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基于感知先验与分量增强的高动态成像方法

光电子·激光 2025年第1期36卷 36-45页

作者：王伟张思远刘晓芮辽宁工程技术大学基础教学部辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

高动态范围成像方法大多存在融合图像亮度不均衡、纹理丢失以及色彩失真等问题。针对此问题，提出了一种基于感知先验(perceptual priori, PP)与分量增强的高动态成像方法。根据感知先验对多曝光图像分别进行图像增强，保留更多的纹理... 详细信息

高动态范围成像方法大多存在融合图像亮度不均衡、纹理丢失以及色彩失真等问题。针对此问题，提出了一种基于感知先验(perceptual priori, PP)与分量增强的高动态成像方法。根据感知先验对多曝光图像分别进行图像增强，保留更多的纹理信息以及色彩真实感；引入注意力门控机制和特征提取(feature extraction, FE)操作对亮度分量进行增强；通过联合编码器-解码器网络对色度分量进行增强。对增强后的亮度分量和色度分量进行融合得到最终的融合图像。实验数据选用包含多种复杂场景的多曝光图像序列，结果表明，本文方法的视觉信息保真度达到了0.826 8,多曝光融合(multi-exposure fusion, MEF)结构相似度达到了0.947 6。本文方法相较于其他方法得到的融合图像，细节更加清晰、图像信息丰富、更符合人眼的视觉感知，融合效果更好。

关键词：高动态成像多曝光图像融合感知先验(PP) 分量增强

LFM-DPC抗间歇采样转发干扰波形集设计算法

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系统工程与电子技术 2025年

作者：董乔龙刘思琪张伟见张劲东南京航空航天大学电子信息工程学院

针对间歇采样转发干扰产生的假目标和目标高速运动产生的多普勒频移导致雷达脉压性能急剧下降的问题，本文提出了一种高多普勒容限的线性调频-离散相位编码(linear frequency modulation-discrete phase coding， LFM-DPC)复合调制相干... 详细信息

针对间歇采样转发干扰产生的假目标和目标高速运动产生的多普勒频移导致雷达脉压性能急剧下降的问题，本文提出了一种高多普勒容限的线性调频-离散相位编码(linear frequency modulation-discrete phase coding， LFM-DPC)复合调制相干波形集设计方法。在一定多普勒频移范围内，以最小化未转发信号自模糊函数旁瓣能量以及未转发信号与转发信号互模糊函数能量建立优化模型，并设计了一种基于KKT (Karush-Kuhn-Tucker)最优性条件的迭代算法对模型求解。仿真实验表明，相比于遗传算法和单一调制的LFM和DPC信号，基于KKT最优性条件的交替迭代优化算法优化的LFM-DPC波形集有更好的抗间歇采样转发干扰性能。

关键词：间歇采样转发干扰线性调频-离散相位编码波形集多普勒容限 KKT条件模糊函数

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基于元素相乘结构的实时多目标跟踪算法

电子测量技术 2025年

作者：周畅达杨帆河北工业大学电子信息工程学院

多目标跟踪算法中的FairMOT提出了平衡检测和重识别分支的均衡学习策略，有效的平衡了目标检测和重识别两大任务，是目前单阶跟踪段范式算法中最优的算法，但由于DLA34骨干网络的特征提取能力有限，面对实际应用场景中复杂的跟踪场景时... 详细信息

多目标跟踪算法中的FairMOT提出了平衡检测和重识别分支的均衡学习策略，有效的平衡了目标检测和重识别两大任务，是目前单阶跟踪段范式算法中最优的算法，但由于DLA34骨干网络的特征提取能力有限，面对实际应用场景中复杂的跟踪场景时，往往会因为出现漏检和误跟等现象导致模型的跟踪效果下降。为了有效的提升模型骨干网络的特征提取能力，本文针对此问题设计了基于元素相乘结构的深度聚合骨干网络，提出了FairMOT-Star算法。该算法利用了元素相乘结构带来的隐藏维度提升原理，实现了简洁高效的目标特征提取。同时使用EIoU＿Loss作为检测框回归任务的回归损失函数，更加精准的描述了检测框和真实框之间的位置和形状关系，提升了检测框的预测精度。匹配关联部分使用卡尔曼滤波算法预测目标的运动信息，匈牙利算法完成时序维度上前后帧目标和轨迹的关联匹配。在MOT16数据集上进行了实验测试，MOTA精度达到了86.0%，模型的权重参数量为19.59M，相比于FairMOT模型参数量减少9.7% 的同时，MOTA精度提升了3.5%，较好的优化了FairMOT算法的计算参数量和跟踪精度。

关键词：机器视觉多目标跟踪特征提取 FairMOT

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基于迭代建模的滑窗主元分析故障检测方法

电子测量技术 2025年

作者：程为康张家良西安工业大学电子信息工程学院

针对传统主元分析（PCA）方法在工业过程故障检测中的高虚警率和故障检测不及时的问题，本文提出了一种基于迭代建模的滑窗主元分析故障检测方法。为了提高故障检测实时性，在建模过程中，采用迭代方法逐步剔除PCA建模数据中的异常样本... 详细信息

针对传统主元分析（PCA）方法在工业过程故障检测中的高虚警率和故障检测不及时的问题，本文提出了一种基于迭代建模的滑窗主元分析故障检测方法。为了提高故障检测实时性，在建模过程中，采用迭代方法逐步剔除PCA建模数据中的异常样本，优化PCA模型。为了降低虚警率，在检测过程中，采用滑动观测窗口统计异常样本数量，通过构造第二置信限检测故障。为了提高故障检测准确性，采用一种合成统计量作为检测指标，能够同时考虑主成分方向和残差空间的异常。为了验证文中方法的有效性，本文进行了数值仿真和田纳西-伊斯曼（TE）过程仿真实验。结果表明，本文方法能够降低虚警率，提高检测准确率和实时性。

关键词：主元分析故障检测迭代建模滑动窗口 TE过程

长短距离注意力协同的跨尺度池化嵌入图像融合算法

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激光与光电子学进展 2025年

作者：孙溪成吕伏冯永安辽宁工程技术大学软件学院辽宁工程技术大学基础教学部辽宁工程技术大学信息化与网络管理中心

针对目前红外与可见光图像融合算法的特征提取不充分，细节纹理信息丢失，模型参数量大等问题。本文提出了一种长短距离注意力协同的跨尺度池化嵌入图像融合算法。首先，利用深度可分离卷积设计通道注意力，以增强关键通道表达，抑制冗... 详细信息

针对目前红外与可见光图像融合算法的特征提取不充分，细节纹理信息丢失，模型参数量大等问题。本文提出了一种长短距离注意力协同的跨尺度池化嵌入图像融合算法。首先，利用深度可分离卷积设计通道注意力，以增强关键通道表达，抑制冗余信息。其次，基于GS卷积提出多尺度密集通道强化模块，通过叠加小卷积核和引入密集连接，增强多尺度信息交互能力并对特征重复利用，防止信息丢失。然后，在跨尺度嵌入层的基础上提出跨尺度池化融合嵌入层，利用不同尺度的池化层融合特征提取部分四个阶段的特征，从而充分利用各个阶段的特征并减小计算复杂度。最后，采用双路径设计融合长短距离注意力并设计卷积前馈网络，从而捕获特征之间的长短距离的依赖关系并降低网络参数量。本文算法与其他七种算法在公开数据集TNO和Roadscene上进行大量实验，实验结果表明，在主观评价上融合结果轮廓清晰，在客观评价上，EN、SD、AG、SCD相对于其他算法平均提高了6.25%、0.4%、4.6%、0.5%。另外，在数据集M3FD上进行了融合图像的检测性能对比实验，实验结果证明本文算法表现良好。

关键词：图像处理图像融合红外图像可见光图像跨尺度

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基于自适应图学习权重的多模态情感分析

智能系统学报 2025年

作者：曲海成徐波辽宁工程技术大学软件学院

在多模态情感分析任务中，由于不同模态表现方式的不一致性，模态间的情感信息密度具有较大的差异。为了平衡情感信息在不同模态中分布的不均匀性并减少多模态特征表示的冗余性，提出了一种基于自适应图学习权重的多模态情感分析方法。... 详细信息

在多模态情感分析任务中，由于不同模态表现方式的不一致性，模态间的情感信息密度具有较大的差异。为了平衡情感信息在不同模态中分布的不均匀性并减少多模态特征表示的冗余性，提出了一种基于自适应图学习权重的多模态情感分析方法。首先，采用不同的特征提取方法捕获单一模态内的特定信息；其次，将不同模态通过公共编码器映射到同一空间中，利用跨模态注意力机制来显式构建模态间的关联；然后，将每种模态对任务分类的预测值以及模态表示嵌入到自适应图中，通过模态标签学习不同模态对最终分类任务的贡献度来动态调整不同模态之间的权重，以适应主导模态的变化；最后，引入信息瓶颈机制进行去噪，旨在学习一种无冗余的多模态特征表示进行情感预测。在公开的多模态情感分析数据集上对所提出的模型进行了评估。实验结果表明，其有效提升了多模态情感分析的准确性。

关键词：多模态情感分析模态差异性信息冗余自适应图学习跨模态注意力相似性约束信息瓶颈

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采用FD约束迁移生成虚拟样本的动液面预测

哈尔滨工业大学学报 2025年

作者：王通胡安邦韩莹沈阳工业大学电气工程学院辽宁工程技术大学电气与控制工程学院

为改善因石油开采过程复杂多变，难以获取完备油井生产数据信息所导致动液面预测模型效果不佳的问题，提出一种基于模糊决策（fuzzy decision，FD）约束迁移的变分自编码器-生成对抗网络（variational autoencoder-generative adversari... 详细信息

为改善因石油开采过程复杂多变，难以获取完备油井生产数据信息所导致动液面预测模型效果不佳的问题，提出一种基于模糊决策（fuzzy decision，FD）约束迁移的变分自编码器-生成对抗网络（variational autoencoder-generative adversarial network，VAE-GAN）模型，生成油井动液面预测建模虚拟样本。首先，利用信息较为完备的相似工况源域油井数据通过基于迁移学习的VAE-GAN生成虚拟样本，采用最大均值差异使虚拟样本特征分布向待测目标域油井迁移。其次，为使虚拟样本具有源域油井丰富信息特征的同时符合目标域油井生产规则，设计了模糊判别约束模块用于辨别虚拟样本参数间生产特征，进一步约束虚拟样本生成。最后，将所得虚拟样本与目标域少量真实样本混合，构建动液面预测模型。仿真结果表明：本文所提方法生成的虚拟样本可以有效补充待测油井的生产数据，相较于采用待测油井真实数据构建的预测模型，其构建的预测模型在满足油田生产关键参数测量相对误差5%以内要求的基础上，平均绝对误差下降29.577%，均方根误差下降26.386%。所提方法可以有效解决油井生产数据信息不完备问题，能够降低动液面预测模型的输出误差。

关键词：动液面虚拟样本模糊决策迁移学习变分自编码器生成对抗网络

宽带Farrow架构分数时延滤波器优化设计及实现

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电子测量技术 2025年

作者：叶霞美李鹏冯姣张治中郭晓旭南京信息工程大学电子与信息工程学院

可变分数时延滤波器因其能够实现任意分数时延变换而广泛应用于时延补偿技术领域。然而，由于其滤波系数求解复杂度高，适应性差，在工程中应用严重受限。针对这一挑战，本文提出了一种低计算复杂度条件下，通过调节滤波器参数灵活改变... 详细信息

可变分数时延滤波器因其能够实现任意分数时延变换而广泛应用于时延补偿技术领域。然而，由于其滤波系数求解复杂度高，适应性差，在工程中应用严重受限。针对这一挑战，本文提出了一种低计算复杂度条件下，通过调节滤波器参数灵活改变分数时延滤波器性能的方法，并完成了FPGA仿真验证。该方法通过调整窗函数的宽度因子来精确控制窗形状，进而优化不同阶数下滤波器的时频特性，提供了比传统方法更精确的频率选择能力。此外，本文采用正交三角分解最小二乘矩阵方法求解滤波器系数，所设计的滤波器在保证群延时精度的条件下，仅需要一次矩阵求逆，有效避免了偏导数和二重积分等复杂数学运算。仿真结果表明，本文提出的方法在保持同等延迟精度条件下，与现有方法相比，计算复杂度降低了一个数量级，最大幅度误差达到-104dB，最大群延时误差达到2.34×10-4。FPGA验证结果表明，该设计方法硬件计算资源消耗低，极大提高了Farrow滤波器的设计效率。

关键词：可变分数时延高斯窗函数 Farrow架构 FPGA

基于逐次变分模态分解和小波阈值的车载雷达抗干扰方法

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雷达科学与技术 2025年

作者：李家强刘浩波汪星宇姚昌华陈金立南京信息工程大学电子与信息工程学院

车载毫米波雷达间交叉干扰直接影响雷达的目标探测精度和驾驶安全，针对此问题本文提出一种基于逐次变分模态分解(Successive Variational Mode Decomposition，SVMD)结合小波阈值的干扰抑制方法。首先通过PID搜索算法(PID Search Algor... 详细信息

车载毫米波雷达间交叉干扰直接影响雷达的目标探测精度和驾驶安全，针对此问题本文提出一种基于逐次变分模态分解(Successive Variational Mode Decomposition，SVMD)结合小波阈值的干扰抑制方法。首先通过PID搜索算法(PID Search Algorithm，PSA) 对SVMD的最大正则化参数进行优化选择，然后利用SVMD将受扰雷达信号分解为一组本征模态函数(Intrinsic Mode Function， IMF)。接着对每个IMF依次进行小波阈值化处理以滤除各模态中的干扰，最后将各模态叠加完成信号重构，获得干扰抑制后的毫米波雷达信号。本文在PSA中加入陷进避免算子以增加探索范围和避免局部最优，在小波阈值处理中改进了硬阈值函数以解决函数连续性差的问题。多目标场景下的仿真实验和实测实验结果表明，该方法干扰抑制效果显著，能够提高雷达的检测性能。

关键词：毫米波雷达逐次变分模态分解 PID搜索算法小波阈值