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期刊信息/Journal information
计算机测量与控制
计算机测量与控制

苟永明

月刊

1671-4598

ck@chinamca.com

010-68371556转12、21

100048

北京市海淀区阜成路甲8号中国航天大厦四层

计算机测量与控制/Journal Computer Measurement & ControlCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>报道内容：◆ 计算机技术、自动测试技术和自动控制技术的研究成果及发展方向的综述与评论；◆ 先进的总线技术、故障诊断技术、系统集成技术以及控制理论在工业领域和军事中的 应用；◆ 边缘扫描测试技术、遥测遥控技术和自动测试系统的设计与开发；◆ 动态数据采集与信号处理系统；现场总线与接口技术；机电一体化技术；◆ 嵌入式系统软件、软件测试以及工控组态软件的开发与应用；◆ 集散/分布控制系统，自控/监控系统的开发与应用；◆ 计算机网络与通信、楼宇自动化技术的开发与应用；◆ 先进的测控部件及传感器技术在工业自动测试和控制中的应用；◆ 基于总线技术的智能仪器仪表的设计与开发。
正式出版
收录年代

    基于样本扩充网络的水声目标分类模型优化算法

    张博轩赵天白常振兴蒋翔宇...
    143-150页
    查看更多>>摘要：水声目标识别是近年来各国的研发热点，但是由于水声目标难以采集而导致样本数据不足，严重影响了神经网络的识别效率以及自动化识别装备的水平和性能的发挥;为此，提出了一种基于样本扩充网络的水声目标分类模型优化方法，通过搭建掩模重建的样本扩充网络，充分利用无标注数据进行训练，使模型学习到样本的全局高维特征，再生成样本加入后续的识别模型训练中，在两次试验过程中，平均识别准确率从76％提升至80％，最佳识别准确率从88％提升至96％;基于实测数据的实验表明，该方法提升了分类器的准确率、收敛速度以及稳定性。

    水声目标识别样本扩充网络循环对抗生成网络掩码训练梅尔倒谱系数

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    基于AGV的管道加热器柔性作业车间调度方法研究

    苗培仁李晓东胡凯刘睿...
    151-158页
    查看更多>>摘要：针对基于AGV约束的管道加热器柔性作业车间调度问题，以最小化最大完工时间和最小化车间总负载为目标，提出改进麻雀搜索算法求解调度方案;建立合理的编解码方式表示调度方案;为解决多目标优化问题，引入Patero排序;考虑麻雀搜索算法求解离散优化问题时无效解较多、易陷入局部最优等缺陷，提出引入交叉变异算子、设置精英种群、设计自适应种群比例因子等改进措施;根据标准算例数据及实际车间生产数据对算法可行性进行验证，结果表明改进算法可有效求解合理的调度方案，相比于车间原生产方案，生产效率提高19。6％，且有效降低了车间总负载。

    管道加热器麻雀搜索算法柔性作业车间调度AGVPatero排序

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    卫星导航多干扰源直接定位方法

    任洋姚金杰赵昶淳邹宇...
    159-165,173页
    查看更多>>摘要：卫星导航信号到达地面时非常微弱，容易受到各种干扰，给用户带来一定的影响;针对此种情况，面向卫星导航系统多干扰源定位场景，传统两步定位算法受参数估计精度影响较大，DPD_MVDR算法虽然改进了MUSIC算法需要估计目标数这一缺点，但由于使用固定网格分辨率，定位精度与计算复杂度二者无法兼得;针对上述问题，提出一种改进DPD_MVDR的直接定位方法，在直接定位这一关键技术上运用自适应网格细化，其最大优势在于只对干扰源位置附近的网格实现多级细化，能很好地兼顾定位精度与计算复杂度，避免了传统穷举搜索带来的巨大计算复杂度;首先使用DPD_MVDR算法在粗网格下进行位置初始估计，然后在估计位置处进行迭代自适应网格细化，在降低计算复杂度的同时，提高定位精度;仿真表明，改进算法在100 m网格分辨率下计算复杂度明显降低且较DPD_MVDR算法定位精度得到明显提高;适用于对定位精度和定位实时性均有一定要求的场景。

    卫星导航系统多目标直接定位最小方差无失真响应自适应网格细化多重信号分类

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    基于相互学习的短时交通流预测研究

    刘忠伟李萍周盛闫豆豆...
    166-173页
    查看更多>>摘要：交通流预测是智能交通系统(ITS)的核心，其中时空特性是最主要的特征;由于不同道路之间存在复杂的空间相关性和时间依赖性，因此交通流预测成为一项具有挑战性的任务;目前，基于图卷积神经网络的预测方法在网络局部以及整体的特征感知和提取方面，仍存在优化空间;为了解决以上问题，提出了一种基于图神经网络的优化模型(DMCRNN)，该模型以DCRNN为基准模型，利用相互学习策略对其进行优化;在训练过程中，两个DCRNN网络之间相互学习、相互指导，以此来增强每个网络的特征学习能力;在METR-LA和PEMS-BAY两个真实数据集上验证优化策略的有效性;结果表明，经过优化后的模型预测误差显著降低，在两个数据集上一小时的MAE与DCRNN相比分别降低了0。15和0。12，即相互学习优化策略具有较好的性能。

    交通流预测时空特性图神经网络知识蒸馏相互学习

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    一种弱纹理目标立体匹配网络

    刘泽姜永利丁志伟刘永强...
    174-179,187页
    查看更多>>摘要：现有深度估计方法在高分辨率图像下存在特征提取不够充分、局部信息特征提取差的问题，为此提出一种面向全局特征的Transformer立体匹配网络;该网络采用编码器-解码器的端到端架构，采用多头注意力机制，允许模型在不同子空间中关注不同特征，从而提高特征提取能力;模型将自注意力机制和特征重构窗口结合，能够提高特征的表征能力，弥补局部特征不足的问题，在减少计算负担的同时有效解决Transformer架构计算复杂度高的问题，将模型的计算复杂度保持在线性范围内;在Scene Flow、KITTI-2015数据集上分别进行实验，与现有方法相比，相关指标得到显著提升，验证了模型的有效性和实用性。

    深度估计编码器-解码器自注意力机制特征重构窗口全局上下文信息

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    基于CEEMD-VMD-SIST算法的sEMG信号降噪方法

    李效张明张倩叶轩...
    180-187页
    查看更多>>摘要：针对基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别中，由于传统降噪算法对sEMG信号高频部分分解不当或存在频率混叠现象使得对含噪sEMG信号降噪效果不佳而导致手势识别精度大大降低的问题，提出使用基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与变分模态分解(VMD)组合的滑动区间软阈值(SIST)降噪算法(CEEMD-VMD-SIST)对含噪sEMG信号进行降噪处理;使用CEEMD将含噪信号分解为从高频到低频的多个不同本征模态函数(IMF)，根据自相关系数客观界定后续降噪模态分量范围，对选中的模态分量采用VMD的SIST方法进行分解降噪并与部分剩余模态分量进行重构;从实验结果中可以看出，在不同信噪比下，所提算法的降噪性能与传统降噪方法相比，信噪比与均方根误差均有明显改善，可以更大程度上保留信号的有用信息，即所提算法的降噪性能更佳。

    sEMG互补集合经验模态分解变分模态分解自相关系数CEEMD-VMD-SIST

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    软判决译码在多进制扩频通信系统中的应用

    刘若芃刘胜利王鹏毅王西夺...
    188-194页
    查看更多>>摘要：扩频通信技术能有效提高系统抗干扰能力，因此得到广泛应用;随着频带资源越来越拥挤，多进制扩频因其能够很好的对带宽和传输速率折中，越来越受到关注;同步一直是多进制扩频技术中的关键技术，对采用同步头同步法以及参考信号同步法的误码性能进行对比;系统采用软判决方式做数字调制解调输出提供给译码器，从对数似然比出发，提出一种适用于多进制扩频系统的次最优的软信息提取方式，分析了分别采用硬判决和软判决对系统带来的影响;仿真结果表明，单纯提取软信息后判决的方式对系统误码性能的提升不明显，在误码率BER=1×10-3时，相比硬判决有0。2 dB左右的增益;加入卷积编码后，仿真参数不变分析对整个系统的性能改善时，相比于DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum，直接扩频系统)系统的误码性能有5。2 dB左右的提升，软判决译码比硬判决译码有大约1 dB的增益;而考虑到编码效率，单独的分析软判决和硬判决对系统的误码性能的影响时，结果表明，在信噪比较高的信道环境下系统的误码性能得到较大改善，在误码率BER=1×10-3时软判决译码比硬判决译码有0。7 dB左右的增益，软判决译码对整个系统的误码性能有2。5 dB左右的增益的。

    多进制扩频卷积编码软判决译码编码效率误码率无线通信技术

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    基于大数据及云计算技术的警务战术训练仿真系统设计

    张若龙
    195-200,209页
    查看更多>>摘要：为了提升警务战术训练仿真系统的建模精度和响应效率，提高警员的战术技能水平，提出基于大数据及云计算技术的警务战术训练仿真系统设计方法;利用云计算技术设计系统的总体架构，构建警务战术训练仿真系统的分层模型，确定系统各层在运行过程中的主要职责;根据系统总体构架设计信息管理模块、主控模块、判定模块、信息采集模块和情景控制模块，完成系统的硬件设计;在软件设计中创新地引入全卷积孪生网络和大数据技术，重构相似块组，优化图像质量;应用Sketchup软件处理基本矢量图数据，构建训练场景矢量图，对警务战术训练场景进行三维建模，以此实现警务战术的仿真训练;实验结果表明，应用所提方法处理后的图像峰值信噪比为65。9 dB，结构相似度为0。923，具有较高的图像采集质量、三维建模精度和系统响应效率;可为警务战术训练场景的三维建模提供可靠依据，有效优化警员的战术训练效果。

    大数据技术云计算技术警务战术训练系统分层模型三维建模系统设计

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    基于神经网络的工业机器人视觉抓取系统设计

    燕硕李建松唐昌松
    201-209页
    查看更多>>摘要：针对机器人示教编程方法导致的工件位置固定、抓取效率低下的问题，研究神经网络在机器人视觉识别与抓取规划中的应用，建立了视觉引导方案，通过YOLOV5神经网络模型开发视觉识别系统，识别物体的种类，同时获取待抓取物体定位点坐标;提出了机器人六点手眼标定原理并进行标定实验，提出了针对俯视图为圆形或长方形物体的定位方法;最后针对3种物体进行了180次的抓取实验，实验的综合平均抓取成功率约为92。8％，验证了视觉识别和抓取机器人系统具备实际应用的可能性，有效提高了抓取效率。

    神经网络目标定位机器人抓取机器人标定视觉引导

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    道路环境与驾驶行为数据同步采集系统研发

    杨轸汪名选刘帅
    210-218,225页
    查看更多>>摘要：高精度、可移植、多维度的在途车辆及其周边驾驶环境数据在L3级及以上自动驾驶汽车场景库测试、不良驾驶行为谱构建以及在途实时交通管控等领域有至关重要的作用，由单一传感器构成的数据采集系统在精度、维度上都受到了较大限制，导致其可靠度较低;为实现多类数据传感器协同一体化，研发了一款包含激光雷达、车载运动测量与组合定位、车载踏板与方向盘位移传感器和雷视道路多维感知一体机的多模块道路环境数据与驾驶行为同步采集系统，支持多项交通数据采集任务的并行处理，融合了用户的真实驾驶行为，并基于该系统设计了依维柯某车型的数据实车采集平台;该系统由上位机与下位机两个子系统构成，集成了多模块数据采集、储存、传输与标定等功能，且对各个模块完成了时间同步处理，适用于两客一危场景，并设计了易操作的上位机用户交互界面，对多模块数据实现实时可视化，直观查看各时段数据的变化规律，具有较高的应用价值。

    智能交通多源交通数据系统设计多模块数据采集平台数据同步可视化Socket网络编程

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