检索结果-内蒙古大学图书馆

雷达学报(中英文) 2025年第2期14卷 322-337页

作者：李灿王增福张效宣潘泉西北工业大学自动化学院西安710129

地海杂波分类是提升天波超视距雷达目标定位精度的关键技术,其核心是判别距离多普勒(RD)图中每个方位-距离单元背景源自陆地或海洋的过程。基于传统深度学习的地海杂波分类方法需海量高质量且类别均衡的有标签样本,训练时间长,费效比高... 详细信息

地海杂波分类是提升天波超视距雷达目标定位精度的关键技术,其核心是判别距离多普勒(RD)图中每个方位-距离单元背景源自陆地或海洋的过程。基于传统深度学习的地海杂波分类方法需海量高质量且类别均衡的有标签样本,训练时间长,费效比高;此外,其输入为单个方位-距离单元杂波,未考虑样本的类内和类间信息,导致模型性能不佳。针对上述问题,该文通过分析相邻方位-距离单元之间的相关性,将地海杂波数据由欧氏空间转换为非欧氏空间中的图数据,引入样本之间的关系,并提出一种基于多通道图卷积神经网络(MC-GCN)的地海杂波分类方法。MC-GCN将图数据由单通道分解为多通道,每个通道只包含一种类型的边和一个权重矩阵,通过约束节点信息聚合的过程,能够有效缓解由异质性造成的节点属性误判。该文选取不同季节、不同时刻、不同探测区域RD图,依据雷达参数、数据特性和样本比例,构建包含12种不同场景的地海杂波原始数据集和36种不同配置的地海杂波稀缺数据集,并对MC-GCN的有效性进行验证。通过与最先进的地海杂波分类方法进行比较,该文所提出的MC-GCN在上述数据集中均表现最优,其分类准确率不低于92%。

关键词：天波超视距雷达地海杂波分类图数据图卷积神经网络异质性

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基于改进灰狼群优化算法的水下机器人海底电缆定位算法

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控制与决策 2025年第1期40卷 87-94页

作者：黄文超温锦嵘徐哲壮福州大学电气工程与自动化学院福州350108

随着海上风力发电和光伏发电的快速发展,海洋输电工程的地位越来越重要,海底电缆的应用也越来越广泛.获得精确的海底电缆位置不仅有利于日常巡检,而且提高了故障检测的效率,因此,海底电缆的路由定位和故障检测将会是未来维护和维修的重... 详细信息

随着海上风力发电和光伏发电的快速发展,海洋输电工程的地位越来越重要,海底电缆的应用也越来越广泛.获得精确的海底电缆位置不仅有利于日常巡检,而且提高了故障检测的效率,因此,海底电缆的路由定位和故障检测将会是未来维护和维修的重要环节.由于海底电缆的小直径和内部电流的变化性,导致定位准确度的下降以及定位难度的上升.针对上述问题,首先,基于海底环境和水下机器人,利用三芯铠装海底电缆的电缆结构推导海底电缆外磁场的近似方程;然后,水下机器人根据检测到的磁感应强度值进行姿态调整,在此基础上,提出一种基于改进灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO)的海底电缆定位算法,利用基于磁通密度模的适应度函数,设计一种用于海底电缆探测的在线路径定位方法;最后,通过仿真实验验证了IGWO算法实现海底电缆定位的精确性和有效性.

关键词：改进灰狼优化算法海底电缆电磁定位水下机器人电磁探测电磁场传播

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电磁干扰滤波器中共模扼流圈的高频模型

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电工技术学报 2025年第6期40卷 1805-1815页

作者：兰宇杰曾晓辉陈为陈庆彬福州大学电气工程与自动化学院福州350108

在电磁干扰(EMI)滤波器的设计和功率变换器的EMI噪声预测中,共模扼流圈的精确建模至关重要。然而,在高频下受共模扼流圈寄生参数的影响,现有模型难以准确表征其滤波特性。该文分析现有模型的缺点在于无法完整反映共模扼流圈的内部电场特... 详细信息

在电磁干扰(EMI)滤波器的设计和功率变换器的EMI噪声预测中,共模扼流圈的精确建模至关重要。然而,在高频下受共模扼流圈寄生参数的影响,现有模型难以准确表征其滤波特性。该文分析现有模型的缺点在于无法完整反映共模扼流圈的内部电场特性,因此根据共模扼流圈差模分量在高频下的插入损耗谐振点特性提出一种新的高频模型,该模型通过综合考虑端部和绕组中间寄生电容的影响从而完整表征差模分量的电场特性,并解析新模型电路结构给出模型中寄生参数的提取流程。实验结果表明,新模型在150 kHz~30 MHz下具有良好的拟合精度,证明了该模型的准确性。

关键词：电磁干扰滤波器共模电感寄生参数提取建模

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基于知识蒸馏与动态区域细化的人体姿态估计

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模式识别与人工智能 2025年第2期38卷 164-176页

作者：魏龙生付兴朋李唐强黄浩宇中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074

人体姿态估计方法分为基于坐标回归的方法和基于热图的方法.基于坐标回归的方法推理速度较快但精度较差,基于热图的方法可精确定位,但计算量和存储开销较大.因此,文中通过知识蒸馏,结合两种方法,提出基于知识蒸馏与动态区域细化的人体... 详细信息

人体姿态估计方法分为基于坐标回归的方法和基于热图的方法.基于坐标回归的方法推理速度较快但精度较差,基于热图的方法可精确定位,但计算量和存储开销较大.因此,文中通过知识蒸馏,结合两种方法,提出基于知识蒸馏与动态区域细化的人体姿态估计方法.首先,在特征蒸馏与姿态蒸馏两方面将热图模型的信息传递给回归模型.然后,对经过多层Transformer提取的特征进行选择,在粗略化阶段根据提取的特征生成初步姿态估计,并依据质量预测器的得分挑选需要细化的图像特征.最后,在细化阶段根据关键点与图像区域之间的相关程度,在部分关键点相关区域上建立细粒度表示,即细化特征,实现人体姿态细化.在COCO、COCO-Wholebody数据集上的实验表明,文中方法可较好地定位关键点,完成人体姿态估计.

关键词：姿态估计坐标回归知识蒸馏特征选择特征细化

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基于微分解谱的油纸绝缘多弛豫频温机理与归一化研究

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电工技术学报 2025年第5期40卷 1575-1586页

作者：邹阳黄煜方梦泓姚雨佳金涛福州大学电气工程与自动化学院福州350108

为研究温度对油纸绝缘频域介电谱的影响,并探索高效的频温归一化策略以消除不同环境因素带来的测试温度误差,该文提出了基于极化复电容实部一阶微分解谱的多弛豫分解方法。首先,利用微分图谱特征划分出低频弛豫、中低频多弛豫、高频弛... 详细信息

为研究温度对油纸绝缘频域介电谱的影响,并探索高效的频温归一化策略以消除不同环境因素带来的测试温度误差,该文提出了基于极化复电容实部一阶微分解谱的多弛豫分解方法。首先,利用微分图谱特征划分出低频弛豫、中低频多弛豫、高频弛豫三类不同弛豫区间进行频温介电机理推演,发现各弛豫过程温度特性差异显著;其次,以Arrhenius衍生方程计算不同弛豫的活化能,基于该频温特性参量提取介质中多类贡献分量的频温频移因子,还原标准温度下的介电图谱;最后,利用不同温度及不同老化程度的试样验证该方法。实验分析表明,该方法很好地解决了传统频温归一法所存在的偏差,且对于不同老化程度的介质具有较好的适用性,可为现场测试提供可靠的理论支撑。

关键词：油纸绝缘微分解谱弛豫活化能频域介电法频温归一化

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基于已知电网场景分段拟合智能体智能评估与自主进化方法

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电力自动化设备 2025年第4期45卷 177-185页

作者：张天韵张俊许沛东高天露武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072

针对智能体的智能评估与自主进化过程中较难满足海量训练测试场景的需求这一实际工程问题,提出了已知场景下的电网调控智能体的智能评估与自主进化技术方法。该方法利用智能量化评估与自主进化系统在已知场景中进化生成最优电网调控智能... 详细信息

针对智能体的智能评估与自主进化过程中较难满足海量训练测试场景的需求这一实际工程问题,提出了已知场景下的电网调控智能体的智能评估与自主进化技术方法。该方法利用智能量化评估与自主进化系统在已知场景中进化生成最优电网调控智能体,依据智能体智能函数向目标函数分段拟合逼近原理,抽取该最优智能体适用的训练测试场景集,以获取已知场景下电网调控智能体的评估、进化和各批次电网场景的最优智能体,从而满足电网调控智能体的实际工程应用。算例结果表明,利用该方案可以确保在已知场景条件下,通过智能评估与自主进化,获得具有较高智能水平和较强电网调控能力的智能体。所提方案获得的智能体-场景集,其校正控制智能体在对应已知场景中的智能评估结果均在80分以上。

关键词：电网调控已知场景智能量化评估基于智能评估的自主进化电网调控智能体

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基于CBAM-CNN多任务模型的暂态电压稳定定量评估方法

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高电压技术 2025年第1期51卷 281-289页

作者：容景超毛晓明王炫林权辉杨炳鑫广东工业大学自动化学院广州510006

为提升基于数据的暂态电压稳定评估的时效性并实现定量评估,提出一种基于卷积块注意力模块-卷积神经网络(convolutional block attention module-based convolutional neural network,CBAM-CNN)的暂态电压稳定评估模型。该模型以电网潮... 详细信息

为提升基于数据的暂态电压稳定评估的时效性并实现定量评估,提出一种基于卷积块注意力模块-卷积神经网络(convolutional block attention module-based convolutional neural network,CBAM-CNN)的暂态电压稳定评估模型。该模型以电网潮流数据、故障位置信息和节点电压突变信息为输入,引入混合注意力机制和多任务学习框架,输出电网各节点的暂态电压稳定水平和稳定标签。在经典IEEE 39节点系统中的研究表明,所提出的模型对潮流和故障位置变化具有充分的适应性;与其他几种常用的深度学习模型相比,所推荐的模型具有更强的信息表征能力和泛化能力,有望应用于电网预防控制策略的制订中。

关键词：暂态电压稳定定量评估多任务学习注意力机制卷积神经网络深度学习

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运动动力学约束下基于自适应参数的运动规划方法

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控制与决策 2025年第5期40卷 1660-1668页

作者：崔冰李广胡飞扬高寒夏元清北京理工大学自动化学院

稳定稀疏探索树(SST)是一种基于采样的渐近最优运动规划算法,与传统的渐近最优算法RRT*相比,SST采用随机前向传播来生成新节点,无需求解两点边值问题(BVP),即可直接规划出一条满足机器人运动学和动力学约束的可行轨迹.针对SST对参数敏... 详细信息

稳定稀疏探索树(SST)是一种基于采样的渐近最优运动规划算法,与传统的渐近最优算法RRT*相比,SST采用随机前向传播来生成新节点,无需求解两点边值问题(BVP),即可直接规划出一条满足机器人运动学和动力学约束的可行轨迹.针对SST对参数敏感、难以适应复杂多变的环境等问题,提出一种基于自适应参数的SST算法(ASST),利用规划过程中的节点碰撞率和节点密度等已知信息,对节点所处的环境区域和邻居信息进行估计,自适应地改变节点选择半径和节点剪枝半径.最后,对多种系统动态和复杂环境类型进行了仿真验证,仿真结果表明该算法能降低对参数的依赖性,在复杂困难环境中能够提高求解成功率和计算效率,对不同规划问题具有较强的适应性.

关键词：运动规划随机前向传播运动动力学约束自适应参数稳定稀疏探索树

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基于多尺度空间自适应注意力网络的轻量级图像超分辨率方法

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模式识别与人工智能 2025年第1期38卷 36-50页

作者：黄峰刘鸿伟沈英裘兆炳陈丽琼福州大学机械工程及自动化学院福州350108

针对现有图像超分辨率重建方法存在模型复杂度过高和参数量过大等问题,文中提出基于多尺度空间自适应注意力网络(Multi-scale Spatial Adaptive Attention Network,MSAAN)的轻量级图像超分辨率重建方法.首先,设计全局特征调制模块(Globa... 详细信息

针对现有图像超分辨率重建方法存在模型复杂度过高和参数量过大等问题,文中提出基于多尺度空间自适应注意力网络(Multi-scale Spatial Adaptive Attention Network,MSAAN)的轻量级图像超分辨率重建方法.首先,设计全局特征调制模块(Global Feature Modulation Module,GFM),学习全局纹理特征.同时,设计轻量级的多尺度特征聚合模块(Multi-scale Feature Aggregation Module,MFA),自适应聚合局部至全局的高频空间特征.然后,融合GFM和MFA,提出多尺度空间自适应注意力模块(Multi-scale Spatial Adaptive Attention Module,MSAA).最后,通过特征交互门控前馈模块(Feature Interactive Gated Feed-Forward Module,FIGFF)增强局部信息提取能力,同时减少通道冗余.大量实验表明,MSAAN能捕捉更全面、更精细的特征,在保证轻量化的同时显著提升图像的重建效果.

关键词：卷积神经网络 Transformer 轻量级图像超分辨率重建多尺度空间自适应注意力

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考虑搜索收益平衡的多无人机运动目标协同搜索方法

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控制理论与应用 2025年第2期42卷 385-394页

作者：韦凌云罗林庄育锋北京邮电大学现代邮政学院(自动化学院) 北京100876

针对无人机集群协同搜索特定区域内多个运动目标问题,考虑无人机群的飞行约束、传感器的探测概率与虚警概率、云台扫摆拍照探测等特征,提出基于搜索收益平衡的多无人机协同搜索动目标方法.以无人机集群搜索的短期收益、长期收益和协调... 详细信息

针对无人机集群协同搜索特定区域内多个运动目标问题,考虑无人机群的飞行约束、传感器的探测概率与虚警概率、云台扫摆拍照探测等特征,提出基于搜索收益平衡的多无人机协同搜索动目标方法.以无人机集群搜索的短期收益、长期收益和协调收益的平衡为核心,设计只涉及目标存在概率和环境不确定度,高效率动态更新的搜索信息图,建立了多无人机协同搜索数学规划模型,并基于滚动规划架构和路径剪枝策略进行模型求解.典型无人机集群协同搜索的数值算例验证了本文方法的有效性.数值仿真结果表明,本方法可以搜索到更多的目标且具有更少的误判次数,有效提升多无人机协同搜索效能.而且只采用目标存在概率和环境不确定度来构建搜索信息图,避免了繁琐的计算和参数设置,能高效更新环境信息,有效引导无人机捕获更多的目标,并在秒级的时间内做出每架无人机航迹决策.

关键词：无人机协同搜索滚动规划云台扫摆拍照

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