检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机仿真 2022年第9期39卷 150-155页

作者：刘冲张月霞北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100101 北京信息科技大学高动态导航北京市实验室北京100101

针对城市峡谷等全球导航卫星系统(GNSS)盲区中V2X定位方法定位连通性及定位精度较低问题,提出一种基于V2X和无人机(UAV)的车辆协同定位方法。该方法利用UAV与待定位车辆间的相对运动模型联立多组到达时间(TOA)方程,并以辅助节点为基准... 详细信息

针对城市峡谷等全球导航卫星系统(GNSS)盲区中V2X定位方法定位连通性及定位精度较低问题,提出一种基于V2X和无人机(UAV)的车辆协同定位方法。该方法利用UAV与待定位车辆间的相对运动模型联立多组到达时间(TOA)方程,并以辅助节点为基准站利用距离差分法消除TOA的测距误差,从而对目标位置进行解算。同时利用联邦滤波器对V2X及UAV定位方法进行融合,进一步为待定位车辆提供连续、准确的位置服务。仿真结果表明,所提定位方法解决了车联网情况中V2X定位连通性较低的问题,且平均定位精度提升了10.7%,具有一定的应用价值。

关键词：车辆定位协同定位定位无人机车联网

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面向智慧交通的神经网络辅助OFDM-IM信道估计方法

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移动通信 2024年第10期48卷 78-85页

作者：张思宇董青尚张月霞赵阳北京信息科技大学信息与通信工程学院北京102206 北京信息科技大学信息与通信系统信息产业部重点实验室北京102206 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京102206

作为新一代通信技术,正交频分复用索引调制(OFDM-IM)具有良好的抗子载波间干扰能力与较高的频谱能量效率,在6G协作智慧交通系统(C-ITS)中应用前景广阔。但OFDM-IM由于其载波排布结构,对高速衰落信道的估计性能较差,影响ITS通信可靠性。... 详细信息

作为新一代通信技术,正交频分复用索引调制(OFDM-IM)具有良好的抗子载波间干扰能力与较高的频谱能量效率,在6G协作智慧交通系统(C-ITS)中应用前景广阔。但OFDM-IM由于其载波排布结构,对高速衰落信道的估计性能较差,影响ITS通信可靠性。针对此问题,提出了一种基于索引导频(IP)和神经网络的OFDM-IM信道估计方法。所提方法通过基于IP的时域可靠测试频域插值算法实现信道的精确初始化,并通过深度神经网络(DNN)弥补初始估计中的非线性缺陷与插值误差。仿真结果显示,在IEEE 802.11p帧结构下,所提算法信道估计精度较现有非深度学习辅助方法在不同交通场景与通信参数下均有较为明显的提高。

关键词：智慧交通系统正交频分复用信道估计索引调制深度学习

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基于FBG的飞机起落架载荷测试技术研究

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半导体光电 2022年第1期43卷 182-187页

作者：褚园园吴越黄鹏宇陈诗闫光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

针对某型飞机起落架三向载荷的监测需求,提出了一种采用光纤光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)传感和多元线性回归相结合的起落架载荷测试方法。通过对起落架进行有限元仿真分析,得到了不同载荷作用下起落架的应变分布,根据应变分布特征确... 详细信息

针对某型飞机起落架三向载荷的监测需求,提出了一种采用光纤光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)传感和多元线性回归相结合的起落架载荷测试方法。通过对起落架进行有限元仿真分析,得到了不同载荷作用下起落架的应变分布,根据应变分布特征确定FBG应变传感器的布片位置,形成应变传感网络。在此基础上,进行了主起落架地面静态载荷标定试验,并通过多元线性回归的方法形成应变-载荷计算方程组,最后对载荷计算方程组进行了验证性试验。研究结果表明,基于FBG的起落架载荷测试方法能有效反算起落架的三向载荷,反算得到的载荷与施加载荷的相对误差在5%以内,满足实际工程应用需求。

关键词：飞机起落架光纤光栅传感器载荷测试标定方程

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软体仿生机械手柔性触觉感知技术研究进展

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电子测量与仪器学报 2022年第8期36卷 13-27页

作者：谷可欣李红李坤阳宋言明孙广开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 光电信息与仪器北京市工程研究中心北京100016

柔性触觉感知信息获取是软体仿生机械手自主操纵的关键反馈环节,它提供了关于仿生机械手和物体接触点的相互作用力和表面特性的信息。从敏感材料、结构设计、制备方法到信号获取分析等方面,应用于软体机械手的柔性触觉感知方法近年来取... 详细信息

柔性触觉感知信息获取是软体仿生机械手自主操纵的关键反馈环节,它提供了关于仿生机械手和物体接触点的相互作用力和表面特性的信息。从敏感材料、结构设计、制备方法到信号获取分析等方面,应用于软体机械手的柔性触觉感知方法近年来取得了一定进展,但是存在若干问题限制了技术的应用发展。为此,梳理了软体仿生机械手柔性触觉感知的概念与内涵,分析了相关的重要参数和设计原则,汇总分类讨论了不同结构的柔性触觉传感器的设计思想及其性能和应用,最后对软体仿生机械手柔性触觉传感器的发展前景提出了展望与思考。

关键词：软体仿生机械手触觉感知柔性触觉传感器敏感材料光纤

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基于空间极坐标卷积的流体动力学预测

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北京邮电大学学报 2024年第4期47卷 44-49页

作者：杜飞龙班晓娟张雅斓董子瑞王笑琨北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 北京科技大学顺德创新学院佛山528399 北京科技大学智能仿生无人系统教育部重点实验室北京100083 辽宁材料实验室材料智能技术研究所沈阳110004

流体作为自然界中最基本的物质之一,对其模拟往往需要在精度和效率之间进行取舍。为此,提出了一种端到端体系化的新型卷积网络流体模拟器——PolarNet。首先,将粒子数据转换为三维极坐标表示,设计了PolarConv空间卷积结构。其次,结合物... 详细信息

流体作为自然界中最基本的物质之一,对其模拟往往需要在精度和效率之间进行取舍。为此,提出了一种端到端体系化的新型卷积网络流体模拟器——PolarNet。首先,将粒子数据转换为三维极坐标表示,设计了PolarConv空间卷积结构。其次,结合物理流体模拟器,构建了四层网络结构,设计了网络流体模拟器PolarNet,实现流体的端到端预测。此外,精心设计了基于物理的约束,以强化流体的不可压缩性。实验结果表明,与传统基于建模模拟器相比,PolarNet在提高流体边界的精确性和保持不可压缩性方面有显著提升,同时保证了效率。相较于其他基于学习的流体模拟器,得益于极坐标的空间紧凑表示,PolarNet在具有更少训练参数的情况下,保持了最高的预测稳定性。PolarNet为多模态信息处理提供了新的方法和视角。

关键词：流体动力学模拟空间卷积网络数据驱动体系化模拟器

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基于BCI与VR的认知诊疗应用

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工程科学学报 2025年第4期47卷 824-836页

作者：万象隆傅岸峰要逸铎刘天歌段丁娜谢雪光于昊李丹阳文冬北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 北京科技大学河北省脑机智能与数字疗法重点实验室北京100083 北京科技大学体育部北京100083

认知涉及注意力、记忆、情感,是人类获取和应用知识的基本过程.随着全球老龄化加速,认知障碍如轻度认知障碍(MCI)、阿尔茨海默病(AD)和痴呆症已成为重大健康问题.早期诊断和治疗认知障碍能够改善患者生活质量并减轻社会负担,但药物治疗... 详细信息

认知涉及注意力、记忆、情感,是人类获取和应用知识的基本过程.随着全球老龄化加速,认知障碍如轻度认知障碍(MCI)、阿尔茨海默病(AD)和痴呆症已成为重大健康问题.早期诊断和治疗认知障碍能够改善患者生活质量并减轻社会负担,但药物治疗、功能性磁共振成像(fMRI)和功能性近红外光谱(fNIRS)等传统方法存在诊断准确性低、药物效果有限及评估工具缺乏等问题.脑机接口(BCI)和虚拟现实(VR)技术的结合,为认知诊疗提供了新的解决方案.BCI通过分析大脑信号,实现脑与计算机或其他设备之间的信息交换,在运动功能障碍康复中已有成功应用.VR通过沉浸式的虚拟环境,为认知训练和康复提供逼真互动体验.BCI‒VR技术结合多感官刺激和实时反馈,增强了认知训练效果.本文回顾了BCI和VR技术在认知诊断和治疗中的应用现状,介绍了基于脑电图(EEG)、fMRI和fNIRS的BCI诊断方法以及基于VR的诊断方法,并探讨了这些技术的优势与挑战.此外,分析了跨个体、跨场景脑电信号分析对提高认知障碍评估精准性和有效性的贡献.总结了BCI‒VR技术在认知行为治疗、记忆与注意力训练、神经康复及情感调节等方面的应用,强调了BCI‒VR技术在认知障碍治疗中的潜力.尽管BCI‒VR技术展现了广阔前景,但仍面临设备复杂、个性化设计不足,以及实验样本局限等挑战.未来的发展方向包括设备的小型化与低成本化、多模态BCI技术及大语言模型的应用,同时,需要加强政产学研医的深入合作以推动BCI‒VR技术在认知诊疗领域的临床转化.

关键词：认知障碍脑机接口虚拟现实认知诊疗神经康复

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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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面向纯相位型全息显示的自适应混合约束迭代算法

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物理学报 2023年第2期72卷 73-81页

作者：高乾程何泽浩刘珂瑄韩超曹良才安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室芜湖241000 清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室北京100084

纯相位型计算全息图舍弃全息面上的振幅信息,降低了全息显示的图像质量.迭代法通过多次正、逆向的波前传播计算,优化了纯相位型计算全息图的相位轮廓,提升了全息再现的图像质量.然而,传统迭代法可能存在迭代发散、收敛速度偏慢以及再现... 详细信息

纯相位型计算全息图舍弃全息面上的振幅信息,降低了全息显示的图像质量.迭代法通过多次正、逆向的波前传播计算,优化了纯相位型计算全息图的相位轮廓,提升了全息再现的图像质量.然而,传统迭代法可能存在迭代发散、收敛速度偏慢以及再现质量受限等问题.本文提出了一种基于角谱传播模型的自适应混合约束迭代算法,通过在迭代中加入自适应的反馈机制和频带约束策略,增加了迭代优化的自由度,提升了迭代的收敛性和全息再现的图像质量.仿真和实验结果表明,提出的算法能够在较短的计算时间内获得更高重建质量的纯相位型计算全息图,对于高质量的全息显示具有重要应用价值.

关键词：计算全息图全息显示纯相位全息图相位优化

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压力相似度模型的人体侧翻状态估计

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电子测量技术 2025年

作者：孙超越潘国新刘甜王书涵苏鹏北京信息科技大学机电工程学院国家康复辅具研究中心北京市老年功能障碍康复辅助技术重点实验室民政部神经功能信息与康复工程重点实验室

侧翻是失能人群护理的重要环节，由装置自主执行侧翻流程已成为无人护理发展的重要任务之一。为提升侧翻类装置的安全性与智能性，以人体侧翻过程中必然会产生的压力信息作为核心指标，构建相关模型估计人体侧翻状态并指导控制系统执行... 详细信息

侧翻是失能人群护理的重要环节，由装置自主执行侧翻流程已成为无人护理发展的重要任务之一。为提升侧翻类装置的安全性与智能性，以人体侧翻过程中必然会产生的压力信息作为核心指标，构建相关模型估计人体侧翻状态并指导控制系统执行。采用分析力学由人体侧翻过程中肩部与臀部七个压力点构造矩阵函数，依据解剖学原理将身高与体重作为可变参数，实现模型的主动适应。通过余弦相似度与皮尔逊相关系数共同评估实际压力与理论压力，最小相似度能够达到0.8269，提升模型抗干扰能力，实现人体侧翻状态的估计。构建的人体侧翻状态估计模型进一步分析了失能人群的侧翻动作，对康复辅具智能化、健康状态评估以及居家常态化照护等方面具有重要意义。

关键词：分析力学压力特征余弦相似度压疮预防行为分析

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基于改进机器学习算法的步态识别与预测研究

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生物医学工程学杂志 2022年第1期39卷 103-111页

作者：高经纬马超苏鸿王少红徐小力姚杰北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京航空航天大学生物医学工程学院北京100191

针对人体下肢不同步态过程的个体差异和行走过程中步幅随机变化等问题,本文提出一种利用运动姿态信号进行步态识别与预测的方法。研究采用基于免疫粒子群算法(IPSO)优化门控循环单元(GRU)网络算法,建立以人体姿态变化数据为输入,以下一... 详细信息

针对人体下肢不同步态过程的个体差异和行走过程中步幅随机变化等问题,本文提出一种利用运动姿态信号进行步态识别与预测的方法。研究采用基于免疫粒子群算法(IPSO)优化门控循环单元(GRU)网络算法,建立以人体姿态变化数据为输入,以下一阶段姿态变化数据及准确率为输出的网络模型,以期实现对人体姿态变化的预测。本文首先明确概述IPSO优化GRU算法的过程,采集多名受试者分别执行平地行走、蹲起、坐姿腿屈伸等动作的人体姿态变化数据,通过对比分析IPSO优化的循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、GRU网络识别与预测情况,以验证所建模型的有效性。试验结果显示,优化后的算法可较好预测人体姿态变化,其中平地行走和蹲起动作的均方根误差(RMSE)可精确到10^(-3),坐姿腿屈伸的RMSE可精确到10^(-2);各种动作的R^(2)值均可达0.966以上。以上研究结果表明,优化后的算法可应用于实现康复治疗中人体步态运动评价和步态趋势预测、假肢和下肢康复设备设计等研究,对今后提高患者肢体功能、活动水平和生活独立能力的研究提供参考。

关键词：神经网络免疫粒子群算法门控循环单元网络步态预测

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