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关键词： 主瓣保形   主副瓣干扰抑制   阻塞矩阵预处理   导向矢量对称扩展   稳健波束形成  

摘要： 提出了一种主瓣保形的主副瓣联合空域抗干扰算法。首先,应用基于特征空间的波达角度估计算法(ES-DOA)估计干扰源个数和角度;然后,应用阻塞矩阵-导向矢量对称扩展联合的预处理(BMP-SESV)方法,在消除主瓣干扰的同时恢复阵列自由度;最后,采用二次不等式线性约束的最小功率波束形成算法(QIC-LCMP),进一步抑制旁瓣干扰并提高波束形成稳健性。仿真结果显示,文中提出的联合空域抗干扰算法可有效解决主瓣展宽、波束方向偏移和旁瓣电平升高等问题,并具有良好的抗主副瓣干扰性能。

关键词： 变压器   振动   倍频   特征值   优化  

摘要： 在基于振动特征值法的电力变压器故障检测领域,目前广泛采用基频占比、总谐波畸变率等诊断指标,然而变压器在正常运行时,由于激励源的非线性特性和机械部件共振的影响,将产生200、300 Hz等倍频振动信号,降低了特征值对正常、故障工况的区分度。为解决上述问题,文中搜集了各电压等级变压器正常、故障工况的56组振动数据,检验了传统特征值的分类效果;搭建了3种电压等级的三相电力变压器有限元仿真模型,分析了油箱表面振动分布特征和倍频分量成因;优化了基频占比、总谐波畸变率特征值的计算式,提升了两特征值的分类效果。检验结果表明,优化后两特征值的分类效果分别提升了47%、28%。

关键词： 蜣螂优化算法   泡排措施   数据增强   产量预测  

摘要： 本研究旨在解决气藏开发生产中由于数据量有限,传统预测方法能力不足导致气井泡排效果评估不理想的问题.首先使用VAE变分自编码器数据增强方法对原始数据集进行扩增,以解决数据量有限的问题.然后使用蜣螂优化算法对LightGBM模型进行超参数寻优.相比于差分优化算法和贝叶斯优化算法,蜣螂优化方法在迭代次数更少的情况下,能够找到更好的适应度值.随后将优化后的LightGBM模型与XGBoost模型,随机森林模型以及未优化的LightGBM基模型进行性能比较.结果显示,使用蜣螂算法优化的LightGBM模型较最优的对比模型准确率提升了1%,十折交叉验证均方误差RMSE均值提升了23%.该结果表明DBO-LightGBM有效提升了气井泡排措施后产量预测的精度.

关键词： 机械臂   路径规则   TD3   长短期记忆网络   事后经验回放技术  

摘要： 在军事航空领域中,复杂任务对机械臂路径规划提出了挑战。针对双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法学习效率低、样本利用率低的问题,提出了一种改进的TD3算法(Recurrent-TD3算法)。首先,将LSTM结合到策略网络与价值网络中,捕获航空控制任务中的时间序列信息,增强对时间序列变化的响应能力,使其能够在决策时考虑历史动作和状态,提高网络的表达能力;然后,将事后经验回放(HER)技术集成到TD3算法中,以解决任务中稀疏奖励难以学习的问题,通过将未达到目标的经验转化为达到新目标的经验,从而更有效地利用样本;最后,设计了一种基于包围盒的碰撞检测流程,以提高机械臂在军用航空任务中的安全性。实验表明,该算法相比于其他算法能够更快地找到一条无碰撞的路径,且平均路径长度最短。

关键词： OCR   表格图像   投影图   倾斜矫正  

摘要： 图像矫正作为OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)系统中的一项关键预处理技术,其重要性不容忽视。在对高考招生计划书等表格类型的图片进行OCR的流程中,输入的表格类型图片常常因为拍摄角度、光线变化或者纸张的不平整而产生扭曲或偏斜,严重影响识别的准确率。为提升表格类型图片内容识别的准确性,提出一种基于投影图的OCR表格图像矫正算法,基于投影图对表格图片的4个顶点进行定位,为后续的图像倾斜矫正提供参考,结合图像处理技术,矫正这些扭曲和偏斜,为字符识别提供更加准确的图像基础,从而提高整个OCR系统的识别准确性和效率。

关键词： 融合网络   带宽感知   SFC映射   资源协同   资源调度  

摘要： 针对融合网络中协同视角不足的问题,以及5G和6G网络带宽密集型应用对带宽需求增长的趋势,提出了一种基于带宽感知的资源协同调度方法(bandwidth aware SFC mapping algorithm,BASA)。通过动态感知链路带宽和节点计算能力,获取节点映射策略,然后以带宽、距离为顺序考虑因素,根据节点映射策略协同选择最佳链路映射策略。算法确保了节点与链路映射策略的协同一致性,提高了网络的QoS。实验表明,该方法具有较好的SFC映射准确性和效率,在SFC映射成功率、带宽利用率等方面优于对比算法,算法带宽利用率平均可达75%以上。

关键词： 网联车   车辆调度   背压算法   车辆路线动态规划   交通拥堵  

摘要： 为了缓解交通网络中的拥堵,提出了一种基于网联车密度和速度背压的车辆调度方法.考虑道路上车辆的复杂性和异质性,通过计算上、下游道路的车辆密度来确定背压值,并使用道路的最大通行速度作为权重.根据背压的比率调整上游车队分配至下游道路的车辆数量,从而实现车流的均衡分布.此外,以最小化车队行驶距离为优化目标确定单个车辆路线计划,以减少车辆的平均行驶距离.仿真结果表明,该方法比其他基于背压算法的路线动态规划方法,能有效减少交通网络中排队车辆的数量,从而降低交通拥堵,同时也缩短了车辆的平均行驶距离和时间.

关键词： 无人机   自主降落   实时语义分割   模糊推理   注意力机制  

摘要： 随着无人机的应用领域从娱乐摄影拓展到物流、军事和灾害响应,对于无人机的自主智能化要求也越来越高。针对无人机紧急情况下自主降落区域复杂难以保证着陆安全的问题,提出了一种实时语义分割网络与模糊推理相结合的降落选址算法(STDC-LSSNet)。考虑到潜在危险因素在航拍图像上占比小、易被错误分割的问题,提出了小目标特征提取模块(small target feature capture module,STFCM),通过计算不同尺度特征的相似性并进行权重分配,强化小目标特征的表达。考虑到安全区域与危险区域边界混淆会导致无人机降落存在巨大风险,提出了边界特征融合模块(boundary feature fusion module,BFFM),将浅层网络由拉普拉斯卷积得到的边界信息与深层网络的语义信息进行特征融合,引入注意力机制,增强边界区域特征的表达。通过对分割得到的图像进行模糊推理,从而精确识别应急降落地点。所提算法在公开数据集Semantic Drone和AeroScapes上与最先进的算法进行了广泛的对比实验,mIoU提升1.72个百分点和3.89个百分点,实时分割速度达到210 FPS,选址的速度达到58.62 ms,实现了无人机在复杂情况下的应急降落选址。

关键词： 数据传输   深度强化学习算法   FPGA   可靠传输   DDPG算法   千兆以太网  

摘要： 针对目前数据传输系统可靠性差、传输速率低的情况,利用FPGA和UDP协议设计了一款数据传输系统。系统采用FPGA为主控芯片,Flash为存储介质,通过上位机发送指令控制系统进行数据的存取,采用千兆以太网进行数据通信与指令接收,增加了数据重传机制以及流量控制模块,以保证数据高速可靠传输。为提高带宽利用率、降低网络时延,加入了改进的深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)进行拥塞控制。实验测试结果表明,采用该算法能够显著降低网络时延,系统传输速率可达912 Mb/s,且系统可靠性高、成本低,具有移植性和实际的推广价值,也便于升级维护。

关键词： 改进YOLOv4算法   铁路   轨道形变   智能检测  

摘要： 随着国家城市化建设的加快,铁路运输在城市化发展中扮演着重要的角色,为了防止铁轨形变带来不必要损失。研究针对这些问题,构建了改进YOLOv4算法的铁轨形变检测模型。首先在YOLOv4中构建模型,然后在此基础上进行优化,最后利用数据集训练。将模型与卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、深度置信网络(Deep Belief Nets,DBN)进行误差对比时,模型方法的误差在[0.018,-0.019]之间,准确度最高。同时利用YOLOv4和MobileNet三代改进的YOLOv4模型去验证所选用模型的可靠性。其中V3-YOLOv4的F1平均值为64.12%;迭代训练中每次迭代耗时为前五十次3 min46 s,后五十次4 min16 s,在四种模型中均为最佳。这说明研究提出的模型在轨道形变智能检测中具有较高准确性的同时,还能够提高检测的效率。为铁轨形变检测提供了一种新的思路。