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基于模态分解的地基雷达慢速弱目标检测方法

系统工程与电子技术 2025年第1期47卷 70-80页

作者：任晓昱林瑞奇邓云开田卫明胡程北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究院北京100081 嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室北京100081 北京理工大学重庆创新中心重庆401120 北京理工大学前沿科技研究院山东济南250300

在复杂地物场景中使用地基雷达探测地面动目标时,慢速弱目标与地杂波的频谱通常难以区分,传统的目标检测手段性能受限。针对此问题,提出一种基于模态分解的地基雷达慢速弱目标检测方法。首先设置较低的门限进行单元平均-恒虚警率(cell a... 详细信息

在复杂地物场景中使用地基雷达探测地面动目标时,慢速弱目标与地杂波的频谱通常难以区分,传统的目标检测手段性能受限。针对此问题,提出一种基于模态分解的地基雷达慢速弱目标检测方法。首先设置较低的门限进行单元平均-恒虚警率(cell average-constant false alarm rate,CA-CFAR)检测,初步筛选目标;接着对慢时间信号进行复经验模态分解(complex empirical mode decomposition,CEMD),分离地杂波和动目标;最后利用地杂波和动目标多普勒频谱的对称性差异检测目标。将该检测方法分别与CA-CFAR和正交投影-奇异值分解-恒虚警率(orthogonal projection-singular value decomposition-constant false alarm rate,OP-SVD-CFAR)检测的性能进行比较,并通过仿真数据和两组不同目标的实测数据进行验证。结果表明,所提方法能够提升目标的信杂噪比;在检测概率相同的条件下,其虚警率比CA-CFAR显著降低;在检测概率相同且较高的情况下,所提方法比OP-SVD-CFAR的虚警率也更低,证明了所提方法的有效性。

关键词：地基雷达慢速弱目标检测模态分解过门限处理

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基于G-S混合编码的分布式单模光纤测温方法研究

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电子测量与仪器学报 2025年

作者：李昭旭王宇郭欣明刘昕白清靳宝全太原理工大学物理与光电工程学院太原理工大学电子信息工程学院太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室

为了减少分布式单模光纤温度传感系统的测温误差，文中提出了一种基于Golay-Simplex混合编码的单模光纤温度测量方法。首先将4路G码进行S码变换实现了12路G-S混合编码调制，再依次对12路编码输出信号进行S码解码处理与G码解码处理，并... 详细信息

为了减少分布式单模光纤温度传感系统的测温误差，文中提出了一种基于Golay-Simplex混合编码的单模光纤温度测量方法。首先将4路G码进行S码变换实现了12路G-S混合编码调制，再依次对12路编码输出信号进行S码解码处理与G码解码处理，并采用累加平均与小波变换进行了测温曲线降噪，验证了G-S混合编码的编码增益为G码与S码的编码增益乘积。对比实验结果表明，在30km单模光纤长度、50ns脉宽与64bit编码长度的条件下，G-S混合编码测温系统的反斯托克斯信号幅值曲线波动范围较小，且在整个光纤长度内信噪比较大，信噪比高于Golay码编码测温系统和单脉冲测温系统。G-S混合编码的稳态测温误差可从单脉冲系统的±7.3℃优化至±2.5℃，优于Golay编码分布式拉曼光纤测温系统的测温误差±3.9℃。而空间分辨率可保持为5 m，证明了G-S混合编码在长距离单模光纤测温方面的有效性，有望为水利大坝渗漏温变等基础设施状态的融合感知提供有效的技术解决方案。

关键词：光纤温度传感拉曼光时域反射脉冲编码 G-S混合编码测温误差

基于多视图融合与多特征提取的知识图谱补全方法

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数据分析与知识发现 2025年第1期9卷 79-89页

作者：谢珺杨海洋续欣莹程兰张亚睿吕佳琪太原理工大学电子信息与光学工程学院晋中030600 太原理工大学电气与动力工程学院太原030024

【目的】针对现有知识图谱补全模型知识表示质量低、模型性能差等问题,提出一种基于多视图融合与多特征提取的知识图谱补全方法。【方法】通过视图编码器生成多个单视图网络,利用注意力机制融合不同视图信息作为实体的最终知识表示;通... 详细信息

【目的】针对现有知识图谱补全模型知识表示质量低、模型性能差等问题,提出一种基于多视图融合与多特征提取的知识图谱补全方法。【方法】通过视图编码器生成多个单视图网络,利用注意力机制融合不同视图信息作为实体的最终知识表示;通过不同的特征提取器分别提取头实体与关系的语义和交互特征,利用交叉注意力模块融合语义和交互特征并与尾实体进行匹配。【结果】在链接预测任务中的实验结果表明,与基线模型相比,本文模型在通用数据集FB15K-237和WN18RR上的Hits@10指标分别提升0.4和0.7个百分点,在领域数据集Kinship和UMLS上的Hits@10指标分别达到99.0%和99.9%。【局限】在视图更新时未更新关系,关系知识表示向量质量一般。【结论】多视图融合模型能够有效提升知识图谱表示质量,多特征提取框架能够有效提升链接预测精度。

关键词：知识图谱补全多视图注意力机制交互特征语义特征

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横向联邦学习:研究现状、系统应用与挑战

计算机学报 2025年第1期48卷 35-67页

作者：吴文泰吴应良林伟伟左文明暨南大学信息科学技术学院广州510632 华南理工大学电子商务系广州510006 华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广州510335

随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Fe... 详细信息

随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Federated Learning,HFL)具有扩展能力强和使用场景广泛等特点,因此是近年来该领域的研究重心,同时在产业界相关需求的驱动下有着十分广泛的应用前景。横向联邦学习的研究涉及机器学习、分布式系统、无线通信和信息安全等多个学术领域,从研究动机到技术方法都呈现多样化,但现有文献未能展现相关研究现状的全貌。此外,横向联邦学习相关技术的发展催化出了一系列开源系统框架、公开数据集以及多种场景下的应用,对进一步研究与实践都具有参考价值。为此,本文对横向联邦学习的研究现状和系统应用进行综合性调研:首先,对相关文献按照研究目标和技术角度进行全面地分类梳理,从多领域视角分析了各分支的研究现状;其次,从应用实践的视角,对比分析了面向横向联邦学习的主流系统框架与代码库、描述了数据准备方法以及典型的应用场景。在此基础上,阐明了横向联邦学习算法研究和系统应用面临的6个关键挑战,为如何缩小相关研究与系统实践之间的鸿沟提供了新的参考。

关键词：横向联邦学习数据隐私分布式系统机器学习人工神经网络

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Buck-Boost转换器总剂量辐射效应分析与抗辐射加固设计方法

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北京航空航天大学学报 2025年第2期51卷 389-396页

作者：郭仲杰卢沪刘楠吴龙胜西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048 西安电子科技大学微电子学院西安710071

DC-DC转换器在总剂量辐射环境下会带来输出电压漂移、线性调整率与负载调整率下降等影响,使得电路的输出稳定性能变差。针对传统基于工艺与版图的抗总剂量辐射效应加固方法会带来成本较高、版图面积过大及普适性较差等问题,提出一种实... 详细信息

DC-DC转换器在总剂量辐射环境下会带来输出电压漂移、线性调整率与负载调整率下降等影响,使得电路的输出稳定性能变差。针对传统基于工艺与版图的抗总剂量辐射效应加固方法会带来成本较高、版图面积过大及普适性较差等问题,提出一种实时监测与自适应加固并行的抗总剂量辐射效应加固设计方法,可脱离工艺实现在电路级层面的总剂量辐射效应加固,提升了Buck-Boost转换器的抗总剂量辐射能力。基于0.18μm BCD工艺对所提方法进行具体电路设计与物理实现验证,结果表明:在剂量值为2000 Gy(Si)的条件下,可将系统增益的下降率从19.26%补偿至6.65%,输出电压漂移率从0.0663%改善至0.0074%,负载调整率和线性调整率分别降低2.15%/A和0.0389%/V,为电路与系统级的抗总剂量辐射效应加固设计提供了一种新方法。

关键词：总剂量辐射效应加固设计 Buck-Boost转换器误差放大器实时监测

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PAN/MoS2柔性复合纳米纤维膜的压电传感特性

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物理学报 2025年

作者：张恒博李银辉李玮栋高飞殷荣艳梁建国赵鹏周赟磊李朋伟边桂彬太原理工大学电子信息工程学院纳米能源与器件太原理工大学集成电路学院纳米能源与器件西安电子科技大学杭州研究院

柔性压电纳米材料可以将机械能转换为电能为微纳电子设备供电，近年来，随着对压电技术的研究，二硫化钼(MoS2)已被报道用于增强复合材料的压电性能。本文采用静电纺丝法制备了PAN/MoS2柔性复合纳米纤维膜压电传感器，系统研究了MoS2纳... 详细信息

柔性压电纳米材料可以将机械能转换为电能为微纳电子设备供电，近年来，随着对压电技术的研究，二硫化钼(MoS2)已被报道用于增强复合材料的压电性能。本文采用静电纺丝法制备了PAN/MoS2柔性复合纳米纤维膜压电传感器，系统研究了MoS2纳米片的含量对PAN/MoS2复合纤维膜压电性能的影响。结果表明，当MoS2掺杂含量为3.0 wt%时，PAN/MoS2复合纤维膜传感器的开路输出电压达到最大值为4.64 V，短路输出电流为2.69 μA，输出功率达到3.46 μW，比纯PAN制备的传感器的电压电流分别提高了140%与160%。与纯PAN相比，PAN/MoS2复合纤维膜的压电常数d33提高了4.86倍。本文制备的PAN/MoS2柔性复合纤维膜传感器可以为商用电容充电，电容放电可成功点亮绿色LED，并在无源条件下实时监测自行车轮胎运行状况。PAN/MoS2柔性复合纤维膜传感器在经过10000次循环敲击测试电压输出无明显波动，稳定性良好。PAN/MoS2柔性复合纳米纤维膜传感器具有柔性好、成本低和自供电等特点，有望在可穿戴/便携式电子设备、智能机器人、智能设备等领域具有广阔的应用前景。

关键词：聚丙烯腈(PAN) 二硫化钼(MoS ) 柔性纳米纤维膜压电传感

基于LQR和PID联合控制的铰接车路径跟踪

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机械设计与研究 2025年第01期 320-327+332页

作者：郝俊朱一峰侯丽春长春汽车职业技术大学汽车工程学院长春理工大学电子信息工程学院

针对目前铰接车的路径跟踪控制器仍存在着许多问题，设计了一种结合PID和LQR的联合控制算法来实现铰接车的路径跟踪。首先，使用牛顿欧拉法建立了铰接车三自由度动力学模型，并根据运动学知识建立了运动学模型。然后，根据frenet坐标系... 详细信息

针对目前铰接车的路径跟踪控制器仍存在着许多问题，设计了一种结合PID和LQR的联合控制算法来实现铰接车的路径跟踪。首先，使用牛顿欧拉法建立了铰接车三自由度动力学模型，并根据运动学知识建立了运动学模型。然后，根据frenet坐标系推导得到了运动学误差模型，以此模型为基础建立了前馈+反馈的离散LQR控制器，并使用拉格朗日乘子法对离散LQR问题进行了求解计算，同时设计了一种适用于离散路径的误差计算方法。最后，使用PID控制器来控制LQR求解得到的参考铰接角速度。通过Simulink平台对控制算法进行测试，结果表明：在正弦转向路径，圆形路径以及垂直转向路径下均有着不错的跟踪效果，证明了控制器的有效性。

关键词：铰接车路径跟踪 LQR控制器 PID控制器拉格朗日乘子法

FDH-DETR工况场景工人行为及火灾检测算法

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电子测量技术 2025年

作者：董润华常青孔鹏伟王耀力太原理工大学集成电路学院太原理工大学电子信息工程学院山西众鑫乐食汇食品有限公司

针对工厂时刻面临的安全生产问题，例如厂区车间内严禁烟火、需时刻关注工作人员的行为安全、恶劣工况场景下工人是否佩戴口罩等，提出了一个基于RT-DETR改进的工人行为及火灾检测算法FDH-DETR。首先，通过Deep Faster特征深度融合模块... 详细信息

针对工厂时刻面临的安全生产问题，例如厂区车间内严禁烟火、需时刻关注工作人员的行为安全、恶劣工况场景下工人是否佩戴口罩等，提出了一个基于RT-DETR改进的工人行为及火灾检测算法FDH-DETR。首先，通过Deep Faster特征深度融合模块与FasterNet的融合，减少了算法的参数量和计算量；其次，通过DRBC3模块大小卷积核转换机制，减少了模型的推理成本；最后，通过HiLo-AIFI高低频尺度内特征交互模块，增强了对高低频特征的提取能力。实验结果表明，改进后的算法平均准确度达到了93.8%，参数量减少了31.6%，计算量减少了61.4%，FPS达到了150帧/秒，并在真实工况场景下进行推理实验，验证了算法的有效性。

关键词： RT-DETR 工人行为检测注意力机制模型轻量化目标检测特征融合火灾检测

FDH-DETR工况场景工人行为及火灾检测算法

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电子测量技术 2025年第03期 145-153页

作者：董润华常青孔鹏伟王耀力太原理工大学集成电路学院太原理工大学电子信息工程学院山西众鑫乐食汇食品有限公司

针对工厂时刻面临的安全生产问题，例如厂区车间内严禁烟火、需时刻关注工作人员的行为安全、恶劣工况场景下工人是否佩戴口罩等，提出了一个基于RT-DETR改进的工人行为及火灾检测算法FDH-DETR。首先，通过Deep Faster特征深度融合模块与FasterNet的融合，减少了算法的参数量和计算量；其次，通过DRBC3模块大小卷积核转换机制，减少了模型的推理成本；最后，通过HiLo-AIFI高低频尺度内特征交互模块，增强了对高低频特征的提取能力。实验结果表明，改进后的算法平均准确度达到了93.8%,参数量减少了31.6%,计算量减少了61.4%,FPS达到了150 fps,并在真实工况场景下进行推理实验，验证了算法的有效性。

关键词： RT-DETR 工人行为检测注意力机制模型轻量化目标检测特征融合火灾检测