检索结果-内蒙古大学图书馆

红外与激光工程 2021年第11期50卷 192-198页

作者：努尔兰·吐尔达洪祝连庆陈广伟李慧宇祝静北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室北京100016 北京信息科技大学光电测量技术与仪器教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学北京市光电测量技术重点实验室北京100192

提高小型化无自旋交换原子磁力仪的灵敏度是目前弱磁探测研究的难点问题,为解决这个难题提出一种基于法布里-珀罗腔的增敏气室结构。通过法布里-珀罗腔谐振原理和激光传输矩阵,在理论分析与数值计算方面对出射激光的光旋角倍增效果进行... 详细信息

提高小型化无自旋交换原子磁力仪的灵敏度是目前弱磁探测研究的难点问题,为解决这个难题提出一种基于法布里-珀罗腔的增敏气室结构。通过法布里-珀罗腔谐振原理和激光传输矩阵,在理论分析与数值计算方面对出射激光的光旋角倍增效果进行了研究。理论和仿真结果表明,随着激光在腔内往返传输次数的增加,倍增因子在初始阶段近线性增长然后缓慢趋于一个最大值,该最大值在理想状态下为16且由腔的结构参数决定。另外,碱金属原子自旋碰撞导致的吸收和腔体失谐会以不同的方式降低倍增因子,仿真结果表明:当失谐量为π/32时,倍增因子减少幅度接近50%。提出的这种腔增强型气室结构易于集成,为提高原子磁力仪的灵敏度和深入理解碱金属气室内的自旋碰撞提供了新的思路。

关键词：法布里-珀罗腔弱磁探测增敏倍增因子

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基于跨批次存储预训练的素描人脸识别方法

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计算机工程与应用 2023年第3期59卷 175-183页

作者：邵玉颖曹林康峻宋沛然杜康宁郭亚男北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学光电测量技术与仪器教育部重点实验室北京100101 中国科学院空天信息创新研究院北京100080

素描人脸识别技术在刑侦领域应用广泛,有助于缩小嫌疑人的搜寻范围。由于素描人脸样本数量不足,导致经典的深度学习模型无法达到理想的识别精度。针对此问题,提出一种基于跨批次预训练的素描人脸识别方法,通过在有限素描人脸数据集进行... 详细信息

素描人脸识别技术在刑侦领域应用广泛,有助于缩小嫌疑人的搜寻范围。由于素描人脸样本数量不足,导致经典的深度学习模型无法达到理想的识别精度。针对此问题,提出一种基于跨批次预训练的素描人脸识别方法,通过在有限素描人脸数据集进行跨批次预训练的方式缓解训练样本稀缺问题,从而提高人脸识别模型的泛化能力。该方法通过跨批次存储机制缓解GPU存储限制扩大单批次预训练样本数量,从而获得更优的模型初始参数,并在其基础上根据三元组损失进一步优化模型,以提升网络性能。提出的方法在UoM-SGFS素描人脸数据集上的Rank-1识别精度为72.53%,在PRIP-VSGC数据集上Rank-10识别精度为62.47%。相比CDAN、DANN、SSD等方法识别率有显著提高。

关键词：跨批次存储素描人脸识别预训练样本稀缺批次大小

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基于改进EMD方法的FBG传感网络光谱基线校正研究

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仪器仪表学报 2022年第1期43卷 190-197页

作者：吕峥庄炜吴越张旭祝连庆北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100016 北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室北京100016 北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100192 北京市光电测试技术重点实验室北京100192

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感网络中,由于环境条件导致的光谱信号基线漂移问题,本文提出一种基于改进经验模态分解(EMD)的光谱信号校正方法。用该方法对仿真数据处理,处理后光谱可通过设置阈值划分出各FBG反射峰区,验证了改进EMD方法的... 详细信息

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感网络中,由于环境条件导致的光谱信号基线漂移问题,本文提出一种基于改进经验模态分解(EMD)的光谱信号校正方法。用该方法对仿真数据处理,处理后光谱可通过设置阈值划分出各FBG反射峰区,验证了改进EMD方法的可行性。通过实验采集在光纤通路损耗及端面反射影响下、产生基线漂移情况的FBG传感网络光谱信号,并使用改进EMD法、小波软阈值法和惩罚最小二乘法进行实时的光谱校正处理,运用高斯非线性拟合法计算正常和校正后光谱的各FBG中心波长。结果显示,运用改进EMD法校正后计算的各FBG中心波长,传感信号存活率分别提高48.9%和61.6%,平均偏差和偏差标准差最小,分别为4.33、6.28和6.01、6.58 pm。该方法校正后的光谱信号能为物理量检测提供可靠信息。

关键词： FBG传感网络光谱信号校正改进EMD方法阈值

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基于深度学习的机翼蒙皮载荷计算方法

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电子测量与仪器学报 2022年第4期36卷 1-8页

作者：刘佳玮于明鑫祝连庆夏嘉斌闫光梁生珺北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室北京100016 北京信息科技大学北京市光电测试技术重点实验室北京100192 北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室北京100016

针对传统的载荷标定方程计算机翼蒙皮载荷精度低的问题,提出了一种基于深度学习的机翼蒙皮载荷计算新方法。考虑真实机翼蒙皮受力复杂,首先建立了机翼蒙皮试验件模型,使用Ansys仿真软件对试验件进行有限元分析,获得应变与载荷仿真数据,... 详细信息

针对传统的载荷标定方程计算机翼蒙皮载荷精度低的问题,提出了一种基于深度学习的机翼蒙皮载荷计算新方法。考虑真实机翼蒙皮受力复杂,首先建立了机翼蒙皮试验件模型,使用Ansys仿真软件对试验件进行有限元分析,获得应变与载荷仿真数据,并对仿真数据进行数据清洗与预处理;其次,构建深度神经网络模型,将应变与载荷作为神经网络模型的输入与输出值,采用Adam算法优化提出的载荷计算模型;最后,在测试集上对载荷值进行预测,使用平均相对误差与绝对值差作为评价指标。实验结果显示,基于深度学习的载荷计算方法在小载荷数据上平均绝对误差为0.081 N,在正常载荷数据上的平均相对误差为0.0638%;与传统载荷计算方法比较,本文提出的新方法计算的载荷精度明显优于传统方法。

关键词：机翼蒙皮载荷计算深度学习应变载荷标定方程

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基于神经网络的星敏支架指向倾角监测方法

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电子测量与仪器学报 2022年第11期36卷 1-8页

作者：宋健峰祝连庆于明鑫宋言明张旭北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室北京100016 北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室北京100016 北京信息科技大学北京市光电测试技术重点实验室北京100192

针对星敏支架热致变形导致其指向精度降低的问题,提出了一种基于神经网络的指向倾角监测方法。首先,分析星敏支架结构特征,搭建星敏支架指向倾角预测系统,采集星敏支架结构形变和倾角变化数据,并对实验数据进行预处理;其次,构建深度神... 详细信息

针对星敏支架热致变形导致其指向精度降低的问题,提出了一种基于神经网络的指向倾角监测方法。首先,分析星敏支架结构特征,搭建星敏支架指向倾角预测系统,采集星敏支架结构形变和倾角变化数据,并对实验数据进行预处理;其次,构建深度神经网络模型,将星敏支架模型各测量点的应变信息作为输入变量,并使用Adam优化算法更新网络参数,经训练迭代后得到指向倾角预测模型;然后针对传统深度神经网络收敛速度慢、容易产生局部最小值等局限性,使用遗传算法对深度神经网络的超参数进行优化,以提升神经网络的训练速度;最后使用测试集数据对星敏支架指向倾角变化进行预测,分析该模型在不同温度条件下对星敏支架指向倾角监测的准确率。实验结果表明,优化后深度神经网络模型的指向倾角预测方法的平均误差为0.20″,且倾角预测精度明显优于传统算法,证明利用深度学习方法实现星敏支架指向倾角监测具有可行性。

关键词：星敏支架形变监测深度学习倾角预测

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基于双AWG的新型FBG连续解调方法研究

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电子测量与仪器学报 2022年第9期36卷 159-166页

作者：姬星辰袁配吕峥庄炜祝连庆北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室北京100016 北京信息科技大学北京市光电测试技术重点实验室北京100192

为了实现基于阵列波导光栅(arrayed waveguide grating, AWG)的光纤布拉格光栅(fiber Bragg gratin, FBG)的连续解调,提出了一种使用两个AWG联合解调的方法。在一个AWG相邻两通道光谱中间插入另一个AWG对应通道的光谱,组成最小的光谱周... 详细信息

为了实现基于阵列波导光栅(arrayed waveguide grating, AWG)的光纤布拉格光栅(fiber Bragg gratin, FBG)的连续解调,提出了一种使用两个AWG联合解调的方法。在一个AWG相邻两通道光谱中间插入另一个AWG对应通道的光谱,组成最小的光谱周期;每次测量均从三通道中选择光强度最强的两个通道,利用相对光强解调算法,根据其波长—功率关系对FBG中心波长进行精确测量。使用两个100 GHz的AWG搭建了实验平台,并对温度传感器的解调进行研究。实验表明,在0.8 nm的系统最小动态范围周期内,实现了对FBG的连续精确解调,系统的解调线性度达0.999 1,波长精度达±4 pm。对数据和实验结果进行数学分析,可以将C波段范围分成多个波长周期,系统可以实现在C波段40 nm全周期范围内对单个FBG的连续解调。该方法不但可以实现在C波段范围内基于AWG对FBG的连续解调,使得运用FBG可以连续感测外界物理量变化,提高了系统的实用性。而且,该方法能够准确解调出波长信息,为实现对FBG的连续精确解调提供了借鉴信息,有利于进一步扩大FBG的应用领域。

关键词：光纤布拉格光栅连续解调双阵列波导光栅相对光强解调

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FBG-FP的应变与温度解耦方法研究

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激光与红外 2023年第3期53卷 424-430页

作者：钱昱名张钰民孙亚丽吴越庄炜祝连庆北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室北京100016 北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室北京100192

光纤光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)的温度与应变交叉敏感问题在实际工程应用中至关重要。本文提出了一种采用级联FBG的法布里-珀罗(FBG-Fabry-Perot,FBG-FP)传感器进行温度与应变同时测量的方法。级联FBG阵列由氩离子紫外激光器基于相... 详细信息

光纤光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)的温度与应变交叉敏感问题在实际工程应用中至关重要。本文提出了一种采用级联FBG的法布里-珀罗(FBG-Fabry-Perot,FBG-FP)传感器进行温度与应变同时测量的方法。级联FBG阵列由氩离子紫外激光器基于相位掩模板方法制作,其形成的FP干涉峰和光栅反射谱包络可以实现温度与应变的解耦。在不同的温度条件下,由FBG-FP反射谱包络10 dB带宽所对应中心波长值可得FBG-FP的温度灵敏度系数为9.5 pm/℃。分别在无应力、有应力且恒温条件下,通过解读FP干涉峰的波长变化得到该级联FBG-FP的温度和应变灵敏度系数分别为9.1 pm/℃和1.03 pm/με。实测的温度与应变值可由干涉峰波长、反射谱包络与温度、应变的函数关系求得。结果表明该FBG-FP可以实现温度与应变的同时测量。

关键词：法布里-珀罗应力温度级联布拉格光纤光栅解耦

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复合作业模式下基于A*-PPO算法的AGV调度

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计算机集成制造系统 2025年

作者：汪国安王红军马宁张明亮北京信息科技大学机电工程学院北京信息科技大学高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京无线电测量研究所

自动导引车(Automated Guided Vehicle，AGV)的调度效率在智能工厂物流运作中起着至关重要的作用。复合作业模式下，AGV需要连续完成多组任务，缩短总任务时间成为调度优化的核心。为此，提出了基于改进近端策略优化（A-star Proximal P... 详细信息

自动导引车(Automated Guided Vehicle，AGV)的调度效率在智能工厂物流运作中起着至关重要的作用。复合作业模式下，AGV需要连续完成多组任务，缩短总任务时间成为调度优化的核心。为此，提出了基于改进近端策略优化（A-star Proximal Policy Optimization，A*-PPO）算法的调度方法。首先，利用A*(A-star)算法在复杂车间环境中获取调度经验样本，初始化神经网络参数，结合Proximal Policy Optimization（PPO）算法训练智能体，以优化调度策略，实现AGV在最短时间内完成配送任务。实验结果证明，A*-PPO算法在调度效率上较传统方法显著提升。比优化后的双倍深度Q学习（D3QN）、Soft Actor Critic（SAC）和Trust Region Policy Optimization（TRPO）算法，收敛速度分别提高了7.9%、15.1%和24.2%。此外，实际工厂仿真结果表明，A*-PPO算法有效缩短了不同数量AGV在随机任务中的平均完成时间。

关键词：自动导引车复合作业模式调度优化近端策略优化算法强化学习

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用于手机非均匀分布热点的热电冷却系统设计

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制冷学报 2022年第5期43卷 49-55页

作者：张锦扬曹丽莉缪旻北京信息科技大学信息与通信工程学院光电测量技术与仪器教育部重点实验室北京100101

为解决智能手机使用的大功率芯片中非均匀分布热点的散热问题,本文采用手机芯片作为热源,利用软件使手机满载工作以模拟实际的高温场景,采用具有各向异性导热系数的导热层和用于小型散热系统的热沉以提高热电制冷器的制冷效率,在此基础... 详细信息

为解决智能手机使用的大功率芯片中非均匀分布热点的散热问题,本文采用手机芯片作为热源,利用软件使手机满载工作以模拟实际的高温场景,采用具有各向异性导热系数的导热层和用于小型散热系统的热沉以提高热电制冷器的制冷效率,在此基础上建立了制冷效率可控的热管理系统。此外,为减少热电制冷器热端的热量积累,设计了一种周期性电源控制器。结果表明:热管理系统将芯片温度从48℃降至34℃,提高了约20%的满载芯片利用率,有效提升了手机流畅度,为解决非均匀分布热点的散热问题提供了指导。

关键词：热电制冷器芯片热管理系统导热系数

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基于特征滤波的生成对抗网络素描人脸合成方法

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计算机应用与软件 2025年第2期42卷 241-247页

作者：员一南曹林康峻郭亚男杜康宁丰明博北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学光电测量技术与仪器教育部重点实验室北京100101 中国科学院空天信息创新研究院北京100080 北京市遥感信息研究所北京100192

素描人脸合成技术在各领域发挥着重要的作用。传统素描人脸合成方法生成的人脸轮廓清晰度不足,纹理模糊,轮廓内的面部特征细节有所缺失,同时,图像中还存在着明显的粗糙像素点。为了解决上述问题,在生成对抗网络的基础上提出了一种基于... 详细信息

素描人脸合成技术在各领域发挥着重要的作用。传统素描人脸合成方法生成的人脸轮廓清晰度不足,纹理模糊,轮廓内的面部特征细节有所缺失,同时,图像中还存在着明显的粗糙像素点。为了解决上述问题,在生成对抗网络的基础上提出了一种基于特征滤波的网络模型。该模型首先通过提取多层级面部特征丰富了人脸特征细节,然后通过外观滤波与纹理处理模块改善了人脸的外观轮廓与纹理表现,最后通过全变差损失函数减少了图像中的粗糙像素点,提高了图像整体清晰度。通过在CUFS和CUFSF人脸数据集上的实验,证明了该方法在丰富人脸特征、改善纹理细节、减少图像粗糙像素点等方面的有效性。

关键词：素描人脸合成生成对抗网络特征提取深度学习

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