2021年, 第41卷, 第02期　
刊出日期：2025-06-18

  

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  一种平面微带阵列天线的仿真与分析

  李思敏, 蔡明明

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 87-91. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.001

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  为了获得可应用于工程的具备理想特性的天线,在Ku波段设计了一种平面结构的微带阵列天线。在设计微带天线的辐射贴片结构基础上完成了馈电网络和八元阵列天线的设计,通过CST仿真软件构建阵列天线模型,并优化天线的尺寸参数,得到天线的S参数、驻波特性和增益方向图等特性。仿真结果表明,该微带阵列天线具有高增益和低副瓣特性,且方向性良好,具有较高的实用价值,可用于天线工程。
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  基于数据场聚类与时差的雷达信号分选方法

  周兰兰, 仇洪冰, 周陬, 顾宇, 狄城弘

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 92-98. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.002

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  针对现有多站时差分选方法无法处理失配脉冲信号导致漏警率高的问题,提出了一种基于数据场聚类与时差的雷达信号分选方法。首先对各接收站截获的雷达脉冲进行配对,完成多站时差分选;然后利用数据场剔除失配脉冲集合中的干扰脉冲,获得聚类数目和初始聚类中心;最后利用K-means算法计算脉冲到各个聚类中心的欧式距离,并将其划分到距离最近的聚类中心所在的脉冲集合中,完成最终分选。仿真结果表明,与现有多站时差分选方法相比,该方法可有效处理只能被单部接收站截获的失配脉冲,其漏警率降低了30.30%,脉冲处理正确率提高了25.07%;同时与传统K-means算法相比,通过引入数据场不仅降低了干扰脉冲对聚类结果的影响,还能获取初始聚类中心和聚类数目,避免了聚类结果陷入局部最优。
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  增强型广义正交空间调制方案

  高日东, 唐智灵

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 99-105. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.003

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  为降低广义正交空间调制技术的能耗,提高频谱效率,提出一种独立增强型广义正交空间调制方案。通过挖掘更多的天线组合,在同相域和正交域实施相同的扩展,提高频谱效率;在信号域降低进制数,降低检测复杂度,提高误符号率性能。在此基础上提出的联合增强型方案可提高频谱效率,接收端采用最大似然检测算法。仿真结果表明,在相同的频谱效率下,该方案有效提高了频谱效率和误符号率性能。
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  一种具有两层堆叠的LDMOS结构

  党天宝, 李琦, 黄洪, 姜焱彬, 王磊

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 106-112. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.004

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  为了缓解LDMOS中比导通电阻与击穿电压之间的矛盾关系,提出了一种具有2层堆叠结构的LDMOS器件。该结构由2个独立的LDMOS器件堆叠形成,因而在此器件导通时,2个LDMOS的漂移区形成了2条电流路径,且由于上层LDMOS的衬底能够将2条电流路径隔离,从而使得2条路径上的电流独立工作而不互相干扰,进而提高器件的导通电流。另外,上层LDMOS的漂移区能够同时被其衬底以及内部的P埋层和P浮空层耗尽,下层LDMOS的漂移区也能同时被上下两层LDMOS的衬底耗尽,于是上下两层LDMOS的漂移区浓度得到了较大提升,两层堆叠LDMOS器件的比导通电阻也获得了改善。在上下两层LDMOS的界面处分别引入P-top区和N-top区,可有效降低下层LDMOS漏源附近高的电场强度,从而防止其在这两端提前发生击穿现象,继而提高了两层堆叠LDMOS器件的击穿电压。使用半导体二维仿真软件对器件的结构参数进行模拟验证。结果表明,两层堆叠LDMOS的击穿电压为356V,比导通电阻为13.56mΩ·cm²,与常规LDMOS相比,分别改善了26.2%和71.6%。
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  融合全局位姿信息的视觉惯性SLAM算法

  彭滨, 蔡成林, 刘元成

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 113-117. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.005

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  为了解决纯视觉SLAM算法无法在弱纹理、特征点缺失等场景中维持良好的鲁棒性,提出一种视觉传感器与惯性器件紧耦合的策略。即在视觉信息缺失的情况下,可通过惯性器件提供位置和姿态信息,避免误差的大量累积。在SLAM算法后端优化中,将全局位姿信息与视觉重投影误差、惯性元件残差和边缘化误差一起进行非线性优化,增加后端的约束条件。在公开数据集Eu Ro C上的实验结果表明,相较于其他方法,该算法的定位精度得到了提升,且具有良好的稳定性和实用性。
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  基于PI自适应卡尔曼滤波的空间轨迹校正算法

  郝琰, 张斌, 李智熙

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 118-124. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.006

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  针对加速度计和陀螺仪在空间轨迹定位时易产生噪声导致轨迹变形的问题,提出了一种基于PI自适应卡尔曼滤波的运动轨迹校正算法。该算法将旋转矩阵与陀螺仪偏置同时作为状态变量来实时消除陀螺仪噪声,用加速度数据校正状态向量误差,同时用PI控制器对噪声协方差矩阵进行实时调解,消除了由于噪声估计不准而造成滤波发散的影响,得到了高精度姿态角数据与加速度数据,再对加速度数据进行积分处理,从而实现轨迹定位。实验结果表明,该算法将俯仰角误差从常规的卡尔曼滤波算法的0.59°减少到0.39°,有效地减少了误差,在消除误差的同时提升了定位的精度。
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  基于非对称卷积与双支路特征增强的水面浮标识别算法

  卢昌达, 李晓欢, 叶金才, 唐欣

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 125-132. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.007

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  针对无人机视角下浮标成像尺寸小、分辨率低导致识别率低的问题,在YOLOv3的基础上提出了基于非对称卷积与双支路特征增强的水面浮标识别算法(ACB-DSE-YOLOv3)。首先使用非对称卷积替换特征提取网络中的标准方形卷积,在标准方形卷积提取特征信息的基础上叠加2个不同维度的非对称卷积所提取的特征信息,使模型能够在特征提取阶段获取更充分的特征信息;其次在特征提取网络中引入基于SENet改进的双支路特征增强模块,扩大感受野范围,获取更加丰富的语义特征信息,增强图像有效特征信息的表达能力,抑制无效特征。最后在水面浮标数据集上的实验结果表明,ACB-DSE-YOLOv3算法的平均精度相比原始YOLOv3算法提升了10.4%,有效地提高了水面浮标识别率,并通过无人机载嵌入式平台验证,改进的算法具有良好的实际工程应用价值。
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  基于地图服务器的群采摘机器人的A^*路径规划算法

  赵伦, 伍锡如

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 133-139. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.008

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  为解决群采摘机器人工作中存在的采摘区域大、地形多变、群机器人控制复杂等问题,提出一种基于地图服务器的群采摘机器人的A^*路径规划算法。通过地图服务器进行采摘地图分配,使用地图瓦片技术将大尺寸采摘地图切分为瓦片地图,采用K均值算法对采摘区域进行划分,通过请求分配机制进行采摘区域地图组合和发布,在分配采摘地图的同时,限制群采摘机器人的工作范围。通过添加待遍历点列表,对传统A^*算法进行改进,实现区域地图内群采摘机器人路径规划。仿真实验结果表明,基于地图服务器的A^*算法寻路时间较传统A^*算法减少了13%,能够完成群采摘机器人在区域地图内的果树遍历,且能避免群采摘机器人工作中的运动干扰。
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  一种基于YOLOv4的改进Deep Sort目标跟踪算法

  陈紫强, 张雅琼

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 140-145. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.009

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  针对车辆检测在弱光照和有遮挡情况下出现的漏检问题,提出了一种基于YOLOv4的改进Deep Sort目标跟踪算法。首先使用YOLOv4算法对输入图片进行特征提取,获得目标信息,然后采用卡尔曼滤波算法估计车辆的轨迹状态并进行状态更新,最后在级联匹配中运用匈牙利匹配算法对检测框和预测框进行匹配。对未成功匹配的轨迹和检测结果,用广义交并比(GIOU)关联匹配代替交并比(IOU)匹配,提高Deep Sort跟踪算法的匹配性能。对比单一检测算法和加入跟踪算法后的车辆检测效果,结果表明,加入跟踪算法后的车辆模型漏检现象变少,检测效果得到提高,鲁棒性增强,且MOTA提高了7.55%,证明了改进方法的有效性。
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  基于张量环分解的非局部高光谱图像去噪算法

  陈千, 陈利霞

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 146-153. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.010

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  高光谱图像去除噪声的2个问题:1)在采集和运输的过程中会产生各种各样的噪声,使得人们无法快速且准确地获得信息;2)大部分去除噪声算法都在Tucker或CANDECOMP/PARAFAC(CP)上进行,而Tucker或CP是将高维信号转化为低维,改变了信号固有的结构,对于张量秩的最优估计很难,且涉及的参数使得计算量很大。针对以上问题,提出一种基于张量环分解的非局部正则化高光谱图像去除噪声算法(TRTD-NRM)。该算法利用张量环分解直接处理高维信号的特质来研究全局光谱相关性(GCS)和空间非局部自相似性(NSS),能够易于计算和很好地保留高光谱图像的内在性质。通过设计一种交替方向乘子法来求解模型。数值实验结果表明,此方法得到的去除噪声后的图像很清晰。与现有算法相比,本算法无论是从主观效果还是客观评价上均具有较强的可比性。
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  基于ResNet网络的鱼眼镜头标定仿真研究

  李有强, 吴军, 高忠鹏

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 154-161. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.011

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  针对鱼眼镜头视角达到或超过180°时,基于传统的鱼眼镜头标定方法过于繁杂,及基于神经网络的鱼眼镜头标定方法难以自动获取大量标签样本的问题,根据球面透视投影下鱼眼图像椭圆弧到立方盒展开校正直线的像素坐标映射关系,自动构建包含鱼眼镜头内部参数、视角达到180°的仿真鱼眼图像、扭曲直线及校正直线坐标样本集,将卷积神经网络引入鱼眼镜头标定中,构建了基于ResNet网络鱼眼镜头内部参数估计网络。仿真数据集的构建不仅能获取视角达180°的鱼眼图像,而且避免了训练神经网络时需大量标签数据的标注工作,ResNet网络的应用有效地解决了深度神经网络梯度消失的问题。对仿真鱼眼图像校正展开验证的结果表明,本方法标定精度较高、校正效果好,直线拟合均方误差均在1/3个像素以内。
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  三维图像测量技术的投影图案条纹提取

  刘纯廷, 孙可

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 162-166. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.012

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  针对强度调制模式投影测量技术中的条纹识别精度易受物体表面反射率及颜色分布的影响,提出了一种除法校正法与傅里叶变换分析相结合的算法。首先分别投影全照明模式和亮度调制模式到被测物体表面,利用颜色分析技术对拍摄的图像进行处理,选取每个像素点中3个颜色域里面的最大强度值作为灰度化图像的像素值,初步降低物体表面反射率的影响。然后通过阈值提取法从观测图像中提取出条纹,使用除法校正法进行强度校正,再通过滤波器对图像的频率成分进行滤波处理,实现对条纹观测图像强度的进一步校正。实验结果表明,通过滤波器处理后的图像的条纹强度值与调制模式投影光的条纹强度值更加接近,校正后的条纹强度由无序分布变为线性分布,与调制投影模式光中的条纹强度分布一致,被测物体表面反射率和颜色分布所影响的条纹识别精度得到提高。
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  基于生成对抗网络的交通模糊图像复原

  陈慧雅, 伍锡如

  桂林电子科技大学学报. 2021, 41(02): 167-172. https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.02.013

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  针对光线及车辆运动造成的交通图像模糊和分辨率低等问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的图像复原方法。在生成器中加入ResNeXt残差块,提高模型的去模糊效果,并使用对抗损失和感知损失保证图像内容的一致性;以DiscoGAN为基础,构建2个GAN对非成对图像进行正向循环和反向循环,实现了模糊域到清晰域的相互转换。实验结果表明,该模型应用在GoPro数据集上结构相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)比其他同类去模糊模型平均提高了8.3%和15.1%,在桂林市交通数据集上测试展现出较好的迁移能力及泛化能力。