检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感学报 2025年第2期29卷 472-481页

作者：孟治国赵瑞蔡占川张小平张渊智邹猛吉林大学地球探测科学与技术学院长春130026 武警工程大学信息工程学院西安710018 澳门科技大学月球与行星科学国家重点实验室中国澳门999078 中国科学院国家天文台北京100101 中国科学院大学天文与空间科学学院北京100049 吉林大学工程仿生教育部重点实验室长春130022

月表冷异常是月球科学研究关注的重要内容之一。相对于热红外冷点异常,本文基于嫦娥二号微波辐射计数据,结合月表Clementine UV-VIS、LRO Diviner和DEM数据,首次在莫斯科盆地发现并提出了低亮温差异常,并在史密斯海确认了低亮温差异常... 详细信息

月表冷异常是月球科学研究关注的重要内容之一。相对于热红外冷点异常,本文基于嫦娥二号微波辐射计数据,结合月表Clementine UV-VIS、LRO Diviner和DEM数据,首次在莫斯科盆地发现并提出了低亮温差异常,并在史密斯海确认了低亮温差异常的存在;以亮温差表现正常的嫦娥五号着陆区为参考,发现当前已知成分无法解释低亮温差异常的成因;通过对阿波罗盆地和巴尔默隐月海地区低亮温差异常的研究,发现造成低亮温差异常的物质很有可能来自撞击事件对月壳深部物质的挖掘,代表了月壳成分在纵向分布上的不均匀性。论文结果对进一步研究月球撞击演化历史和浅层月壳物质成分特征提供了新的重要参考。

关键词：低亮温差异常微波辐射计亮温月壤成分地质意义

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航天器自主智能运维技术进展

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宇航学报 2025年第2期46卷 215-231页

作者：王坤朋杨文昊李文博柴毅姚娟黄晓峰王彤西南科技大学信息工程学院绵阳621010 北京控制工程研究所北京100094 空间智能控制技术全国重点实验室北京100094 南京航空航天大学自动化学院南京211106 重庆大学自动化学院重庆400044 北京空间飞行器总体设计部北京100094

自主智能运维技术作为确保航天器在轨安全可靠、连续稳定运行的关键核心技术之一,是提升航天器自主生存能力和智能运行水平的重点发展方向。首先结合航天器的功能组成、运行环境及工作模式,深入梳理了航天器自主智能运维技术的内涵与独... 详细信息

自主智能运维技术作为确保航天器在轨安全可靠、连续稳定运行的关键核心技术之一,是提升航天器自主生存能力和智能运行水平的重点发展方向。首先结合航天器的功能组成、运行环境及工作模式,深入梳理了航天器自主智能运维技术的内涵与独特特点。随后,从自主状态感知、自主故障诊断、自主评估预测、自主运维决策及自主学习更新5个关键维度,系统综述了该技术领域的理论研究现状与实际应用案例。最后,针对当前面临的运维人员不可达、先验知识不完备、资源配置不充分等挑战,提炼并展望了跨时空数据融合、可信任可解释诊断、知识迁移预测、云边协同决策及持续增量学习等未来发展趋势,为航天器自主智能运维技术的进一步创新与应用提供了有力指导。

关键词：航天器自主智能运维自主状态感知自主故障诊断自主评估预测自主运维决策自主学习更新

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Residual Attention-BiConvLSTM:一种新的全球电离层TEC map预测模型

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地球物理学报 2025年第2期68卷 413-430页

作者：王浩然刘海军袁静乐会军李良超陈羿单维锋袁国铭防灾科技学院应急管理学院河北廊坊065201 防灾科技学院信息工程学院河北廊坊065201 中国科学院地质与地球物理研究所地球与行星物理院重点实验室北京100029

电离层总电子含量(TEC)预测对提高全球卫星导航系统(GNSS)的精度具有重要意义.现有的TEC map预测模型主要通过顺序堆叠时空特征提取单元来实现.这种模型搭建方法会因多个卷积层顺序堆叠而损失细粒度的TEC map的空间特征,导致模型精度不... 详细信息

电离层总电子含量(TEC)预测对提高全球卫星导航系统(GNSS)的精度具有重要意义.现有的TEC map预测模型主要通过顺序堆叠时空特征提取单元来实现.这种模型搭建方法会因多个卷积层顺序堆叠而损失细粒度的TEC map的空间特征,导致模型精度不够;还会由于多层堆叠导致梯度消失或梯度爆炸问题.本文借鉴残差注意力(Residual Attention)的思想,在TEC map预测模型中增加了残差注意力模块,提出了Residual Attention-BiConvLSTM模型.该模型中的残差注意力模块能同时提取粗、细粒度空间特征,并对其进行加权.本文在全球TEC map数据上与ConvLSTM、ConvGRU、ED-ConvLSTM和C1PG进行了对比实验.实验结果表明,本文所提出的Residual Attention-BiConvLSTM模型的RMSE、MAE、MAPE和R^(2)在太阳活动高年和年均优于对比模型.本文还在一次磁暴事件中对比了5种模型的预测效果.实验结果表明,大磁暴发生时,本文模型与C1PG相近,优于其他3种对比模型.本文的研究工作为电离层map预测模型搭建提供一个新思路.

关键词：电离层TEC map预测残差注意力模块 Residual Attention-BiConvLSTM 时空预测模型

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面向数据丢失的极大规模天线阵列近场信道估计方法

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无线电通信技术 2025年第1期51卷 20-28页

作者：王韵唐袁行方时艺轩汤宇欣苗红霞彭木根北京邮电大学信息与通信工程学院网络与交换技术国家重点实验室北京100876

6G技术采用更高的频段和更大规模的天线阵列以提升通信速率、分辨率、系统容量等指标。这些技术的应用扩大了辐射近场范围,极大规模天线阵列中的天线元件激增,空域采集数据量的增加使得信道估计的复杂度提高;极大规模阵列更易出现数据... 详细信息

6G技术采用更高的频段和更大规模的天线阵列以提升通信速率、分辨率、系统容量等指标。这些技术的应用扩大了辐射近场范围,极大规模天线阵列中的天线元件激增,空域采集数据量的增加使得信道估计的复杂度提高;极大规模阵列更易出现数据丢失的问题。因此,数据不完整情况下的低复杂度信道估计成为亟待解决的难题。针对此问题,论证了近场信道在分数傅里叶变换域的稀疏性,基于压缩采样匹配追踪(Compressed Sampling Matching Pursuit,CoSaMP)算法提出了一种低复杂度的信道估计方法。分析了所提算法性能,给出了克拉美罗界(Cramér-Rao Bound,CRB)。借助大量仿真实验分析了信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)、丢失率、稀疏度对算法性能的影响,与正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)等算法进行对比,验证了所提方法的正确性与有效性。相较于已有研究,所提方法考虑了数据丢失的因素,对于推动未来无线通信系统的发展具有重要的理论和实际意义。

关键词：极大规模天线阵列数据丢失信道估计分数傅里叶变换压缩采样匹配追踪

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数字比例交流电桥关键技术研究

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计量学报 2025年第1期46卷 30-35页

作者：王智炜李琛恭杨雁黄璐燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 中国计量科学研究院北京100029 国家市场监督管理总局重点实验室(电学量子基准) 北京100029

基于一种电桥自动辅助平衡算法,对数字比例交流电桥装置进行了改进。改进的数字比例交流电桥能够有效减小中心支路电位对测量结果的影响,实现了自动化快速测量。引入高精度电压跟随器实现模拟开关与桥路、采集卡的有效隔离以提升测量精... 详细信息

基于一种电桥自动辅助平衡算法,对数字比例交流电桥装置进行了改进。改进的数字比例交流电桥能够有效减小中心支路电位对测量结果的影响,实现了自动化快速测量。引入高精度电压跟随器实现模拟开关与桥路、采集卡的有效隔离以提升测量精度。对采集卡采集到的电压比例进行修正,修正后的电压相对比例误差小于10μV/V。将改进型数字比例交流电桥装置与传统四端对交流电阻电桥进行对比实验,在典型频率下数字比例交流电桥的测量不确定度优于1×10^(-5)。

关键词：电学计量交流电阻数字比例交流电桥自动平衡

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改进Yolov5s的木材表面缺陷实时检测方法

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林产工业 2025年第1期62卷 64-71页

作者：荣强田启川谭润北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京100044

提出了一种改进Yolov5s的木材缺陷实时检测方法,该方法首先替换了Yolov5s网络中计算量开销占比较大的主干结构,实现了轻量化改进,提升了网络速度。其次,对网络颈部中的C3模块进行双通道注意力机制改进,有效提升了模型对缺陷部位的关注度... 详细信息

提出了一种改进Yolov5s的木材缺陷实时检测方法,该方法首先替换了Yolov5s网络中计算量开销占比较大的主干结构,实现了轻量化改进,提升了网络速度。其次,对网络颈部中的C3模块进行双通道注意力机制改进,有效提升了模型对缺陷部位的关注度,减少了背景的干扰。成功构建了一种重颈部轻主干的轻量化模型LW-Yolov5。最后,通过构建损失函数,使用双重知识蒸馏策略对新模型进行训练。结果表明:新模型的计算量和参数量分别减少了52.8%和49.5%,CPU推理速度提高了31.6%,检测速度为20.4 FPS,GPU检测速度达到了137 FPS,模型体积仅为7.1 MB,更易于部署,且快速性优于当前主流的单阶段检测网络。在大规模木材缺陷数据集上的平均检测精度mAP为82.5%,检测精度较高。

关键词：木材缺陷缺陷检测 Yolov5算法轻量化网络知识蒸馏

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改进注意力混合自动编码器视频异常检测研究

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计算机工程与科学 2025年第1期47卷 130-139页

作者：陈兆波张琳马晓轩北京建筑大学电气与信息工程学院北京102616 北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京102616

视频异常检测是计算机视觉领域的重要研究内容之一,广泛应用于交通、公共安全等领域。然而,目前视频异常检测领域存在单个预测模型易受噪声干扰、单个重构模型存在泛化异常等问题。为了解决这些问题,提出了一种结合重构和预测模型的视... 详细信息

视频异常检测是计算机视觉领域的重要研究内容之一,广泛应用于交通、公共安全等领域。然而,目前视频异常检测领域存在单个预测模型易受噪声干扰、单个重构模型存在泛化异常等问题。为了解决这些问题,提出了一种结合重构和预测模型的视频异常检测方法。在正常光流数据上训练具有注意力机制和内存增强模块的重构网络,再将重构后的光流和原始视频帧同时输入未来帧预测网络中,以重构光流为条件辅助帧预测网络更好地生成未来帧。为了提取更有效的特征,提出了一种残差卷积注意力模块SRCAM以促进重构和预测网络在全局和局部层面有效学习潜在空间的特征表示,从而增强模型对视频中异常事件的检测能力,提高模型的鲁棒性。通过在UCSD Ped2和CUHK Avenue这2个常用的视频异常检测数据集上进行的广泛的实验评估,表明了所提方法的有效性。

关键词：视频异常检测注意力机制流重构帧预测自动编码器

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零记忆增量学习的复合有源干扰识别

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 188-200页

作者：吴振华崔金鑫曹宜策张强张磊杨利霞安徽大学信息材料与智能感知安徽省实验室合肥230601 中国电子科技集团公司第三十八研究所合肥230088 天基综合信息系统全国重点实验室北京100094 中山大学电子与通信工程学院深圳518107

非完备、高动态有源干扰对抗作战环境下,现阶段针对库内多类型单一有源干扰样本所优化训练的静态模型,在面对库外类型多样、参数多变、组合方式多元的复合干扰时,模型无法快速更新且难以应对测试样本数非均衡问题。针对此问题,该文提出... 详细信息

非完备、高动态有源干扰对抗作战环境下,现阶段针对库内多类型单一有源干扰样本所优化训练的静态模型,在面对库外类型多样、参数多变、组合方式多元的复合干扰时,模型无法快速更新且难以应对测试样本数非均衡问题。针对此问题,该文提出一种基于零记忆增量学习的雷达复合有源干扰识别方法。首先,利用元学习训练模式对库内单一干扰进行原型学习,训练出高效的特征提取器,使其具备对库外复合干扰特征有效提取能力。进而,基于超维空间和余弦相似度计算,构建零记忆增量学习网络(ZMILN),将复合干扰原型向量映射到超维空间并存储,从而实现识别模型动态更新。此外,为解决样本数非均衡下复合干扰识别问题,设计直推式信息最大化(TIM)测试模块,通过在互信息损失函数中加入散度约束,对识别模型进一步强化训练以应对非均衡测试样本。实验结果表明,该文所提方法在非均衡测试条件下对4种单一干扰和7种复合干扰进行增量学习后,平均识别准确率达到了93.62%。该方法通过对库内多类型单一干扰知识充分提取,实现对多种组合条件下库外复合干扰的快速动态识别。

关键词：雷达有源干扰零记忆增量学习非均衡直推式信息最大化复合干扰识别

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复杂环境下多传感器系统分布式安全融合估计

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中国惯性技术学报 2025年第3期33卷 301-308页

作者：仇海涛李宇轩朱翠北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京102206 北京经纬恒润科技股份有限公司北京100191 北京信息科技大学信息与通信工程学院北京102206

针对带有欺骗攻击和信道资源受限等复杂环境下的线性时不变多传感器系统,提出了一种具有事件触发的分布式安全融合估计算法。根据测量值所含信息量和攻击检测需求设计事件触发机制,确定是否更新局部估计并传输至融合中心;同时设计自适... 详细信息

针对带有欺骗攻击和信道资源受限等复杂环境下的线性时不变多传感器系统,提出了一种具有事件触发的分布式安全融合估计算法。根据测量值所含信息量和攻击检测需求设计事件触发机制,确定是否更新局部估计并传输至融合中心;同时设计自适应阈值,其可以随系统预设的虚警率和事件触发率自适应地变化。在此基础上,提出了一种分布式安全融合估计算法,并证明了全局估计误差的有界性。为了验证所提算法的有效性,进行了仿真实验。实验结果表明,相比于不考虑事件触发机制的融合估计算法和基于标准卡方检测的融合估计算法,所提算法水平位置和垂直位置的平均估计精度分别提高了50%、63%、45%和34%、46%、28%。

关键词：多传感器系统欺骗攻击事件触发融合估计

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基于无锚深度卷积神经网络的月表小尺度撞击坑自动识别

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遥感学报 2025年第2期29卷 429-441页

作者：张梓璇杨俊涛李林张硕伟杨子毅马月超中国地质大学(武汉)资源学院武汉430074 山东科技大学测绘与空间信息学院青岛266590 北京控制工程研究所空间光电测量与感知实验室北京100190 山东科技大学地球科学与工程学院青岛266590

撞击坑作为月球表面上最典型和最常见的地貌单元,其形态特征和空间分布记录着月球的演化历史、气候形成以及月球表面年代。由于撞击坑边缘模糊、撞击坑嵌套等现象,导致撞击坑(尤其是小尺度撞击坑)自动识别仍存在识别精度不高、大尺度撞... 详细信息

撞击坑作为月球表面上最典型和最常见的地貌单元,其形态特征和空间分布记录着月球的演化历史、气候形成以及月球表面年代。由于撞击坑边缘模糊、撞击坑嵌套等现象,导致撞击坑(尤其是小尺度撞击坑)自动识别仍存在识别精度不高、大尺度撞击坑中的小尺度撞击坑难以不易识别等问题。因此,针对小尺度撞击坑数量众多且不易识别,以及嵌套撞击坑识别等问题,本文提出了一种基于迁移学习策略的无锚深度卷积神经网络月表小尺度撞击坑自动识别方法,来自动定位和识别撞击坑。该方法在堆叠沙漏网络生成的高分辨率特征图上直接回归出撞击坑的中心及其大小,并且无需使用非极大值抑制等后处理操作,实现了不同类型撞击坑的自动识别。同时,采用迁移学习的思想进行训练,为模型训练赋予一定的优化参数,使其并非从头开始训练,从而使模型具备更高的可靠性和稳健性。文中选择虹湾和风暴洋月表地区的影像进行实验验证,并与其现有人工标注的Robbins撞击坑数据库进行定量与定性评估,结果表明本文设计的自动识别模型能有效地实现撞击坑提取,且一定程度上解决了嵌套撞击坑中小尺度撞击坑的识别。

关键词：撞击坑提取智能识别深度学习目标识别虹湾地区风暴洋地区

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