基于改进YOLOv5s的煤矿电力设备缺陷检测

针对煤矿电力设备缺陷检测精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的煤矿电力设备缺陷检测的方法。该方法主要包括3个方面的改进:首先,提出了一种多分支的坐标注意力模块,增强了模型获得缺陷区域信息的能力;其次,提出了一种特征融合网络模块,通过将主干网络和颈部网络之间非相邻的特征信息进行跨层连接,进一步增强了模型的特征表达及融合能力;最后,提出了一种快速空间金字塔池化平均池化模块,并将其嵌入颈部网络的路径融合网络之间,以提升网络浅层定位信息传递到深层的能力。实验结果表明,改进YOLOv5s模型的mAP@0.5提升了3.1%,F_(1)分值提升了3%,满足煤矿电力设备缺陷的检测需求且具有更高的检测精度。

基于YOLO v4优化的航拍绝缘子缺陷图像检测模型

针对现有绝缘子缺陷检测模型检测精度低、实时性差和网络参数多的问题,提出了一种基于YOLO v4改进的绝缘子缺陷检测模型。首先,利用改进的VGG卷积神经网络实现了主干特征提取。其次,在加强特征提取网络和预测网络中引入深度可分离卷积,降低了模型的复杂度。再次,在加强特征提取网络中融合通道注意力机制对重要特征进行增强,提升了模型对绝缘子缺陷的目标辨识能力。最后,以平均精度、帧率、参数量等作为评价指标,对基于公共数据集CPLID构建的新数据集进行了消融实验和对比实验。实验结果表明,改进的YOLO v4模型对绝缘子缺陷的检测精度为98.35%,相比于传统的YOLO v4模型提高了6.4%,并且其检测速度和参数量分别为传统YOLO v4模型的1.5倍和37.5%,可实现对航拍绝缘子缺陷图像的高精度实时有效检测。同时,改进的模型相比YOLO v5-M和Faster R-CNN模型在检测精度,速度和模型复杂度上也更具优势。

基于双曲正切特征和双特征融合神经网络的调制方式识别

由于调制方式识别能够在先验知识不足的情况下判断接收信号的调制类型,故而在各类无线通信系统中起到重要作用,许多学者也围绕该问题进行了深入的研究,并在高斯噪声条件下取得了诸多进展.但是,由于自然或人为因素,有时候噪声中会出现尖峰,导致其具有脉冲性.此时,就无法继续采用高斯模型对其进行描述,因为相关的方法会发生严重的性能退化或者完全失效.为了解决该问题,首先借助双曲正切函数提出了两类改进的特征;然后基于注意力机制和门控循环单元等设计了一种双特征融合的深度神经网络作为分类器;最后,在模式识别框架下提出了一种新的调制方式识别方法.实验结果表明,所提方法能够有效抑制高斯和非高斯混合噪声,同时取得良好的调制方式识别结果.

一流本科课程建设背景下工科专业课程思政建设路径探究

立德树人是高校根本任务。课程思政建设是高校落实立德树人任务的关键,也是一流本科课程建设的核心内容。江苏师范大学传感器与测量技术课程团队在建设线上线下混合式一流本科课程的过程中,积极构建内在的主体间性新型师生关系,大力促进教师道德修养与政治素养的自我提升,将思政育人元素落实融入到课程的教学目标与学习目标中,构建起线上线下多维度立体化的思政育人环境,注重对学生的学习过程考核评价,对工科专业的课程思政建设路径进行了有益的探索实践。

基于飞机散射信号的民航地面干扰源定位新算法

为了快速准确定位民航地面干扰源,提出了一种新的基于飞机散射信号的定位算法.首先,提出了新的初始参考点选取方法,并对此进行了理论分析和实验验证;然后,引入了相关熵和加权质心法,对现有算法进行了改进,同时进行了分析和实验验证.仿真实验结果表明,所提算法在保持计算量不变的前提下,显著地提升了基于飞机散射信号的民航地面干扰源定位精度,更具实用性.

基于辅助源和相关熵的ADS-B信息时延估计新算法

提出了一种基于辅助源和相关熵的ADS-B信息时延估计新算法。首先,对报文信息时延产生机制进行了研究,提出新的时延模型;其次,以辅助源信号所包含的多普勒频移特征为研究对象,在信号相似性比较时引入相关熵提出时延估计算法;然后,分别研究了扫描步长与高斯核长对本时延估计精度的影响;最后,通过仿真实验验证了在不同噪声条件下本算法的时延估计性能。与已有方法相比,本算法不需要更改报文格式,在脉冲噪声条件下具有更高的时延估计精度,故具有更好的实际应用价值。

基于飞机散射信号的干扰源定位算法

地面无线电干扰源是威胁民航通信安全的重要因素,为了快速准确地定位地面干扰源,提出了一种新的基于飞机散射信号的干扰源位置估计方法。首先,根据多普勒频移特征选取若干相关系数最大值参考点;然后,利用加权质心法通过选中的参考点估计干扰源的位置;深入讨论了参考点点数与定位精度之间的关系以及最大相关系数灵敏度与定位精度之间的关系。仿真实验结果表明,与已有方法相比,在不同噪声条件下,所提方法定位精度更高,且计算复杂度较低。

脉冲噪声下基于循环相关熵和稀疏重构的宽带信号DOA估计

针对脉冲噪声与同频带干扰并存时宽带信号的波达方向(DOA)估计问题,该文提出一种结合循环相关熵(CCE)与稀疏重构的算法。首先,分析了宽带信源的接收信号模型,并利用循环相关熵的性质构造出对脉冲噪声与同频带干扰具有抑制能力的宽带信号虚拟输出阵列。随后对该虚拟输出阵列进行稀疏表示,并通过归一化迭代硬阈值(NIHT)算法进行稀疏重构,从而估计宽带信号的波达方向。实验结果表明,该算法对脉冲噪声和同频带干扰具有很好的抑制作用,并且相较已有算法在估计性能方面有明显的改善。

一种基于Watterson模型的短波信号时延估计算法

基于TDOA的短波信源定位技术相比于传统的基于AOA的短波定位技术具有设备简单、成本较低且架构方便的优点。然而,对短波信号直接进行传统的TDOA估计并不能得到信号的时延信息。以Watterson短波信道模型构造短波信号,在研究对比基本相关与模值相关算法的基础上,提出了基于广义相关熵模值的时延估计算法。仿真实验表明,即使在较低信噪比下,该方法仍然保持着较高的时延估计性能,是一种适用于短波信号的新型时延估计算法。

脉冲噪声下基于平滑循环相关熵谱的调制识别方法

针对脉冲噪声下的信号分类问题,提出了基于平滑循环相关熵谱和浅层残差网络的调制识别方案。所提方案不仅具有较低的计算复杂度,而且在脉冲噪声环境中具有稳健性。仿真实验表明,即使在很低的广义信噪比下,所提方案依然具有良好的性能。

基于复杂网络的关联公共交通系统韧性分析

为保证城市公共交通系统的正常运行,对其拓扑结构及韧性进行研究。依据城市公交与地铁之间的耦合距离,建立相互依赖的公共交通网络模型,通过深度学习对耦合网络的拓扑属性进行识别;结合熵权法与最优理想解距法提出节点综合重要性指标,根据节点重要性对节点进行择优恢复,对比不同恢复策略下的网络韧性。以武汉市公共交通网络为例,验证了该方法的适用性和准确性。