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关键词： 目标跟踪   交互多模型   ADS-B   转移概率矩阵   跟踪误差  

摘要： 为了提高场面监视效率，实现场面运动目标精准跟踪，考虑到传统交互多模型由于固定马尔可夫转移概率矩阵导致模型跟踪精度降低，该文提出一种转移概率自适应改进的交互多模型滤波算法。该算法利用观测数据和滤波残差数据，结合模糊推理算法，构建机动强弱模糊推理系统，推理出观测数据与隐马尔可夫显状态集合的映射关系，得到显状态集下的状态序列;根据隐马尔可夫模型中的Baum-Welch算法实时求解状态转移矩阵和更新观测概率矩阵，优化状态转移概率矩阵自适应更新策略;将机动强弱模糊推理系统和隐马尔可夫模型融入交互多模型算法中，构成机动目标实时估计的模糊隐马尔可夫-交互多模型算法，以提高跟踪精度;最后，基于实际场面ADS-B轨迹数据进行了验证，验证结果显示，改进后的交互多模型能够在非等间隔预测条件下实现参数的自适应调整，且在双维度4项统计指标中，位置跟踪精度方面分别提高了63.5%, 54.3%, 40.3%, 22.7%，速度和加速度的轨迹拟合精度均得到了提高，验证了改进算法的优越性。

关键词： 涡旋光束   大气湍流   旋转多普勒效应   相位恢复算法   测速精度  

摘要： 在远距离目标旋转速度的探测中，涡旋光束容易受到随机变化的大气湍流的影响，造成光束的相位畸变和螺旋谱的弥散，引起目标旋转速度测量性能下降。针对这一问题，采用截断加权Wirtinger Flow（Truncated Weighted Wirtinger Flow，TWWF）算法，该算法在初始化阶段的截断规则中引入样本中值，采用加权梯度的权值调整策略，避免容易陷入局部最优解的问题，提升了算法对畸变涡旋光束的迭代补偿能力，光场和旋转多普勒频移特性指标得到显著提升。结果表明，当大气湍流强度Cn2为1×10-14 m-2/3，纯度、RDS峰-最大杂峰比、测速精度等指标可达0.99，2.18，0.80 rad/s；当Cn2为1×10-12 m-2/3，则可达0.74，2.09，0.83 rad/s，相位相对误差可达3×10-16量级，展现了TWWF算法强大的补偿能力。此外，讨论了掩码数目、湍流强度、光场叠加态等因素对算法指标的影响。本研究拓宽了WF类型算法在湍流畸变补偿方向的应用，提供了一种改善涡旋光束的远距离转速测量性能的方法。

关键词： 自适应光学   自由空间光通信   控制算法   蜣螂优化算法   波前校正  

摘要： 引入一种改进的蜣螂优化算法，通过替换原有蜣螂算法中的全局搜索策略，确保种群粒子间的有效信息交流，将其应用于无波前传感自适应光学系统，用于校正大气湍流引起的光信号波前畸变。仿真比较了该算法与传统蜣螂优化算法、随机并行梯度下降算法以及模拟退火-随机并行梯度下降算法在无波前传感自适应光学系统中的性能。结果表明，在达到相同校正效果的前提下，基于改进蜣螂优化算法的波前校正系统在各种湍流条件下均表现出显著优势，校正速度最低提高了80%。此外，改进后的算法展现出更强的全局搜索能力，有效抑制了陷入局部最优解的问题，同时表现出更高的收敛稳定性和鲁棒性，进而显著提升了相干自由空间光通信系统的整体通信性能。

关键词： 前向激光散射   群智能优化算法   鲸鱼优化算法   颗粒粒度分布   多峰分布  

摘要： 颗粒粒度分布反演算法优化是前向激光散射法测量颗粒粒径分布中的一个关键问题。对于待测颗粒群粒径分布呈现双峰或多峰的情况，由于反演过程中的寻优参数成倍增加，反演计算量成指数增大，传统反演算法存在寻优效率快速下降，鲁棒性和反演精度迅速恶化等问题。通过改进鲸鱼优化算法在多维函数求解寻优中的特性，针对前向激光散射法中颗粒粒径分布反演问题提出了一种对数形式的自适应概率阈值和非线性变化的收敛因子，提高了鲸鱼优化算法在反演寻优过程中平衡全局搜索以及局部寻优的能力。通过反向学习方法进行初始化以及借助贪婪原则进行个体更新，可以实现对颗粒粒度分布的精确快速反演。仿真结果表明，该算法对在不同程度随机噪声下服从正态分布、Rosin-Rammler分布和Johnson'SB分布的单峰及多峰分布具有很好的鲁棒性与反演精度。将该算法应用于聚苯乙烯标准颗粒群的实验测量，得到了很好的反演结果，验证了该算法在抗噪性能和测量准确性上的有效性。

关键词： 青年群体   朋友圈倦怠行为   社会比较   印象管理   算法  

摘要： 近年来,青年群体对于微信朋友圈这一"熟人"社交媒体的逃离逐渐引发关注,青年群体朋友圈倦怠行为的特征及其生成机理值得研究.通过深度访谈发现,朋友圈倦怠行为是个体理性的行为选择,但倦怠行为伴随的负面心理问题仍需要正视和关注;"熟人社交"的定位和特殊性给予了朋友圈存在的价值和必要性,但算法和"内容社区"的合作正在引导人们转向"陌生人社交".个体和平台方都应找到适宜的方式接受朋友圈的变化并寻求改变.

关键词： 飞秒激光   激光损伤阈值   硬脆材料   自动识别   外推法  

摘要： 针对金刚石等材料表面激光损伤阈值测量的需求，提出基于图像识别算法的飞秒激光损伤阈值自动测量方法。通过对损伤结构的显微图像灰度化、二值化、傅立叶滤波去噪结合损伤区域边界自动提取算法实现损伤结构的自动识别和其面积的自动测量，进一步拟合损伤面积与激光功率对数曲线然后外推获得损伤阈值。利用该方法测量出单晶金刚石50 fs飞秒激光单脉冲表面损伤阈值为3.1 J/cm2，微晶金刚石薄膜单脉冲损伤阈值为0.55 J/cm2。该方法显著提升了材料飞秒激光损伤阈值的测量效率和精度，降低了测量成本，在金刚石等硬脆材料的飞秒激光加工技术、抗激光损伤特性等研究中具有潜在的应用价值。

关键词： 航海安全   风速预测   集成算法   组合预测  

摘要： 复杂气象海况条件直接影响船舶的航海安全,海上风速作为气象海况中的主要因素,其预测的精准性对航行安全以及航迹规划等具有重要意义.为有效提高海上风速预测的精准度,克服单一预测模型的局限性,对连云港站点海上风场数据进行实例研究,采用Adaboost集成算法融合多模型优势构建海上风速组合预测模型.分别采用BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)-BPNN、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)-支持向量回归(Support Vec-tor Regression,SVR)等4 种时间序列预测模型进行风速预测.考虑单一模型预测效果,应用Adaboost算法对GA-BPNN模型和WOA-SVR模型进行集成,进而构建海上风速组合预测模型,并与Bagging算法集成精度进行比较.分析结果表明:Adaboost集成算法的组合预测模型均方根误差相较单一模型均方根误差降低了约 13%,平均绝对误差降低了约16%,试验结果有效地验证了组合预测模型在海上风速数据预测方面的优越性,对提高航海安全性与航迹优化设计具有重要的指导意义.

关键词： Dijkstra algorithm   link redundancy transmission   NSGA2 algorithm   routing planning   time-sensitive network(TSN)  

摘要： With the rapid development of the electronic and electrical architecture of intelligent and con- nected vehicles,the demand for real-time reliability in in-vehicle communication networks has significantly in- creased. In this context,Time-Sensitive Networking(TSN)has become a critical technology to meet the demand. In this paper,the implementation of the IEEE 802.1CB protocol in vehicular networks is realized,filling the gap in current research regarding the combined use of link redundancy transmission and routing planning. An innovative multi-path routing strategy is proposed which balances network efficiency and reliability through dual-path transmis- sion involving both primary and redundant paths. The core contribution of this study includes:(1)a novel NSGA2-based primary path routing algorithm,which achieves the dual objectives of load balancing and low latency through intelligent path planning,and(2)an improved Dijkstra-based redundant path routing algorithm,which ensures high-reliability transmission for information flows with varying priority levels. Finally,a hardware-software integrat- ed experimental framework is proposed,demonstrating that the proposed algorithms outperform existing comparison algorithms by 18.19% to 62.29% in terms of load balancing and end-to-end latency,while also enhancing network reliability by 19.18% to 42.87%. © 2025 SAE-China. All rights reserved.

关键词： 船舶   避碰   转向点   滑动窗口   数据挖掘  

摘要： 随着无人船自主航行技术的发展,如何辨识船舶避碰行为成为其自主决策的关键.针对现有船舶轨迹辨识算法效率不高且存在误判等问题,提出一种基于滑动窗口算法的船舶避碰转向点数据挖掘模型,对船舶转向点进行辨识.首先通过固定滑动窗口判断船舶自动识别系统数据中相邻时刻点航向的变化特征;然后通过计算相邻时刻轨迹点的斜率变化进行验证,并标记窗口中航向变化的最早转向点;最后通过可变滑动窗口维护轨迹变化过程中航向变化及误差参数,判断该转向点是否为避碰转向点,并将模型与道格拉斯-普克算法进行试验对比.结果表明,该模型可以有效辨识船舶转向是否为避碰行为,并能解决道格拉斯-普克算法因数据波动而对转向点判断失误的问题,可以提取船舶避碰过程中的最早转向点,辅助船舶进行避碰决策.该研究成果可被用于智能避碰决策系统的研发,以保障船舶航行安全.