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无人机系统级线缆电磁效应与耦合特征分析

强激光与粒子束 2025年第2期37卷 70-77页

作者：周佳乐余道杰柴梦娟白艺杰杜剑平李涛张霞姚振宁信息工程大学信息系统工程学院郑州450001

无人机系统级线缆耦合特征对于无人机电磁效应与机理分析具有重要意义。针对无人机系统中多类型线缆建立了线缆电磁干扰场路联合仿真模型,分析了无人机不同类型线缆的耦合特征,并结合无人机系统复杂物理结构对无人机系统级线缆耦合特征... 详细信息

无人机系统级线缆耦合特征对于无人机电磁效应与机理分析具有重要意义。针对无人机系统中多类型线缆建立了线缆电磁干扰场路联合仿真模型,分析了无人机不同类型线缆的耦合特征,并结合无人机系统复杂物理结构对无人机系统级线缆耦合特征展开研究,基于无人机系统表面电流分布情况,在无人机飞控端口线缆处、机翼线缆处、旋翼线缆处设置电压监测点,得到了无人机系统线缆耦合的薄弱环节。仿真结果表明,平面波以不同角度入射相同长度线缆时,电场矢量与线缆所在平面平行时耦合峰值电压最大,且不同类型线缆耦合敏感频点相同,平面波以相同角度入射不同长度线缆时,谐振频点的倒数满足与线缆长度相同的倍数关系;无人机系统线缆辐照场景下,飞控线缆耦合敏感频段为300~600 MHz;无人机机翼线缆与旋翼线缆耦合敏感频段为300~430 MHz,且飞控线缆耦合峰值电压明显大于机翼线缆与旋翼线缆处峰值电压。

关键词：无人机电磁效应线缆耦合特征场路联合仿真电压监测耦合敏感频段

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一种基于ResUNet的晕渲图生成方法

武汉大学学报(信息科学版) 2025年第1期50卷 197-206页

作者：尹广志李少梅马京振吕东许卞成琳信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 31308部队四川成都610000

地貌表示的技术与方法是地图制图学的重要研究内容,地貌晕渲图是在二维平面有效表现三维地貌的主要形式。针对当前计算机晕渲图表现效果有待提升的问题,提出了基于ResUNet深度学习模型,使用数字高程模型(digital elevation model,DEM)... 详细信息

地貌表示的技术与方法是地图制图学的重要研究内容,地貌晕渲图是在二维平面有效表现三维地貌的主要形式。针对当前计算机晕渲图表现效果有待提升的问题,提出了基于ResUNet深度学习模型,使用数字高程模型(digital elevation model,DEM)制作晕渲图的方法,即通过构建具有对应关系的DEM和高质量手工晕渲样本集,并训练搭建的特定网络模型,以实现任意区域基于DEM数据的晕渲图制作。实验结果表明,该方法能够生成艺术性强、地貌表现效果好的晕渲图,晕渲图整体效果较大程度地接近手工晕渲作品;同时,搭建的深度学习模型适用于大多数地貌类型;与U-Net模型相比,所提模型对不同分辨率DEM的适应性更强,且生成的晕渲视觉效果更优。

关键词：深度学习 ResUNet 地图制图地貌晕渲

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极区坐标系下惯导粗对准精度一致性分析

系统工程与电子技术 2025年第1期47卷 280-286页

作者：白思源柴洪洲靳凯迪吴庆向民志战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 军事科学院战争研究院北京100091

针对目前研究对极区惯导对准能力的描述有待进一步明确的现状,对捷联惯导系统在极区坐标系下进行粗对准的等价性进行分析证明。首先,以三轴姿态确定粗对准方法为例,利用全微分公式推导地理坐标系,即传统导航坐标系下对准结果的误差特性... 详细信息

针对目前研究对极区惯导对准能力的描述有待进一步明确的现状,对捷联惯导系统在极区坐标系下进行粗对准的等价性进行分析证明。首先,以三轴姿态确定粗对准方法为例,利用全微分公式推导地理坐标系,即传统导航坐标系下对准结果的误差特性,其中航向误差角随纬度升高而迅速发散。然后,分别构建格网坐标系、伪地球坐标系和地心地固坐标系下,粗对准误差角与传感器误差的关系,得到与传统导航坐标系一致的误差角表达式。最后,通过仿真实验验证多种粗对准方法在不同坐标系下分别得到相同对准效果,进一步验证了理论分析的正确性。

关键词：极区惯性导航粗对准格网坐标系伪地球坐标系一致性分析

基于传输公平性的多无人机通感一体化空间部署与波束成形设计

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 57-65页

作者：时统志李博杨洪娟张桐王钢哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150001 哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院威海264209

针对农村偏远地区通信不畅的临时突发性问题,该文提出一种自适应的多无人机(UAV)辅助通感一体化(ISAC)机制,在地面用户和感测目标呈簇状随机分布的情况下,通过合理调度多无人机实现覆盖式通信保障,为无人机使能的通感一体系统提供了一... 详细信息

针对农村偏远地区通信不畅的临时突发性问题,该文提出一种自适应的多无人机(UAV)辅助通感一体化(ISAC)机制,在地面用户和感测目标呈簇状随机分布的情况下,通过合理调度多无人机实现覆盖式通信保障,为无人机使能的通感一体系统提供了一种新的解决思路和方案。该文主要研究了无人机空间部署及其对地面设备的波束成形等问题,在空地关联约束条件下,系统可通过优化无人机的通信和感知波束成形变量组,最大限度地提高用户传输可达速率的下限,同时保证基本的通感需求。为了有效解决所考虑的非凸优化问题,该文借助基于高斯核的均值漂移算法(MS),用以处理关联策略中的混合整型线性问题,此外,结合2次变换与连续凸逼近(SCA)的相关技巧,采用块坐标下降(BCD)的方式优化波束成形,以获取次优解。数值结果验证了自适应机制的有效性。

关键词：无人机通信感知一体化空间部署波束成形

注意力机制下多尺度特征融合生成对抗的日间海雾识别

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遥感技术与应用 2025年第01期 258-264页

作者：黄彦慧符冉迪方旭源尹曹谦李纲金炜宁波大学信息科学与工程学院

为了提升海雾识别的准确性，在注意力机制下，采用多尺度特征融合生成对抗网络，提出了一种日间海雾识别方法。该方法首先利用条件生成对抗网络生成中红外通道的云图，以消除原始日间中红外通道云图的太阳辐射影响，从而可以综合利用可... 详细信息

为了提升海雾识别的准确性，在注意力机制下，采用多尺度特征融合生成对抗网络，提出了一种日间海雾识别方法。该方法首先利用条件生成对抗网络生成中红外通道的云图，以消除原始日间中红外通道云图的太阳辐射影响，从而可以综合利用可见光、远红外和中红外通道云图在海雾监测中各自的优势。基于此，在UNet网络中引入金字塔切分注意力机制以提高3个输入通道数据特征提取的性能；同时，在编解码器过渡层采用多尺度空洞空间卷积池化金字塔，通过对多个路径进行多尺度特征融合，以增强对不同尺度海雾识别的泛化能力；最后，引入判别网络对生成网络进行监督，实现对海雾边缘的精准界定。实验结果表明：该方法的海雾检测精度较传统方法有所提升，命中率（POD）达到94.16%，误报率（FAR）为11.61%，临界成功指数（CSI）为83.59%，为日间海雾识别提供了一种新思路。

关键词：葵花8号卫星注意力机制多尺度日间海雾识别生成对抗网络

基于P-SSHI的单电感多输入压电能俘获电路

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传感技术学报 2025年第02期 332-339页

作者：肖长建夏银水宁波大学信息科学与工程学院

提出了一种用于压电能量采集的自供电多输入并联开关电感(Multi-Input Parallel Synchronized Switching Harvesting on Inductor, MIP-SSHI)接口电路。所提出的MIP-SSHI电路具有自供电，并共享一个电感从多个压电换能器(Piezoelectric Transducer, PZT)中提取能量，可以处理多个PZT同时访问电感的冲突，避免使用额外的电感访问控制电路。仿真和实验表明，MIP-SSHI电路可以在任意相位情况下从多个PZT中提取能量。较之于单个PZT,所提出的MIP-SSHI电路的最大输出功率可以达到SEH电路的3.6倍。

关键词：能量采集多输入压电换能器并联开关电感(P-SSHI)

面向物联网的云边端协同计算中任务卸载与资源分配算法研究

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电子与信息学报 2025年第02期47卷 458-469页

作者：施建锋陈忻阳李宝龙南京信息工程大学电子与信息工程学院

为满足远郊和灾区物联网(IoT)设备的时延与能耗需求，该文构建了由IoT终端、低地球轨道(LEO)卫星和云计算中心组成的新型动态卫星物联网模型。在时延、能耗等实际约束条件下，将系统时延与能耗加权和视为系统开销，构造了最小化系统开... 详细信息

为满足远郊和灾区物联网(IoT)设备的时延与能耗需求，该文构建了由IoT终端、低地球轨道(LEO)卫星和云计算中心组成的新型动态卫星物联网模型。在时延、能耗等实际约束条件下，将系统时延与能耗加权和视为系统开销，构造了最小化系统开销的任务卸载、功率和计算资源联合分配问题。针对动态任务到达场景，提出一种模型辅助的自适应深度强化学习(MADRL)算法，实现任务卸载决策、通信资源和计算资源的联合配置。该算法将问题分为两部分解决，第1部分通过模型辅助、二分搜索算法和梯度下降法优化了通信资源与计算资源；第2部分通过自适应深度强化学习算法训练出Q网络以适应随机任务的到达，进行卸载决策优化。该算法实现了有效的资源分配和可靠及时的任务卸载决策，且在降低系统开销方面表现出优异的效果。仿真结果表明，引入卫星的移动性，使得系统开销降低了41%。引入星间协作技术，使系统开销降低了22.1%。此外，该文所提算法收敛性能好。与基准算法相比，该算法的系统开销降低了3%，在不同环境下的性能表现都是最优。

关键词：云边端协同计算卫星物联网深度强化学习任务卸载资源分配

多任务联合学习下的复杂天气航拍图像目标检测算法

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计算机工程与应用 2025年第2期61卷 97-111页

作者：王新蕾王硕翟嘉政肖瑞林廖晨旭南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题,提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO(context-guided and prompt-based YOLOv8)。构建一个多任务联合学习的检测网络,通过双分支结构达到平衡图像... 详细信息

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题,提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO(context-guided and prompt-based YOLOv8)。构建一个多任务联合学习的检测网络,通过双分支结构达到平衡图像检测和恢复的任务。提出基于提示学习的跨层注意力加权图像去噪分支,指导网络利用退化提示重构清晰的图像;模型主干设计基于上下文的残差采样模块,集成卷积注意力机制,综合目标的局部和全局信息;采用可分离大核多尺度特征提取模块,处理网络多尺度特征;引入小目标的专用检测头,增强小目标的检测精度。实验结果表明,在参数量仅为基线模型60%的情况下,该模型的检测精度提高了2.4个百分点,平均精度(mAP)提高了2.04个百分点,模型检测效果优于其他经典模型,具备卓越的性能。

关键词：多任务学习目标检测无人机图像复杂天气提示学习去噪模型

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大场景SAR影像舰船目标检测的轻量化研究

地球信息科学学报 2025年第1期27卷 256-270页

作者：张尧张艳王涛王步云信息工程大学郑州450001 时空感知与智能处理自然资源部重点实验室郑州450001

【目的】基于合成孔径雷达(SAR)影像的舰船检测已广泛用于海洋搜救、港口侦察、领海防御等领域。然而,随着在轨智能处理技术的快速发展,对星载SAR影像舰船目标的实时检测能力提出了更高的要求。【方法】因此针对当前SAR影像舰船目标尺... 详细信息

【目的】基于合成孔径雷达(SAR)影像的舰船检测已广泛用于海洋搜救、港口侦察、领海防御等领域。然而,随着在轨智能处理技术的快速发展,对星载SAR影像舰船目标的实时检测能力提出了更高的要求。【方法】因此针对当前SAR影像舰船目标尺度多样,靠岸船只背景复杂,各类遥感平台硬件资源受限等问题,本文提出了一种轻量级SAR影像舰船检测模型LWM-YOLO。首先,采用优化骨干网络结合注意力机制降低网络复杂度及参数量,提出一个轻量化骨干网络(LWCA);其次,针对解决目标尺度多样问题,构建了一个轻型特征融合模块(LGS-FPN),在增强SAR影像中舰船目标细节信息提取能力的同时减少计算复杂度;然后,为优化定位精度,提出基于MPD-Head的检测架构,提升复杂环境中微小舰船目标的检测效果;最后,在LS-SSDD和SSDD舰船目标检测数据集上,将本文算法与主流算法进行对比实验。【结果】实验结果表明,本文提出的算法平均精度值(mAP)分别达到了74.7%和97.3%,较基础模型提升了1.5%和1.0%。同时,本文所提算法参数规模缩减至原模型的36%,计算复杂度降至80%。【结论】与其他方法相比,本文提出的算法不仅在精度上有所提升,而且在检测速率上也具有显著优势。这一研究成果可为智能化目标检测、空间在轨应用等领域提供有力支撑。

关键词：合成孔径雷达目标检测轻量化深度学习舰船检测大场景影像 YOLOv8

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