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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

    基于垂直约束的紧耦合激光惯性SLAM方法

    张喜张鹏刘鹏
    1-7页
    查看更多>>摘要：为了解决现有激光SLAM(simultaneous localization and mapping)方法忽略垂直方向漂移而导致的高度不准确和地图重影问题,提出了一种基于垂直约束的紧耦合激光惯性SLAM方法.该方法结合激光雷达传感器的安装高度以及点到激光雷达的距离提取精确的地面点,基于提取的地面点设计了一种考虑垂直方向残差的激光里程计,使用两步列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)方法来求解姿态变换,这些残差将有助于在垂直方向上收敛到最优解.使用简单有效的基于欧氏距离的回环检测方法避免地图重影问题.为验证算法的优越性,在KITTI数据集及真实场景下均进行了相关实验.在KITTI数据集上,与LeGO-LOAM、LIO-SAM和Point-LIO相比,轨迹均方根误差(root mean square error,RMSE)分别降低了47.62%、33.14%和73.79%.在实测校园环境中,与LeGO-LOAM、LIO-SAM和Point-LIO相比,RMSE分别降低了83.56%、13.55%和82.04%,从而验证了提出方法具有更高的定位精度.

    激光-惯性SLAM点云处理垂直约束移动机器人

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    飞控系统多元数据融合虚拟试验仿真模型验证

    陈银超王涛闫泓宇赵承韬...
    8-15页
    查看更多>>摘要：为提高飞控系统虚拟试验仿真模型的有效性与可信性,解决虚拟试验中多元冗余与强耦合数据的问题,提出了一种基于多元数据融合的仿真模型验证方法.首先,通过多元仿真数据融合,减少噪声和误差;其次,运用皮尔逊相关系数分析多元输出数据的相关性,并结合时域卷积神经网络-长短期记忆(TCN-LSTM)方法融合数据特征,深入挖掘数据的时空关联性;最后,通过概率分布分析评估仿真数据与参考数据的差异,转化为可信度等级,实现仿真模型的有效验证.实验结果表明,80%的输出数据达到仿真模型可信标准,其中有50%的输出数据达到完全可信标准,该方法显著提升了仿真模型的验证精度与可靠性.

    飞控系统多元数据融合TCN-LSTM仿真模型验证

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    基于多尺度分解的双曝光图像融合方法

    田浩南张美君卜和阳
    16-25页
    查看更多>>摘要：为了有效地提高可见光成像设备的动态范围,降低融合图像的质量对源图像数量的依赖,提出了一种基于多尺度分解的双曝光图像融合算法.该方法只需要一组欠曝光和过曝光图像作为源图像,通过曝光融合即可得到一幅包含丰富信息的图像.首先,依据欠曝光图像和过曝光图像自身的特点,分别进行了自适应曝光调整,充分挖掘图像中潜在的细节信息.然后,提取图像序列的边缘强度、曝光适宜度和色彩饱和度作为评价指标,进而构建出融合权重图.最后,通过金字塔多尺度分解和加权融合得到融合图像.实验选取了15组图像序列,分别从主观和客观两个方面与4种具有代表性的算法进行了对比.实验结果表明,本文算法相比于其他算法,图像质量综合提升了4.9%,具有更强的细节信息保留能力.

    双曝光图像多尺度分解图像金字塔加权融合

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    基于超宽带雷达的穿墙生命体征信号检测研究综述

    王月齐庆杰孙立峰程会锋...
    26-40页
    查看更多>>摘要：呼吸与心跳是重要的生命体征信号,可以表示生命现象是否存在及其相关状态.准确获取倒塌掩埋空间与建筑物内部空间等复杂场景中的生命信息,在应急救援、侦查反恐等过程中发挥着巨大作用.超宽带雷达具有较强的穿透性能与抗干扰性能,能够穿透墙体等障碍物实现人体目标生命体征信号检测,已成为生命探测领域的研究热点.总结了超宽带雷达生命探测装备的国内外发展现状,包括主要研究团队和典型产品特征.梳理了基于超宽带雷达的穿墙生命体征信号检测技术整体框架,围绕回波信号去噪、回波信号增强、回波选择与距离定位以及生命信号分离与重构4部分内容进行了详细介绍与方法总结,并分析了深度学习在生命体征信号检测中的应用现状.最后,从产品与技术角度出发,对未来研究方向进行了展望.

    超宽带雷达生命探测技术与装备雷达回波信号处理生命体征信号提取

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    基于变分模态分解的光伏功率预测方法

    王世青赵许许廖俊龙詹鑫...
    41-49页
    查看更多>>摘要：为解决光伏功率预测时不确定性强、影响因素较多等问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposi-tion,VMD)的光伏功率预测方法.首先,对原始的光伏功率数据进行变分模态分解分解,分解为不同频率较平稳的模态分量;其次,计算不同模态分量的排列熵,根据排列熵将不同分量进一步合并,并在考虑不同影响因素(温度、辐射等)的条件下,分别将不同频率模态分量(intrinsic mode function,IMF)经过双向门控循环单元-自注意力(bi-directional gated recurrent unit-attention,BiGRU-Attention)模型进行预测;最后,将不同频率分量的预测结果叠加重构得到最终预测值.对中国某地区光伏功率数据进行实验测试,实验结果表明,提出的模型相较于BiGRU模型,平均绝对百分比误差(MAPE)、均方误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE),分别降低了11.25%、8.51%和11.92%,其预测误差得到显著降低.

    深度学习光伏功率预测VMDGRU网络注意力机制

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    计及季节性光伏出力的配电网经济运行策略

    陈中闲曾祥军马鹏欢
    50-58页
    查看更多>>摘要：针对配电网投建过程中如何规划分布式电源(distribution generation,DG)的配置使得电网公司和用户获得可观效益的问题,提出了一种考虑季节性因素影响的电网公司与用户协同优化模型.首先,考虑配电网建设环节和运行环节之间的交互关系,搭建了DG投建计划的整体框架;其次,以新增配电线路的经济性为目标,计入碳税成本,构建了可靠运行约束下的配电网规划模型;然后,搭建了考虑配置DG及调整运行过程中用电策略的用户效益模型,并基于遗传算法提出了协同优化模型的求解方法,以期最大程度地提高整体获益;最后,基于IEEE33节点网络对协同优化模型的可行性进行验证分析.结果表明,所提出的清洁能源接入下计及季节性因素的配电网效益优化模型可以在提升整体性能的基础上有效提高运行效益.

    配电网分布式电源季节性因素协同优化运行效益

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    多策略融合的斑马优化算法

    黄子介代永强
    59-68页
    查看更多>>摘要：针对斑马优化算法易陷入局部最优和鲁棒性差的问题,提出了一种多策略融合的斑马优化算法.首先采用基于Lo-gistics混沌的收敛因子作为步长控制因子,平衡了算法全局探勘与局部开发能力,提高了算法的寻优精度;其次采用位置扰动策略,避免了迭代过程种群多样性的减少,增强了算法跳出局部最优的能力;最后采用记忆更新策略,降低了位置更新策略的盲目性.利用14个标准测试函数,在收敛精度、收敛速度、统计检验3个方面对改进后算法的优良性进行实验检验.实验结果表明,改进策略有效地提升了斑马优化算法寻优精度与跳出局部最优的能力.在工程优化问题上进一步验证了算法处理实际优化问题的有效性与实用性.

    斑马优化算法Logistics混沌收敛因子位置扰动策略记忆更新策略统计检验

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    基于改进PointPillars的点云车辆目标检测

    喻佳祺杨洪刚王阳
    69-77页
    查看更多>>摘要：针对自动驾驶领域中,激光雷达获取的点云数据存在稀疏性以及边缘噪点误检等问题,提出一种基于改进PointPil-lars的点云车辆目标检测方法.首先,基于SimAM注意力机制改进体素化特征输入,使得网络特征提取阶段能更加关注关键信息,提高特征学习的全局性.其次,基于卷积块注意力模块(CBAM)改进骨干网络结构,提出全新的轻量化通道注意力模块Tiny-CAM和可变形空间注意力模块Deformable-SAM,构建 Multi-CBAM骨干网络,提升网络特征提取及特征融合能力.在KITTI数据集以及非公开车库点云数据集上进行验证,实验结果表明,与原网络相比,改进PointPillars方法具有更高的检测精度,平均检测精度提升2.98%,针对遮挡小于30%的点云车辆目标检测精度提升6.51%,证明了该方法的有效性.

    自动驾驶目标检测激光雷达点云注意力机制

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    适应弱纹理与几何特征的十字匹配块的立体匹配

    蔡鹏
    78-89页
    查看更多>>摘要：针对弱纹理、弱几何特征的双目视图,生成视差质量较差的问题,提出了适应弱纹理与几何特征的十字匹配块的立体匹配算法.采用双线性视差插值框架,以提高时间效率;通过双目视图中少量规则点计算其整体视差变化趋势,以较少时间确定视图的最大视差和规则点的视差;融合Census序列、色彩和梯度等信息计算十字匹配块的代价,以增强弱纹理特征的视图的视差生成质量;基于初始视差图像的局部几何特征,十字匹配块和子块旋转相应的最优角度进行代价计算,以增强弱几何特征的视图的视差生成质量.实验结果表明,与SGM、AD-Census、PMS、ELAS等算法比较,生成的视差图像质量整体效果好,对于弱纹理、弱几何特征局部区域,视差质量提升明显;基于6对测试图像,与PMS算法相比,视差图像的均方误差(MSE)减少30.97%,执行时间平均为其1/4.

    立体匹配十字匹配块弱纹理弱几何几何特征自适应

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    基于大卷积核任意风格迁移算法的水表数据增强研究

    刘圣仁陈媛媛廉永健耿艳兵...
    90-96页
    查看更多>>摘要：针对现有的风格迁移方法在对水表进行数据增强后导致颜色失真,内容保留不完整等问题,提出了一种基于大卷积核的任意风格迁移算法(arbitrary style transfer algorithm of large convolutional kernel,LKAST).首先,针对风格图像使用大卷积核提取风格特征,保留风格特征的高层特征;此外,通过引入新的损失函数,更好的保留迁移结果对内容的保留;最后,通过两组对照实验验证方法的有效性.实验结果表明,该方法能够在模拟水表现场环境的同时保留足够的内容信息,在仅改变数据增强算法的前提下,单次多框目标检测(SSD)算法准确率提升6.84%,YOLOv5准确率提升6.56%.

    数据增强大卷积核风格迁移损失函数

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