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电子测量技术
电子测量技术

孙圣和

月刊

1002-7300

dzcl@vip.163.com

010-56103931

100009

北京市东城区北河沿大街79号

电子测量技术/Journal Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊坚定不移地确保社会效益功能的发挥，刊登新技术、工艺、设计、设备材料为主要内容，推广交流步进技术、科研成果和实践经验及时传播新成就、新技术、新器材的信息，以利于社会主义生产建设。
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    宽带频谱自动监测系统设计

    王晓飞巩克现王玮孙鹏...
    1-8页
    查看更多>>摘要：随着卫星通信技术的发展,传统的频谱监测模式难以满足监测需求.为契合现代卫星信号接收机对更大带宽、更高分辨率及更强实时性处理的迫切需求,研制了一种宽带频谱自动监测系统.该系统通过射频直接采样技术与信道化处理,实现了对卫星信号频谱的大带宽、高分辨率显示.实验结果表明,该系统能够对L频段信号进行实时监测,生成L频段信号的全景频谱,且频谱分辨率小于1 kHz.上位机通过对频谱数据的深入剖析,该系统能够自动识别并存储信号参数,且其便携性与灵活性设计,使得该系统能够灵活部署多种应用场景,完美契合了现代卫星信号接收机技术发展方向.

    频谱监测高分辨率射频直采信道化频谱展示参数识别

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    基于正交叠加的SCMA系统信道估计方法

    李啸天季雪京马金龙
    9-16页
    查看更多>>摘要：在稀疏码分多址接入(SCMA)系统中,由于相同子载波上叠加多个用户数据,且不同用户的信道条件不同,所以无法直接进行准确的信道估计.针对此问题,提出了一种基于正交叠加的SCMA系统信道估计方法.该方法利用SCMA系统码本的稀疏性,设计了一种多用户时隙复用的新型导频结构,使不同用户的导频数据在相同时隙叠加后仍能够保证子载波资源相互正交,同时降低了导频资源时隙开销.在此基础上进一步提出了局部正交叠加的导频结构,利用子载波间相关性估计相邻子载波的信道衰落系数,进一步降低导频资源时隙开销.仿真结果表明:在总时间开销相同的前提下,正交叠加方法的信道估计均方误差性能相比于现有方法提升了 3 dB,局部正交叠加性能进一步提升了 1.7 dB.

    稀疏码分多址接入正交叠加信道估计导频结构时隙开销均方误差

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    基于STM32的铜线放线监测系统设计

    何龙靳斌
    17-23页
    查看更多>>摘要：针对于在工业中对缠绕在工字轮上的扁平铜线放线过程中,出现的由于铜线偏移倾斜造成的工业生产问题,设计了一种基于STM32的铜线放线监测系统.该系统通过腐蚀中心算法匹配铜线颜色,对铜线进行实时追踪,确定铜线的位置与在LCD屏幕上的宽度,从而检测出铜线的偏移或倾斜,为后面的铜线纠正提供数据.系统使用了MT9V034摄像头作为图像采集模块,LCD显示屏作为图像显示模块,STM32H743与串口屏分别作为控制模块和人机交互模块.实验结果表明,系统能够在对铜线追踪的同时,有效的检测出铜线的偏移与倾斜,对于线宽的测量误差在5 px以内.

    STM32铜线偏移倾斜追踪腐蚀中心算法人机交互

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    基于改进YOLOv8pose的校园体测运动姿势识别研究

    罗智杰王泽宇岑飘刘文静...
    24-33页
    查看更多>>摘要：针对现有运动姿势识别算法在人体姿态检测的准确度和效率上的不足,本文提出一种基于改进YOLOv8pose的高效检测算法.该算法通过引入RL_SEAM模块优化关键点的遮挡情景,结合C2f-Context机制增强上下文信息的利用,提升模型对复杂姿态的识别能力,并利用Pose_SA轻量化检测头提升模型对运动姿势识别的效果与效率.实验结果显示,改进后的YOLOv8pose算法在人体运动姿势识别任务中取得了显著的提升,其参数量及模型大小相比原 YOLOv8n基准模型分别降低了14.24%和10.94%,同时精确率、召回率及平均精度均值相较于原模型分别提高了7.60%、7.60%和10.54%.因此,本文提出的YOLOv8-LSP模型有助于解决人体运动姿势识别任务中面临的关键点遮挡、复杂多变姿态等难题.

    YOLOv8运动姿势识别RL_SEAMC2f-ContextPose_SA

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    基于SPI全双工通信的ICNI健康管控系统

    刘维
    34-43页
    查看更多>>摘要：无人机通信导航识别系统(ICNI)更高程度的综合化使得ICNI主控模块需完成基于多种总线通信的系统管控、数据转发等功能,对核心处理器的处理性能和接口资源有着更高要求.因此对模块中的健康管控系统提出了更轻量级的设计要求.本文在主控模块内采用CPU+MCU分布式架构设计了一种全国产化的基于CAN总线的健康管理系统.由FT-2000/4作为核心处理器,MCU作为协处理器实现CAN总线接口单元,二者通过SPI全双工通信完成CAN总线应用层数据交互,实现CPU对系统内各模块/单元的状态查询、命令下发,从而实现系统的健康管理.该系统可实时监测系统内各模健康状态,电路设计仅占用核心处理器SPI和GPIO接口,不占用其他接口资源和可编程逻辑(FPGA)资源,硬件设计简单,减轻电路布局和结构设计压力.健康管理部分电路器件成本较业内其他典型设计降低至少60%,符合低成本需求.

    健康管理单元FT-2000/4处理器SPI通信CAN总线ICNI主控模块

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    基于SINS/GNSS动态差分序列的AEKF算法研究

    蔡庸辉周凌柯李胜安昱兴...
    44-53页
    查看更多>>摘要：针对传统组合导航滤波算法中GNSS量测噪声方差参数不确定问题,本文基于SINS/GNSS动态差分序列原理,对传统Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)根据残差序列信息估计量测方差阵的方法做改进,利用SINS短期定位高精度特性,并结合平滑有界层故障检测算法对GNSS异常观测信息进行隔离,使得改进后的自适应滤波算法能够在GNSS不同噪声环境下保持较高的定位精度.通过实际跑车实验结果表明,在GNSS工作中低密度异常噪声环境下,本文算法相较于EKF算法和传统的Sage-Husa算法平均定位精度提高了39.9%和7.9%,在高密度异常环境下,整体定位精度提升了64.5%和31.9%.因此本文算法有效提高了组合导航系统对不同量测噪声的抗干扰能力.

    组合导航动态差分序列自适应扩展卡尔曼滤波估计量测方差平滑有界层故障检测

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    基于三维重建的液滴接触角测量方法

    许武田汉民刘维龙王纪伟...
    54-62页
    查看更多>>摘要：针对不均匀材料表面的液滴2D投影接触角存在误差,且仅有少数国际设备商提供三维接触角测量方案.本文提出一种基于三维重建的液滴接触角测量方法,旨在提供一个完整且效果可行的的三维接触角测量解决方案.该系统利用阵列圆点结构光进行三维检测,适用于接触角小于90°且具良好漫反射的液体.主要步骤包括:特征区域筛选、三维点云获取、液滴曲面拟合和接触角测量.其中,图像预处理部分,提出了基于 HSV空间结合形态学操作的方法;在特征区域筛选中,提出一种面积筛选法;通过几何计算完成二维点云到三维点云的转换;提出点云匹配算法以优化点云融合.与二维测量方法对比,实验结果表明,本文方法在测量精度和可靠性上均有显著提升,实现了最大误差小于1°,大部分误差小于0.5°,并能进一步分析材料的物理特性及表面均匀性.

    接触角测量图像处理三维重建结构光

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    一种采用TDR的传输线阻抗测量和校准

    胡媛媛张敏娟卫晨博崔一凡...
    63-69页
    查看更多>>摘要：时域反射技术作为一种能够直观反映传输线阻抗变化的技术,广泛应用于阻抗检测领域.但在对传输线进行特性阻抗测量的过程中存在校准不准确、阻抗测试精度低等问题.针对这些问题,本文设计了特性阻抗时域测量和校准系统.该系统采用最短区间估计算法测量传输线上的电压,实现了对传输线特性阻抗的测量.通过对四根具有不同长度和特性阻抗的同轴线缆进行测量,测量结果的误差控制在±1%以内,符合阻抗测量的要求.实际结果表明,该系统能够精确地测量传输线的阻抗.此方法简化了操作流程、规避了手动选择所导致的主观偏差,为传输线阻抗检测技术的发展提供了一种新方法.

    时域反射技术特性阻抗测量最短区间估计法校准

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    融合双注意力的小样本辐射源个体识别网络

    刘佳乐郭志涛王宏张森...
    70-78页
    查看更多>>摘要：特定辐射源识别在军事和民用领域中发挥着越来越重要的作用.随着深度学习技术的飞速发展,SEI方法的识别性能得到了显著提升.然而这些方法往往依赖于大量的辐射源样本数据,在样本数量有限的实际应用场景中表现不佳.针对这一问题,本研究提出了一种新颖的深度学习网络模型CRCPA-GCN用于实现小样本场景下的SEI.该模型在多层复数卷积神经网络中融合了CPCA和GCNet注意力模块,采用类重建和对抗训练的方法显著提升了小样本场景下的识别性能.本研究在公开数据集上进行了一系列实验验证,并与当前主流的SEI网络模型进行了比较.实验结果表明,在20 shot的学习条件下,所提出的CRCPA-GCN网络模型达到了95.81%的准确率,优于其他主流SEI网络,并且在鲁棒性方面表现出色.

    特定辐射源识别小样本学习注意力模块类重建对抗训练

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    阵列脉冲远场涡流检测的信号降噪方法

    朱冠诚刘大生
    79-87页
    查看更多>>摘要：针对普通脉冲远场涡流检测(PRFECT)无法定位管道缺陷周向位置的缺点,通过增加接收线圈数量,改变接收线圈和激励线圈的相对位置,设计了一种新型阵列式脉冲远场涡流检测探头.并且针对检测出的信号微弱且混杂噪声干扰的问题,提出了一种连续变分模态分解(SVMD)和奇异值分解(SVD)联合的信号降噪方法.首先将信号通过连续变分模态分解分解为一系列模态函数,然后通过皮尔逊相关系数筛选出用于重构的信号分量,再使用奇异值分解降噪方法对这些分量进行降噪,将降噪后的分量叠加可以得到重构信号,仿真和实验结果证明,新探头可以有效定位管道缺陷位置,新算法可以将关键信号降噪误差比降低至9.30,相较于目前算法有明显性能提高.

    脉冲远场涡流信号降噪连续变分模态分解奇异值分解

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