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国外电子测量技术
国外电子测量技术

陈光衤禹

月刊

1002-8978

fedit@vip.163.com

010-64005190

100009

北京东城区北河沿大街79号2楼

国外电子测量技术/Journal Foreign Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    柔性双工网络中基于图神经网络的能源效率联合优化方法

    王子威李晖史振婷张见...
    1-9页
    查看更多>>摘要：在绿色通信和双碳目标的背景下,提升网络能源效率(energy efficiency,EE)是当前无线通信系统设计和可靠运行的关键技术之一.首先,针对柔性双工网络(flexible duplex networks,Flex-Net)的"和能源效率"最大化的问题,构建了一个具有成对固定通信链路的网络;接着,鉴于图神经网络在通信网络资源优化中的优势,提出了一种新的基于图神经网络(GNN)架构的柔性双工网络(GFlex-Net),以联合优化"通信方向"和"传输功率",达到网络能效最大化.仿真结果表明,与传统的算法相比,所提出的架构有近乎最优的性能表现,达到穷举法性能的95%,但保持了较低的计算复杂度O(n2),同时算法揭示了GNN在资源优化中面对样本复杂性、可扩展性和泛化能力方面的优势.

    柔性双工网络能源效率无线通信图神经网络联合优化

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    融合Transformer和语义图卷积的三维人体姿态估计方法

    李功浩贾振堂
    10-17页
    查看更多>>摘要：为了进一步提升从单目二维人体姿态预测三维人体姿态的方法性能,提出一种融合Transformer和语义图卷积的三维人体姿态估计模型,模型由4个部分组成,Transformer编码网络、语义图卷积编码网络、姿态坐标预测模块和姿态坐标错误回归模块.首先,Transformer编码网络对关节特征进行全局特征编码,以增强人体姿态的全局关联性.其次,语义图卷积编码网络专注于局部关节特征提取,以加强局部关节特征之间的关联性.接下来,姿态坐标预测模块和姿态坐标错误回归模块将关节全局和局部编码特征融合,以增强对三维姿态的准确建模能力.通过在Human3.6M数据集上进行实验表明,方法在估计性能方面取得了较好的改进,以真实的二维人体姿态作为输入,在 MPJPE和PA-MPJPE值分别为32.7和25.9 mm,与实验对照方法相比,性能分别提升了3.82%和1.14%.

    三维人体姿态语义图卷积Transformer

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    多路径生成对抗网络的红外与可见光图像融合

    许光宇陈浩宇张杰
    18-27页
    查看更多>>摘要：生成对抗网络在红外与可见光图像融合领域受到广泛关注,但单路径进行融合容易丢失浅层信息、分支路特征提取融合能力有限.提出一种基于多路径生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法.在生成器端,利用源图像与导向滤波结果构建3条输入路径提取更多源图像特征信息,以获得细节更丰富的融合图像;然后,卷积层加入掩码注意力机制模块,提升显著信息的提取效率,引入密集连接和残差连接,在提升特征传递效率的同时可获取更多源图像重要特征信息.在鉴别器端,采用双鉴别器估计红外与可见光图像的区域分布,避免单鉴别器网络丢失对比度信息的模态失衡问题.在TNO数据集上进行了实验,实验结果表明,所提算法在5个客观评估指标上4项取得了最好结果,优于多数主流算法,在主观评估方面,所提算法保留了更多的纹理细节信息,具有更好的视觉效果.

    图像融合生成对抗网络浅层特征提取导向图像滤波双鉴别器

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    可控漏磁反凸极永磁电机的最优电流控制

    胡文亮刘细平胡志刚黄志国...
    28-34页
    查看更多>>摘要：针对可控漏磁反凸极永磁同步电机在传统电流控制策略中存在电枢电流大、效率低及控制精度低等缺点,提出了一种考虑电机在运行过程中参数变化的最优电流控制策略.首先,分析新型电机的反凸极和可控漏磁特性,考虑电机电感与磁通的变化引入反凸极比和漏磁率系数,构建新型电机结构模型;其次,对传统的最大转矩电流比控制进行重建,得到最优电流组合,进一步提高电机的控制精度,降低电机的铜耗;最后通过对电机的仿真和实验.结果表明,相比于传统的控制策略,所提方法铜耗降低了约5%,电枢电流降低了0.6 A,提高了电机的效率.

    可控漏磁反凸极参数可变最优电流控制

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    基于幅值滤波与分层特征融合策略的语音情感识别

    喻永振刘大明
    35-42页
    查看更多>>摘要：针对语音情感识别在多语言联合数据集上识别准确率低的问题,提出了一种基于幅值滤波与分层特征融合策略的语音情感识别方法.该方法首先对梅尔谱图内幅值分布规律进行幅值滤波,通过概率叠加扩大梅尔谱图内相近幅值之间的差异,实现谱图内的高频强增益、低频弱增益;同时,通过概率相乘缩小梅尔谱图内相远幅值之间的差异,以显示谱图内中频的细节部分.在此基础上,使用矩形卷积提取音频信号的时间动态特征,生成梅尔谱图动态特征图,并将其作为分层特征融合策略的输入.分层特征融合策略通过压缩特征图来提取不同尺度的时间动态特征,并提取不同深度中的时间动态特征.在多语言联合数据集CER上取得了84.44%的分类准确率.

    语音情感识别幅值滤波分层特征融合策略梅尔谱图动态特征图

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    基于改进Deeplabv3+的电力线分割方法研究

    唐心亮赵冰雪韩明宿景芳...
    43-49页
    查看更多>>摘要：针对已有的分割算法存在的复杂场景干扰大、分割不准确的问题,提出一种用于电力线分割任务的改进Deeplabv3+模型.将原始主干网络替换为轻量级 Mobilenetv2网络,增加低水平特征,获得5路输入特征,充分提取特征信息;添加空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)的卷积分支数量,调整空洞率,提升图像的特征抓取能力,进一步在每个空洞卷积后加入1×1卷积操作,加快计算速度;提出一种基于坐标注意力机制的语义嵌入分支模块(coordinate attention semantic embedding branch,CASEB),融合第2、3路特征,增强目标特征的表示;引入卷积注意力机制模块(convolution block attention module,CBAM)抑制无用信息的传递,提高模型识别效率.实验结果表明,相对于原Deeplabv3+模型,改进模型在平均像素精度(mean pixel attention,MPA)和平均交并比(mean intersection over union,mIoU)上分别提升2.37%和3.42%,该方法可提供更加精确的电力线分割结果.

    电力线分割深度学习改进Deeplabv3+模型Mobilenetv2注意力模块

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    基于振动测量的热防护结构脱粘损伤检测方法

    金嘉炜张超陶翀骢张宇鹏...
    50-57页
    查看更多>>摘要：针对典型飞行器热防护结构脱粘损伤现场快速无损检测的需求,提出了一种基于敲击测量频响函数的脱粘损伤识别方法.首先,利用有限元方法建立了含脱粘损伤的热防护结构有限元模型并进行了振动特性分析,分析了脱粘损伤引起的结构局部刚度下降规律以及频响函数对脱粘损伤的敏感性;其次,确定了脱粘损伤识别的特征频率范围,给出了一个脱粘损伤指标;最后,采用力锤与激光多普勒测振仪对含脱粘的热防护结构进行了测量.实验结果表明,当脱粘面积达到60%时,脱粘损伤指标比健康件增加了1倍以上,当脱粘面积达到80%时,脱粘损伤指标为健康件的5倍以上,验证了所提出的方法能够有效识别出热防护结构的脱粘损伤.

    热防护结构模态分析频响函数脱粘检测

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    基于VMD-DBO-LSTM的空气质量预测

    张诗云朱菊香张涛孙君峰...
    58-66页
    查看更多>>摘要：针对传统空气质量预测模型收敛速度慢,精度低的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposi-tion,VMD)和蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)优化长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)的预测模型.首先,针对AQI原始数据具有大量噪声的问题,使用VMD方法对非平稳信号进行模态分解以降低噪声对预测结果的影响从而获得多个不同特征的模态分量;其次,针对LSTM靠人工经验调参存在一定局限性,利用DBO算法对LSTM模型参数进行优化;最后,对分解后的各个子序列使用LSTM模型预测,将各个子序列进行叠加得到最后的预测结果.实验结果表明,VMD对非平稳数据的分解有助于提高预测精度,VMD-DBO-LSTM模型的性能较其他模型均有不同程度的提高,该模型预测的均方根误差为4.73 μg/m3,平均绝对误差为3.61 μg/m3,拟合度达到了97.8%.

    空气质量预测变分模态分解蜣螂优化算法长短期记忆网络

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    防止纹理扭曲的倾斜摄影模型轻量化算法

    王彦海张宇昊李成陈树平...
    67-75页
    查看更多>>摘要：针对倾斜摄影模型网格简化后出现纹理扭曲的问题,基于二次误差度量算法(quadric error metrics,QEM),提出一种防止纹理扭曲的倾斜摄影模型轻量化算法.该算法依据模型中各顶点的拓扑连接关系对顶点进行分类,对不同类型的顶点制定相应的折叠策略,并引入顶点起伏度因子、纹理形变因子和顶点一环领域内三角形平均面积对QEM算法中的边折叠代价进行改进.实验结果表明,改进算法可以在高简化率下避免出现纹理扭曲现象,有效保持了模型的几何特征和纹理特征,并且相较于传统QEM 算法,改进算法处理的模型最大误差、平均误差和均方差均分别至少降低了43.55%、52.50%和21.61%;在90%简化率的情况下,相较于带纹理模型的简化算法,改进算法处理的模型最大误差、平均误差和均方差分别降低了34.90%、10.61%和12.31%.

    倾斜摄影模型二次误差度量算法网格简化纹理扭曲模型轻量化

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    基于改进YOLOv5的太阳能电池板缺陷检测算法

    朱栋贺森
    76-82页
    查看更多>>摘要：为提高太阳能电池板缺陷的检测精确,提出了一种改进的YOLOv5网络,对太阳能电池板常见的划痕、叉隐、黑斑、黑边以及无电等5类主要缺陷进行检测和分类.首先,使用改进后的ODConv模块对主干提取网络中的普通卷积模块进行替换,减少网络模型的参数量;其次,将C3模块中的Bottleneck结构替换成包含ParNet模块的Res2Net以增加感受野,从而提升了探测物体缺陷的能力和检测精确;最后,在预测网络前引入自适应特征融合结构,以融合不同特征图的位置与类别信息,增强特征表达并提高模型的鲁棒性.对自建的数据集进行训练、验证以及测试,实验结果表明,改进后的模型能够成功识别和定位5类常见缺陷.与原YOLOv5算法相比,在保持原网络高效性的同时,平均检测精确提升了6.2%.

    缺陷检测ODConvParNet模块Res2Net特征融合

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