電子科技

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電子科技 關注(): 期刊周期：月刊; 期刊級別：國家級; 國內(nèi)統(tǒng)一刊號：61-1291/TN; 國際標準刊號：1007-7820; 主辦單位：西安電子科技大學; 主管單位：西安電子科技大學; 上一本期雜志：通信與信息技術通信工程雜志發(fā)表; 下一本期雜志：電子科技大學學報信息科學期刊

　　《電子科技》(月刊)創(chuàng)刊于197年，是由中華人民共和國工業(yè)和信息化部主管，西安電子科技大學主辦的學術、技術類專業(yè)期刊。

　　《電子科技》創(chuàng)刊于1987年，國家新聞出版總署出版規(guī)范首批A類期刊，陜西省優(yōu)秀期刊。主要刊登高等院校、科研院所、電子行業(yè)企事業(yè)單位等科研機構在電子技術應用、通信工程、計算機科學技術與應用、網(wǎng)絡安全及信息、光電子材料等領域最新的學術、技術論文、工程技術應用研究、教學實踐總結、行業(yè)綜述等稿件。

　　《電子科技》辦刊宗旨在于活躍學術氛圍，加強學術交流，推動電子科技水平的提高與發(fā)展，為多出人才、促進科研成果轉化為生產(chǎn)力服務。在現(xiàn)代電子科學技術已成為先導技術的今天，本刊的創(chuàng)辦為電子科技信息專業(yè)領域的研究人員、高校師生等提供了一個學術成果交流和展示的平臺。本刊報導內(nèi)容及時、可讀性強、讀者對象主要是電子領域中的中級以上科技人員及高等院校電子專業(yè)的教師、高年級學生和研究生，并適于科技管理與決策人員閱讀參考。

　　《電子科技》2007年省優(yōu)秀期刊新聞出版總署首批出版規(guī)范A類期刊;工業(yè)和信息化部優(yōu)秀編輯期刊;陜西省優(yōu)秀期刊;2009-2010年度工業(yè)和信息化部期刊編輯質(zhì)量優(yōu)秀獎。

　　電子科技欄目設置技術論文、實用技巧、綜述、科研簡報、動態(tài)信息

　　電子科技收錄SA 科學文摘(英) 萬方收錄(中) 上海圖書館館藏國家圖書館館藏知網(wǎng)收錄(中) 維普收錄(中)

　　閱讀推薦：中國電子商情·SMT

　　《中國電子商情》雜志創(chuàng)刊于1995年，是中國大陸創(chuàng)刊時間最早得到新聞出版署正式批準出版的電子元器件類商業(yè)雜志，也是目前國內(nèi)最具規(guī)模和知名度的行業(yè)媒體之一。《中國電子商情》依托工業(yè)和信息化部和中電器材總公司、以及中國最權威的電子行業(yè)專業(yè)展覽會—中國電子展(CEF)--的組織者，中電會展與信息傳播有限公司強大的行業(yè)資源，經(jīng)過十幾年的積淀和發(fā)展，《中國電子商情》與廣大的電子元器件制造商和電子產(chǎn)品設計制造商建立了密切的聯(lián)系。基于工業(yè)和信息化部權威信息發(fā)布，以及在電子工業(yè)領域耕耘多年的專業(yè)編輯、專家和撰稿人對行業(yè)的深入了解，《中國電子商情》專注分析電子工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈從技術趨勢、產(chǎn)品設計、市場發(fā)展到企業(yè)戰(zhàn)略的最新變化，形成了自己特有的多功能、多元化、立體型的資訊服務體系和豐富的行業(yè)資源與優(yōu)勢。

　　電子科技最新期刊目錄

基于IL-TD3的輪式機器人無地圖導航研究————作者：秦源賽;牟海明;劉元基;李清都;

摘要：針對輪式機器人導航方法對高精地圖的依賴以及在動態(tài)復雜場景中的適應性問題，文中提出了一種基于IL-TD3(Imitation Learning Enhanced Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)的無地圖導航方法。將導航任務建模為POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)，并結合...

基于5G SSB信號外輻射源雷達虛擬基線測向技術————作者：宋宇;涂剛毅;趙迪;孫祝偉;陳彥;

摘要：針對5G外輻射源雷達目標探測過程中的5G同步信號塊(Synchronization Signal Block， SSB)相位之間出現(xiàn)相位模糊問題，文中提出了一種基于5G SSB信號外輻射源雷達虛擬基線測向技術。利用5G通信信號SSB中信號結構的相關性確認SSB索引，并對相應SSB索引位置提取相位角度信息。采用相位解纏算法降低相位模糊性，并通過虛擬基線測向算法得出目標角度。利用5G工具包生成模擬信號...

基于空間通道自適應特征的肝臟病理圖像分割網(wǎng)絡————作者：王建宇;王朝立;孫占全;劉曉虹;

摘要：針對肝臟病理圖像中病變區(qū)域與周圍組織相似度高、對比度低、邊界模糊等問題，文中提出了一個基于空間通道自適應特征的肝臟病理分割網(wǎng)絡。通過混合校準注意力使網(wǎng)絡能夠自適應地選擇經(jīng)空間和通道校準過的特征信息，有利于編碼器捕獲與肝臟病灶相關的重要特征，并在編碼器最深層引入空洞空間金字塔池化模塊來彌補高級特征所缺失的多尺度信息，提高模型的分割精度。在私有肝臟數(shù)據(jù)集、公開肝臟數(shù)據(jù)集以及其他兩種公開病理數(shù)據(jù)集對所提...

基于改進Transformer的綜合孔徑輻射計重構算法————作者：程偉豪;楊曉城;武林;閻敬業(yè);蔣明峰;魏波;

摘要：在綜合孔徑微波輻射計(Synthetic Aperture Interferometer Radiometer， SAIR)中，利用測量可見度數(shù)據(jù)重構觀測圖像是一個不適定逆問題。針對目前圖像重構方法存在較大的殘余誤差和振蕩偽影問題，文中提出了一種基于改進Transformer的SAIR重構方法。通過預處理模塊從可見度函數(shù)提取淺層特征，再經(jīng)深層特征提取模塊提取可見度函數(shù)的深層特征，由SAIR圖像重構...

事件觸發(fā)機制下網(wǎng)絡化系統(tǒng)的模型預測控制研究綜述————作者：黎黃菊;王建華;杜樹新;

摘要：網(wǎng)絡化系統(tǒng)的設計集成了控制系統(tǒng)、通信和實時計算等領域的相關技術方案。由于物理環(huán)境影響，網(wǎng)絡控制系統(tǒng)中的通信帶寬及計算資源均受限制，事件觸發(fā)控制策略能夠有效解決通信受限問題。采用事件觸發(fā)策略后，在改變系統(tǒng)模型的同時影響了系統(tǒng)性能，采用模型預測控制方法能夠提升系統(tǒng)的魯棒性和安全性。文中綜述了網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)中事件觸發(fā)方案的建模及其與控制器協(xié)同設計方法的研究進展。分析介紹了動態(tài)事件觸發(fā)、類切換事件觸發(fā)、環(huán)...

萬兆同軸寬帶接入網(wǎng)HIMAC 3.0的拆幀重排序方法————作者：黃一明;潘偉濤;邱智亮;

摘要：高性能同軸電纜網(wǎng)絡(High Performance Network Over Coax， HINOC)技術是一種光纖同軸混合接入技術，已發(fā)展至第3代。為實現(xiàn)萬兆以太網(wǎng)的接入速率，第3代HINOC引入了多信道綁定機制。但該機制在有效擴展HINOC網(wǎng)絡信道帶寬的同時易導致HIMAC(HINOC Medium Access Control)拆幀端接收的數(shù)據(jù)流失序。針對該問題，文中提出了一種拆幀重排序方...

基于深度學習的風量傳感器多變量預測————作者：胡嘉鑫;付東翔;

摘要：針對傳統(tǒng)時序風量預測方法無法深入提取數(shù)據(jù)重要特征、無法處理較長序列等問題，文中提出了一種結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network， CNN)和Transformer兩種技術的MCT(MultiCNN)-net模型。CNN部分利用滑動窗口機制將風量序列數(shù)據(jù)分割成不同輸入/輸出模式，并使用多個獨立網(wǎng)絡提取各個模式的局部特征。Transformer部分將組合卷積網(wǎng)絡提取...

基于VMD-ISSA的新能源場站混合儲能容量優(yōu)化配置————作者：羅鑫;何宇;張靖;李佳;劉興艷;

摘要：針對新能源場站并網(wǎng)加重聯(lián)絡線協(xié)議功率的波動程度，從而影響電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行問題，文中提出一種基于變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition ，VMD)和多策略改進樽海鞘群算法(Improved Salp Swarm Algorithm， ISSA)的混合儲能系統(tǒng)容量優(yōu)化配置方法。基于典型風光負荷功率和聯(lián)絡線協(xié)議功率得到混合儲能系統(tǒng)功率，通過VMD將混合儲能系統(tǒng)功率分解...

一種新穎的醫(yī)學圖像分割CNN模型————作者：王晗;楊晶東;呂江濤;邱澤浩;

摘要：針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks， CNN)應用于醫(yī)學影像病灶分割時卷積核尺度固定、忽略關聯(lián)像素特征以及影響分割精度和泛化性能等問題，文中提出了一種新醫(yī)學圖像分割模型COPANet(Collaborative Convolutional Parallel Attention Network)。將RepVGG(Reparameterized Visual ...

鋰電池組多層電感主動均衡方法設計————作者：徐方旭;田恩剛;李磊;

摘要：針對傳統(tǒng)多層電感均衡電路存在的均衡時間利用率低、均衡速度慢以及均衡電流不連續(xù)等問題，文中提出了改進型多層電感均衡電路。改進型電路通過在電路結構中增加均衡電感與耦合電容能夠有效實現(xiàn)電池組內(nèi)高電壓電池的電荷向低電壓電池轉移，同時保證了均衡電流的連續(xù)性，提升了均衡時間的利用率和均衡速度。實驗結果表明，在相同初始條件下，相較于傳統(tǒng)設計，改進型電路均衡時間縮短了58.9%，均衡速度提高了160%，均衡效率提...

基于雙流聚合Transformer的RGB-D語義分割————作者：葛夢嬌;蘇雯;何燁;陳稼煒;高金鳳;

摘要：針對RGB-D(Red Green Blue Depth)語義分割中色彩信息和深度信息無法有效融合以及多尺度上下文信息無法充分提取問題，文中提出了一種基于雙流聚合Transformer的RGB-D語義分割方法。通過Transformer提取全彩圖像和深度圖像的多層次特征，采用通道注意交叉融合模塊與深度增強RGB操作實現(xiàn)各層次特征模態(tài)鴻溝的補償，完成雙模態(tài)信息融合。使用多層聚合解碼器模塊整合多層次多...

基于混合特征和教師學生網(wǎng)絡的心肌梗死定位————作者：卞飛彪;張鞠成;何曉玉;李楊;蔣明峰;

摘要：隨著可穿戴心電圖設備的進步，研究單導聯(lián)心電設備的心肌梗死精準定位并實現(xiàn)輕量化成為重要課題。文中提出了基于混合時域空間域特征與教師學生網(wǎng)絡的心梗定位新方法。通過格拉姆角和域將一維心電信號轉化為二維空間域矩陣，融合時域與空間域特征來提升分類精度。采用響應式知識蒸餾的教師學生網(wǎng)絡模型確保單導聯(lián)信號分類準確率逼近12導聯(lián)水平。實驗結果表明，所提方法在PTB數(shù)據(jù)集上定位準確率為76.22%，學生模型參數(shù)僅為...

基于多尺度域適應與掩膜偽標簽的無監(jiān)督檢測————作者：單祎函;王永雄;

摘要：針對無監(jiān)督檢測器對小目標與被遮擋目標檢測精度不足問題，文中基于Faster RCNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)提出了無監(jiān)督域適應改進模型。預訓練模型在特征提取網(wǎng)絡中引入多尺度域對抗模塊來提升域不變特征的提取能力，分離對抗參數(shù)至輔助主干網(wǎng)絡來防止不同目標特征混淆，以免生成高置信度噪聲。在引入偽標簽自訓練代替實例級域適應的同時利...

基于改進EAST算法的電動自行車車牌檢測————作者：鄭好韌;張立新;闞希;趙文琪;

摘要：針對電動自行車車牌監(jiān)管和檢測存在的數(shù)據(jù)集稀缺、車牌尺寸小、以及行駛中車牌尺度變化導致的低檢測率或漏檢等問題，文中提出了一種改進EAST（Efficient and Accurate Scene Text Detector）算法。通過改進EAST模型的特征提取網(wǎng)絡，融合深度殘差網(wǎng)絡和遷移學習以解決電動自行車車牌數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)量稀缺問題。引入多尺度空洞殘差模塊（Multi-Scale Dilated ...

WPT系統(tǒng)線性自抗擾復合控制策略————作者：丁航;闞加榮;徐佳俊;靳煒;鄭陽;

摘要：針對無線電能傳輸系統(tǒng)在受外部干擾時電能傳輸不穩(wěn)定和效率不高問題，文中提出了一種基于線性自抗擾控制的高效率、高穩(wěn)定性的無線電能傳輸復合控制方法。對無線電能傳輸系統(tǒng)輸入端的電壓和電流有效值進行采樣，進行耦合系數(shù)辨識。通過調(diào)整輸出側Buck-Boost電路的占空比進行阻抗匹配，以實現(xiàn)最大效率追蹤。采用線性自抗擾控制輸入側全橋逆變器的移相角度確保系統(tǒng)穩(wěn)定高效地傳輸電能。所提方法實現(xiàn)了無線電能傳輸系統(tǒng)在高效...

機載多芯屏蔽線束的傳導敏感度————作者：郗松岳;徐琦;李繼成;李天傲;劉亮;路宏敏;

摘要：隨著航空電子系統(tǒng)不斷復雜化，多芯屏蔽線束在復雜電磁環(huán)境中的傳導敏感度問題影響機載設備的可靠性。針對多芯屏蔽線束的傳導敏感度問題，文中研究了不同芯線數(shù)量的線束其單端接地與雙端接地的屏蔽效果，提出了一種結合實驗測試與數(shù)據(jù)擬合的協(xié)同方法。基于已有傳導敏感度測量系統(tǒng)，在10 kHz～0.4 GHz頻率范圍內(nèi)對雙芯、四芯、八芯線束的感應電流進行測試與分析。結果表明，多芯線束中單根芯線的敏感度電平隨芯線數(shù)量增...

基于對稱CNN和密集特征融合的超分辨率重建————作者：王瑩;陳清江;

摘要：隨著深度學習的迅速發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像超分辨率重建方法具有顯著效果。針對圖像超分辨重建算法中存在的局部特征提取不充分和未有效利用原始低分辨率圖像多尺度信息等問題，文中提出一種結合殘差密集特征融合和雙注意力機制的圖像超分辨重建網(wǎng)絡。由于采用普通卷積導致低分辨率圖像特征信息提取不充分，因此引入密集特征融合模塊，并采用空洞卷積引入可調(diào)節(jié)的感受野來提高網(wǎng)絡的捕獲特征信息能力。在對稱卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，...

基于SOGI-FLL/PLL單相并網(wǎng)逆變器的功率解耦控制————作者：謝彬軒;金海;

摘要：針對單相逆變器并網(wǎng)時電網(wǎng)頻率波動對功率控制造成影響的問題，文中提出了基于二階廣義積分器(Second-Order Generalized Integrator， SOGI)的鎖頻環(huán)(Frequency-Locked Loop， FLL)和鎖相環(huán)(Phase-Locked Loop， PLL)相結合的控制策略。對電網(wǎng)電壓建立d-q坐標系，將靜止坐標系中的電網(wǎng)電壓變換到旋轉坐標系中。基于d-q坐標系進...

基于深度學習的輕量型集裝箱編號識別————作者：劉濤;武憲青;李芳;

摘要：針對現(xiàn)有集裝箱編號識別算法結構復雜以及難以應用在低成本設備上的問題，文中提出一種基于深度學習的輕量型算法YOLOv4-GSE(You Only Look Once version 4-Ghost-SPPFA-Effective)。利用Ghost-Enet網(wǎng)絡替代YOLOv4的主干特征提取網(wǎng)絡，使用Ghost卷積替換所有3×3卷積方式來削減模型的參數(shù)量。在加強特征提取部分，提出一種改進后的SPPFA...

面向高密度人群的YOLOv5目標檢測算法優(yōu)化————作者：胡海滔;于蓮芝;

摘要：為解決傳統(tǒng)目標檢測算法在地鐵、商場以及交通堵塞等地區(qū)高密度人群中因目標重疊和尺寸偏小導致難以檢測問題，文中提出一種基于YOLOv5（You Only Look Once version 5）網(wǎng)絡的目標檢測算法。在算法模型的錨框部分引入新特征圖來設計添加小目標檢測層，以此提升檢測小目標的準確性。通過重新定義一個卷積層以便在YOLOv5中添加SOCA（Second-Order Channel Atte...

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