“天琴计划”教育部重点实验室，天琴中心 & 物理与天文学院，天琴前沿科学中心，国家航天局引力波研究中心，中山大学(珠海校区)，广东 珠海 519082
Overview: The space gravitational wave detection telescope is one of the core payloads of the gravitational wave detection satellite, simultaneously expanding and contracting the transmitted beam. Optical path stability is one of the core indices for the telescope, closely related to its structural stability. To meet the ultra-high path stability and structural stability requirements posed by the gravitational wave detection mission, it is essential to study the structural deformation measurement of the telescope. Currently, there are still several shortcomings in the research of multi-degree-of-freedom deformation measurement methods for gravitational wave detection telescopes, such as inaccurate selection of measurement points, inability to decouple multi-degree-of-freedom coupling, and unclear identification of error sources in multi-degree-of-freedom measurement. This paper deeply investigates the high-precision measurement of structural deformation of space-borne telescopes designed for space gravitational wave detection. It preliminarily establishes a framework and method system for measuring the structural deformation of space-borne telescopes, theoretically describing the measurement principle of the method. The feasibility of this method applied to space gravitational wave detection is verified through simulation analysis and error decomposition. The paper focuses on resolving the issue of decoupling multiple degrees of freedom, establishing a mathematical model using analytical methods, and conducting preliminary validation using Zemax. Finally, noise analysis of the measurement system is carried out, with experimental testing of the main noise components in the measurement system, validating the correctness of the theoretical noise model proposed in this paper. The experimental results show that near 1 Hz, the displacement noise background of the single-link interferometer is 100 pm/Hz1/2. At 1 mHz in the low-frequency range, the displacement noise background reaches 10 nm/Hz1/2. The noise level of the measurement system below 1 mHz is mainly limited by environmental temperature noise, while above 10 mHz, it is primarily constrained by laser frequency noise, phase acquisition background noise, and vibration noise. During the development phase of the space gravitational wave detection telescope, the research on this measurement method is expected to fulfill the telescope's multi-degree-of-freedom deformation measurement needs. It also provides data feedback for telescope design and offers guidance for the study of the telescope's optical path stability.
空间引力波探测望远镜 形变测量 多自由度 解耦研究 噪声分析 the space gravitational wave detection telescope deformation measurement multi-degree-of-freedom decoupling study noise analysis
1 云南师范大学物理与电子信息学院，云南 昆明 650500
2 云南省光电信息技术重点实验室，云南 昆明 650500
构建了一种基于自监督的框架，该框架从单目立体内窥镜视频中提取多视图图像，利用图像中的底层三维（3D）信息构建对象的几何约束，实现软组织结构的准确重建。基于分割任意场景模型对内窥镜下的动态手术器械、静态腹腔场景及可形变软组织结构进行分割解耦。该框架利用简单的神经网络多层感知机来表示动态神经辐射场（NeRF）中运动手术器械和形变软组织结构，基于偏斜熵损失对手术场景中的手术器械、腔体场景和软组织结构进行正确分离。在通过使用单目立体内窥镜捕获机器人手术模拟器场景的数据集上，将所提方法的结果与其他方法进行定量定性比较。结果表明本文方法在处理腹腔体场景、软组织结构重建、手术器械的分割解耦，以及来自多视点的3D信息和运动对象的图像分割等方面显著优于当前的方法。
视觉光学 神经辐射场 软组织三维重建 分割任意场景模型 分割解耦
1 河北工业大学人工智能与数据科学学院，天津 300130
2 河北省控制工程技术研究中心，天津 300130
针对光伏（PV）电池缺陷检测中存在的数据不均衡、缺陷尺度不一和背景纹理复杂多变等因素导致的误检、漏检问题，提出一种基于YOLOv8的缺陷检测算法YOLOv8-EL。首先，使用GauGAN进行数据增强，处理数据集的类内和类间不均衡的问题，提高模型泛化能力，降低模型过拟合的风险；其次，在主干网络和特征融合网络之间嵌入上下文聚合模块，自适应地融合不同层次的语义信息，对齐局部特征，减少微小微弱缺陷信息的丢失，抑制无关背景信息的干扰；最后，构建多注意力检测头以替换解耦头，引入不同的注意力机制细化分类和定位任务，提取空间和通道层面上的关键信息，减少特征混淆。实验结果表明，该模型在扩充后的PV电池EL数据集上的平均精度达到89.90%，模型参数量为13.13×106，在提升精度的基础上兼顾了后续部署时轻量化的要求。在PASCAL VOC数据集上进行泛化性实验，证明了改进算法的泛化性能。
缺陷检测 YOLOv8 生成对抗网络 特征融合 注意力机制 解耦头 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0812008
1 中通服咨询设计研究院有限公司，南京210019
2 中邮通建设咨询有限公司，南京 210003
针对现有传统波分复用（WDM）难以同时满足运营商大规模部署和降本增效需求的问题。分析了城域盒式WDM设备较传统WDM设备在开放解耦、低能耗和低成本等方面的优势，并结合互联网数据中心（IDC）和城域云网等需求场景，提出了城域盒式WDM设备的组网部署应用建议，具有较强的可行性。
城域盒式波分复用 开放解耦 低成本 城域云网 metro box wavelength division multiplexing, open d
双螺旋桨推进复合式直升机具有可变飞行模式, 过渡段是实现不同飞行模式转换的必经阶段, 且两侧螺旋桨的不对称效果加剧横航向耦合, 为保证复合式直升机过渡段的飞行安全, 设计横航向姿态解耦控制系统。针对复合式直升机过渡飞行阶段存在的控制方式转换与横航向通道间操纵耦合问题, 制定了以操纵功效为约束的控制方式线性过渡策略, 基于显模型跟踪解耦控制理论设计了控制阵解耦的姿态控制器, 构建了横航向姿态解耦控制系统仿真模型。仿真结果表明: 该控制系统可以有效保证复合式直升机控制方式平稳转换, 并实现横航向通道解耦控制。
复合式直升机 过渡策略 显模型 解耦控制 compound helicopter transition strategy explicit model decoupling control
1 中国空空导弹研究院, 河南 洛阳 471000
2 航空制导武器航空科技重点实验室, 河南 洛阳 471000
随着人工智能和无人技术的发展应用, 未来制空作战的规模化对抗进程加快。分析了未来制空作战平台及制空作战**的发展情况, 梳理了规模化空战具备的参战平台高密度协同对抗、制空**饱和协同攻击、网络信息作为基础支撑的主要特点, 从作战使用、生产制造、设计研制等方面分析了规模化空战对未来空空导弹发展的需求和影响, 可为空空导弹的未来发展提供一定的技术借鉴。
规模化作战 空空导弹 低成本设计 系统架构设计 导弹解耦设计 large-scale operation air-to-air missile low-cost design system architecture design missile decoupling design
1 北京师范大学 人工智能学院, 北京 100875
2 济南大学 信息科学与技术学院, 山东 济南 250002
为了解决脉冲星识别研究局限在常规分类算法的视野中而缺乏针对性的问题, 文章针对脉冲星数据集的特点, 挖掘其内在特征与其他研究领域的关联性, 发现了脉冲星数据与长尾分布之间存在的联系, 探求脉冲星数据与长尾分布的特征一致性, 首次将脉冲星数据分布看作长尾分布的一种特例。并从长尾视觉识别视角中的优化训练策略角度出发, 提出了一种基于解耦训练策略的脉冲星识别算法。算法采用解耦训练策略, 在操作上简捷高效, 具备更强的可移植性。经过数据集的验证, 算法能有效改善决策边界, 在HTRU_bands和HTRU_ints数据集的召回率相较于对比方法分别提升了11.8%和13%, 是一种性价比较高的有效识别算法。
脉冲星识别算法 长尾分布 解耦训练 pulsar recognition algorithm long-tail distribution decoupling training
1 天津大学微电子学院，天津 300072
2 天津大学智能与计算学部，天津 300072
3 天津市成像与感知微电子技术重点实验室，天津 300072
针对钢材表面缺陷尺度不一，现有检测算法多尺度特征处理能力较差、精度有待提高的问题，提出了一种面向钢材表面缺陷检测的改进型YOLOv5算法。首先，在骨干网络的特征输出层后添加感受野模块以增强特征的判别性与鲁棒性，可以更好地感知不同尺度的特征信息；然后，利用对齐的特征聚合模块替换传统的特征融合结构，解决了高低分辨率特征图在融合过程中存在的特征错位问题；最后，采用带有高效通道注意力机制的解耦头输出检测结果，注意力机制可以自适应地校准通道响应，解耦头使得分类与回归任务可以独立执行。在NEU-DET数据集上的实验结果显示，所提出方法的平均精度均值为80.51%，相比基准模型提升了4.48%，检测速度为31.96 frame/s。相比其他主流的目标检测算法，在保持一定检测速度的前提下，所提算法具有更高的精度，能够实现高效的钢材表面缺陷检测。
表面缺陷检测 感受野 特征对齐 解耦头 注意力机制 激光与光电子学进展
2023, 60(24): 2412003
提出了一种通过在介质谐振器(DR)上表面侧边加载介质片(DS)来实现1×2 MIMO介质谐振器天线(DRA)解耦的新方法。1×2 MIMO DRA采用双层介质基板结构以优化阻抗匹配特性和辐射特性，两DR的边到边间距为0，天线工作在毫米波频段。 所加载的DS使得DR内的场重新分布并向DS加载区域以及DS内集中，从而减弱耦合到另一DR单元的场强以实现解耦效果。基于ANSYS HFSS 的仿真结果表明天线的-10dB阻抗匹配带宽为25.6%(22.75~29.43GHz)，带内最大实现了30dB的隔离度的增强。
介质谐振器天线 解耦 毫米波 MIMO MIMO dielectric resonator antennas decouple millimeter wave
重庆交通大学 机电与车辆工程学院，重庆400074
针对三维力传感器维间耦合干扰问题，以基于光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating， FBG）的一体式三维力传感器为研究对象，提出了一种基于白鲨优化算法的优化极限学习机（White Shark Optimizer-Extreme Learning Machine， WSO-ELM）的非线性解耦算法。首先，设计了基于FBG的一体式三维力传感器，阐明该传感器波长漂移量与三维力的映射关系；然后，搭建静态标定实验系统，分析三维力耦合特征，并建立WSO-ELM算法三维力传感器解耦模型，利用白鲨优化算法（White Shark Optimizer， WSO）稳定、高效特点优化模型，寻找ELM神经网络隐含层神经元数与解耦时间的最佳参数组合，开展基于WSO-ELM的三维力传感器非线性解耦研究；最后，该传感器解耦后最大平均I类误差达到0.51%，最大平均II类误差达到0.65%，实现了基于WSO-ELM的三维力非线性解耦。为验证解耦效果，将WSO-ELM算法与极限学习机神经网络模型、反向传播神经网络、最小二乘法解耦效果进行对比实验。实验结果表明：WSO-ELM算法具有较好的解耦效果，能有效构建三维力维间耦合关系，同时降低传感器耦合干扰，提高传感器的测量精度，具有良好的非线性解耦能力。
白鲨优化算法 非线性解耦 三维力传感器 光纤布拉格光栅 极限学习机算法 white shark optimizer nonlinear decoupling three-dimensional force sensor fiber Bragg grating extreme learning machine 光学 精密工程
2023, 31(18): 2664
