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摘要:隨著(zhù)無(wú)線(xiàn)傳輸、機器學(xué)習、人工智能等技術(shù)的進(jìn)步,基于腦電圖(EEG)的腦機接口(BCI)技術(shù)的研究相應增加,作為一種變革性的通訊和控制技術(shù),腦機接口可以廣泛地應用于康復醫療、游戲娛樂(lè )、軍事應用、家居智能等領(lǐng)域,具備千億級別的應用市場(chǎng)；綜述了基于EEG的典型腦機接口范式,包括MI-BCI、P300-BCI、SSVEP-BCI等范式的基本原理、研究現狀和典型應用場(chǎng)景,對各類(lèi)范式的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了評價(jià),提出了當前研究中面臨的技術(shù)和倫理等方面的風(fēng)險挑戰,并對其發(fā)展和應用前景作了展望。

摘要:路徑規劃算法是實(shí)現移動(dòng)機器人自主導航的關(guān)鍵技術(shù)。針對移動(dòng)機器人路徑規劃技術(shù)進(jìn)行研究,分析各算法的實(shí)現機制與原理,并系統性的總結了主流路徑規劃算法研究現狀。根據移動(dòng)機器人路徑規劃算法的特點(diǎn),將路徑規劃算法分為：傳統規劃算法、智能規劃算法、基于采樣的規劃算法。基于以上分類(lèi),分述近年來(lái)的主要研究成果,重點(diǎn)分析各類(lèi)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。針對移動(dòng)機器人路徑規劃算法研究現狀,對其未來(lái)研究方向進(jìn)行展望,為移動(dòng)機器人路徑規劃大發(fā)展提供一定的思路。

摘要:有源相控陣天線(xiàn)在完成裝配之后要進(jìn)行功能和性能測試，整個(gè)過(guò)程繁瑣、復雜，并且不同架構的天線(xiàn)有不同的測試方法，現階段天線(xiàn)測試系統多屬于定制化研制。針對不同架構天線(xiàn)，提出通用化、標準化的測試硬件和構件化、模塊化的軟件平臺，并基于某型雷達天線(xiàn)做了應用驗證。結果表明天線(xiàn)測試通用平臺相比于傳統測試平臺，測試精度基本一致，系統集成速度提升69%，軟件復用率提升50%，開(kāi)發(fā)人員能夠快速、準確集成天線(xiàn)測試系統，使用人員能夠使用標準天線(xiàn)測試流程提升測試效率，對有源相控雷達的研制具有重要意義。

摘要:靜態(tài)分析工具能夠一定程度上幫助開(kāi)發(fā)者檢測代碼中的重要錯誤。然而，可擴展性和不可判定性的存在會(huì )影響這些工具的準確率，導致它們無(wú)法被用于更廣泛的實(shí)踐中。最近，研究人員開(kāi)始利用人工智能的技術(shù)來(lái)提高這些工具的可使用性，通過(guò)將正確和錯誤的警報自動(dòng)分類(lèi)，以節省在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中人工確認警報所需要的人力和時(shí)間的花費。傳統的方法主要通過(guò)使用手工提取的特征來(lái)表示有缺陷的代碼片段，難以抓住它們深層次的語(yǔ)義信息。為了克服傳統方法的限制，設計并提出了一種創(chuàng )新的特征提取方法，通過(guò)收集并提取缺陷模式狀態(tài)機實(shí)例狀態(tài)轉換過(guò)程中相關(guān)指令集所包含的細粒度的語(yǔ)法、語(yǔ)義信息，并將有效的深度學(xué)習框架與之相結合，從而實(shí)現跨工程的警報自動(dòng)確認。在五個(gè)開(kāi)源工程的警報數據集上實(shí)驗，分別與基于傳統度量元的自動(dòng)確認方法比較，AUC指標提升幅度在1.83%-31.81%之間，表明該方法能夠有效提升跨工程警報自動(dòng)確認的表現。

摘要:高可靠性POP工藝的GNC模塊,創(chuàng )新采用了無(wú)框架結構,以三維互連為層規劃準則,集成了信息處理組件和多種傳感器,通過(guò)三維堆疊實(shí)現了立體互連,形成具有多種外設接口的正交立體集成結構的導航制導通信模塊；由于其高集成度和小型化的特點(diǎn)而大大增加了測試難度；采用主從協(xié)同系統設計方法,構建了一種針對小型化航天電子產(chǎn)品的新型測試系統,測試系統硬件部分采用通用化、標準化設計,實(shí)現對產(chǎn)品在特殊環(huán)境條件下的測試；軟件架構采用分層構件化設計,將單元測試和專(zhuān)項測試相結合,對產(chǎn)品各項功能和性能實(shí)行獨立測試；經(jīng)實(shí)際應用滿(mǎn)足了對GNC產(chǎn)品的測試需求,該測試系統功能齊全,操作簡(jiǎn)單,利于總體維護及系統級調試,是對GNC模塊可測性、可算性的巨大提升。

摘要:針對環(huán)境監測無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)兼容性不足、電池容量有限等問(wèn)題，本文設計了一種基于LoRa技術(shù)的多傳感器兼容型低功耗監測節點(diǎn)。節點(diǎn)底層提供豐富接口以及標準化封裝，并采用結構體存儲傳感器操作信息、鏈表記錄可讀取的傳感器，使節點(diǎn)兼容多種傳感器，解決傳感器適配問(wèn)題。采用STM32L系列單片機和LoRa模塊搭建硬件平臺，提出一種應用于LoRaWAN的自適應功耗算法，通過(guò)合理配置各模塊休眠狀態(tài)、優(yōu)化LoRa發(fā)送功耗和空傳速度等方法，有效延長(cháng)了節點(diǎn)壽命。實(shí)驗結果表明，該節點(diǎn)具有良好的可擴展性和低功耗特性。本文的研究可為無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)在智慧農業(yè)、智慧城市等領(lǐng)域的推廣應用提供一定的理論方法和技術(shù)支持。

摘要:在扭振法轉動(dòng)慣量測量中通常忽略系統阻尼對計算結果的影響，從而導致測量誤差，針對此問(wèn)題提出了一種融合視覺(jué)檢測技術(shù)和扭振法基本原理的剛體轉動(dòng)慣量測量方法。該方法通過(guò)高幀率的工業(yè)相機捕獲被測物體的扭振軌跡圖像，經(jīng)過(guò)高斯模糊、二值化和Canny邊緣算法等處理后提取出圖像特征，根據物像坐標轉換關(guān)系計算每幀圖像對應被測物的扭擺角θ，得到扭擺角-時(shí)間曲線(xiàn)。由該曲線(xiàn)得到扭振周期T和阻尼比ζ，再根據轉動(dòng)慣量與扭振周期、阻尼比之間的數學(xué)模型，最終得到被測剛體的轉動(dòng)慣量值。實(shí)驗結果表明，該方法能夠準確識別扭振阻尼，實(shí)現轉動(dòng)慣量的精確測量，在0-5×10-3 kg·m2范圍內，單次測量誤差的絕對值不超過(guò)2.51×10-5 kg·m2，標準差優(yōu)于1.80×10-5 kg·m2。

摘要:隨著(zhù)我國老年化速度的加快，對老年人養老問(wèn)題被社會(huì )廣泛關(guān)注和重視。智慧養老被廣泛應用于養老院，但目前無(wú)法實(shí)時(shí)監測每一位老年人的體征健康狀況。為解決上述問(wèn)題，設計了一種基于ZigBee的老年人體征監測系統。該系統分為主要分為三個(gè)模塊數據采集，網(wǎng)絡(luò )傳輸和應用分析。系統設計中采用便攜式的心電傳感器、呼吸波傳感器、體溫傳感器和心率傳感器實(shí)現對老年人體征數據的采集，采集到的數據通過(guò)ZigBee無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )傳輸到服務(wù)器，再由應用軟件與算法對數據進(jìn)行分析管理，從而保證了老年人在養老院的體征信息被實(shí)時(shí)監控。實(shí)驗結果表明，系統設計的終端與各種傳感器的數據采集、傳輸、分析等各模塊的功能都被實(shí)現，且系統對采集到的信息進(jìn)行分析預測其老人的健康狀況，且預測評估指標RMSE為0.0371。實(shí)現了對老年人身體健康的實(shí)時(shí)監測，有效保護了老年人的健康問(wèn)題。

摘要:民航安全自愿報告系統收集的海量故障報告以非結構化文本形式存儲,不便于相關(guān)人員針對大量不正常事件加以分析并采取控制措施；命名實(shí)體識別技術(shù)可以將海量非結構化文本中的關(guān)鍵要素進(jìn)行檢測和識別,抽取成類(lèi)別分明的結構化信息,作為進(jìn)一步分析不正常事件并加以控制的基礎工作；將機場(chǎng)不正常事件報告作為研究對象,提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的中文命名實(shí)體識別模型,對文本進(jìn)行了結構化處理；針對隨機選用的訓練樣本一些實(shí)體類(lèi)別分布比較稀疏和人工標注費時(shí)費力的問(wèn)題,提出了基于模型預測分數的樣本選擇策略,實(shí)現了預標注樣本的高效篩選；經(jīng)過(guò)實(shí)驗驗證,該模型與BiLSTM_CRF模型、BiLSTM_self-attention_CRF模型相比F1值均提高了約6個(gè)百分點(diǎn),該樣本選擇策略明顯提高了人工標注效率,篩選出足夠多的含有稀疏實(shí)體的樣本。

摘要:為了滿(mǎn)足農田信息采集與智能水利檢測技術(shù)的發(fā)展，進(jìn)一步優(yōu)化現有的智能監測水渠水利系統，設計了一套基于NB-IoT的農業(yè)灌溉水渠遠程監測系統，系統包含監測節點(diǎn)、NB-IoT通信模塊和遠程服務(wù)器三部分。監測節點(diǎn)采用STM32F103RCT6為微控制器，定點(diǎn)采集所在位置的農田信息與灌溉水渠信息，并通過(guò)NB-IoT通信模塊發(fā)送至遠程服務(wù)器。遠程服務(wù)器一方面解析接收的參數信息，實(shí)現數據顯示與地圖定位等功能，另一方面將接收的參數信息保存至TXT文件中，便于后續數據分析與歷史查詢(xún)等操作。在遠程服務(wù)器設置參數閾值信息，可以反饋至監測節點(diǎn)完成預警判斷與遠程報警。測試結果表明：監測節點(diǎn)以3小時(shí)為時(shí)間間隔進(jìn)行一次參數采集，參數信息到達遠程服務(wù)器的時(shí)間差控制在80 ms以?xún)龋貓D顯示的定位誤差在2 m以?xún)龋_到了系統設計的參數要求，為水渠水力智能化監測提供了有力保障。

摘要:針對目前使用的民航導航通信干擾檢測系統受到背景噪聲與電磁干擾信號重疊影響，導致干擾檢測結果不精準的問(wèn)題，提出了基于自適應濾波的民航導航通信干擾檢測系統設計。使用多信道檢測接收機，將接收結果經(jīng)過(guò)PCI接口傳送給上位機。使用測向天線(xiàn)陣，捕獲來(lái)自其他天線(xiàn)陣元的信號幅值、相位。使用由三個(gè)垂直磁阻傳感器組成的電子羅盤(pán)，測量X、Y、Z方向的電磁干擾，經(jīng)過(guò)A/D轉換器放大處理和主機檢測后，完成硬件結構設計。計算系統輸出結果，結合自適應濾波處理技術(shù)，整理自適應濾波的加權矢量，徹底分離開(kāi)噪聲信號與電磁信號，避免噪聲干擾。計算相位差，并對其進(jìn)行矢量化處理，獲取多組載波相位差，確定干擾信號的數值和方向，完成通信干擾檢測。由實(shí)驗結果可知，該系統在同頻干擾、臨頻干擾情況下，信號波動(dòng)的-0.2-0.4和-0.8-0.7幅值均與實(shí)際干擾信號波動(dòng)幅值一致，具有精準檢測結果。

摘要:隨著(zhù)電子產(chǎn)品及集成電路的快速發(fā)展，其電子產(chǎn)品的故障預測研究引起了高度重視，但準確預測其使用壽命難度還是很大，目前針對電子產(chǎn)品主要采用狀態(tài)監控和健康管理，從而實(shí)現狀態(tài)的預測。以此為出發(fā)點(diǎn)，構建綜合射頻模塊溫度的狀態(tài)預測模型，該預測模型首先將設備的時(shí)域特征數據轉換為有監督的樣本數據集，然后建立原始參數集、預測模型的訓練集和測試集，接著(zhù)建立LSTM深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )結構，進(jìn)行參數調整設置并運行模型，最后獲得預測值和觀(guān)測值的誤差曲線(xiàn)。采用該方法在某典型任務(wù)場(chǎng)景中進(jìn)行了應用驗證，獲得綜合射頻模塊的溫度預測的準確度為98.7%，達到了較好的預測效果和精度。

摘要:本文實(shí)現了一套系統用于實(shí)現基于時(shí)域測試的傳導騷擾分析系統,通過(guò)數據采集硬件系統設計、數據采集分析軟件設計等組成一套測試分析系統,成功實(shí)現對主回路、輔助回路、網(wǎng)絡(luò )系統回路、車(chē)載信號系統回路等的同步測試,獲得了電磁干擾頻譜特性,對電磁干擾傳遞路徑進(jìn)行了分析。

摘要:雜波背景中的干擾因素眾多，導致慢動(dòng)目標檢測精度低、效率差，提出了一種多特征融合檢測系統設計方案。硬件部分由預處理模塊、模數轉換模塊和DSP模塊三部分組成，利用有源低通濾波抑制了高頻噪聲的干擾，通過(guò)DSP實(shí)現對其他模塊的有效控制；軟件部分由多特征融合檢測模塊、通信接口模塊以及存儲模塊構成，將包含慢動(dòng)目標的原始圖像劃分為若干個(gè)子區域，并確定每個(gè)子區域的CLBP直方圖和色調直方圖，與背景模型進(jìn)行相似性匹配，實(shí)現慢動(dòng)目標多特征融合檢測；通過(guò)USB接口將檢測結果傳送至存儲模塊中，完成檢測結果的存儲。系統性能測試實(shí)驗結果表明，設計系統可在花費最少時(shí)間的前提下，得到精度最高的雜波背景下慢動(dòng)目標檢測結果。

摘要:針對海量動(dòng)漫視頻剪輯中可能包含不符合觀(guān)眾認知或接收程度的內容，為觀(guān)眾帶來(lái)不愉快體驗的問(wèn)題，提出了基于知識庫的卡通視頻暴力場(chǎng)景檢測方法。首先，利用低級特征(RBG顏色、亮度、色調)開(kāi)發(fā)連續函數，進(jìn)行場(chǎng)景中鏡頭邊界識別；然后，利用運動(dòng)信息，計算視頻幀中的運動(dòng)。接著(zhù)，使用空間信息和運動(dòng)信息進(jìn)行分割處理，并使用歐氏距離方法進(jìn)行對象識別；最后，利用包含所有常見(jiàn)物品、卡通角色及其視覺(jué)特征和行為特征的知識庫，計算場(chǎng)景的暴力概率。實(shí)驗結果表明，該系統能夠成功檢測到卡通視頻中的暴力場(chǎng)景。

摘要:針對張力放線(xiàn)施工過(guò)程中放線(xiàn)滑車(chē)的監測及分析需求，設計了放線(xiàn)滑車(chē)的監測系統，采用基于傳感器信息智能融合技術(shù)的多參量監測裝置，集成空間姿態(tài)、載荷等參量傳感監測單元，實(shí)現包括放線(xiàn)滑車(chē)的三軸姿態(tài)角度、空間位置及載荷信息等多參量的數據實(shí)時(shí)采集和傳輸。結合放線(xiàn)施工計算方法，提出了放線(xiàn)滑車(chē)的空間姿態(tài)角度計算方法，可通過(guò)不同階段的牽引繩、導線(xiàn)運行狀態(tài)，獲得放線(xiàn)滑車(chē)載荷、空間姿態(tài)角變化的計算結果，并在系統中與監測數據進(jìn)行對比分析，實(shí)現施工過(guò)程的實(shí)時(shí)預警。通過(guò)輸電線(xiàn)路工程中的驗證試驗，測量數據與計算數據相對誤差小，驗證了監測系統的有效性和準確性。放線(xiàn)滑車(chē)監測系統可為張力放線(xiàn)施工過(guò)程的安全性提供技術(shù)保障。

摘要:針對目前貨車(chē)載荷監測主要依靠固定式稱(chēng)重的現狀，設計了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的貨車(chē)載荷實(shí)時(shí)監測系統。系統以嵌入式系統和多傳感器融合算法為核心，由信號采集，信號處理與傳輸，云服務(wù)器等單元組成。采用主控芯片STM32F105RCT6和電阻式應變片傳感器，實(shí)現數據采集與數據處理；處理后的信息通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信模塊發(fā)送至云端，云端服務(wù)器利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)對所得到的數據進(jìn)行擬合處理，實(shí)現了用戶(hù)在遠程情況下對貨車(chē)的載重量進(jìn)行實(shí)時(shí)的監測與管控。實(shí)驗測試證明，本系統能夠準確，高效地采集到貨車(chē)載荷量，并且所測貨車(chē)載荷量的精度在2.75%以?xún)龋瑹o(wú)線(xiàn)傳輸效果穩定，并能將載荷數據實(shí)時(shí)上傳至云平臺，反饋于用戶(hù)。本系統綜合運用了智能傳感器、物聯(lián)網(wǎng)和云計算等技術(shù)，具有實(shí)時(shí)強、精度高、裝配便捷等特點(diǎn)。

摘要:為較好控制發(fā)動(dòng)機設備的實(shí)時(shí)轉速水平，使其在不同壓力水平下均能呈現理想化工作狀態(tài)，設計基于擴張狀態(tài)觀(guān)測器的發(fā)動(dòng)機轉速雙閉環(huán)自適應控制系統。根據雙閉環(huán)電路的集成形式，連接發(fā)動(dòng)機控制器與自適應傳感器，利用隔離驅動(dòng)芯片，更改觀(guān)測器驅動(dòng)管的作用頻率周期，完成自適應控制系統的硬件執行環(huán)境搭建。在此基礎上，深入分析擴張狀態(tài)觀(guān)測器的內部結構，以微分跟蹤器作為切入點(diǎn)，選取關(guān)鍵的ESO參數，再借助擾動(dòng)補償向量，完成對擴張狀態(tài)觀(guān)測器的頻域參數配置，聯(lián)合相關(guān)硬件應用設備，實(shí)現基于擴張狀態(tài)觀(guān)測器的發(fā)動(dòng)機轉速雙閉環(huán)自適應控制系統設計。實(shí)驗結果表明，在擴張狀態(tài)觀(guān)測器作用下，發(fā)動(dòng)機元件在不同壓力水平下的實(shí)時(shí)轉速水平均能得到有效控制，可使發(fā)動(dòng)機設備保持較長(cháng)時(shí)間的穩定工作狀態(tài)。

摘要:目前設計的自適應Super-Twisting控制系統由于不具備抖振情況感知能力,導致響應時(shí)間過(guò)長(cháng),控制精度較低。為了解決上述問(wèn)題,基于高階滑模設計了一種新的自適應Super-Twisting控制系統。系統硬件由采集模塊、存儲模塊、控制模塊、電路模塊組成。采集模塊利用AD8036采集器,主要負責采集Super-Twisting的控制參數,并對控制信號進(jìn)行調理,存儲模塊選擇TDB7659存儲器,主要負責存儲由采集模塊采集的控制參數數據,控制模塊是控制系統的核心,主要由微控制器、D/A轉換器單元、信號輸入通道、輸出通道、電源單元組成,控制系統的電路主要負責為各個(gè)模塊提供所需的電壓。引入高階滑模理論,通過(guò)主程序完成系統初始化、設計Super-Twisting 控制器、實(shí)現自適應Super-Twisting控制。實(shí)驗結果表明,設計的基于高階滑模的自適應Super-Twisting控制系統能夠精準地感知抖振情況,縮短響應時(shí)間,提高控制精度。

摘要:針對疏浚船管道輸送過(guò)程中泥漿管道流速難以控制,容易造成較大的功耗、磨損甚至會(huì )堵管、爆管等風(fēng)險,本文以疏浚泥泵管道輸送實(shí)驗臺為研究對象,提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的PID控制器,對管道輸送流速進(jìn)行穩定控制。在采用系統辨識方法對實(shí)驗臺進(jìn)行建模的基礎上,將BPPID與傳統PID控制器進(jìn)行仿真對比分析并利用模型實(shí)驗臺分別進(jìn)行了流速階躍變化和流速跟蹤實(shí)驗。實(shí)驗結果表明BPPID控制對突變工況具有自適應自學(xué)習能力,為實(shí)際挖泥船輸泥管道的穩定流速提供借鑒。

摘要:針對多變量非線(xiàn)性時(shí)滯系統存在多變量間復雜的耦合情況，多輸入多輸出系統轉化為多個(gè)多輸入單輸出系統，并構建多變量雙階段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )時(shí)滯預測模型。在考慮耦合關(guān)系的基礎上，將改進(jìn)比例性能指標型廣義預測控制器引入到多變量系統中。該控制器含有預測控制增量表征系統未來(lái)變化趨勢，將其作為當前控制量的補償，優(yōu)化控制性能。通過(guò)300MW單元機W型火焰直吹式燃煤鍋爐系統的仿真研究驗證了控制方案的有效性。

摘要:針對目前設計的氣動(dòng)輕量機械臂伺服控制系統存在控制穩定性較差、控制效果不理想,無(wú)法應對外界環(huán)境的變化等問(wèn)題。設計了基于JAVA技術(shù)平臺的氣動(dòng)輕量機械臂伺服控制系統。系統硬件主要設計了電機模型、關(guān)節雙閉環(huán)控制器、速度環(huán)、位置環(huán)。確定直流電機等效電路,分析電機常數,調整機械臂靈敏度,確保電機正常運行。設置關(guān)節雙閉環(huán)控制器,通過(guò)PCI1711數據傳輸器傳輸數據,速度環(huán)以PI控制為基礎。調節帶寬比例項,采用微分控制法增加系統阻尼,消除局部靜差,在位置環(huán)外環(huán)上串聯(lián)一個(gè)適當比例的校正環(huán)節,以抵消系統主回路中的局部靜差。設計數據采集器,實(shí)現信息轉換和讀取,通過(guò)數據處理器、微控制器和串行通信模塊,設計數據處理單元,保證數據處理效率和精度。系統軟件利用JAVA平臺實(shí)現補償控制,建立機械臂模型控制機械臂運動(dòng),根據采集的圖像,提取目標物體的顯著(zhù)性特征,并在數據庫中進(jìn)行特征匹配,從而實(shí)現高精度、高效率的目標物體識別。實(shí)驗結果表明,設計的基于JAVA技術(shù)平臺的氣動(dòng)輕量機械臂伺服控制系統具有較好的控制穩定性和控制效果,能夠更好地適應外界環(huán)境變化,完成抓取動(dòng)作。

摘要:為使全向輪機器人在移動(dòng)過(guò)程中所捕獲到的目標對象能夠完全符合理想目標設定條件，準確追蹤目標節點(diǎn)的運動(dòng)行為，設計基于關(guān)聯(lián)規則挖掘的全向輪移動(dòng)機器人目標跟蹤控制系統。根據CAN主控框架的部署形式，按需連接核心管控電路與I/O跟蹤模塊，分別以轉向控制器、速度控制器為例，完善全向輪控制結構的物理作用能力，實(shí)現機器人目標跟蹤控制系統的應用結構部件設計。在此基礎上，定義頻繁項集合，按照具體的關(guān)聯(lián)規則特征描述結果，確定挖掘程序指令的執行能力，得到準確的關(guān)聯(lián)離散度指標計算結果，實(shí)現控制系統的關(guān)聯(lián)規則挖掘，再聯(lián)合相關(guān)硬件設備結構，完成基于關(guān)聯(lián)規則挖掘的全向輪移動(dòng)機器人目標跟蹤控制系統設計。分析對比實(shí)驗結果可知，隨著(zhù)關(guān)聯(lián)規則挖掘控制系統的應用，全向輪機器人在移動(dòng)過(guò)程中所捕獲到的目標對象能夠將理想目標完全包含在內，可以輔助全向輪移動(dòng)機器人更加準確地追蹤目標節點(diǎn)的運動(dòng)行為，符合實(shí)際應用需求。

摘要:為解決5G通信信號的連接超時(shí)問(wèn)題，使其在單幀、多幀、連續幀情況下，均能呈現出較為流暢的傳輸狀態(tài)，設計基于并行干擾抵消的5G通信信道傳輸控制系統。聯(lián)合主電源模塊與通信信號采集模塊，并將輸出控制結構、數據處理結構接入電源平臺的既定控制節點(diǎn)之中，完成5G通信信道傳輸控制系統的功能方案設計。在此基礎上，分析5G通信信道內的信號傳輸環(huán)境，通過(guò)設置并行干擾抵消檢測器的方式，得到殘余多址信息的表達結果，完成基于并行干擾抵消的5G通信信道配置。根據干擾方差計算表達式，確定5G通信信號的傳輸誤碼率水平，實(shí)現對系統控制指令的分析與研究，結合相關(guān)硬件設備結構，完成基于并行干擾抵消的5G通信信道傳輸控制系統設計。實(shí)驗結果顯示，與動(dòng)態(tài)無(wú)線(xiàn)控制系統相比，在并行干擾抵消算法作用下，5G通信信號在單幀、多幀、連續幀情況下的連接時(shí)長(cháng)均能得到較好控制，這對于信號參量的流暢傳輸能夠起到一定的促進(jìn)性影響作用。

摘要:傳統的航天器外熱流測控系統處理大數據能力差,控制周期過(guò)長(cháng),控制精度差,程序維護性差,故障定位處理機制匱乏。為了解決上述問(wèn)題,開(kāi)發(fā)了一種基于虛擬儀器的航天器真空熱試驗外熱流軟件系統,使用了多線(xiàn)程低耦合的隊列處理框架,采用了自頂向下逐步細化的軟件整體分層設計,將各個(gè)功能獨立模塊化編寫(xiě),方便開(kāi)發(fā)人員并行開(kāi)發(fā),便捷的應對程控電源,溫度采集設備更新所帶來(lái)的軟件維護需求,新增故障處理機制,迅速定位并自動(dòng)修復故障,保證了試驗長(cháng)期運行的穩定性。軟件同時(shí)具備試驗數據管理、報表生成等功能,溫度誤差范圍為±0.4 ℃,具有較高工程應用價(jià)值。

摘要:圖像在采集、壓縮、傳輸和接收的過(guò)程中，會(huì )受到脈沖噪聲的影響，給后續的邊緣檢測、圖像分割或目標識別等造成干擾。傳統中值濾波將圖像的RGB分量轉為YCBCR分量進(jìn)行濾波，該轉換方法會(huì )損失一定的色度信息，且未將彩色信息完全分離，導致濾波后的圖像產(chǎn)生色彩偏移。針對上述問(wèn)題，利用HSI彩色空間中的I和S色彩分量對椒鹽噪聲進(jìn)行檢測，并通過(guò)自適應中值濾波將椒鹽噪聲濾除，圖像還原度更高；利用FPGA對算法進(jìn)行了硬件加速，在xc7a100tfgg484-2芯片上運行頻率達222MHz，可實(shí)現2k@60Hz視頻的實(shí)時(shí)處理。

摘要:隨著(zhù)無(wú)人機飛行制造技術(shù)的不斷發(fā)展，傳統人力巡檢在一些領(lǐng)域已逐漸被無(wú)人機巡檢所取代，相關(guān)領(lǐng)域已涉及到森林蟲(chóng)害、電力巡檢、工地安全、漁政執法等。針對目前無(wú)人機巡檢中對巡檢目標的實(shí)時(shí)檢測、結果的實(shí)時(shí)傳輸以及巡檢飛行的智能操控需求，設計了一種基于機載計算機的無(wú)人機智能巡檢方案。通過(guò)機載計算機取代傳統方案的移動(dòng)圖形工作站，并結合輕量化網(wǎng)絡(luò )對檢測模型進(jìn)行輕量化改進(jìn)，實(shí)現無(wú)人機檢測端直接進(jìn)行邊緣計算。然后通過(guò)優(yōu)化機載端與APP的傳輸方案以及設計云端遠程巡檢控制方案，實(shí)現無(wú)人機的機載端實(shí)時(shí)自動(dòng)回傳檢測結果，并上傳至云平臺。實(shí)驗表明，該方案無(wú)需移動(dòng)端復雜操控，可實(shí)現遠程下發(fā)巡檢任務(wù)指令并實(shí)時(shí)接收檢測結果，達到遠端人員可快速精準響應的目的。

摘要:無(wú)線(xiàn)通信波形設計中,擴頻通信是常用的抗干擾設計體制。其中,相干跳頻波形因為具有更好的抗干擾性能而受到廣泛研究,相干跳頻波形的抗干擾性能也與抗干擾濾波器的性能成正相關(guān)。受限于傳統的FPGA資源和AD采樣率,相干跳頻波形研究方法是結合射頻前端多頻點(diǎn)下變頻+軟件無(wú)線(xiàn)電平臺窄帶同步的設計與實(shí)現架構,本文采取射頻前端全帶寬采樣+軟件無(wú)線(xiàn)電平臺寬帶同步的設計與實(shí)現架構。抗干擾濾波器通常設計基于FIR的低通濾波器結構,但是相比于IIR濾波器,其資源占用高。本文提出基于IIR的低通濾波器結構和作為抗干擾濾波器,采用相位非線(xiàn)性補償,確保施加不同干擾情況下相干跳頻波形的抗干擾性能保持不變。

摘要:為解決套牌車(chē)識別難度大的問(wèn)題,利用深度學(xué)習的技術(shù),基于ResNet-50,結合通道注意力機制和位置注意力機制,設計了一種三維注意力機制對近似車(chē)輛進(jìn)行精確識別;當前大部分注意力算法都關(guān)注于一維的通道注意力和二維的位置注意力,而處理的圖像是三維的,這些注意力機制不能將注意力集中在所有需要關(guān)注的區域,造成部分關(guān)鍵信息遺失;該三維注意力機制在多種視覺(jué)任務(wù)下均有很好的效果,在Cifar100數據集上,相比SENet有1.12%的提升,在PKU VehicleID數據集上,相比SENet平均有2%的提升。

摘要:安全多方計算（Secure multi-party computation：MPC）允許在不公開(kāi)各參與方私有數據的情況下完成聯(lián)合計算。然而，現有的計算任務(wù)往往涉及到多方海量數據集的分析與處理，使得MPC的實(shí)際可用性顯著(zhù)降低。提高M(jìn)PC數據處理體量，是目前研究的主要方向之一。為提高M(jìn)PC處理大規模數據的能力，將MPC算法與數據并行分析框架相結合，基于最小化多方計算任務(wù)的思想，提出安全多方計算效率優(yōu)化技術(shù)。創(chuàng )建算法的有向無(wú)環(huán)圖，標注MPC節點(diǎn)及非MPC節點(diǎn)，采用靜態(tài)分析、查詢(xún)重寫(xiě)轉換和分區啟發(fā)式等技術(shù)，最小化MPC計算量，提高計算的并發(fā)程度。以多方線(xiàn)性回歸為例，討論適應大數據分析的安全多方計算技術(shù)。實(shí)驗結果表明提出的安全多方計算優(yōu)化技術(shù)在確保計算精度的條件下能夠顯著(zhù)降低計算耗時(shí)。算法提高了系統的效率，增強了MPC的實(shí)用能力。

摘要:提高紅外目標模擬器校準數據的擬合精度，對于紅外目標的輻射照度等輻射特性的測量有著(zhù)重要意義；針對校準數據具有很強的非線(xiàn)性，傳統的擬合算法精度不高的問(wèn)題，引入一種基于粒子群算法優(yōu)化的極限學(xué)習機算法（PSO-ELM），以標準黑體輻射溫度作為輸入因子，以MCT探測器實(shí)際測量出的輻射照度作為輸出因子，建立PSO-ELM模型，利用粒子群算法（PSO）對連接隱藏神經(jīng)元和輸入層的權值和隱藏神經(jīng)元閾值進(jìn)行優(yōu)化，擬合出輸入參數和輸出參數之間的非線(xiàn)性關(guān)系；這兩個(gè)參數的優(yōu)化提高了極限學(xué)習機算法（ELM）的性能，該方法的主要優(yōu)點(diǎn)是具有較強的容錯性、較好的對復雜非線(xiàn)性數據處理性能和ELM算法參數設置上的優(yōu)化機制；通過(guò)與GA-ELM模型、ELM模型進(jìn)行對，驗證了與傳統數據擬合方法相比，基于PSO-ELM的方法擬合精度有了很大提高，為紅外目標模擬器校準數據擬合提供了新的方法。

摘要:為了保存經(jīng)過(guò)采集和處理后的圖像，并且確保傳輸圖像的實(shí)時(shí)性和高效性，設計了一種遠距離、高效率傳輸存儲系統，該系統的FPGA主控芯片是Altera公司研發(fā)的Cyclone IV E系列，通過(guò)以太網(wǎng)中的UDP協(xié)議實(shí)現圖像數據的傳輸。首先，通過(guò)攝像頭OV5640進(jìn)行圖像數據的采集；其次，把采集到的數據進(jìn)行圖像預處理；然后，把處理后的圖像通過(guò)SDRAM進(jìn)行緩存；最后，通過(guò)網(wǎng)線(xiàn)利用UDP傳輸協(xié)議傳輸到上位機上進(jìn)行保存。該方法適用于數據傳輸量大、傳輸距離遠以及傳輸效率高等要求，并且能夠實(shí)時(shí)的保存處理后的圖像數據，為后續的處理奠定了基礎。

摘要:水位監測是水利建設的重點(diǎn)問(wèn)題,為及時(shí)掌握水情、預防洪澇災害,提出了一種智能圖像水位識別系統解決方案。對多種情況下的水尺圖片利用傳統圖像算法進(jìn)行圖像預處理后,使用基于YOLOv4的深度學(xué)習水位識別算法,對采集的圖像進(jìn)行訓練,實(shí)現水位自動(dòng)識別。實(shí)驗結果表明,基于YOLOv4的深度學(xué)習水位識別算法能夠有效的通過(guò)水尺圖像讀取當前的水位,算法誤差僅在1~2cm左右,符合工程水位監測誤差要求。

摘要:飛行器與助推火箭在低空、高速環(huán)境下同時(shí)執行整流罩拋罩與級間分離時(shí)，高動(dòng)壓造成干擾流場(chǎng)建立時(shí)間短、氣動(dòng)干擾力大、飛行器姿態(tài)角變化迅速，導致飛行器與火箭分離后維持姿態(tài)穩定可控的時(shí)間窗口僅有數十毫秒，火箭在級間分離時(shí)刻需要向飛行器發(fā)送高精度時(shí)統指令，以保證飛行器在可控的時(shí)間窗口內起控；基于異步RS-422通信時(shí)統指令與分離連接器短路環(huán)時(shí)統指令，設計了冗余的高精度級間分離時(shí)統方案，并在422時(shí)統指令中加入糾錯標志以解決通信誤碼或丟幀引起的時(shí)統誤差問(wèn)題，相較常規的行程開(kāi)關(guān)或短路環(huán)時(shí)統裝置具有更高的時(shí)統精度、更強的容錯能力與可測試性；通過(guò)地面試驗與飛行試驗，驗證了時(shí)統方案滿(mǎn)足時(shí)統精度要求。

摘要:針對跳點(diǎn)搜索（Jump Point Search，JPS）算法在障礙物位置隨機的柵格地圖中路徑規劃時(shí)間較長(cháng)的問(wèn)題，提出了并行-交替式雙向跳點(diǎn)搜索（Parallel Alternate Bidirectional Jump Point Search，PA-BJPS）算法。首先，在起始點(diǎn)與目標點(diǎn)間確定一個(gè)中心熱點(diǎn)區域；其次，采用改進(jìn)了預計代價(jià)函數的并行式雙向跳點(diǎn)搜索算法，分別規劃從起始點(diǎn)抵達中心熱點(diǎn)區域以及目標點(diǎn)抵達中心熱點(diǎn)區域的路徑；然后，采用交替式雙向跳點(diǎn)搜索算法，規劃中心熱點(diǎn)區域內部的路徑；最后，提出迭代式路徑修正方法來(lái)改良危險路徑，并采用3次B-樣條曲線(xiàn)替代拐角來(lái)平滑路徑。仿真結果表明，并行-交替式雙向跳點(diǎn)搜索算法有效地縮短了路徑規劃時(shí)間，同時(shí)提高了路徑的安全性和平滑性。

摘要:針對地震勘探高同步性、大數據量和連續采集的要求,設計了一種基于PICMG2.16的地震數據獲取系統。系統采用基于PICMG2.16的CPCI背板結構,使用星形同步網(wǎng)絡(luò )及高速差分信號傳輸,實(shí)現了系統級的同步控制以及地震數據的高速采集傳輸等功能,單箱體能夠支持24條纜的地震數據獲取；通過(guò)星形的同步控制和數據處理方式,實(shí)現了地震數據的連續采集。重點(diǎn)介紹了系統的架構設計、硬件設計、同步設計、以及地震數據連續采集的實(shí)現方案。與水下系統的聯(lián)合測試結果表明,數據獲取系統滿(mǎn)足海上地震勘探的同步控制及高速數據采集和處理的要求。

摘要:為了解決演示場(chǎng)合展示辦公應用的高性?xún)r(jià)比手勢導航產(chǎn)品系統的需求，提出并闡述了基于高性能的激光飛秒測距傳感和人工智能深度學(xué)習自適應進(jìn)行手勢識別的算法模型，做到了準確可靠、工效卓著(zhù)和低成本，有力的突破了現有傳統手勢識別的局限。以此激光飛秒手勢識別為核心，結合Lora短距離無(wú)線(xiàn)傳輸、WinUSB便捷接口和視窗控制軟件處理的組合優(yōu)勢，獨辟蹊徑，實(shí)現了高性?xún)r(jià)比的簡(jiǎn)易導航微產(chǎn)品系統，使手勢識別走向大眾化常規應用，達到了教學(xué)、論壇、會(huì )展、會(huì )議等演示辦公廉價(jià)便捷運用的期求。

摘要:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在目標檢測領(lǐng)域有大量的應用已經(jīng)落地，然而由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )本身存在不可解釋性等技術(shù)上的不足，導致其容易受到外界的干擾而失效，充分研究對抗攻擊方法有助于挖掘深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )易失效的原因以提升其魯棒性。目前大多數對抗攻擊方法都需要使用模型的梯度信息或模型輸出的置信度信息，而工業(yè)界應用的目標檢測器通常不會(huì )完全公開(kāi)其內部信息和置信度信息，導致現有的白盒攻擊方法不再適用。為了提升工業(yè)目標檢測器的魯棒性，提出一種基于決策的目標檢測器黑盒對抗攻擊方法，其特點(diǎn)是不需要使用模型的梯度信息和置信度信息，僅利用目標檢測器輸出的檢測框位置信息，策略是從使目標檢測器定位錯誤的角度進(jìn)行攻擊，通過(guò)沿著(zhù)對抗邊界進(jìn)行迭代搜索的方法尋找最優(yōu)對抗樣本從而實(shí)現高效的攻擊。實(shí)驗結果表明所提出的方法使典型目標檢測器Faster R-CNN在VOC2012數據集上的mAR從0.636降低到0.131，mAP從0.801降低到0.071，有效降低了目標檢測器的檢測能力，成功實(shí)現了針對目標檢測器的黑盒攻擊。

摘要:針對超聲檢測在鋼板板邊和輪對可能存在漏檢的問(wèn)題，采用相控陣超聲檢測技術(shù)對鋼板板邊裂紋缺陷和輪對孔缺陷進(jìn)行成像檢測；針對鋼板和輪對缺陷散射信號信噪比低的問(wèn)題，提出了一種參數優(yōu)化的變分模態(tài)分解（VMD）算法，避免了人為主觀(guān)影響，通過(guò)選擇對應頻帶的本征模態(tài)函數（IMF）分量表征原始信號特征，并通過(guò)比較VMD分解后各本征模態(tài)函數（IMF）分量與原始信號的信噪比與均方根誤差來(lái)評價(jià)（VMD）算法的效果，最終實(shí)現缺陷成像檢測。實(shí)驗結果表明：與原始信號相比，該方法處理后的缺陷信號具有較好的保真度，信噪比與平滑度，均方根誤差降低，不易出現模態(tài)混疊現象，有良好的分解效果。處理后成像結果更為清晰，缺陷的大小、位置及形狀都能夠完整展示出來(lái)，可以實(shí)現孔缺陷和裂紋缺陷的定位檢測。

摘要:隨著(zhù)基于3GPP標準的關(guān)鍵任務(wù)(MC)移動(dòng)寬帶技術(shù)的部署，可為公共保護和救災提供寬帶通信能力。常見(jiàn)方法是在公共移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )上提供MC服務(wù)和商業(yè)流量（CO），并使用優(yōu)先級機制來(lái)保護擁塞情況下的MC連接。然而，這種方法在特定單元中的MC流量激增前，商業(yè)流量不受保護，因為所有資源都將被分配來(lái)服務(wù)于這種流量。在此背景下，提出了一種穩定性較好的多路MC和具有擁塞保護的商業(yè)服務(wù)的解決方案，該解決方案是基于5G網(wǎng)絡(luò )切片特性。本文主要描述了在結合優(yōu)先級的基礎上如何在5G無(wú)線(xiàn)電接入網(wǎng)(RAN)中參數化不同的切片以及支持無(wú)線(xiàn)電資源分配的底層無(wú)線(xiàn)電資源管理(RRM)功能的操作從而為每種類(lèi)型的服務(wù)建立無(wú)線(xiàn)電負載保證。通過(guò)MATLAB仿真結果表明與僅依賴(lài)于優(yōu)先級化機制的解決方案相比，本次采用的切片配置方法在流量隔離方面得到了改進(jìn)，為不同類(lèi)型的服務(wù)提供了可靠保障。

摘要:為了解決粒子濾波(PF)的無(wú)線(xiàn)傳感器目標跟蹤中樣本貧化導致的精度較低的問(wèn)題,提出了改進(jìn)布谷鳥(niǎo)粒子濾波的WSN目標跟蹤方法。通過(guò)改進(jìn)布谷鳥(niǎo)算法的濾波算法取代粒子濾波重采樣過(guò)程,主要通過(guò)改進(jìn)布谷鳥(niǎo)算法中的搜索步長(cháng)值 和發(fā)現外來(lái)鳥(niǎo)卵的物種的概率 的自適應調節,同時(shí)在步長(cháng)更新方程中實(shí)時(shí)引入函數值的變化趨勢,引導粒子整體上向較高的隨機區域移動(dòng), 有效調整全局探索和局部探索適應能力、改善粒子貧化和局部極值問(wèn)題,增加粒子群多樣化從而提高跟蹤性能。實(shí)驗結果表明,改進(jìn)布谷鳥(niǎo)粒子濾波算法重采樣方法可以防止粒子的退化,增加粒子的多樣性,減少跟蹤誤差,可以減少算法的運行時(shí)間,實(shí)時(shí)追蹤性能大幅提高。與CS-PF算法和PF算法相比較,ICS-PF 算法的計算時(shí)間是最短的,ICS-PF算法的位置和速度的平均平方根誤差最小(位置0.0306、0.0213、速度0.0253、0.0102),PF算法的跟蹤精度是最低的,而ICS-PF跟蹤精度較高,ICS-PF算法被證明具有良好的跟蹤性能。

摘要:寬帶數字多波束形成技術(shù)導致了海量數據傳輸與多波束數據計算的雙重壓力，因此該技術(shù)對現場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA，Field Programmable Gate Array）的高速接口、計算資源要求極高；若多通道寬帶多波束集中做加權、求和運算，則FPGA資源嚴重不足；針對該問(wèn)題，文中提出了一種基于交錯透傳的寬帶數字多波束形成技術(shù)，采用逐層逐級分解的方式進(jìn)行數據合成處理，解決了寬帶多波束合成運算時(shí)，FPGA資源不夠用的難題；文中詳細描述了寬帶信號的高速數據采集、海量數據的高效傳輸以及寬帶采集產(chǎn)生的大容量數據的多波束合成算法，最后通過(guò)測試16通道、瞬時(shí)帶寬1GHz的寬帶輸入信號，經(jīng)過(guò)數據采集、傳輸、數據加權、求和之后形成8個(gè)波束；測試數據所形成的波形圖與預期波束指向一致，驗證了該技術(shù)的正確性和有效性，具有較強的工程應用推廣價(jià)值。

摘要:針對未來(lái)構建天地一體化空間網(wǎng)絡(luò )的需求,分析了載人登月網(wǎng)絡(luò )的特點(diǎn)以及目前地面網(wǎng)絡(luò )廣泛應用的TCP/IP協(xié)議應用于載人登月網(wǎng)絡(luò )所遇到的一系列問(wèn)題；針對這些問(wèn)題,提出了使用延遲/中斷容忍網(wǎng)絡(luò )(Delay/Disruption Tolerant Network,DTN)體系來(lái)構建載人登月網(wǎng)絡(luò )的設想,并設計了載人登月網(wǎng)絡(luò )協(xié)議體系架構；最后通過(guò)在測試平臺上進(jìn)行真實(shí)的文件傳遞試驗來(lái)對基于DTN技術(shù)的載人登月網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行性能仿真,并對利克里德傳輸協(xié)議(Licklider Transmission Protocol,LTP)的參數進(jìn)行理論上的優(yōu)化分析；仿真結果表明,在地月信道誤碼率較高的情況下,采用LTP segment大小為400 Bytes,相比于LTP segment大小為1400 Bytes、800 Bytes和100 Bytes,分別提高了17540 Bytes/s、4160 Bytes/s和47000 Bytes/s的有效吞吐量。

摘要:針對火箭上浮攻擊水雷打擊概率試驗實(shí)施困難、安全風(fēng)險和耗費高、無(wú)科學(xué)合理評定模型的現狀，在分析火箭上浮水雷打擊毀傷目標工作原理和動(dòng)作過(guò)程的基礎上，結合水下非接觸爆炸毀傷原理，綜合利用誤差分析、數理統計和概率論方法，建立了一套科學(xué)合理可行的水雷打擊概率計算模型；然后通過(guò)解決試驗評定工程化實(shí)施過(guò)程中的測量誤差修正和樣本量分配問(wèn)題，形成了一套可實(shí)際工程化應用的水雷打擊概率試驗評定方案；三型目標艦船的典型計算案例表明，該方案解決了可在封鎖區域內任意點(diǎn)攻擊的火箭上浮水雷打擊概率考核問(wèn)題，在保證試驗評定質(zhì)量的同時(shí)可大幅提高試驗實(shí)施質(zhì)效，不僅可推廣應用至其他類(lèi)型水雷的打擊概率試驗評定中，還可在一定程度上指導火箭上浮水雷的研制和設計。

摘要:故障率作為測試性驗證試驗故障樣本分配的主要影響因素,針對一些情況下使得故障樣本分配結果的合理性不足的問(wèn)題,以故障檢測率(Fault Detection Rate, FDR)作為驗證指標,提出了一種考慮嚴酷度的樣本故障模式選取方法。提出了基于模糊證據推理的故障模式嚴酷度排序解決方法。通過(guò)對相關(guān)標準中涉及的故障樣本分配策略進(jìn)行梳理,針對現行多因子綜合加權比例分配方法不足之處,根據故障模式種類(lèi)與驗證樣本量的數量關(guān)系,區分不同情況,借助預選樣本集隨機抽樣、考慮嚴酷度的取整策略,以及動(dòng)態(tài)概率調整,合理改善了故障率主體分配方案進(jìn)行故障模式選取時(shí)樣本分配集中不合理的狀況。以某裝備單元的FDR驗證試驗為例,驗證了所提故障樣本分配方法的可行性合理性。

摘要:遠程控制FPGA是衛星執行地面指令和轉發(fā)地面數據的核心部分，必須對其進(jìn)行全面驗證，避免存在設計隱患。本文以遠程控制FPGA為被測件，使用目前最先進(jìn)性的通用驗證方法學(xué)UVM建立了一體化閉環(huán)仿真驗證平臺。該驗證平臺具有帶約束收斂的測試向量隨機生成和自動(dòng)檢查輸出結果正確性功能，實(shí)現了功能覆蓋率檢測，能有效提高遠程控制FPGA驗證的效率和質(zhì)量，較好的滿(mǎn)足了驗證需求。