Wi-Fi与机器学习结合的综合分析

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集成化掩模版图纸分析软件开发与性能优化研究

基于Python编程语言设计并实现了一款集成化掩模版图纸分析软件，旨在提升半导体制造中掩模版版图图纸分析的效率，能够实现版图透光率计算、加工效果图预览与保存、尺寸测量等功能。软件支持整版和区域两种分析模式，具备直接计算、重叠图形合并计算、网格划分-合并计算3种图纸透光率计算方案，支持版图加工效果图预览，任意点测量与端点捕捉测量。测试结果表明，该软件在保证透光率计算精度的同时显著缩短了处理时间，为掩模版设计与制造提供了可靠的分析手段。

发表于：2026/7/30

基于几何图形因子的Wi-Fi舱内定位布局优化

飞机舱内定位技术在导航定位、物资监管及紧急救援等领域具有重要意义。基于Wi-Fi接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator ， RSSI）的定位方法因其易获取、低成本的优势，成为舱内定位研究的重要方向。其中，基于RSSI与距离衰减模型的定位方法操作简单、可移植性强，但定位精度仍有提升空间。针对该方法展开研究，提出一种面向几何图形因子的接入点（Access Point， AP）布局优化方法。通过分析测距误差与几何精度因子的传播关系，建立定位误差的优化模型，推导其解析表达式，并利用改进的Rosen梯度投影法在矩形舱内空间中求得不同AP数量下的最优布局。实验结果表明，所提优化方法能有效降低几何图形因子的影响，进而提高定位精度，为舱内定位系统的部署提供理论依据和优化策略。

发表于：2026/7/30

多低轨卫星使能通感一体化系统：联合波束成形设计

研究了一种多低轨卫星搭载通信感知一体化基站协同为地面用户提供通感服务的场景。假设低轨卫星上的基站配备均匀线性阵列天线，每颗卫星在与各自服务的地面用户通信的同时，协同对感兴趣区域内的目标进行联合感知。在这种场景下，论文的目标是通过联合设计多低轨卫星的波束成形方案，最大化目标区域内的最小检测概率，同时确保地面用户处的信干噪比约束以及卫星最大发射功率约束。由于卫星的多天线配置，该优化问题具有高度的非凸性。为此，提出了一种基于半正定松弛的优化算法来获得高质量解。最后，通过数值仿真的方式验证了所提方案相较于其他方案的性能优势，这表明了所提发射波束成形联合设计方案能够有效平衡通信和感知性能间的权衡。

发表于：2026/7/30

基于正交相位调制接收机的分析与故障诊断

针对基于模拟器件的中频接收机故障率高问题，重点分析了正交调制带来的幅度稳定性、抗干扰能力以及高精度测角性能，并通过理论推导和系统构成说明了接收机各模块的功能，解析了该系统在装备维修中的故障诊断方法。分析表明，该设计是现代导弹导引头实现高精度、高抗干扰能力目标跟踪的关键技术之一，为数字化接收机设计以及雷达信号处理提供借鉴参考。

发表于：2026/7/30

基于S5000C的星务计算机加固启动与动态监测技术研究

为应对商业航天领域对新一代高性能星载计算机的需求，提升大规模CPU的在轨运行可靠性，以国产飞腾S5000C-M服务器级高性能处理器为核心，深入研究C2C模式下S5000C-M星务计算机系统的启动加固技术和基于RAS的动态监测技术，研制基于双CPU模式的高性能信息处理平台。分析了S5000C-M处理器在自主创新、高性能计算及安全特性方面的优势，详细设计了S5000C星务计算机从硬件到软件的启动加固措施，包括构建高可靠启动链、安全存储分区、固件完整性校验等关键技术。完成基于RAS架构的动态监测设计，验证了处理器内存错误、总线传输异常、故障隔离等关键指标的监测方法，对新一代高性能处理器在商业航天领域的应用具有重要指导意义。

发表于：2026/7/30

基于动态路径与局部视觉融合的图像描述生成

图像描述生成旨在为图像生成语义连贯的文本描述。现有动态网络多局限于卷积核调整，缺乏空间多尺度与通道级建模，且跨层特征融合方式简单，难以挖掘层次间语义互补。为此，提出一种基于动态路径与局部视觉特征融合的图像描述生成模型。动态路径编码器通过空间与通道建模单元构建多层次路由空间，并基于空间-通道联合路由机制自适应分配路径权重，使网络结构能够依据输入图像动态调整。局部视觉融合模块通过跨层特征聚合增强语义互补。在MS-COCO数据集上的实验表明，该方法具有竞争性性能，验证了所提策略的有效性。

发表于：2026/7/30

基于高级综合约束的航天器星敏感器图像加固方法研究

航天器星敏感器图像处理是FPGA载荷任务中的重要组成，该功能大幅减少了载荷的数据传输需求，加快了载荷的决策速度，提升了载荷单元处理事务的能力。星敏感器图像算法（如：星点提取、星图识别、姿态定位）对FPGA星上图像处理的效率和实时性发挥着至关重要的作用。星敏感器算法参数量大，计算过程复杂，占用较多的存储资源和FPGA硬件资源，而传统的三模冗余（TMR）加固工具对星上算法模块的支持力度低，不分重点，资源消耗高，性能削弱大难以满足当前的任务需求。提出了一种基于高级综合约束的星敏感器图像FPGA加固技术，高级综合（HLS）约束可对FPGA进行功能系统级加固，根据系统和算法原理关注等级进行局部加固设计，有效降低了逻辑复杂的FPGA加固的时间成本及资源成本。

发表于：2026/7/30

基于多尺度特征增强的改进YOLOv11n桑蚕健康状态实时检测研究

为解决传统桑蚕养殖中病蚕识别滞后、检测精度不足的问题，提出一种改进YOLOv11n的桑蚕健康状态检测方法（MSDA-YOLO）。该方法的核心创新包括：（1）在主干网络中引入多尺度分组空洞卷积（Multi-scale Grouped Dilated Convolution，MSGDC）与C3k2结合设计了C3k2MS模块，以提升对不同尺度特征的提取能力；（2）首次在桑蚕检测研究中引入DySample动态上采样器，提高在密集场景下对蚕体的空间细节感知与几何结构保持能力；（3）使用自适应空间特征融合策略（Adaptively Spatial Feature Fusion，ASFF）改造YOLOv11的检测头，优化多尺度特征融合效能，抑制尺度间特征冲突。实验结果表明，MSDA-YOLO在多项评估指标上均表现出色。具体而言，该方法在精确率上达到87.0%，召回率为77.8%，mAP@0.5为87.3%，mAP@0.5：0.95为52.8%，均领先于基线模型YOLOv11n和目前主流的YOLO系列检测模型，在桑蚕健康检测方面具有明显优势。

发表于：2026/7/30

基于二分回声状态网的风电功率预测方法研究

在当今能源领域，风力发电具有便捷性和环保性，但其发电效率受到天气的影响。因此，为优化能源利用，提出了一种基于二分回声状态网络的风功率预测方法。该模型由3个储备池构成，第一个储备池对输入数据进行信息特征提取，然后根据所提取特征不同，将特征作为输入信息并列输入后面两个储备池，进一步对数据特征进行融合。为了保证模型能够稳定地运行在实际的预测中，给了一个充分的稳定性判据，并能更好地选择预测模型的结构参数。此外，为了获得更好的预测精度，使用梯度下降算法来优化二分回声状态网的储备池参数。最后，通过一组仿真数值实验，验证基于二分回声状态网风电功率预测模型的有效性和可行性。

发表于：2026/7/10

基于CSI的非视距人火检测方法研究

现有的火灾检测技术多依赖烟雾传感器或摄像头，不仅在部署与维护方面成本较高，还面临隐私泄露、识别范围有限等问题，尤其难以覆盖非视距（Non-Line-of-Sight， NLoS）区域。此外，传统方法普遍无法判断火灾区域内是否存在被困人员，难以为应急救援提供有效决策支持。为解决上述问题，提出一种基于信道状态信息（Channel State Information， CSI）的人火检测方法，利用Wi-Fi信号墙体穿透与衰减特征实现复杂室内环境中的人员状态与火情联合感知。提出子载波加权融合算法压缩高维CSI数据，并构建双层门控循环单元（Gated Recurrent Unit， GRU）网络提取时序特征，实现对人体活动与火灾状态的准确识别。实验结果表明，该方法在非视距场景中检测是否发生火灾以及火灾环境中是否存在待救援人员的准确率分别为94.93%和94.53%。此外，所开发的实验数据集已公开，供相关研究者进一步探索，数据集可在https：//github.com/T-bjq/Wi-HFC-dataset获取。

发表于：2026/7/10