检索结果-内蒙古大学图书馆

本文提出非视距场景下的无接触式人体生命体征感知方法,将可重构智能超表面与人体无线感知技术相结合,利用可重构智能超表面对电磁波的灵活调控能力,实现有障碍物遮挡情况下的人体生命体征监测.本文首先通过视觉辅助机制,利用Yolo-v7深度学习模型,实现人体目标的定位.在此基础上,可重构智能超表面根据人体位置估计结果进行编码优化,进而改变感知信号传播路径,实现非视距场景下的人体感知;同时,本文针对传统变分模态分解算法在人体生命体征感知方面的不足,进一步提出一种基于滤波的变分模态分解算法,实现人体呼吸、心跳速率的精准估计.实验结果表明,视觉辅助模块可以准确定位人体胸腔所在位置,从而使可重构智能超表面能够精准调控电磁波束,使感知信号聚焦于人体.所提出的基于滤波的变分模态分解算法可以实现人体生命体征精准估计,其呼吸和心跳平均估计误差分别为0.6 RPM和5.3 BPM.与此同时,进一步分析与讨论也证明了基于可重构智能超表面的感知方案在非视距场景下进行人体生命体征感知的有效性和准确性.

关键词：可重构智能超表面非视距感知人体无线感知生命体征探测变态模式分解视觉辅助

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基于自适应MCMC的鲁棒因子图优化组合导航算法

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仪器仪表学报 2025年第2期46卷 81-91页

作者：陈熙源崔天昊钟雨露东南大学仪器科学与工程学院南京210096

在城市峡谷环境中,GNSS多径效应与非视距现象严重,会极大影响GNSS的定位精度,进而影响INS/GNSS组合导航系统的定位效果。然而传统的INS/GNSS组合导航系统无法确定在城市峡谷环境中快速变化的GNSS量测噪声,为保证组合导航系统的抗差性能... 详细信息

在城市峡谷环境中,GNSS多径效应与非视距现象严重,会极大影响GNSS的定位精度,进而影响INS/GNSS组合导航系统的定位效果。然而传统的INS/GNSS组合导航系统无法确定在城市峡谷环境中快速变化的GNSS量测噪声,为保证组合导航系统的抗差性能和估计精度,针对传统因子图优化算法中量测噪声协方差矩阵不准确带来状态估计精度下降的问题,提出了一种基于自适应MCMC的鲁棒因子图优化组合导航算法。首先,基于先验和后验两阶段将自适应MCMC引入因子图优化框架,在先验中通过MCMC算法将对后验概率采样转化为对先验概率和似然概率的乘积进行采样,并引入自适应策略提高采样效率,得到后验概率对应的样本集。在后验中,通过KL散度最小化近似后验和真实后验,从而精确估计GNSS时变量测噪声协方差;其次,引入新息χ^(2)检测算法,通过构建假设检验统计量和量测异常边界值来检测和剔除粗差。所提方法在减小粗差干扰的同时能有效估计GNSS时变量测噪声。由INS/GNSS组合导航的仿真和现场实验表明,所提方法相比普通因子图优化算法和基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化算法在水平定位均方根误差上分别减小了20.4%、11.9%和71.6%、25.2%,具有较好的鲁棒性。

关键词：组合导航因子图优化自适应MCMC 新息χ^(2)检测算法

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基于语义辅助的强度扫描上下文回环检测方法

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仪器仪表学报 2025年第2期46卷 292-304页

作者：刘名星徐晓苏东南大学仪器科学与工程学院南京210096

在同步定位与建图(SLAM)中,回环检测是提高定位精度的重要环节。通过识别回环并校正累计误差,能够有效增强定位的精度和稳定性。然而,目前大多数基于LiDAR的回环检测方法主要依赖坐标和反射强度等低层次特征来构建描述子,未能充分利用... 详细信息

在同步定位与建图(SLAM)中,回环检测是提高定位精度的重要环节。通过识别回环并校正累计误差,能够有效增强定位的精度和稳定性。然而,目前大多数基于LiDAR的回环检测方法主要依赖坐标和反射强度等低层次特征来构建描述子,未能充分利用场景中的语义信息,从而在复杂场景中面临精度和可靠性不足的问题。针对这一不足,提出了一种基于语义辅助的强度扫描上下文方法,以弥补现有方法的局限性。首先,该研究方法利用ICP算法对两帧点云进行粗配准,减少角度和位移对回环检测的影响。在此基础上,将语义信息与点云的几何信息及强度信息相结合,构建多层级特征的全局描述子。最后,通过描述子相似度计算判断回环是否存在,从而实现更可靠的回环检测。在公开数据集KITTI上的实验结果表明,该研究方法的最大F_(1)分数较scan context算法提升了19.71%,平均均方根误差较lego-loam算法降低了36%。此外,在校园环境的实测结果显示,该研究方法的最大F_(1)分数较lio-sam算法提升了19.23%,较lego-loam算法提升了70.62%;平均均方根误差较lio-sam算法降低了56.68%,较lego-loam算法降低了20.7%。这些结果表明,该研究方法不仅能够有效提升回环检测的准确性,还能在多样化场景下展现出更强的鲁棒性。通过引入语义信息,该研究显著改善了描述子在复杂场景中的区分能力,为SLAM技术的发展提供了新的思路和方法支持。

关键词：同步定位与建图回环检测语义分割描述子

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基于平面特征的地面机器人雷达-惯性里程计外参标定方法

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仪器仪表学报 2025年第2期46卷 344-354页

作者：任家卫徐晓苏东南大学仪器科学与工程学院南京210096

准确可靠的传感器外参标定方法是雷达-惯性融合系统实现高精度定位与导航的关键,然而,现有的标定方法大多依赖于惯性传感器三轴激励的获取,当雷达和惯性传感器安装在运动受限的地面机器人上时,现有的标定方法性能下降甚至无法标定。为... 详细信息

准确可靠的传感器外参标定方法是雷达-惯性融合系统实现高精度定位与导航的关键,然而,现有的标定方法大多依赖于惯性传感器三轴激励的获取,当雷达和惯性传感器安装在运动受限的地面机器人上时,现有的标定方法性能下降甚至无法标定。为了解决这一问题,提出了一种基于雷达点云平面特征的地面机器人雷达-惯性里程计外参标定方法。该方法首先利用雷达点云中的平面特征建立残差,通过最小化雷达点到平面的距离迅速将外参收敛至较小的误差范围内。随后,基于八叉树结构,结合雷达点云的空间占用信息,进一步优化外参。最后利用地面分割算法将地面约束纳入标定过程,对平面运动时Z轴方向上无法约束的误差进行修正,从而获得完整的六自由度外参。实验结果表明,该方法在两组开源数据集上的标定精度显著优于其他算法,旋转角平均误差分别降低43.73%及36.47%,位移平均误差分别降低了76.33%及41.52%。在实车验证实验中,该方法在平地、崎岖不平的地形、狭窄的通道等各种场景中均成功完成标定,进一步验证了该方法在实际环境中的可靠性与鲁棒性。在定位精度分析实验中,以本研究标定结果为初参的FAST-LIO2算法的绝对轨迹均方根误差降低了6.54%左右,证明了该方法的实用性和准确性。

关键词：雷达-惯性里程计平面约束地面机器人标定传感器融合

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基于非稳态MAB的低地球轨道卫星系统异构用户接入方法

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通信学报 2025年第3期46卷 212-220页

作者：林敏孙昊赵柏郭焱杨绿溪南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 东南大学信息科学与工程学院江苏南京211189

针对吞吐量敏感用户和时延敏感用户同时接入低地球轨道卫星系统的场景,提出了一种基于非稳态多臂赌博机(MAB)的非正交多址接入(NOMA)接入方法,以提高系统的频谱效率和异构用户的接入灵活性。首先,在构建联合效用函数以同时考虑时延敏感... 详细信息

针对吞吐量敏感用户和时延敏感用户同时接入低地球轨道卫星系统的场景,提出了一种基于非稳态多臂赌博机(MAB)的非正交多址接入(NOMA)接入方法,以提高系统的频谱效率和异构用户的接入灵活性。首先,在构建联合效用函数以同时考虑时延敏感用户信息年龄(AoI)和吞吐量敏感用户传输速率需求的基础上,建立以联合效用函数最大化为目标,以速率门限和数据包缓存时间为约束条件的优化问题。由于传统的凸优化方法无法进行求解,在采用波束成形抑制组间干扰的基础上,提出了基于非稳态MAB的动态接入方案,实现异构用户的智能配对与调度,以及可靠接入。最后,计算机仿真验证了所提方法的可靠性和优越性,并进一步分析了折扣因子和数据包缓存门限值对系统性能的影响。

关键词：低地球轨道卫星系统非正交多址接入信息年龄非稳态多臂赌博机

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基于IDANN的跨工况齿轮箱故障诊断

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振动与冲击 2025年第9期44卷 282-289页

作者：赵玲邹杰秦佳继王航重庆交通大学信息科学与工程学院

迁移学习的方法在解决齿轮箱无监督故障诊断问题上取得了极大的进展。然而，由于齿轮箱数据分布差异、噪声和干扰以及模型的局限性影响，大多方法在面对复杂的齿轮箱数据集迁移效果不佳，同时对于网络输入的可解释性研究仍然很少。提出... 详细信息

迁移学习的方法在解决齿轮箱无监督故障诊断问题上取得了极大的进展。然而，由于齿轮箱数据分布差异、噪声和干扰以及模型的局限性影响，大多方法在面对复杂的齿轮箱数据集迁移效果不佳，同时对于网络输入的可解释性研究仍然很少。提出了一种改进的域对抗网络(improve domain-adversarial neural network, IDANN)。首先，使用改进的时频网络作为特征提取器，在信号输入网络的时候提供可解释性和降噪功能；然后，在域对抗网络中添加目标域的类级对齐方法，使用两个分类器来检测靠近决策边界的目标样本，以增强迁移性能。在东南大学齿轮箱和跨座式单轨齿轮箱数据集上验证了IDANN的有效性和可靠性，并在凯斯西储大学轴承数据集上测试IDANN在噪声条件下的性能，试验证明IDANN具有优秀的诊断性能和鲁棒性。

关键词：迁移学习可解释网络跨工况故障诊断

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面向动态数据的联合自表示子空间聚类方法

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模式识别与人工智能 2025年第1期38卷 68-81页

作者：张汉涛赵杰煜叶绪伦宁波大学信息科学与工程学院宁波315211

自表示子空间聚类方法在高维数据处理中表现优秀,已成为该领域的关键技术之一.然而,传统的自表示模型通常假设数据集是静态的,难以适应动态、连续到达的数据流,会导致新旧数据存在特征异构、新到样本可能包含未知新类别等情况.因此,文... 详细信息

自表示子空间聚类方法在高维数据处理中表现优秀,已成为该领域的关键技术之一.然而,传统的自表示模型通常假设数据集是静态的,难以适应动态、连续到达的数据流,会导致新旧数据存在特征异构、新到样本可能包含未知新类别等情况.因此,文中提出联合自表示子空间聚类方法(Joint Self-Expressive Subspace Clustering Method,JSSC),可适应数据流的连续到达.JSSC结合联合自表示特征学习模块和新类别样本处理模块,有效聚类新类别样本,同时确保已有类别的聚类性能不受影响.此外,该方法利用深度自动编码器学习子空间基,实现直观、可解释的表示,并通过成对目标和正则化项,同时管理已知类别和新兴类别.基准数据集上的实验表明,JSSC在聚类任务中表现较优,尤其是在处理动态数据中的新类别方面.

关键词：子空间聚类自表示学习子空间基动态数据

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基于ALPFT参数估计的运动目标高分辨率成像

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航空学报 2025年第1期46卷 253-267页

作者：贺靖谭鸽伟华侨大学信息科学与工程学院厦门361021

针对调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)对地面恒加速运动目标的运动参数估计及高分辨率成像问题展开研究。首先,建立FMCW SAR系统下的运动目标回波模型,提出自适应局部多项式傅里叶变换(ALPFT)对高达四阶的多普勒相位进行估计。其次,通... 详细信息

针对调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)对地面恒加速运动目标的运动参数估计及高分辨率成像问题展开研究。首先,建立FMCW SAR系统下的运动目标回波模型,提出自适应局部多项式傅里叶变换(ALPFT)对高达四阶的多普勒相位进行估计。其次,通过广义Keystone变换和Hough变换对距离徙动项进行校正,同时完成运动目标的速度信息估计。最后,通过补偿高阶多普勒相位以及方位重采样操作,实现对非中心目标的剩余空变相位的补偿,使场景中所有运动目标聚焦效果良好。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：调频连续波合成孔径雷达恒加速运动目标参数估计自适应局部多项式傅里叶变换广义Keystone变换 Hough变换方位重采样

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