检索结果-南通市图书馆

有人机/无人机智能协同目标搜索和轨迹规划算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

通信学报 2024年第1期45卷 31-40页

作者：卢卓吴启晖周福辉南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京210016

基于有人机/无人机智能协同平台,针对多个位置未知的干扰信号源搜索及轨迹规划进行了研究。考虑到搜索过程的实时性和动态性,提出了一种基于多智能体深度强化学习的有人机/无人机智能协同目标搜索和轨迹规划(MUICTSTP)算法。各无人机通... 详细信息

基于有人机/无人机智能协同平台,针对多个位置未知的干扰信号源搜索及轨迹规划进行了研究。考虑到搜索过程的实时性和动态性,提出了一种基于多智能体深度强化学习的有人机/无人机智能协同目标搜索和轨迹规划(MUICTSTP)算法。各无人机通过感知接收干扰信号强度在线决策轨迹规划,同时将感知信息和决策动作传给有人机来获得全局评估。仿真结果表明,该算法相比其他算法在长期接收干扰信号强度、碰撞等方面表现出更好性能,且获得更优的学习策略。

关键词：有人机/无人机智能协同多智能体深度强化学习轨迹规划接收干扰信号强度

基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测算法综述

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光学精密工程 2024年第6期32卷 868-900页

作者：刘玉淇吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106

太阳能电池片(Photovoltaic,PV)表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首... 详细信息

太阳能电池片(Photovoltaic,PV)表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首先,阐述了太阳能电池片表面成像方式,列举了典型缺陷类型。然后重点分析了基于传统机器视觉算法及基于深度学习算法进行太阳能电池片表面缺陷检测的原理。将传统机器视觉算法分为图像域分析法、变换域分析法进行综述;从无监督学习、有监督学习和弱监督及半监督学习三个方面分别概述了近几年来基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测的研究现状。对太阳能电池片表面缺陷检测各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点。随后,介绍了9种太阳能电池片表面缺陷图像数据集及缺陷检测性能评价指标。最后,系统总结了太阳能电池片缺陷检测常见的关键问题及其解决方法,对太阳能电池片表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。

关键词：太阳能电池缺陷检测机器视觉深度学习检测网络

基于改进YOLOv5s车载雷达图像目标检测分类方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

现代雷达 2024年

作者：李家强汪星宇杨志豪刘浩波陈金立南京信息工程大学电子与信息工程学院

针对车载毫米波雷达图像细节模糊、目标占比小的问题，本文提出了一种基于YOLOv5s改进的目标检测分类网络。首先通过帧同步与最小外接矩形方法处理原始数据集，获得由相机、激光雷达联合标定的毫米波雷达距离-方位图像与标注信息，然后... 详细信息

针对车载毫米波雷达图像细节模糊、目标占比小的问题，本文提出了一种基于YOLOv5s改进的目标检测分类网络。首先通过帧同步与最小外接矩形方法处理原始数据集，获得由相机、激光雷达联合标定的毫米波雷达距离-方位图像与标注信息，然后将YOLOv5s网络的上采样模块改进为CARAFE，使网络充分融合不同尺度特征，并通过网络损失函数为CIoU Loss的改进，使预测结果更加精确，最后，通过网络解耦头Decoupled head采用不同的分支并行处理检测与分类问题。实测数据实验处理结果表明，本文所提方法较原始YOLOv5s网络的mAP@0.5与mAP@0.5:0.95分别提升了3.3%和2.0%，尤其适用于小目标检测，并能同时满足检测和分类精度与实时性要求，适合部署至车载嵌入式系统中。

关键词：目标检测与分类雷达图像 YOLOv5s 特征融合解耦头

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

渐变组分背势垒GaNHEMT器件特性研究

微波学报 2024年

作者：张瑞浩万发雨徐儒徐佳闰李月华宋润陶南京信息工程大学电子与信息工程学院

高频GaN微波功率器件的短沟道效应是限制其射频（RF）性能的重要原因，通常采用背势垒结构来提高二维电子气的限域性，抑制短沟道效应。然而背势垒层的加入会增加寄生电阻与栅极电容，使电流增益截止频率ft与最大震荡频率fmax降低。因... 详细信息

高频GaN微波功率器件的短沟道效应是限制其射频（RF）性能的重要原因，通常采用背势垒结构来提高二维电子气的限域性，抑制短沟道效应。然而背势垒层的加入会增加寄生电阻与栅极电容，使电流增益截止频率ft与最大震荡频率fmax降低。因此，本文采用了一种Al组分渐变的AlGaN背势垒结构，在一定程度上提高了器件的ft和fmax。研究结果表明：与组分为0.05的固定组分背势垒相比，0～0.1渐变组分背势垒器件的最大震荡频率fmax最高提升了11.1 GHz，达到150.9 GHz。其射频功率特性也得到了明显改善，当工作频率为8 GHz时，最大输出功率密度达到5.2 W/mm，功率增益达到14.8 dB，功率附加效率达到了30.3%。

关键词： GaN基HEMT器件渐变组分背势垒结构短沟道效应 2DEG限域性

混合注意力机制下胶囊网络的脑电情绪识别方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

南京信息工程大学学报 2024年

作者：陈继鑫朱艳萍万发雨陈铖陈家楠张慕林南京信息工程大学电子与信息工程学院

为了充分提取多通道EEG信号的频率信息和空间拓扑信息，提出一种混合注意力机制下胶囊网络的脑电情绪识别模型——CBAM-CapsNet。首先，获取不同频带的脑电信号并提取其微分熵特征；然后，将该特征映射到根据导联空间分布的三维紧凑型... 详细信息

为了充分提取多通道EEG信号的频率信息和空间拓扑信息，提出一种混合注意力机制下胶囊网络的脑电情绪识别模型——CBAM-CapsNet。首先，获取不同频带的脑电信号并提取其微分熵特征；然后，将该特征映射到根据导联空间分布的三维紧凑型特征矩阵中；最后，将三维特征矩阵通过带有混合注意力机制的胶囊网络来进行模型训练和预测。实验结果表明，高频带相比低频带对于情绪识别影响更大，且使用四频带三维矩阵可以显著提高情绪识别准确率。CBAM-CapsNet在DEAP数据集Arousal和Valence上的二分类识别准确率分别为95.42%和95.52%，在DEAP数据集上Arousal＿Valence联合四分类准确率为95.00%，在SEED数据集上三分类准确率为93.19%。相比现有主流基于深度学习的脑电情绪识别模型，准确率显著提升。

关键词：脑电情绪识别胶囊网络注意力机制

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的小目标检测基准研究进展

电子学报 2024年第3期52卷 1016-1040页

作者：童康吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106

小目标检测是计算机视觉中极具挑战性的任务.它被广泛应用于遥感、交通、国防军事和日常生活等领域.相比其他视觉任务,小目标检测的研究进展相对缓慢.制约因素除了学习小目标特征的内在困难,还有小目标检测基准,即小目标检测数据集的稀... 详细信息

小目标检测是计算机视觉中极具挑战性的任务.它被广泛应用于遥感、交通、国防军事和日常生活等领域.相比其他视觉任务,小目标检测的研究进展相对缓慢.制约因素除了学习小目标特征的内在困难,还有小目标检测基准,即小目标检测数据集的稀缺以及建立小目标检测评估指标的挑战.为了更深入地理解小目标检测,本文首次对基于深度学习的小目标检测基准进行了全新彻底的调查.系统介绍了现存的35个小目标数据集,并从相对尺度和绝对尺度(目标边界框的宽度或高度、目标边界框宽高的乘积、目标边界框面积的平方根)对小目标的定义进行全面总结.重点从基于交并比及其变体、基于平均精度及其变体以及其他评估指标这3方面详细探讨了小目标检测评估指标.此外,从锚框机制、尺度感知与融合、上下文信息、超分辨率技术以及其他改进思路这5个角度对代表性小目标检测算法进行了全面阐述.与此同时,在6个数据集上对典型评估指标(评估指标+目标定义、评估指标+单目标类别)下的代表性小目标检测算法进行性能的深入分析与比较,并从小目标检测新基准、小目标定义的统一、小目标检测新框架、多模态小目标检测算法、旋转小目标检测以及高精度且实时的小目标检测这6个方面指出未来可能的发展趋势.希望该综述可以启发相关研究人员,进一步促进小目标检测的发展.

关键词：小目标检测深度学习小目标评估指标小目标数据集小目标定义小目标检测基准

基于先验驱动残差注意力网络的阵元故障MIMO雷达DOA估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电讯技术 2024年

作者：陈金立周龙李家强姚昌华南京信息工程大学电子与信息工程学院

受恶劣电磁环境和元器件老化等因素影响，多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output， MIMO)雷达的天线阵元发生故障的概率增加，而阵元故障会严重降低目标波达方向(Direction Of Arrival， DOA)估计性能。现有的大多数基于深度学习... 详细信息

受恶劣电磁环境和元器件老化等因素影响，多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output， MIMO)雷达的天线阵元发生故障的概率增加，而阵元故障会严重降低目标波达方向(Direction Of Arrival， DOA)估计性能。现有的大多数基于深度学习的DOA估计方法未能充分利用阵列模型的先验信息，导致其建立的映射关系极为复杂，从而使得网络拟合难度较大。为此，提出一种基于先验驱动残差注意力网络的阵元故障MIMO雷达DOA估计方法。首先，利用MIMO雷达协方差矩阵的双重Toeplitz先验特性，构建了基于先验驱动的残差注意力网络，并引入残差注意力块对协方差矩阵的特征进行加权处理，旨在学习阵元故障下存在数据缺失的协方差矩阵和完整协方差矩阵生成向量之间的映射关系。然后，根据残差注意力网络输出的生成向量估计值得到完整的协方差矩阵。最后，利用RD-ESPRIT(Reduced Dimension ESPRIT)算法估计目标DOA。仿真结果表明，所提算法在阵元故障下的DOA估计性能优于现有算法，在信噪比(Signal-to-Noise Ratio， SNR)为15dB时，其DOA估计精度比效果最好的现有算法提高了43.26%。

关键词： MIMO雷达双重Toeplitz先验残差网络注意力机制

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

复杂战场环境下综合电磁复杂度评估方法

电讯技术 2024年

作者：华诞麟赵晨潘成胜南京信息工程大学电子与信息工程学院

针对复杂战场环境中电磁复杂度评估的电磁参数相互影响和环境因素难以度量的问题，提出一种结合电磁因素和自然环境因素的综合电磁复杂度评估方法。除了传统的时、空、频等电磁环境指标外，引入了气象和地形环境因素，基于水汽、降雨及... 详细信息

针对复杂战场环境中电磁复杂度评估的电磁参数相互影响和环境因素难以度量的问题，提出一种结合电磁因素和自然环境因素的综合电磁复杂度评估方法。除了传统的时、空、频等电磁环境指标外，引入了气象和地形环境因素，基于水汽、降雨及地形的衰减模型建立强度隶属度函数，综合量化后采用模糊层次分析法形成不同气象以及地形的环境下的综合电磁复杂度。通过仿真实例直观展现典型战场场景下不同气象、地理条件下的电磁复杂度和对应等级，结果表明该方法能够对战场电磁环境进行科学合理的评估，为作战指导和战场部署提供有效理论依据和参考。

关键词：电磁复杂度复杂战场环境复杂度评估模糊层次分析法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

新颖恒定带宽的可调微带型滤波器

微波学报 2024年

作者：王友保马君鑫赵刘易斯唐佑铭南京信息工程大学电子与信息工程学院

本文设计了一款新的四阶交叉耦合、中心频率可调、带宽恒定的带通滤波器。该滤波器基于谐振器之间存在的电磁耦合，采用三个磁耦合和一个电耦合构成的CQ型拓扑结构，并在馈电电路上引入源与负载的耦合，以便在通带两侧各产生2个传输零... 详细信息

本文设计了一款新的四阶交叉耦合、中心频率可调、带宽恒定的带通滤波器。该滤波器基于谐振器之间存在的电磁耦合，采用三个磁耦合和一个电耦合构成的CQ型拓扑结构，并在馈电电路上引入源与负载的耦合，以便在通带两侧各产生2个传输零点；仅使用同一个直流偏置电压加载于变容二极管，实现了滤波器的中心频率的可调；利用交叉耦合理论，并依据耦合系数、外部品质因数分别随谐振频率变化的目标曲线，实现了滤波器的带宽恒定、插损小、带外抑制好的设计目标。滤波器的仿真和实测性能基本一致，其可调中心频率范围为1.05 GHz ～ 1.28 GHz，而在此可调中心频率范围内维持3 dB带宽为(94 MHz ± 3.3 MHz)不变。该滤波器性能达到设计要求，具有一定的应用前景。

关键词：可调滤波器恒定带宽交叉耦合矩阵传输零点