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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

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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
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    凝聚核粒子计数器原理与实验研究

    张白蒋尊阳曹威孔德超...
    94-101页
    查看更多>>摘要：针对环境中纳米量级颗粒物浓度检测问题,对凝聚核粒子计数器进行了研究与设计.首先对凝聚核粒子生长原理及检测原理进行了研究,并依据异质核化原理设计了凝聚核粒子计数器的生长装置;其次设计了传感器后级信号处理电路用于解决微弱粒子检测信号抗干扰能力差和测量困难问题;然后设计了基于抗饱和积分PID的控制系统,实现了采样流量的闭环控;最后制研制了凝聚核粒子计数器样机,并开展了流量控制、纳米量级粒子生长及计数实验.实验结果表明,设计的凝聚核粒子计数器,流量稳定性在2%以内,以TSI3772型凝聚核粒子计数器为标准仪器的计数相对误差在±8.5%以内,满足了行业规范要求.

    凝聚核粒子计数器异质核化生长装置信号处理

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    基于ADS-B与Mode-S EHS联合观测的民航空域风场重建方法

    陈敏王浩楠陈万通任诗雨...
    102-109页
    查看更多>>摘要：准确实时的风场数据对保障民航飞行安全有着重要作用,针对风场的精确重构问题,提出了一种基于飞行器监测数据的风场重建方法.旨在利用广播式自动相关监视和S模式增强型监视联合观测数据计算空域内的风观测值,并结合机器学习中的高斯过程回归模型,利用时间和空间上离散的风观测值进行模型训练,完整重建目标空域风场.实验结果表明,重建的风场风速的平均绝对误差为2.72 m/s,相对误差为8.21%,风向的平均绝对误差为3.66°,证明了方法能够快速地完成准确实时的风场重建.

    广播式自动相关监视S模式增强型监视高斯过程回归风场重建

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    基于脑电微状态的虚拟现实晕动症研究

    杨文清化成城殷利平严颖...
    110-118页
    查看更多>>摘要：针对脑电节律能量无法反映时间信息且对空间信息的探讨并不充分等问题,通过运用微状态分析方法,对虚拟现实晕动症(vRMS)相关脑电信号的时空模式进行了研究,从而检测虚拟现实晕动症.使用多元变分模态分解(MVMD)将脑电信号划分为从低频到高频的5个频段,分析了脑电微状态的出现频率、平均持续时间、覆盖率以及转换率的变化,最后利用统计分析和分类方法验证这些特征的有效性.研究结果表明,5个频段融合所有特征的分类准确率达到最大值83.9%.因此,微状态方法可望为研究VRMS提供新思路.

    虚拟现实晕动症脑电信号微状态分析多元变分模态分解

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    单光子激光通信测距一体化系统设计

    胡春源林玉洁朱简尊吴梓豪...
    119-126页
    查看更多>>摘要：超导单光子探测技术能够实现光子量级极微弱光接收,是深空探测的关键技术之一,然而光子概率分布产生的脉冲抖动效应造成通信、测距性能恶化.对此,设计了基于脉冲位置调制(pulse position modulation,PPM)调制的单光子激光通信测距一体化系统.根据光子分布特性,提出了脉冲宽度压缩的PPM新波形,降低了脉冲抖动效应对通信可靠性、测距精度的影响.同时,研制了星载端与地面端原理样机,搭建了双向通信与同步转发测距试验验证平台.试验验证结果表明,同等接收功率(-53.2 dBm)条件下,采用1/4脉宽压缩比时,通信接收误码率从4.7×10-4 降至5×10-10,测距精度从23.61 cm提高至0.91 cm,实现了高可靠通信传输与高精度距离测量.

    激光通信测距一体化单光子探测脉冲位置调制

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    基于空耦超声激励的微结构模态频率温度特性研究

    佘东生于震田江平
    127-133页
    查看更多>>摘要：为了研究微悬臂结构弯曲振动模态频率的温度特性,首先针对各向异性材料的等截面矩形微悬臂结构建立了其各阶模态频率温度系数的理论模型;然后搭建了包括激光测振单元、空耦超声激励单元和温度控制单元的非接触式微结构动态特性测试系统;最后利用所搭建的测试系统分别对等截面矩形单晶硅微悬臂梁在室温～300℃时的动态特性进行了测试,获得了微悬臂梁前三阶弯曲振动模态频率随温度的变化规律和频率温度系数.研究结果表明,单晶硅微悬臂梁前三阶弯曲振动模态频率随着温度的升高而呈近似线性的减小,并且微悬臂梁前三阶弯曲振动模态具有几乎相同的频率温度系数,其中一阶模态频率的温度系数为-2.18×10-5/℃,二阶模态频率的温度系数为-1.91×10-5/℃,三阶模态频率的温度系数为-2.01×10-5/℃,前三阶模态频率温度系数的测试结果与理论模型预测值的偏差分别3×10-7/℃,3×10-6/℃和2×10-6/℃.

    空耦超声激励微结构频率温度系数弯曲振动模态

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    基于OpenCV和YOLOv5的车道线检测与识别

    卢嫚朱世博
    134-142页
    查看更多>>摘要：为更加快速、准确识别汽车行驶区域并区分车道,实现无人驾驶,提出一种结合视觉OpenCV算法和改进YOLOv5算法的目标检测跟踪模型进行车道线检测的方法.在图像预处理阶段,首先读取视频图像,把每一帧RGB图像转为灰度图,通过Canny算子对图像的边缘轮廓进行提取,然后绘制车道线的掩码区域,并与边缘检测结合,采用ROI技术提取感兴趣区域,最后进行概率霍夫变换和最小二乘拟合,将得到的直线绘制到原图像中,最终对每一帧处理后的图像进行输出.目标识别模块采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)深度学习方法及YOLOv5算法进行目标识别处理.实验结果表明,所提检测算法能够实现准确的车道线检测,实时性和准确性比传统算法高很多,且该方法具有良好的鲁棒性.

    车道线检测与识别目标识别OpenCVCanny算子YOLOv5

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    基于改进YOLOv5的SAR图像飞机目标细粒度识别

    张武刘秀清
    143-151页
    查看更多>>摘要：针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像飞机目标细粒度识别中的小目标和多尺度检测问题,提出了一种基于YOLOv5的改进SAR图像飞机目标识别算法.该方法首先对网络进行重构,加入小目标检测层,改善小目标的漏检问题,提高目标定位精度.其次,在颈部网络中引入极化自注意力机制(polarized self attention,PSA),并使用双边特征金字塔结构(bi-directional feature pyramid network,BiFPN)进行多层特征带权融合,提高对飞机目标散射信息的关注度和滤除干扰信息.最后,使用SIoU(SCYLLA intersection over union)作为网络损失函数提高网络收敛速度和检测精度.利用SAR-AIRcraft-1.0数据集进行了算法有效性试验研究,实验结果表明,算法有效提升了飞机目标的检测精度,精确率、召回率、平均精度均值分别达到92.6%、84.1%、90.1%.

    合成孔径雷达飞机目标细粒度识别YOLOv5

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    基于KPCA-IPOA-BiGRU的联合循环余热锅炉主蒸汽参数预测

    刘学向荣向文国
    152-160页
    查看更多>>摘要：余热锅炉主蒸汽参数对于联合循环机组的健康运行判断至关重要.针对余热锅炉运行参数非线性和时延性导致主蒸汽参数预测精度低的问题,提出了一种联合循环余热锅炉主蒸汽参数预测模型.首先,采集燃机电厂的SIS运行数据,通过灰色相关性分析法确定输入变量;其次,通过核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)提取输入参数的特征信息,并根据主成分贡献率选取输入维度;最后,利用改进的鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)优化双向门控循环神经网络(bi-directional gated recirculation neural network,BiGRU),并构建KPCA-IPOA-BiGRU进行三压余热锅炉主蒸汽参数的预测测验.结果表明,现场采集的10 000组数据点,其中8 000组用作训练集,2 000组用作测试集,提出的模型将28维输入参数降低至8维,可准确预测3个压力级的蒸汽参数,且R2 均大于98%,为预测时延性的联合循环余热锅炉主蒸汽参数提供了技术支持.

    主蒸汽参数预测双向门控循环神经网络鹈鹕优化算法核主成分分析

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    基于MPSoC的轻量化汽车检测系统及硬件加速平台设计与优化

    王伟王坤许圳兴付相为...
    161-169页
    查看更多>>摘要：针对车辆分类检测在精度和实时性方面存在的挑战,提出了一项改进方案,以优化YOLOv5s模型,旨在实现轻量化的汽车检测.通过在 MPSoC硬件架构的现场可编程门阵列(FPGA)上设计系统,成功打造了一个具备高精度、快速检测和低能耗的解决方案.为了使得模型更适合嵌入式设备部署,采用了 MobileNetv3 Small替代YOLOv5s的主干网络,并引入卷积块注意力模块(CBAM)注意力机制和Inner-IoU Loss优化方法,使模型在轻量化的同时提升了检测精度和速度.改进后的模型相较于原始Yolov5s模型,平均精度均值(mAP)提升了14.8%,参数量减少了49.7%,模型体积减小了40.7%,计算量减少了48.9%,在NVIDIA 3060上,改进后的检测速度提升了48.8%,达到了82 fps.此外,还利用FPGA对YOLOv5s进行了硬件加速.经过优化的系统达到了45 fps的检测帧率,并保持了较高的精度和速度,这一系统易于部署,适用于智能交通系统,满足其高效实时监测的需求.

    车辆分类YOLOv5s轻量化MobileNetv3SmallFPGA硬件部署

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    改进YOLOv5算法下的无人驾驶道路行人识别研究

    王亚鹏韩文花
    170-178页
    查看更多>>摘要：基于无人驾驶领域的飞速发展,为提高道路行人目标检测的速度和精度,提出一种基于YOLOv5网络改进的YW-YOLO的道路行人目标检测方法,在YOLOv5模型的neck结构中改入RepGFPN,充分交换高级语义信息和低级空间信息,添加自适应融合机制,引入SimAM注意力模块机制,提高算法的特征提取能力,在损失函数方面,使用Optimal Transport Assignment优化损失函数.实验结果表明,所提算法与原算法相比,在道路行人类别数据集上识别精确率由38.1%提升到52.6%,检测速度由29.4 fps提高到30.8 fps,具有更好的检测效果.

    行人检测YOLOv5RepGFPN注意力机制OTA

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