航空航天电子、通信、电气
2022, 54(5):817-826.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2022.05.007
摘要:
“天问一号”火星探测器超高频（Ultra high frequency， UHF）频段中继通信系统作为中国首次火星探测任务实现的重要组成部分，负责为着陆巡视器与环绕器之间在火星进入、下降、着陆阶段（Entry， descent and landing， EDL）与火面巡视阶段提供高效可靠的通信服务。本文对中国火星探测器UHF频段中继通信方案进行了介绍，给出中继通信系统的组成、技术指标及链路设计方法，并对在轨飞行试验数据进行了分析。结果表明，全新研制的“天问一号”探测器UHF频段中继通信系统圆满完成了任务目标，其设计、实现和应用为后续中国深空中继通信系统研制提供了技术参考。
“天问一号”火星探测器超高频（Ultra high frequency， UHF）频段中继通信系统作为中国首次火星探测任务实现的重要组成部分，负责为着陆巡视器与环绕器之间在火星进入、下降、着陆阶段（Entry， descent and landing， EDL）与火面巡视阶段提供高效可靠的通信服务。本文对中国火星探测器UHF频段中继通信方案进行了介绍，给出中继通信系统的组成、技术指标及链路设计方法，并对在轨飞行试验数据进行了分析。结果表明，全新研制的“天问一号”探测器UHF频段中继通信系统圆满完成了任务目标，其设计、实现和应用为后续中国深空中继通信系统研制提供了技术参考。
2022, 54(5):969-984.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2022.05.021
摘要:
多电飞机将机载二次能源逐步统一为电能，有效提高了飞机的燃油经济性、可靠性和维护性，已成为航空科技发展的重要方向。作为机载二次能源系统的核心，电力系统在多电飞机发展过程中起到了关键支撑作用。电力系统及其关键技术的创新发展是实现飞机综合性能提升和全局优化的必要基础。本文从多电飞机的基本概念与特点出发，分析对比了典型多电飞机的电力系统架构，在此基础上系统地总结了支撑多电飞机电力系统发展的关键技术，讨论了未来多电飞机电力系统高压、直流和智能化的发展趋势。
多电飞机将机载二次能源逐步统一为电能，有效提高了飞机的燃油经济性、可靠性和维护性，已成为航空科技发展的重要方向。作为机载二次能源系统的核心，电力系统在多电飞机发展过程中起到了关键支撑作用。电力系统及其关键技术的创新发展是实现飞机综合性能提升和全局优化的必要基础。本文从多电飞机的基本概念与特点出发，分析对比了典型多电飞机的电力系统架构，在此基础上系统地总结了支撑多电飞机电力系统发展的关键技术，讨论了未来多电飞机电力系统高压、直流和智能化的发展趋势。
2022, 54(5):985-994.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2022.05.022
摘要:
南京航空航天大学雷达探测与成像技术研究团队利用自主研制的无人机（Unmanned aerial vehick， UAV）机载高分辨率微小型合成孔径雷达（Mini synthetic aperture radar， MiniSAR）系统，针对多类具有代表性的地面目标进行全方位回波录取及成像处理，构建了拥有自主知识产权的复杂目标SAR数据集，并依托该数据集开展了基于人工智能的目标识别方法研究。针对无人机运动姿态不稳定、辅助传感器精度受限导致的图像散焦问题，本文提出了新型运动补偿及新型二维自聚焦算法。实验表明，虽然AlexNet、ResNet-18、AConvNet和VGG等经典神经网络在MSTAR十类目标分类问题中取得了接近100%的分类准确率，但将其应用于南航MiniSAR数据集时分类准确率均明显低于90%。由于本文采取的实验方法与SAR目标识别技术的实际应用场景较为接近，该MiniSAR数据集对于面向工程应用的SAR目标识别算法研究将会具有重要参考价值。
南京航空航天大学雷达探测与成像技术研究团队利用自主研制的无人机（Unmanned aerial vehick， UAV）机载高分辨率微小型合成孔径雷达（Mini synthetic aperture radar， MiniSAR）系统，针对多类具有代表性的地面目标进行全方位回波录取及成像处理，构建了拥有自主知识产权的复杂目标SAR数据集，并依托该数据集开展了基于人工智能的目标识别方法研究。针对无人机运动姿态不稳定、辅助传感器精度受限导致的图像散焦问题，本文提出了新型运动补偿及新型二维自聚焦算法。实验表明，虽然AlexNet、ResNet-18、AConvNet和VGG等经典神经网络在MSTAR十类目标分类问题中取得了接近100%的分类准确率，但将其应用于南航MiniSAR数据集时分类准确率均明显低于90%。由于本文采取的实验方法与SAR目标识别技术的实际应用场景较为接近，该MiniSAR数据集对于面向工程应用的SAR目标识别算法研究将会具有重要参考价值。
2022, 54(2):219-224.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2022.02.005
摘要:
采用突发通信模式的低速直升机卫星通信链路同时存在周期性的旋翼遮挡和较大的多普勒动态，且需要工作在低信噪比下，这些特点对解调提出了很大挑战，需要研究高性能、低复杂度的突发解调方法。本文基于分散导频帧结构提出一种译码辅助解调方法。首先进行频偏分区预补偿，然后进行联合频率变化率估计的突发捕获，最后根据译码软输出目标函数，从多路译码输出中选择最优的一路作为最终结果。在给定的信道模型下，与无遮挡高斯白噪声（Additive white Gaussian noise， AWGN）信道下的理论性能相比，解调门限仅提高1.5 dB。与缝隙通信方式的典型性能相比，前向链路信噪比损失降低1.5 dB，返向链路信噪比损失增大0.2 dB。
采用突发通信模式的低速直升机卫星通信链路同时存在周期性的旋翼遮挡和较大的多普勒动态，且需要工作在低信噪比下，这些特点对解调提出了很大挑战，需要研究高性能、低复杂度的突发解调方法。本文基于分散导频帧结构提出一种译码辅助解调方法。首先进行频偏分区预补偿，然后进行联合频率变化率估计的突发捕获，最后根据译码软输出目标函数，从多路译码输出中选择最优的一路作为最终结果。在给定的信道模型下，与无遮挡高斯白噪声（Additive white Gaussian noise， AWGN）信道下的理论性能相比，解调门限仅提高1.5 dB。与缝隙通信方式的典型性能相比，前向链路信噪比损失降低1.5 dB，返向链路信噪比损失增大0.2 dB。
2022, 54(4):700-714.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2022.04.017
摘要:
随着全球航空运输的发展，空中交通管制与航空公司运控等航空业务对航空通信系统的数据传输速率、频谱利用率、航空通信网容量等性能提出了更高的要求。虽然现阶段基于甚高频的航空通信系统得到了迅速的发展，但仍受限于标准体制、技术壁垒等因素，难以满足持续增长的运行需求。L波段数字航空通信（L-band digital aeronautical communication system，L-DACS）数据链技术作为新一代航空通信系统的预选方案，是有效解决频谱资源饱和难题、满足高速率传输需求的有效途径。本文在总结L-DACS数据链技术发展现状的基础上，阐述了该通信系统现阶段的技术标准，分析了L-DACS发展所面临的挑战，提出了对应的发展建议，为面向航空宽带通信L-DACS的研究提供了参考与借鉴。
随着全球航空运输的发展，空中交通管制与航空公司运控等航空业务对航空通信系统的数据传输速率、频谱利用率、航空通信网容量等性能提出了更高的要求。虽然现阶段基于甚高频的航空通信系统得到了迅速的发展，但仍受限于标准体制、技术壁垒等因素，难以满足持续增长的运行需求。L波段数字航空通信（L-band digital aeronautical communication system，L-DACS）数据链技术作为新一代航空通信系统的预选方案，是有效解决频谱资源饱和难题、满足高速率传输需求的有效途径。本文在总结L-DACS数据链技术发展现状的基础上，阐述了该通信系统现阶段的技术标准，分析了L-DACS发展所面临的挑战，提出了对应的发展建议，为面向航空宽带通信L-DACS的研究提供了参考与借鉴。
2022, 54(4):715-722.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2022.04.018
摘要:
小样本图像分类任务要求模型仅从少量的图像样本中学到新类别的正确分类方法，是一种特殊的分类任务。然而，以往大多数小样本工作都单独处理来自不同类别的样本，而没有充分利用到不同类别间的信息。本文提出了一种新的类别融合网络（Category-fusion network， CFN），通过融合来自不同类别的样本信息，同时挖掘类别内和类别间的信息。CFN的重要部分是一个融合映射的学习，即如何融合样本中的特征，从而映射出网络参数。其中的一个重要问题是融合映射是否应该随不同的输入样本而改变。本文设计了3个不同的模块：具有固定映射的类无关模块、融合映射仅依赖于期望学习的目标类别的半相关模块和完全相关的模块，其中融合映射完全依赖于输入样本。本文的网络可以通过学习多个类别的样本之间的关系来进行类别概念的学习，并生成融合信息的分类器。实验结果表明，本文网络在广泛应用的MiniImageNet数据集上得到了60.03%的分类精度。
小样本图像分类任务要求模型仅从少量的图像样本中学到新类别的正确分类方法，是一种特殊的分类任务。然而，以往大多数小样本工作都单独处理来自不同类别的样本，而没有充分利用到不同类别间的信息。本文提出了一种新的类别融合网络（Category-fusion network， CFN），通过融合来自不同类别的样本信息，同时挖掘类别内和类别间的信息。CFN的重要部分是一个融合映射的学习，即如何融合样本中的特征，从而映射出网络参数。其中的一个重要问题是融合映射是否应该随不同的输入样本而改变。本文设计了3个不同的模块：具有固定映射的类无关模块、融合映射仅依赖于期望学习的目标类别的半相关模块和完全相关的模块，其中融合映射完全依赖于输入样本。本文的网络可以通过学习多个类别的样本之间的关系来进行类别概念的学习，并生成融合信息的分类器。实验结果表明，本文网络在广泛应用的MiniImageNet数据集上得到了60.03%的分类精度。
2022, 54(6):1040-1046.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2022.06.005
摘要:
针对火星着陆光学导航过程中，传统的图像特征点提取算法在相机角度变化、光照条件变化等情况下，序列图像间的特征点提取与匹配鲁棒性差的问题，提出了基于卷积神经网络的联合检测-描述特征提取方法。首先，通过Blender获取模拟火星着陆过程的视频，使用稀疏重建方法，对模拟视频的图像和火星真实图像进行三维重建，建立了神经网络可用的训练数据集。然后搭建了卷积神经网络以处理图像数据，通过改进损失函数，联合特征描述符和特征检测器双重作用，获得了更准确的匹配结果。仿真结果表明，该方法在处理多视角、光照条件多变的火星表面图像方面，具有更好的特征提取结果，并在匹配测试阶段具备优于传统算法的性能。
针对火星着陆光学导航过程中，传统的图像特征点提取算法在相机角度变化、光照条件变化等情况下，序列图像间的特征点提取与匹配鲁棒性差的问题，提出了基于卷积神经网络的联合检测-描述特征提取方法。首先，通过Blender获取模拟火星着陆过程的视频，使用稀疏重建方法，对模拟视频的图像和火星真实图像进行三维重建，建立了神经网络可用的训练数据集。然后搭建了卷积神经网络以处理图像数据，通过改进损失函数，联合特征描述符和特征检测器双重作用，获得了更准确的匹配结果。仿真结果表明，该方法在处理多视角、光照条件多变的火星表面图像方面，具有更好的特征提取结果，并在匹配测试阶段具备优于传统算法的性能。
2022, 54(S):48-52.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2022.S.008
摘要:
针对高速动平台短时突发通信的应用场景下，短帧结构的正交频分复用（Orthogonal frequency division multiplexing， OFDM）系统中训练序列和导频的数量受限，单一同步算法难以同时满足大范围和高精度的符号定时同步和载波相位同步问题。本文提出了一种改进的OFDM通信系统时间、频率快速同步算法，该算法借助短训练序列与导频信息，以粗定时捕获同步，粗频偏估计/校正，精频偏估计/校正，精定时估计/校正的同步流程，实现了大范围和高精度的符号定时同步和载波相位同步。经过仿真校验，该算法能够有效提高高速动平台短时突发通信的OFDM同步精度。
针对高速动平台短时突发通信的应用场景下，短帧结构的正交频分复用（Orthogonal frequency division multiplexing， OFDM）系统中训练序列和导频的数量受限，单一同步算法难以同时满足大范围和高精度的符号定时同步和载波相位同步问题。本文提出了一种改进的OFDM通信系统时间、频率快速同步算法，该算法借助短训练序列与导频信息，以粗定时捕获同步，粗频偏估计/校正，精频偏估计/校正，精定时估计/校正的同步流程，实现了大范围和高精度的符号定时同步和载波相位同步。经过仿真校验，该算法能够有效提高高速动平台短时突发通信的OFDM同步精度。
2022, 54(S):61-67.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2022.S.010
摘要:
针对月球基地的能量储存及月夜期间能量供应问题，提出了一种基于光谱自适应吸收/发射平板和月壤储热的月夜发电系统。该系统通过使用加工后的月球土壤以实现月昼期间储存太阳辐射能量、月夜期间放热发电的功能。此外，该系统通过使用一种光谱自适应吸收/发射平板，在月昼期间实现太阳辐射波段（0.3~2.5 μm）高吸收和红外波段（3~30 μm）低发射特性、在月夜期间实现红外波段（3~30 μm）高发射特性，将太阳能集热平板与辐射散热平板合二为一，极大地减少了地月运输的有效载荷，降低了发射成本。模拟结果显示，该系统的比功率约为5.12 W/kg，而光伏-锂电池系统的比功率约为0.83 W/kg。此外，与储能总量相同的光伏-锂电池系统相比，该系统的发射总质量降低了约83%。
针对月球基地的能量储存及月夜期间能量供应问题，提出了一种基于光谱自适应吸收/发射平板和月壤储热的月夜发电系统。该系统通过使用加工后的月球土壤以实现月昼期间储存太阳辐射能量、月夜期间放热发电的功能。此外，该系统通过使用一种光谱自适应吸收/发射平板，在月昼期间实现太阳辐射波段（0.3~2.5 μm）高吸收和红外波段（3~30 μm）低发射特性、在月夜期间实现红外波段（3~30 μm）高发射特性，将太阳能集热平板与辐射散热平板合二为一，极大地减少了地月运输的有效载荷，降低了发射成本。模拟结果显示，该系统的比功率约为5.12 W/kg，而光伏-锂电池系统的比功率约为0.83 W/kg。此外，与储能总量相同的光伏-锂电池系统相比，该系统的发射总质量降低了约83%。
2022, 54(3):489-498.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2022.03.016
摘要:
针对受外部干扰和模型不确定性影响的永磁球形电机运动系统，提出一种基于有限时间干扰观测器的全阶滑模控制方法。首先，在复合干扰下建立永磁球形电机的动力学模型，其不确定性包括建模误差和外界干扰。其次，设计有限时间干扰观测器以快速、准确地估计出系统的复合干扰。然后，为永磁球形电机设计了全阶滑模面，理想滑模运动时反映其全阶动态特性，而不是传统滑模控制系统中的降阶动态特性。最后，通过李雅普诺夫定理证明了所提控制方法的闭环系统的稳定性。仿真和实验结果表明所提控制器在复合干扰情况下具有良好的动态特性和抗干扰能力。
针对受外部干扰和模型不确定性影响的永磁球形电机运动系统，提出一种基于有限时间干扰观测器的全阶滑模控制方法。首先，在复合干扰下建立永磁球形电机的动力学模型，其不确定性包括建模误差和外界干扰。其次，设计有限时间干扰观测器以快速、准确地估计出系统的复合干扰。然后，为永磁球形电机设计了全阶滑模面，理想滑模运动时反映其全阶动态特性，而不是传统滑模控制系统中的降阶动态特性。最后，通过李雅普诺夫定理证明了所提控制方法的闭环系统的稳定性。仿真和实验结果表明所提控制器在复合干扰情况下具有良好的动态特性和抗干扰能力。
2022, 54(2):332-340.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2022.02.020
摘要:
脉振的径向电磁力作为激励源作用于12/8极单绕组宽转子齿无轴承开关磁阻电机（Bearingless switched reluctance motor with wider rotor teeth， BSRMWR）的定子齿面并传送至定子轭部及机壳，会引发较大的振动噪声，阻碍其推广应用。针对这一问题，本文从本体结构的角度入手对电机壳体进行优化改进。采用三维多物理场有限元模型，建立了BSRMWR电磁-结构-振动-声场耦合模型。通过对BSRMWR电磁场进行瞬态分析，得到径向电磁力。将模态应变能方法应用于BSRMWR的壳体得到电机外壳结构有较大的应变能，说明电机壳体结构的薄弱。基于此，通过形貌优化的方法对电机的壳体结构进行优化。结果表明，采用形貌优化后机壳结构的BSRMWR，其振动和噪声均有显著改善。
脉振的径向电磁力作为激励源作用于12/8极单绕组宽转子齿无轴承开关磁阻电机（Bearingless switched reluctance motor with wider rotor teeth， BSRMWR）的定子齿面并传送至定子轭部及机壳，会引发较大的振动噪声，阻碍其推广应用。针对这一问题，本文从本体结构的角度入手对电机壳体进行优化改进。采用三维多物理场有限元模型，建立了BSRMWR电磁-结构-振动-声场耦合模型。通过对BSRMWR电磁场进行瞬态分析，得到径向电磁力。将模态应变能方法应用于BSRMWR的壳体得到电机外壳结构有较大的应变能，说明电机壳体结构的薄弱。基于此，通过形貌优化的方法对电机的壳体结构进行优化。结果表明，采用形貌优化后机壳结构的BSRMWR，其振动和噪声均有显著改善。
2022, 54(S):87-93.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2022.S.014
摘要:
提出一种基于伺服电机转速信号的轴承和不对中复合故障的故障诊断方法。首先，探讨了复合故障励磁引起的电机转速变化，分析了通过转速法实现复合故障诊断的理论可行性。实验表明，复合故障中轴承等微弱故障信号的检测容易受到不匹配安装故障的干扰，这将使传统的诊断算法失效。将预处理后的速度信号和通过FFT得到的信号分别通过循环神经网络（Recurrent neural network， RNN），将输入的时域特征和频域特征融合在一起，作为故障分类的基础。这种时频域特征复合RNN模型（Time-frequency feature compound-RNN， TFFC-RNN）对不对中故障干扰下的轴承故障和正常信号的分类准确率可达90%以上。最后，研究了各RNN变体对于模型准确率的影响。实验结果表明利用门控循环单元进行频域部分的特征提取，模型的诊断正确率最高。
提出一种基于伺服电机转速信号的轴承和不对中复合故障的故障诊断方法。首先，探讨了复合故障励磁引起的电机转速变化，分析了通过转速法实现复合故障诊断的理论可行性。实验表明，复合故障中轴承等微弱故障信号的检测容易受到不匹配安装故障的干扰，这将使传统的诊断算法失效。将预处理后的速度信号和通过FFT得到的信号分别通过循环神经网络（Recurrent neural network， RNN），将输入的时域特征和频域特征融合在一起，作为故障分类的基础。这种时频域特征复合RNN模型（Time-frequency feature compound-RNN， TFFC-RNN）对不对中故障干扰下的轴承故障和正常信号的分类准确率可达90%以上。最后，研究了各RNN变体对于模型准确率的影响。实验结果表明利用门控循环单元进行频域部分的特征提取，模型的诊断正确率最高。
2023, 55(6):956-965.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.06.002
摘要:
近年来，卫星遥感图像的应用场景越来越广泛。但是由于采集设备有限及其成本限制，卫星传感器获取到的图像通常不具备足够的分辨率且分布不够均匀，同时部分目标聚集成群难以分辨，导致低分辨率遥感图像在目标检测与识别等空间语义理解任务上难以满足准确定位和分类所有目标的要求。相比于一次性采集完整高分辨率遥感图像，已有遥感图像通常在局部区域具有相对清晰的高分辨率，且具备足够的细节信息用于分辨目标群，而传统的遥感图像超分辨率重建方法主要关注遥感图像自身的全局特征，通过图像的全局特征进行分辨率和像素扩充，而忽视了遥感图像的细节信息。为了解决这些挑战，提出了一种将遥感图像局部聚集群目标区域的细节特征信息引入到完整遥感图像的采样重建中的方法，通过多层级的神经网络来提取不同尺度的图像特征，并通过残差学习的方式将这些特征进行融合并重建。在实验中，该方法相比主流现有的遥感图像超分辨率重建方法，在视觉效果和测试实验上都取得了更好的结果，证明该方法可以有效借助局部图像的像素信息，显著地提高全局遥感图像的细节效果和优化集群目标区域的分辨能力，提升了遥感图像的质量和可用性。
近年来，卫星遥感图像的应用场景越来越广泛。但是由于采集设备有限及其成本限制，卫星传感器获取到的图像通常不具备足够的分辨率且分布不够均匀，同时部分目标聚集成群难以分辨，导致低分辨率遥感图像在目标检测与识别等空间语义理解任务上难以满足准确定位和分类所有目标的要求。相比于一次性采集完整高分辨率遥感图像，已有遥感图像通常在局部区域具有相对清晰的高分辨率，且具备足够的细节信息用于分辨目标群，而传统的遥感图像超分辨率重建方法主要关注遥感图像自身的全局特征，通过图像的全局特征进行分辨率和像素扩充，而忽视了遥感图像的细节信息。为了解决这些挑战，提出了一种将遥感图像局部聚集群目标区域的细节特征信息引入到完整遥感图像的采样重建中的方法，通过多层级的神经网络来提取不同尺度的图像特征，并通过残差学习的方式将这些特征进行融合并重建。在实验中，该方法相比主流现有的遥感图像超分辨率重建方法，在视觉效果和测试实验上都取得了更好的结果，证明该方法可以有效借助局部图像的像素信息，显著地提高全局遥感图像的细节效果和优化集群目标区域的分辨能力，提升了遥感图像的质量和可用性。
2023, 55(6):966-976.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.06.003
摘要:
为了使交叉双旋翼无人直升机在全球定位系统（Global positioning system， GPS）信号不稳定的情况下实现对目标的视觉跟踪，设计了一种交叉双旋翼无人直升机视觉跟踪控制系统。首先，设计了一种视觉模块，对跟踪目标进行图像处理，利用基于方向性快速的特征点检测和旋转BRIEF（Oriented FAST and rotated BRIEF， ORB）描述子特征匹配和矩形检测，获取跟踪目标的中心点像素坐标，通过相机模型和旋转矩阵解算出跟踪目标的中心点实际位置。然后，设计了一种跟踪控制模块，采用串级比例积分微分（Proportional-integral-derivative，PID）加前馈的控制结构，为了限制极限位置和最大加速度，位置控制中采用平方根控制器，姿态控制中设计了一种交叉双旋翼姿态控制机构。之后，通过飞控地面站搭建仿真环境，对添加视觉模块的飞行控制系统进行仿真验证，结果表明，无人直升机可以很好地跟踪到视觉模块输出的期望位置。最后，进行实验验证，在设定最大飞行速度为1 m/s的条件下，姿态角最大为8°左右，位置与期望位置之间的误差最大为0.08 m，可以实现交叉双旋翼无人直升机对目标的视觉跟踪。
为了使交叉双旋翼无人直升机在全球定位系统（Global positioning system， GPS）信号不稳定的情况下实现对目标的视觉跟踪，设计了一种交叉双旋翼无人直升机视觉跟踪控制系统。首先，设计了一种视觉模块，对跟踪目标进行图像处理，利用基于方向性快速的特征点检测和旋转BRIEF（Oriented FAST and rotated BRIEF， ORB）描述子特征匹配和矩形检测，获取跟踪目标的中心点像素坐标，通过相机模型和旋转矩阵解算出跟踪目标的中心点实际位置。然后，设计了一种跟踪控制模块，采用串级比例积分微分（Proportional-integral-derivative，PID）加前馈的控制结构，为了限制极限位置和最大加速度，位置控制中采用平方根控制器，姿态控制中设计了一种交叉双旋翼姿态控制机构。之后，通过飞控地面站搭建仿真环境，对添加视觉模块的飞行控制系统进行仿真验证，结果表明，无人直升机可以很好地跟踪到视觉模块输出的期望位置。最后，进行实验验证，在设定最大飞行速度为1 m/s的条件下，姿态角最大为8°左右，位置与期望位置之间的误差最大为0.08 m，可以实现交叉双旋翼无人直升机对目标的视觉跟踪。
2023, 55(5):851-858.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.05.011
摘要:
针对基本蝴蝶优化算法（Butterfly optimization algorithm，BOA）在进行无人机（Unmanned aerial vehicle， UAV）三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题，提出一种改进的蝴蝶优化算法（Improved butterfly optimization algorithm，IBOA）。在全局搜索阶段提出对数自适应惯性权重策略和动态更新调节策略，提高了算法全局搜索能力和搜索精度。同时，在局部搜索阶段，提出一种动态概率余弦选择策略，增加位置更新多样性，避免陷入局部最优。首先，为检验改进算法与基本算法的寻优性能，在部分标准多元函数上进行仿真对比。对比结果表明，改进算法对复杂函数具有较强的寻优能力，能在更短时间内找到全局最优解。然后，在二维路径规划仿真中对比了改进算法与PSO算法性能，从对比结果看，IBOA具有更优的规划效果。接着，利用山峰模拟函数对UAV三维航迹规划进行建模，将改进算法应用到航迹规划中，利用MATLAB仿真对比了不同复杂度环境下的航迹规划效果。仿真实验表明：相同实验条件下，该优化算法较BOA综合适应度值减小21.9%，具有搜索速度快、搜索精度高等优点，能够有效地指导UAV在三维环境中完成自主导航避障任务。
针对基本蝴蝶优化算法（Butterfly optimization algorithm，BOA）在进行无人机（Unmanned aerial vehicle， UAV）三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题，提出一种改进的蝴蝶优化算法（Improved butterfly optimization algorithm，IBOA）。在全局搜索阶段提出对数自适应惯性权重策略和动态更新调节策略，提高了算法全局搜索能力和搜索精度。同时，在局部搜索阶段，提出一种动态概率余弦选择策略，增加位置更新多样性，避免陷入局部最优。首先，为检验改进算法与基本算法的寻优性能，在部分标准多元函数上进行仿真对比。对比结果表明，改进算法对复杂函数具有较强的寻优能力，能在更短时间内找到全局最优解。然后，在二维路径规划仿真中对比了改进算法与PSO算法性能，从对比结果看，IBOA具有更优的规划效果。接着，利用山峰模拟函数对UAV三维航迹规划进行建模，将改进算法应用到航迹规划中，利用MATLAB仿真对比了不同复杂度环境下的航迹规划效果。仿真实验表明：相同实验条件下，该优化算法较BOA综合适应度值减小21.9%，具有搜索速度快、搜索精度高等优点，能够有效地指导UAV在三维环境中完成自主导航避障任务。
2023, 55(5):798-807.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.05.006
摘要:
风洞实验通过在机翼表面布置传感器来测量相应位置的气动载荷，由于传感器布置数量有限，难以直接得到整个机翼全息气动载荷分布。本文采用机器学习方法通过有限传感器数据重构机翼表面全息气动载荷，并提出了利用仿真数据对传感器进行优化布置的方法。从计算流体力学（Computational fluid dynamics，CFD）计算所得的机翼全息气动数据中选取有限位置数据模拟传感器实验数据，对比深度学习模型、高斯过程回归（Gaussian process regression， GPR）、支持向量回归（Support vector regression， SVR）与BP神经网络（Neural network， NN）对气动载荷的重构精度。通过评估由传感器数据重构的全息载荷精度对传感器布置方式进行优化设计。以M6机翼为例在给定的两个工况条件下验证本文所提出的方法。实验结果表明，GPR模型获得了最高气动载荷重构精度；给出了M6机翼在不同传感器总数下最优的截面数和单个截面布点数，最低传感器布置数下的最优布置方式，以及流场变化相对剧烈的前缘区域与展向截面的传感器布置方式。
风洞实验通过在机翼表面布置传感器来测量相应位置的气动载荷，由于传感器布置数量有限，难以直接得到整个机翼全息气动载荷分布。本文采用机器学习方法通过有限传感器数据重构机翼表面全息气动载荷，并提出了利用仿真数据对传感器进行优化布置的方法。从计算流体力学（Computational fluid dynamics，CFD）计算所得的机翼全息气动数据中选取有限位置数据模拟传感器实验数据，对比深度学习模型、高斯过程回归（Gaussian process regression， GPR）、支持向量回归（Support vector regression， SVR）与BP神经网络（Neural network， NN）对气动载荷的重构精度。通过评估由传感器数据重构的全息载荷精度对传感器布置方式进行优化设计。以M6机翼为例在给定的两个工况条件下验证本文所提出的方法。实验结果表明，GPR模型获得了最高气动载荷重构精度；给出了M6机翼在不同传感器总数下最优的截面数和单个截面布点数，最低传感器布置数下的最优布置方式，以及流场变化相对剧烈的前缘区域与展向截面的传感器布置方式。
2023, 55(5):789-797.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.05.005
摘要:
传统的同步定位与制图（Simultaneous localization and mapping， SLAM）系统在复杂环境下工作时，无法分辨环境中的物体是否存在运动状态， 图像中运动的物体可能导致特征关联错误，引起定位的不准确和地图构建的偏差。为了提高SLAM系统在动态环境下的鲁棒性和可靠性，本文提出了一种顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统。首先， 使用深度学习网络对每一帧图像的动态物体进行初始检测，然后使用多视图几何方法更加精细地判断目标检测无法确定的动态物体区域。通过剔除属于动态物体上的特征跟踪点， 提高系统的鲁棒性。本文方法在公共数据集TUM和KITTI上进行了测试，结果表明在动态场景中定位结果的准确度有了明显提升，尤其在高动态序列中相对于原始算法的精度提升在92%以上。与其他顾及动态场景的SLAM系统相比，本文方法在保持精度优势的同时，提高了运行结果的稳定性和时间效率。
传统的同步定位与制图（Simultaneous localization and mapping， SLAM）系统在复杂环境下工作时，无法分辨环境中的物体是否存在运动状态， 图像中运动的物体可能导致特征关联错误，引起定位的不准确和地图构建的偏差。为了提高SLAM系统在动态环境下的鲁棒性和可靠性，本文提出了一种顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统。首先， 使用深度学习网络对每一帧图像的动态物体进行初始检测，然后使用多视图几何方法更加精细地判断目标检测无法确定的动态物体区域。通过剔除属于动态物体上的特征跟踪点， 提高系统的鲁棒性。本文方法在公共数据集TUM和KITTI上进行了测试，结果表明在动态场景中定位结果的准确度有了明显提升，尤其在高动态序列中相对于原始算法的精度提升在92%以上。与其他顾及动态场景的SLAM系统相比，本文方法在保持精度优势的同时，提高了运行结果的稳定性和时间效率。
2023, 55(5):780-788.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.05.004
摘要:
卫星通信作为实现广域覆盖和泛在连接不可或缺的一种手段，在民航空管、应急通信等实际应用中扮演着重要的角色。为了提升卫星通信系统的频谱效率和传输速率，首先将点波束和非正交多址（Non-orthogonal multiple access， NOMA）技术相结合，提出了一种高效的上/下行NOMA传输方案。其次，在假设卫星链路服从阴影莱斯（Shadowed-Rician， SR）分布，同时接收端采用完美和非完美串行干扰消除（Successive interference cancellation， SIC）的情况下，推导出所提方案的卫星系统遍历容量闭合表达式。最后，仿真结果验证了理论分析的正确性以及所提方案相较于正交多址方案获得的性能提升，并进一步分析了信道衰落系数、功率分配系数和残余干扰程度等因素对系统遍历容量的影响。
卫星通信作为实现广域覆盖和泛在连接不可或缺的一种手段，在民航空管、应急通信等实际应用中扮演着重要的角色。为了提升卫星通信系统的频谱效率和传输速率，首先将点波束和非正交多址（Non-orthogonal multiple access， NOMA）技术相结合，提出了一种高效的上/下行NOMA传输方案。其次，在假设卫星链路服从阴影莱斯（Shadowed-Rician， SR）分布，同时接收端采用完美和非完美串行干扰消除（Successive interference cancellation， SIC）的情况下，推导出所提方案的卫星系统遍历容量闭合表达式。最后，仿真结果验证了理论分析的正确性以及所提方案相较于正交多址方案获得的性能提升，并进一步分析了信道衰落系数、功率分配系数和残余干扰程度等因素对系统遍历容量的影响。
2023, 55(5):768-779.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.05.003
摘要:
自动飞行控制系统（Automatic flight control system，AFCS）是现代飞机中重要的安全关键系统之一，飞行引导控制系统（Flight guidance control system，FGCS）是其重要的组成部分。FGCS中的飞行模式有数十种，模式转换逻辑十分复杂，在各个模式间转换时易出现模式混淆等问题，难以对其安全性和正确性进行验证。而利用计算机科学中的形式化方法，通过对安全关键系统进行形式化建模和验证，可以提高系统的正确性和安全性。本文以典型 FGCS 中的自动飞行模式转换逻辑作为研究对象，采用自主研制的软件工具ART（Avionics requirement tool）对其进行形式化建模与验证，并与Matlab/Simulink中的Design Verifier工具进行了验证能力和效率的对比分析。实例研究结果表明，采用形式化方法对FGCS的自动飞行模式转换逻辑进行建模、验证可行，所研制的软件平台具有更完善的验证能力和更好的验证效率。
自动飞行控制系统（Automatic flight control system，AFCS）是现代飞机中重要的安全关键系统之一，飞行引导控制系统（Flight guidance control system，FGCS）是其重要的组成部分。FGCS中的飞行模式有数十种，模式转换逻辑十分复杂，在各个模式间转换时易出现模式混淆等问题，难以对其安全性和正确性进行验证。而利用计算机科学中的形式化方法，通过对安全关键系统进行形式化建模和验证，可以提高系统的正确性和安全性。本文以典型 FGCS 中的自动飞行模式转换逻辑作为研究对象，采用自主研制的软件工具ART（Avionics requirement tool）对其进行形式化建模与验证，并与Matlab/Simulink中的Design Verifier工具进行了验证能力和效率的对比分析。实例研究结果表明，采用形式化方法对FGCS的自动飞行模式转换逻辑进行建模、验证可行，所研制的软件平台具有更完善的验证能力和更好的验证效率。
2023, 55(5):757-767.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.05.002
摘要:
针对边缘网络环境下多人机之间存在计算负载不均，造成卸载任务失败的问题，提出了一种多无人机间协作的智能任务卸载方案。通过联合考虑多无人机任务分配、计算资源分配和无人机飞行轨迹，引入公平性指数建立了无人机公平负载最大化和能量消耗最小化问题。基于多智能体深度强化学习框架，提出了融合轨迹规划和任务卸载的分布式算法。仿真结果表明，所提出的多无人机协作方案可以显著提高任务完成率和负载公平度，并且有效适用于大规模用户设备场景。
针对边缘网络环境下多人机之间存在计算负载不均，造成卸载任务失败的问题，提出了一种多无人机间协作的智能任务卸载方案。通过联合考虑多无人机任务分配、计算资源分配和无人机飞行轨迹，引入公平性指数建立了无人机公平负载最大化和能量消耗最小化问题。基于多智能体深度强化学习框架，提出了融合轨迹规划和任务卸载的分布式算法。仿真结果表明，所提出的多无人机协作方案可以显著提高任务完成率和负载公平度，并且有效适用于大规模用户设备场景。
2023, 55(5):745-756.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.05.001
摘要:
伴随移动通信技术的迅猛发展，复杂多变环境和高能耗将是当前以及未来移动通信面临的主要问题，低能耗、高效通信环境自适应调整将是移动通信技术发展的必经之路。可重构智能反射表面（Reconfigurable intelligent surface， RIS）技术的发展，为移动通信提供了低能耗、通信环境自适应可重构服务，满足了复杂通信场景下多样化设备服务需求。本文首先对RIS技术从原理、特点、优势等方面进行了概述；然后针对RIS具体的应用场景，对RIS技术优势进行总结；最后在现有工作基础上，总结了RIS技术可能面临的技术挑战，并进一步论述与展望RIS技术的发展方向。RIS技术将会进一步推动移动通信技术的变革，助力移动通信技术面向未来复杂、智能化场景应用需求。
伴随移动通信技术的迅猛发展，复杂多变环境和高能耗将是当前以及未来移动通信面临的主要问题，低能耗、高效通信环境自适应调整将是移动通信技术发展的必经之路。可重构智能反射表面（Reconfigurable intelligent surface， RIS）技术的发展，为移动通信提供了低能耗、通信环境自适应可重构服务，满足了复杂通信场景下多样化设备服务需求。本文首先对RIS技术从原理、特点、优势等方面进行了概述；然后针对RIS具体的应用场景，对RIS技术优势进行总结；最后在现有工作基础上，总结了RIS技术可能面临的技术挑战，并进一步论述与展望RIS技术的发展方向。RIS技术将会进一步推动移动通信技术的变革，助力移动通信技术面向未来复杂、智能化场景应用需求。
2023, 55(3):534-543.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.03.019
摘要:
决策树（Desision tree， DT）生长关键步骤的分裂或分叉准则通常根据纯度和误分类误差等实现，分裂生长分为轴平行和非轴平行方式。这些分裂准则一般与数据内在结构（如类别是否是多簇或单簇组成）无关。为了弥补这一缺失，本文提出了两种混合分裂准则，分别用加权和两步法将同类内的节点间距（Between-node margin within the same class，BNM）和同一节点内的类紧性（Within-class compactness and between-class separation in the same inner node，CSN）与纯度度量相结合。由于传统决策树以贪婪方式生长，仅能确定出当前的一个局部最优分裂点，为改善这个缺点，本文首先根据纯度确定出前k个候选分裂点，然后通过最大化BNM和最小化CSN确定最终的分裂点，不仅缓和了纯度上的局部最优性，而且引入了数据结构的全局性，因此能较大程度地改进后代节点的分裂，增强树的泛化性和可解释性。将上述两种分裂准则组合还可以进一步提升性能。在21个标准验证数据集上的比较结果表明：新准则下的决策树不仅提高了预测性能、降低了复杂性，而且相比于其他采用混合分裂准则的DTs更具竞争力。
决策树（Desision tree， DT）生长关键步骤的分裂或分叉准则通常根据纯度和误分类误差等实现，分裂生长分为轴平行和非轴平行方式。这些分裂准则一般与数据内在结构（如类别是否是多簇或单簇组成）无关。为了弥补这一缺失，本文提出了两种混合分裂准则，分别用加权和两步法将同类内的节点间距（Between-node margin within the same class，BNM）和同一节点内的类紧性（Within-class compactness and between-class separation in the same inner node，CSN）与纯度度量相结合。由于传统决策树以贪婪方式生长，仅能确定出当前的一个局部最优分裂点，为改善这个缺点，本文首先根据纯度确定出前k个候选分裂点，然后通过最大化BNM和最小化CSN确定最终的分裂点，不仅缓和了纯度上的局部最优性，而且引入了数据结构的全局性，因此能较大程度地改进后代节点的分裂，增强树的泛化性和可解释性。将上述两种分裂准则组合还可以进一步提升性能。在21个标准验证数据集上的比较结果表明：新准则下的决策树不仅提高了预测性能、降低了复杂性，而且相比于其他采用混合分裂准则的DTs更具竞争力。
2023, 55(2):339-346.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.02.020
摘要:
针对非平衡数据分类问题，提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中，引入一种新的自适应代价敏感函数，赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值，并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向量机（Support vector machine，SVM）优化模型作为基分类器，采用带有方差减小的随机梯度下降方法（Stochastic variance reduced gradient，SVRG）对优化模型进行求解。对比实验表明，本文提出的算法不但在几何均值（G-mean）和ROC曲线下的面积（Area under ROC curve，AUC）上明显优于其他算法，而且获得了较大的平均间隔，显示了本文算法在处理非平衡数据分类问题上的有效性。
针对非平衡数据分类问题，提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中，引入一种新的自适应代价敏感函数，赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值，并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向量机（Support vector machine，SVM）优化模型作为基分类器，采用带有方差减小的随机梯度下降方法（Stochastic variance reduced gradient，SVRG）对优化模型进行求解。对比实验表明，本文提出的算法不但在几何均值（G-mean）和ROC曲线下的面积（Area under ROC curve，AUC）上明显优于其他算法，而且获得了较大的平均间隔，显示了本文算法在处理非平衡数据分类问题上的有效性。
2023, 55(6):1089-1099.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.06.016
摘要:
针对电流源逆变器（Current source inverter， CSI）超高速电机驱动系统控制对象阶数高、耦合强的特点，提出一种基于定子电流反馈有源阻尼的三闭环改进型解耦控制策略。首先，通过在Z域构建考虑控制延时的CSI超高速电机二阶系统等效模型，设计了复矢量解耦电流外环、前馈解耦电压内环构成的分级解耦驱动系统。其次，基于重构模型分析三闭环控制系统在全速域的稳定性，讨论了该解耦策略在高速工况下失稳与二阶系统谐振问题的相关性。本文将定子电流反馈有源阻尼引入电流环调节器，在解决高阶系统谐振问题的同时实现超高速电机在全速域的高性能稳定运行。最后搭建了550 000 （r?min-1）/110 W超高速永磁同步电机的CSI驱动平台，并进行相关仿真及实验验证，证明了所提改进策略的有效性和优越性。
针对电流源逆变器（Current source inverter， CSI）超高速电机驱动系统控制对象阶数高、耦合强的特点，提出一种基于定子电流反馈有源阻尼的三闭环改进型解耦控制策略。首先，通过在Z域构建考虑控制延时的CSI超高速电机二阶系统等效模型，设计了复矢量解耦电流外环、前馈解耦电压内环构成的分级解耦驱动系统。其次，基于重构模型分析三闭环控制系统在全速域的稳定性，讨论了该解耦策略在高速工况下失稳与二阶系统谐振问题的相关性。本文将定子电流反馈有源阻尼引入电流环调节器，在解决高阶系统谐振问题的同时实现超高速电机在全速域的高性能稳定运行。最后搭建了550 000 （r?min-1）/110 W超高速永磁同步电机的CSI驱动平台，并进行相关仿真及实验验证，证明了所提改进策略的有效性和优越性。
2023, 55(5):888-897.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.05.015
摘要:
无轴承永磁同步电机（Bearingless permanent magnet synchronous motor， BPMSM）凭借无接触、无磨损的优异性能在工业生产中获得广泛应用，对旋转和悬浮的精确控制是保证其稳定运行的关键，需实时获取高精度的转子位置信息以实现切向力矩和径向悬浮力的解耦。为保证位置传感器故障情况下BPMSM稳定运行，文中提出一种基于正负序量分离的BPMSM传感器容错控制方案。首先，结合BPMSM数学模型，分析传感器故障对电机转矩和悬浮系统的影响。在此基础上，提出一种基于过零点检测的故障诊断函数，实时监测传感器信号故障。其次，引入旋转坐标系分析传感器信号中正序分量和负序分量的特征，分离出正序分量并提取其中的转子位置信息，构建位置检测容错系统完成故障信号到容错策略的切换，实现BPMSM在传感器故障情况下的稳定运行。最后，基于一台BPMSM实验样机对所提方案的有效性进行了充分的仿真与实验验证。
无轴承永磁同步电机（Bearingless permanent magnet synchronous motor， BPMSM）凭借无接触、无磨损的优异性能在工业生产中获得广泛应用，对旋转和悬浮的精确控制是保证其稳定运行的关键，需实时获取高精度的转子位置信息以实现切向力矩和径向悬浮力的解耦。为保证位置传感器故障情况下BPMSM稳定运行，文中提出一种基于正负序量分离的BPMSM传感器容错控制方案。首先，结合BPMSM数学模型，分析传感器故障对电机转矩和悬浮系统的影响。在此基础上，提出一种基于过零点检测的故障诊断函数，实时监测传感器信号故障。其次，引入旋转坐标系分析传感器信号中正序分量和负序分量的特征，分离出正序分量并提取其中的转子位置信息，构建位置检测容错系统完成故障信号到容错策略的切换，实现BPMSM在传感器故障情况下的稳定运行。最后，基于一台BPMSM实验样机对所提方案的有效性进行了充分的仿真与实验验证。
2023, 55(6):997-1003.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.06.006
摘要:
在采用光学手段的天基目标远距离跟踪过程中，由于仅有测角信息，存在目标跟踪精度随时间累积下降或目标丢失问题。针对该问题提出一种基于相对距离估计的静止轨道空间非合作目标跟踪方法。首先，以主航天器坐标系为参考，构建非合作目标的相对运动模型，基于Clohessy-Wiltshire （C-W）方程建立跟踪方程；然后，以相对距离作为单位量进行归一化处理，将难以观测的相对距离转化为速度与距离之比，并利用空间目标的坐标估计径向分量，从而得到空间非合作目标的相对运动轨迹。最后，对算法进行仿真验证，以空间目标的实际运动轨迹和预测轨迹的偏差角度为指标考核算法性能。仿真结果表明，在实际工程应用中，该跟踪算法可获得较高精度的运动轨迹，同时便于工程实现。
在采用光学手段的天基目标远距离跟踪过程中，由于仅有测角信息，存在目标跟踪精度随时间累积下降或目标丢失问题。针对该问题提出一种基于相对距离估计的静止轨道空间非合作目标跟踪方法。首先，以主航天器坐标系为参考，构建非合作目标的相对运动模型，基于Clohessy-Wiltshire （C-W）方程建立跟踪方程；然后，以相对距离作为单位量进行归一化处理，将难以观测的相对距离转化为速度与距离之比，并利用空间目标的坐标估计径向分量，从而得到空间非合作目标的相对运动轨迹。最后，对算法进行仿真验证，以空间目标的实际运动轨迹和预测轨迹的偏差角度为指标考核算法性能。仿真结果表明，在实际工程应用中，该跟踪算法可获得较高精度的运动轨迹，同时便于工程实现。
2023, 55(6):1004-1015.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.06.007
摘要:
为提高多旋翼混合动力无人机的运行稳定性、输出动力性和能量利用率，利用GT-Power和Simulink进行模型联合搭建，对比基于规则的能量管理策略及等效燃油最小消耗能量管理策略（Equivalent consumption minimization strategy， ECMS），设计开发了基于BP（Back propagation）神经网络优化的自适应ECMS（Adaptive-ECMS，A-ECMS）。仿真研究表明：A-ECMS在运行稳定性上，整体工况转速波动率为7.74%，较基于规则策略和ECMS都有明显降低；A-ECMS在复合扰动下和随机紊流下转速波动率分别为8.32%、7.18%，与基于规则策略和ECMS相比在突发工况下运行更为稳定。A-ECMS能有效提高混合动力系统动力性能，使发动机处于经济工况10 kW；可根据荷电状态（State of charge， SOC）变化实时对电池功率进行调整。A-ECMS平均燃油消耗率为297.585 g/（kW?h），整体燃油消耗量为3 755.31 g，与基于规则策略和ECMS相比明显较低，在各工况下运行时发动机工况点集中于燃油经济区，有效提高了系统经济性。
为提高多旋翼混合动力无人机的运行稳定性、输出动力性和能量利用率，利用GT-Power和Simulink进行模型联合搭建，对比基于规则的能量管理策略及等效燃油最小消耗能量管理策略（Equivalent consumption minimization strategy， ECMS），设计开发了基于BP（Back propagation）神经网络优化的自适应ECMS（Adaptive-ECMS，A-ECMS）。仿真研究表明：A-ECMS在运行稳定性上，整体工况转速波动率为7.74%，较基于规则策略和ECMS都有明显降低；A-ECMS在复合扰动下和随机紊流下转速波动率分别为8.32%、7.18%，与基于规则策略和ECMS相比在突发工况下运行更为稳定。A-ECMS能有效提高混合动力系统动力性能，使发动机处于经济工况10 kW；可根据荷电状态（State of charge， SOC）变化实时对电池功率进行调整。A-ECMS平均燃油消耗率为297.585 g/（kW?h），整体燃油消耗量为3 755.31 g，与基于规则策略和ECMS相比明显较低，在各工况下运行时发动机工况点集中于燃油经济区，有效提高了系统经济性。
2023, 55(6):988-996.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2023.06.005
摘要:
针对机载航炮可攻击区求解问题，提出改进回溯法并应用其进行机载航炮可攻击区的研究。首先，根据直升机机载航炮攻击区的定义，综合考虑直升机和机载航炮的数学模型，基于最小二乘法预测目标轨迹，并针对空对地目标打击问题建立瞄准命中方程。然后，考虑武装直升机和航炮的约束条件，将可攻击区求解问题转化为空间树优化问题，引入剪枝函数和搜索优先级函数，提出改进回溯法对机载航炮可攻击区边界进行求解，略去了可攻击区内部冗余节点的搜索，提高了攻击区搜索效率。最后，通过仿真验证了所提方法的可行性和有效性。
针对机载航炮可攻击区求解问题，提出改进回溯法并应用其进行机载航炮可攻击区的研究。首先，根据直升机机载航炮攻击区的定义，综合考虑直升机和机载航炮的数学模型，基于最小二乘法预测目标轨迹，并针对空对地目标打击问题建立瞄准命中方程。然后，考虑武装直升机和航炮的约束条件，将可攻击区求解问题转化为空间树优化问题，引入剪枝函数和搜索优先级函数，提出改进回溯法对机载航炮可攻击区边界进行求解，略去了可攻击区内部冗余节点的搜索，提高了攻击区搜索效率。最后，通过仿真验证了所提方法的可行性和有效性。
2024, 56(1):176-181.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2024.01.018
摘要:
针对参数变化引起的系统不稳定情况，研究其闭环极点处于区域约束下滤波问题，提出了基于输出反馈的滤波系统设计方法。在被控系统及反馈滤波系统同时存在不确定性的情况下，以线性矩阵不等式形式给出输出反馈滤波系统的可解性条件，使其闭环系统渐近稳定，滤波误差输出对干扰的抑制性能指标小于给定上界，并把闭环系统极点配置于复平面上指定区域。运用该方法对某型警用无人飞行器纵向运动进行仿真验证，闭环系统的极点均分布在预期界限，系统趋于稳定，达到了设计目标，表明了该方法的有效性。
针对参数变化引起的系统不稳定情况，研究其闭环极点处于区域约束下滤波问题，提出了基于输出反馈的滤波系统设计方法。在被控系统及反馈滤波系统同时存在不确定性的情况下，以线性矩阵不等式形式给出输出反馈滤波系统的可解性条件，使其闭环系统渐近稳定，滤波误差输出对干扰的抑制性能指标小于给定上界，并把闭环系统极点配置于复平面上指定区域。运用该方法对某型警用无人飞行器纵向运动进行仿真验证，闭环系统的极点均分布在预期界限，系统趋于稳定，达到了设计目标，表明了该方法的有效性。
2024, 56(4):750-755.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2024.04.018
摘要:
针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性高度易发散等问题，从传感器数据融合角度出发，提出了容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman filter， CKF）融合嵌入式大气数据观测系统和惯性导航系统（Inertial navigation system， INS）估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用非线性方程对惯性系统、卫星定位系统和大气系统间的关系建模，结合传感器的数据，计算飞行器速度和高度，进而估算出迎角和侧滑角等参数。实验结果显示：本文所提出的方法在估计气流角和马赫数方面具有较高的精度和较强的稳定性。
针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性高度易发散等问题，从传感器数据融合角度出发，提出了容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman filter， CKF）融合嵌入式大气数据观测系统和惯性导航系统（Inertial navigation system， INS）估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用非线性方程对惯性系统、卫星定位系统和大气系统间的关系建模，结合传感器的数据，计算飞行器速度和高度，进而估算出迎角和侧滑角等参数。实验结果显示：本文所提出的方法在估计气流角和马赫数方面具有较高的精度和较强的稳定性。
2024, 56(4):756-766.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2024.04.019
摘要:
针对强干扰和有限频谱资源的分布式信道接入场景，设计快速高效的动态信道接入方法，以实现有效的抗干扰通信性能。首先将干扰源信号设计为协调信号，从而将该分布式频谱接入问题构建为基于相关均衡（Correlated equilibrium， CE）的博弈模型。为有效解决不同干扰模式带来的收敛性能问题，设计了信号计数器（Event counters， ECs），根据干扰信号的特征对协调信号进行改进，构建了一种基于协调学习的分布式协同抗干扰方法，有效加速了CE点的生成。基于上述方案，设计了相应的基于协调信号优化的分布式信道接入抗干扰算法。仿真效果表明，所提方法能够有效完成分布式协同抗干扰及信道接入，实现更优的全网通信性能和公平性；在面对随机干扰时，能够在保证不丢失公平性的前提下实现更为快速有效的全网通信性能。
针对强干扰和有限频谱资源的分布式信道接入场景，设计快速高效的动态信道接入方法，以实现有效的抗干扰通信性能。首先将干扰源信号设计为协调信号，从而将该分布式频谱接入问题构建为基于相关均衡（Correlated equilibrium， CE）的博弈模型。为有效解决不同干扰模式带来的收敛性能问题，设计了信号计数器（Event counters， ECs），根据干扰信号的特征对协调信号进行改进，构建了一种基于协调学习的分布式协同抗干扰方法，有效加速了CE点的生成。基于上述方案，设计了相应的基于协调信号优化的分布式信道接入抗干扰算法。仿真效果表明，所提方法能够有效完成分布式协同抗干扰及信道接入，实现更优的全网通信性能和公平性；在面对随机干扰时，能够在保证不丢失公平性的前提下实现更为快速有效的全网通信性能。
2024, 56(5):773-783.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2024.05.001
摘要:
随着多天线技术的快速发展，复杂多变环境和高能耗将是当前以及未来无线通信面临的主要问题。可移动天线（Movable antenna， MA）技术凭借天线的移动性带来的信号功率提升、干扰抑制、灵活波束赋形和空间多路复用等优势，致力于提供低能耗且高效的通信环境自适应调整新思路，吸引了学术界的广泛关注，得到了快速发展。本文首先概述了MA技术基本原理和技术特点。然后，给出了MA技术具体的应用场景，并由此阐述了MA技术优势。最后在现有工作基础上，总结了MA技术可能面临的挑战，论述并展望了MA技术的未来发展方向。MA技术的研究和发展将会进一步推动移动通信技术革新，助力6G通信进入新场景多需求下的多技术融合新阶段。
随着多天线技术的快速发展，复杂多变环境和高能耗将是当前以及未来无线通信面临的主要问题。可移动天线（Movable antenna， MA）技术凭借天线的移动性带来的信号功率提升、干扰抑制、灵活波束赋形和空间多路复用等优势，致力于提供低能耗且高效的通信环境自适应调整新思路，吸引了学术界的广泛关注，得到了快速发展。本文首先概述了MA技术基本原理和技术特点。然后，给出了MA技术具体的应用场景，并由此阐述了MA技术优势。最后在现有工作基础上，总结了MA技术可能面临的挑战，论述并展望了MA技术的未来发展方向。MA技术的研究和发展将会进一步推动移动通信技术革新，助力6G通信进入新场景多需求下的多技术融合新阶段。
2024, 56(5):784-800.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2024.05.002
摘要:
本地差分隐私作为一个优秀的隐私保护模型，被广泛应用于数据收集和统计分析中的隐私保护问题。但是本地差分隐私没有考虑不同用户的隐私需求差异以及不同数据的属性差异，因此作为本地差分隐私的一种变体，个性化本地差分隐私被提出。本文根据上述两类差异将个性化本地差分隐私机制分为两类，并在此基础上对该领域的研究现状进行了分析和总结。首先本文介绍了个性化本地差分隐私的基本概念和理论模型。其次对近年来的个性化本地差分隐私机制的若干文献进行了分析和归类，并详细介绍了几种代表性方案的原理和特点，包括数据扰动方法和数据聚合方法等。最后本文对该领域的未来发展方向进行了讨论与分析。
本地差分隐私作为一个优秀的隐私保护模型，被广泛应用于数据收集和统计分析中的隐私保护问题。但是本地差分隐私没有考虑不同用户的隐私需求差异以及不同数据的属性差异，因此作为本地差分隐私的一种变体，个性化本地差分隐私被提出。本文根据上述两类差异将个性化本地差分隐私机制分为两类，并在此基础上对该领域的研究现状进行了分析和总结。首先本文介绍了个性化本地差分隐私的基本概念和理论模型。其次对近年来的个性化本地差分隐私机制的若干文献进行了分析和归类，并详细介绍了几种代表性方案的原理和特点，包括数据扰动方法和数据聚合方法等。最后本文对该领域的未来发展方向进行了讨论与分析。
34 大模型技术的军事应用综述
2024, 56(5):801-814.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2024.05.003
摘要:
大模型以强大的自然语言理解、逻辑推理和内容生成等能力，为军事智能发展带来了前所未有的机遇和挑战。本文梳理了大语言模型的架构建模、适配微调、提示学习等技术，以及典型多模态大模型技术的发展现状，深度分析了国内外主流大模型军事应用平台特点，设计了大模型军事应用的典型任务场景和能力需求，探讨了大模型技术军事应用面临的挑战，展望了军事领域大模型应用的共性关键技术发展，以期为提升基于大模型技术的重大军事应用设计与实战研究提供参考。
大模型以强大的自然语言理解、逻辑推理和内容生成等能力，为军事智能发展带来了前所未有的机遇和挑战。本文梳理了大语言模型的架构建模、适配微调、提示学习等技术，以及典型多模态大模型技术的发展现状，深度分析了国内外主流大模型军事应用平台特点，设计了大模型军事应用的典型任务场景和能力需求，探讨了大模型技术军事应用面临的挑战，展望了军事领域大模型应用的共性关键技术发展，以期为提升基于大模型技术的重大军事应用设计与实战研究提供参考。
2024, 56(5):815-822.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2024.05.004
摘要:
基于磁悬浮控制系统亟待一种体积更小、成本更低的位移传感器，研究了以电涡流传感器为原理的横向磁通传感器。基于该传感器的工作原理分析，采用粒子群算法设计了传感器的激励线圈与感应线圈参数，简化了横向磁通传感器的设计过程。所研制出的位移传感器灵敏度为7.2 V/mm，线性度为1.7%，可检测范围为±0.5 mm。将该传感器应用在一台磁悬浮永磁同步电机系统中，在电机转速20 000 r/min时，高速磁悬浮转子仍保持稳定运行，且无论在稳态还是动态工况下，本文研制的横向磁通传感器均能满足磁悬浮电机位移检测和悬浮控制的要求，达到同类产品的控制效果。
基于磁悬浮控制系统亟待一种体积更小、成本更低的位移传感器，研究了以电涡流传感器为原理的横向磁通传感器。基于该传感器的工作原理分析，采用粒子群算法设计了传感器的激励线圈与感应线圈参数，简化了横向磁通传感器的设计过程。所研制出的位移传感器灵敏度为7.2 V/mm，线性度为1.7%，可检测范围为±0.5 mm。将该传感器应用在一台磁悬浮永磁同步电机系统中，在电机转速20 000 r/min时，高速磁悬浮转子仍保持稳定运行，且无论在稳态还是动态工况下，本文研制的横向磁通传感器均能满足磁悬浮电机位移检测和悬浮控制的要求，达到同类产品的控制效果。
2024, 56(5):823-833.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2024.05.005
摘要:
开关磁阻电机（Switched reluctance motor， SRM）因结构简单坚固、起动转矩大和转速范围宽的特点，在电动车驱动系统有着广阔的应用前景。不同于异步电机和同步电机依靠调节器双极性输出量实现四象限工作，传统单极性SRM转速环控制系统需要依靠外部给定来切换工作象限，在四象限运行工况下存在切换过程平滑性难以控制的问题。针对此，本文提出一种将SRM转速环控制系统及其四象限控制方法相结合，以传统的角度位置控制（Angle position control， APC）理论为基础，将转速调节器双极性输出量与电机转速方向进行逻辑判断形成新的APC控制参数，配合传统电流斩波控制（Chopping current control，CCC）形成新型的四象限转速环控制系统。该系统优化了SRM频繁电制动切换的顿挫问题，为电动车坡道动态行驶安全提供了平滑切换的保障。仿真和实验结果均验证了该系统原理的可行性，较好地实现了电动车SRM驱动系统的四象限工况切换。
开关磁阻电机（Switched reluctance motor， SRM）因结构简单坚固、起动转矩大和转速范围宽的特点，在电动车驱动系统有着广阔的应用前景。不同于异步电机和同步电机依靠调节器双极性输出量实现四象限工作，传统单极性SRM转速环控制系统需要依靠外部给定来切换工作象限，在四象限运行工况下存在切换过程平滑性难以控制的问题。针对此，本文提出一种将SRM转速环控制系统及其四象限控制方法相结合，以传统的角度位置控制（Angle position control， APC）理论为基础，将转速调节器双极性输出量与电机转速方向进行逻辑判断形成新的APC控制参数，配合传统电流斩波控制（Chopping current control，CCC）形成新型的四象限转速环控制系统。该系统优化了SRM频繁电制动切换的顿挫问题，为电动车坡道动态行驶安全提供了平滑切换的保障。仿真和实验结果均验证了该系统原理的可行性，较好地实现了电动车SRM驱动系统的四象限工况切换。
2024, 56(5):834-846.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2024.05.006
摘要:
同步磁阻电机（Synchronous reluctance motor，SynRM）由于其独特的磁路结构，在运行过程中存在显著的交叉饱和效应，这给电机的精确控制和性能优化带来了挑战。本文针对由磁路自饱和及交叉饱和引起的同步磁阻电机参数非线性变化问题，提出了电机静止状态下的交叉饱和特性参数辨识方法和改进的数学模型建模方法。首先，通过离线静止辨识，获取电机在不同饱和状态下的特性数据；然后，利用神经网络及数值优化技术对数据进行拟合，得到SynRM在不同工作状态下的交叉饱和参数；最后，建立了考虑交叉饱和效应的改进数学模型，并通过与有限元仿真结果对比及仿真验证了该模型的准确性和有效性。
同步磁阻电机（Synchronous reluctance motor，SynRM）由于其独特的磁路结构，在运行过程中存在显著的交叉饱和效应，这给电机的精确控制和性能优化带来了挑战。本文针对由磁路自饱和及交叉饱和引起的同步磁阻电机参数非线性变化问题，提出了电机静止状态下的交叉饱和特性参数辨识方法和改进的数学模型建模方法。首先，通过离线静止辨识，获取电机在不同饱和状态下的特性数据；然后，利用神经网络及数值优化技术对数据进行拟合，得到SynRM在不同工作状态下的交叉饱和参数；最后，建立了考虑交叉饱和效应的改进数学模型，并通过与有限元仿真结果对比及仿真验证了该模型的准确性和有效性。
2024, 56(5):847-853.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2024.05.007
摘要:
为推动毛细芯热管在电机中的应用并提供理论参考和数据支撑，本文通过实验研究了加热功率、运行角度以及风速对毛细芯热管等效导热系数的影响。结果表明，热管正常运行过程中，加热功率对热管等效导热系数影响不大。不同运行角度下的热管等效导热系数也存在一定的差异，在10 W加热功率下，等效导热系数的差异最高可达25%。当风速增大时，热管的等效导热系数呈现出减小的趋势，这种现象对高加热功率下的热管运行尤为明显。
为推动毛细芯热管在电机中的应用并提供理论参考和数据支撑，本文通过实验研究了加热功率、运行角度以及风速对毛细芯热管等效导热系数的影响。结果表明，热管正常运行过程中，加热功率对热管等效导热系数影响不大。不同运行角度下的热管等效导热系数也存在一定的差异，在10 W加热功率下，等效导热系数的差异最高可达25%。当风速增大时，热管的等效导热系数呈现出减小的趋势，这种现象对高加热功率下的热管运行尤为明显。
2025, 57(5):870-879.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.008
摘要:
为降低大功率电驱系统的损耗，逆变器开关频率甚至小于1 kHz，此时相电流谐波含量严重。为解决该问题，提出了基于定子磁链轨迹跟踪（Stator flux trajectory tracking， SFTT）的同步空间矢量调制（Synchronized space vector modulation， SSVM）实现方法，在降低电流谐波的同时可以保证系统动态响应速度。首先，构建了同步空间矢量调制下的感应电机定子磁链稳态波形，分析了基于磁链轨迹跟踪实现同步脉冲生成和变频驱动的可行性；其次，论证了单一坐标系下的状态观测器发散问题，进而给出了混合坐标系下的状态观测模型，提高了低载波比下的磁链观测精确性和稳定性；最后，阐述了磁链轨迹跟踪的实现方法，基于转子磁链误差最小原理，提出了低载波比下的控制周期动态优化策略。实验结果表明，所提方法产生的同步电压脉冲可以降低电流谐波含量，并在2 ms时间内完成转矩的快速跟踪，且不同载波比下的脉冲模式可以顺利切换。
为降低大功率电驱系统的损耗，逆变器开关频率甚至小于1 kHz，此时相电流谐波含量严重。为解决该问题，提出了基于定子磁链轨迹跟踪（Stator flux trajectory tracking， SFTT）的同步空间矢量调制（Synchronized space vector modulation， SSVM）实现方法，在降低电流谐波的同时可以保证系统动态响应速度。首先，构建了同步空间矢量调制下的感应电机定子磁链稳态波形，分析了基于磁链轨迹跟踪实现同步脉冲生成和变频驱动的可行性；其次，论证了单一坐标系下的状态观测器发散问题，进而给出了混合坐标系下的状态观测模型，提高了低载波比下的磁链观测精确性和稳定性；最后，阐述了磁链轨迹跟踪的实现方法，基于转子磁链误差最小原理，提出了低载波比下的控制周期动态优化策略。实验结果表明，所提方法产生的同步电压脉冲可以降低电流谐波含量，并在2 ms时间内完成转矩的快速跟踪，且不同载波比下的脉冲模式可以顺利切换。
2025, 57(5):912-923.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.012
摘要:
基于电流信号提供了一个新的不同均匀退磁程度的故障诊断方法，研究了永磁同步电机（Permanent magnet synchronous motors，PMSMs）的均匀退磁故障诊断方法。提出了一种基于改进的集合经验模式分解（Ensemble empirical mode decomposition，EEMD）算法和粒子群优化-支持向量机（Particle swarm optimization-support vector machine，PSO-SVM）的故障诊断方法。首先利用改进EEMD对采集的定子电流信号进行降噪和重构。其次计算处理后数据的分形盒维数作为故障特征参数。最后通过PSO-SVM处理特征参数诊断均匀退磁故障。通过解析模型仿真实验和原型实验表明，该方法能准确识别永磁同步电机均匀退磁故障，平均识别率超过96%，证明了本文故障诊断方法的有效性。
基于电流信号提供了一个新的不同均匀退磁程度的故障诊断方法，研究了永磁同步电机（Permanent magnet synchronous motors，PMSMs）的均匀退磁故障诊断方法。提出了一种基于改进的集合经验模式分解（Ensemble empirical mode decomposition，EEMD）算法和粒子群优化-支持向量机（Particle swarm optimization-support vector machine，PSO-SVM）的故障诊断方法。首先利用改进EEMD对采集的定子电流信号进行降噪和重构。其次计算处理后数据的分形盒维数作为故障特征参数。最后通过PSO-SVM处理特征参数诊断均匀退磁故障。通过解析模型仿真实验和原型实验表明，该方法能准确识别永磁同步电机均匀退磁故障，平均识别率超过96%，证明了本文故障诊断方法的有效性。
2025, 57(2):361-370.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.02.017
摘要:
航空发动机运行中可能发生超转事件，严重时会导致“非包容的高能碎片”的危害性后果。从航空发动机适航审定对超转事件的安全要求切入，分析电子式超转保护系统对新型传感器的需求。基于某型号航空涡轴发动机尾气静电监测探索性试验的实测信号开展了信号分析，分析结果显示静电传感器信号的频谱信息可以实时动态跟踪转子转速。在75、210、420、630、840和1 000 kW 6种输出轴功率工况的静电信号的频谱信息中均识别出处于170~180 Hz间的动力涡轮转速及其倍频。所得结果表明静电传感器具备在航空发动机超转监控中的应用潜力。
航空发动机运行中可能发生超转事件，严重时会导致“非包容的高能碎片”的危害性后果。从航空发动机适航审定对超转事件的安全要求切入，分析电子式超转保护系统对新型传感器的需求。基于某型号航空涡轴发动机尾气静电监测探索性试验的实测信号开展了信号分析，分析结果显示静电传感器信号的频谱信息可以实时动态跟踪转子转速。在75、210、420、630、840和1 000 kW 6种输出轴功率工况的静电信号的频谱信息中均识别出处于170~180 Hz间的动力涡轮转速及其倍频。所得结果表明静电传感器具备在航空发动机超转监控中的应用潜力。
2025, 57(3):580-588.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.03.020
摘要:
由于具有高时间分辨率、无创性，脑电（Electroencephalogram， EEG）信号被广泛应用于航空航天任务操作员的疲劳、脑力负荷分析等。针对EEG信号多通道且各通道内信息不完全相同的特性，提出了一种基于最小冗余最大相关性（Minimum redundancy maximum relevance， mRMR）算法的EEG特征评价技术。通过设置目标变量，计算各通道内EEG特征与目标变量的互信息量、特征在通道内部的冗余度，可对EEG特征的性能做出评价。进一步，获取管制员在不同脑力负荷下的EEG数据，对一系列EEG特征做出评价并与已有研究、特征在不同分类方式下的可分性进行对比，验证了该特征评价技术的有效性。与现有的技术相比，该技术避免了灰色关联分析法确定权重参数和灰色关联度的主观性、避免了分类器评价法的差异性。相较于已有的特征选择算法，考虑了通道内部信息的冗余，使得评价结果更为准确。相较于基于统计学的相关技术，该方法可对特征的性能做出定量的评价，以便对不同指标进行比较。最后，阐述了该评价方式疲劳程度分析、情绪识别等方面的应用。
由于具有高时间分辨率、无创性，脑电（Electroencephalogram， EEG）信号被广泛应用于航空航天任务操作员的疲劳、脑力负荷分析等。针对EEG信号多通道且各通道内信息不完全相同的特性，提出了一种基于最小冗余最大相关性（Minimum redundancy maximum relevance， mRMR）算法的EEG特征评价技术。通过设置目标变量，计算各通道内EEG特征与目标变量的互信息量、特征在通道内部的冗余度，可对EEG特征的性能做出评价。进一步，获取管制员在不同脑力负荷下的EEG数据，对一系列EEG特征做出评价并与已有研究、特征在不同分类方式下的可分性进行对比，验证了该特征评价技术的有效性。与现有的技术相比，该技术避免了灰色关联分析法确定权重参数和灰色关联度的主观性、避免了分类器评价法的差异性。相较于已有的特征选择算法，考虑了通道内部信息的冗余，使得评价结果更为准确。相较于基于统计学的相关技术，该方法可对特征的性能做出定量的评价，以便对不同指标进行比较。最后，阐述了该评价方式疲劳程度分析、情绪识别等方面的应用。
2025, 57(6):1177-1188.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.06.014
摘要:
低纬度地区电离层活动频次高、强度大，对地基增强系统（Ground-based augmentation system，GBAS）的定位精度、完好性及服务连续性构成关键威胁。目前面向低纬度地区的电离层威胁模型与影响评估体系尚不完善，难以满足中国GBAS导航的运行需求。基于此，通过对某低纬度地区机场的电离层活动进行长期连续观测，创新性地构建了低纬度地区电离层威胁模型，系统分析了该模型下的GBAS运行误差与故障包络。通过完成全年监测数据、历史极端电离层场景及威胁缓解措施下的GBAS服务性能评估，明确了电离层活动对GBAS的关键影响规律，为中国低纬度地区GBAS台站建设、数据处理标准制定等提供了针对性技术参考，兼具理论与工程价值。
低纬度地区电离层活动频次高、强度大，对地基增强系统（Ground-based augmentation system，GBAS）的定位精度、完好性及服务连续性构成关键威胁。目前面向低纬度地区的电离层威胁模型与影响评估体系尚不完善，难以满足中国GBAS导航的运行需求。基于此，通过对某低纬度地区机场的电离层活动进行长期连续观测，创新性地构建了低纬度地区电离层威胁模型，系统分析了该模型下的GBAS运行误差与故障包络。通过完成全年监测数据、历史极端电离层场景及威胁缓解措施下的GBAS服务性能评估，明确了电离层活动对GBAS的关键影响规律，为中国低纬度地区GBAS台站建设、数据处理标准制定等提供了针对性技术参考，兼具理论与工程价值。
2025, 57(5):880-888.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.009
摘要:
电磁脉冲（Electromagnetic pulses，EMPs）耦合进入发动机电控单元（Electronic control unit，ECU）的主要方式是通过线束传导，大电流注入（Bulk current injection，BCI）是控制器敏感度测试的标准试验方法。为了在设计阶段对电控单元的电磁脉冲防护设计进行优化，提出了基于线束传导规律的虚拟注入方法。该方法由基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）的线束传导预测模型及仿真电路实现，线束传导预测模型基于一维卷积神经网络，训练模型所用数据集为BCI试验采集的注入电流信号与调理电路输入端口响应信号，仿真电路在软件Multisim中建立。选择注入电流信号输入至预测模型，得到端口的预测信号，将该信号“注入”到仿真电路输入端口，通过监测仿真电路输出端口信号分析发动机电控系统是否发生电磁敏感现象。结果表明，预测信号与实际测量信号的误差不超过5.8%，虚拟注入结果与BCI试验结果一致，并与试验中观测的敏感现象吻合。该方法可以在设计阶段快速分析电控单元各模块的电磁敏感度，为电控单元的电磁脉冲防护设计提供参考依据。
电磁脉冲（Electromagnetic pulses，EMPs）耦合进入发动机电控单元（Electronic control unit，ECU）的主要方式是通过线束传导，大电流注入（Bulk current injection，BCI）是控制器敏感度测试的标准试验方法。为了在设计阶段对电控单元的电磁脉冲防护设计进行优化，提出了基于线束传导规律的虚拟注入方法。该方法由基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）的线束传导预测模型及仿真电路实现，线束传导预测模型基于一维卷积神经网络，训练模型所用数据集为BCI试验采集的注入电流信号与调理电路输入端口响应信号，仿真电路在软件Multisim中建立。选择注入电流信号输入至预测模型，得到端口的预测信号，将该信号“注入”到仿真电路输入端口，通过监测仿真电路输出端口信号分析发动机电控系统是否发生电磁敏感现象。结果表明，预测信号与实际测量信号的误差不超过5.8%，虚拟注入结果与BCI试验结果一致，并与试验中观测的敏感现象吻合。该方法可以在设计阶段快速分析电控单元各模块的电磁敏感度，为电控单元的电磁脉冲防护设计提供参考依据。
2025, 57(5):889-899.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.010
摘要:
为解决航天电连接器自动装配过程中存在的视觉受限、针孔卡阻等问题，提出了基于插座外轮廓接触力反馈的自动装配技术，用于实现圆形航天电连接器的装配作业。结合电连接器在夹持状态下的受力分析，构建了基于“位置定心-姿态调平-旋转接入”的3阶段装配方法。首先，通过识别夹板与插座的接触象限来实现插座外轮廓的中心定位。其次，基于末端夹爪轴向运动前后接触力的变化来判断初始姿态偏转，并引导机器人沿扭矩方向实现自适应姿态调整。最后，采用旋转搜索算法完成电连接器接入，并在多组初始偏转误差条件下进行了多次实验，验证了所提方法的有效性。
为解决航天电连接器自动装配过程中存在的视觉受限、针孔卡阻等问题，提出了基于插座外轮廓接触力反馈的自动装配技术，用于实现圆形航天电连接器的装配作业。结合电连接器在夹持状态下的受力分析，构建了基于“位置定心-姿态调平-旋转接入”的3阶段装配方法。首先，通过识别夹板与插座的接触象限来实现插座外轮廓的中心定位。其次，基于末端夹爪轴向运动前后接触力的变化来判断初始姿态偏转，并引导机器人沿扭矩方向实现自适应姿态调整。最后，采用旋转搜索算法完成电连接器接入，并在多组初始偏转误差条件下进行了多次实验，验证了所提方法的有效性。
2025, 57(1):169-175.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.01.017
摘要:
为分析磁悬浮永磁电机风冷冷却介质的流动特性，利用Fluent软件对其进行流场分析，将入口静压的实验与仿真结果进行对比分析，误差小于5.5%，验证了仿真模型的准确性。为进一步合理分配并联风冷流道的冷却流量并降低系统入口静压，提出基于Isight的磁悬浮永磁电机风冷流道优化设计方法。首先以达到理论风量分配比例和冷却入口静压最小为优化目标，进行实验设计和参数灵敏度分析；然后，基于径向基神经网络算法构建了流场仿真的近似模型；最后，采用多岛遗传算法对该近似模型进行多目标优化设计，得到了最佳的结构参数，优化后的冷却入口静压降低了25.2%，主流道和内流道的风量占比均达到了设计要求。
为分析磁悬浮永磁电机风冷冷却介质的流动特性，利用Fluent软件对其进行流场分析，将入口静压的实验与仿真结果进行对比分析，误差小于5.5%，验证了仿真模型的准确性。为进一步合理分配并联风冷流道的冷却流量并降低系统入口静压，提出基于Isight的磁悬浮永磁电机风冷流道优化设计方法。首先以达到理论风量分配比例和冷却入口静压最小为优化目标，进行实验设计和参数灵敏度分析；然后，基于径向基神经网络算法构建了流场仿真的近似模型；最后，采用多岛遗传算法对该近似模型进行多目标优化设计，得到了最佳的结构参数，优化后的冷却入口静压降低了25.2%，主流道和内流道的风量占比均达到了设计要求。
2025, 57(3):509-516.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.03.012
摘要:
为提升风电机组运行效率并优化运维成本，将时域特征指标分析技术与多传感器信息融合策略相结合，提出一种基于灰狼优化（Grey wolf optimization，GWO）算法-支持向量机（Support vector machine，SVM）的风电齿轮箱状态监测方法。首先计算了表征振动能量的不同时域统计特征值，采用并行叠加方式进行特征级和数据级融合得到信息融合矩阵。在此基础上建立了基于GWO-SVM的故障诊断分类模型。为验证模型性能，使用QPZZ-Ⅱ旋转机械振动试验台所采集的齿轮箱实测数据对本文所提方法进行验证分析，结果表明该方法明显优于其他传统方法，其在分类诊断准确率上展现出显著优势。
为提升风电机组运行效率并优化运维成本，将时域特征指标分析技术与多传感器信息融合策略相结合，提出一种基于灰狼优化（Grey wolf optimization，GWO）算法-支持向量机（Support vector machine，SVM）的风电齿轮箱状态监测方法。首先计算了表征振动能量的不同时域统计特征值，采用并行叠加方式进行特征级和数据级融合得到信息融合矩阵。在此基础上建立了基于GWO-SVM的故障诊断分类模型。为验证模型性能，使用QPZZ-Ⅱ旋转机械振动试验台所采集的齿轮箱实测数据对本文所提方法进行验证分析，结果表明该方法明显优于其他传统方法，其在分类诊断准确率上展现出显著优势。
2025, 57(5):822-830.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.003
摘要:
随着无线通信技术的快速演进，5G、Wi-Fi和窄带物联网（Narrowband internet of things， NB-IoT）等多种通信制式并存，网络结构与信道环境的复杂性显著提升，使通信制式识别在频谱管理、干扰抑制与安全监测中的作用愈加重要。传统依赖人工特征与规则的方法在动态复杂场景及未知协议下适应性有限，而深度学习通过端到端建模与自动特征提取显著提升了识别精度与鲁棒性，但其在跨制式泛化、数据稀缺与计算开销方面仍面临瓶颈。以大语言模型与多模态模型为代表的大规模预训练模型凭借强泛化、跨任务迁移和少样本学习能力，展现出在复杂通信制式识别中的巨大潜力。本文系统梳理了通信制式识别技术的发展脉络，重点探讨了大语言模型驱动方法的最新进展，剖析了其在泛化能力、可解释性与高效部署等方面所面临的挑战，挖掘了其在智能频谱管理与安全监测中的应用机遇，并展望了其在5G/6G智能网络管理中的发展前景。
随着无线通信技术的快速演进，5G、Wi-Fi和窄带物联网（Narrowband internet of things， NB-IoT）等多种通信制式并存，网络结构与信道环境的复杂性显著提升，使通信制式识别在频谱管理、干扰抑制与安全监测中的作用愈加重要。传统依赖人工特征与规则的方法在动态复杂场景及未知协议下适应性有限，而深度学习通过端到端建模与自动特征提取显著提升了识别精度与鲁棒性，但其在跨制式泛化、数据稀缺与计算开销方面仍面临瓶颈。以大语言模型与多模态模型为代表的大规模预训练模型凭借强泛化、跨任务迁移和少样本学习能力，展现出在复杂通信制式识别中的巨大潜力。本文系统梳理了通信制式识别技术的发展脉络，重点探讨了大语言模型驱动方法的最新进展，剖析了其在泛化能力、可解释性与高效部署等方面所面临的挑战，挖掘了其在智能频谱管理与安全监测中的应用机遇，并展望了其在5G/6G智能网络管理中的发展前景。
2025, 57(6):1135-1145.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.06.010
摘要:
现代机场通信网络在智慧机场建设背景下，面临着保障航空管制等安全关键业务确定性低时延与满足视频监控、数据中心存储业务等高吞吐量传输的双重挑战。现有优先级调度与负载均衡算法存在固有局限性，仅能单一地满足低时延或高吞吐量需求。针对这一问题，本文提出基于时间敏感网络的多级负载均衡算法。首先，建立动态优先级调度机制，构建符合机场业务等级的优先级映射关系并支持临时优先级调整，以保障关键业务低时延传输；其次，设计基于排队时延的单级负载均衡机制，精确量化链路传输能力，实现业务流的最优出口决策；最后，通过多优先级队列状态管理机制，将动态优先级调度与单级负载均衡有机融合，实现多优先级的出口链路决策，从而最大化带宽资源利用率，显著提升网络吞吐量。实验结果表明，相较于等价多路径（Equal-cost multi-path，ECMP）路由算法、基于时延的负载均衡（Delay-based load balance，DLB）算法、先验信息未知流调度（Practical information-agnostic flow scheduling，PIAS）算法和时间敏感网络（Time-sensitive networking，TSN）优先级调度算法等基准方案，本文算法将机场关键业务流时延降低63%且整体业务流吞吐量最大提升40%，有效缓解了机场通信网络中“低时延-高吞吐量”的复合需求矛盾。
现代机场通信网络在智慧机场建设背景下，面临着保障航空管制等安全关键业务确定性低时延与满足视频监控、数据中心存储业务等高吞吐量传输的双重挑战。现有优先级调度与负载均衡算法存在固有局限性，仅能单一地满足低时延或高吞吐量需求。针对这一问题，本文提出基于时间敏感网络的多级负载均衡算法。首先，建立动态优先级调度机制，构建符合机场业务等级的优先级映射关系并支持临时优先级调整，以保障关键业务低时延传输；其次，设计基于排队时延的单级负载均衡机制，精确量化链路传输能力，实现业务流的最优出口决策；最后，通过多优先级队列状态管理机制，将动态优先级调度与单级负载均衡有机融合，实现多优先级的出口链路决策，从而最大化带宽资源利用率，显著提升网络吞吐量。实验结果表明，相较于等价多路径（Equal-cost multi-path，ECMP）路由算法、基于时延的负载均衡（Delay-based load balance，DLB）算法、先验信息未知流调度（Practical information-agnostic flow scheduling，PIAS）算法和时间敏感网络（Time-sensitive networking，TSN）优先级调度算法等基准方案，本文算法将机场关键业务流时延降低63%且整体业务流吞吐量最大提升40%，有效缓解了机场通信网络中“低时延-高吞吐量”的复合需求矛盾。
2025, 57(6):1026-1045.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.06.002
摘要:
随着低空经济的蓬勃发展，低空飞行运行规模持续扩大，对高效、可靠通信网络的需求日益迫切。现有通信技术难以满足低空经济在广域覆盖、高速移动和多样化业务上的苛刻要求，亟需构建与之匹配的新型专用网络体系。本文首先从低空通信的技术背景与独有挑战出发，分析了其在高动态复杂信道建模、三维移动性管理、智能感知避障、多业务服务质量保障和频谱共享等方面的难点；其次，从网络体系架构演进和低空通信关键技术发展两个维度出发，系统阐述了空天地一体化组网、智能波束成形、动态资源管理等核心技术的原理与现状；最后，探讨了通感算一体化、智能内生安全等未来技术发展趋势，以期为构建下一代低空通信网络提供理论参考和技术支撑。
随着低空经济的蓬勃发展，低空飞行运行规模持续扩大，对高效、可靠通信网络的需求日益迫切。现有通信技术难以满足低空经济在广域覆盖、高速移动和多样化业务上的苛刻要求，亟需构建与之匹配的新型专用网络体系。本文首先从低空通信的技术背景与独有挑战出发，分析了其在高动态复杂信道建模、三维移动性管理、智能感知避障、多业务服务质量保障和频谱共享等方面的难点；其次，从网络体系架构演进和低空通信关键技术发展两个维度出发，系统阐述了空天地一体化组网、智能波束成形、动态资源管理等核心技术的原理与现状；最后，探讨了通感算一体化、智能内生安全等未来技术发展趋势，以期为构建下一代低空通信网络提供理论参考和技术支撑。
2025, 57(6):1061-1071.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.06.004
摘要:
针对大规模动态作业环境中多域协同决策的复杂性与实时性挑战，提出了基于大语言模型的集群协同决策框架（Courses of action-large language models，COA-LLM），通过提示词工程、环境态势文本化与多级指令解析，构建了“感知-决策-执行”闭环响应系统。突破了传统目标分配方法仅能处理离散任务的限制，实现了离散任务分配与连续空间决策的统一。最终，在仿真系统中构建了集群协同场景，使用了GPT与DeepSeek等通用大模型，并与其他基于优化算法和机器学习的算法进行了对比实验。实验结果证明了COA-LLM框架的可行性和有效性，框架的输入灵活性与输出可解释性，为智能指控系统的发展提供了新范式。
针对大规模动态作业环境中多域协同决策的复杂性与实时性挑战，提出了基于大语言模型的集群协同决策框架（Courses of action-large language models，COA-LLM），通过提示词工程、环境态势文本化与多级指令解析，构建了“感知-决策-执行”闭环响应系统。突破了传统目标分配方法仅能处理离散任务的限制，实现了离散任务分配与连续空间决策的统一。最终，在仿真系统中构建了集群协同场景，使用了GPT与DeepSeek等通用大模型，并与其他基于优化算法和机器学习的算法进行了对比实验。实验结果证明了COA-LLM框架的可行性和有效性，框架的输入灵活性与输出可解释性，为智能指控系统的发展提供了新范式。
2025, 57(5):781-798.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.001
摘要:
南京航空航天大学（Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，NUAA）雷达探测与成像团队利用自主研发的无人机载微小型合成孔径雷达（Synthetic aperture radar，SAR）系统针对不同型号的坦克、装甲车和战机等十余类典型军事目标构建了圆周SAR数据集。通过对多次外场试验数据的高精度成像处理，在多俯仰角单基圆周SAR图像数据集的基础上，扩展了不同双基角组合的双基圆周SAR图像数据集。基于该数据集，本文结合团队在SAR图像目标检测和识别方法及应用方面的研究成果，对基于深度学习的SAR目标检测识别技术进行了回顾和综述，对比了不同神经网络模型在南航无人机载圆周SAR数据集上的检测和识别性能。具体地，在目标检测方面，利用SAR图像固有属性获得目标位置信息并结合单阶段轻量级检测算法，提出利用信息分布规律并结合全局注意力机制捕捉小目标位置信息的检测算法，以提高复杂背景下的小目标检测准确率和效率。在目标识别方面，在通过SAR图像先验信息抑制干扰噪声的基础上，提出利用SAR目标多视角信息联合Transformer的目标识别算法，通过设计视角正则化项以约束多视角之间的关联性从而实现不同视角间的特征融合，提高SAR小目标识别的准确率。从无人机载微型SAR系统对地面目标进行实时检测和识别的实际需求出发，本文还探讨了轻量化检测和识别网络在数字信号处理（Digital signal processing， DSP）平台上的部署方案，同时展示了初步试验结果。最后，本文展望了SAR目标智能检测和识别领域面临的挑战和发展趋势。
南京航空航天大学（Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，NUAA）雷达探测与成像团队利用自主研发的无人机载微小型合成孔径雷达（Synthetic aperture radar，SAR）系统针对不同型号的坦克、装甲车和战机等十余类典型军事目标构建了圆周SAR数据集。通过对多次外场试验数据的高精度成像处理，在多俯仰角单基圆周SAR图像数据集的基础上，扩展了不同双基角组合的双基圆周SAR图像数据集。基于该数据集，本文结合团队在SAR图像目标检测和识别方法及应用方面的研究成果，对基于深度学习的SAR目标检测识别技术进行了回顾和综述，对比了不同神经网络模型在南航无人机载圆周SAR数据集上的检测和识别性能。具体地，在目标检测方面，利用SAR图像固有属性获得目标位置信息并结合单阶段轻量级检测算法，提出利用信息分布规律并结合全局注意力机制捕捉小目标位置信息的检测算法，以提高复杂背景下的小目标检测准确率和效率。在目标识别方面，在通过SAR图像先验信息抑制干扰噪声的基础上，提出利用SAR目标多视角信息联合Transformer的目标识别算法，通过设计视角正则化项以约束多视角之间的关联性从而实现不同视角间的特征融合，提高SAR小目标识别的准确率。从无人机载微型SAR系统对地面目标进行实时检测和识别的实际需求出发，本文还探讨了轻量化检测和识别网络在数字信号处理（Digital signal processing， DSP）平台上的部署方案，同时展示了初步试验结果。最后，本文展望了SAR目标智能检测和识别领域面临的挑战和发展趋势。
2025, 57(5):861-869.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.007
摘要:
探究了视觉-语言预训练模型对比语言-图像预训练（Contrastive language-image pre-training，CLIP）在小样本开集识别（Few-shot open-set recognition， FSOR）任务中的潜力。实验发现基于CLIP图像编码特征的视觉原型分类器通常不如传统FSOR基线方法；基于CLIP语义编码特征的语义原型分类器虽然在闭集分类上显著优于传统基线，但在开集识别方面表现不佳。本文分析造成这些问题的主要原因可能是CLIP的训练数据与FSOR目标数据之间的分布差异及CLIP语义原型分类器为已知类别划分了过大的决策边界。本文提出了一种简单有效的视觉语义增强的联合小样本开集分类器，其不仅充分利用CLIP语义原型分类器的闭集分类优势，还巧妙挖掘了传统FSOR预训练模型构建的视觉原型分类器的潜力，以更紧密的决策边界进一步提升开集识别的精准度。在4个基准数据集上的实验结果表明，该方法在准确率（Accuracy，ACC）和受试者工作特征曲线下的面积（Area under the receiver operating characteristic，AUROC）指标上相比最优基线平均提升了2.9%和2.6%。
探究了视觉-语言预训练模型对比语言-图像预训练（Contrastive language-image pre-training，CLIP）在小样本开集识别（Few-shot open-set recognition， FSOR）任务中的潜力。实验发现基于CLIP图像编码特征的视觉原型分类器通常不如传统FSOR基线方法；基于CLIP语义编码特征的语义原型分类器虽然在闭集分类上显著优于传统基线，但在开集识别方面表现不佳。本文分析造成这些问题的主要原因可能是CLIP的训练数据与FSOR目标数据之间的分布差异及CLIP语义原型分类器为已知类别划分了过大的决策边界。本文提出了一种简单有效的视觉语义增强的联合小样本开集分类器，其不仅充分利用CLIP语义原型分类器的闭集分类优势，还巧妙挖掘了传统FSOR预训练模型构建的视觉原型分类器的潜力，以更紧密的决策边界进一步提升开集识别的精准度。在4个基准数据集上的实验结果表明，该方法在准确率（Accuracy，ACC）和受试者工作特征曲线下的面积（Area under the receiver operating characteristic，AUROC）指标上相比最优基线平均提升了2.9%和2.6%。
2025, 57(5):799-821.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.002
摘要:
深度学习因能够更好地捕捉时间序列数据中的复杂关系和模式而成为解决时间序列预测的有效方法。典型的做法是单独地学习这些任务，为每个任务训练1个单独的神经网络，在时间序列预测中取得了丰硕的成果。最近的多任务学习技术通过学习共享知识联合处理多个预测任务，在性能、计算和内存占用方面显示出了其优势。本文首先综述了以卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、Transformer和图神经网络为代表的时间序列预测深度模型，包括数据集、模型特点和性能；然后深入分析了深度多任务时间序列预测模型，按照参数共享方式和参数共享（交互）位置进行分类概述，并讨论了一些常见的多任务时间序列预测框架。最后对深度时间序列预测面临的问题和挑战进行了总结，并对未来研究趋势进行了展望。
深度学习因能够更好地捕捉时间序列数据中的复杂关系和模式而成为解决时间序列预测的有效方法。典型的做法是单独地学习这些任务，为每个任务训练1个单独的神经网络，在时间序列预测中取得了丰硕的成果。最近的多任务学习技术通过学习共享知识联合处理多个预测任务，在性能、计算和内存占用方面显示出了其优势。本文首先综述了以卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、Transformer和图神经网络为代表的时间序列预测深度模型，包括数据集、模型特点和性能；然后深入分析了深度多任务时间序列预测模型，按照参数共享方式和参数共享（交互）位置进行分类概述，并讨论了一些常见的多任务时间序列预测框架。最后对深度时间序列预测面临的问题和挑战进行了总结，并对未来研究趋势进行了展望。
2025, 57(5):842-851.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.005
摘要:
在训练深度神经网络时，实际应用数据常存在长尾类别分布、分布内噪声和分布外噪声等偏差。现有方法多单独解决类别不平衡或含噪声标签问题，很少同时考虑两者，尤其是两种噪声并存时。本文提出不平衡噪声标签校准（Imbalanced noisy label calibration， INLC）方法，用模型一致性预测筛选分布外样本并赋予均匀标签，增强模型对其检测能力；对分布内样本，利用 Jensen-Shannon 散度区分噪声，减少干净样本误分类，尤其针对尾部类别；引入额外语义分类器，缓解伪标签对多数类的偏向性以应对类别不平衡；采用基于强数据增强的一致性正则化方法提升模型泛化性能。在模拟和真实数据集上的实验表明，INLC 显著减轻了标签噪声和类别不平衡的影响，分类准确率较优异基线方法提高 2% 以上。
在训练深度神经网络时，实际应用数据常存在长尾类别分布、分布内噪声和分布外噪声等偏差。现有方法多单独解决类别不平衡或含噪声标签问题，很少同时考虑两者，尤其是两种噪声并存时。本文提出不平衡噪声标签校准（Imbalanced noisy label calibration， INLC）方法，用模型一致性预测筛选分布外样本并赋予均匀标签，增强模型对其检测能力；对分布内样本，利用 Jensen-Shannon 散度区分噪声，减少干净样本误分类，尤其针对尾部类别；引入额外语义分类器，缓解伪标签对多数类的偏向性以应对类别不平衡；采用基于强数据增强的一致性正则化方法提升模型泛化性能。在模拟和真实数据集上的实验表明，INLC 显著减轻了标签噪声和类别不平衡的影响，分类准确率较优异基线方法提高 2% 以上。
2025, 57(5):852-860.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.006
摘要:
波数域成像算法（Wavenumber domain algorithm， WDA）采用了精确的信号形式和距离徙动校正方法，在合成孔径雷达（Synthetic aperture radar， SAR） 斜视数据处理中具有精度高等优势。然而，在大斜视情况下，传统WDA不能充分利用倾斜的二维频谱支撑域，导致目标聚焦效果差。本文提出了一种全新基于坐标变换的大斜视SAR波数域成像算法。该算法首先将SAR回波数据变换到二维频域，通过参考函数相乘（Reference function multiply， RFM）完成对数据的一致压缩；然后，基于坐标变换原理将倾斜的频谱转化为正侧视频谱实现频谱的高利用；最后构建改进的Stolt插值因子，完成补余压缩。与传统波数域算法相比，所提方法不仅有效校正了倾斜的频谱支撑域，保证了成像质量，且其重构的点目标脉冲响应函数（Impulse response function， IRF）的距离向和方位向剖面正交，便于分辨率的计算与剖面的精确提取。通过对多组仿真和实测实验结果分析，证明了本文方法的有效性和优越性。
波数域成像算法（Wavenumber domain algorithm， WDA）采用了精确的信号形式和距离徙动校正方法，在合成孔径雷达（Synthetic aperture radar， SAR） 斜视数据处理中具有精度高等优势。然而，在大斜视情况下，传统WDA不能充分利用倾斜的二维频谱支撑域，导致目标聚焦效果差。本文提出了一种全新基于坐标变换的大斜视SAR波数域成像算法。该算法首先将SAR回波数据变换到二维频域，通过参考函数相乘（Reference function multiply， RFM）完成对数据的一致压缩；然后，基于坐标变换原理将倾斜的频谱转化为正侧视频谱实现频谱的高利用；最后构建改进的Stolt插值因子，完成补余压缩。与传统波数域算法相比，所提方法不仅有效校正了倾斜的频谱支撑域，保证了成像质量，且其重构的点目标脉冲响应函数（Impulse response function， IRF）的距离向和方位向剖面正交，便于分辨率的计算与剖面的精确提取。通过对多组仿真和实测实验结果分析，证明了本文方法的有效性和优越性。
2025, 57(5):831-841.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.004
摘要:
现代战争中的空战态势复杂多变，因此探索一种快速有效的决策方法十分重要。本文对多架无人机协同对抗问题展开研究，提出一种基于长短期记忆（Long and short-term memory， LSTM）和多智能体深度确定策略梯度（Multi-agent deep deterministic policy gradient，MADDPG）的多机协同超视距空战决策算法。首先，建立无人机运动模型、雷达探测区模型和导弹攻击区模型。然后，提出了多机协同超视距空战决策算法。设计了集中式训练LSTM-MADDPG分布式执行架构和协同空战系统的状态空间来处理多架无人机之间的同步决策问题；设计了学习率衰减机制来提升网络的收敛速度和稳定性；利用LSTM网络改进了网络结构，增强了网络对战术特征的提取能力；利用基于衰减因子的奖励函数机制加强无人机的协同对抗能力。仿真结果表明所提出的多机协同超视距空战决策算法使无人机具备了协同攻防的能力，同时算法具备良好的稳定性和收敛性。
现代战争中的空战态势复杂多变，因此探索一种快速有效的决策方法十分重要。本文对多架无人机协同对抗问题展开研究，提出一种基于长短期记忆（Long and short-term memory， LSTM）和多智能体深度确定策略梯度（Multi-agent deep deterministic policy gradient，MADDPG）的多机协同超视距空战决策算法。首先，建立无人机运动模型、雷达探测区模型和导弹攻击区模型。然后，提出了多机协同超视距空战决策算法。设计了集中式训练LSTM-MADDPG分布式执行架构和协同空战系统的状态空间来处理多架无人机之间的同步决策问题；设计了学习率衰减机制来提升网络的收敛速度和稳定性；利用LSTM网络改进了网络结构，增强了网络对战术特征的提取能力；利用基于衰减因子的奖励函数机制加强无人机的协同对抗能力。仿真结果表明所提出的多机协同超视距空战决策算法使无人机具备了协同攻防的能力，同时算法具备良好的稳定性和收敛性。
2025, 57(2):371-377.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.02.018
摘要:
随着面部伪造技术的快速迭代，能够应对未见过的伪造方法的鲁棒检测机制需求变得日益重要。然而，当前的方法主要针对特定的伪造技术设计，这在应对更广泛的检测挑战时存在局限性。为了解决这些问题，本文提出了一种用于跨域人脸伪造检测的难度感知元学习（Difficulty-aware meta-learning， DAML）方法。在元训练阶段，本文方法利用与伪造图像无关的元学习（Model-agnostic meta-learning， MAML）方法来训练模型。通过利用目标域中的少量数据，可以调整参数以适应新任务。为了解决与模型无关的元学习方法中的不稳定训练问题，本文引入了一种难度感知机制，在训练阶段动态调整不同任务的学习权重。在多个公开的基准数据集上进行了广泛的实验，实验结果表明，本文方法优于RECCE、Xception、RFM等方法，在适应未见过的目标域方面表现更好。
随着面部伪造技术的快速迭代，能够应对未见过的伪造方法的鲁棒检测机制需求变得日益重要。然而，当前的方法主要针对特定的伪造技术设计，这在应对更广泛的检测挑战时存在局限性。为了解决这些问题，本文提出了一种用于跨域人脸伪造检测的难度感知元学习（Difficulty-aware meta-learning， DAML）方法。在元训练阶段，本文方法利用与伪造图像无关的元学习（Model-agnostic meta-learning， MAML）方法来训练模型。通过利用目标域中的少量数据，可以调整参数以适应新任务。为了解决与模型无关的元学习方法中的不稳定训练问题，本文引入了一种难度感知机制，在训练阶段动态调整不同任务的学习权重。在多个公开的基准数据集上进行了广泛的实验，实验结果表明，本文方法优于RECCE、Xception、RFM等方法，在适应未见过的目标域方面表现更好。
2025, 57(2):378-386.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.02.019
摘要:
针对跨洋航空自组网（Aeronautical ad-hoc network， AANET）单信道空间/时分多址（Space-time division multiple access，STDMA）协议传输速率低、传输时延大、难以保证多业务服务质量等问题，提出了基于定向天线的多信道分布式STDMA时隙调度方法。首先，建立了跨洋AANET系统模型，并根据定向天线建立了链路模型。其次，给出了系统传输方案，该方案采用分布式预约STDMA，并引入滑动加权平均统计数据帧到达速率，根据数据帧到达速率和数据帧传输速率进行动态的时隙分配和移除，同时通过周期性广播时隙调度表实现网络内时隙分配信息的同步。最后，基于OMNeT++构建跨洋AANET仿真系统，采用有组织航迹系统（Organized track system，OTS）生成实际跨洋场景下的节点分布模型，并对所提方法的性能进行仿真研究。研究表明：在高密度和高负载的情况下，所提出的方法能够保证多业务服务质量，空中交通服务（Air traffic services， ATS）和航务管理通信（Aeronautical operations control， AOC）业务的端到端时延能够保持收敛，投递率维持在95%以上，航空行政通信（Aeronautical administrative communication， AAC）和航空旅客通信（Airline passenger communication， APC）业务能够持续传输。
针对跨洋航空自组网（Aeronautical ad-hoc network， AANET）单信道空间/时分多址（Space-time division multiple access，STDMA）协议传输速率低、传输时延大、难以保证多业务服务质量等问题，提出了基于定向天线的多信道分布式STDMA时隙调度方法。首先，建立了跨洋AANET系统模型，并根据定向天线建立了链路模型。其次，给出了系统传输方案，该方案采用分布式预约STDMA，并引入滑动加权平均统计数据帧到达速率，根据数据帧到达速率和数据帧传输速率进行动态的时隙分配和移除，同时通过周期性广播时隙调度表实现网络内时隙分配信息的同步。最后，基于OMNeT++构建跨洋AANET仿真系统，采用有组织航迹系统（Organized track system，OTS）生成实际跨洋场景下的节点分布模型，并对所提方法的性能进行仿真研究。研究表明：在高密度和高负载的情况下，所提出的方法能够保证多业务服务质量，空中交通服务（Air traffic services， ATS）和航务管理通信（Aeronautical operations control， AOC）业务的端到端时延能够保持收敛，投递率维持在95%以上，航空行政通信（Aeronautical administrative communication， AAC）和航空旅客通信（Airline passenger communication， APC）业务能够持续传输。
2025, 57(2):387-396.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.02.020
摘要:
为了克服现有关键节点识别技术存在的计算复杂性大、评估维度单一和应用范围有限等缺点，构造了一个适用于关键节点评估的新算法。该算法首先通过分析节点的信息熵以及其邻居节点的影响力贡献，评估节点的局部影响力，从而消除了传统仅仅依赖节点度量为评估标准的瑕疵。其次，该算法通过衡量节点间距离的相关性来确定节点的全局影响力，有效解决了因考虑过多路径而导致的计算量激增的问题。为了充分论证算法的实用性，借助单调性实验、传染病模型实验以及鲁棒性实验，对4个规模各异的真实网络以及6种比较算法展开分析。最终结果显示该算法在准确性、有效性和识别能力等方面均有一定改善，同时，其计算复杂度较低，可应用于稀疏的网络。
为了克服现有关键节点识别技术存在的计算复杂性大、评估维度单一和应用范围有限等缺点，构造了一个适用于关键节点评估的新算法。该算法首先通过分析节点的信息熵以及其邻居节点的影响力贡献，评估节点的局部影响力，从而消除了传统仅仅依赖节点度量为评估标准的瑕疵。其次，该算法通过衡量节点间距离的相关性来确定节点的全局影响力，有效解决了因考虑过多路径而导致的计算量激增的问题。为了充分论证算法的实用性，借助单调性实验、传染病模型实验以及鲁棒性实验，对4个规模各异的真实网络以及6种比较算法展开分析。最终结果显示该算法在准确性、有效性和识别能力等方面均有一定改善，同时，其计算复杂度较低，可应用于稀疏的网络。
2025, 57(3):572-579.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.03.019
摘要:
针对未来通用访问收发机（Universal access transceiver， UAT2）模式的广播式自动相关监视（Automatic dependent surveillance-broadcast，ADS-B）系统设备在低空高密度情景下对低空飞行器的监视工作可能产生报文重叠的问题，将泊松过程和二项分布等概率公式与UAT2数据链收发过程特点结合，建立ADS-B接收设备处理单条报文接收成功率与影响变量的关系模型，揭示了在理想工作情况下和报文重叠的情况下，ADS-B接收设备的监视容量由信道误码率和处理速率共同决定。仿真结果表明：以报文接收成功率P S U C ![]()
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针对未来通用访问收发机（Universal access transceiver， UAT2）模式的广播式自动相关监视（Automatic dependent surveillance-broadcast，ADS-B）系统设备在低空高密度情景下对低空飞行器的监视工作可能产生报文重叠的问题，将泊松过程和二项分布等概率公式与UAT2数据链收发过程特点结合，建立ADS-B接收设备处理单条报文接收成功率与影响变量的关系模型，揭示了在理想工作情况下和报文重叠的情况下，ADS-B接收设备的监视容量由信道误码率和处理速率共同决定。仿真结果表明：以报文接收成功率
2025, 57(5):976-983.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.018
摘要:
为提高舰载靶机发射过程中船舶运动姿态的预测精度，使用基于长短期记忆（Long short-term memory， LSTM）网络的船舶姿态预测方法。针对长时预测导致的误差累计问题，提出了改进窗口滑动法，通过对每次预测结果进行变分模态分解（Variational mode decomposition， VMD）滤波，消除累积误差引起的预测结果振荡。通过有限元仿真及自主设计的船模实验平台开展波浪水池试验，采集横摇、纵摇、垂荡等关键姿态参数的时序数据。实验设置涵盖1级至5级典型海况条件。实验结果表明，该模型在升沉位移、横摇角及纵摇角预测中，均方误差（Mean squared error， MSE）最大降幅可达99.4%，MAPE降低至2.11%，验证了其工程应用的有效性。研究成果可为舰载靶机发射引导系统提供高精度的船舶运动态势预判，对提升着舰安全性具有重要工程价值。
为提高舰载靶机发射过程中船舶运动姿态的预测精度，使用基于长短期记忆（Long short-term memory， LSTM）网络的船舶姿态预测方法。针对长时预测导致的误差累计问题，提出了改进窗口滑动法，通过对每次预测结果进行变分模态分解（Variational mode decomposition， VMD）滤波，消除累积误差引起的预测结果振荡。通过有限元仿真及自主设计的船模实验平台开展波浪水池试验，采集横摇、纵摇、垂荡等关键姿态参数的时序数据。实验设置涵盖1级至5级典型海况条件。实验结果表明，该模型在升沉位移、横摇角及纵摇角预测中，均方误差（Mean squared error， MSE）最大降幅可达99.4%，MAPE降低至2.11%，验证了其工程应用的有效性。研究成果可为舰载靶机发射引导系统提供高精度的船舶运动态势预判，对提升着舰安全性具有重要工程价值。
2025, 57(5):999-1012.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.05.020
摘要:
研发具有安全关键特征的全权限数字化发动机控制（Full authority digital engine control， FADEC）软件是当前大飞机航空发动机控制系统研制的重要任务。本文工作面向大飞机FADEC软件研发中的需求分析与测试挑战，基于变量关系模型（Variable relation model， VRM）提出了对条目化自然语言描述的FADEC软件需求形式化建模、分析和基于模型测试用例生成的技术方法，并对FADEC中启动燃油控制软件（Start fuel control， SFC）功能实例进行了研究。研究包括对FADEC自然语言需求文档开展结构化预处理，生成领域概念库；通过需求规范化生成形式化建模框架；基于变量关系模型开展多范式的分析；基于需求模型自动生成测试用例；对FADEC需求建模分析中的领域特征问题进行总结分析等。本文对FADEC软件需求提供了建模与测试的工程经验。
研发具有安全关键特征的全权限数字化发动机控制（Full authority digital engine control， FADEC）软件是当前大飞机航空发动机控制系统研制的重要任务。本文工作面向大飞机FADEC软件研发中的需求分析与测试挑战，基于变量关系模型（Variable relation model， VRM）提出了对条目化自然语言描述的FADEC软件需求形式化建模、分析和基于模型测试用例生成的技术方法，并对FADEC中启动燃油控制软件（Start fuel control， SFC）功能实例进行了研究。研究包括对FADEC自然语言需求文档开展结构化预处理，生成领域概念库；通过需求规范化生成形式化建模框架；基于变量关系模型开展多范式的分析；基于需求模型自动生成测试用例；对FADEC需求建模分析中的领域特征问题进行总结分析等。本文对FADEC软件需求提供了建模与测试的工程经验。
2025, 57(6):1212-1221.
DOI: 10.16356/j.1005-2615.2025.06.017
摘要:
为提高机组疲劳预测精度并实现异常行为早期预警，本研究提出了一种基于时序卷积网络和长短期记忆网络（Temporal convolutional network-long short-term memory，TCN-LSTM）与层次化注意力机制的机组疲劳状态预测方法。通过多尺度时序特征提取模块捕捉脑电（Electroencephalography， EEG）信号的时频特征与长期依赖关系，利用层次化注意力机制融合脑电与心理量表数据，并针对操纵飞行员和监控飞行员设计差异化预测策略。实验结果表明，该方法较单一模态预测模型提升15.3%的预测精度，预警时间窗提前至12.5 min。其中，TCN-LSTM混合网络的时序特征提取效率较常用LSTM网络提升22.7%，层次化注意力机制使多模态融合效能提高18.4%。该混合架构在预测时效性与准确性方面均优于单一深度学习模型，适用于航空人因工程的实时监测。
为提高机组疲劳预测精度并实现异常行为早期预警，本研究提出了一种基于时序卷积网络和长短期记忆网络（Temporal convolutional network-long short-term memory，TCN-LSTM）与层次化注意力机制的机组疲劳状态预测方法。通过多尺度时序特征提取模块捕捉脑电（Electroencephalography， EEG）信号的时频特征与长期依赖关系，利用层次化注意力机制融合脑电与心理量表数据，并针对操纵飞行员和监控飞行员设计差异化预测策略。实验结果表明，该方法较单一模态预测模型提升15.3%的预测精度，预警时间窗提前至12.5 min。其中，TCN-LSTM混合网络的时序特征提取效率较常用LSTM网络提升22.7%，层次化注意力机制使多模态融合效能提高18.4%。该混合架构在预测时效性与准确性方面均优于单一深度学习模型，适用于航空人因工程的实时监测。