南京信息工程大學學報最新期刊目錄

基于APF-MASAC算法的多無人車路徑規劃研究————作者：閆冬梅;楊南禹;許佳佳;劉磊;

摘要：針對真實環境中多無人車路徑規劃問題，在多智能體柔性動作-評價（Multi-AgentSoftActor-Critic，MASAC）框架下提出一種算法設計方案。基于勢能塑形回報技術，設計了稠密的獎勵函數，為算法的學習過程提供更為豐富、及時有效的反饋信號，顯著加速算法的收斂速度。采用雙連幀技術對傳統經驗回放池進行改良。雙連幀技術通過將連續的兩幀觀測數據作為一個整體單元納入經驗回放池，有效捕捉環境狀態變...

基于TTBiGRUA的碳價預測研究————作者：姚遠;李晨碩;

摘要：碳價格具有非線性、非平穩等復雜特征，其預測頗具挑戰性。為了提高預測精度，提出一種結合基于時變濾波器經驗模態分解（Time-Varying Filter Empirical Modal Decomposition，TVFEMD）、樣本熵（Sample Entropy，SE）、雙向門控循環單元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BiGRU）和差分整合移動平均自回歸（...

集成SBAS-InSAR與貝葉斯網絡的滑坡易發性評價————作者：高鑫宇;王波;代文;李吉璇;

摘要：貝葉斯網絡和SBAS-InSAR在滑坡易發性評價中已得到廣泛應用。但是，如何充分發揮二者優勢，融合兩種方法來進一步改進滑坡易發性評價還有待探索。因此，本文以滑坡發生頻繁的漢源縣為研究區，根據地形、氣象等數據提取出20個傳統滑坡因子，并根據SAR衛星數據，使用SBAS-InSAR技術提取出地表形變速率作為形變因子來共同參與計算。使用地理探測器進行主導因子篩選后，采取有形變因子、除去形變因子以及遞補一...

基于改進YOLOv5的騎行者頭盔佩戴檢測方法————作者：胡青松;單露露;劉許;李世銀;孫彥景;

摘要：未佩戴或未正確佩戴頭盔將對騎行人員生命安全造成重大威脅，人工督查不但工作量大效率低下，而且難以做到全區域全時段覆蓋。本文提出一種基于改進YOLOv5的騎行者頭盔佩戴檢測方法，通過監控攝像頭對騎行人員的頭盔佩戴情況進行智能檢測和自動識別。首先，構建了包括不同地點、不同視角、不同天氣、不同時段的騎行者頭盔佩戴數據集，為研究奠定基礎；隨后提出一種基于改進YOLOv5的頭盔佩戴檢測模型，通過改進YOLOv...

征稿啟事

摘要：<正>本刊為學術類雙月刊。主要圍繞“信息工科”和“生態環境”領域設置六個欄目:計算機科學與工程,電子、通信與自動化,信息科學與系統科學,人工智能與智慧化,地理、遙感與測繪工程,資源、環境科學與工程。歡迎海內外專家學者惠賜佳作。來稿要求主題鮮明、內容創新、數據可靠、文字簡練,且是未公開發表過的成果。本刊接受word格式論文,請注冊后在線投稿(http://qks.nuist.edu.cn/)

基于優化DBNet-CRNN的端子標識檢測識別算法研究————作者：王景琦;陳煜琦;薛強;趙瑞清;王碩禾;

摘要：為提高變電所巡檢工作效率，提出一種基于深度學習的變電所扭曲變形端子標識文本檢測與識別方法。端子標識檢測模型以DBNet為基本框架，將原有的ResNet主干網絡替換為ConvNeXt V2，利用其現代化架構設計，顯著提升模型的全局信息建模能力和對端子標識的特征提取能力。為進一步提升扭曲變形端子標識檢測精度，引入高效多尺度注意力模塊EMA與可變形卷積網絡DCNv4，有效提升全局上下文信息捕捉能力，增強...

具有高選頻特性和高角度穩定性的無通孔透射型極化扭轉超表面————作者：朱熙鋮;葛瑩;張盼盼;涂剛毅;葛俊祥;

摘要：本文提出一種無通孔透射型極化扭轉超表面（PRTM）結構，該PRTM可將線極化入射波的極化方向旋轉90°，且具有優秀的頻率選擇特性和角度穩定性。PRTM采用3層金屬貼片和2層基板來實現，其中，頂部與底部金屬層為相互垂直的極化柵，中間金屬層為四角加載矩形貼片的雙模矩形環組成的陣列。該PRTM具有2個交叉極化傳輸極點和一個交叉極化傳輸零點，其中，交叉極化傳輸零點位置靈活可調。由于交叉極化傳輸零點的引入，...

主動式RIS與 DF中繼協作MIMO混合系統的可達速率分析與優化————作者：崔博宇;張順外;

摘要：可重構智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surfaces， RIS)可智能調控無線信道，為系統提供輔助傳輸路徑。由于被動式RIS(Passive RIS， PRIS)的“乘性衰落”效應，使得現有的PRIS混合協作系統只能在直達鏈路弱場景下實現有限的容量增益。本文通過引入主動式RIS(Active RIS， ARIS)技術來克服“乘性衰落”效應，鑒于ARIS 具有靈活...

基于面部圖像和心率變異性的多模態融合情感識別算法————作者：張宇軒;林賢煊;王爽;潘志庚;

摘要：針對虛擬運動中無法有效識別用戶情感的問題，本文提出一種基于面部圖像和心率變異性模態的多模態融合情感識別算法（Multimodal Fusion Emotion Recognition based on Face Image and Heart Rate Variability， MFER-FIHRV）。通過分析捕捉面部圖像和心率變異性兩種模態下的數據信息，敏銳洞察用戶的情緒變化，進而為用戶打造貼合...

智能車輛橫縱向解耦換道軌跡跟蹤控制算法研究————作者：李勝琴;苗瑞杰;張明瑞;

摘要：針對城市道路多車道交通場景下智能車輛主動換道工況，單獨使用某一種控制算法進行主動換道路徑跟蹤時，可能導致路徑跟蹤精度或車輛操縱穩定性變差的問題，本文提出一種橫縱向解耦的換道軌跡跟蹤控制策略。首先，將軌跡跟蹤控制解耦為橫向位置跟蹤和縱向速度控制；然后，基于離散LQR原理設計前饋加反饋橫向控制器，基于雙PID原理設計位置與速度縱向控制器，最終實現對規劃軌跡的跟蹤控制；最后，利用Matlab / Sim...

四旋翼飛行器固定時間量化自適應控制————作者：袁群超;宋公飛;尹資榮;安述祥;

摘要：針對具有模型不確定性和量化輸入的四旋翼飛行器，在量化輸入下將固定時間命令濾波與反步法相結合，提出一種新的控制策略。首先，將傳統反步法中的虛擬控制信號作為固定時間命令濾波的輸入，可以直接得到虛擬控制信號的導數，有效地避免了傳統反步法所帶來的“微分爆炸”問題，并且設計了濾波誤差補償信號，填補了濾波誤差影響系統性能這一缺陷。進一步，設計了量化參數自適應律，在量化參數先驗信息不確定的情況下仍然可以適用。然...

基于細粒度特征增強的多模態視覺問答研究————作者：王志偉;陸振宇;

摘要：現有多模態視覺問答（Visual Question Answering，VQA）模型忽略了圖像中局部顯著信息與文本中局部基本詞之間的細粒度交互作用，圖像與文本之間的語義相關性有待提高。為此，本文提出一種基于細粒度特征增強的多模態視覺問答方法。首先，對視覺和文本分別增加一種細粒度特征提取方法，以便更全面準確地提取圖像和問題的語義特征；然后，為了利用不同層次模態之間的對齊信息，提出一種對齊引導的自注意...

融合群分解與Transformer-KAN的短期風速預測————作者：史加榮;張思怡;

摘要：針對風速固有的不穩定性，通過融合群分解(Swarm Decomposition，SWD)、Transformer和Kolmogorov-Arnold網絡(KAN)，提出一種SWD-Transformer-KAN預測模型。首先，利用SWD對原始風速數據進行分解，以提取關鍵特征。其次，針對每個被分解的子序列，建立Transformer-KAN模型，所建模型充分利用了Transformer的時序處理能力...

基于擴散策略的血管介入手術導絲控制研究————作者：駱雨晟;朱利豐;宋愛國;

摘要：針對血管介入手術中導絲控制任務繁重，以及現有機器人系統自動化程度不足的問題，提出一種基于擴散策略的導絲自主控制算法，來提高手術機器人執行此類欠驅動控制任務時的成功率與穩定性。首先，將導絲控制任務建模為馬爾可夫決策過程；然后，通過模仿學習的方法利用專家示范數據訓練機器人系統，使機器人能夠在不同血管環境下進行高效操作；最后，通過去噪擴散概率模型將專家控制策略建模為條件概率分布，以此根據觀測狀態引導控制...

基于優化深度學習的有效波高雙通道混合預測模型————作者：趙芮晗;閆加寧;韓瑩;

摘要：有效波高（Significant Wave Height， SWH）具有復雜的非線性動態特性，這使得對其精確預測成為一大挑戰。時頻分解技術是處理復雜非線性的有效手段，但現有方法未考慮SWH分解后分量的不同時頻特性。因此，利用排列熵將集成經驗模態分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition， EEMD）后得到的SWH分量分為高、低頻兩類，根據其各自特性構建優化的長...

基于深度學習SE＿ResNet模型的皖江洪水調蓄區濕地類型遙感識別————作者：于夢琴;季青;張志明;王偉;林躍勝;姚有如;劉娜娜;

摘要：由于濕地類別多樣且結構復雜，濕地遙感分類識別極具挑戰。為了快速、準確地遙感識別濕地類型，本文以皖江洪水調蓄區為研究區，基于Sentinel-2影像獲取的光譜特征、植被和水體指數特征以及紋理特征構建樣本集，引入深度學習壓縮-激發與殘差網絡（SE＿ResNet）模型開展濕地類型遙感識別研究。結果顯示，SE＿ResNet模型濕地類型識別顯著優于傳統監督分類最大似然法和機器學習隨機森林法，總體精度分別提高...

人工蜂群搜索策略優化的欠定混合矩陣估計————作者：何選森;何帆;肖湘萍;薄喜柱;

摘要：欠定盲源分離是盲信號處理領域的難題，其中的混合矩陣估計是決定超完備獨立分量分析和欠定盲分離成功與否的關鍵步驟。為了提高欠定混合矩陣的估計精度，在單源點檢測的基礎上，提出一種人工蜂群搜索策略優化的線性聚類分析方法。首先，利用短時傅里葉變換將時域中的觀測信號變換到時-頻域，并做單源點檢測以增強信號的線性聚類特性。然后，基于稀疏的時-頻信號，通過對蜂群食物源進行矩陣編碼使人工蜂群算法與欠定盲分離問題無縫...

基于改進擴散模型結合條件控制的文本圖像生成算法————作者：杜洪波;薛皓元;朱立軍;

摘要：針對現有的文本圖像生成方法存在圖像保真度低、圖像生成操作難度大、僅適用于特定的任務場景等問題，提出一種新型的基于擴散模型的文本生成圖像方法。該方法將擴散模型作為主要網絡，設計一種新型結構的殘差塊，有效提升模型生成性能；通過添加CBAM注意力模塊來改進噪聲估計網絡，增強了模型對圖像關鍵信息的提取能力，進一步提高了生成圖像質量；結合條件控制網絡，有效地實現了特定姿勢的文本圖像生成。與KNN-Diffs...

基于自適應時序聚合的電氫能源系統風險防御規劃方法————作者：席皛;高陽;龍施雨;王小君;盛康玲;

摘要：電氫能源系統能夠實現電能和氫能的互聯，是消納間歇性可再生能源發電、實現“雙碳”目標的重要措施。同時，長周期儲氫系統由于能夠補償可再生能源的中長期波動而引發廣泛關注。然而，由于涉及電氫能源系統的優化規劃模型需要覆蓋長周期儲氫的完整充放周期，通常受到模型復雜度的限制。因此，本文提出一種基于自適應時序聚合的電氫能源系統風險防御規劃方法。首先，根據可再生能源和負荷需求的預測值，設計自適應時序聚合算法，降低...

手腕運動下的動態肌電解碼研究————作者：楊心昊;徐寶國;宋愛國;

摘要：手腕是人體最靈活的部位之一，通過對表面肌電信號（Surface Electromyography， sEMG）進行分解能夠有效地解碼出人體運動的深層次神經驅動。目前關于手腕力矩的研究大多集中在等長收縮下，動態下的神經驅動解碼依然欠缺。本文研究了手腕在不同阻力下運動時的運動單元（Motor Unit， MU）分解，具體來說，通過磁流變阻尼器來設置不同的阻力水平，將采集到的完整肌電信號劃分成運動單元動...

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