检索结果-内蒙古大学图书馆

振动与冲击 2022年第1期41卷 213-220页

作者：安欣高峰杨巧玉杨学山中国地震局工程力学研究所中国地震局地震工程与工程振动重点实验室哈尔滨150080 哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室哈尔滨150080

针对电磁式振动台对地震波信号复现精度低及复现过程中迭代次数较多的问题,在建立准确的振动台模型的基础上,提出了基于加速度模型的前馈逆模型补偿方法,主要提高电磁式振动台低频特性。此外,针对迭代学习控制算法在振动台波形复现中收... 详细信息

针对电磁式振动台对地震波信号复现精度低及复现过程中迭代次数较多的问题,在建立准确的振动台模型的基础上,提出了基于加速度模型的前馈逆模型补偿方法,主要提高电磁式振动台低频特性。此外,针对迭代学习控制算法在振动台波形复现中收敛速度慢的问题,提出了带遗忘因子的反馈辅助PD型迭代学习算法,并用改进自适应粒子群算法,离线优化控制律参数,达到提高复现精度减少迭代次数的目的。试验结果表明,该方法可在少量次数的迭代过程中有效的提高复现精度。

关键词：振动台前馈逆控制迭代学习粒子群(PSO)

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CNN-Transformer结合对比学习的高光谱与LiDAR数据协同分类

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光学精密工程 2024年第7期32卷 1087-1100页

作者：吴海滨戴诗语王爱丽岩堀祐之于效宇哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室黑龙江哈尔滨150080 中部大学计算机科学学院日本爱知487-8501 电子科技大学中山学院电子信息学院广东中山528400

针对高光谱图像(hyperspectral images,HSI)与LiDAR数据多模态分类任务中的跨模态信息表达和特征对齐等问题,提出一种基于对比学习CNN-Transformer高光谱和LiDAR数据协同分类网络(Contrastive Learning based CNNTransformer Network,CLCT-Net)。CLCT-Net通过由ConvNeXt V2 Block构成的共有特征提取模块,获得不同模态间的共性特征,解决异构传感器数据之间语义对齐的问题。构建了包含空间-通道分支和光谱上下文分支的双分支HSI编码器,以及结合频域自注意力机制的LiDAR编码器,以获取更丰富的特征表示。利用集成对比学习进行分类,进一步提升多模态数据协同分类的精度。在Houston 2013和Trento数据集上的实验结果表明,相较于其他高光谱图像和Li‐DAR数据分类模型,本文所提模型获得了更高的地物分类精度,分别达到了92.01%和98.90%,实现了跨模态数据特征的深度挖掘和协同提取。

关键词：高光谱图像激光雷达数据 Transformer 卷积神经网络对比学习

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基于黑磷可饱和吸收体的被动调Q Tm∶YAP激光器

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激光与光电子学进展 2023年第1期60卷 233-238页

作者：刘邦政李双成吴政阳杨曦凝李林军崔昊宇哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室黑龙江哈尔滨150086 哈尔滨工业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150086

介绍了一台2μm波段的被动调Q(PQS)模式Tm∶YAP激光器。该激光器采取直形腔结构,用输出中心波长为792 nm的激光二极管作为泵浦光源,用新型二维材料黑磷制备的可饱和吸收体作为PQS调制器件。实验结果表明:在连续波模式运转下,当泵浦功率... 详细信息

介绍了一台2μm波段的被动调Q(PQS)模式Tm∶YAP激光器。该激光器采取直形腔结构,用输出中心波长为792 nm的激光二极管作为泵浦光源,用新型二维材料黑磷制备的可饱和吸收体作为PQS调制器件。实验结果表明:在连续波模式运转下,当泵浦功率为8.8 W时,Tm∶YAP激光器的输出功率为1.0 W,输出中心波长为1994.8 nm,相应的斜率效率为17.3%;在PQS模式运转下,当泵浦功率为8.8 W时,Tm∶YAP激光器的平均输出功率为0.9 W,输出脉冲宽度为1.3μs,重复频率为135.8 kHz;当平均输出功率为0.9 W时,Tm∶YAP激光器的输出中心波长为1986.7 nm,相应的斜率效率为14.2%,光束质量因子M_(x)^(2)=1.10、M_(y)^(2)=1.06。

关键词：激光器被动调Q Tm∶YAP激光器黑磷可饱和吸收体光束质量因子

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基于空间金字塔注意力机制残差网络的高光谱图像分类

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液晶与显示 2024年第6期39卷 833-843页

作者：刘和宋璎珞胡龙湘刘国辉王侃王爱丽国网黑龙江省电力有限公司综合信息中心黑龙江哈尔滨150010 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室黑龙江哈尔滨150080

为了提取高光谱图像的空间-光谱联合特征,本文提出了一种基于改进的空间金字塔注意力机制残差网络的高光谱图像分类模型。首先采用主成分分析法去除光谱冗余,结合空间金字塔注意力机制,改进残差网络的高光谱图像分类模型获取精细化特征... 详细信息

为了提取高光谱图像的空间-光谱联合特征,本文提出了一种基于改进的空间金字塔注意力机制残差网络的高光谱图像分类模型。首先采用主成分分析法去除光谱冗余,结合空间金字塔注意力机制,改进残差网络的高光谱图像分类模型获取精细化特征。然后利用空间金字塔注意力模型实现多尺度联合特征关注,提升对联合特征的敏感性,并有效地强调并聚焦空间和光谱信息,实现信息交互。最后经过Softmax分类器获得分类标签。本文提出的方法在MUUFL和Tento数据集上进行了实验,结果表明,本文算法的总体分类精度分别达到了94.08%和98.32%。相比于其他高光谱分类模型,本文模型的收敛速度较快,在分类性能上取得了明显的提升,获得了更高的地物分类精度。

关键词：高光谱图像分类注意力机制空间-光谱特征

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基于STM32的智慧家庭设计

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液晶与显示 2021年第6期36卷 876-885页

作者：刘鹏飞张微风吴晨旭孙晓明哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室黑龙江哈尔滨150080

为了使人们享受更加放松、安全、简易、实用的家居生活环境,本文建立了集人脸识别自动开门、室内CO浓度检测与处理、室内光照度检测与控制照明、室内温度检测显示、室内离人安防检测报警等功能于一体化的智能家居系统。通过建立TCP客户... 详细信息

为了使人们享受更加放松、安全、简易、实用的家居生活环境,本文建立了集人脸识别自动开门、室内CO浓度检测与处理、室内光照度检测与控制照明、室内温度检测显示、室内离人安防检测报警等功能于一体化的智能家居系统。通过建立TCP客户端与服务器进行相互通信,实现手机一键轻松出门、自动关门。采用基于STM32F765VI芯片的OpenMV摄像头,利用线性反投影算法计算采集到的人脸数据与人脸数据库进行对比,实现人脸识别自动开门。在系统不断运行时通过CO气体传感器、温度传感器、光照传感器、红外传感器、光电传感器等外部设备采集回的各种指标数据传输到MCU之中并利用编译好的程序进行相应处理,用以完成对应的检测与处理功能。最后通过搭载硬件模型对整个系统进行功能查验,实验结果表明基于STM32的智慧家庭系统能够准确地实现各项功能指标的监测。

关键词：物联网智慧家庭人脸识别传感器

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空谱域适应与XGBoost结合的跨场景高光谱图像分类

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光学精密工程 2023年第13期31卷 1950-1961页

作者：王爱丽丁姗姗刘和吴海滨岩堀祐之哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室黑龙江哈尔滨150080 国网黑龙江省电力有限公司综合信息中心黑龙江哈尔滨150010 中部大学计算机科学学院日本爱知487-8501

针对跨场景高光谱遥感图像分类中源域和目标域的频谱偏移问题,提出一种结合空谱域适应与极度梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)的跨场景高光谱图像分类模型。将深度超参数卷积模型(Depthwise Over-parameterized Convolut... 详细信息

针对跨场景高光谱遥感图像分类中源域和目标域的频谱偏移问题,提出一种结合空谱域适应与极度梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)的跨场景高光谱图像分类模型。将深度超参数卷积模型(Depthwise Over-parameterized Convolution Model,DOCM)和大核注意力(Large Kernel Attention,LKA)结合,构成空谱注意力模型,提取源域空谱特征。利用相同的空谱注意力模型对目标域进行特征提取,并与鉴别器完成对抗域适应,减少源域与目标域之间的频谱偏移;通过目标域中少量有标签数据对目标域特征提取器进行有监督域适应,使目标域特征提取器进一步学习目标域的真实分布,并对源域和目标域的特征进行映射,形成相似的空间分布,完成聚类域适应。最后,使用集成分类器XGBoost进行高光谱图像分类,进一步提高模型的训练速度与置信度。在Pavia和Indiana高光谱数据集上的实验结果表明,本文算法的总体分类精度分别达到了91.62%和65.98%。相比较于其他跨场景高光谱图像分类模型,本文所提模型具有更高的地物分类精度。

关键词：高光谱图像域适应大核注意力 XGBoost

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面向6G通感一体化的多频带信号恢复系统设计

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移动通信 2024年第6期48卷 61-68页

作者：王雪刘华聪贾敏哈尔滨理工大学测控技术与仪器仪表高等教育重点实验室黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨工业大学黑龙江哈尔滨150001

通感一体化(ISAC)被视为实现基于6G的星地一体化的核心技术。调制宽带转换器(MWC)在信号处理过程中能够同时完成频谱定位和信息通信任务,从而提高频谱的使用效率,减轻硬件设备的压力,并提高信息处理效率,以满足ISAC的各项功能需求。然而... 详细信息

通感一体化(ISAC)被视为实现基于6G的星地一体化的核心技术。调制宽带转换器(MWC)在信号处理过程中能够同时完成频谱定位和信息通信任务,从而提高频谱的使用效率,减轻硬件设备的压力,并提高信息处理效率,以满足ISAC的各项功能需求。然而,该系统在确定信号处理通道数量方面存在困难,因此提出了一种能自动调节通道数量的自适应宽带频谱感知系统。该系统还引入了基于稀疏度估计的指数变步长自适应匹配跟踪(ES-EVss AMP)算法,并与混叠MWC(AMWC)系统相结合,以实现自适应宽带频谱感知。仿真结果证实了该改进结构的优势。

关键词： 6G 通感一体化 ES-EVss AMP算法自适应宽带频谱感知系统通道数

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非线性光场调控实现12倍相位超分辨实时干涉测量

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红外与激光工程 2023年第8期52卷 310-314页

作者：张鑫宇吴海俊 Carmelo Rosales-Guzmán 白振旭朱智涵胡小鹏祝世宁哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院大珩协同创新中心黑龙江哈尔滨150080 南京大学固体微结构物理国家重点实验室江苏南京210093 河北工业大学先进激光技术研究中心天津300401

光学干涉仪是现代精密测量技术的核心支撑,但其分辨率受到光源波长的限制,无法通过无限减小波长提高分辨率,而“相位超分辨”即是指设法解决光源波长限制的技术手段。目前“相位超分辨”研究主要通过调控N光子纠缠态的途径实现,但是由于... 详细信息

光学干涉仪是现代精密测量技术的核心支撑,但其分辨率受到光源波长的限制,无法通过无限减小波长提高分辨率,而“相位超分辨”即是指设法解决光源波长限制的技术手段。目前“相位超分辨”研究主要通过调控N光子纠缠态的途径实现,但是由于N光子纠缠态制备与调控的极高难度和符合计数的极低效率使得该途径无法用于实际测量。针对这一瓶颈,笔者联合团队利用轨道角动量(OAM)相干态在光学超晶格中的级联参量上转换过程高效构造、提取多光子复振幅信号。实现了N=12倍的相位超分辨干涉信号的实时测量,为发展可实际应用的高倍率相位超分辨干涉测量技术提供了一条全新的物理途径。

关键词：相位超分辨非线性光学光场调控

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基于光谱分割的孪生融合高光谱目标跟踪

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红外与激光工程 2025年第2期54卷 229-239页

作者：王永鑫夏慧琳姜贺吴卿哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室黑龙江哈尔滨150080

在高光谱视频目标跟踪领域,背景杂波通常会影响跟踪的准确性。为解决这一问题,提出了一种基于光谱分割的孪生融合高光谱目标跟踪算法。通过计算未知像素与目标局部区域的最大、最小光谱曲线的偏差,并根据预设阈值实现目标与背景的精确... 详细信息

在高光谱视频目标跟踪领域,背景杂波通常会影响跟踪的准确性。为解决这一问题,提出了一种基于光谱分割的孪生融合高光谱目标跟踪算法。通过计算未知像素与目标局部区域的最大、最小光谱曲线的偏差,并根据预设阈值实现目标与背景的精确分割。随后计算目标光谱曲线,将目标光谱曲线与搜素区域像素的光谱曲线进行光谱角距离运算完成降维。将降维后图像分别送入负责提取目标深层语义信息的语义解析网络和负责提取目标浅层特征的外观描述网络,得到两张目标响应图,从多角度增强目标识别效果。最后,根据平均峰值相关能量计算响应图权重,对响应图进行加权融合,最终确定目标位置完成跟踪。为验证文中算法的有效性,选择六种跟踪算法进行对比,并进行消融实验,其中包括四种高光谱目标跟踪算法和两种RGB目标跟踪算法。实验结果表明,文中算法通过结合浅层外观信息和深层语义特征,在背景杂波和光照变化等挑战下,均表现优秀的跟踪性能。尤其在背景杂波挑战下实现了69.98%的成功率,比排名第二的算法高出4.48%,精度为89.66%,比排名第二的算法高出0.59%。此外,在所有测试序列上,文中算法成功率达到63.8%,位居第一。由实验结果表明,该算法在应对背景杂波的高光谱目标跟踪任务中具有较强的鲁棒性和优越的跟踪性能。

关键词：目标跟踪高光谱视频孪生网络特征融合神经网络

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基于压缩感知高反光成像技术研究

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电子与信息学报 2020年第4期42卷 1013-1020页

作者：范剑英马明阳赵首博哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080 哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室哈尔滨150080

高反光物体成像时反射的光强容易超出传感器接收光强的最大量化值,使得采集图像部分区域图像失真,严重影响信息传递。为了改善高反光成像饱和区域中数据丢失的状况,该文结合压缩感知这一新的采样理论提出基于压缩感知高反光成像方法,利... 详细信息

高反光物体成像时反射的光强容易超出传感器接收光强的最大量化值,使得采集图像部分区域图像失真,严重影响信息传递。为了改善高反光成像饱和区域中数据丢失的状况,该文结合压缩感知这一新的采样理论提出基于压缩感知高反光成像方法,利用特定测量矩阵对目标图像进行线性采样,将CCD图像传感器的单个光强采样值与测量矩阵中的分布数据对应结合,对整合后的数据用算法进行恢复重建实现被测目标在高光环境中成像。以峰值信噪比和灰度直方图作为客观评定标准。实验表明,该成像方法鲁棒性较强、可行性较高,直方图检测饱和像素占比为0%,峰值信噪比为58.37 dB实现了在高光环境下不含饱和光成像,为压缩感知在成像应用中提供了新的方向。

关键词：高反光成像压缩感知数据整合直方图

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