電路，通過(guò)系統硬件，實(shí)現了對巡檢機器人的跟蹤、控制和監控，為系統提供了硬件支持。軟件方面給出了系統的控制流程，設計了Zigee組網(wǎng)程序、嵌入式視覺(jué)處理程序和巡檢機器人自主導航程序。實(shí)驗結果表明，基于窄帶物聯(lián)網(wǎng)的巡檢機器人目標跟蹤控制系統目標位置誤差較小、控制效果較好、圖像更加清晰。

摘要:針對自主研發(fā)的程控雙軸姿態(tài)轉臺伺服控制系統，闡述了其運動(dòng)控制系統的基本工作原理；針對傳統轉臺轉速慢、精度差、系統動(dòng)態(tài)性能和穩定性不佳等問(wèn)題，設計了基于位置環(huán)、速度環(huán)和電流環(huán)三閉環(huán)控制的數字控制器；完成了控制系統控制算法的軟件實(shí)現，利用LabWindows CVI交互式編程平臺研發(fā)了轉臺控制軟件，可以對串口設置、PID設置、驅動(dòng)器設置等參數進(jìn)行任意更改，使系統操作簡(jiǎn)便、可移植性強；最后對系統開(kāi)展位置和速度跟蹤性測試，測試結果表明系統性能達到預期，具有超調小、響應快、跟蹤精度高和魯棒性好等特點(diǎn)，滿(mǎn)足系統設計要求，具有良好的應用價(jià)值。

摘要:為提高傳統快遞分揀系統的分揀效率與分揀準確性，設計了一套擺輪式快遞分揀機控制系統。該系統根據前端掃碼系統掃描的單號信息，獲取包裹單號地址所對應的分揀口信息，采用隊列的方式對分揀線(xiàn)上的包裹進(jìn)行管理，分揀機通過(guò)紅外對管檢測分揀線(xiàn)上的貨物位置，按照計數值獲取對應包裹存儲在隊列中的信息，根據分揀信息確定包裹出口。實(shí)驗結果表明，采用隊列方式、雙重紅外檢測、變速雙擺角的控制模式分揀準確率、分揀效率較高，每小時(shí)可達6000多件。擺輪式快遞分揀系統可以顯著(zhù)提高包裹分揀效率和準確率，對降低包裹處理時(shí)間，節約物流成本具有重要意義。

摘要:提出了一種基于深度確定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient , DDPG）的行人安全智能交通信號控制算法。通過(guò)對交叉口數據的實(shí)時(shí)觀(guān)測，綜合考慮行人安全與車(chē)輛通行效率，智能地調控交通信號周期時(shí)長(cháng)，相位順序以及相位持續時(shí)間，實(shí)現交叉路口安全高效的智能控制。同時(shí)，采用優(yōu)先經(jīng)驗回放提高采樣效率，加速了算法收斂。由于行人安全與車(chē)輛通行效率存在相互矛盾，研究中通過(guò)精確地設計強化學(xué)習的獎勵函數，折中考慮行人違規引起的與車(chē)輛的沖突量和車(chē)輛通行的速度，引導交通信號燈學(xué)習路口行人的行為，學(xué)習最佳的配時(shí)方案。仿真結果表明在動(dòng)態(tài)環(huán)境下，該算法在行人與車(chē)輛沖突量，車(chē)輛的平均速度、等待時(shí)間和隊列長(cháng)度均優(yōu)于現有的固定配時(shí)方案和其他的智能配時(shí)方案。

摘要:仿生機器魚(yú)的運動(dòng)控制是仿生機器魚(yú)推廣應用的基礎；然而，仿鲹科機器魚(yú)的推進(jìn)一般采用魚(yú)體波數據，很少采用真實(shí)魚(yú)類(lèi)游動(dòng)數據；為了深入探究仿鲹科機器魚(yú)運動(dòng)控制方法，采用了計算流體力學(xué)方法，通過(guò)標定流體介質(zhì)、來(lái)流速度、魚(yú)體幾何形狀等措施，利用Fluent軟件進(jìn)行了建模，然后針對魚(yú)體波數據和真實(shí)金槍魚(yú)游動(dòng)采樣數據兩種不同推進(jìn)數據對仿生機器魚(yú)進(jìn)行了仿真和實(shí)驗；結果表明對于多關(guān)節仿生機器魚(yú)推進(jìn)方面，真實(shí)金槍魚(yú)游動(dòng)采樣數據相較于常見(jiàn)的魚(yú)體波產(chǎn)生的推進(jìn)數據，在軀干進(jìn)行大幅值擺動(dòng)的情況下效果更好；這一仿真和實(shí)驗對比為仿鲹科機器魚(yú)的高效運動(dòng)控制提供了一種新思路。

摘要:目前，應用重介旋流器分選過(guò)程智能控制策略、極群組破碎分離水力旋流器參數化方法局限于單參數優(yōu)化，難以控制微小尺寸變形，基于該問(wèn)題，設計了基于fluent的旋流器分級控制系統。使用開(kāi)關(guān)型交流穩壓電源，為系統提供可靠電能。利用Q941F電動(dòng)調節球閥，執行對應區間動(dòng)作。使用BST6800系列壓力變送器，實(shí)現底流流量控制。采用上裝式氣動(dòng)閥門(mén)開(kāi)關(guān)結構，增強閥門(mén)可靠性。通過(guò)人機交互模塊，顯示執行任務(wù)。根據基于fluent的數值模擬原理，計算進(jìn)入旋流器的顆粒直徑。結合Gambit模型和網(wǎng)格劃分方法，仿真模擬分析切向速度、橫向速度和徑向速度三個(gè)方向分量分布情況。使用兩套控制輸出量調節旋流器進(jìn)料速度，獲取最佳分級尺寸，保證旋流器分級過(guò)程的穩定性。由實(shí)驗結果可知，該系統最高分級效率為98%，最低為90%，具有高效分級效果。

摘要:針對地效飛行器因地面效應對縱向系統穩定性的影響，從系統穩定性定義和狀態(tài)空間穩定判據兩個(gè)方面，分析了地效飛行器的靜穩定性判定條件，利用勞斯維茨判據分析了系統縱向模態(tài)的動(dòng)穩定性，針對縱向動(dòng)穩定性不足和高度穩定控制的問(wèn)題，基于飛行包線(xiàn)內典型狀態(tài)點(diǎn)處的線(xiàn)性模型，采用線(xiàn)性二次型調節器設計了系統的縱向增穩控制律，采用自抗擾控制設計了高度控制律。仿真結果表明，所設計的增穩控制律可以使系統穩定，且具有較強的魯棒性，所設計的高度控制律使系統具有較強的動(dòng)態(tài)性能，能夠準確達到預定飛行高度并保持穩定，響應時(shí)間不超過(guò)15s。

摘要:為研究炮射導彈系統效能，提高炮射導彈的綜合質(zhì)量特性，基于A(yíng)DC（availability dependability capability）方法對炮射導彈系統效能進(jìn)行建模。首先針對炮射導彈系統較為復雜的特點(diǎn)，將總炮射導彈系統分為四個(gè)分功能系統，通過(guò)系統正常與故障狀態(tài)建立了可用性模型；其次構建了系統狀態(tài)轉移路徑，將炮射導彈系統可信性分為發(fā)射可靠性、飛行可靠性與作用可靠性，依次建立可信性模型；接著(zhù)針對ADC方法的不足，對系統固有能力進(jìn)行拓展，增加了導彈質(zhì)心參數、導彈射程參數、導彈制導控制力矩參數和導彈破甲深度參數指標，建立固有能力模型，改進(jìn)了以往效能評估的局限性；最后確定炮射導彈系統效能；通過(guò)實(shí)驗算例的驗證表明了該方法模型可用、適用、準確。

摘要:為滿(mǎn)足衛星多功能可重構的應用需求，提出了一種適合于星載應用的多功能可重構終端設計方案。可重構終端方案與常規方案相比，采用了可重構的天線(xiàn)單元，可根據任務(wù)需求進(jìn)行在軌極化重構；數字基帶采用雙FPGA設計，可根據需求對基帶功能進(jìn)行在軌動(dòng)態(tài)重構；對射頻系統進(jìn)行了優(yōu)化，將部分天線(xiàn)功能集成至射頻前端中。基于以上三點(diǎn)設計，可重構終端實(shí)現了極化、方向圖、功率分配、調制方式等功能的在軌重構。通過(guò)重構，終端可支持測控、通信、電子偵察等多種應用場(chǎng)景。對終端的原理樣機設計、在軌重構流程進(jìn)行了介紹，并闡述了硬件實(shí)現和實(shí)際測試結果。經(jīng)實(shí)測，極化重構后的交叉極化隔離度達19dB以上；終端可適配8kbps的低速測控通信和2Mbps的高速數傳通信；發(fā)射功率動(dòng)態(tài)分配范圍達3dB以上。實(shí)現和測試結果表明，產(chǎn)品功能實(shí)現正確，性能良好，終端架構簡(jiǎn)單，系統設計靈活，可擴展性強，具有較強的工程參考價(jià)值。

摘要:時(shí)間同步是海洋石油地震勘探中各系統協(xié)同工作的前提，同步精度直接影響著(zhù)地震數據的精度。設計了一套基于嵌入式實(shí)時(shí)操作系統VxWorks和FPGA的授時(shí)系統，精度優(yōu)于50us。該系統采用工控VME機箱作為各模塊載體，基于GPS時(shí)間源和FPGA三級計時(shí)器進(jìn)行精準時(shí)鐘守護；軟件基于VxWorks設計，詳細介紹了基于SNTP協(xié)議的網(wǎng)絡(luò )時(shí)間服務(wù)編程方法；同時(shí)基于GPIO設計了一套通訊協(xié)議實(shí)現軟件模塊和FPGA模塊的通訊。該系統在中國海洋石油物探船上實(shí)際應用結果表明：授時(shí)精度滿(mǎn)足海洋石油勘探的時(shí)間同步精度要求，長(cháng)時(shí)間且穩定的提供時(shí)間服務(wù)滿(mǎn)足可靠性要求。在不失實(shí)時(shí)性和精度的前提下，該系統采用了模塊塊化設計，良好的擴展能力，使之易于擴展出具有時(shí)間標定或時(shí)間服務(wù)的應用系統。

摘要:目前設計的工控數據安全傳輸系統加密速率較低，導致加密過(guò)程穩定性較差。為了解決上述問(wèn)題，基于區塊鏈技術(shù)設計了一種新的工控數據安全傳輸系統。系統硬件采用嵌入式的麒麟990處理器，處理器由單片機、內存器以及擴展電路組成，采用雙頻JJSH-9傳輸器代替傳統的傳輸器。傳輸器兩端設置雙頻的GPS接收天線(xiàn)，完成工控數據的發(fā)送和接收工作，配置PLC多路導軌式控制器。利用非對稱(chēng)加密算法，對需要傳輸的工控數據進(jìn)行加密，保證數據的安全性。非對稱(chēng)加密算法由數據加密和解密兩部分組成，算法通過(guò)密鑰空間序列自動(dòng)生成密鑰對，可以生成解密密鑰，完成解密。實(shí)驗結果表明，設計的基于區塊鏈技術(shù)的工控數據安全傳輸系統利用工控數據安全傳輸的加密速率和數據傳輸的穩定性，達到預期設定的目標，可以投入使用。

摘要:基于長(cháng)度比較法,校驗和值以及基于行為的檢測算法是三種經(jīng)典的病毒檢測算法,本文將這三種算法相互結合而提出一種新的病毒算法,該算法的思路是：首先通過(guò)相應的算法檢測某個(gè)程序的校驗值與該程序的長(cháng)度是否發(fā)生了變化。如果發(fā)生了變化,則采用計算機病毒權值計算公式,判斷該宿主程序是否被病毒感染了。如果某個(gè)程序成為了病毒的宿主,則通過(guò)夾角余弦公式對寄生于宿主體內的病毒進(jìn)行檢測,判斷該病毒屬于那個(gè)種類(lèi)的病毒,從而達到對計算機病毒檢測的目的。

摘要:傳統的機器人導航系統在復雜的地形環(huán)境中常常無(wú)法引導機器人躲避突然出現的障礙物，無(wú)法精準采集數據。為此提出一種改進(jìn)RBPF算法的輪式機器人SLAM導航系統，對系統硬件和軟件進(jìn)行設計。系統硬件主要由導航功能模塊、底盤(pán)驅動(dòng)模塊、控制模塊組成，利用RPLIDAR A1型激光測距雷達設計導航功能模塊，并設計底盤(pán)驅動(dòng)模塊和控制模塊。軟件設計中，以改進(jìn)RBPF算法為基礎，設計了輪式機器人SLAM導航系統的實(shí)現程序，應用算法代入的方式加強了普通輪式機器人導航算法對粒子計算與卡爾曼濾波的敏感程度。實(shí)驗結果表明，改進(jìn)RBPF算法在避障和計算誤差方面的優(yōu)勢，證明了該系統相比傳統避障后的路徑選擇更便捷，導航錯誤出現率降低了30%左右。

摘要:針對工廠(chǎng)環(huán)境下叉車(chē)型AGV在沿給定參考路徑運行時(shí)，因避障等問(wèn)題產(chǎn)生的大幅度偏離參考路徑的現象，將三次B樣條曲線(xiàn)用于路徑規劃。規劃路徑在滿(mǎn)足AGV運動(dòng)學(xué)約束、最大曲率約束、起點(diǎn)和終點(diǎn)位姿等約束的條件下，使AGV以最短距離回到原參考路徑。算法將路徑規劃問(wèn)題轉化為參數優(yōu)化問(wèn)題，將規劃路徑距離作為目標函數優(yōu)化求解參數。算法最后使用Matlab針對直線(xiàn)和圓弧參考路徑進(jìn)行了仿真驗證，結果表明本文算法能夠在大偏差情況下，規劃出一條最短路徑，使AGV回到參考路徑。

摘要:近年來(lái)隨著(zhù)多種小型智能探測設備的出現（如無(wú)人機、小型智能車(chē)等），給傳統雷達目標識別方法帶來(lái)了巨大挑戰。在使用雷達對此類(lèi)小型目標進(jìn)行探測時(shí)得到的信號回波能量通常較低，導致在復雜環(huán)境噪聲與雜波影響下難以使用傳統恒虛警( Constant False Alarm Rate，CFAR)目標檢測方法對其進(jìn)行識別。針對以上問(wèn)題，結合深度學(xué)習的方法提出一種基于殘差連接長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )（Long Short-Term Memory，LSTM）的多類(lèi)別雷達目標識別模型，以同一距離門(mén)的相鄰時(shí)間點(diǎn)的回波序列數據作為樣本來(lái)設計數據集，使用多層的LSTM網(wǎng)絡(luò )提取雷達回波樣本中的時(shí)序信息，并在網(wǎng)絡(luò )中加入殘差連接以避免網(wǎng)絡(luò )層數增多出現網(wǎng)絡(luò )退化問(wèn)題，同時(shí)將用于多類(lèi)別分類(lèi)問(wèn)題的CCE（Categorical Cross-Entropy）函數作為網(wǎng)絡(luò )的損失函數來(lái)訓練網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現對包括無(wú)人機、智能車(chē)、行人以及噪聲在內的4類(lèi)目標的識別和分類(lèi)。試驗結果表明基于殘差連接LSTM網(wǎng)絡(luò )的多類(lèi)別雷達目標識別模型相比于傳統恒虛警檢測方法具有更高的識別準確率和F1值。

摘要:針對消防機器人底盤(pán)工作環(huán)境不低于300℃的要求,以及對底盤(pán)型腔進(jìn)行多點(diǎn)測溫的需求,開(kāi)發(fā)了基于Labview的消防機器人底盤(pán)熱防護8通道溫度采集軟硬件系統。實(shí)現了基于串口Modbus RTU協(xié)議的溫度數據采集與傳輸,系統具有用戶(hù)注冊、串口配置、溫度曲線(xiàn)實(shí)時(shí)顯示、超溫聲光報警、數據顯示與保存、歷史數據回放、數據表顯示與小波降噪等功能。通過(guò)該系統對底盤(pán)型腔進(jìn)行了4種工況的熱防護溫度檢測試驗,驗證了系統的可靠性。此外,針對溫度曲線(xiàn)中出現的噪聲干擾,引入了小波分析,采用Labview與Matlab混合編程方法,通過(guò)小波閾值濾波算法對采集到的數據進(jìn)行了降噪處理,并與各通道溫度原始數據進(jìn)行了對比,達到了較好的濾波效果。該系統可視化效果好,數據采集實(shí)時(shí)且準確,對工業(yè)現場(chǎng)多點(diǎn)溫度的實(shí)時(shí)檢測具有借鑒意義。

摘要:在現有的水文地質(zhì)測繪方法研究工作中,缺乏三維(3D)定位技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。為此,本研究首次提出一種基于雷達衛星和大數據平臺的信息化水文地質(zhì)測繪系統,其引入了超連續譜激光高光譜(Super continuum laser hyper spectral,SCLaHS)雷達系統在中高空通過(guò)激光掃描水文地質(zhì)進(jìn)行成像,其3D定位算法由全球導航衛星系統(global navigation satellite system,GNSS)陰影匹配與3D地圖輔助測距的集成,分別單獨的計算3D地圖測距和陰影匹配位置解,然后使用方向相關(guān)加權進(jìn)行組合。實(shí)驗結果表明,該算法的定位精度提高了許多,使用基于協(xié)方差的加權獲得的平均精度值提高10%,保證了測繪點(diǎn)覆蓋率更加有效。

摘要:為了解決現有物流調度系統低效緩慢、容錯率低的問(wèn)題，設計了基于自動(dòng)導引運輸車(chē)(Automated Guided Vechicle, AGV)和路徑規劃優(yōu)化算法的物流智能調度系統。系統搭配了AGV的物流調度硬件，又結合了路徑規劃理論，開(kāi)發(fā)了基于Petri網(wǎng)絡(luò )的智能路徑規劃算法。通過(guò)算法性能對比得知，路徑規劃算法設計了最優(yōu)調度路徑，確保了較高的準確率和工作效率。系統測試結果顯示，基于A(yíng)GVs路徑規劃的物流智能調度系統能夠在各種物流環(huán)境或者庫房基地完成調度任務(wù)，很好地解決了物流企業(yè)在忙碌期的繁雜調度問(wèn)題。基于A(yíng)GVs路徑規劃的物流智能調度系統提高了物流調度的自動(dòng)化程度，保證了物流調度和道路運輸的效率，有效推動(dòng)了商業(yè)模式和市場(chǎng)規范的發(fā)展。

摘要:BAS系統（機電設備監控系統）主要完成車(chē)站內的機電設備如空調機組、新風(fēng)換氣機、送/排風(fēng)機、風(fēng)幕機、潛污泵、電/扶梯、風(fēng)冷熱泵等設備的自動(dòng)監視、控制和管理。為了更好地優(yōu)化BAS系統的可視化界面設計、提高監控質(zhì)量，以達到節能、安全、提高管理水平的目的，本設計將NB-IoT技術(shù)、 Oceanconnect云平臺設計及嵌入式技術(shù)綜合融入到BAS系統中，實(shí)現遠程監管各個(gè)站內數據并實(shí)時(shí)控制各站內設備以應對突發(fā)情況。本系統采用STM32作為微控制器,設計溫濕度及光照總控中心和調控節點(diǎn)電路，總控中心通過(guò)NB-IoT無(wú)線(xiàn)通信模塊組網(wǎng)與各安裝在站內的多個(gè)調控節點(diǎn)進(jìn)行指令下發(fā)和數據上報的雙工通信，將通過(guò)各節點(diǎn)的溫濕度及光照傳感器采集到的數據經(jīng)STM32單片機處理后，通過(guò)NB-IoT無(wú)線(xiàn)通信模塊上傳至根據實(shí)際要求設計的Oceanconnect云模型中，實(shí)現總控制中心及節點(diǎn)電路的云端數據可視化及數據分析，同時(shí)還可以由上位機云端模塊直接控制各站內下位機的空調機組，換氣機污水泵等設備，以實(shí)現實(shí)時(shí)的監管與控制各站內現場(chǎng)環(huán)境。經(jīng)過(guò)實(shí)驗測試結果表明，系統可視化界面清晰簡(jiǎn)潔易操作且性能穩定可靠，能夠實(shí)現實(shí)時(shí)數據的通信分析與控制，提高車(chē)站內現場(chǎng)控制的有效性，能夠對突發(fā)情況進(jìn)行快速自動(dòng)處理。

摘要:在高頻渦流檢測系統往復式掃描檢測過(guò)程中，由于存在奇偶行間錯位而引起圖像模糊現象，針對這一問(wèn)題，在C掃描高頻渦流檢測系統基礎上，分析了往復式渦流掃描行間錯位的成因，設計了一種自適應維納濾波的圖像復原校正算法；該算法可有效地處理復原帶電線(xiàn)纜狹縫裂紋以及碳纖維復合材料編織紋理的掃描圖像，解決了高頻往復式掃描的奇偶行間錯位而引起的圖像模糊失真問(wèn)題，通過(guò)實(shí)驗比較了不同圖像，分別運用包括自適應維納濾波復原校正等四種算法，復原處理圖像的PSNR計算值分別是24.918dB、22.9326dB、23.7126dB和24.8218dB，實(shí)驗結果表明所設計的算法對峰值信噪比處理性能有較大提升，驗證了其可行性與可靠性；該算法既融合了單程隔行掃描的渦流成像結果準確性，又具備往復式逐行掃描成像速度快效率高的特點(diǎn)；上述檢測方法亦在項目制教學(xué)中得到的推廣和應用。

摘要:特征點(diǎn)提取是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要方向，在視覺(jué)導航、圖像匹配、三維重建等領(lǐng)域具有廣泛的應用價(jià)值。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的特征點(diǎn)提取方法是目前的主流方法，但由于傳統卷積層的感受野大小不變、采樣區域的幾何結構固定，在尺度、視角和光照變化較大的情況下，特征點(diǎn)提取的精度和魯棒性較差。為解決以上問(wèn)題提出了一種結合多尺度與可變形卷積的自監督特征點(diǎn)提取網(wǎng)絡(luò )。本文以L(fǎng)2-NET為網(wǎng)絡(luò )骨干，在深層網(wǎng)絡(luò )中引入多尺度卷積核，增強網(wǎng)絡(luò )的多尺度特征提取能力，獲得細粒度尺度信息的特征圖；使用單應矩陣約束的可變形卷積以提取不規則的特征區域，同時(shí)降低運算量，并采用歸一化約束單應矩陣的求解，均衡不同采樣點(diǎn)對結果的影響，配合在網(wǎng)絡(luò )中增加的卷積注意力機制和坐標注意力機制，提升網(wǎng)絡(luò )的特征提取能力。文章在HPatches數據集上進(jìn)行了對比試驗和消融實(shí)驗，與R2D2等7種主流方法進(jìn)行對比，本文方法的特征點(diǎn)提取效果最好，相比于次優(yōu)數據，特征點(diǎn)重復度指標（Rep）提升了約1%，匹配分數（M.s.）提升了約1.3%，平均匹配精度（MMA）提高了約0.4%。本文提出的方法充分利用了可變形卷積提供的深層信息，融合了不同尺度的特征，使特征點(diǎn)提取結果更加準確和魯棒。

摘要:對泛政府行業(yè)內網(wǎng)與其他網(wǎng)絡(luò )間的跨網(wǎng)域的請求服務(wù)進(jìn)行了研究，提出了泛政府行業(yè)信息化數據跨域共享服務(wù)總線(xiàn)平臺的設計方案，底層硬件設計上基于單向光傳輸方式，實(shí)現不同網(wǎng)域間數據的安全隔離傳輸；上層系統軟件通過(guò)服務(wù)總線(xiàn)（ESB）體系架構和定義統一請求調用接口，實(shí)現跨區域、跨網(wǎng)域間服務(wù)授權訪(fǎng)問(wèn)、資源授權調用和數據安全轉發(fā)。整個(gè)系統由請求協(xié)議轉換、安全檢控組件、健康度評估、MQ數據服務(wù)、節點(diǎn)資源調度、限流熔斷管理、通道任務(wù)管理、資源監控上報等模塊組成，可實(shí)現請求服務(wù)、設備狀態(tài)上報、通道任務(wù)管理、安全訪(fǎng)問(wèn)控制等功能，并根據不同業(yè)務(wù)量級設定不同應用模式，可滿(mǎn)足跨網(wǎng)域移動(dòng)警務(wù)請求服務(wù)數據資源的安全、高效傳輸需求。

摘要:針對裝甲車(chē)輛PHM系統性能評估過(guò)程中主觀(guān)性強、評語(yǔ)等級界限分明等問(wèn)題，采用主客觀(guān)組合賦權和改進(jìn)可拓云理論相結合的評估方法，增強了評估結果的客觀(guān)性和準確性；首先介紹了裝甲車(chē)輛PHM系統組成及其性能評估指標體系，然后采用基于“AHP-熵值”的組合賦權法確定指標權重系數，采用基于最優(yōu)云熵的改進(jìn)可拓云理論確定各指標云關(guān)聯(lián)度值，最后采用模糊綜合評判方法計算了4套裝甲車(chē)輛PHM系統性能。結果表明，改進(jìn)評估方法在不失準確性的同時(shí)，能夠有效克服評估主觀(guān)性和評語(yǔ)等級界限分明性，為裝甲車(chē)輛PHM系統性能的優(yōu)化提供了借鑒和參考。

摘要:針對光學(xué)測量中操作員依照經(jīng)驗調節相機焦距而導致測量結果歧義這一問(wèn)題進(jìn)行研究，解決傳統相機聚焦方法在散斑紋理圖像上不適用的缺陷，基于灰度共生矩陣的熵、慣性矩和相關(guān)性三種特征量，提出一種面向散斑紋理圖像的相機自動(dòng)聚焦算法，輔助操作員調節相機。通過(guò)不同實(shí)驗環(huán)境下采集的散斑紋理圖像，驗證所提算法單峰性和無(wú)偏性的特點(diǎn)，且具有一定抗噪能力。相比于傳統評價(jià)算法，本文所提算法對散斑紋理圖像的判斷具有更強的針對性和更好的適用性，可為后續的精確測量提供保障。

摘要:現有的存儲系統可靠性評估方法難以動(dòng)態(tài)地描述其可靠性特征，也難以反映其與時(shí)間的關(guān)系；針對此問(wèn)題，提出了一種結合Z語(yǔ)言、連續時(shí)間馬爾科夫鏈以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò )的可靠性評估方法；該方法將存儲系統抽象為兩級，分為功能單元和存儲系統整體兩部分；在針對功能單元進(jìn)行可靠性評估時(shí)，建立了一種基于Z語(yǔ)言的可靠性模型，由于其關(guān)于時(shí)間的狀態(tài)轉移符合Markov鏈的性質(zhì)，因此引入連續時(shí)間馬爾科夫鏈進(jìn)行評估；為了更清晰地表達存儲系統與各個(gè)功能單元之間的多狀態(tài)關(guān)系，構建了功能單元失效率與存儲系統整體失效率之間的貝葉斯網(wǎng)絡(luò )；基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò )計算出存儲系統的整體可靠性，并得到其可靠性關(guān)鍵模塊；最后，通過(guò)實(shí)例分析與計算表明，基于提出的可靠性評估方法能夠準確描述存儲系統的狀態(tài)轉移，可以量化計算存儲系統的可靠性，得到其可靠度，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

摘要:為了實(shí)現衛星姿軌控地面半物理仿真試驗，設計了基于FPGA和PCIe總線(xiàn)的電子星模擬器，圖像分辨率支持1024*1024；圖像位寬支持12bit。電子星模擬器圖像處理卡基于FPGA的硬件結構，與上位機界面軟件通過(guò)PCIe總線(xiàn)交互數據，采用LVDS(Low Voltage Differential Signaling)信號收發(fā)星圖數據。地面動(dòng)力學(xué)按照10ms周期將四元數通過(guò)以太網(wǎng)發(fā)送給電子星模擬器，電子星模擬器將生成的電子星圖通過(guò)LVDS傳輸給星敏感器，通過(guò)地面實(shí)時(shí)仿真驗證系統驗證，電子星模的輸出與目標值誤差小于0.07%，閉環(huán)測試中星敏采集到準確的星圖，顯示了電子星模擬器的可行性，在衛星姿軌控地面半物理仿真試驗中具有良好的推廣性。

摘要:變電站是電網(wǎng)運行的重要環(huán)節，其運維巡檢質(zhì)量關(guān)系變電站的安全穩定，變電設備數量增長(cháng)和人員相對短缺的矛盾導致人工巡檢往智能巡檢方式轉變。變電站視頻設備數量眾多，視頻數據多通過(guò)光纖統一傳輸到后臺服務(wù)器分析處理，為了解決傳輸通道帶寬壓力大，應用服務(wù)端計算性能要求高等問(wèn)題，提高圖像識別效率，基于人工智能與邊緣計算技術(shù)，研制了變電站多路視頻流邊緣智能識別設備，分別從總體架構、主控軟件、以及算法模型等方面開(kāi)展了設計與開(kāi)發(fā)，使用變電圖像數據庫，測試了缺陷智能識別算法的精度，并面向變電站智能運維場(chǎng)景開(kāi)展試點(diǎn)應用驗證，模型精度測試與實(shí)際應用結果表明，該設備智能識別精度可滿(mǎn)足變電智能巡視業(yè)務(wù)需求，能夠在邊緣側實(shí)現變電多路視頻流的實(shí)時(shí)采集、在線(xiàn)智能識別、優(yōu)化推流等功能，可顯著(zhù)提升變電站智能運維水平。

摘要:為了更加便捷的開(kāi)展航天器各項大型試驗和測試工作，研制了一種電子負載模擬器。電子負載模擬器能夠模擬航天器電氣系統的壓力傳感器、電磁閥、自鎖閥、溫度傳感器、火工品等負載的電壓和電流信號特性，并完成負載電壓的采集和負載通電時(shí)間的統計，同時(shí)將所有功能模塊集成到一個(gè)標準機箱中，所有電氣信號接口通過(guò)若干接插件匯總對外進(jìn)行連接，各功能模塊通過(guò)上位機軟件進(jìn)行通信和控制。電子負載模擬器參與了某型號航天器的模飛測試工作，測試數據準確無(wú)誤且性能穩定，既驗證了上游驅動(dòng)電路的電氣匹配特性，又節省了梳理負載電纜和插拔接插件的繁瑣性，同時(shí)也降低了人員頻繁插拔接插件的出錯概率。

摘要:摘要：為避免過(guò)多傳感器的配置在行人導航狀態(tài)分類(lèi)時(shí)引入冗余信息，提出了一種傳感器配置優(yōu)化方法。根據采集的慣性傳感器三軸加速度和角速度信息，基于K均值聚類(lèi)算法(K-means)、自組織映射算法(SOM)和混合高斯聚類(lèi)算法(EM-GMM)對行人運動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行識別；選取輪廓系數、戴維森堡丁指數、卡林斯基-哈拉巴斯指數三個(gè)內部評價(jià)指標及執行時(shí)間對聚類(lèi)效果進(jìn)行綜合對比，得出在行人狀態(tài)識別中K-means聚類(lèi)方法較優(yōu)；基于K-means聚類(lèi)最優(yōu)模型，對二維、三維、六維不同傳感器配置下的輪廓系數進(jìn)行綜合對比，得出二維和三維行人慣性導航系統即可有效實(shí)現行人運動(dòng)狀態(tài)識別，有效解決了六維特征空間中因多變量復雜相關(guān)導致的難以準確建模的難題，為多傳感器的行人導航狀態(tài)識別提供了新途徑。