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国外电子测量技术 2019年第06期杂志 文档列表

国外电子测量技术杂志理论与方法

基于YOLOv3网络的超宽带雷达生命信号检测1-8

摘要：超宽带(UWB)雷达生命电磁探测是一种先进的非接触式生命探测技术,在灾害救援、生物医学方面应用广泛。通常由于雷达的不稳定性以及生命体呼吸信号微弱、加之静态和运动散射体干扰等,雷达接收回波信杂比(SCR)较低,传统的基于恒虚警率(CFAR)检测方法存在很多不足。为此,利用深度学习的高维特征泛化学习能力,将YOLOv3网络用于超宽带雷达生命信号电磁检测。为了提高信杂比,在检测前对回波数据进行了杂波去除和弱信号增强预处理,然后,将预处理后的距离-慢时间二维回波矩阵成像为灰度图并整理成数据集RP800,在该数据集上进行YOLOv3网络的训练和测试。实验表明,网络检测召回率达到99.77%,平均误检率为1.235%。

LCL型单相并网逆变器的电流内环控制器设计9-13

摘要：针对LCL型单相并网逆变器由于PI控制器不能消除并网电流稳态误差的问题,提出了基于逆变器输出电流反馈控制的P控制器设计方法。首先推导了LCL型单相并网逆变器的数学模型,接下来给出了逆变器输出电流反馈控制模型中采用P控制器的设计方法,最后在PSIM软件中对控制器的参数设计方法进行了仿真验证。仿真结果表明,该设计方法不但能够保证并网电流满足稳态误差的要求,还可以减小电网电压引起的扰动,并且并网电流谐波小、稳定性好、控制器参数设计简单。

一种三角形星图识别算法的改进算法14-18

摘要：星图识别算法中三角形算法凭借简单方便的特点使用范围最广,但是在噪声影响下会造成识别率迅速下降,且识别时间较长,针对该问题,提出一种改进的三角形星图识别算法。改进算法依据亮度和距离信息,构造亮度和距离三角形以此形成角距信息来提高鲁棒性。识别星库采用导航星库和特征星库并行处理模式,减少冗余匹配量,使匹配时间缩短。通过仿真表明,面对星点位置噪声和星等噪声,改进的三角形算法依然保持96%以上高识别率。该算法鲁棒性良好,识别平均时间大大缩短。

飞机迎角侧滑角现场测试校准技术研究19-22

摘要：迎角侧滑角校准是飞行试验关键环节之一,准确的迎角侧滑角数据在飞行试验中往往起着关键作用,甚至影响飞行安全。传统的迎角侧滑角校准,基本采用人工瞄准读数的方式,精度差、人为误差大、机上零位值不准确,且易受外界环境的影响,已经逐渐不能适用当前飞行试验中的需求。针对目前飞行试验中迎角侧滑角测试需求,研究应交侧滑角现场新型校准方法,制作专用校准夹具,应用全站仪对迎角侧滑角进行现场校准。经实验室和飞行试验验证,测试数据准确可靠,精度提高,能够更好地满足飞行试验测试需求。

基于机器学习的雷电预报研究23-27

摘要：高准确率的雷电预报,有助于降低雷电带来的灾害,从而减少雷电造成的损失,所以如何提高雷电预报准确率具有重要的现实意义。为了提高支持向量机(SVM)算法的分类效果,引入了灰狼优化算法(GWO),利用GWO算法的全局优化能力优化SVM的c和σ,从而提高SVM分类的准确性。由于采集的雷电数据属性较多,采用主成分分析(PCA)方法对属性进行约简,获得能够反映雷电情况的主要影响因子,作为GWO-SVM的输入数据,GWO-SVM的输出为雷电发生情况。最后建立了雷电预报仿真实验,实验对比结果现实,在相同的实验参数及实验数据情况下,GWO-SVM方法相比于传统的其他3种算法具有更高的雷电预报准确率;相比于前人所作研究,所提方法也具有更高的雷电预报准确率;验证了所提雷电预报方法的可靠性。

基于人工智能的实时交通流量预测28-32

摘要：基于人工智能的实时交通流量预测是指利用车辆在智能交通系统中的大数据进行人工智能深度计算进而预测实时交通流量。但人工智能研究的相关工作面临着诸多挑战,交通物理对象数量规模庞大、交通信息空间位置定位精度低以及车辆的多样性都会对实时交通流量预测产生较大影响。为此,在智能交通系统背景下对交通物理对象(TPO)与交通信息空间(TIS)的人工智能算法进行研究。利用一个基于状态的过滤模块,以提高智能交通系统的实时流量预测准确性。经过理论阐述和实验成果证明,所提出的方法确实具备更高的执行效果和可靠性,大大提高了实时交通流量预测的准确性。

基于自适应调节下信息特征惩罚的图像修复算法33-37

摘要：为了提高修复图像的视觉效果,克服修复过程中块效应的产生,提出了基于自适应调解下信息特征惩罚的图像修复算法。首先,通过置信度与数据项对待修复块的优先级进行运算,从所有待修复块中搜寻出优先级最高的修复块作为优先修复块;然后,利用图像的平均梯度信息,建立自适应调节方法,对样本块的大小进行调节,以适应图像的平滑度变化,避免块效应的产生;最后,引入误差平方和(SSD)函数,从已知区域中搜寻与待修复块最接近的最优匹配块,对待修复块进行修复。以最优匹配块与待修复块的SSD函数值为依据,构造信息特征惩罚因子,用于对置信度值进行更新,提高更新后置信度值的准确性。实验结果表明,所提算法修复的图像能够较好的克服块效应的产生,图像的整体视觉效果较好。

基于BP学习的P2P网络信任度评价模型优化38-42

摘要：由于P2P营销网络中随机性和模型固态性因素的存在,导致信任度评价误差较大。提出一种基于自适应BP神经网络加权学习的P2P网络商家信任度评价模型。采用网络爬虫和关联规则挖掘方式实现P2P网络信任度评价的关联大数据信息采样,以卖家商业信誉、网络平台可靠性和网络环境安全性一级指标,将原始网络信任度特征量输入到BP神经网络中,设置信任度评价模型的模糊约束参量,采用极限自适应学习算法得到信任度评价全局最优解,挖掘P2P网络商家信任度的关联规则特征量,实现对网络信任度的优化评价。仿真结果表明,采用该方法进行P2P网络商家信任度评价的准确性较高,置信度水平较好,对信任度关联数据挖掘的准确性较好。

基于末端位姿修正的机器人可变形臂稳态控制算法43-47

摘要：机器人的可变性臂受到旋量参数初值扰动,导致输出控制参量的稳态性不好,提出一种基于末端位姿修正的机器人可变形臂稳态控制算法。构建机器人可变形臂的运动学参数模型,结合拟线性规划模型进行机器人可变形臂的连杆动力学分析,以旋转惯性参量和驱动惯性参量为空间位姿约束参量,进行机器人可变形臂的末端位姿控制约束参量模型构建,采用Kalman滤波算法获取操作臂的旋量参数初值,采用滑模误差反馈调节方法得到机器人可变形臂的最优位姿参量,实现机器人可变形臂的末端位姿稳态控制。测试结果表明,采用该方法进行机器人可变形臂的控制的稳定性较好,位姿修正能力较强。

基于贝叶斯的指静脉识别算法及其FPGA实现48-52

摘要：针对指静脉识别应用中异源手指匹配计算量大的问题,提出一种基于贝叶斯概率模型指导初步粗匹配的指静脉快速识别算法。首先,使用局部动态阈值法分割静脉纹路特征,并对静脉纹路特征进行形态学处理得到单像素静脉骨架;其次,提取能够有效表征静脉纹路信息的方向匹配点,在此基础上对图像特征分块粗匹配,使用贝叶斯概率模型计算粗匹配概率分布;然后,使用概率分布指导初步粗匹配;最后,使用平均Hausdorff计算指静脉特征距离,得到静脉的匹配结果。在FPGA开发平台实现了图像预处理硬件加速模块,并使用nios ii软核实现图像的特征提取和匹配识别。实验结果表明,所提出的方法能够显著的提高指静脉匹配速度。

抑制脉冲压缩旁瓣的算法研究53-56

摘要：线性调频信号(LFM)是雷达系统中常用来进行脉冲压缩的信号,但是压缩之后的旁瓣较高,对目标信号的检测有一定的影响。为了解决影响,提出了双向加权脉冲压缩算法,针对该算法所具有的缺陷,提出了该算法的改进算法。该改进的算法,不仅在脉冲压缩后具有比较低的旁瓣,而且还消除了原算法的缺陷--发射信号对发射端的非线性器件的影响十分敏感从而带来的失真。经过MATLAB的仿真可以得出,与传统的加窗方法相比,改进的算法具有很好地抑制旁瓣的效果。

全能型供电支撑平台及负荷预测系统研究57-61

摘要：提升乡镇供电所智能化建设,推动营配业务一体化发展,构建全能型乡镇供电所,是强化供电所管理水平,提升服务质量,充分调动基层人员积极性的重要保障。为提升全能型供电支撑平台的建设水平,对供电所规划平台进行了结构设计,并规划系统和子系统的结构,开发了相应的全能型供电支撑平台和负荷预测系统。为了提高配电网负荷预测精度,采用人工蜂群算法对BP算法进行优化处理,将改进后的BP算法应用于配电网负荷预测。将该平台运行在福建省基层供电所,运行结果验证了该平台的可靠性及负荷预测系统的准确性。

基于全包络权重算法的超声波检测信号消噪62-67

摘要：为了提高超声波检测的准确度和精度,引入全包络权重算法对超声波检测信号进行消噪处理。首先,在信号的小波变换基础上构建一个全包络权重算法;然后,在小波迹域内进行阈值消噪去除信号中的噪声;最后,利用全包络权重算法通过有限步骤的迭代后,在全包络权重算法上用一定数量的小波迹的组合来实现原信号的稀疏描述。全包络权重算法内的小波迹具有对信号结构特征无损的描述能力,在小波迹域内消噪克服了传统小波消噪不考虑各尺度之间小波系数的相关性而只进行简单的系数收缩的缺陷。通过试验表明该方法的消噪效果要优于传统的小波消噪方法。

热流密度测试系统的设计与开发68-71

摘要：爆炸场具有高温、高压的特点,并伴随着高速的气流。热毁伤效应是评判爆炸场热毁伤元的一项重要性能指标,而热毁伤效应主要用热流密度来表示,为获取爆炸场的热毁伤效应程度,设计了一套以嵌入式硬件系统为平台,结合虚拟仪器技术,适用于爆炸场的热流密度测试系统。该系统由传感器模块、下位机子系统与上位机子系统组成,可实现对爆炸场热流密度的测试与存储,提供了一种对爆炸场热毁伤效应分析的方法。此测试系统集成度高、操作简单、采样速率高、存储数据可随时读取,存储容量可达2 MB。实验表明,该系统稳定可靠,能够有效测试爆炸场的热毁伤效应程度。

无人驾驶车辆路径规划算法综述72-79

摘要：路径规划作为无人驾驶领域重点研究问题之一,近年来越来越受到人们的关注。在深入研究路径规划的基础上,对现有路径规划算法进行了分析。首先介绍了传统算法、智能优化算法、基于强化学习的算法和混合算法4类路径规划算法;然后,分别从算法的实时性、鲁棒性及时间复杂度三方面比较分析了各算法的性能;最后,对无人驾驶车辆路径规划算法的未来发展趋势进行了展望。

国外电子测量技术杂志研究与开发

基于长短时记忆网络的多媒体教学手势识别研究80-85

摘要：手势识别研究旨在探索更加和谐自然的人机交互方式,促进人工智能技术的发展应用,具有重要的研究价值和广泛的社会影响。针对现有的手势识别算法鲁棒性弱、实时性差和识别率低的问题以及传统手势识别当中人工设计的手型特征单一,时序建模过程繁琐的问题,以大多数手势词汇使用运动轨迹进行表述为基础,将运动轨迹的骨架节点流坐标作为训练集和测试集特征,提出基于循环神经网络(RNN)的变体结构长短时记忆网络(LSTM)序列到序列的多媒体教学手势识别算法。采用Kinect 2.0采集了6种常见的多媒体教学手势的骨架流坐标数据建立小型数据集,以上述算法为基础进行实验。实验证明,该方法对6种多媒体教学手势的平均识别率相比传统动态时间规整算法(DTW)的有效性,可应用于多媒体教学等领域。

基于直流配电中心的DAB直流变压器拓扑与参数设计研究86-92

摘要：以城市配电网柔性互联示范工程为背景,首先总结出了未来配电网将呈现交流配电网、直流配电网和微电网深度融合的局面,而直流配电网作为交流配电网和微电网之间的重要部分将得到极大地发展。直流变压器具有高低压两个直流系统的高压隔离、功率的双向控制和直流微电网直流母线电压控制等功能,在直流配电网中具有重要作用。因此主要探讨了基于双有源功率单元(DAB)的双向直流变压器,并设计了一种DAB单元模块拓扑结构和组件参数,最后搭建了基于MATLAB/Simulink的DAB直流变压器仿真模型,验证拓扑结构和组件参数的合理性。实验结果表明,所设计的DAB直流变压器具有较好的动态和静态特性,能够满足示范工程要求。

基于卷积神经网络的牙齿疾病识别系统93-97

摘要：对于通过经验和肉眼观察的传统诊断方法,可能引发误诊和漏诊的情况。为了精确的诊断口腔疾病,设计了一种基于卷积神经网络的口腔牙齿疾病诊断系统。该系统利用基于STM32的图像显示平台采集口腔图像,并使用GoogLeNet网络模型对图像进行特征提取与识别。采用TensorFlow框架对模型进行训练,结果表明,相比于传统的全连接网络,所提出的系统具有较高识别率。