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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Allan方差的改进自适应滤波SINS/GNSS导航算法

    祁帅贾继超寇得民刘鑫...
    818-824页
    查看更多>>摘要：针对系统噪声和量测噪声均发生变化时,现有自适应卡尔曼滤波容易发散导致SINS/GNSS导航精度下降的问题,提出了一种基于Allan方差的改进自适应滤波SINS/GNSS导航算法.该方法在对自适应滤波进行改进的基础上,结合Allan方差估计法计算量测噪声协方差阵,克服了自适应滤波中噪声参数耦合以及高维度系统出现奇异性导致滤波发散问题,并利用残差x2故障检测法对系统状态进行判断,对遗忘因子进行动态调整,对噪声特性跟踪效果更快速,相比其他改进方法简单易实现.仿真结果表明,与卡尔曼滤波,Sage-Husa自适应滤波相比,所提出的算法对噪声有较好的估计效果,且导航精度更高,滤波稳定性更好,速度均方误差平均可比传统Kalman滤波提高49.06％,较Sage-Husa自适应滤波提高27.19％;位置均方误差平均可比传统Kalman滤波提高41.12％,较Sage-Husa自适应滤波提高19.79％.

    组合导航改进自适应滤波Allan方差遗忘因子

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    加权多源域对抗迁移学习运动想象脑电识别

    冯洋乔晓艳
    825-832页
    查看更多>>摘要：运动想象脑电信号个体差异大且数据采集成本高,构建小样本、跨被试的运动想象脑电识别模型是脑机接口中需要解决的关键问题.针对小样本跨领域学习,提出一种基于预对齐策略和对抗迁移学习的加权多源域自适应方法,把迁移学习和对抗训练相结合,将域对抗神经网络扩展到多源域,对各源域进行皮尔逊相关系数加权,实现多个源域和目标域在特征上的加权对齐,并采用预对齐策略提高域间数据分布的一致性.在BCI Competition运动想象数据集上,跨被试的运动想象任务识别正确率达到84.43％,与不迁移方法相比提高了9.17％,相较于域对抗神经网络提高了5.0％.实验结果表明,所提方法能够有效减小不同被试间脑电数据分布以及特征分布差异,实现数据和特征双重对齐,从而提升跨被试运动想象脑电分类性能.

    运动想象对抗迁移学习加权多源域跨被试

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    基于子区域切分与SSA-XGBoost的室内定位方法

    冷腾飞苏圣超
    833-840页
    查看更多>>摘要：在利用位置指纹进行实时室内定位时,由于多径效应、信号闭塞或无线AP本身不稳定,而影响最终的定位效果.对此,提出了一种基于子区域切分结合麻雀算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化XGBoost的室内定位方法.离线训练阶段,利用改进的FCM(Fuzzy C-means)算法和区域相关系数指标将待定位区域划分为多个子域,通过AP优化为每个子域选择最优AP集合.针对XGBoost算法性能易受到初始参数问题影响,利用麻雀算法对XGBoost初始参数寻优得到相对较优的参数,并分别为各个子区域构建SSA-XGBoost定位模型.在线定位阶段,目标点通过匹配子区域的聚类中心得到所属子区域,最终利用该子区域的定位模型预测目标点的位置.与其他定位算法相比,所提算法平均误差分别减少14.7％、22.4％、37.1％,证明所提方法在实际环境中较其他算法具有更好的定位效果.

    室内定位AP优化改进FCM麻雀优化算法XGBoost

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    基于YOLOv5s与扩展卡尔曼滤波的人体跟踪器设计

    徐振宇蔡敏雅陈子钰秦晋...
    841-848页
    查看更多>>摘要：YOLOv5s在COCO数据集上的预训练权重可以检测出人体目标,然而对于特殊的人体姿态无法识别.提出了一种基于YOLOv5s与扩展卡尔曼滤波的跟踪器,当YOLOv5s能检测出人体目标时,对扩展卡尔曼滤波进行初始化,当YOLOv5s无法检测时,由扩展卡尔曼滤波进行跟踪,在先验结果创建候选区域,使用差异值哈希匹配出最优候选区域作为观测值,从而更新目标位置,实现人体检测的连续性.实验结果表明,在跟踪精度上所提出的跟踪器与"真实边界框"的重叠率为50.65％,中心位置误差为51.78像素,在实时性上优于KCF和TLD跟踪器,帧率比KCF跟踪器快了26 frame/s.

    YOLOv5s扩展卡尔曼滤波目标跟踪差异值哈希

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    基于双向LSTM神经网络的可穿戴跌倒预警研究

    李玲艺潘巨龙项睿涵方堃...
    849-856页
    查看更多>>摘要：为了在老年人跌倒之前进行预判并及时触发跌倒防护气囊,防止跌倒对老年人身心造成严重伤害,提出了基于双向长短期记忆神经网络的轻量级跌倒预测算法,采用深度学习模型自动提取加速度计数据深层特征,省去因人工提取跌倒数据特征所消耗的时间,提升了跌倒预测模型的泛化能力.首先根据跌倒落地时刻和前置时间截取数据窗口作为输入;其次设计轻量级双向长短期记忆神经网络提取加速度特征并预测跌倒;最后借助TensorFlow Lite框架对模型进行轻量化改造.实验结果表明所提算法在SisFall跌倒公开数据集中获得了96.92％的准确率,95.73％的敏感度,98.15％的特异度,跌倒前置反应时间达215 ms,足以触发跌倒防护气囊.对应的TensorFlow Lite模型所占空间大小仅为62.2 kB,算法运行时间为1.20 ms,有望部署在嵌入式可穿戴终端,进行实时跌倒预测.所提算法实现了更高的预测精度并具有较长的跌倒预警时间,更适于资源受限的嵌入式设备,为老年人跌倒预测和可穿戴式跌倒保护装置的开发提供了进一步的参考.

    跌倒预测深度学习双向LSTM前置时间可穿戴设备保护气囊

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    结合光吸收和大气散射模型的可解释图像去雾网络

    顾振飞陈灿林国峰王奔...
    857-861页
    查看更多>>摘要：在雾霾天气下拍摄的图像存在对比度低和颜色偏移的问题,这会进一步影响后续高级计算机视觉应用的准确性.大气散射模型(Atmospheric Scattering Model,ASM)作为图像去雾中的热门技术之一,越来越受到研究者的关注.然而,现有的基于ASM的方法由于忽略了光陷现象而会引起暗淡效应.为了解决这个问题,构建了一种基于光吸收的可解释图像去雾网络.具体地,首先构建了一种基于光吸收的大气散射模型(Light Absorption-based ASM,LA-ASM),在ASM中引入了由纹理密度和场景深度定义的光吸收系数.此外,构建了一种可解释网络LA-ASMNet,该网络通过学习LA-ASM的雾气成分来辅助图像去雾.基于RESIDE数据集的仿真结果证明了LA-ASMNet在缓解图像去雾暗淡效应方面的有效性.

    图像去雾图像增强大气散射模型暗淡效应

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    金属板材近表面缺陷远聚焦像素成像方法研究

    杜文杰郑慧峰沈超段雪亮...
    862-868页
    查看更多>>摘要：针对超声成像方法在金属板材近表面缺陷检测中存在的伪像过多、缺陷定量不准确的问题,开展基于远聚焦像素成像算法的金属板材近表面缺陷成像研究.首先分析了远聚焦算法在近表面缺陷成像中的局限性,然后采用自适应噪声抵消的方法提取近表面缺陷波.对于噪声抵消过程中的参考信号获取问题,结合远聚焦算法的采集特征,提出一种以平均回波信号计算参考信号的方法,信号处理的结果表明,该方法能够正确提取淹没于盲区中的近表面缺陷波.最后,采用优化后的远聚焦算法对铝合金板进行缺陷检测,成像结果表明,自适应噪声抵消后图像的信噪比提升了4.31 dB,缺陷定量的最大误差为0.51 mm2,以半峰值宽度为指标对成像分辨率进行测试,成像分辨率可达0.66 mm.

    超声成像金属板材近表面检测自适应噪声抵消成像分辨率

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    一种传感图像特征快速挖掘算法设计

    郭红建赵燕飞
    869-876页
    查看更多>>摘要：传感图像采集因曝光而损失图像特征,导致特征错误挖掘率高和精准率召回率(Precision-Recall,PR),曲线表现较差,针对该问题,提出一种新的传感图像特征快速挖掘算法.该方法将参数化修正线性单元函数作为激活函数,融合修补图和输入图像,并在训练阶段使用L1损失函数和结构相似性指数(Structural Similarity Index,SSIM)损失函数约束图像,采用softmax回归挖掘图像特征,构建卷积神经网络传感图像特征挖掘结构,在训练过程中,使用自适应梯度更新结构参数,设计挖掘步骤,实现传感图像特征快速挖掘.实验结果表明,设计的卷积神经网络图像特征挖掘方法的PSNR值较高、SSIM值接近1,错误挖掘率为1.0％,PR曲线最接近右上角,面积最大,并且图像视觉效果更好,特征挖掘时间最高仅为1.3 s,实现了快速挖掘.

    传感图像图像特征快速挖掘卷积神经网络PReLU函数损失函数PR曲线

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    压缩传感图像边缘自适应增强方法研究

    冯娟刘永立
    877-882页
    查看更多>>摘要：传感图像存储过程中受压缩处理的影响,造成边缘细节模糊,为此,提出基于加性小波的压缩传感图像边缘自适应增强方法.基于高斯平滑滤波算法对压缩传感图像进行去噪处理,对经过去噪处理的图像展开多尺度加性小波分形,采用形态学梯度对低频图像进行滤波处理,获取形态学梯度图.通过模极大值方法提取边缘,叠加多层边缘信息获取高频边缘图.将形态学梯度图和高频边缘图两者作加性小波逆变换,对逆变换结果进行二值化处理,获取压缩传感图像边缘图,实现边缘自适应增强.主观测试结果表明,所提方法可以准确增强压缩后传感图像的边缘;客观测试结果表明,所提方法信息熵均值为7.81、平均梯度为7.89、对比度为273.7,可以获取较多的图像边缘细节.

    压缩传感图像边缘增强加性小波边缘细节形态学梯度

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    基于惯性传感器的输电塔振动特性分析

    郑泽南杨金显
    883-891页
    查看更多>>摘要：为有效控制输电塔的有害振动需要了解其振动特性,提出一种惯性测量数据矩阵模式的输电塔振动分析方法.将微惯性测量单元(Micro-Inertia-Measurement-Unit,MIMU)安装在输电塔上通过Kalman滤波预处理三轴原始数据,重构权重奇异值分解(Weighted Singular Value Decomposition,WSVD)后的相干振动分量建立平动/扭动矩阵.提取矩阵序列中的变换矩阵,计算其Frobenius范数度量暂态振动间的变异度来估计幅值与频率.根据幅频参数计算振动耗能,观测输电塔各轴向以及整体的振动情况.最后设计振动台、转台实验验证振动数据处理方法的有效性,并对不同风荷载下的塔线模型与真型风振试验进行特性分析.结果表明输电塔振动以水平方向的平动形式为主,随风向夹角的增大其非线性效应逐渐增强,所提出的数据处理方法能够有效获得振动信息,可为控制有害振动的阻尼器的设计提供参考.

    输电塔微惯性测量单元平动/扭动矩阵振动特性分析

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