检索结果-内蒙古大学图书馆

电讯技术 2021年第8期61卷 919-924页

作者：张月霞赵义飞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

针对传统信噪比加权频谱感知方法在车联网(Internet of Vehicles,IoV)环境中受噪声影响较大、感知准确率较低的问题,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的IoV协同频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing based on BP ... 详细信息

针对传统信噪比加权频谱感知方法在车联网(Internet of Vehicles,IoV)环境中受噪声影响较大、感知准确率较低的问题,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的IoV协同频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing based on BP Neural Network,BP-CSS)算法。该算法首先将本地次用户能量检测结果进行协方差处理,然后通过BP神经网络对次用户信噪比进行权值优化,使用训练好的模型进行协同频谱感知。仿真结果表明,在信噪比0~25 dB范围内、10个次用户协同感知时,该算法在噪声干扰较大的环境中的平均检测准确率为90%,比基于信噪比加权频谱感知方法提升20%,比基于门限值频谱感知方法提升30%。

关键词：车联网 BP神经网络协同频谱感知

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基于视觉的动态手势识别研究综述

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计算机工程与应用 2021年第22期57卷 68-77页

作者：解迎刚王全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

手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的... 详细信息

手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的研究很有意义。介绍了动态手势识别中所用到的传感器技术,并比较了相关传感器的技术参数。通过追踪近年来国内外关于视觉的动态手势识别技术,陈述了动态手势识别的处理流程:手势检测与分割、手势追踪、手势分类。通过对比各流程所涉及的方法,可以发现深度学习具有较强的容错性、高度并行性、抗干扰性等一系列优点,在手势识别领域取得了远高于传统学习算法的成就。最后分析了动态手势识别目前遇到的挑战和未来可能的发展方向。

关键词：视觉动态手势识别手势检测与分割手势追踪手势分类手势识别

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集群式小型电动智能农机导航控制方法研究

集群式小型电动智能农机导航控制方法研究

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第三十五届中国仿真大会

作者：陈帅印刘宁李连鹏胡彬胡可君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信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室中国信息科技大学自动化学院

针对小型电动农机机械结构模型的精度以及环境因素会影响导航控制的精度和稳定性,为了提高提高农机路径跟踪控制器精度。设计并实现一种自动导航控制系统在履带式农机上使用,可以实现农机的无人驾驶和田间作业,对路径规划的研究可以提... 详细信息

针对小型电动农机机械结构模型的精度以及环境因素会影响导航控制的精度和稳定性,为了提高提高农机路径跟踪控制器精度。设计并实现一种自动导航控制系统在履带式农机上使用,可以实现农机的无人驾驶和田间作业,对路径规划的研究可以提高农机的作业效率和性能,有效实现连续作业,降低劳动强度。通过RTK(Real-time kinematic)载波相位差分技术,利用角度传感器和位置传感器的信息,实现履带式农机的路径规划和自动导航作业。MATLAB仿真将农机规划的路径仿真出来,使用履带式农机进行实地试验,实现结果在直行时路径跟踪的平均误差为0.5cm,最大跟踪误差为2.3cm,曲线行驶取得不错的效果,基本符合实际作业的精确度和安全性的要求。

关键词： RTK 路径规划坐标系变换履带式农机

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基于高磁导率铁芯的磨粒传感器性能提高方法

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广西大学学报（自然科学版） 2021年第2期46卷 353-361页

作者：范辰王立勇陈涛贾然北京信息科技大学机电工程学院北京100192 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

为了提升电感式油液磨粒检测传感器对小尺寸磨损颗粒的检测能力,设计了一种添加高磁导率铁芯的电感式油液磨粒检测传感器。通过在传感器激励线圈及感应线圈外侧添加高磁导率铁芯,优化传感器内部磁特性,以增强磨损颗粒引起的局部磁场扰动... 详细信息

为了提升电感式油液磨粒检测传感器对小尺寸磨损颗粒的检测能力,设计了一种添加高磁导率铁芯的电感式油液磨粒检测传感器。通过在传感器激励线圈及感应线圈外侧添加高磁导率铁芯,优化传感器内部磁特性,以增强磨损颗粒引起的局部磁场扰动,提高传感器输出的感应电动势幅值。分析结果表明,添加高磁导率铁芯即可有效提高传感器背景磁感应强度,减小磁场向无效方向的泄漏,增强其检测灵敏度。最终,通过为传感器各线圈匹配相应厚度的高磁导率铁芯,磨损颗粒引起的传感器输出感应电动势幅值均提高25%以上。本研究使电感式磨粒检测传感器对机械设备初期异常磨损阶段所产生的小尺寸磨损颗粒具备更好的检测性能,也为传感器性能提高方法及其优化设计提供了新的技术方向。

关键词：高磁导率铁芯磨粒传感器磁特性优化磨粒检测性能

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基于谱峭度和CEEMD的滚动轴承声信号故障诊断研究

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现代制造工程 2021年第1期 121-129页

作者：孙萧黄民马超北京信息科技大学机电工程学院北京100192 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

使用声信号来诊断轴承故障越来越受到重视。针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于谱峭度和互补集合经验模态分解(CEEMD)的故障特征提取方法。该方法首先对滚动轴承声信号进行快速谱峭度计算并进行带通滤波预处理,使滚动... 详细信息

使用声信号来诊断轴承故障越来越受到重视。针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于谱峭度和互补集合经验模态分解(CEEMD)的故障特征提取方法。该方法首先对滚动轴承声信号进行快速谱峭度计算并进行带通滤波预处理,使滚动轴承声信号变得简单且噪声小,故障冲击成分明显;然后利用CEEMD将滤波信号进行分解运算,得到一系列本征模态(IMF)分量;再利用相关系数法和时域特征指标峰值因子选取包含故障信息最丰富的IMF分量;最后用Hilbert算法包络解调分析选取的IMF分量,得到清晰的故障特征频率。经滚动轴承故障实验分析,该方法可以对滚动轴承故障进行有效的诊断。

关键词：滚动轴承故障诊断快速谱峭度互补集合经验模态分解

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基于EEMD-KPCA和KL散度的垮落煤岩识别

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煤炭学报 2020年第2期45卷 827-835页

作者：李一鸣白龙蒋周翔高宏黄小龙刘相权黄民北京信息科技大学机电工程学院北京100192 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

综放开采中关键工艺放煤自动化的实现,可以使放煤工人远离工作面,远程控制顶煤的放落,从而保障放煤工人的健康问题。而顶煤放落过程中垮落煤岩的实时有效识别是放煤自动化的理论基础。针对垮落煤岩识别的实时性和综放开采的效率问题,基... 详细信息

综放开采中关键工艺放煤自动化的实现,可以使放煤工人远离工作面,远程控制顶煤的放落,从而保障放煤工人的健康问题。而顶煤放落过程中垮落煤岩的实时有效识别是放煤自动化的理论基础。针对垮落煤岩识别的实时性和综放开采的效率问题,基于综放开采现场采集的垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于EEMD-KPCA和KL(Kullback-Leibler)散度的垮落煤岩识别方法。该方法首先对振动信号进行集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)得到一组固有模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFs),分别计算各个IMF的能量,峭度和样本熵,构造表征垮落煤岩的特征向量;然后利用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)对特征向量进行降维,分别以各个IMF能量、IMF峭度、IMF样本熵构成的向量的KPCA低维特征来表征垮落煤岩;最后计算"未知样本"不同特征向量与垮落煤岩两类样本与之对应的特征向量的KL散度值,通过比较KL散度值来实现垮落煤岩的实时识别,并比较表征垮落煤岩不同特征向量的特征提取耗时和识别有效性。然后利用BP神经网络验证基于EEMD-KPCA的特征向量的有效性。实验结果表明:基于EEMD-KPCA和KL散度的识别方法可以实现垮落煤岩的实时识别,且大大降低了传统垮落煤岩识别方法对综放开采效率的影响;由EEMD分解后的各个IMF的能量和峭度构成的向量的KPCA低维特征最有效。

关键词：综放开采垮落煤岩识别 EEMD KPCA KL散度

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基于信息融合的目标检测系统研究

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电子测量技术 2021年第19期44卷 28-35页

作者：张煌王国权孙鹏北京信息科技大学机电工程学院北京100192 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

针对无人驾驶方程式赛车对感知系统要求精准和实时性的特点,设计了一种基于激光雷达和相机信息融合的目标检测系统。建立了传感器感知模型,视觉信息采用YOLO v4图像识别算法,距离信息通过对点云的滤波、聚类获取,对点云的倾斜问题采用... 详细信息

针对无人驾驶方程式赛车对感知系统要求精准和实时性的特点,设计了一种基于激光雷达和相机信息融合的目标检测系统。建立了传感器感知模型,视觉信息采用YOLO v4图像识别算法,距离信息通过对点云的滤波、聚类获取,对点云的倾斜问题采用一种基于地面拟合的旋转处理算法进行校正,将图像坐标与点云坐标采用欧式距离策略进行目标信息融合。试验结果表明,雷达算法能够完成三维目标检测,YOLO v4图像识别算法对交通锥桶的检测平均精度为97.5%,u、v方向上的平均像素误差率在1%,目标检测系统在准确率、实时性方面达到实际行车要求。

关键词： YOLO v4 点云聚类检测信息融合环境感知

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多传感器融合的无人车SLAM系统研究

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重庆理工大学学报(自然科学) 2025年第1期39卷 229-235页

作者：吴文昊谷玉海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 北京信息科技大学机电工程学院北京100192

为提高无人车的避障能力,使其能够在构建的地图环境中高效地进行自动定位和路径规划,提出一种多传感器融合的无人车SLAM系统。对于障碍物监测,采用激光雷达与深度相机信息融合的方法构建地图,以融合得到更精准的栅格图。搭建了履带式差... 详细信息

为提高无人车的避障能力,使其能够在构建的地图环境中高效地进行自动定位和路径规划,提出一种多传感器融合的无人车SLAM系统。对于障碍物监测,采用激光雷达与深度相机信息融合的方法构建地图,以融合得到更精准的栅格图。搭建了履带式差速底盘运动学模型,通过融合IMU数据提高位姿估计精度;分析了贝叶斯推理方法,在决策层以该方法有效融合激光雷达与深度相机的数据;提出基于卡尔曼滤波算法动态调整权重将雷达与相机的后验概率融合,得到最终的地图栅格信息。最后,根据融合后的数据构建地图并实现自主导航的功能。通过对比实验发现,改进的多传感器融合建图算法定位精度综合提高了91.67%,实时的整体性能提升了54.46%,栅格建图完整性提升了6.59%。

关键词：贝叶斯算法融合建图激光雷达深度相机 ROS2

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基于复杂网络的Psor链路预测算法

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电讯技术 2021年第12期61卷 1579-1585页

作者：邹列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

复杂网络领域中,链路预测在网络演化规律的研究中被广泛应用,具有巨大的实际应用价值。针对现有的基于网络拓扑的链路预测方法存在预测精度偏低的问题,提出了一种基于复杂网络的Psor链路预测算法。该算法综合节点自身和邻居节点的度,定... 详细信息

复杂网络领域中,链路预测在网络演化规律的研究中被广泛应用,具有巨大的实际应用价值。针对现有的基于网络拓扑的链路预测方法存在预测精度偏低的问题,提出了一种基于复杂网络的Psor链路预测算法。该算法综合节点自身和邻居节点的度,定义了节点的Psor指数和Psor相似性指标进行链路预测。该算法能够全面考虑复杂网络的局部结构信息,更加准确地对复杂网络链路进行预测。仿真结果表明,Psor链路预测算法的预测精度相比8种经典的相似性算法的预测精度最高提升了37.96%。

关键词：复杂网络链路预测节点的度 Psor指数相似性算法

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工业互联网边缘计算网络中时延能耗优化算法

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2022年第3期37卷 20-27页

作者：方禹李学华潘春雨云翔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-佰才邦技术智慧物联联合实验室北京100094

为满足时延敏感型业务的需求,同时解决工业互联网设备能耗受限、边缘服务器资源有限等问题,将时延和能耗作为优化目标,采用改进的深度强化学习算法进行工业互联网场景的资源分配。进一步,通过两个不同参数的神经网络互相监督,解决传统... 详细信息

为满足时延敏感型业务的需求,同时解决工业互联网设备能耗受限、边缘服务器资源有限等问题,将时延和能耗作为优化目标,采用改进的深度强化学习算法进行工业互联网场景的资源分配。进一步,通过两个不同参数的神经网络互相监督,解决传统深度学习算法单一神经网络的估计值偏大问题,获得更优结果。仿真结果表明,与全卸载计算、全本地计算、随机卸载计算和传统Q学习算法相比,所提策略在分别改变终端数量、服务器计算能力、任务数据量时,均能得到更优性能。

关键词：移动边缘计算工业互联网资源分配智能优化深度强化学习

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