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期刊信息/Journal information
东南大学学报（自然科学版）
东南大学
东南大学学报（自然科学版）

东南大学

毛善锋

双月刊

1001-0505

journal@seu.edu.cn

025-83794323，83794094

210096

南京四牌楼2号

东南大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Southeast University(Natural Science Edition)CSCDCSSCI北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为理工科综合性学术刊物，公开发行，主要刊登本校及校外在土木建筑、机械动力、无线电电子、计算机与自动控制、电力电气、热能工程、交通运输、材料科学、生物医学、管理科学与工程，数理化等学科的最新科研成果，促进国内外学术交流。
正式出版
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    基于YOLOv5-s的机场道面异物目标检测

    赵晓康牛振兴张久鹏王艺淳...
    1239-1250页
    查看更多>>摘要：为解决目前基于光学图像的机场道面异物(FOD)检测技术存在的环境条件变异性大及小目标检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5-s的道面异物目标检测改进算法.引入暗通道先验技术实现对雾化图像数据的特征复原,采用多尺度特征提取策略、卷积注意力模块(CBAM)、双向特征金字塔结构(BiF-PN)和解耦组合预测结构增强模型对各尺度目标的检测能力.研究结果表明:雾化数据经过去雾复原后,在同一检测算法上的平均精度mAP0.5:0.95增加了 7.62％;在相同测试集的试验条件下,改进算法相比于原始算法有7％的精度提升;在对各尺度目标的测试下,改进算法对分辨率尺寸小于32 ×32像素的小目标检测性能提升最为明显,mAP0.5提高了 38.40％.所提出的改进算法实现了道面异物目标的高精度检测,为FOD实时检测系统的搭建提供了一种新的有效手段.

    机场道面异物检测图像识别深度学习卷积神经网络

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    城市主干路交通隔离栏设置对驾驶人规避效应的影响

    陈莹杜志刚秦小琳
    1251-1259页
    查看更多>>摘要：为探究城市主干路交通隔离栏的设置对驾驶人规避效应的影响,利用无人机采集了 3处设置了交通隔离栏与2处未设置交通隔离栏的主干路的车辆行驶数据、行车环境与交通量,根据车道与交通隔离栏横向距离对车道进行了分类,明确了交通隔离栏影响下的驾驶行为特性与规避效应形成机制.研究结果表明,不同车道内的轨迹偏移量存在着显著差异性,目标车道偏移中心相对频率峰值大于零,其他车道则在-0.1～0.1 m范围内波动.车道区域对轨迹偏移的影响最大,其次为相邻车道交通量、速度、标线与交通隔离栏的组合类型.交通隔离栏的设置会造成驾驶人的规避效应,减少了左偏与对向来车的冲突,从而规范了行车轨迹,控制了行车速度,在出口和入口分别减速约5.1％和19.3％.但不良的设施与标线的组合形式易引起规避效应过量而致使轨迹向右偏移过大(大于0.85 m)而侵占其他车道,增加行车风险.当交通隔离栏底座与车道边线间距大于15 cm(单边)时,规避效应所带来的影响处于最佳水平.

    交通安全城市主干路交通隔离栏轨迹偏移规避效应驾驶特性

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    基于YOLOv7-R的多车辆目标识别

    李珣伍荣兴周慧龙刘欣...
    1260-1270页
    查看更多>>摘要：针对智能交通控制对于多车辆目标识别高准确率的需求,基于YOLO算法,提出一种改进的YOLOv7-R算法.将全局注意力机制(GAM)引入骨干网络,增强特征提取性能;利用全维动态高效聚合网络(ODEANet)重构主干网络,提高算法的鲁棒性与精度;使用上下文转换器(CoTNet)替换运算量巨大的可扩展高效聚合层网络(E-ELAN),来引导动态注意力矩阵学习,并降低浮点运算量;采用K-means++聚类算法优化先验帧,提高先验帧的匹配度.通过系统性的改进,车辆多目标识别的效率和准确度均得到提升.在自由流、同步流、阻塞流3种交通流下,分别进行了消融实验.结果表明:YOLOv7-R平均识别率分别达到97.13％、94.85％和94.60％,与基线算法相比分别提高了 3.65％、3.20％和1.40％;算法的检测帧率分别为74.63、79.37和75.76帧/s.与基线算法相比,YOLOv7-R的浮点运算量降低3.10％,参数量降低13.37％.

    多目标识别YOLOv7车辆检测注意力机制特征提取

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    考虑侧倾和输入饱和的自动驾驶汽车鲁棒多维切换路径跟踪控制

    董锋威殷国栋徐利伟采国顺...
    1271-1282页
    查看更多>>摘要：为解决自动驾驶路径跟踪控制中的侧倾稳定和执行器饱和等问题,提出了一种鲁棒多维切换H∞路径跟踪控制方法以平衡控制器设计难度与控制性能.首先,基于M3D切换系统框架和侧向载荷转移率,构建了工况随动的路径跟踪控制模型;其次,采用鲁棒不变集理论和辅助反馈矩阵方法处理输入饱和的非线性问题,设计了一种鲁棒M3D切换控制器;最后,在多项式二次Lyapunov函数和M3D切换系统理论框架下,给出了保证跟踪系统闭环渐近稳定的判据.在CarSim-Simulink联合仿真环境下,对所提方法的性能进行验证.结果表明,所提方法相比于现有的MPC控制方法,路径跟踪性能提升19.4％,侧倾稳定性能提升23.4％,能够保证车辆在高速大转向等极端工况下具备良好的路径跟踪性能和侧倾稳定.

    自动驾驶汽车路径跟踪控制切换系统侧倾稳定

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    基于全波仿真和去嵌入测试相结合的ARM芯片PDN阻抗提取方法

    肖扬周忠元王海春任近静...
    1283-1289页
    查看更多>>摘要：为提取内部电路和材料信息未知的ARM芯片电源分配网络阻抗参数,将全波仿真与去嵌入测试相结合,提出了一种ARM芯片PDN阻抗提取方法.首先,设计出ARM芯片PDN阻抗测试夹具;其次,基于全波仿真,获取阻抗测试夹具的S参数;然后,采用去嵌入技术测试,获得ARM芯片PDN阻抗,并建立等效电路模型;最后,采用数字控制电路应用板,对该等效电路模型进行校验.结果表明:阻抗曲线的谐振频率仿真值和测试值分别为56.34和57.37 MHz;阻抗曲线仿真结果和测试结果在10～1 000 MHz频段内具有较好的一致性,从而证明该方法能够准确提取贴片电子元件的阻抗参数.

    全波仿真去嵌入贴片电子元件阻抗

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    基于改进MPC与RBF-PID的智能车轨迹跟踪控制

    李臣旭江浩斌洪阳珂
    1290-1301页
    查看更多>>摘要：为提升智能汽车轨迹跟踪控制的稳定性和精度,提出一种基于时域参数自适应MPC与RBF-PID的轨迹跟踪控制方法.首先搭建车辆横纵向动力学模型;其次分析控制时域与预测时域对跟踪精度的影响,设计时域参数自适应MPC横向控制器并进行仿真验证;然后基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID控制参数,设计分层式纵向控制器,并设计折线速度曲线与PID算法进行对比;最后以车速为耦合点构建智能汽车横纵向综合控制系统,并在蛇形工况下对横纵向综合控制系统进行仿真实验.结果表明,所设计的横向控制器能保证低速时的跟踪精度和高速时的车辆稳定性,纵向控制器可有效提高速度跟踪精度,横纵向综合控制系统能实现车辆在变车速工况下对轨迹的精准跟踪,同时保证良好的行驶稳定性与舒适性.

    时域参数自适应MPCRBF-PID横纵向综合控制轨迹跟踪

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    基于龙伯格观测器的五相永磁同步电机无差拍模型预测电流控制

    倪大成黄文涛夏卫国花为...
    1302-1313页
    查看更多>>摘要：为提高五相永磁同步电机(PMSM)抗参数扰动性能,设计了一种基于龙伯格观测器的无差拍模型预测电流控制(DB-MPCC)方法.首先,利用空间矢量调制技术构建DB-MPCC,并分析了定子电阻、电感和永磁体磁链变化对五相PMSM驱动系统电流性能及稳定性的影响;然后,根据电流微分方程提出了一种改进的龙伯格观测器,将参数扰动视为集总变量,并设计简化增益矩阵求解观测器增益;最后,通过实验验证了所提方法的有效性.结果表明:所提方法可以消除因参数变化产生的静态电流误差,同时保证系统稳定性;可以观测定子电阻、定子电感和永磁体磁链幅值参数在50％～200％变化范围内对系统的扰动,并进行有效抑制,降低d1-q1轴电流静态误差,提高控制系统对参数变化的鲁棒性.

    多相电机模型预测控制参数变化干扰观测器

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    电力电子换流器无延时解耦并行仿真模型

    许明旺顾伟陈帅先曹阳...
    1314-1321页
    查看更多>>摘要：为提高传统一步延时解耦模型的仿真精度,提出了一种电力电子换流器无延时解耦并行仿真模型.在预测步骤中,采用3/2步长预测解耦接口状态量;在校正步骤中,采用中矩形积分,对系统状态矩阵非对角的变导纳部分和状态量乘积矩阵进行离散化处理,构造出具有1/2时延的解耦形式,推导出无延时解耦并行仿真模型,并将其数值稳定域与传统一步延时解耦模型进行对比分析.最后,通过仿真和搭建物理实验样机来验证所提模型.结果表明:所提模型具有恒导纳、高精度和并行度的特点,大步长仿真结果与参考模型的最大相对误差低于5％,FPGA板卡上硬件资源LUTs、DSPs占比分别为8.2％和6.5％,可以实现280 ns步长的实时仿真.

    电磁暂态仿真电力电子换流器预测-校正无延时解耦并行仿真

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    基于最优邻域搜索改进模拟退火的多雷达优化布站

    刘林姜龙玉张伯雷
    1322-1329页
    查看更多>>摘要：针对多雷达组网探测系统,首先建立以空域覆盖率为优化目标、以多雷达位置为优化变量的数学模型,将多雷达布站建模为一个离散优化问题,从而筹划形成最优的多雷达部署方案.其次提出一种基于最优邻域搜索的改进模拟退火算法,通过在历史全局最优解的邻域范围内搜索产生新解来提升算法收敛速度;为确保算法的有效性,利用多项复杂性能测试函数对改进算法进行全面的性能分析.最后,在典型的仿真场景中,设定6部雷达、2个高度层的环境条件,对提出的算法进行验证.仿真结果表明,基于最优邻域搜索的改进模拟退火算法在收敛速度上表现优异,且以此为基础得到的多雷达布站方案能够满足任务需求,确保空域覆盖率的最大化.

    多雷达优化布站最优邻域搜索改进模拟退火算法任务规划智能优化

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    基于图像小波域自适应干扰的GAN生成人脸反取证

    陈北京李玉茹舒华忠
    1330-1338页
    查看更多>>摘要：针对现有生成对抗网络(GAN)生成人脸反取证方法攻击迁移性不强的问题,提出了一个基于图像小波域自适应干扰的GAN生成人脸反取证方法以提升攻击迁移性.该方法通过对GAN生成人脸图像的小波域信息(即图像经过小波分解后的频率分量)施加扰动以实现其对取证模型的抵抗,并且分别在空域和频域上基于最小可觉察误差(JND)设计自适应扰动阈值,对图像不同像素点位置设置不同的扰动强度,从而增强扰动的人眼不可感知性.此外,还设计了一种数据增强方式对反取证人脸进行数据分布多样性扩充,以进一步提升攻击迁移性.实验结果表明,与6种基线方法相比,所提方法生成的反取证人脸在保证扰动对人眼不可感知前提下具有更强的攻击迁移性.

    对抗扰动GAN生成人脸反取证离散小波变换(DWT)最小可觉察误差

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