摘要：该文提出一种以汽车为载体的平板式永磁电动悬浮系统,并从结构设计、等效实验、原理样机测试三方面对电磁特性开展研究。首先,阐述系统的结构及原理,依托自主研制的最高时速600 km的动轨实验台,分析在固定参数下的电磁力特性和垂向自稳定能力,并验证有限元模型的准确性。其次,对悬浮磁体、导向磁体、导体板进行计算分析。最后,改装汽车,加装间隙调节机构、简易悬浮架、车载磁体及测试系统,并搭建长50 m的铜制导体板轨道,开展原理样机测试。整车约为1500 kg,最高实验速度为70 km/h,最大悬浮间隙约为35 mm。实验结果验证了导向磁体的有效性,展现出平板式永磁电动悬浮系统较强的载重能力。

摘要：随着深度学习技术在工业领域的大量部署,应用于运输、装卸、包装、分拣等环节的自动化系统成为仓储物流行业的研究热点。针对机器人箱体拆垛场景提出一个点云中心预测-聚类网络(center prediction-clustering network,CPCN),对箱体垛进行实例分割,并计算每个箱体的上表面中心坐标。CPCN在传统的语义-实例联合分割结构的基础上,为实例分割分支设计了中心预测模块和中心强化模块。中心预测模块帮助定位实例中心以避免中心点分割错误,中心强化模块令属于同一实例的点在特征空间中向中心聚集,二者有效增强了实例特征的辨识能力。在实例特征处理部分设计的中心-实例聚类方法直接对实例特征进行距离度量来计算实例标签,大幅减少了计算时间。在箱体数据集上进行的实验表明,与现有方法相比CPCN在实例分割任务中的平均精确率最低提高了0.7个百分点,最高提高了17.2个百分点,预测实例中心的准确率达到94.4%,中心偏移量低至13.70 mm,且推理速度快于同类型的联合分割网络,对于箱体拆垛任务更有针对性,具有良好的应用价值。

摘要：传统的芯片缺陷检测效率低,鉴于深度学习在机器视觉领域应用广泛且效果显著,基于YOLOv3神经网络模型设计了微波芯片缺陷检测模型并加以优化。将原来的损失函数改为完全交并比(CIoU)损失函数,以优化真实框与预测框之间重合度的计算方法;增加了空间金字塔池化(SPP)结构,以实现不同尺寸特征融合;用高效的k-means++聚类算法计算出更加适用于微波芯片缺陷数据集的初始锚框;采用空间注意力机制(SAM)提高模型对芯片缺陷图像的关注能力。实验结果表明,与YOLOv3模型相比,优化后的模型在芯片缺陷检测方面效果更佳,mAP@0.5提高了2.06%,mAP@[0.5∶0.95]提高了17.52%。

摘要：为了解决基于分离接收机架构下的移动通信系统中信号检测复杂度较高的问题,提出一种低复杂度的信号检测算法。首先,考虑天线噪声、后级处理噪声和功率分离因子的影响,设计分离接收机架构,并基于三维接收信号建立简化的二维接收信号模型。然后,在变换坐标系下表征二维接收信号的联合概率密度函数,进而提出基于最小距离的低复杂度的信号检测算法。最后,分析分离接收机方案相对于传统相干接收机的联合处理增益。理论分析表明,相比于传统的基于三维接收信号的检测算法,所提信号检测算法具有较低的计算复杂度。仿真结果表明,在一定的功率分离因子下,低复杂度信号检测所获得的近似误符号率(SER)与最优的SER性能接近,且分离接收机架构下的SER性能优于传统的相干接收机方案。

摘要：在电子点火器应用中,为解决传统方案中LDO效率低、DC-DC需要外挂电容、电感的问题,提出了一种自适应恒定平均电压输出电路。电路输出为PWM波,当电源电压变化时,通过自动调整PWM波的占空比实现了恒定的平均电压输出。通过改变外接采样电阻的比值可以调整输出的平均电压大小。电路为开环控制,不需要考虑闭环稳定性问题,其控制简单可行,具有与DC-DC相比拟的高效率,但无外围电感、电容,便于集成和小型化应用。电路采用0.18μm BCD工艺设计,仿真和测试结果表明,在电源电压3.2~4.2 V下,实现了输出平均电压恒定,误差小于±1%;通过改变采样电阻比值,实现了输出平均电压在1.5~3.6 V之间连续可调。

摘要：针对列车高精度定位问题,该文提出基于改进自适应交互多模型(IMM)的高速列车高精度组合定位方法。首先,根据列车定位需求和各传感器特点,设计了卫星接收器、轮轴测速传感器、测速雷达以及单轴陀螺仪4种传感器的组合定位方案。然后,针对IMM融合滤波算法因先验信息不准导致固定参数设置不当的问题,引入Sage-Husa自适应滤波和转移概率矩阵(TPM)自适应更新集成为自适应IMM算法。针对多模型切换的滞后问题,利用子模型似然函数值能快速反映模型变化趋势的特点,将似然函数值设为判定标志,并引入判定窗对TPM矩阵元素进行修正,有效提升了模型的切换速度。最后,基于改进自适应IMM算法对4种传感器定位信息进行融合滤波,实现高速列车的高精度组合定位。仿真结果表明:改进后的算法相比其他自适应IMM算法提升定位精度1.6%~14.7%,并且能通过提高模型间切换速度来有效降低位置误差峰值,同时具备较好的抗噪性能。

摘要：基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤振动传感系统在铁路周界安防中有着重要的应用前景.为降低Φ-OTDR中固有的相干衰落对相位解调的影响,提高扰动信号识别率,提出一种基于矢量旋转滑动平均(MVRA)的相干衰落抑制方法.首先,对探测信号复矢量化,并对各位置的复矢量信号按初相角进行旋转对齐;然后,采用滑动平均的方法缓和信号幅度起伏以及减小噪声功率,提高信噪比,进而抑制相干衰落;其次,从衰落抑制信号解调出扰动信号,将MVRA与频谱提取重组(SERM)、数字向移变换(DPST)方法进行对比,通过差分相位标准差验证抗衰落效果;最后,通过搭建分布式光纤周界入侵检测实验平台,模拟环境噪声、应力破坏、攀爬、剪网4种防护扰动信号,以解调的相位灰度图作为特征图像,使用卷积神经网络进行模式识别.实验结果表明:相比SERM、DPST,MVRA能更高效地抑制衰落,当滑动窗长50 ns时,MVRA提高11.2 dB信噪比;扰动信号的识别率由衰落抑制前的88%提高到衰落抑制后的92%.

摘要：动态电感探测器容易频域集成,作为一种新兴的超导探测器件在(亚)毫米及光学波段的天文探测和阵列成像中得到了初步应用.在单像素层面,动态电感探测器的暗噪声水平是关键指标之一.本文详细介绍了一种适用于动态电感探测器的噪声功率谱分析方法,可以较好地平衡噪声频谱分辨率与方差性能,准确且高效地进行噪声谱分析.利用此方法,研究了两种工艺的超导铝动态电感探测器,发现在铝膜上下两层镀氮化硅膜的样品的频率噪声约为裸铝样品的25%—50%.基于这种双层氮化硅工艺,进一步研究了多种几何设计的集总结构铝动态电感探测器在不同微波功率和温度下的噪声特性,实验结果与典型的二能级系统噪声行为相符.本文的研究为动态电感探测器的噪声谱表征提供了一种标准方法,并为研制低噪声的超导铝动态电感探测器奠定了基础.

摘要：可见水印是一种常用的数字图像版权保护手段。分析可见水印去除结果可以验证图像上水印的有效性,并为水印设计者提供设计或添加水印的参考和启发。目前,大多数的水印去除方法都是基于自然图像的研究,而文档图像在生活中也被广泛使用,但由于缺乏公开的文档图像去水印数据集,相关文档图像的水印去除研究较少。为了探究水印去除方法在文档图像上的水印去除效果,构建了一个文档图像水印去除数据集(SDIWRD)。在对文档图像可见水印去除的研究中发现,使用已有的水印去除方法得到的水印去除结果中容易留下水印主体伪影或者轮廓伪影。为了解决这个问题,提出了一种基于全局与局部特征的二阶段文档图像可见水印去除模型(RWRNet),该模型采用由粗到细的二阶段的半实例归一化编解码器架构。在粗略阶段,使用全局与局部特征提取模块增强对全局空间特征的捕捉能力,同时保留对局部细节信息的提取能力,从而帮助进行水印去除;在细化阶段,细化网络共享粗略阶段权重,并构建循环特征融合模块来充分挖掘粗略阶段编解码器的重要特征,为细化阶段提供丰富的上下文信息,帮助进行细致的水印去除。此外,还结合了结构相似性损失来帮助获取更好的视觉质量。所提方法在SDIWRD数据集上进行了实验,实验结果显示PSNR达到了41.21 dB,SSIM达到了99.07%,RMSE降低至3.64,优于现有水印去除方法。另外也在公开的CLWD彩色水印去除数据集进行了实验,实验结果显示PNSR达到了39.31dB,SSIM达到98.81%,RMSE降低至3.50,也优于现有水印去除方法。实验结果证明了所提方法具有良好的泛化性和去水印的能力,能有效减轻水印伪影。最后还提出了一些防止水印去除的建议,在相关网站1)可公开访问所提出的方法和数据集。

摘要：永磁电动悬浮系统由于自身弱阻尼的特点,运行过程中磁体的姿态易受外界扰动而发生改变,从而影响系统的电磁力特性。该文针对磁体倾斜、横移、偏转等工况,采用解析计算、仿真分析、实验验证相结合的方法来研究系统电磁力特性。首先阐述系统的结构及原理,推导Halbach永磁体阵列在水平、倾斜、偏转状态下的磁场分布函数,建立适用于系统多工况的三维解析模型;其次,搭建三维仿真模型,仿真结果验证了解析模型的正确性,并结合解析模型对比分析系统典型工况下的浮阻特性和悬浮能力;最后,依托组内自研的最高设计时速为600km/h的动轨实验台,分析了系统在固定参数下的电磁力特性和垂向自稳定能力,并验证解析模型的准确性及磁体在不同横移位置的电磁力特性。