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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
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    精英反向学习及柯西扰动引导的瞪羚优化算法

    班云飞张达敏左锋琴沈倩雯...
    1-13页
    查看更多>>摘要：针对瞪羚优化算法收敛精度低和易陷入局部最优的问题,提出一种精英反向学习及柯西扰动引导的瞪羚优化算法(improved gazelle optimization algorithm,IGOA).首先,对瞪羚个体利用精英反向学习策略进行初始化,提升初始解的质量并增加种群多样性;其次,在算法迭代初期,利用二阶段非线性惯性权重引导种群的位置更新方式,提高算法的精度并均衡算法的全局搜索和局部搜索;最后,将存活率引导的柯西扰动策略引入勘探阶段种群的位置更新公式中,提升算法跳出局部最优的能力.利用12个基准测试函数和Wilcoxon秩和检验在8个对比算法上进行实验检测,结果表明改进算法寻优精度更高、收敛速度更快且具有跳出局部最优的能力.在齿轮系和三杆桁架设计两个实际工程问题上验证了IGOA的实用性和有效性.

    瞪羚优化算法精英反向学习二阶段非线性惯性权重柯西扰动工程问题

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    基于改进YOLOv8s的无人机目标检测算法

    曲晨阳吕进卫策
    14-23页
    查看更多>>摘要：针对目前无人机航拍图像目标尺寸较小,图像背景复杂,导致现有的无人机目标检测算法检测精度较低的问题,提出一种改进YOLOv8s的无人机目标检测算法.首先使用可变形卷积替换标准卷积,以增强网络对不规则形状目标的特征提取能力;然后使用可分离大核注意力机制(LSKA)改进快速空间金字塔池化(SPPF)模块,改善因目标尺度差异较大导致检测精度较低的问题.在网络颈部结合双向特征金字塔网络(Bi-FPN)实现多尺度特征融合,改善网络对小目标的漏检和错检问题.在网络头部,使用自注意力机制动态检测头(DyHead)替换原检测头,增强对遮挡物体和小目标的检测能力.最后,针对数据集中存在大量低质量样本对训练过程产生负面影响的问题,使用 Wise-IOU损失函数,提升模型收敛速度和检测精度.实验结果表明,改进后的方法在VisDrone2019数据集上获得了41.7%的平均精度均值(mAP),与原YOLOv8s算法相比,mAP@0.5提升了3.0%,mAP@0.5∶0.95提升了1.9%,参数量下降了17.5%,计算量下降了12.63%.实现了模型轻量化和检测精度双重提升.

    无人机目标检测可变形卷积YOLOv8s注意力机制

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    基于BiLSTM-CNN的地基SAR永久散射体选取

    陈姣刘毓邓云开金重阳...
    24-32页
    查看更多>>摘要：针对地基合成孔径雷达(SAR)形变测量中,常规永久散射体(PS)选取方法在时间欠相干复杂场景下,PS选取数量、质量难以满足形变测量需求的问题.提出了一种基于双向长短期记忆-卷积神经网络(BiLSTM-CNN)的PS选取方法,该方法采用幅度离差与幅度联合选取正、负样本构建训练数据集,并把干涉相位、幅度差分与相关系数作为数据集的时序特征,然后利用BiLSTM和多尺度CNN分别学习PS全局时序特征及局部时序特征,再通过多头自注意力机制(MHSA)对全局和局部时序特征进行加权融合学习,最后进行特征概率映射以构建PS分类模型.利用重庆市万州区九道拐雷达监测数据对所提方法性能进行实验分析,结果表明该方法改善了网络准确度、F1 分数、召回率、精确度等指标,提高了雷达图像PS选取数量及质量.

    地基SAR永久散射体双向长短期记忆卷积神经网络多头自注意力机制

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    对称约束的类间方差阈值方法

    邹耀斌李汪洋
    33-45页
    查看更多>>摘要：为了提高现有最大类间方差法(OTSU)的阈值化精度和适应性,提出了一种对称约束的类间方差阈值方法.该方法首先对输入图像使用Prewitt算子构建梯度幅值图像,并根据对称性原则提取对称采样区;然后,基于构建的对称约束类间方差目标函数最大化准则选取阈值,并判断在此阈值下对称采样区是否满足对称条件;当无法满足对称条件时,基于对称采样区对输入图像进行对称修正处理,并应用对称约束的类间方差目标函数对修正后的对称采样区选取阈值;最后,使用最终选取的阈值对输入图像阈值化.在28幅合成图像和70幅真实世界图像集上比较了提出的方法与OTSU法及4种OTSU的改进方法的阈值化性能.实验结果表明,提出方法的误分类率在合成图像和真实世界图像上分别为0.010 6和0.016,相较于阈值化精度第2的方法在误分类方面分别降低了91.4%和86.1%.提出的方法虽然在计算效率方面不占有优势,但它对不同模态的测试图像具有更稳健的阈值化适应性和更高的阈值化精度.

    阈值分割OTSU方法偏度对称约束

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    基于混合策略麻雀搜索算法优化的DC-DC变换器自抗扰稳压策略

    王晨周雪松马幼捷赵明...
    46-56页
    查看更多>>摘要：为抑制城轨列车频繁启停引起的牵引网电压剧烈波动,在车载储能DC-DC变换器中设计一种基于改进麻雀搜索算法的自抗扰控制器.首先,建立DC-DC变换器的一阶自抗扰控制器进行稳压控制;然后,为提高系统快速性和抗扰性,引入麻雀搜索算法进行控制器参数寻优;之后针对麻雀搜索算法易陷入局部最优的缺点,引入Tent混沌序列和多样化变异处理,并提出基于樽海鞘算法的新型改进算子对麻雀搜索算法进行改进;最后,根据列车的速度曲线进行仿真验证.通过实验对比,自抗扰控制器在启动加速阶段的电压调节时间相较于PI控制、传统自抗扰和麻雀搜索自抗扰分别减小0.012、0.006、0.003 s,在制动减速阶段分别减小0.005 4、0.002 5、0.001 5 s,结果表明所设计的控制器的可行性和有效性.

    车载储能系统自抗扰控制混合策略麻雀搜索算法DC-DC变换器Tent混沌

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    基于T-S MPC的车辆自适应巡航控制策略研究

    刘晓龙张蕾王清李然然...
    57-64页
    查看更多>>摘要：针对于汽车自适应巡航系统面对复杂工况时自适应性不强的问题,提出了一种基于T-S模糊变权重模型预测控制(Takagi-Sugeno fuzzy model predictive control,T-S MPC)的自适应巡航分层控制策略.首先上层控制器基于安全距离模型将自适应巡航系统划分为定速巡航模式、多目标优化控制的跟随模式和紧急制动模式;下层控制器基于车辆逆动力学模型,将上层控制器输出的期望加速度转变为节气门开度或制动压力;其次考虑到权重系数对控制精度的影响,建立基于T-S模糊控制的变权重模型预测控制器;最后搭建Carsim Simulink联合仿真平台,验证控制策略的准确性、适应性和跟踪响应速度.结果表明,在定速巡航工况时,T-S MPC控制方法跟踪响应时间为1.54 s,较PID和传统 MPC控制跟踪响应快;在跟随和混合工况时,T-S MPC控制方法均方根误差为分别为0.307 3、2.775,均低于PID、PID+LQR和传统 MPC控制的均方根误差、并且自适应性好,有效提高了跟车性能与安全性.

    自适应巡航分层控制T-SMPC控制策略

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    基于YOLOv7-tiny改进的遥感小目标检测算法

    王子龙荣杰
    65-74页
    查看更多>>摘要：为了解决遥感图像中小目标的误检、漏检难题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法.首先,引入高效多尺度注意力模块(efficient multi-scale attention,EMA),基于此设计了多尺度特征提取模块ELAN-EMA,这大大增强了骨干网络对于多尺度特征的提取能力;其次,在特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)中引入内容感知特征重组(content-aware reassembly of features,CARAFE)优化最近邻上采样方法,设计了FPN-CARAFE结构,扩大了感受野,从而能够获取小目标更多的细节信息和丰富的语义信息;最后,采用归一化距离损失函数(normalized wasserstein distance,NWD)优化CIoU损失函数,设计了NWD-CIoU损失函数,降低了CIoU对小目标位置偏移的敏感性,能够更好地提升小目标的检测效果.在公开的遥感数据集RSOD和NWPU VHR-10上进行的实验表明,与基准模型相比,在计算量和参数量略增长的情况下,改进的模型在平均精度均值(mAP)mAP@0.5上分别提升了3.6%和1.8%,有效地提高了遥感图像中小目标的检测精度,综合性能优于其他算法,满足部署在遥感检测系统上的要求.

    目标检测小目标注意力机制感受野损失函数

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    三频谱点的人体细胞内外液研究方法

    李勇梁竹关王元元
    75-82页
    查看更多>>摘要：通过对人体细胞内液和细胞外液这两个参数的特征分析可以预测或诊断人体的某些疾病.应用传统的生物电阻抗谱分析法计算这两个值时,需要用到几百甚至几千个频率点的人体生物电阻抗数据,数据的采集和处理都极为复杂.基于Cole-Cole理论提出了三频谱点法与 Moissl方程相结合的人体细胞内、外液研究方法.该方法只需要采集和应用3个频率点的生物电阻抗值,就可以提取出生物电阻抗参数,进一步计算出细胞内液和细胞外液.实验结果表明,方法与常用的生物电阻抗谱分析法得到的结果相吻合,且采集数据和处理数据耗时仅为传统方法的12.73%.

    Cole-Cole理论生物电阻抗三频谱点法人体细胞内外液Moissl方程

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    交错并联Boost型开关电源模块设计

    左官芳魏雪义管月
    83-89页
    查看更多>>摘要：交错并联Boost变换器结合电流模控制方式不仅能够实现相位间电流均流,而且还可以减少器件的电流应力.介绍了Boost在交错并联结构下的工作原理,采用了自适应导通时间的谷值电流模式控制策略,并采用II型补偿加快了系统的响应时间.基于Simplis搭建模型并仿真,通过软件仿真证明了该控制方式是可行的;设计并做出了一款微型电源模块,内部包含两路Boost电路,每路可单独运行亦或两路工作在交错并联模态.该电源模块因其控制策略和开关管集成在硅芯片上,所以模块小、质量轻,输出端电压波动范围小,峰值转换效率可达90%.

    交错并联均流自适应电源模块

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    动态场景下融合改进YOLOv7的视觉SLAM算法

    史涛校诺政丁垚许金东...
    90-96页
    查看更多>>摘要：针对传统的视觉同步定位与地图构建(SLAM)在动态场景下容易受到运动物体干扰,导致位姿估计精准度和鲁棒性下降的问题,提出了一种基于目标检测网络的视觉SLAM算法.该算法通过在ORB-SLAM2的跟踪线程中新增动态特征点检测剔除模块,从而利用静态特征点进行位姿估计.首先,选择YOLOv7作为目标检测的主干网络,结合GhostNet轻量化卷积网络和具有SE注意力机制的卷积(Conv_SE),以有效地检测周围环境;其次,对检测到的物体进行分类处理,剔除动态物体特征点,通过几何约束的方法进一步检测和剔除潜在运动物体;最后,仅利用静态特征点进行特征匹配和位姿估计.在TUM数据集上的验证结果表明,与ORB-SLAM2相比,提出的算法在动态Walk序列下,绝对轨道误差(ATE)的均方根误差平均减少96.5%,在其他动态序列下也有改进效果.实验证明,该算法在动态场景下能够显著提升系统的定位精度和鲁棒性.

    视觉SLAM动态场景目标检测位姿估计

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