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快速反射镜装配误差扰动抑制方法

激光与光电子学进展 2024年第5期61卷 273-280页

作者：艾志伟陈俊沅嵇建波张慕帆柏元忠桂林航天工业学院电子信息与自动化学院广西桂林541004

为了进一步抑制装配误差扰动对快速反射镜控制系统输出性能的影响,提升系统的跟踪精度,基于干扰观测原理,提出了一种具有内、外双干扰观测环节的扰动抑制方法。分析了快速反射镜组件装配误差对控制系统精度的影响,建立了不平衡力矩扰动... 详细信息

为了进一步抑制装配误差扰动对快速反射镜控制系统输出性能的影响,提升系统的跟踪精度,基于干扰观测原理,提出了一种具有内、外双干扰观测环节的扰动抑制方法。分析了快速反射镜组件装配误差对控制系统精度的影响,建立了不平衡力矩扰动的等效数学模型;利用内环干扰观测环节实现对中高频扰动的抑制,应用外环干扰观测环节补偿内环干扰观测环节的中低频扰动放大作用并提供中低频扰动抑制;分析了提出方法的输入和误差信号传递过程,设计了扰动抑制系统各控制器的控制参数;搭建了虚拟样机仿真测试平台,对控制系统的性能进行了测试。结果显示,加入双干扰观测环节前后,虚拟样机系统的调节时间误差为0.54%,对于15 Hz等效扰动,扰动抑制能力提升了25.23%。理论和实验结果表明,双干扰观测环节的引入可以有效抑制装配误差的扰动。

关键词：仪器测量与计量快速反射镜扰动抑制干扰观测器装配误差

基于Transformer改进的YOLOv5+DeepSORT的车辆跟踪算法

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汽车技术 2024年第7期 9-16页

作者：何水龙张靖佳张林俊莫德赟桂林电子科技大学桂林541004 桂林航天工业学院桂林541001

针对传统目标检测跟踪算法检测精度低、全局感知能力差、对遮挡和小目标物体的识别能力差等问题,提出了一种基于轻量化Transformer改进的YOLOv5和DeepSORT算法的车辆跟踪方法。首先,利用EfficientFormerV2模型改进YOLOv5算法模型,增强... 详细信息

针对传统目标检测跟踪算法检测精度低、全局感知能力差、对遮挡和小目标物体的识别能力差等问题,提出了一种基于轻量化Transformer改进的YOLOv5和DeepSORT算法的车辆跟踪方法。首先,利用EfficientFormerV2模型改进YOLOv5算法模型,增强车辆的目标检测能力;然后,利用移位窗口(Swin)模型的优点改进DeepSORT多目标跟踪算法中的重识别(Re-Identification)模块,提高车辆的跟踪能力和精度;最后,通过数据集KITTI和VeRi开展对比试验和消融实验。结果表明,在复杂工况下,该方法的性能在车辆遮挡和小目标识别方面显著提高,平均准确度达到96.7%,目标跟踪准确度提高了9.547%,编号(ID)切换总次数减少了26.4%。

关键词： YOLOv5 车辆检测 DeepSORT Transformer

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基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的锂电池荷电状态估计

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电工技术学报 2024年第2期39卷 595-606页

作者：贠祥张鑫王超范兴明桂林电子科技大学电气工程及其自动化系桂林541004

提高参数辨识的精度和SOC算法的精度是提高SOC估计的关键,该文提出了基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的荷电状态(SOC)估计方法。在参数辨识阶段,结合遗忘因子递推最小二乘法在线辨识的优势,弥补粒子群辨识精度高但前期缺乏数... 详细信息

提高参数辨识的精度和SOC算法的精度是提高SOC估计的关键,该文提出了基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的荷电状态(SOC)估计方法。在参数辨识阶段,结合遗忘因子递推最小二乘法在线辨识的优势,弥补粒子群辨识精度高但前期缺乏数据无法实时辨识的劣势,联合进行参数辨识;在SOC估计阶段,利用扩展卡尔曼滤波生成重要性密度函数,去克服粒子退化,同时采用粒子群优化算法优化重采样策略改进采样过程缓解粒子贫化。最后在联邦城市运行(FUDS)和US06高速公路运行(US06)工况下将所提算法与F-PF、F-PSO-PF、FPSO-PSO-PF进行了对比,结果表明,在FUDS工况下,方均根误差分别提高了65.4%、56.3%和43.5%;在US06工况下,方均根误差分别提高了45.8%、35.9%和35.1%,验证了所提算法具有较好的适应性和鲁棒性。

关键词：锂电池粒子群算法扩展粒子滤波算法荷电状态

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基于改进视觉算法的自动驾驶风险预判模型

交通运输系统工程与信息 2024年第5期24卷 79-90,139页

作者：赵红专张继康潘佳雯袁泉许恩永魏金占周旦刘承堃桂林电子科技大学广西智慧交通重点实验室广西桂林541004 东风柳州汽车有限公司商用车技术中心广西柳州545000 桂林电子科技大学南宁研究院南宁530000 清华大学车辆与运载学院北京100084 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院广西桂林541004

针对传统车辆切入过近导致自动驾驶产生脱离的问题,本文提出一种YOLOV7-Tiny(You Only Look Once Version 7 Tiny)和SS-LSTM(Strong Sort Long Short Term Memory)的自动驾驶风险预判模型。首先,模型改进了视觉目标检测模型YOLOV7-Tiny... 详细信息

针对传统车辆切入过近导致自动驾驶产生脱离的问题,本文提出一种YOLOV7-Tiny(You Only Look Once Version 7 Tiny)和SS-LSTM(Strong Sort Long Short Term Memory)的自动驾驶风险预判模型。首先,模型改进了视觉目标检测模型YOLOV7-Tiny,增加小目标检测层;其次,引入SimAM(A Simple,Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks)无参注意力机制模块,优化训练损失函数,并对其目标车辆进行轨迹跟踪及预测,通过改进的多目标跟踪算法StrongSORT(Strong Simple Online and Realtime Tracking)的短期预测不断矫正LSTM(Long Short Term Memory)的长期预测,即建立SS-LSTM模型,并将预测的超车轨迹与智能网联车自身轨迹在同一时间纬度下进行拟合,得到传统车辆切入时的风险预判模型。实验结果表明,本文的自动驾驶风险预判方法有效预判了传统车辆切入时的风险。仿真实验表明,改进YOLOV7-Tiny相比于原有算法mAP(mean Average Precision)提高了2.3个百分点,FPS(Frames Per Second)为61.35 Hz,模型大小为12.6 MB,模型满足车载端轻量化的需求。实车实验表明,根据SS-LSTM模型所得到的风险预判准确率为90.3%。

关键词：交通工程风险预判 YOLOV7-Tiny 自动驾驶长短期记忆网络轨迹预测

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基于流式细胞仪的激光器驱动系统研究与设计

光子学报 2024年第6期53卷 132-144页

作者：张子涵陈真诚陈望唐雪辉雷天继谭出朱福音廖爱文肖昌林殷世民方成桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004 桂林电子科技大学生命与环境科学学院桂林541004 桂林优利特医疗电子有限公司桂林541004 桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室桂林541004

为获得适用于流式细胞仪的功率稳定、波长稳定、低噪声的激光光源,设计了一款恒功率控制的半导体激光器驱动系统。系统采用多量子阱激光二极管,以STM32为主控核心,以MAX8521芯片为温度控制核心,采用双闭环功率控制,实现对激光器输出光... 详细信息

为获得适用于流式细胞仪的功率稳定、波长稳定、低噪声的激光光源,设计了一款恒功率控制的半导体激光器驱动系统。系统采用多量子阱激光二极管,以STM32为主控核心,以MAX8521芯片为温度控制核心,采用双闭环功率控制,实现对激光器输出光功率的高精度低噪声控制。实验结果表明,该系统的温度波动在±0.016℃范围内,温度控制不稳定度为±0.055%,输出光功率长期不稳定度为±0.078%,光噪声率为0.109%,输出光波长稳定在637~638 nm,仪器分辨率的全峰宽变异系数均小于等于1.70%,优于YY/T0588-2017流式细胞仪行业标准的要求。所设计的半导体激光器驱动系统温控精度高、输出长期稳定、光噪声小、成本低,能够有效满足流式细胞仪检测的需求。

关键词：流式细胞仪半导体激光器光功率控制温度控制不稳定度

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基于多路混合注意力机制的水下图像增强网络

电子与信息学报 2024年第1期46卷 118-128页

作者：李云孙山林黄晴井佩光广西财经学院大数据与人工智能学院南宁530003 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541000 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院桂林541000 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

光线在水下被吸收或者散射使得水下图像成像出现色偏、模糊遮挡等问题,影响水下视觉任务。传统的图像增强方法分别采用直方图均衡、伽马矫正和白平衡方法较好地增强水下图像。然而,3种方法融合增强水下图像的互补性和相关性方面的研究... 详细信息

光线在水下被吸收或者散射使得水下图像成像出现色偏、模糊遮挡等问题,影响水下视觉任务。传统的图像增强方法分别采用直方图均衡、伽马矫正和白平衡方法较好地增强水下图像。然而,3种方法融合增强水下图像的互补性和相关性方面的研究较少。因此,该文提出一种基于多路混合注意力机制的水下图像增强网络。首先,提出多路特征提取模块,对图像进行直方图均衡支路、伽马矫正支路和白平衡支路的多路特征提取,提取图像的对比度、亮度和颜色特征;然后,融合直方图均衡、伽马矫正和白平衡3支路特征,增强3支路特征融合的互补性;最后,设计混合注意力学习模块,深度挖掘3支路在对比度、亮度和颜色的相关性矩阵,并引入跳跃连接增强图像输出。在多个数据集上的实验结果表明,该方法能够有效恢复水下图像色偏、模糊遮挡和提高图像明亮度。

关键词：水下图像增强深度学习注意力机制跳跃连接

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特征可分性显式建模的跨数据库脑电解码方法

电子测量技术 2024年第7期47卷 95-105页

作者：李易张本鑫莫云路仲伟李智桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院桂林541004

目前,在运动想象解码领域,研究主要集中在被试依赖和被试独立解码两种方法上。然而,这两种解码方式在脑机接口(BCI)系统的实际使用中存在较大局限性。被试依赖和被试独立解码都依赖于同一中心数据集,当解码模型应用于其他中心的数据集时... 详细信息

目前,在运动想象解码领域,研究主要集中在被试依赖和被试独立解码两种方法上。然而,这两种解码方式在脑机接口(BCI)系统的实际使用中存在较大局限性。被试依赖和被试独立解码都依赖于同一中心数据集,当解码模型应用于其他中心的数据集时,性能将显著下降,无法满足BCI系统跨中心使用的需求。为提升运动想象脑电跨数据库解码性能,基于领域泛化的方法框架,提出了一种基于Fisher准则正则化的稀疏选择模型。在最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)模型的基础上,引入Fisher准则正则项,以在特征选择过程中显式建模特征的可分性。这有助于提高领域泛化的表示学习能力,从而增强分类模型在不同数据集上的泛化性能。采用两个公开的运动想象脑电数据集,并使用滤波器组共空间模式(FBCSP)和多时频共空间模式(MTFCSP)两种特征提取方法,验证了所提方法的有效性,进一步使用自采集的数据也证实了该方法在实际应用中同样有效。与现有的方法相比,所提方法取得了最高平均分类准确率,达到67.26%。实验结果表明,所提方法在运动想象跨数据库解码中具有更好的泛化能力、更高的特征可分性、更好的鲁棒性。所提方法有望促进BCI系统跨中心使用,提高通用性。

关键词：运动想象脑电解码稀疏正则化领域泛化跨数据库

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基于PXI总线的校靶测试模拟系统研制

计算机应用与软件 2024年第7期41卷 342-349页

作者：张逸龙李智刘均华桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院广西桂林541004

为满足某型飞行器校靶测试系统的研制调试需求,提出一种基于虚拟仪器与PXI总线技术的校靶测试模拟系统研制方法。分析模拟系统的功能需求,选用符合要求的功能模块和外部设备,并设计转接适配器;对部分特殊信号进行特征分析并构建合理的... 详细信息

为满足某型飞行器校靶测试系统的研制调试需求,提出一种基于虚拟仪器与PXI总线技术的校靶测试模拟系统研制方法。分析模拟系统的功能需求,选用符合要求的功能模块和外部设备,并设计转接适配器;对部分特殊信号进行特征分析并构建合理的信号模型;按照模拟系统软件的功能需求,结合线程同步技术在Visual Studio软件开发环境下完成系统软件研制;测试结果表明,模拟系统信号输出稳定可靠,电压输出精度优于±0.01 V,频率输出精度优于0.1 Hz,时间控制精度优于0.01 s,满足校靶测试系统调试需求,可有效辅助测试系统研制调试,缩短研发周期,降低调试成本。

关键词：虚拟仪器 PXI总线模拟系统线程同步信号模拟

基于解码转发CR-NOMA协同系统物理层安全性能分析

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电讯技术 2024年第1期64卷 139-148页

作者：吕铄嵇建波桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院广西桂林541004

分析了认知无线电(Cognitive Radio,CR)非正交多址(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)网络中的物理层安全性能。考虑到现有窃听者,支持NOMA的CR通过Nakagami-m信道以解码转发协作模式传输数据。为了分析CR-NOMA物理层安全性能,通过... 详细信息

分析了认知无线电(Cognitive Radio,CR)非正交多址(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)网络中的物理层安全性能。考虑到现有窃听者,支持NOMA的CR通过Nakagami-m信道以解码转发协作模式传输数据。为了分析CR-NOMA物理层安全性能,通过连接中断概率和安全中断概率的闭式表达式来评估CR-NOMA的安全性能。此外,通过蒙特卡罗模拟仿真以验证推导出的分析结果,并深入分析了参数对系统性能的影响。

关键词：认知无线电非正交多址接入物理层安全性能连接中断概率安全中断概率解码转发