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现代电子技术

现代电子技术

2025年17期

本刊以电子技术为主体，探讨和报道信息产业及电子行业中新技术，新器件，新应用的学术论文及成果；提供国内外最新的电子技术发展动态及产品市场信息；为企业的新产品，新技术，新成果在产业及行业内的推广架起一座金桥。

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通信与信息工程 | 基于TCN模型的航空器四维航迹预测

通信与信息工程 | 基于TCN模型的航空器四维航迹预测

摘要：针对航空器四维航迹预测精度不高的问题，提出使用遗传算法(GA)优化时序卷积网络(TCN)的航空器四维航迹预测模型。该模型旨在捕捉航迹数据的时序特征以及空间的连续性，实现对航空器在未来一段时间内三维空间位置及对应时间的准确预测。为了提高预测精度和模型性能，采用遗传算法对TCN模型的超参数如卷积滤波器数量、批大小等进行优化。通过实际的广播式自动相关监视(ADS-B)数据对模型进行训练与测试。实验结果表明，使用遗传算法优化的TCN模型的预测性能均超过对比模型，与LSTM模型相比，平均绝对百分比误差降低 66.84% ，与TCN模型相比，平均绝对百分比误差降低 16.24% ，预测精度高于其他对比模型，验证了所提方法的有效性。
通信与信息工程 | 多低轨卫星协作的边缘计算卸载与资源分配策略

通信与信息工程 | 多低轨卫星协作的边缘计算卸载与资源分配策略

摘要：覆盖范围广泛的低地球轨道(LEO)卫星可以搭载具有计算能力的移动边缘计算(MEC)服务器，为地面终端设备(GTE)提供更高效的通信服务。考虑到LEO卫星的移动性和资源限制等因素，以及计算卸载问题的连续动作空间等特征,针对多颗LEO卫星的联合卸载，将计算卸载问题转化为马尔科夫决策过程，并对系统带宽资源与计算资源进行分配，提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的计算卸载与资源分配策略，在服务多个GTE的情况下对系统的整体时延进行优化。仿真结果表明，该策略可以有效完成任务卸载与资源分配，并且使系统时延明显降低，对比无星间链路、使用深度Q网络以及全部卸载三种策略，在总任务量为 1～10MB 下的平均时延分别减少了约 40.9%,35.59% 与 30.7% 。
通信与信息工程 | SM系统中改进的低复杂度检测算法

通信与信息工程 | SM系统中改进的低复杂度检测算法

摘要：在空间调制(SM)技术中，最大似然(ML)检测算法通过遍历所有可能的情况获得最优的解调结果，该算法利用高计算复杂度换取最优的检测性能，因而ML算法不适用于大规模SM系统。为此，在保证检测性能的前提下降低计算复杂度,提出QC-ML检测算法。该算法首先将接收信号进行预处理，利用圆形边界量化方法缩小每根可能发送天线的调制星座符号搜索空间，在缩小后的搜索空间中选出ML值最小的一组结果输出。由于量化的主要思想为比较大小，因此在该过程中不会引入额外的计算复杂度。通过仿真分析可知，改进算法的检测性能与原算法接近，而计算复杂度大大降低，验证了所提算法的有效性。
通信与信息工程 | 基于多域特征融合的雷达辐射源个体识别方法

通信与信息工程 | 基于多域特征融合的雷达辐射源个体识别方法

摘要：针对当前常用的基于信号时频域的雷达辐射源个体识别方法无法完整表征雷达个体特征,难以满足复杂电磁信号环境以及不同雷达工作模式的雷达个体识别需求问题，在信号时频分布特征基础上，通过分析计算信号的时域、频域、变换域等不同域特征，综合构建了雷达辐射源多域特征库，提出最大相关最小冗余多域特征优选方法，创新设计了基于多域特征融合的双路输入神经网络识别模型，并使用注意力机制自适应地关注不同信号环境下雷达重点特征权重，解决仅使用时频域进行时频分布识别率较低的问题。通过实侦实验分析对比，验证了该方法可以较好地适应同时多信号应用场景，个体识别准确率提升了 12% 以上。
通信与信息工程 | 基于FPGA的可调节OFDM发射机设计与实现

通信与信息工程 | 基于FPGA的可调节OFDM发射机设计与实现

摘要：正交频分复用系统参数众多、设计灵活，可以根据不同用途、信道环境设计出很多不同的OFDM系统。传统的发射机设计采用确定的码率对信道进行编码，并使用众多数字调制方式中的一种对数据进行调制以实现单一速率的发射机设计。在此基础上，考虑到信号传输面对的情况复杂多变且突发事件较多，结合多种编码与调制技术实现速率可调节的OFDM发射系统。基带部分采用IEEE802.11a协议中OFDM帧格式设计搭建基带信号传输系统，完成时序仿真。射频部分通过软件完成AD9361寄存器的配置，实现AD9361软件无线电模块与 Zynq-7000 开发板之间实时的OFDM信号传输。可调节的编码调制方案和高灵活性AD9361射频芯片增强了软件无线电平台的可移植性，简化了OFDM发射端机的硬件设计，具有广阔的应用前景。
信号分析与图像处理 | 基于改进YOLOv8n的车辆及行人检测

信号分析与图像处理 | 基于改进YOLOv8n的车辆及行人检测

摘要：针对道路场景出现的目标遮挡、重叠以及小目标缺失等检测问题，文中提出一种基于YOLOv8n改进算法的车辆及行人目标检测模型。首先，设计了一种新的金字塔池化层(SPPF-CREP)结构替换原网络的金字塔池化层(SPPF)结构，提高模型在训练和推理阶段的效率和性能；其次，增添了小目标检测头 (P₂) 来提高网络对小目标的检测能力；然后，将在线卷积重参数化(OREPA)融入到C2f模块中，从而提高在高密度环境下对车辆及行人检测的精确率和效率；最后，采用WIoU-Δ_v2 作为替代损失函数,以实现更高的定位精度。在KITTI车辆检测数据集上的实验结果表明，与原始算法相比，改进算法的检测精确率提升了 3.6% ，平均精度均值提升了 4.2% ，证明了其在车辆及行人检测方面具有高效性和优越性。
信号分析与图像处理 | 结合多尺度与多层级聚合的卷轴画图像描述模型

信号分析与图像处理 | 结合多尺度与多层级聚合的卷轴画图像描述模型

摘要：针对卷轴画图像的尺度大小不一且具有一定的空间分布特性以及基于Transformer的编码层容易丢失图像关键信息的问题，文中提出一种结合多尺度与多层级聚合的卷轴画图像描述模型（MMA）。在编码阶段，通过引入非对称卷积和多尺度特征模块，可以有效提高卷积层获取空间信息的能力并融合卷轴画图像全局和局部的多尺度上下文信息，从而得到具有丰富语义信息的特征表示。在解码阶段，设计了多层级聚合网络，通过聚合不同编码层的特征实现高层编码层语义信息和低层编码层内容信息的有效利用，从而有效缓解信息丢失的问题。实验结果表明，该模型在卷轴画数据集上取得了不错效果，较NIC模型在BLEU-4、METEOR上分别提高了 26.7%.0.9% ，并生成准确性更高的描述语句。
信号分析与图像处理 | 基于目标检测和光流法的动态SLAM算法

信号分析与图像处理 | 基于目标检测和光流法的动态SLAM算法

摘要：针对动态物体影响同时定位与地图构建(SLAM)系统估计相机位姿精度的问题，提出一种基于目标检测和光流法的动态SLAM系统，在ORB-SLAM2框架中加入动态物体检测线程和地图构建线程。首先，利用PWC-Net光流网络得到场景光流信息，并利用YOLOv5s目标检测网络得到环境中潜在动态区域，将两者相结合得到场景动态区域;其次，为防止目标检测网络出现漏检的问题，利用光流信息进行速度约束，对动态特征点进行二次剔除;最后，完成剔除动态目标后的相机位姿估计及八叉树地图构建。使用EVO工具在TUMRGB-D公开数据集上对系统进行评估，实验数据表明，相对于ORB-SLAM2、Dynamic-VINS、DS-SLAM系统，文中所提系统在高动态环境下的相机位姿估计精度上升，说明该改进能够有效地提升动态环境下SLAM系统的性能。
信号分析与图像处理 | 基于多特征和层级网络的LPI雷达信号识别

信号分析与图像处理 | 基于多特征和层级网络的LPI雷达信号识别

摘要：为应对LPI雷达信号对信号检测与识别带来的挑战，文中提出一种多特征和层级网络的LPI雷达信号调制样式识别方法。综合考虑不同调制样式雷达信号的特点，首先采用具有较强表征能力的信号模糊函数作为区分调制样式的主要特征，在高斯滤波降噪的基础上，构建注意力机制识别网络完成信号的预分类;其次为解决以自相关函数为基础的信号模糊函数难以有效区分部分信号调制样式的问题，选用短时傅里叶变换图像(STFTI)为该类信号原始特征，构建包含堆叠深度自编码器的次级网络进行降噪重构、特征增强和分类识别，完成雷达信号调制样式的识别;最后通过仿真实验对方法进行了验证。仿真实验结果证明，信噪比大于-7dB时，所提方法对于多相码和多时码两类8种典型LPI信号能达到大于 93.25% 的平均识别率，验证了所提方法的有效性。
信号分析与图像处理 | 基于改进条件扩散模型的残简文字修复方法

信号分析与图像处理 | 基于改进条件扩散模型的残简文字修复方法

摘要：由于秦简长期埋于地下，其表面受雨水侵蚀，因此在挖掘过程出现大量残简、断简。针对简牍上文字模糊不清、字体结构信息缺失的问题，文中提出一种基于改进条件扩散模型的残简文字修复方法，通过优化噪声估计网络,捕获秦简文字的全局结构信息和局部纹理细节，从而得到更好的图像修复效果。在优化网络中，首先，引入一个双信息输入的空间通道重建残差模块，提高修复的纹理清晰度;其次，引入全局上下文网络(GCNet),将局部纹理特征传播到全局，解决相隔较远文字像素间依赖关系较弱的问题，使修复后的文字结构更加完整。在自制秦简文字数据集上与其他图像修复模型进行比较，仿真结果表明：所提方法在主观视觉上达到了较好的效果，峰值信噪比和结构相似性分别达到了34.12dB和 97.8% ，相比较于扩散模型Palette分别提高了 1.68dB 和 0.6% ，修复效果满足考古工作者、文字学专家及历史学家的视觉需要。
信号分析与图像处理 | 基于ICEEMDAN-SVD与IBES-TWSVM的OTDR事件识别算法

信号分析与图像处理 | 基于ICEEMDAN-SVD与IBES-TWSVM的OTDR事件识别算法

摘要：针对传统光缆故障分析与识别过程中,OTDR信号受噪声干扰和人工经验依赖导致事件识别准确率低、耗时长的问题,提出一种基于ICEEMDAN-SVD与IBES-TWSVM相结合的OTDR事件识别算法。首先，利用ICEEMDAN将OTDR信号分解为多个IMF，并通过样本熵区分IMFs中的有用分量和噪声分量；接着，保留有用分量，对噪声分量使用SVD分解以提取其中残留的有用信号;然后，重构两次处理后的有用信号以获得降噪后的OTDR信号;最后，采用改进的BES算法对TWSVM惩罚因子和核函数参数进行优化，利用特征数据集进行训练和测试，最终实现OTDR事件识别。实验结果表明，当训练样本为730条，测试样本为312条时，该算法对光缆线路中的事件识别率约为 95.52% ，识别时间为 7.12s ，所提算法在事件识别准确率与识别速度方面均优于传统的OTDR事件识别算法。
信号分析与图像处理 | 基于物理解耦与自适应特征提取的无监督图像去雾

信号分析与图像处理 | 基于物理解耦与自适应特征提取的无监督图像去雾

摘要：许多图像去雾算法采用无监督学习以提高在真实场景中的泛化能力，然而，现有的无监督去雾算法大多依赖循环生成对抗网络，通过简单的去雾和加雾循环来实现，对生成图像缺乏有效约束，导致去雾效果不理想。此外，这些方法在特征提取时未能充分考虑雾的物理特性，使得恢复的图像纹理细节信息丢失严重。为了解决以上问题，文中提出一种基于物理解耦与自适应特征提取的无监督图像去雾网络(UPDA-Net)。首先，设计物理解耦网络(PDN),通过大气散射模型建立物理约束机制，分离和估计雾化图像中的大气光值与传输图，更准确地还原图像的光照信息，提升去雾过程的物理一致性及图像清晰度；其次，引入自适应特征提取模块(AFEM),结合大气光与传输图的物理特性，在特征空间中应用大气散射模型对相关特征进行近似，合成清晰图像的潜在物理特征，以增强网络模型的特征表达能力,改善恢复图像的细节和纹理质量。实验结果表明，在多个公开真实图像去雾数据集上，该算法在评价指标和视觉效果上均优于近年来的六种主流去雾算法。
信号分析与图像处理 | 改进YOLOv8的雾天目标检测算法：BRES-YOLO

信号分析与图像处理 | 改进YOLOv8的雾天目标检测算法：BRES-YOLO

摘要：雾天场景下能见度降低，车辆在雾中捕获的目标信息模糊且不完整，易发生误检与漏检问题，文中提出一种改进YOLOv8的雾天目标检测算法（BRES-YOLO）。首先，引入BiFormer替代骨干特征提取网络，捕获不同的语义特征以提升模型的检测精度;其次,在颈部网络中加入EMA模块,以增强模型对目标的关注度，引入 SPD-Conv 替代原始模型中的Conv，提高在处理低分辨率图像和小目标时的检测性能，使用MPDIoU代替原损失函数，提高检测框的定位精度和分类性能；最后,引入C2f-RepGhost结构替代原有的C2f模块，使模型轻量化，并减小模型的计算复杂度。实验结果表明,与YOLOv8n模型相比，BRES-YOLO模型在RTTS数据集上的平均精度均值 mAP@0.5 提高了 5.8% mAP@0.5:0.95 提高了 5.4% 。综上所述，BRES-YOLO模型可以更准确地完成雾天场景的目标检测任务。
信号分析与图像处理 | 基于多传感器融合的三维高斯泼溅技术

信号分析与图像处理 | 基于多传感器融合的三维高斯泼溅技术

摘要：对于目前智能移动机器人建立高质量三维模型的需求，文中在三维高斯泼溅重建技术的基础上，提出一种基于多传感器融合的三维高斯泼溅优化算法。首先，在真实场景下录制包含激光雷达、相机和IMU信息的数据集，通过优化后的里程计位姿和经过激光点云校准的相机特征点，将三维高斯分布初始化，考虑到点云的几何信息，改进损失函数用于参数模型优化，基于多传感器融合的三维高斯泼溅优化算法与原先方法在不同数据集下进行重建实验；最后，在两种真实场景下对重建后的结果进行对比。实验结果表明，基于多传感器融合的三维高斯泼溅优化算法的峰值信噪比(PSNR)，在弱纹理和一般纹理环境下较3DGS重建方法分别提升了 3.5% 和 3% ，在结构相似性(SSIM)和图像相似性(LPIPS)指标上也表现卓越，提升了重建模型的质量，验证了所提算法的有效性。
网络与信息安全 | 基于工业控制系统的跨域攻击建模与分析

网络与信息安全 | 基于工业控制系统的跨域攻击建模与分析

摘要：电力系统的运行和控制逐渐依赖于智能测控设备、实时通信网络和集成软件系统，在提高系统效率和灵活性的同时，也带来了新的安全隐患，特别是跨域攻击的威胁。文中将系统性地探讨物理信息系统中的跨域攻击形式及其潜在风险,通过收集和分析历史上发生的跨域攻击事件，建立一个全面的漏洞知识库，针对CPS中各个资产之间的关联关系进行深入分析。通过构建基于攻击模型的跨域攻击机理，揭示潜在的攻击路径和薄弱环节。在技术实现方面，将采用有向攻击图模型,通过深度遍历算法分析可能的攻击路径，并设计一种创新的跨域攻击预测算法，文中研究旨在为工业控制系统安全分析提供一种实用策略，为该领域进一步探讨提供理论支持，增强电力系统的抗风险能力。
网络与信息安全 | 全局上下文引导的双代价聚合立体匹配网络

网络与信息安全 | 全局上下文引导的双代价聚合立体匹配网络

摘要：针对目前立体匹配算法在无纹理、遮挡区域和边缘模糊区域存在的问题,提出一种全局上下文引导的双代价聚合立体匹配网络——GCDANet。首先，在特征提取部分利用引导全局上下文特征的注意力模块捕获特征的细节与丰富的全局上下文信息，提高特征的表达能力和鲁棒性；其次，构建组相关代价体和拼接代价体，每个代价体单独处理；然后，提出一个双分支代价聚合结构，通过设计的多尺度注意力特征融合模块，融合代价聚合网络上下分支的特征以及特征提取模块中的多尺度特征，从而获得准确和高分辨率的几何信息；最后，通过视差回归以获得视差图。实验结果表明，GCDANet在多个数据集上的性能优于基准模型（GWCNet）。在SceneFlow数据集中的评价指标EPE和 D_? 降至 0.60pixel 和 2.08% ，在KITTI2012数据集中的评价指标3pixel-All和3pixel-Noc降至 1.61% 和 1.29% 。在KITTI2015数据集测试的评价指标中，所有像素区域的 D_?1 -All降至 1.94% 。所提网络在处理复杂场景时具有较强的适应性和精确性，在自动驾驶、目标检测和三维重建等需要精确立体匹配领域有着广泛的应用前景。
网络与信息安全 | 基于改进蜉蝣算法的无线网络频谱资源动态分配方法

网络与信息安全 | 基于改进蜉蝣算法的无线网络频谱资源动态分配方法

摘要：为提高网络频谱资源分配效果，提出基于改进蜉蝣算法的无线网络频谱资源动态分配方法。基于图着色分析的频谱分配模型，通过定义可用频谱矩阵、效益矩阵、干扰矩阵和无干扰分配矩阵，分析无线网络频谱分配中的复杂关系后，将其转换为以最高无线网络效益为目标的频谱资源分配优化问题，利用融入随机惯性权重系数和Levy飞行策略的改进蜉蝣算法求解该问题，获得无干扰分配矩阵，实现无线网络频谱资源的最优分配。实验结果表明：当SU数量为13、频谱资源数量为30时,MSRM、MMR、MPF均达到峰值；可实现无线网络频谱资源动态分配，保证网络通信安全的同时，信号干扰度不超过5，数据传输速率达到 220b/s 以上，该方法具有较高的性能优势。
网络与信息安全 | 基于双池DDPG的边缘计算卸载延时性能研究

网络与信息安全 | 基于双池DDPG的边缘计算卸载延时性能研究

摘要：针对计算密集型和延迟敏感型业务的激增,传统的云计算模式难以满足低时延和高质量的服务需求，文中采用分布式边缘计算模式将任务卸载至边缘子网，以降低时延并缓解网络拥塞。对于边缘计算服务器协同计算的卸载问题,提出一种基于深度强化学习的协同计算资源分配算法：首先，根据建立的异构边缘网络模型确定优化目标，最小化任务延时并给出奖励函数;其次，基于传统DDPG算法，引入双经验池对数据进行分类存储，以提高经验数据的质量；最后，通过训练智能体找到一个适应环境的最佳策略来实现服务器间的负载均衡及资源的有效分配。仿真结果表明，改进后的D3PG算法充分考虑了边缘子网的异构性和边缘设备的移动性，相比于传统学习算法,任务延时降低了 3.8%～24.8% ○
测控与自动化技术 | 融合多尺度特征的输电线路绝缘子多缺陷检测方法

测控与自动化技术 | 融合多尺度特征的输电线路绝缘子多缺陷检测方法

摘要：针对输电线路绝缘子多缺陷存在尺寸小、背景复杂等特点，造成检测精度低、检测效果不佳的问题，提出一种改进YOLO的绝缘子多缺陷检测算法。首先，引入FasterNet替换原始主干网络，降低模型计算量；然后，在特征提取方面，引入尺度序列特征融合模块(SSFF),将深层特征图的高级信息与浅层特征图的详细信息相结合，充分融合多尺度特征，提高针对绝缘子不同缺陷的区分;最后，引入三特征编码(TFE)模块，从而更好地捕获小目标的详细信息，增强对重叠目标与小目标的识别。该算法对输电线路上的正常绝缘子、破损、自爆、闪络等缺陷进行检测，实验结果表明，该算法的平均精度均值(mAP@0.5) 相较于基线算法提升了 3.9% ，破损及闪络等小目标检测的精确率分别提高了 8.4% 和 7.9% ，参数量和浮点运算量均降低了 20% ，在满足轻量化的同时提高了对不同绝缘子缺陷的识别，该算法对绝缘子多缺陷检测的实际应用具有现实指导意义。
测控与自动化技术 | 融合EKF的无人船航向自抗扰控制方法研究

测控与自动化技术 | 融合EKF的无人船航向自抗扰控制方法研究

摘要：针对无人船在风浪流干扰环境下航向控制精度降低的问题，提出一种融合扩展卡尔曼滤波器(EKF)的无人船航向自抗扰控制方法。首先，建立无人船与风浪流干扰数学模型;其次，设计级联结构的线性扩张状态观测器，以减小传统线性自抗扰中观测器对风浪流干扰的估计误差，从而提高系统对扰动的估计精度;进一步地，基于无人船运动数学模型设计相应的EKF,用于滤除无人船在水面航行过程中的环境噪声，改善风浪流干扰导致无人船航向控制器输出不稳定的问题;最后，为验证该方法性能，与三种不同控制方法进行了对比仿真实验。实验结果表明，该方法能够更加快速精准地跟踪到目标航向。此外，通过实船实验验证了该方法具有一定的工程实用价值。
测控与自动化技术 | 基于几何关系的空气悬架执行器故障诊断与隔离

测控与自动化技术 | 基于几何关系的空气悬架执行器故障诊断与隔离

摘要：为了更快速地找到整车电控空气悬架执行器发生故障时的故障位置，针对电控空气悬架执行器故障进行诊断与隔离，提出基于几何关系的故障诊断与隔离方法。设计执行器卡死故障与恒增益故障，基于几何关系设计两组故障诊断指标，通过故障诊断指标与阈值之间的关系，对发生故障的执行器进行故障诊断与隔离。利用AMESim搭建以车速和路面激励为输入的电控空气悬架系统物理模型,Simulink搭建PID/PWM车身高度控制器模型、故障模型以及以传感器输出的车身高度变化为输入的故障诊断模型，最后通过AMESim-Simulink联合仿真进行验证。从仿真结果可以得出，基于几何关系的故障诊断与隔离方法可有效地诊断发生故障的执行器，以及精准地隔离出发生故障的执行器。利用AMESim搭建电控空气悬架避免了复杂的数学公式推导，且更准确地描述了整个系统，所提出的基于几何关系的故障诊断与隔离方法设计简单，能够快速地诊断隔离出故障执行器的位置。
智能交通与导航 | 基于改进YOLOv8s的交通标志识别方法

智能交通与导航 | 基于改进YOLOv8s的交通标志识别方法

摘要：针对自动驾驶汽车摄像头捕捉的交通标志图像尺度变化大且小目标占比多，易受背景环境干扰等特点，进而导致漏检、误检等问题，文中提出CMF-YOLOv8s交通标志检测算法。首先，去除原网络模型中大目标特征提取层及检测头，并且添加小目标检测头，提高模型对小目标的检测精度并减少参数量;其次，在主干中添加改进的坐标注意力机制，通过全局平均池化和卷积操作获取全局通道信息，并结合位置信息处理特征图，提高模型在复杂环境中的目标检测精度；此外，使用FasterNet模块改进原模型中的C2f模块，降低参数量;最后，引入损失函数MPDIoU,通过顶点坐标综合考虑非重叠面积、中心点距离和宽高偏差等因素优化计算过程并提高模型检测精度。实验结果表明,CMF-YOLOv8s算法平均精度均值为91.2% ，模型参数量为 2.7×10⁶ ，相比原YOLOv8s模型平均精度均值提高了 5.7% ，模型参数量降低了 76% ，且对重叠、遮挡的交通标志识别精度更高，对自动驾驶的安全性具有实际意义。
电子技术及应用 | 基于ESP32的多节点分布式温室环境控制系统设计

电子技术及应用 | 基于ESP32的多节点分布式温室环境控制系统设计

摘要：文中研究开发了一套基于ESP32的多节点分布式温室环境控制系统。该系统利用FreeRTOS实时操作系统及多线程技术，有效监控和调节温湿度、光照强度及 CO₂ 浓度等关键环境参数。借助RS485总线和MQTT协议，确保了数据在复杂温室环境下的高稳定性传输，实验数据显示成功率高达 99.96% 。相较于传统控制方法，文中系统不仅提升了控制精度，还显著降低了能耗，证实了其在现代农业生产中的高效性和广泛适用性。
电子技术及应用 | 一种基于图学习的试飞试验点关联性挖掘算法

电子技术及应用 | 一种基于图学习的试飞试验点关联性挖掘算法

摘要：飞机试飞试验点是基本的飞行试验任务，如何对其进行科学、有效的编排,形成合理的试飞计划,对整个试飞全生命周期的安全、效率、成本目标起到了至关重要的作用。其中，试验点之间的关联关系分析，尤其是前置关系的确定决定了试验点执行顺序，是关键的试飞计划编排因素。因此，文中提出一种基于图卷积神经网络的知识挖掘算法来解决试验点的前置关系预测需求。整个算法模型基于试验点结构化表征的知识图谱开展，随后设计了图知识要素提取、基于图卷积的深层试验点特征挖掘、试验点对逻辑关系回归等模块，挖掘出试验点对间的关联性，实现了较为精准的前置关系预测。在飞行试验中，对试验点数据进行测试，并对比多个经典模型，文中算法的准确率和稳定性具有明显的优势,验证了所提算法的有效性。
电子技术及应用 | 改进YOLOv8的无人机搜救小目标检测方法

电子技术及应用 | 改进YOLOv8的无人机搜救小目标检测方法

摘要：针对无人机在复杂户外环境中进行搜救任务时小目标检测性能不足的问题,文中提出一种改进的YOLOv8小目标检测模型（YOLOv8-CFT）。该模型通过引入C2F-SWC模块增强特征提取能力，同时结合FADPN网络实现高效特征融合,进一步利用TDH模块优化检测头以平衡检测精度和效率。将YOLOv8-CFT模型在无人机搜救数据集UAVSRD上进行实验，YOLOv8-CFT模型在精确率、召回率和 mAP 等指标上均显著优于基准YOLOv8模型，其中 mAP@0.5 和 mAP@0.5:0.95 分别提升了 3.8% 和 8.9% 。实验结果表明，YOLOv8-CFT模型在无人机搜救任务中具有更好的小目标检测能力。
电子技术及应用 | 基于改进YOLOv8n的PCBA外观缺陷检测

电子技术及应用 | 基于改进YOLOv8n的PCBA外观缺陷检测

摘要：现代PCBA设计复杂，并且密度越来越高，线路和组件之间的距离越来越近，这种高密度布局导致PCBA上的缺陷类型较多且范围较小，加大了缺陷检测的难度。改进YOLOv8n中的LSK模块通过结合大核和小核卷积，可以捕获不同尺度的特征，从而提高了外观缺陷检测的可靠性。因此，文中提出基于改进YOLOv8n的PCBA外观缺陷检测方法。首先，参照Slim-neck网络结构改进Neck网络结构，以达到轻量化的目的;其次，引入LSK模块提升因轻量化网络结构而降低的平均精度均值;然后，通过引入SE模块改进Head网络结构，进一步提高模型的检测性能;最后，引入MPDIoU损失函数，增强小目标检测能力。实验结果表明：所提出的改进模型在PCBA外观缺陷数据集上平均精度均值达到 95.2% ，相较于YOLOv8n提升了 3.1% ，验证了所提模型的有效性。
电子技术及应用 | 多智能体编队中人工势场法的改进研究

电子技术及应用 | 多智能体编队中人工势场法的改进研究

摘要：针对传统人工势场法易陷入局部最小值的问题，依据破坏智能体在非目标点时的平衡状态的思路，提出斥力衰减权重的人工势场改进算法。该算法为智能体在探测范围内遇到的障碍物分配权重，并将此权重应用到障碍物对智能体的斥力计算中，权重随着智能体的运动而衰减，确保智能体在目标点之前避免产生合力相等的情况，从而走出局部极小值点。仿真实验结果表明，与传统人工势场法及其他解决局部最小问题的随机扰动法和边缘行走法相比，所提算法解决了局部最小值问题，在收敛速度、稳定性和能耗方面均有显著改善。

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