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摘要:聲學(xué)測量作為新一代外場(chǎng)測量系統的重要組成部分，為實(shí)現全天候、全地形下目標的有效軌跡測量起到重要作用。現有外場(chǎng)測量系統多依靠光、雷達等手段對目標進(jìn)行定位追蹤，軌跡測量，但光學(xué)軌跡測量精度極易受自然光線(xiàn)的影響，而雷達軌跡測量精度易被復雜電磁環(huán)境干擾，無(wú)法實(shí)現所有時(shí)段各類(lèi)目標的軌跡測量。本文所提出的聲學(xué)軌跡測量方法，對于超音速目標其測量精度優(yōu)于10m，對于高亞音速目標測量精度優(yōu)于10m。聲學(xué)測量手段的出現彌補了外場(chǎng)觀(guān)測手段的空缺，極大程度豐富了外場(chǎng)的觀(guān)測維度。

摘要:針對當下發(fā)生的交通事故中及大部分是由于駕駛員酒后駕駛、違規駕駛或是突發(fā)身體疾病所導致的,設計出一種智能安全駕駛檢測系統；系統以樹(shù)莓派為和核心搭配智能手表、APP、酒精檢測模塊；系統可以實(shí)現監測駕駛員的酒精濃度,駕駛員的違規駕駛行為以及駕駛中的健康狀況等功能,并通過(guò)移動(dòng)端APP進(jìn)行可視化展示；經(jīng)測驗,整個(gè)系統能夠在駕駛途中穩定的運行,能夠滿(mǎn)足實(shí)時(shí)監測駕駛員的駕駛行為以及健康信息的需求。

摘要:針對目前施工現場(chǎng)的安全帽檢測方法存在遮擋目標檢測難度大、誤檢漏檢率高的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)YOLOv5的安全帽檢測方法；首先,使用K-means++聚類(lèi)算法重新設計匹配安全帽數據集的先驗錨框尺寸；其次,使用Swin Transformer作為YOLOv5的骨干網(wǎng)絡(luò )來(lái)提取特征,基于可移位窗口的多頭自注意力機制能建模不同空間位置特征之間的依賴(lài)關(guān)系,有效地捕獲全局上下文信息,具有更好的特征提取能力；再次,提出C3-Ghost模塊,基于Ghost Bottleneck對YOLOv5的C3模塊進(jìn)行改進(jìn), 旨在通過(guò)低成本的操作生成更多有價(jià)值的冗余特征圖,有效減少模型參數和計算復雜度；最后,基于雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò )跨尺度特征融合的結構優(yōu)勢提出新型跨尺度特征融合模塊,更好地適應不同尺度的目標檢測任務(wù)；實(shí)驗結果表明,與原始YOLOv5相比,改進(jìn)的YOLOv5在安全帽檢測任務(wù)上的mAP@.5:.95指標提升了2.3%,滿(mǎn)足復雜施工場(chǎng)景下安全帽佩戴檢測的準確率要求。

摘要:為了在線(xiàn)檢測織物的緯紗傾斜量，研究了基于機器視覺(jué)的緯斜檢測算法；首先采用改進(jìn)后的陷波濾波器對織物圖像進(jìn)行頻域濾波預處理，得到緯紗較為凸顯的紋理圖像描述；計算自相關(guān)圖像初步提取紋理基元，隨后構建大尺寸Sobel邊緣檢測模板，結合Blob分析提取緯紗紋理；再通過(guò)霍夫變換將紋理區域變換到參數空間，根據黑塞矩陣分析參數空間圖像后，利用閾值逼近手段獲取直線(xiàn)檢測的閾值，最后反變換到圖像空間中，顯示出所有檢測到的緯斜角；搭建攝像檢測的硬件系統和軟件界面，檢測多類(lèi)高密、低密織物，檢測出的緯斜角度平均絕對誤差小于0.35°，平均檢測時(shí)間在225.5 ms內，能夠滿(mǎn)足整緯機的實(shí)際工作要求。

摘要:衛星綜合測試供電安全貫穿于衛星的整個(gè)測試周期，面對眾多功能特性不同的單機，避免因低層次問(wèn)題引起用電設備發(fā)生故障，一直是航天質(zhì)量管控的工作重點(diǎn)。為了實(shí)現提升小衛星綜合測試供電安全的目的，結合衛星研制過(guò)程中遇到的具體問(wèn)題，對常見(jiàn)的測試關(guān)鍵工序中的制約因素進(jìn)行了歸納分析，并且需要將這些限定條件落實(shí)到操作規范中；對衛星母線(xiàn)電壓建立方式和建立時(shí)間進(jìn)行了研究，采用了方陣模擬器外電升電及控制母線(xiàn)建立時(shí)間小于300ms，可有效防止設備啟動(dòng)故障；采用了蓄電池包的優(yōu)化設計和配電器短路故障自檢功能設計，徹底解決了帶電操作的安全性問(wèn)題和衛星研制全周期防短路檢測問(wèn)題。經(jīng)過(guò)實(shí)際應用所述方法能夠大幅度減少衛星在綜合測試遇到的供電安全性問(wèn)題，滿(mǎn)足衛星大批量生產(chǎn)和研制的工程應用需求，為衛星供電安全設計提供參考。

摘要:在產(chǎn)品表面缺陷智能檢測過(guò)程中,存在缺陷樣本收集困難、樣本不平衡、目標尺寸小和難以定位等問(wèn)題。針對磁芯表面缺陷檢測中存在的問(wèn)題進(jìn)行了研究,提出了一種基于深度學(xué)習的圖像增強和檢測方法,首先利用結合高斯混合模型的深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò )生成磁芯缺陷圖像,然后結合泊松融合方法產(chǎn)生增強的數據集,最后基于YOLO-v3網(wǎng)絡(luò ),實(shí)現了磁芯表面缺陷的智能檢測。實(shí)驗表明,該方法能夠生成質(zhì)量更高、缺陷更明顯的圖像,檢測準確度提升了5.6%。

摘要:對隧道中的軸流風(fēng)機進(jìn)行健康狀態(tài)監測時(shí)，由于計算能力的限制，故障監測系統無(wú)法在本地進(jìn)行故障類(lèi)別的判斷，需要通過(guò)無(wú)線(xiàn)傳輸方式使振動(dòng)數據在接收端進(jìn)行時(shí)頻分析；由于隧道中傳輸環(huán)境復雜導致無(wú)線(xiàn)信號傳輸多徑衰落嚴重，在這種情況下采用LoRa（Long Range Radio，遠距離無(wú)線(xiàn)電）擴頻芯片搭建故障監測系統，其獨有的擴頻調制技術(shù)能使數據在惡劣環(huán)境下可靠傳輸，但是惡劣環(huán)境下的數據傳輸速率較低；針對該問(wèn)題提出自適應傳輸機制，信道環(huán)境較好時(shí)增加采樣頻率和量化編碼位數，傳輸更多的振動(dòng)信息細節以提高故障判別的正確率；信道環(huán)境變差后減少上傳的數據以減輕傳輸壓力，并在不同信道環(huán)境下對該自適應傳輸策略的故障監測系統性能進(jìn)行分析；最后通過(guò)實(shí)驗分析，相較于普通的4G傳輸，添加自適應傳輸策略的LoRa故障監測系統，對于軸流風(fēng)機的故障診斷可達到更高的正確率，更適合在隧道等惡劣環(huán)境下可靠高效傳輸數據；

摘要:為了有效獲取微電網(wǎng)負荷中的隱藏信息和潛藏特征，進(jìn)一步提升微電網(wǎng)短期負荷預測的精準度與效率，提出一種基于基于互補集成經(jīng)驗模態(tài)分解（CEEMD，Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition）和改進(jìn)蝙蝠算法（IBA，Improvement Bat Algorithm）優(yōu)化最小二乘支持向量機（LSSVM，Least Squares Support Vector Machine）的微電網(wǎng)短期負荷預測模型，先利用CEEMD對負荷序列進(jìn)行有效分解，減輕局部信息相互影響；再引入引入反向學(xué)習、動(dòng)態(tài)自適應慣性權重與拉格朗日插值法等方法改進(jìn)蝙蝠的全局搜索與局部尋優(yōu)能力，克服標準蝙蝠算法易早熟、易陷入局部最優(yōu)值的問(wèn)題，并利用IBA對LSSVM參數進(jìn)行優(yōu)化；最后通過(guò)算例驗證CEEMD-IBA-LSSVM短期負荷模型效果，結果表明所提預測模型與其他預測模型相比具有較高的運行效率與預測精度。

摘要:軟件缺陷預測技術(shù)用于定位軟件中可能存在缺陷的代碼模塊，從而輔助開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行測試與修復。傳統的軟件缺陷特征為基于軟件規模、復雜度和語(yǔ)言特點(diǎn)等人工提取的靜態(tài)度量元信息。然而，靜態(tài)度量元特征無(wú)法直接捕捉程序上下文中的缺陷信息，從而影響了軟件缺陷預測的性能。為了充分利用程序上下文中的語(yǔ)法語(yǔ)義信息，論文提出了一種基于混合注意力機制的軟件缺陷預測方法 DP-MHA(Defect Prediction via Mixed Attention Mechanism)。DP-MHA首先從程序模塊中提取基于A(yíng)ST樹(shù)的語(yǔ)法語(yǔ)義序列并進(jìn)行詞嵌入編碼和位置編碼，然后基于多頭注意力機制自學(xué)習上下文語(yǔ)法語(yǔ)義信息，最后利用全局注意力機制提取關(guān)鍵的語(yǔ)法語(yǔ)義特征，用于構建軟件缺陷預測模型并識別存在潛在缺陷的代碼模塊。為了驗證DP-MHA的有效性，論文選取了六個(gè)Apache的開(kāi)源Java數據集，與經(jīng)典的基于RF的靜態(tài)度量元方法、基于RBM+RF、DBN+RF無(wú)監督學(xué)習方法和基于CNN和RNN深度學(xué)習方法進(jìn)行對比，實(shí)驗結果表明，DP-MHA在F1值分別提升了16.6%、34.3%、26.4%、7.1%、4.9%。

摘要:隨著(zhù)國內商業(yè)航天的快速發(fā)展,各種新型飛行器逐漸進(jìn)入發(fā)射場(chǎng)開(kāi)展飛行試驗；為對飛行試驗故障進(jìn)行分析,以通用性和便捷性為目標,使用VC++6.0開(kāi)發(fā)了遙測參數可視化平臺；平臺實(shí)現了同時(shí)動(dòng)態(tài)演示飛行過(guò)程和動(dòng)態(tài)繪制遙測參數曲線(xiàn)的功能,能夠把飛行器彈道姿態(tài)與遙測數據直接關(guān)聯(lián)起來(lái)；實(shí)現了自動(dòng)標識關(guān)鍵飛行時(shí)刻、自動(dòng)計算極值、矩形放大、全部遙測數據的快速分析顯示等功能,提高了故障分析工作的效率；平臺能夠讀取多種飛行器三維模型文件,能夠自動(dòng)設置顯示界面,增強了通用性；平臺具有遙測參數實(shí)時(shí)添加功能和坐標軸自動(dòng)計算等功能,顯著(zhù)減少了準備工作；平臺能夠獨立運行于筆記本電腦,適用于各種新型飛行試驗的故障初步分析工作。

摘要:鏈接預測是確定用戶(hù)間關(guān)系的基本工具。通過(guò)相似性度量進(jìn)行鏈路預測是一種常見(jiàn)的方法，提出一種基于相似度的鏈路預測算法，根據網(wǎng)絡(luò )結構及拓撲特性來(lái)確定相似度，引入優(yōu)化鏈路預測度量方法，將聚類(lèi)系數作為網(wǎng)絡(luò )結構性質(zhì)。此外，并考慮共享鄰域，得到較其他同類(lèi)鏈路預測方法更好的性能。實(shí)驗結果表明，提出的算法性能優(yōu)于經(jīng)典算法。結合在Facebook、Twitter與新浪微博等社交網(wǎng)絡(luò )環(huán)境中的實(shí)驗結果可知，SLP-CNP法較其他算法具有更優(yōu)精度與效率。在未來(lái)的工作中，還可嘗試在所提方法的基礎上，提升在加權網(wǎng)絡(luò )、有向網(wǎng)絡(luò )和二部網(wǎng)絡(luò )中的適用性。

摘要:針對實(shí)驗室設計的高空間分辨率且價(jià)格低廉的液漏傳感器,為了實(shí)現遠程通信,在原有傳感系統的基礎上,加入了MQTT協(xié)議進(jìn)行數據的遠程推送與交互,同時(shí)基于Qt的跨平臺特性開(kāi)發(fā)了PC端和移動(dòng)端均可使用的監測軟件,系統管理員可通過(guò)PC端將控制指令下發(fā)給液漏傳感系統,對液漏現場(chǎng)進(jìn)行遠程操控與數據實(shí)時(shí)監測,系統維修員可通過(guò)移動(dòng)端查看維修通知單及告警信息,維修完成后提交維修訂單。該系統實(shí)現了對液漏監測系統的實(shí)時(shí)采集和遠程監測,有較好的應用前景。

摘要:當前國內自動(dòng)測試系統存在實(shí)時(shí)性差、測試資源冗余、成本高等問(wèn)題，針對以上問(wèn)題，提出了基于FPGA部分動(dòng)態(tài)重構技術(shù)的自動(dòng)測試系統，該系統基于FPGA動(dòng)態(tài)可重構技術(shù)并結合嵌入式操作系統實(shí)現測試資源的動(dòng)態(tài)管理，并開(kāi)發(fā)了用于測試過(guò)程的硬件自動(dòng)測試任務(wù)編程模型，提出了一種用于重構任務(wù)加載的ICAP控制器；該系統實(shí)現測試過(guò)程的并發(fā)執行，從而增強自動(dòng)測試系統測試的實(shí)時(shí)性，進(jìn)而提高測試的準確性與覆蓋性。在驗證試驗中，將動(dòng)態(tài)重構測試系統應用于自動(dòng)測試實(shí)例中，試驗結果表明硬件重構測試任務(wù)加載正常，各測試資源功能執行正確

摘要:為使預警軟件能夠準確識別軌道電路分路的不良故障行為，設計基于模糊熵的軌道電路分路不良故障自動(dòng)預警系統。設置電源電路，借助RS485轉RS232接口模塊，將電源回路與微處理器元件、顯示及報警模塊相連，完成軌道電路分路不良故障自動(dòng)預警系統硬件設計。根據熵性質(zhì)定義條件，求解模糊熵參數，以此為基礎，分析故障信號的模糊特征，完成模糊熵算法的預警原理研究。完善編碼器-解碼器結構模型，根據預警指標取值結果，界定警限區域范圍，實(shí)現軌道電路分路不良故障預警體系的建立，完成基于模糊熵的軌道電路分路不良故障自動(dòng)預警系統軟件設計。對比實(shí)驗表明，應用基于模糊熵自動(dòng)預警系統，可將非故障電壓與故障電壓之間的差值水平控制在0.05kV之內，在提升系統主機對于軌道電路分路不良故障行為的預警能力方面具有突出應用價(jià)值。

摘要:邊緣檢測是計算機視覺(jué)中非常重要且實(shí)用的圖像處理方法，被應用在各個(gè)領(lǐng)域。然而在圖像采集或傳輸過(guò)程中，由于外界環(huán)境的干擾，容易出現結果邊緣檢測率較低或者偽邊緣現象，學(xué)者們?yōu)榇颂岢隽撕芏喔倪M(jìn)方法。但是通用的邊緣檢測方法確很少，現有的算法都是以處理特定場(chǎng)景或特定情況下的問(wèn)題為目的。Kirsch聯(lián)合高低雙閾值的RGB圖像邊緣檢測算法正是針對上述問(wèn)題提出的。首先，提取原圖RGB色彩空間下的不同分量圖，對每個(gè)分量圖利用改進(jìn)的Kirsch算子求取邊緣強度；然后利用高低雙閾值劃分圖像的邊緣點(diǎn)和背景點(diǎn)，得到不同色彩空間的邊緣結果；最后對不同分量的邊緣檢測結果進(jìn)行融合，得到最終的邊緣結果。利用基準數據集BSDS500數據集中的200張測試圖像對算法進(jìn)行驗證評估，實(shí)驗結果表明，本文算法相比于其他算法檢測到的邊緣更加清晰，細節更加完整，邊緣連貫性更好，檢測率更高，適用范圍更廣。

摘要:為確定殘骸落區的具體范圍并保證足夠精度，建立了基于蒙特卡洛法的落點(diǎn)范圍預測模型。首先通過(guò)解析法和代入法分析了分離點(diǎn)參數誤差對殘骸落點(diǎn)可能造成的影響，進(jìn)一步分析推進(jìn)劑、動(dòng)基座、制導系統、分離力、高空風(fēng)和殘骸不定狀態(tài)對分離點(diǎn)參數的影響或是直接作用于殘骸運動(dòng)過(guò)程的影響，并采用直接模擬方法在實(shí)例的基礎上進(jìn)行了單項的蒙特卡洛落點(diǎn)范圍預測。確定各影響因素的形式、程度和概率分布后，進(jìn)行了綜合因素影響分析，將任務(wù)單位可能實(shí)際遇到的情況分為基于實(shí)測分離點(diǎn)參數和基于標準分離點(diǎn)參數的蒙特卡洛落點(diǎn)范圍預測，根據使用場(chǎng)景的變化把六個(gè)單項因素適當運用到上述兩種綜合因素影響分析中，并給出了實(shí)例圖示。

摘要:天基物聯(lián)網(wǎng)（Space-Based Internet of things）為全球用戶(hù)提供了廣覆蓋、全天候、大容量等物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)[1]，是未來(lái)6G物聯(lián)網(wǎng)的重要部分。 然而當前天基物聯(lián)網(wǎng)下的稀疏碼多址接入技術(shù)(Sparse Code Multiple Access, SCMA)[2]的多用戶(hù)檢測算法面臨諸多問(wèn)題，也存在一些技術(shù)挑戰。 例如各個(gè)用戶(hù)距離基站及衛星距離較遠而產(chǎn)生的時(shí)間延遲，異步多用戶(hù)檢測算法的計算復雜度較大且收斂性能較差等等；為了解決以上天基物聯(lián)場(chǎng)景下多用戶(hù)檢測出現的問(wèn)題，文中對SCMA多用戶(hù)檢測算法進(jìn)行了研究；首先設計了免授權[3]信息傳輸框架，并利用盲檢測識別出發(fā)送端活躍用戶(hù)的用戶(hù)數據；然后采用異步置信傳播檢測算法（Belief Propagation Message Passing Algorithm, BP-MPA），在存在時(shí)間延遲的情況下進(jìn)行多用戶(hù)檢測；最后利用優(yōu)化后的壓縮感知領(lǐng)域中的自適應子空間追蹤算法（Adapted-Subspace Pursuit, A-SP）對多用戶(hù)檢測算法進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)仿真對天基物聯(lián)場(chǎng)景的多用戶(hù)檢測算法在工程上的應用進(jìn)行可行性驗證；仿真結果表明在天基物聯(lián)免授權場(chǎng)景下，所提出的算法能有效提升上行異步SCMA系統的多用戶(hù)檢測算法的誤符號率，并且相對于串行BP-MPA算法，大幅提高了算法的收斂速度。

摘要:目前，振梁式加速度計非線(xiàn)性度參數測量方法主要是將加速度計固定在離心機轉臺上，人為手動(dòng)控制離心機轉臺轉速，穩定后記錄加速度輸出。待所有加速度值測試完成后，通過(guò)數據處理軟件計算出非線(xiàn)性度參數。但該方式效率較低，且一般都是單套產(chǎn)品進(jìn)行測試，不適合大批量產(chǎn)品產(chǎn)生需求。鑒于解決上述測量效率問(wèn)題，滿(mǎn)足產(chǎn)品的批量生產(chǎn)需求，本設計提出一種測量方法，即同時(shí)測試多套振梁式加速度計非線(xiàn)性度參數的自動(dòng)測量裝置。試驗結果表明：本文設計的測量裝置，不僅實(shí)現了自動(dòng)化進(jìn)行多套加速度計同時(shí)測量，提高了測量效率，而且提出了一種便捷計算加速度計到離心機中心距離半徑的方法，從而計算出實(shí)際作用于加速度計的g值，提高了測量精度。

摘要:網(wǎng)絡(luò )入侵檢測系統（NIDS）是檢測網(wǎng)絡(luò )攻擊和維護網(wǎng)絡(luò )安全的關(guān)鍵技術(shù)之一，是網(wǎng)絡(luò )安全領(lǐng)域中的重要研究方向。近年來(lái)，研究者利用機器學(xué)習算法來(lái)完成入侵檢測任務(wù)并取得了很好的成果，但檢測效率和精確率有待進(jìn)一步提升。在對鯨魚(yú)優(yōu)化算法（WOA）和極限梯度提升算法（XGBoost）的特點(diǎn)進(jìn)行實(shí)驗和對比分析的基礎上，提出了WOA-XGBoost模型，首先構建基于XGBoost的分類(lèi)模型，然后利用WOA算法自適應搜索XGBoost的最優(yōu)參數，最后基于NSL-KDD數據集評估所提出WOA-XGBoost模型的性能。實(shí)驗結果表明，該模型在分類(lèi)精確率、準確率、召回率和AP指標方面均優(yōu)于其他模型如XGBoost、隨機森林、Adaboost和LightGBM。該工作也為群體智能優(yōu)化算法在網(wǎng)絡(luò )入侵檢測中的應用提供了依據。

摘要:針對于現有的無(wú)人船（Unmanned Surface Vehicle）存在的問(wèn)題，為提高其控制行駛最大距離，設計一種以無(wú)線(xiàn)數傳模塊為傳輸介質(zhì)的系統，傳輸下位機與上位機之間的數據；從激光雷達的二維掃描圖像信息,根據SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)算法制作出水面環(huán)境的柵極地圖,持續時(shí)刻的掃描圖相匹配方式估算無(wú)人船相對位置并定位在構建的柵極地圖，以達到按路徑規劃行進(jìn)的目的；設計了基于MFC框架的軟件和基于STM32的控制器；無(wú)人船位姿信息發(fā)送到上/下位機，上位機得到信息向下位機傳輸實(shí)現遠程遙控行駛的目的；試驗結果表明，與常規的網(wǎng)絡(luò )信號發(fā)射和接收傳輸數據不一樣,在無(wú)網(wǎng)絡(luò )基站環(huán)境中仍能夠在1300m以?xún)缺３至己玫倪h程控制且自主行進(jìn)定位誤差在16cm以?xún)龋C實(shí)了系統的可靠性和準確性。

摘要:針對車(chē)速、車(chē)身側傾角和前輪轉角變化較大工況下的非同軸兩輪機器人在基于前輪轉角的自平衡控制中，因動(dòng)力學(xué)模型準確性對自平衡控制帶來(lái)的影響，設計了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模糊滑模控制的自平衡控制器，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的逼近特性，對動(dòng)力學(xué)模型中非線(xiàn)性時(shí)變的不確定部分進(jìn)行自適應逼近，從而提高動(dòng)力學(xué)模型的準確性，并借助模糊規則削弱滑模控制中產(chǎn)生的系統抖振；以及因前輪轉角用于自平衡控制中難以實(shí)現轉向閉環(huán)控制，建立了基于純跟蹤法的軌跡跟蹤控制器，并設計利用車(chē)身平衡時(shí)車(chē)身側傾角與前輪轉角的耦合關(guān)系，將轉向閉環(huán)控制中的目標前輪轉角替換為目標車(chē)身側傾角，從而將自平衡控制器與軌跡跟蹤控制器相結合，在保證車(chē)身平衡行駛的前提下，實(shí)現帶有軌跡跟蹤的轉向閉環(huán)控制。實(shí)驗結果表明，憑借動(dòng)力學(xué)模型的較高準確性，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模糊滑模自平衡控制器具有魯棒性好、超調量低和響應迅速的優(yōu)點(diǎn)，并且利用車(chē)身平衡后車(chē)身側傾角與前輪轉角耦合關(guān)系，實(shí)現轉向閉環(huán)控制是可行的，具有良好的軌跡跟蹤效果。

摘要:移動(dòng)目標追蹤系統是實(shí)現一款智能小車(chē)對運動(dòng)的物體進(jìn)行識別、循跡、追蹤等。采用智能路徑規劃方法，借助STM32主控制芯片，以其豐富的硬件資源為基礎，連接可編程的OPENMV攝像頭模塊、電機驅動(dòng)模塊、電機和編碼器，使用C語(yǔ)言進(jìn)行控制編程，設計了一款移動(dòng)目標追蹤系統；攝像頭對物體采集圖像，計算出物體的坐標和物體與小車(chē)的距離，傳給主控制器；主控制器將小車(chē)的坐標與小車(chē)到物體的距離作為PID算法的輸入，通過(guò)優(yōu)化后的PID算法調節PWM去控制電機運行，完成對物體的循跡、追蹤。實(shí)驗結果表明，在優(yōu)化后的PID算法的控制下，無(wú)論物體是運動(dòng)還是靜止，小車(chē)都能夠比傳統的PID算法控制更加快速、穩定的追蹤到物體，直到小車(chē)追蹤到物體并且穩定的保持相對靜止狀態(tài)。

摘要:由于半導體紅外、光電倍增管單光子探測器受到噪聲數據的影響，使得光子計數統計結果不精準，導致應用跟蹤系統后，存在控制效果差的問(wèn)題。利用雪崩光電二極管探測入射光和雪崩現象，改進(jìn)高速單光子探測器。通過(guò)反饋控制環(huán)節實(shí)現猝滅，終止雪崩，將電壓恢復到偏置電壓。利用改進(jìn)后的探測器設計單光子探測信號檢測電路，獲得所需要的基準電平，完成復合跟蹤控制系統的硬件結構設計。設計信號傳輸計數控制流程，并結合判別公式確定高速單光子探測器與單個(gè)因素跟蹤度。調節單光子探測器發(fā)射觸發(fā)信號，根據所得到的信號確定組合跟蹤脈沖光子數，以此為依據調整跟蹤方案，完成系統軟件結構設計。實(shí)驗結果表明，改進(jìn)后的高速單光子探測器在復合跟蹤控制系統應用中，在38.5ns時(shí)計數達到220個(gè)，與實(shí)際結果一致，具有較好的跟蹤控制效果。

摘要:針對非線(xiàn)性摩擦對伺服系統性能的影響，常規PID控制法不能兼顧快速性和穩定性的需求，并且正弦跟蹤存在“平頂”現象，基于Stribeck摩擦模型[2]，采用了模糊控制補償策略，通過(guò)matlab/Simulink仿真，仿真結果表明，與常規PID控制[1]相比，模糊控制具有較強的魯棒性和抗干擾性能，能夠很好地解決階躍跟蹤帶來(lái)超調量大和正弦跟蹤帶來(lái)的跟蹤誤差等問(wèn)題，對伺服系統工程具有實(shí)際應用價(jià)值。

摘要:考慮到實(shí)際生產(chǎn)中狀態(tài)不易測量和設定值變化的情況以及系統本身的非線(xiàn)性特性，針對啤酒發(fā)酵過(guò)程溫度控制系統提出了一種時(shí)變軌跡下輸出反饋魯棒模糊預測控制方法。在啤酒發(fā)酵罐溫度系統的機理模型的基礎上，建立包括不確定性和未知干擾的狀態(tài)空間模型；通過(guò)設計模糊集，建立為具有加權系數的T-S模糊狀態(tài)空間模型；并在狀態(tài)變量的中引入輸出跟蹤誤差，建立新型多自由度狀態(tài)空間模型；并運用魯棒模型預測控制方法優(yōu)化參數不確定性問(wèn)題，結合李雅普諾夫穩定性理論推導出線(xiàn)性矩陣不等式形式的穩定性條件，通過(guò)求解線(xiàn)性矩陣不等式中參數來(lái)計算對應子模型控制律，并對所設計的輸出反饋控制器給定權值。通過(guò)仿真結果驗證了提出方法的有效性和可行性。

摘要:在孤島微電網(wǎng)系統中,為降低測量噪聲影響從而引入二階濾波器。然而二階濾波器的引入,通常使原系統PID控制器的最優(yōu)參數發(fā)生改變,從而導致控制系統性能指標下降。為解決此問(wèn)題,提出了一種一體化參數整定方法。該方法利用混合粒子群算法,以不同參數下,系統性能指標在Topsis綜合評價(jià)法中的高得分作為尋優(yōu)目標,一體化整定PID控制器與二階濾波器的參數,保證濾波器的引入不會(huì )對系統性能指標造成較大改變,從而提升控制器性能。通過(guò)孤島微電網(wǎng)系統仿真實(shí)驗,驗證了該方法的可行性與有效性。

摘要:在熱工水力測控系統中，常采用圖形化編程的方式構建編程控件之間邏輯關(guān)系，形成所需的系統功能。程序的部署和運行時(shí)，若采用程序實(shí)時(shí)編譯的模式，會(huì )帶來(lái)編譯時(shí)間長(cháng)、編譯環(huán)境復雜等問(wèn)題。為了提高測控程序的開(kāi)發(fā)效率，采用控件組件化的思想，進(jìn)行圖形化程序邏輯關(guān)系的分解與重構機制設計；提出程序模板+輕量級配置交件的模式，利用程序模板對配置交件進(jìn)行解釋性加載。在熱工水力測控系統的測試驗證中，利用基于解釋性加載機制的圖形化編程平臺完成了其中測控軟件的開(kāi)發(fā)及運行，功能及數據結果準確無(wú)誤。該解釋性加載機制真實(shí)、有效，可實(shí)現圖形化熱工水力測控程序的快速部署與加載運行。

摘要:針對迫擊炮內彈道參量在優(yōu)化設計中存在的效率低、全局搜索性差、過(guò)程復雜等問(wèn)題,基于迫擊炮內彈道模型,提出了一種過(guò)程集成優(yōu)化設計方法。首先利用MATLAB/Simulink軟件搭建了迫擊炮內彈道模型并通過(guò)仿真計算得到迫擊炮的膛壓、速度隨時(shí)間變化曲線(xiàn),得到的膛壓和速度參量與試驗結果具有較好的一致性。然后通過(guò)集成優(yōu)化平臺ISIGHT集成MATLAB/Simulink軟件,結合帶精英策略的改進(jìn)非支配排序遺傳算法對其進(jìn)行了以最大膛壓和炮口速度為目標函數的多目標優(yōu)化設計。優(yōu)化結果表明：優(yōu)化后的最大膛壓降低了13.63%,炮口速度提高了10.46%,該方法在提升內彈道性能的同時(shí)提高了優(yōu)化效率,為武器的內彈道優(yōu)化設計提供了一種新思路。

摘要:由于戰場(chǎng)環(huán)境日益復雜、對抗性日益增強、任務(wù)日益多樣和單機能力受限特性，多無(wú)人機協(xié)同執行作戰任務(wù)已經(jīng)成為無(wú)人機系統應用的重要發(fā)展趨勢；針對協(xié)同作戰中的系統復雜性、時(shí)間敏感性和通信計復雜性等特點(diǎn)進(jìn)行分析，結合無(wú)人機運動(dòng)性能及自主協(xié)同控制能力提出指定域多無(wú)人機協(xié)同目標跟蹤的研究模型；首先建立面向戰術(shù)任務(wù)的多無(wú)人機協(xié)同目標跟蹤模型，其次在指定域范圍內對多無(wú)人機進(jìn)行面向持續跟蹤模型的優(yōu)化，最后選取一定數量的無(wú)人機在指定域內進(jìn)行仿真，實(shí)驗結果表明：面向持續的指定域多無(wú)人機協(xié)同目標跟蹤模型是有效的，且具有較好的目標狀態(tài)估計性能。

摘要:本文針對無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )的加密體制進(jìn)行了研究。首先,提出了一種基于六邊形網(wǎng)格組的傳感器網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)的部署策略,以獲得傳感器節點(diǎn)的最佳分布；其次,將密鑰空間定義為采用Blundo模型生成的一個(gè)t次二元多項式f(x,y)的全部密鑰的集合。然后通過(guò)密鑰預分配階段將密鑰材料分配給每個(gè)節點(diǎn),通過(guò)直接密鑰建立階段使得每個(gè)傳感器節點(diǎn)找到與其相鄰節點(diǎn)的共享密鑰空間。如果兩個(gè)相鄰節點(diǎn)之間沒(méi)有共享密鑰空間,則通過(guò)間接密鑰建立階段使得一個(gè)或多個(gè)中間節點(diǎn)建立起一個(gè)路徑密鑰,從而完成共享密鑰空間的建立；仿真實(shí)驗結果表明,提出的對稱(chēng)密鑰預分配模型不僅具有良好的加密性能,而且相比于其他模型的密鑰方案有更好的內存開(kāi)銷(xiāo)、運行時(shí)間和節點(diǎn)受損攻擊時(shí)的網(wǎng)絡(luò )恢復能力。

摘要:針對圖像分割中的困難樣本，提出了一種對像素區域細分計算的Generalized Region Loss的新的代價(jià)函數；首先通過(guò)引入一項參數，改變了以往代價(jià)函數主要通過(guò)設置權重或Focal等關(guān)注困難樣本的方法，其次通過(guò)對標簽圖像和預測圖像進(jìn)行區域劃分，并且對劃分四區域的困難樣本分類(lèi)關(guān)注，最后分別計算其四區域絕對損失，進(jìn)而進(jìn)行加權組合；為驗證算法性能，使用CamVid數據集作為實(shí)驗數據，該代價(jià)函數在FCN和U-Net兩種圖像分割網(wǎng)絡(luò )上得到驗證，同當前圖像分割領(lǐng)域常用的12種代價(jià)函相比，IoU指標分別提高1.93%和2.99%，由此證明此代價(jià)函數優(yōu)于大多數圖像分割代價(jià)函數；最終實(shí)驗結果表明，提出的基于像素區域細分計算的代價(jià)函數能夠有效提高圖像分割精度，為圖像分割的研究提供借鑒。

摘要:摘要：原始數據的解析處理是科研生產(chǎn)的重要環(huán)節，也是試驗分析與決策的重要依據。針對型號研制數量、研制階段層級、系統設備種類(lèi)不斷增多的現狀，本文基于MVC架構，使用C#語(yǔ)言平臺，設計并實(shí)現了一種通用型數據處理軟件，能夠分析處理不同來(lái)源的原始數據，極大地提高了軟件的通用化程度，并減少了軟件版本的數量。同時(shí)，增加了軟件維護更新的速度，降低了平臺管理開(kāi)發(fā)的成本。目前已成功應用在多個(gè)型號任務(wù)中，有力地支撐與推進(jìn)了型號任務(wù)的發(fā)展。

摘要:針對現有移動(dòng)機器人在視覺(jué)避障上存在的局限,將深度學(xué)習算法和路徑規劃技術(shù)相結合,提出了一種基于深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和改進(jìn)Bug算法的機器人避障方法。該方法采用多任務(wù)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )提取道路圖像特征,實(shí)現圖像分類(lèi)和語(yǔ)義分割任務(wù)；其次,基于語(yǔ)義分割結果構建柵格地圖,并將圖像分類(lèi)結果與改進(jìn)的Bug算法相結合,搜索出最優(yōu)避障路徑；同時(shí),為降低冗余計算,設計了特征對比結構來(lái)對避免對重復計算的特征信息,保障機器人在實(shí)際應用中實(shí)時(shí)性。通過(guò)實(shí)驗結果表明,所提方法有效的平衡了多視覺(jué)任務(wù)的精度與效率,并能準確規劃出安全的避障路徑,輔助機器人完成導航避障。

摘要:為了實(shí)現用電設備運行狀況的遠程監測，需要對設備運行時(shí)的電能參數進(jìn)行采集并上報至云平臺。針對上述目的，本項目設計了一種基于LoRa自組網(wǎng)技術(shù)的電能采集系統，整個(gè)系統主要由數據采集節點(diǎn)和集中器組成。數據采集節點(diǎn)采用RN8209電能計量芯片實(shí)現負載電能數據的精確采集，并通過(guò)LoRa通信模塊將數據發(fā)送至集中器。集中器采用了基于NB-IoT通信模塊和LoRa通信模塊的雙模組設計，通過(guò)LoRa模塊接收節點(diǎn)上報的數據，并通過(guò)NB-IoT模塊轉發(fā)至物聯(lián)網(wǎng)云平臺。本系統利用LoRa載波偵聽(tīng)技術(shù)設計了基于CSMA/CA的星型自組網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現了節點(diǎn)與集中器間的無(wú)線(xiàn)通信，適用于低成本、小規模的遠程電能數據采集系統。通過(guò)實(shí)驗驗證，該方案的數據采集功能、LoRa自組網(wǎng)通信功能和NB-IoT通信功能均能夠正常實(shí)現，達到了設計目標。

摘要:槍支射擊時(shí),需要對其射彈數量進(jìn)行統計,但是現有的統計方式大多還停留在手工階段,因此需要一種能自動(dòng)計數的槍用計數器；使用計數器統計槍支射擊次數統計,既能幫助射手評估槍支的剩余壽命,也能防止射手私自截留子彈,對提高武器保養質(zhì)量、提升靶場(chǎng)槍彈智能管理效率具有重要價(jià)值；結合自動(dòng)步槍的結構特點(diǎn)以及槍械射擊時(shí)有兩次較大的向后沖擊的特征,根據機械振動(dòng)感應識別技術(shù)來(lái)統計槍支的擊發(fā)彈藥次數,設計了一種慣性式加速度感應開(kāi)關(guān),通過(guò)Adams動(dòng)力學(xué)仿真,對加速度感應開(kāi)關(guān)進(jìn)行動(dòng)態(tài)響應分析,發(fā)現加速度感應開(kāi)關(guān)能夠有效的提取出槍支射擊時(shí)的特征；通過(guò)Ansys有限元分析,對加速度感應開(kāi)關(guān)的結構強度進(jìn)行了校核,選用的材料均滿(mǎn)足強度要求。

摘要:為滿(mǎn)足新一代運載火箭地面測發(fā)控系統通用化需求，減少平臺研發(fā)、測試和維護成本，設計并實(shí)現了一種基于SpringBoot的運載火箭信息交互指揮平臺，平臺集成了信息交互、參數監測、數據判讀及存儲等功能，為指揮和判讀人員提供了一種高效、便捷的工作方式。平臺在滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求的基礎上，實(shí)現了軟件自動(dòng)化和國產(chǎn)化，減少了軟件部署、移植的人工成本。經(jīng)過(guò)試驗表明該平臺能夠適應某系列運載火箭測發(fā)控系統的測試流程，實(shí)現了運載火箭地面數據的監測和判讀，為測發(fā)控類(lèi)軟件一體化設計提供了一定的參考價(jià)值。

摘要:新一代通信技術(shù)的發(fā)展使得QAR數據可在飛行中實(shí)時(shí)傳輸。傳統譯碼研究均針對航后QAR數據，難以高效處理實(shí)時(shí)數據。為提升實(shí)時(shí)QAR數據的譯碼效率，提出了基于緩存結構的譯碼方法，將傳統的譯碼表轉換為專(zhuān)門(mén)的數據結構，并進(jìn)行緩存，避免了譯碼過(guò)程中對配置表的全表搜索，提升了譯碼效率；采用Go語(yǔ)言、Redis緩存、Influxdb2數據庫，搭建了實(shí)時(shí)QAR數據譯碼平臺；采用基于A(yíng)TG網(wǎng)絡(luò )的實(shí)測QAR數據，對譯碼平臺的性能進(jìn)行了仿真測試。針對實(shí)時(shí)QAR數據，平均譯碼延遲約為5ms，測試結果表明基于緩存結構的譯碼方法能夠高效處理實(shí)時(shí)QAR數據。

摘要:為了改善衛星通信系統中，在低信噪比下對大動(dòng)態(tài)的信號進(jìn)行載波跟蹤時(shí)，動(dòng)態(tài)應力誤差和熱噪聲引起的相位抖動(dòng)使得信號解調損失明顯的現象，提出了一種基于多普勒變化率估計的載波跟蹤算法；首先通過(guò)延遲相關(guān)快速傅里葉變換（FFT）的方法和FFT分析的方法對接收信號的多普勒變化率和多普勒頻率進(jìn)行估計，然后利用估計值對接收信號進(jìn)行多普勒變化率以及頻率補償，最后利用三階鎖相環(huán)對補償后的信號進(jìn)行跟蹤，并在考慮符號速率的基礎上，對該算法進(jìn)行改進(jìn)并仿真；仿真結果表明，在63dBHz的載噪比下，符號速率為1Mbps，跟蹤變化率為150kHz/s時(shí)，使用該方法可以實(shí)現載波穩定跟蹤，并且解調損失在0.3dB以?xún)龋辉撍惴梢越档洼d波跟蹤復雜度、提高跟蹤精度，為接收機載波跟蹤模塊的改進(jìn)提供了依據。

摘要:針對全球導航衛星系統(GNSS，Global Navigation Satellite System)在軍事戰爭、室內和水下等情況下存在因信號缺失導致的全球定位系統（GPS，Global Positioning System）無(wú)法使用和慣性導航系統(INS，Inertial Navigation System)狀態(tài)誤差發(fā)散過(guò)快的問(wèn)題，提出了一種基于連續幀時(shí)間差分視覺(jué)輔助導航的方法。為了抑制狀態(tài)誤差的快速發(fā)散，提高INS在長(cháng)航時(shí)工作上的性能，分析了機器視覺(jué)連續幀間差分法,并對其進(jìn)行了計算上的改進(jìn)，設計了一種時(shí)間差分視覺(jué)/慣性組合系統，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗和分析。結果與純INS相比，均方根誤差(RMSE，Root Mean Square Error)在北向位置上減少了19.0%，在東向誤差上減少了32.1%，表明該方法有效抑制了純慣性導航速度和位置的誤差發(fā)散，延長(cháng)了慣性導航的可用時(shí)間。

摘要:針對天基物聯(lián)場(chǎng)景中的小數據傳輸進(jìn)行多碼率QC-LDPC碼研究，結合5G標準中LDPC碼校驗矩陣的設計方法與DVB-S2X標準中不同碼率條件下編碼長(cháng)度不變的特性，探索適用于衛星通信中針對短碼在固定編碼長(cháng)度條件下實(shí)現多碼率QC-LDPC碼的設計方案，并進(jìn)行仿真驗證；其中，校驗矩陣是通過(guò)基于代數法的QC-LDPC碼的疊加構造方法進(jìn)行設計，結合縮短與擴展操作來(lái)構造具有固定編碼長(cháng)度且能實(shí)現多碼率的循環(huán)移位矩陣，該矩陣同時(shí)保持了5G LDPC編碼標準中的類(lèi)Raptor結構；最后通過(guò)所設計方案與IEEE802.11n標準進(jìn)行誤比特率仿真對比，根據仿真結果顯示，所設計方案與IEEE802.11n標準性能相差較小，且誤比特率能到10-7，達到了預期的效果。

摘要:針對沖擊波超壓場(chǎng)大區域、全過(guò)程重建的需求，開(kāi)展沖擊波到達時(shí)間的高精度提取方法研究，首先，分析了STA/LTA的沖擊波到達時(shí)間提取模型，其次結合信息論理論提出了基于時(shí)窗熵的沖擊波到達時(shí)間提取方法，再次通過(guò)仿真實(shí)驗比較了不同噪聲條件下本文的到達時(shí)間提取精度，對比了兩種方法在同一噪聲條件下的提取精度，分析結果表明本方法的提取精度在不同噪聲條件下基本保持在0.77%，在低信噪比條件下，本方法的提取精度高于STA/LTA約6%，保證了低信噪比條件下沖擊波到達時(shí)間的提取精度，解決了STA/LTA方法對于信號變化幅度小而發(fā)生漏拾的情況，避免了不必要的提取誤差，實(shí)現了更高精度的沖擊波到達時(shí)間的提取具有更高的提取精度，能夠為大區域的沖擊波超壓場(chǎng)高精度重建提供有效的到達時(shí)間特征參數，在高價(jià)值彈藥毀傷效能參數中具有一定的理論意義和工程使用價(jià)值。

摘要:近年來(lái)中國在軌衛星數量與日俱增，航天地面測控資源日益緊張，地面站現有的球面共形相控陣存在極大的陣面資源浪費，針對地面測控站陣面波束資源的調度分配可以有效利用現有陣面資源，為日后數量更龐大的航天測控任務(wù)需求增加資源裕度，為此需要對中國在軌衛星相對陣面的分布情況進(jìn)行可見(jiàn)性分析；設計了一種基于STK與Matlab互聯(lián)的仿真計算方法，該方法利用中國在軌衛星實(shí)時(shí)TLE數據，通過(guò)Matlab對STK控制仿真衛星相對地面站的分布及可見(jiàn)性，并把仿真數據存入Matlab，進(jìn)一步仿真衛星對子陣的可見(jiàn)性，統計對各子陣的可見(jiàn)性結果；仿真結果得出了球面陣上各子陣在全天時(shí)刻的可見(jiàn)衛星數量以及資源較為緊張的子陣分布，該結果可以為球面共形相控陣波束資源調度設計提供參考。

摘要:守時(shí)系統的目標在于建立和保持一個(gè)穩定可靠的時(shí)間尺度，時(shí)間尺度算法正是基于此目標計算出一個(gè)頻率穩定度、準確度、可靠性更高的時(shí)間尺度，時(shí)間尺度的算法本質(zhì)就是綜合守時(shí)系統內的原子鐘，通過(guò)各原子鐘與主鐘的N-1組觀(guān)測鐘差對N臺原子鐘的權重和預測值進(jìn)行估計；傳統的加權平均算法會(huì )忽略發(fā)揮主要影響的噪聲過(guò)程，更注重權重的合理分配來(lái)提高綜合原子時(shí)的穩定度，缺少對噪聲的關(guān)注，針對守時(shí)系統實(shí)時(shí)性的需求，對原子鐘噪聲模型進(jìn)行了研究，在頻率預測過(guò)程中研究了Kalman濾波和頻率跳變檢測的應用，并與傳統加權平均算法進(jìn)行了對比，仿真實(shí)驗表明改進(jìn)的算法提升了綜合原子時(shí)的中長(cháng)期穩定度,其中100天穩達到了〖5×10〗^(-14)數量級，既保留了AT1時(shí)間尺度連續、實(shí)時(shí)的良好特性，又避免了Kalman算法發(fā)散性的問(wèn)題，經(jīng)實(shí)際測試可應用于小型守時(shí)實(shí)驗室的守時(shí)系統構建。

摘要:在金相組織的晶粒度自動(dòng)化評估工作中,對晶粒邊界識別的精準與否直接影響著(zhù)金相組織晶粒度等級的評估準確度。針對鋼材金相圖像中晶粒邊界密集程度高、邊緣復雜且晶粒邊界識別準確性低的問(wèn)題,提出一種基于輕量型U-net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的金相圖像晶界分割方法,該輕量型網(wǎng)絡(luò )模型將淺層特征層用跳躍連接的方式拼接在上采樣過(guò)程中,使網(wǎng)絡(luò )學(xué)習到更多的有效特征信息；減少了網(wǎng)絡(luò )層數并在特征提取過(guò)程中添加了一次卷積過(guò)程,減少了網(wǎng)絡(luò )參數量并提高了對晶界的預測速度和準確率；實(shí)驗結果表明,該方法在117張金相圖像測試集上像素準確率達到93.91%、特異度為96.73%、靈敏度為81.6%。與傳統U-net網(wǎng)絡(luò )相比,像素準確率提高了0.2%,網(wǎng)絡(luò )參數量相對減少了61.5%。本方法對金相晶界分割具有有效性和優(yōu)越性。

摘要:在無(wú)損檢測中，尤其是導波檢測領(lǐng)域，由于缺乏高效方法對材料結構中存在的損傷進(jìn)行尺寸檢測，因此使用導波方法對材料進(jìn)行微裂縫等損傷的檢測的過(guò)程中仍然存在很多困難。本文提出一種基于稀疏導波的損傷檢測方法，可以在進(jìn)行結構損傷定位的同時(shí)對損傷尺寸進(jìn)行測量。研究表明，使用導波進(jìn)行損傷檢測時(shí)，由損傷而產(chǎn)生的復雜反射波中包括很多與損傷形狀和尺寸相關(guān)的信息，但是這些信息并不明顯，且信號重疊無(wú)法區分。因此，提出一種稀疏lamb波方法來(lái)分解由材料損傷產(chǎn)生的反射信號的各個(gè)分量。在此基礎上，通過(guò)確定各個(gè)反射信號分量相應的傳播時(shí)間來(lái)計算材料損傷尺寸。最后，在具有人工損傷的鋁板上進(jìn)行實(shí)驗驗證，結果表明，基于稀疏導波損傷檢測的方法是可行的。