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期刊信息/Journal information
传感技术学报
东南大学 中国微米纳米技术学会
传感技术学报

东南大学 中国微米纳米技术学会

黄庆安

月刊

1004-1699

dzcg-bjb@seu.edu.cn；dzcg-bjb@163.com

025-83794925

210096

南京市四牌楼2号东南大学

传感技术学报/Journal Chinese Journal of Sensors and ActuatorsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《传感技术学报》杂志的编委委员均来自国内各著名高校的教授和博士生导师，他们是我国传感器领域方面的专家、学者和权威人士。《传感技术学报》稿源来自全国各高等院校，，中国科学院所属的有关专业研究机构以及国内大型工矿企业设置的专业研究所。《传感技术学报》刊登的论文均有2名国内同行专家审稿通过。 《传感技术学报》的作者有院士、教授、博士生导师、研究员、博士研究生、和硕士研究生以及从事该研究领域的工作人员、专家和学者。 《传感技术学报》主要面向广大的科技工作者、高等院校、各公共图书馆、情报所（室）、研究所以及厂矿，它对科技工作者、科学研究人员、广大教师、研究生、博士生都具有极为重要的参考价值。
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    基于锑化铟的印章型高灵敏度太赫兹超表面折射率传感器设计

    李聪吴倩楠
    2023-2028页
    查看更多>>摘要：对一种基于锑化铟材料的太赫兹超表面折射率传感器进行了理论研究和仿真验证.利用频域有限差分法对该反射器的反射性能进行研究和分析,通过优化材料厚度、刻蚀结构周期长度及宽度等,确定了可以同时提高灵敏度和反射率的特征尺寸并分析了透射和反射光谱.结果表明,该传感器在0～1.0 THz工作频段内的最大折射率灵敏度和品质因数分别为620 GHz/RIU和25.2,比传统的传感器灵敏度高三倍.这种折射率传感器设计可为蛋白质浓度、病毒、和癌细胞及其标记物等生物检测领域提供一种技术方法.

    生物传感器超表面频域有限差分法太赫兹高灵敏度

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    微热流矢量传感器的声号筒增敏结构设计

    郝涛涛郭世旭胡清扬王萧博...
    2029-2036页
    查看更多>>摘要：为了能有效提高微热流矢量传感器的灵敏度,同时不改变其"8"字指向性,设计了一种微型声振速号筒结构,可以在不增加电噪声的前提下,实现微热流MEMS传感器在工作频段内的物理增敏,且对MEMS芯片起到保护作用.通过COMSOL中的热粘性声学模块,建立声号筒仿真模型对理论方程进行求解,选择最优的双锥管型结构;改变声号筒的尺寸参数,确定声号筒的加工尺寸;将MEMS技术加工的微热流传感器和微米级精度3D打印的声号筒组合成联合增敏单元进行空气声学性能测试.最终实验表明:声号筒增敏结构可提供12 dB@200 Hz的灵敏度增益,联合增敏单元有良好的"8"字指向性,横向抑制比为 26.09 dB@500 Hz.

    微热流矢量传感器声号筒增敏结构联合增敏单元MEMS

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    基于等分平均原理的转台转速测量方法研究

    佘嘉演朱维斌黄垚邹伟...
    2037-2042页
    查看更多>>摘要：针对转台运动过程中的转速高精度测量问题开展研究,将等分平均法(Equal Division Average,EDA)应用到转台转速测量领域.首先分析了转台转速测量过程中的误差源,阐述了安装偏心偏斜引起的谐波误差和计数器法带来的±1计数误差对测量精度的影响;采用多传感器等分平均测速实现谐波误差的原理性抑制,提出改进测速方案来降低±1计数误差对测速精度的影响;搭建转台转速测量实验平台验证多传感器等分平均测速效果,实验结果证明了等分平均对谐波误差的抑制作用;150°/s内的多个转速的实验显示EDA方法角速率测量误差小于0.9×10-3,角速率测量稳定性优于0.6×10-4.

    转台多传感器等分平均法转速光栅

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    基于改进A*与DWA的机器人融合算法研究

    黄金源陈熙源
    2043-2049页
    查看更多>>摘要：在复杂环境下,针对单一使用传统A*算法进行全局路径规划,会出现搜索效率低、路径不平滑等问题,提出了一种改进A*和DWA融合的算法,实现了更加精确和高效的路径规划.首先,针对传统A*算法,优化了代价函数,改进了路径选取策略,减少了搜索时长,缩短并平滑了搜索路径.其次,将改进A*和DWA算法进行融合,实现避障的同时提升了路径的平滑度.最后,搭建果园机器人模型,在仿真果园环境下,分别与单一的改进A*算法、改进A*与TEB融合算法进行对比,实验证明改进A*与DWA融合算法提高搜索效率、实现路径平滑的效果显著,更加符合果园机器人的路径规划要求.

    果园机器人改进A*算法DWA算法路径规划

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    面向多镜头组合相机的卷帘快门SfM算法

    郭帅威邓非安晓亚宫志群...
    2050-2057页
    查看更多>>摘要：使用卷帘快门相机进行移动测量时,由于逐行曝光的特点,影像上会产生果冻效应.而传统的运动恢复结构(Structure from Motion,SfM)算法假设影像是全局快门获取,直接处理卷帘快门影像很难得到高精度的结果.针对以上问题,构建了卷帘快门SfM框架,主要包括对初始化重建、卷帘快门影像绝对位姿估计、卷帘快门三角化和光束法平差等关键步骤的算法改进,分析并验证了卷帘快门SfM的退化问题,提出利用多镜头组合相机采集的影像进行卷帘快门SfM可以避免退化,并且利用多镜头约束的光束法平差对SfM结果进行进一步优化.实验表明,所提出的面向多镜头组合相机的卷帘快门SfM算法能够有效应对果冻效应,提高重建精度.

    摄影测量与遥感卷帘快门SfM多镜头组合相机光束法平差果冻效应

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    基于自适应卡尔曼滤波的光电平台跟踪控制

    袁满姜湖海司晨吴辉...
    2058-2063页
    查看更多>>摘要：武器弹药性能的不断提升对制导控制系统性能提出了更高的要求,为解决脱靶量滞后对跟踪精度和快速性等的影响,提出了一种基于自适应卡尔曼的光电平台跟踪控制算法.利用自适应卡尔曼滤波对脱靶量进行估计补偿,结合前馈控制将视线角速度估计补偿值前馈至速度环,通过最速控制综合函数实现对视线角速度的无超调过渡.仿真结果表明,结合自适应卡尔曼滤波和最速控制综合函数的光电平台跟踪控制算法对强机动目标具有良好的跟随性能;该算法相较于传统的PI控制,跟踪精度提高了 38％、快速性提高了 35％;相较于普通的卡尔曼滤波补偿前馈控制,超调量降低了 90.8％,并且输出的视线角速度动态精度更高,提升了制导系统的跟踪稳定性.

    制导控制脱靶量自适应卡尔曼滤波最速控制综合函数光电平台

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    基于改进ROA-LSTM时间序列的长江短期流量预测

    刘恒范洋王聪丘仲锋...
    2064-2070页
    查看更多>>摘要：为了更准确地预测长江流量的短期时序变化,克服传统LSTM模型在时间序列预测中参数选择困难和易陷入局部最优解的问题,通过将WOA算法与SFO算法改进的ROA优化算法与注意力机制相结合,构建了 ROA优化算法与LSTM模型相结合的时间序列预测组合模型ROA-LSTM.将该模型的预测结果与声层析系统的实测长江流量数据进行对比分析,在三日以内的短期预测中,该模型相比传统RNN模型预测准确度提升2～3倍,并在流量变化波动趋势和峰值预测方面表现更为出色.

    深度学习短期流量预测改进ROA-LSTM注意力机制参数优化

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    理想直方图匹配与Canny边缘的水下图像增强

    尹小琴罗启强
    2071-2077页
    查看更多>>摘要：针对水下图像增强后色彩不够自然、对比度低和过增强等问题,提出一种基于理想直方图匹配与Canny边缘的水下图像增强方法.将假设的均匀分布的直方图作为理想直方图,根据理想直方图对三通道图像分别进行直方图匹配,以校正图像的颜色和提升图像的对比度.进一步地,借助于Canny边缘算子,对三通道图像分别进行边缘定位,然后对其进行边缘融合增强,突出图像的边缘细节信息.实验结果显示,相对干部分现有方法,所提方法对水下图像增强后的视觉效果更佳、图像的信息熵、标准差和水下图像质量指标更高.因此,所提方法具有更优的水下图像增强效果.

    水下图像图像增强理想直方图直方图匹配Canny边缘增强

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    基于注意力机制与特征融合的遥感图像场景分类

    杨松王晓晖王晓燕顾相平...
    2078-2083页
    查看更多>>摘要：针对遥感图像场景分类任务中训练样本少、地物与背景的关系表示不足的问题,提出一种基于特征融合的遥感图像场景分类方法.在ImageNet上预先训练好的卷积神经网络作为特征提取器,引入注意力机制突出空间位置信息,强化上下文关系,增强特征表达.增强后的卷积特征与全连接层特征进行融合,并用于场景分类.在UC Merced数据集上的实验结果表明,该方法生成的图像特征融合表达具有良好的辨识度.其后,将所提方法应用于高分二号卫星影像土地利用分类任务,总体分类精度达到92.83％,达到了与其他先进方法相当的性能.

    遥感图像场景分类注意力机制特征融合卷积神经网络

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    改进YOLOv5框架的交通标志检测算法

    兰天欧阳嘉泰何宇豪易方旭...
    2084-2092页
    查看更多>>摘要：针对传统YOLOv5算法识别交通标志精度低的问题,提出了一种改进的YOLOv5模型.首先,在骨干网络中加入CA注意力机制,考虑了通道信息和方向相关的位置信息,提高检测精度;然后,引入了 DIoU_NMS,它将中心点考虑进来保留更多的矩形框,提高遮掩重叠交通标志的识别精度;其次,加入了递归门控卷积,实现关键特征之间的高阶交互;最后,在三个输出检测的基础上增加了一个小目标检测头,增强小目标检测的性能.改进后的YOLOv5s算法在交通标志数据集TT100K上训练,经过实验后,改进后的模型训练的mAP值为86.96％,相比于原始YOLOv5提升了 2.79％.同时,将所提算法与近几年主流算法进行对比,结果表明,改进后的算法在交通标志识别方面具有较好的竞争力.

    图像处理交通标志识别YOLOv5CA注意力机制DIoU_NMS递归门控卷积

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