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现代电子技术

现代电子技术

2025年05期

本刊以电子技术为主体，探讨和报道信息产业及电子行业中新技术，新器件，新应用的学术论文及成果；提供国内外最新的电子技术发展动态及产品市场信息；为企业的新产品，新技术，新成果在产业及行业内的推广架起一座金桥。

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通信与信息工程 | 基于ZYNQ+GPS的抗干扰爆炸零时获取技术研究

通信与信息工程 | 基于ZYNQ+GPS的抗干扰爆炸零时获取技术研究

摘要：针对爆炸场中弹药爆炸零时难以获取以及多个测试设备难以同步触发、时间同步性差等问题，文中设计了一种基于ZYNQ+GPS的爆炸零时获取系统。该系统使用ZYNQ芯片作为控制核心，采用GPS同步技术对系统进行同步授时，为系统提供了高精度时钟。此外，针对恶劣的爆炸环境，系统采用了DDR+EMMC存储结构和磁耦隔离技术，有效地提高了系统的存储效率与可靠性。理论分析并验证了在GPS正常工作条件下，系
通信与信息工程 | 基于超表面透镜天线的小麦堆积密度测量方法研究

通信与信息工程 | 基于超表面透镜天线的小麦堆积密度测量方法研究

摘要：精确测量小麦堆积密度是仓储小麦数量核查的关键，对国家储粮数量评估、自然灾害或突发事件下粮食调配具有重要意义。为了实现对小麦堆积密度的快速、非接触、高精度测量，文中提出一种基于超表面透镜天线的小麦堆积密度测量方法。该方法通过测量不同堆积密度的小麦样品在23.8～24.2 GHz频率范围内的复相对介电常数，分析小麦含水量、堆积密度与复相对介电常数之间的关系，提出小麦含水量无关系数用于减少含
通信与信息工程 | 基于OFDM⁃MIMO的抗单比特接收机低截获雷达信号设计

通信与信息工程 | 基于OFDM⁃MIMO的抗单比特接收机低截获雷达信号设计

摘要：相比于传统的电子战测频接收机，数字化接收机对信号的检测过程集中在数字信号层面，具有较高的系统集成度，得益于在多路同时到达信号检测方面展现出的巨大优势，因而受到广泛关注。为提升己方雷达在战场上的生存能力，有效对抗敌方宽带数字化接收机的侦察，文中以典型的单比特数字接收机为研究对象，通过分析测频原理，以信号处理过程中单比特采样导致的多信号检测局限性为出发点，设计了基于信号幅度调制的OFDM⁃
通信与信息工程 | 液体天线智能化控制算法研究

通信与信息工程 | 液体天线智能化控制算法研究

摘要：针对应急状态下需要快速恢复通信能力的需求，文中设计了一种可重构液体天线模型，并以此为基础对液体天线的设计方法和智能化控制算法进行深入研究。首先利用神经网络算法建立液体天线电磁性能参数与物理参数之间的映射关系，预测在设计性能指标下液体天线应具有的液体温度、高度、横截面半径、电导率，以此为可重构物理参数设计仿真控制系统。通过分析系统的运行特点，说明了引入PID算法进行控制的可行性。引入粒子
通信与信息工程 | 无额外新增反馈链路的远端数字预失真技术研究

通信与信息工程 | 无额外新增反馈链路的远端数字预失真技术研究

摘要：功率放大器在无线射频通信技术领域起着关键作用，其作为典型的非线性器件，始终面临着线性度和效率之间的矛盾。如何调节线性度和效率之间的平衡一直是学术界和工业界的热点话题。数字预失真技术因其结构简单、效率高、调节方便，成为解决功率放大器非线性问题的主要方案。但是在发送端新增反馈通道产生的性能和成本上的问题，始终难以解决，尤其是在远端通信中，新增的反馈通道消耗的资源尤为严重。文中介绍了一种适用
信息分析与图像处理 | 基于VMF⁃UNet的液基细胞制染机缺陷图像分割

信息分析与图像处理 | 基于VMF⁃UNet的液基细胞制染机缺陷图像分割

摘要：为了解决液基细胞制染机的成片效果缺陷识别问题，补偿设备最终成片率，文中提出一种VMF⁃UNet模型，模型以UNet为基础模型，使用VGG16Net的卷积部分替代UNet神经网络的编码器部分，加入多尺度高效局部注意力机制（MELA），引入特征细化模块（FRM），解决了图像过分割、欠分割、成片缺陷区域边缘不明显、UNet模型视野受限的问题。实验以医学检验可用性为原则，将显微镜下分割的数据集
信息分析与图像处理 | 基于多分类自适应聚焦损失与B⁃CNN的棉田昆虫细粒度图像分类研究

信息分析与图像处理 | 基于多分类自适应聚焦损失与B⁃CNN的棉田昆虫细粒度图像分类研究

摘要：针对复杂背景下棉田昆虫细粒度图像分类问题，提出一种基于多分类自适应聚焦损失函数与双线性卷积神经网络（B⁃CNN）的研究方法。为更有效地提取图像特征，选取B⁃CNN作为主干网络，预训练的InceptionV3作为特征提取网络，并加入了注意力机制CBAM模块。针对图像数据集类别不平衡的问题，设计了一种多分类自适应聚焦损失函数，提高模型对少数类别的识别能力。此外，在模型训练过程中加入[L2]
信息分析与图像处理 | 多特征融合下连续帧图像运动目标识别方法

信息分析与图像处理 | 多特征融合下连续帧图像运动目标识别方法

摘要：针对不同类型运动目标形状不同、运动模式不一致导致识别难度大的问题，文中提出一种多特征融合下连续帧图像运动目标识别方法。通过摄像机对目标进行连续帧图像采集，从中提取图像颜色及纹理特征，经归一化操作和特征间的欧氏距离融合提取多特征后，进行近似距离计算并排序，将前一部分作为长短期记忆网络输入特征向量，构建运动目标识别模型，输出连续帧图像运动目标识别结果。通过实验验证，该方法能够通过一种可视化
信息分析与图像处理 | 基于双重注意力机制优化的C3D视频火灾烟雾分类方法

信息分析与图像处理 | 基于双重注意力机制优化的C3D视频火灾烟雾分类方法

摘要：现有研究普遍针对特定类别的火灾烟雾制定模型算法来提高火灾识别的准确度，并没有对火灾进行精确分类。在发生火灾时，明确火灾类别对于后续火灾的扑灭与救援活动有指导作用。对此，文中开展了四种标准火实验，建立四种基本类型火灾（木材热解阴燃火、棉绳阴燃火、聚氨酯泡沫火、正庚烷油火）的视频图像数据集，并提出一种基于优化C3D卷积网络的视频火灾烟雾分类模型，为提升模型特征提取能力引入双重SE注意力模块
信息分析与图像处理 | 并行池化注意力及多特征融合增强目标检测方法

信息分析与图像处理 | 并行池化注意力及多特征融合增强目标检测方法

摘要：针对通道注意力降维时导致细节信息损失和特征融合不充分的问题，提出一种并行池化注意力及多特征融合增强方法。首先，对输入图像使用两种池化模块并行处理，实现特征注意力增强。其中：熵引导池化模块利用通道信息熵生成特征权重系数，加强边缘纹理等细节信息；方向感知池化模块捕获图像在垂直和水平方向上的空间方向信息，再计算通道均值实现逐步降维保留关键特征。其次，多特征融合增强模块利用特征图尺度的对数函数
信息分析与图像处理 | WS⁃YOLO：航拍视角小目标检测方法

信息分析与图像处理 | WS⁃YOLO：航拍视角小目标检测方法

摘要：航拍小目标检测中，由于图像背景复杂、目标尺度小、空间尺度变化大，导致无人机航拍出现漏检、误检等一系列问题。为提高无人机航拍检测准确性、实时性以及实现轻量化，文中基于YOLOv8n提出一种改进的无人机航拍视角小目标检测方法WS⁃YOLO。首先，重构YOLOv8n网络结构，并增加160×160特征图对应预测头，以提高模型对小尺度目标检测的准确性与鲁棒性；然后，主干网络卷积层后嵌入SPD，防
信息分析与图像处理 | 基于梯度直方图变换的低照度图像边缘细节增强处理系统

信息分析与图像处理 | 基于梯度直方图变换的低照度图像边缘细节增强处理系统

摘要：低照度图像的清晰度低且边缘细节信息处理难度大，导致图像视觉质量低。针对这一问题，文中设计一种基于梯度直方图变换的低照度图像边缘细节增强处理系统。首先，利用指数派生函数，校正低照度图像的亮度通道，并调节低照度图像亮度；然后，将高斯函数作为梯度直方图变换的规定化函数，提取已校正亮度通道图像的边缘和纹理信息，进行梯度直方图变换；最后，选取Retinex算法和高斯卷积函数，根据低照度图像的梯度
信息分析与图像处理 | 基于YOLOv8n的轻量化鱼类检测算法

信息分析与图像处理 | 基于YOLOv8n的轻量化鱼类检测算法

摘要：目前极区是通过声呐探测结合人工捕捞统计的方法对鱼类进行监测考察，该方法受经济成本和作业区域、时间的限制。基于深度学习的目标检测算法可在满足经济性要求的同时对鱼类进行识别检测，然而传统的目标检测算法往往参数量、计算量较大，无法适应极区能耗、存储受限的严苛条件。针对这一问题，文中提出一种改进YOLOv8n的轻量化鱼类检测算法，在骨干和颈部网络中使用GhostC2f代替C2f，用GhostC
网络与信息安全 | 基于对抗性机器学习的网络欺骗攻击模式辨识研究

网络与信息安全 | 基于对抗性机器学习的网络欺骗攻击模式辨识研究

摘要：为精准、自动辨识网络欺骗攻击模式，提升网络传输安全性，提出基于对抗性机器学习的网络欺骗攻击模式辨识方法。该方法提取可描述网络流量的行为模式、分布状况以及流量间相互关系的网络流表特征集，将其输入生成对抗网络中进行训练，构建网络欺骗攻击模式辨识模型；生成器在损失函数的指导下生成接近真实样本的数据集，再将其输入判别器中；判别器采用多层结构设计，将各个判别器的输出结果进行整合后获取其平均值作为
网络与信息安全 | 基于深度学习和联合特征提取的人脸活体检测及决策融合攻击类型检测算法

网络与信息安全 | 基于深度学习和联合特征提取的人脸活体检测及决策融合攻击类型检测算法

摘要：生物特征识别技术越来越多地应用于身份认证，随之不断出现伪造合法用户信息的欺骗手段，人脸识别系统容易受到欺骗攻击，严重威胁了系统的安全性。为了提高生物特征识别系统的安全性，文中提出一种基于深度学习和联合特征提取的人脸活体检测及决策融合攻击类型检测算法。基于改进的AlexNet模型，有效降低了训练过程中的过拟合等问题，显著降低了模型训练时间；采取手工特征和深度学习相结合的模式判断非活体攻击
网络与信息安全 | 基于MIDBO⁃SVR的网络安全态势评估方法

网络与信息安全 | 基于MIDBO⁃SVR的网络安全态势评估方法

摘要：针对当前网络安全态势评估模型收敛速度慢、准确度不高的问题，提出一种多策略融合改进的蜣螂优化（MIDBO）支持向量回归机（SVR）的网络安全态势评估方法。利用混沌精英反向学习策略初始化蜣螂种群，提升种群多样性和质量；采用自适应权重的黄金正弦策略对滚球蜣螂位置进行更新，以平衡局部挖掘能力和全局搜索能力；引入Lévy飞行策略改进偷窃蜣螂位置更新公式，提高算法跳出局部最优能力；借鉴鲸鱼优化位置
网络与信息安全 | 基于多尺度跨阶段密集连接的图像融合算法

网络与信息安全 | 基于多尺度跨阶段密集连接的图像融合算法

摘要：针对目前可见光与红外光图像融合过程中的关键细节信息丢失，目标对比度较低的问题，提出一种基于多尺度跨阶段密集连接网络的图像融合算法。通过多尺度卷积与跨阶段的密集连接网络实现双模态图像的特征提取工作，结合CA注意力机制提高模型的融合效果，并以[L1]范数作为特征融合规则来获取融合特征图，并最终通过解码网络实现图像的重构工作。实验结果表明，在公共数据集TNO中，文中提出的算法在结构相似度、信
网络与信息安全 | IPv6环境下无线网络入侵行为动态取证系统设计

网络与信息安全 | IPv6环境下无线网络入侵行为动态取证系统设计

摘要：为在IPv6网络协议环境下对无线网络中的入侵行为进行准确监控和记录，以收集、保存无线网络入侵相关的证据，设计IPv6环境下无线网络入侵行为动态取证系统。该系统通过无线网卡连接IPv6环境下以太网，使用数据包捕获模块获取无线网络数据包后，将其输入到IPv6协议解析模块内，通过该模块对无线网络数据包实施解析处理，得到无线网络数据属性值参数。再将无线网络数据属性值参数输入到入侵行为取证模块内
智能交通与导航 | 基于博弈论综合赋权改进的交通事故组合预测模型研究

智能交通与导航 | 基于博弈论综合赋权改进的交通事故组合预测模型研究

摘要：为改善交通安全，提升交通事故预测模型的精度。基于熵权法、反熵权法、CRITIC法和变异系数法进行权重计算，继而通过等权法、乘积合成法和博弈论思想进行综合赋权，对组合模型进行改进。研究结果表明：基于博弈论综合赋权改进的GM（1，1）⁃指数平滑⁃BP组合预测模型的预测效果最佳，其决定系数（[R2]）高达0.994，平均绝对误差百分比（MAPE）仅为1.426%，较单项模型和直接组合模型预测
测控与自动化技术 | 融合渐进式去雨网络的军用车辆检测算法

测控与自动化技术 | 融合渐进式去雨网络的军用车辆检测算法

摘要：针对雨天场景下检测军用车辆目标时出现的精度退化问题，提出一种将渐进式去雨算法与高精确率检测器相融合的军用车辆检测方法。首先设计了一个图像去雨算法HISPNet，其包括轻量级高效雨纹特征提取模块和跨子网雨纹特征融合模块，捕获雨纹信息的同时缓解卷积过程中的细节特征丢失问题；其次引入SPPFCSPC模块改进了单阶段检测器，保证检测器感受野的同时提高了效率，增强了检测模型的表达能力。自建数据集
测控与自动化技术 | 基于神经网络的四旋翼无人机环绕跟踪控制

测控与自动化技术 | 基于神经网络的四旋翼无人机环绕跟踪控制

摘要：针对参数不确定性和外部环境干扰影响下的四旋翼无人机目标跟踪问题，提出一种基于神经网络的四旋翼无人机目标环绕跟踪控制方法，并设计了具有三级闭环控制结构的四旋翼无人机目标环绕跟踪抗干扰控制器。根据四旋翼无人机的运动/动力学模型和跟踪目标对应的坐标建立无人机目标跟踪基本模型。结合导航向量场原理并引入四旋翼无人机位置信息反馈回路，构建基于导航向量场的动态反馈控制器。同时，为了消除四旋翼无人机位
测控与自动化技术 | 基于多源遥感数据的遥感影像生态地块划分方法

测控与自动化技术 | 基于多源遥感数据的遥感影像生态地块划分方法

摘要：为资源合理利用、生态保护与修复提供科学依据，文中提出基于多源遥感数据的遥感影像生态地块划分方法，实现了高精度生态地块划分。采用高频调制融合法逐像素融合处理采集的生态环境多源遥感影像；构建新的卷积神经网络（CNN），以融合后的高光谱影像为输入，通过在CNN中引入分组卷积和残差学习，实现输入高光谱影像多尺度特征提取，经过全连接层和softmax层的处理后，输出生态地块划分结果，并在soft
测控与自动化技术 | 基于Swin Transformer和PJF颜色空间的火灾检测算法

测控与自动化技术 | 基于Swin Transformer和PJF颜色空间的火灾检测算法

摘要：为了更加准确和可靠地在监控图像中对火灾进行早期监测，以便辅助火焰检测仪器更加高效和准确地检测火焰，文中基于Transformer算法和PJF颜色空间，设计了一种深度学习的火灾图像检测算法。首先，对数据集中的火灾图像数据进行预处理，将图像从RGB颜色空间转化为PJF颜色空间，突出显示图像的火焰区域；然后，将预处理后的图像输入到Swin Transformer网络中，过程中采用注意力机制、
测控与自动化技术 | 小样本条件下基于YOLOv7的小目标检测方法

测控与自动化技术 | 小样本条件下基于YOLOv7的小目标检测方法

摘要：低空慢速小目标的监视一直是预警探测领域的重点和难点。目前主流的基于卷积神经网络的目标检测算法主要设计应用于VOC数据集或COCO数据集，在特定场景下检测精度并不理想。YOLO是目前应用最广泛的单阶段目标检测算法之一，在检测速度方面具有独特的优势。利用可见光成像手段获取小型无人机目标图片，基于YOLOv7算法改进了其特征增强网络，提出一种三分支并行特征金字塔网络，以获得更多的小目标上下文
电子技术及应用 | 一种求解GSTP问题的新型黏菌优化算法

电子技术及应用 | 一种求解GSTP问题的新型黏菌优化算法

摘要：针对图的Steiner树问题（GSTP）的NP难特性，提出一种融合多策略改进的黏菌优化算法。首先，定义种群初始化方法，由于STP是二进制解空间中的优化问题，而标准的黏菌优化算法迭代更新后每个维度的值是连续的。因此，为搜索个体确定最佳的S型传递函数，对连续的个体位置进行离散化处理。其次，为避免种群陷入局部最优，对二进制的黏菌优化算法引入新的位置更新策略。最后，将改进后的黏菌优化算法在OR
电子技术及应用 | 基于改进U2⁃Net的指针式仪表读数识别方法

电子技术及应用 | 基于改进U2⁃Net的指针式仪表读数识别方法

摘要：针对仪表表盘光照不均和几何失真影响仪表关键区域提取、读数识别准确率的问题，提出一种基于改进U2⁃Net的仪表校正与读数识别方法。首先通过加入坐标注意力机制的U2⁃Net模型识别并分割出仪表表盘区域，随后采用改进透视变换技术对表盘区域进行几何校正，实现不同形状的仪表几何校正；再引入自适应MSRCR算法对表盘光照不均区域进行光照校正；最后，通过U2⁃Net对校正后的图像进行指针分割和关键刻
电子技术及应用 | 一种用于火灾检测的X波段辐射计系统

电子技术及应用 | 一种用于火灾检测的X波段辐射计系统

摘要：为了解决传统火灾检测系统在森林、复杂的山区地形等场景下可能会出现误报或漏报的问题，文中设计了一种用于火灾检测的X波段辐射计系统，其主要包括两部分，分别是前端高定向阵列天线以及直检型辐射计通道。阵列天线经实测，增益达到21.44 dB，3 dB波束宽度小于15°，辐射计通道包括低噪声放大器模块、带通滤波器模块和对数检波模块，该通道具有体积小、高集成度、低功耗等特点。实验结果表明，系统能够
电子技术及应用 | 路径损耗因子未知下基于改进樽海鞘群算法的RSSI定位

电子技术及应用 | 路径损耗因子未知下基于改进樽海鞘群算法的RSSI定位

摘要：通常基于接收信号强度指示（RSSI）的无线传感器网络定位需要提前对路径损耗因子[n]值进行测量，在不同环境下需要重新测量[n]值、校准，这将大大增加定位的复杂度。针对此情况，文中提出一种无需测[n]值的定位方法，即使用比值法消除路径损耗模型中参考节点的不确定影响，通过引力搜索改进樽海鞘群算法（SSA⁃GSA），同时寻找[n]值与信号源的坐标。相较于一般的定位方法，该方法不受环境条件的约

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