摘要:深度学习技术凭借其强大的特征提取能力，在信号认知方面取得广泛应用，这对有保密需求的无线通信系统的保密 性安全带来极大威胁。针对上述问题，提出一种基于对抗生成网络(generating adversarial examples with adversarial net- works,AdvGAN) 的无线通信信号反侦察方法。首先实现两种不同的调制信号识别模型；再使用3种对抗样本生成方法构造 伪装信号；最后叠加在原始信号上并在调制信号识别模型上进行测试。实验结果表明，所提方法能够使侦收方的智能调制识 别模型的识别准确率大幅下降，在信噪比10 dB 条件下，使侦收方未知模型识别准确率下降约66%,从而有效反制侦收方的 智能识别模型。

摘要:针对编码点的定位存在误检率高和精准度差的问题，提出了一种融合改进 YOLOv7 与 UNet 的圆形编码点定位方 法。第1阶段使用改进的 YOLOv7 检测编码点的位置，改进的 YOLOv7 首先将DCN-v2 可变形卷积引入 ELAN 模块，提升 特征提取能力；其次把卷积块注意力模块(CBAM) 机制嵌入骨干网络使网络更关注目标特征；然后使用Focal-EloU Loss 提高 收敛速度；最后构建 OD-Cat 模块替换 ConCat 模块以提升网络检测精度。提取出每个圆形编码点的 ROI 后，第2阶段通过 UNet 分割出编码点的中心轮廓后，使用最小二乘法拟合出编码点的中心。实验结果表明，改进后的模型比原 YOLOv7 的精 确率提高了6.33%,平均精度均值(mAP) 提升了5.76%;提出的定位方法验证了在噪声、亮度不足或曝光等复杂环境下可以 准确定位出编码点的中心椭圆轮廓，在实际工业视觉测量中具备鲁棒性。

摘要:随着大规模芯片的块存储器(block random access memory,BRAM)数量不断增多，常见的存储器内建自测试(memo- ry build-in-self test,Mbist)方法存在故障覆盖率低、灵活性差等问题。为此，提出了一种新的基于可编程有限状态机的 Mbist 方法，通过3个计数器驱动的可编程 Mbist 控制模块和算法模块集成8种测试算法，提高故障覆盖率和灵活性。采用 Verilog 语言设计了所提出的 Mbist电路，通过 Modelsim 对 1 Kbit×36 的 BRAM进行仿真并在自动化测试系统上进行了实际测试。 实验结果表明，该方法对 BRAM 进行测试能够准确定位故障位置，故障的检测率提高了15.625%,测试效率提高了26.1%, 灵活性差的问题也得到了很大改善。

摘要:无人机辅助无线供电物联网是一种创新的网络架构，利用无人机作为能量传输中介，能够解决物联网设备电力供应 的限制和局限性。针对无人机辅助无线供电物联网网络中多目标控制策略学习的问题，提出了一种基于深度强化学习的多 目标双延迟深度确定性策略梯度(MOTD3) 算法，旨在满足偏航角、飞行速度以及发射功率约束条件下，实现总数据速率、总 收获能量最大化以及能耗和悬停时间最小化的多目标联合优化，同时因需求动态变化无人机进行在线路径规划。仿真结果 表明，该算法在保证良好的收敛情况和稳定性前提下，较其他算法在总数据速率、总收获能量、能耗与悬停时间方面分别提高 14.7%、10.6%、6.1%和10.3%,且具有较强泛化能力，可适用于实际中不同通信场景。

摘要:在自动视频监控应用中，准确地识别出人类的异常行为是非常困难的任务。为了解决监测系统中异常人类活动的高 效识别问题，提出了一种加强局部以及全局特征信息融合的异常行为识别模型 ICBAM-ResNet50 。在 UTI 和 CASIA 两个数 据集上进行实验，结果表明该研究比ResNet50 模型准确率分别提高了7%和8%。ICBAM 模块引入一维卷积替换了原始 CBAM 中通道注意力的 MLP 操作，将局部的时间特征整合到通道描述符中，缓解了通道维度由于全局处理产生的忽略信息 交互的问题；其次引入时空注意力机制替换 CBAM 中的单一空间注意力机制，来提高模型的时空表征能力。最后，将优化的 CBAM 模块嵌入到 ResNet50 中，通过在 ImageNet 上对其进行预训练，在两个基准数据集上该模型分别达到了98.8%和97.9%的准确率。使用相同的数据集，将实验结果与原始识别方法进行了比较，结果表明该模型优于所比较的其他方法。

摘要:电动汽车(electric vehicles,EV)的随机充电会导致峰值负荷突变，进而增加了电网运行波动的风险。为此，提出了一 种基于微电网的电动汽车协调充电调度策略，算例表明该策略可以降低负荷的峰值，减弱了随机充电行为对于电网波动的风 险。首先，考虑充电紧急性指标(charging urgency index,CUI)来反映不同的充电需求，以及利用蒙特卡洛法模拟电动汽车充 电时间行为的随机性，进一步保证电动汽车的协调充电。其次，以整体峰谷负荷差最小为目标，建立协调充电调度的优化模 型，考虑了电动汽车慢速和快速充电以及微电网运行各种限制。仿真结果表明，在两种充电模式下，该方法较不协调充电方 法在500辆电动汽车的情况下能够将峰值负荷分别降低54.71%、46.38%,能有效地解决电动汽车车主的充电选择模式以及 降低微电网运行的风险，为微电网削峰填谷提供策略。

摘要:针对未知家电负荷背景下基于智能电表采样数据进行异常负荷识别问题，以电动车入户充电负荷为出发点，提出了 一种基于边缘计算的用户异常负荷识别方法。首先通过 Boruta-SHAP 算法对非侵入式负荷数据的14种特征进行排序筛选， 得到在秒级负荷数据下的辨识效果最佳的特征子集；然后采用改进的非平行支持向量机(v-non parallel support vector ma- chine,v-NPSVM) 模型进行异常负荷识别模型的训练；最后结合边缘计算技术将算法部署到边缘计算平台上，实现对典型电 动车充电负荷的识别。实验基于低压台区中智能电表获取的真实负荷数据进行验证，并进一步对数据进行降频处理以验证 更低频数据源下方法的有效性，实验结果表明针对降频后的异常负荷识别的正确辨识率仍在90%以上，证明了在未知家电负 荷背景下方法具有较好的适用性和准确性。

摘要:针对肺实质分割任务中不同尺度特征的全局上下文信息利用率低、分割精度低、分割细节模糊等问题，提出一种多尺 度级联注意网络(multiscale cascaded attention networks,MCANet)。该网络主要由多尺度特征提取网络(multi-scale feature extraction network,MSFENet)、多尺度注意力引导模块(multi-scale attention guidance module,MSAG)、解码特征整合器 (decoding feature integrator,DFI)组成。首先，设计MSFENet 以提高特征信息在不同通道维度上的空间交互能力，在采样过 程中最大限度地保留图像的关键特征，丰富全局上下文信息。然后，设计MSAG 提高模型在解码过程中对多尺度特征信息的 利用率，并最大限度地融合两种注意力机制的优势。最后设计DFI,重新整合解码器生成的解码特征，以提高模型对边缘信息 的分割性能。在 LUNA16 数据集上对模型性能进行实验验证，得到了0.993的Dice 和3.864的 HD, 实验结果证明了 MCA- Net 与其他主流医学分割模型相比有更优异的分割性能，能更准确地分割肺实质。

摘要:为进一步降低矢量水听器信号采集处理系统对水下滑翔机平台的续航影响，设计了一种以 ARM和 DSP 为核心控制 器的低功耗信号采集处理系统。利用ARM 控制器实现系统的多种工作模式，以达到不同状态下的最佳功耗控制。此外，在 控制软件中加入必要的优先级设计和流水线设计，以提高系统硬件控制效率，最后利用功率测试仪对系统不同工作模式进行 测试。结果表明，低功耗模式下平均功耗约为1.27 W, 实时处理模式下平均功耗约为4.29 W。 在长时间连续工作情况下，可 大幅度降低实时处理模式的工作时间占比，功耗控制效果显著,有效证明了该方案的有效性和优越性。

摘要:在人员毁伤效能评估中，体感冲击波值为重要的毁伤判据之一。为提高人员体表冲击波测试的准确性，同时保证传 感器阻抗匹配的优势，提出了一种柔性膜片阻抗匹配下的冲击波测试技术，并对不同硬度的贴合材料对冲击波超压测量的影 响展开了实验研究。首先在刚性表面对聚偏二氟乙烯薄膜(PVDF) 传感器进行了冲击波标定实验，得到了PVDF 传感器力电 响应关系；在此基础上，对4种硬度的聚氨酯橡胶作为贴合材料的PVDF 传感器加载不同强度冲击波，实验结果表明，与 PVDF直接贴合在类生物组织上相比，硬度为50A的贴合材料能够改善横向效应的影响使得传感器灵敏度系数基本保持为 常数，但贴合材料硬度增加为70A 和90A 时测量非线性度分别增加了22.6%与30.2%。

摘要:针对现有红外与可见光图像融合算法中存在融合图像的纹理细节不清晰，红外信息和纹理细节的显示不平衡等问 题，提出了一种基于注意力密集网络的伪彩色红外与可见光图像融合方法。首先对灰度的红外图像进行伪彩色处理再与彩 色的可见光图像组成多通道数据输入融合网络。其次，设计了一种由卷积层和带有注意力模块的密集连接块组成的生成器 网络结构，关注源图像的关键信息，增强网络提取源图像信息的能力。最后，利用红外像素、可见光像素、可见光梯度和红外 梯度构建内容损失函数，以保持融合图像中红外目标和纹理细节的平衡。与5种具有代表性的融合方法进行定性和定量比 较。结果表明，该方法所获得融合图像的峰值信噪比、信息熵、平均梯度和互信息取得最优值，分别为31.6841、6.5581、 6.0096、3.0960。定量以及定性结果证明所提融合方法使融合图像具有更为丰富的纹理细节以及良好的视觉效果。

摘要:针对目前视频拼接技术存在动态视频数据速度慢、分辨率较低的问题，设计了一种能够将两路摄像头和两路高清晰 度多媒体接口(high definition multimedia interface,HDMI)输入的动态视频数据进行拼接处理的系统。系统以紫光同创公司 Pango logos系列现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)器件为核心，由时钟控制、寄存器配置、数据采集、 先进先出(first in first out,FIFO)数据存储控制、第3代双倍速率同步动态随机存储(double-data-rate 3 synchronous dynamic RAM,DDR3 SDRAM)等逻辑功能模块组成。设计实现了DDR3IP 核的读写控制、图像缩放及视频拼接算法，使用Inserter 和 Debugger 对主要功能模块进行了仿真测试，并进行了视频采集实验，结果表明，系统能够完成4路动态视频的拼接显示，分 辨率达到1920×1080,刷新速率为60 fps,占用的查找表(look up table,LUT)资源为18%。支持多种动态数据输入方式，具 有便携性好、帧率分辨率高、片上资源占用率低等特点，可用于动态视频拼接的应用场景。

摘要:为提升永磁同步电机(PMSM) 的动态性能并抑制抖振问题，提出一种结合全局快速终端和扰动补偿观测器的矢量控 制方法，该方法在速度环设计全局快速终端滑模控制器(GFTSMC) 并结合改进型指数趋近律(IERL), 进一步缩短了系统的响 应时间，削弱了运动点在滑模面的抖振现象。为了对永磁同步电机运行过程中存在的扰动问题进行补偿，设计了改进型扩张 状态观测器(ESO) 对未知扰动进行观测并进行前馈补偿。同时设计了滑模位置观测器，实现了对位置信号的检测。仿真结果 表明，该控制策略进一步提高了调速系统的响应速度，降低了稳态误差，增强了抗扰性能，同时能更准确检测转子位置，转速 响应时间提升了0.043 s, 转速最大误差从69.9下降至11.75 r/min。

摘要:在磁浮管轨运输系统中，采用悬浮电磁铁与直线感应电机(linear induction motor,LIM)同平面安装方案，可有效减小 盾构面积，降低建设成本；同时，LIM 法向力能够提供辅助悬浮力，提高系统综合能效。围绕牵引力与法向力协同优化中建模 求解误差大、优化复杂等问题，提出一种基于响应面法的一体化 LIM 优化设计方法。首先，确立牵引力及法向力设计目标，完 成电机初始设计。其次，结合Box-Behnken试验设计法和方差分析法，分析电机参数对牵引力和法向力的影响规律，确定敏感 参数集。再次，利用响应面法建立关于敏感参数的二阶代理模型，并通过了模型拟合度检验。在加工精度与电机饱和等约束 下，通过二代非支配排序遗传算法对代理模型进行多目标寻优。最后，利用Maxwell 软件对优化前后的电机进行时步有限元 仿真。结果表明，在工频、额定电流15A 的工况下，初始电机的牵引力和法向力分别为305.9和-60.5N, 优化后为309.4和 一309.3 N, 优化后性能指标显著提升，设计误差分别为3.13%和3.10%,表明了协同优化设计方法切实有效。

摘要:无线电信号的模拟调制参数测量在无线电检测定位、通信发射机测试校准，民用船舶的导航通信等领域都有广泛应 用。设计实现了一种基于超外差结构的无线电信号模拟调制参数的测量系统，以STM32F4 系列单片机作为控制核心，包括 的主要硬件电路模块有本振信号源、混频器、LC无源滤波器、锁相环、低噪声放大器、包络检波电路、鉴频电路等。系统可自 动识别普通调幅波、调频波、未调制的单频载波等模拟调制类型，完成无线电信号解调输出的同时自动测量出载波频率、调制 信号频率、调幅指数、调频指数等主要调制参数。实测结果表明，系统对调制类型识别正确，调幅或调频信号的解调波形信噪 比高、无明显失真，载波频率测量的相对误差小于10-5,主要调制参数测量的相对误差均小于5%。

摘要:针对无人机自组网携带重要信息却容易受到各种攻击的问题,提出了一种分层检测响应的方案。首先采用端节点误 用检测方法,监测无人机行为并报告规则验证的结果。接着,地面站利用深度神经网络分类算法进一步优化验证结果。为抵 御如干扰、黑洞、灰洞等不同类型网络攻击提供了新的解决方案。最后,与 BRUIDS方案和分布式检测方案进行模拟分析和 实验对比。结果表明,相较于另外两种方案,方法在检测率方面的下降率均保持在10%以内,检测率高达93%以上。误报率 提升了1.2%,在检测攻击延迟方面与分布式方案相差无几,通信开销减少了约53.5KBps,且对未知攻击检测问题有显著 改善。

摘要:高校运行数据在采集、传输、存储过程中往往会产生数据缺失。对此，提出一种基于改进长短期记忆神经网络一链式 方程多重插补法的缺失数据修复方法。采用链式方程多重插补法，通过迭代对每个缺失的属性值产生多个填补值，从而产生 多个完整数据集，并进行分析优化得到一个最终的完整数据集。为提高缺失值修复精度，在长短期记忆神经网络的预测任务 中，采用麻雀搜索算法进行超参数寻优，并结合均值匹配模型对缺失数据进行修复。使用北方某高校2019年数据进行验证， 通过无自然缺失算例和自然缺失算例对提出方法进行评估，结果表明，在无自然缺失算例中，整体归因误差为0.106,较其他 模型至少降低29.3%,验证了方法的有效性；对11.8%自然缺失率下的数据进行填补，经提出的方法填补之后的数据有效提 高了高校后续运行数据的预测精度，间接验证了缺失数据填补的有效性。

摘要:为了提高复杂场景及不同火灾场景火焰识别的准确性，提出一种基于图像处理的复杂场景火焰识别与火灾判定方 法。结合应用高斯低通滤波、基于 HSI 的分块同态滤波增强与基于Lab 的 K-means 彩色图像分割算法实现火焰识别，并通过 计算评估火焰的面积变化率和质心分散来判定是否发生火灾。结果表明，高斯低通滤波避免了“振铃”现象的产生，且峰值信 噪比(PSNR) 较巴特沃兹和理想低通滤波方法更高；基于 HSI 的分块同态滤波增强算法抑制了背景光亮度的影响，并与对比 度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE) 和色彩恢复的多尺度视网膜(MSRCR) 算法比较，达到了更高的对比度；基于Lab 的 K-means 分割算法降低了光线及设备对分割结果的影响，与Otsu 和区域生长方法相比，能够更准确提取不同场景火灾图像 的火焰。通过对30张不同场景的火灾图像进行火焰识别测试，其平均识别准确率达96.66%,处理1张图像用时0.96 s 。最 后，以某餐厅和室内蔓延火灾火焰及蜡烛稳定燃烧火焰为例，判定当火焰面积变化率不低于0.22且质心分散不低于17.02 时 发生火灾，应及时触发火灾报警器，降低火灾事故的损失。

摘要:针对电力设施遥感图像云层遮挡问题，提出了基于生成对抗网络(GAN) 的遥感图像去云算法。以条件生成对抗网络 (cGAN) 为主体结构，在编码器自适应填充卷积，设计了基于 Soft Attention的递归神经网络模块，通过对所有特征节点增加 全局依赖关系来解决网络局部最优问题，通过空间信息转换提取关键信息，提高去云与重建效果。实验结果表明，方法对遥 感图像中云层遮挡去除效果较好，重建图像的结构相似性(SSIM) 与峰值信噪比(PSNR) 分别达到0.983与32.899,分别提高 了23.93%与8.86%,均优于其他改进型GAN 网络。研究的方法不仅为基于遥感图像电力设施识别提供了基础，深度学习 遥感图像处理应用提供了参考。

摘要:针对狭窄空间内矩形导体电流测量，提出了一种基于霍尔元件椭圆阵列的电流测量装置，通过理论计算和有限元仿 真分析确定了相对最优的阵列分布，搭建实验平台并通过实验验证了该方法的可行性，以及导体偏心状态下电流测量的有效 性，同时分析了导体偏心状态下的电流测量偏心误差。仿真和实验结果表明，椭圆阵列电流测量装置在行业允许的±1%误 差限内，允许导线 X 轴偏心-4.1～4.1 mm,Y 轴无限制；且与传统电流测量装置相比，重量减轻82.9%,安装占用面积减小 72.4%,对狭窄空间的适用性更强，为新能源产品轻量化、小型化、持续降本提供了技术支持。

摘要:为了降低机械轴系摩擦力扰动对于伺服控制器在低速运动控制精度的影响，进一步提高传统伺服控制器对于稳定平 台的控制能力，提出了一种基于广义 Maxwell 滑动(generalized Maxwell-slip,GMS) 摩擦力模型前馈和干扰观测器的高精度 摩擦力补偿方案。首先在传统控制基础上引入GMS 摩擦模型前馈补偿对摩擦扰动进行初步的补偿；然后，通过加入干扰观 测器，对残余扰动及其他扰动进行第2次的抑制。利用实物平台对控制方法的低速运动性能进行了测试，对比设计的控制算 法和传统 PI 控制器的控制结果，验证提出的控制策略抑制摩擦扰动的效果。结果表明，基于 GMS 摩擦力前馈和干扰观测器 的控制方案有效的补偿了摩擦非线性、模型不确定性等因素对于控制系统的影响。新方法可将稳定平台低速运动时的控制 误差降低到0.015°/s, 在实际工程中具有较高的应用价值。

摘要:针对目前的道路交通标志模型有着检测速度慢、模型大和参数多的缺点，提出了一种基于YOLOv5s 算法的轻量化交 通标志识别算法。首先引入轻量化 FasterNet 网络，利用该网络中的 FasterNet Block结构与原主干网络的C3 融合，形成一种 全新的 C3Faster 结构；接着将原网络的损失函数修改为基于最小点距离(MPDIoU) 的损失函数，来提高边界框回归的准确性 和效率；最后结合高效且轻量的置换注意力机制(shuffle attention,SA),提高模型的泛化能力和稳定性。在 CCTSDB 2021 数 据集上的实验结果表明，与原网络相比，改进后模型的参数量、模型大小、GFLOPs 分别减少了17.5%、17.5%和20%;同时 mAP@0.5 、mAP@0.75 、mAP@0.5:0.95 分别提升了2.3%、3.4%和2.4%。而且与 YOLOv3-tiny 等其他算法对比，所提 出的算法有明显的优越性，能满足各种场景下移动端实时性的需求。

摘要:准确预测空气质量对人们的日常生活具有重要意义，提出了一种二次分解和改进沙猫群算法(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)优化长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)相结合的预测模型。首先，利用完全自 适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)算法将PM₂s 数据分解为多个子序列，对预测效果不满意的重构序列使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法进行 二次分解；其次，引入Cubic 混沌、螺旋搜索策略和麻雀警戒机制改进沙猫群算法，有效提高了算法的全局搜索性能和收敛速 度；最后，采用改进的沙猫群算法对 LSTM 模型参数进行优化，将各个子序列导入ISCSO-LSTM 模型预测并叠加得到最终预 测结果。实验结果表明，CEEMDAN-VMD-ISCSO-LSTM 组合模型具有较低的预测误差，相比 CEEMDAN-VMD-LSTM 和 CEEMDAN-VMD-SCSO-LSTM 模型，该模型在均方根误差方面分别降低了2.21和1.04μg/m³, 在拟合度方面分别提高了 4 .9%和2 . 1%。