- 闫建红;王嘉乐;
随着无人机、固定摄像头等多源监测设备普及，采集图像分辨率差异显著增大，其中小目标物体的监测常面临背景噪声、纹理模糊、漏检率高等困扰。因此，文章提出一种改进的WEMD-YOLOv11n小目标检测算法。首先，在C3k2模块中引入小波卷积，利用频域多频段分解强化不同分辨率下的小目标特征；其次，结合EMA注意力机制引导跨尺度跨层次特征融合，构建更高分辨率的三层检测输出，减少低分辨率状态下小目标细节信息丢失；最后，采用动态检测头提升不同分辨率下小目标的多维度感知及动态适应性。实验结果表明，改进的模型召回率、平均检测精度较YOLOv11n分别提升0.8%和3.8%，参数量减少32.6%。为跨分辨率场景下小目标监测需求提供了一种高精度、低资源消耗的解决方案。
2026年02期 No.311 1-5页 [查看摘要][在线阅读][下载 1847K] - 成鹏辉;范卓昆;
实用拜占庭容错共识（practical byzantine fault tolerance, PBFT）算法因主节点随机选举、共识阶段需完成大量签名验证，存在显著的通信与计算开销。针对这一问题，文章提出融合动态信誉评分与BLS聚合签名的改进型共识算法——DB-PBFT(dynamic reputation and BLS-based PBFT)。该算法从准确性、稳定性、活跃度三个维度，对节点行为开展周期性量化评估，以此实现主节点的动态优选与轮换；同时引入BLS(Boneh Lynn Shacham)聚合签名技术，在投票阶段完成签名的批量合并与一次性验证，大幅简化签名验证流程。实验结果表明，改进后的DB-PBFT算法有效降低了系统通信延迟，显著提升了共识效率，且在不同节点规模、高并发交易的场景中均具备良好的适应性。
2026年02期 No.311 6-10页 [查看摘要][在线阅读][下载 1556K] - 刘向举;孙源;
针对遥感目标检测中小目标漏检和误检以及目标尺度变化差异明显导致检测精度低的问题，文章提出了基于YOLOv8n的遥感目标检测改进算法ISC-YOLOv8n。首先，结合倒残差移动块与空间和通道协同注意力机制SCSA，设计了倒残差协同注意力模块IRSA，提升骨干网络和颈部网络对小目标的关注度；然后，融合可切换空洞卷积SAConv与特征提取模块C2f设计了SAC2f模块，提升网络的多尺度特征提取能力；最后，引入内容感知重组特征模块CARAFE，优化上采样过程。实验结果表明，改进后的算法在数据集NWPU VHR-10和RSOD上的mAP50分别为90.6%和95.2%，相比基准模型提升了3.1%和2.7%，对比主流算法在精度和检测速度上优势明显，该算法模型在提高检测精度的同时，满足实时性检测需求。
2026年02期 No.311 11-15页 [查看摘要][在线阅读][下载 1879K] - 周鹏;院老虎;
针对无人机视角下背景复杂、车辆尺寸易变导致现有目标检测算法精度偏低的问题，文章提出了一种改进型目标检测算法DEW-YOLOv10n。为提升模型特征提取能力，首先在YOLOv10n网络的C2f结构中嵌入ECA注意力机制，并采用多分支DBB模块替换原有Bottleneck结构；其次，在Neck部分构建BIFPN-P2小目标特征增强金字塔，强化模型对小目标特征的提取与融合效能；最后，引入WASIoU损失函数，解决复杂背景下锚框扩展难题，提升目标回归精度。实验结果表明，相较于基线网络YOLOv10n，所提DEW-YOLOv10n算法的检测精确度P提升2.99%,mAP@0.5提升4.31%，有效改善了无人机视角下车辆目标的检测性能。
2026年02期 No.311 16-19页 [查看摘要][在线阅读][下载 1648K] - 郭云舒;
RRT*算法因适应高维、渐近最优的特性成为运动规划领域的重要标准算法，但因全局随机采样易导致早期搜索方向偏差、复杂环境易陷局部困境等问题。基于此，文章提出一种改进RRT*算法在全局随机采样基础上引入限制区域启发式采样，按启发偏向值概率选择采样方式以缩减搜索空间；同时单次启发式采样迭代生成多个候选点并计算代价，动态调整代价函数权值优化采样选择，提升采样效率并减少冗余路径。Python仿真实验表明，改进算法在不同环境下性能更优，复杂场景中较RRT*算法平均速度提升94.53%、路径成本降低17.39%，验证了其有效性与优越性。
2026年02期 No.311 20-23页 [查看摘要][在线阅读][下载 1532K] - 赵俊东;余艳梅;陶青川;
知识的视觉问答（KB-VQA）任务旨在借助外部知识对复杂视觉问题进行解答，然而现有方法仍面临诸多挑战，如对文本检索知识的过度依赖易导致检索偏差、对图像视觉细节的捕捉能力不足，且预训练模型的深层推理能力未得到充分挖掘。针对上述问题，文章提出一种新型知识-图像融合与视觉特征集成模型（KIVI）。该模型依托多模态预训练模型实现图文信息的深度融合，以此提升外部知识的检索精度；同时结合图像内容与检索知识，生成聚焦图像关联信息的视觉多模态知识。此外，KIVI模型整合图像的区域局部特征与全局整体特征，保障视觉信息的完整提取；并设计融合候选答案与推理路径的提示策略，有效激活预训练模型的深层推理能力。实验结果表明，KIVI模型在OK-VQA数据集上的准确率为67.29%，性能优于目前所有最优方法。
2026年02期 No.311 24-28页 [查看摘要][在线阅读][下载 1698K] - 魏智豪;
传统的高光谱图像（HSI）分类方法在处理高维数据时往往面临效率低下的问题。尽管卷积神经网络（CNN）和图卷积网络（GCN）在高光谱分类任务中取得了较好的效果，但在同时建模局部与全局特征方面仍存在局限。为解决这一挑战，文章提出一种融合CNN与图扩散卷积（GDC）的混合模型。具体而言，首先通过谱域变换模块对输入数据进行非线性降维，随后构建两个并行分支：像素级CNN分支用于提取局部空间—光谱特征，基于超像素的GDC分支通过图扩散捕获全局结构信息。最终将两类特征融合后输入分类器以获得预测结果。在Indian Pines、Pavia University和Salinas三个基准数据集上的实验表明，所提方法在分类精度上优于当前多种先进技术。
2026年02期 No.311 29-33页 [查看摘要][在线阅读][下载 1701K] - 岳帅;王业;周泽冰;
针对税务问答任务中检索效果不足的问题，文章提出了一种基于改进混合检索的大语言模型问答方法。首先，构建覆盖多类别、多标签的高质量税务政策问答数据集，涵盖增值税、企业所得税、个人所得税、发票管理等；然后，设计融合稀疏检索（BM25）与密集检索（DPR）的改进型混合检索算法，通过引入轻量级神经网络动态预测稀疏与密集检索的最优权重比例，并结合交叉编码器重排序，有效提升相关文档的检索准确性；最后，基于ChatGLM3-6B-base大语言模型，采用LORA微调方法，对模型进行针对性优化，增强其对税务政策语义的理解能力。实验证明，所提出的数据集与改进检索方法能够显著提升税务问答系统的检索召回率和准确率，同时，所提出的框架为大语言模型在税务政策问答任务的应用提供了理论与实践支撑。
2026年02期 No.311 34-41+45页 [查看摘要][在线阅读][下载 1709K] - 曾光辉;杨光耀;
在线学习场景中，学习者的情感表达形式极为丰富多样，不仅涵盖文本内容，还包含面部表情、姿态动作等多模态信息。由于单一模态特征难以全面且精准地反映学习者的真实情感，并且在多模态特征融合过程中缺乏有效的特征增强处理机制，导致情感分析准确率（ACC）不理想。为此，文章提出了一种基于改进文本卷积神经网络（text convolutional neural network, Text CNN）与自注意力机制的在线学习情感分析方法。通过改进的Text CNN与自注意力机制构建情感分析模型，增强文本特征处理，并利用多源嵌入融合策略优化特征表示。利用自注意力机制动态捕捉关键情感特征，并在混合特征网络（mixed feature network, MFN）基础上改进，解决面部遮挡问题。通过多尺度特征拼接、残差连接与层归一化，提升模型鲁棒性。基于情感分析结果进一步构建包含认知状态、学习效果及元认知能力的多维度评估体系，实现学习状态的综合预测与评估。实验结果表明，该方法能有效捕捉情感特征，并在多模态数据融合中保持高准确率（ACC> 90%），为在线学习场景下的情感分析与状态预测提供了鲁棒性解决方案。
2026年02期 No.311 42-45页 [查看摘要][在线阅读][下载 1521K] - 杨艳瑜;李广松;曾雪峰;刘树林;吴韬宇;
随着数字孪生与虚拟现实技术的飞速发展，文化遗产的数字化保护与传播成为重要课题。文章以北宋名臣包拯的纪念地——肇庆包公祠为研究对象，探讨基于Unreal Engine 5(UE5)引擎的包公祠数字文化教育展馆设计与实现。通过三维建模、动态光影渲染、交互设计等技术，实现包公祠建筑群历史文化场景的数字化复原，并结合廉政教育与沉浸式体验功能，探索文化遗产在虚拟空间中的传承与创新。结果表明，该方案在场景还原度、用户沉浸感、交互趣味性等方面具有显著优势，为非遗文化教育基地的数字化转型提供技术参照。
2026年02期 No.311 46-49页 [查看摘要][在线阅读][下载 1570K] - 陈筱;朱强军;王震宇;李孝成;
针对数字PCR图像因光照不均匀、液滴边缘模糊及背景干扰等问题导致的液滴检测性能偏低的核心瓶颈，文章提出了一种基于深度学习的数字PCR液滴检测与统计方法，旨在提升复杂图像场景下液滴检测的准确性与鲁棒性。在数据准备阶段，采用T-Rex Label自动定位与人工检查修正相结合的方式完成液滴标注，同时引入K-means聚类算法及像素平均值法实现阴、阳性液滴的快速区分，显著缩短了数据标注周期，提升了标注质量。模型构建环节，采用YOLOv11算法作为基础检测框架，结合多种数据增强策略开展模型训练与预测，并针对高、低两种亮度等级的图像分组设计对照实验，以验证方法在不同光照条件下的适应性。实验结果表明，所提方法在测试集上的检测准确度达97.64%，假阳性率低至2.28%；在高亮度组和低亮度组图像中，检测准确度分别为95.9%和95.4%，展现出优异的光照适应性与抗干扰能力。该研究提出的鲁棒性液滴检测方案，有效解决了数字PCR图像液滴检测中的关键技术问题，可为密集型多类别目标检测任务提供可靠的技术参考与实践范式。
2026年02期 No.311 50-53页 [查看摘要][在线阅读][下载 1489K] - 曼拉才让;安见才让;仁欠扎西;
藏语自然语言处理的发展是推动藏语言信息化进程的核心支撑。针对藏语屈折性与黏着性复合形态特征，文章提出一种融合藏语特性优化混合分词策略与“黏着性因子α”动态平滑技术的语言模型构建方案。基于SRILM工具与Python并行计算技术，完成1～7元N-gram模型的高效训练与系统评估，重点分析不同N值对模型性能的影响。实验结果显示，综合模型困惑度（PPL）与文本生成质量，当N值处于3～6范围时模型表现较优，其中N=4时效果最佳。该系统在分词灵活性、平滑技术适配性及计算效率上实现显著提升，不仅为藏语这一低资源、形态复杂语言的N-gram模型优化及基础参数确立提供了有效路径，也为后续更复杂藏语神经网络模型的研究奠定了坚实基准。
2026年02期 No.311 54-58页 [查看摘要][在线阅读][下载 1443K] - 陈素婷;
为解决传统物流系统响应延迟高、数据处理效率低及信息可信度不足等问题，文章设计并实现了一套深度融合边缘计算的实时物流信息管理系统。针对系统运行中的核心技术痛点，研究提出一种基于代价函数的动态计算卸载策略，实现边缘节点与云中心之间任务的自适应分配；并设计开发了一种基于卡尔曼滤波的自适应数据融合与异常检测算法，显著提升了边缘端数据处理的精度与效率；通过引入轻量级区块链技术，构建关键物流环节的数据可信追溯体系。该系统采用分层架构设计，集成上述多项创新技术，开发部署实时数据处理与信息管理功能模块。测试结果表明，在500 QPS负载条件下，系统平均响应时间降至78 ms，较纯云架构方案降低62%；峰值吞吐量可达1 200 QPS，较传统架构提升3.2倍。尤其在冷链监控典型应用场景中，所提自适应算法使无效数据上传量减少73%，系统响应时间降低61.5%，充分验证了系统的技术优越性与场景适用性。
2026年02期 No.311 59-62页 [查看摘要][在线阅读][下载 1419K] - 田广策;
高速公路标线逆反识别中，特征提取易受数据转换损失影响，导致标线逆反射强度峰值识别结果与实际物理特性存在偏差，为此，文章提出一种融合自注意力机制与深度学习的高速公路标线逆反智能识别方法。在交通安全设施领域，以交通标志为例，其逆反射性能对于夜间行车安全至关重要。首先，利用自注意力机制优化生成Cross Entropy Loss识别损失函数，并结合深度学习进行二分类转换，以精确计算交通标志逆反智能识别的特征权重，生成对应的注意力特征函数；随后，通过局部快速降维处理及多矩阵运算剔除噪声，对特征进行回归处理，极值转换计算模型样本估计量；最后，融合自注意力机制赋予特征元素注意力权值，构建识别模型，实现交通标志逆反智能识别，有效提升夜间行车安全。实验结果表明，所提方法应用后，在不同可见度场景下获取的识别逆反射强度极值与实际值重叠度较高，未出现显著波峰边界差异问题，具有高精度鲁棒性。
2026年02期 No.311 63-66+71页 [查看摘要][在线阅读][下载 1548K] - 吕大鹏;杨珂瑶;王宏伟;
为适配嵌入式系统中多核处理器的广泛应用需求，充分发挥多核架构优势以提升系统整体性能，并行编程技术已成为核心支撑手段。文章聚焦多核DSP架构，围绕OpenMP并行编程技术开展系统性研究。首先，系统阐述OpenMP并行编程模型的核心原理、编程规范及运行机制，明确其在多核平台上的并行调度逻辑；其次，结合编译器编译优化行为与OpenMP运行时库的工作机制，深入剖析该编程模型在多核DSP架构上的底层实现逻辑与适配特性，厘清软硬件协同工作的关键环节；最后，针对多核DSP核间数据隔离的固有特性，提出一种基于消息传递的OpenMP并行启动机制，有效解决核间协同启动的兼容性问题，为OpenMP技术在多核DSP平台的高效应用提供技术支撑。
2026年02期 No.311 67-71页 [查看摘要][在线阅读][下载 1575K] - 陈卓;蒋秋璐;王明月;
边缘服务器和智能设备是工业边缘计算场景中的核心设备，其安全可信的运行是确保整个工业系统稳定、可靠、防止重大生产事故和商业机密泄露的基石。身份认证作为保障工业边缘计算场景安全可信的第一道防线，可以有效防止恶意的攻击者冒充合法设备。传统的基于公钥证书的认证方案由于其复杂繁琐的证书传输和管理会给工业边缘计算的网络和设备带来难以承受的开销，而基于身份标识密码的国密SM9算法正好弥补了此缺陷，无需申请和交换证书。因此，文章提出了一种基于国密SM9的工业边缘计算场景身份认证方案，该认证方案能够实现边缘服务器对智能设备的接入验证，并且具有机密性、前向安全性、抵御篡改攻击、抵御重放攻击和抵御假冒攻击等安全特性。此外，实验仿真与分析表明，文章提出的身份认证方案在保证安全性的同时，耗时较少、效率较高。
2026年02期 No.311 72-75页 [查看摘要][在线阅读][下载 1531K] - 刘静静;闵博;
2024年3月，“低空经济”被写入政府工作报告，无人机作为其核心产业形态，其姿态系统的精准跟踪成为关键技术问题。针对四旋翼无人机姿态状态相互耦合的跟踪控制难题，文章提出一种模糊H_∞控制器。首先，在姿态误差模型的基础上，选取适当的前提变量，建立姿态T-S模糊误差模型并给出相应的权重函数和隶属函数；接着，针对外部扰动设计模糊H_∞反馈控制器进行抑制；然后，根据李雅普诺夫函数稳定性定理得到使T-S模糊姿态系统满足H_∞性能指标的线性矩阵不等式（LMI）充分条件，并给出了控制增益。仿真结果验证了所提控制方法的有效性，为四旋翼无人机姿态跟踪控制提供了可靠解决方案。
2026年02期 No.311 76-79页 [查看摘要][在线阅读][下载 1912K] - 刘鹏;周平平;
受深度信息缺失影响，人体二维姿态提升到三维姿态具有极大的挑战性。如何有效协同输入信息的时空特征成为解决该挑战性问题的关键。为此，文章设计实现了一种全新的算法，称为全域协同Mamba网络（GCMam-Net），旨在充分利用Mamba网络选择性状态空间的特性和注意力机制提取全局上下文的优势，从全局与局部两个视角对姿态特征进行融合。通过设计，实现了Tem-AG模块、Spa-Mam模块协同提取时空间信息，还将TS-Fus模块对姿态相关特征进行整理融合。经过严格的消融实验，所提出的GCMam-Net算法在两个基准数据集：Human 3.6M和MPI-INF-3DHP上取得了优异的结果，证明了方法的有效性和泛化性。
2026年02期 No.311 80-83页 [查看摘要][在线阅读][下载 1450K] - 刘海芳;
布尔混沌系统是由逻辑器件互耦合连接组成的数字混沌电路，可以产生混沌信号，对电路中噪声进行非线性放大进而输出不可预测的混沌序列，结构简单、易于集成，在随机数产生领域获得了广泛的关注。但受限于输出布尔混沌序列的带宽，随机数提取速率难以提高。而逻辑器件是布尔混沌系统的唯一非线性元件，文章通过理论模拟研究逻辑器件响应特性对布尔混沌信号带宽的影响，使布尔混沌系统每个非线性器件均可输出混沌信号，并通过控制变量法，观察单独调节任一器件响应特性以及协调多元器件响应特性时布尔混沌任一输出的变化情况，最终确定关键器件以及参数优化方案。结果表明，随着器件的响应速度增大，混沌信号的带宽指数增强，其中协调减小系统中多个器件的响应特性参数布尔混沌熵源复杂度和带宽增强效果最显著，自反馈结构可以增强器件响应特性减小的带宽，为布尔混沌系统设计中器件的选择和参数设计提供了理论基础。
2026年02期 No.311 84-87页 [查看摘要][在线阅读][下载 1500K] - 石沈青;
在水下环境中，由于光照条件不足以及拍摄设备与场景间的相对运动，图像会呈现出不同程度的模糊，这一问题严重影响了基于视觉的海洋探测任务的开展。基于此，文章提出了一种三尺度鉴别器网络模型TC-DGAN，用于恢复水下运动模糊图像。该网络模型在AT-DGAN网络模型全局和局部尺度的基础上，引入中间尺度构成三尺度鉴别器，中间尺度只针对图像过渡区域模糊进行处理，从而弥补对水下图像的运动模糊的处理集中在全局和局部区域。此外，引入色彩一致性损失函数，用于解决水下图像去运动模糊时引起的颜色失真问题，保持去除模糊前后图像色彩一致。实验结果表明，所提改进算法相较于其他同类型算法，在图像恢复性能有所提升的同时有效控制了图像颜色失真。
2026年02期 No.311 87-90页 [查看摘要][在线阅读][下载 1655K] - 王善程;陈玉林;
为满足边缘计算场景中对网络功能高效、灵活部署的需求，文章提出了一种面向边缘计算的轻量级容器化网络功能部署架构，以容器技术为基础，结合网络功能虚拟化理念，构建适配边缘节点资源特性的部署模型，在设计过程中选取典型容器平台进行性能对比，并构建测试环境，对架构的资源占用率、启动时延与网络吞吐能力进行验证。实验结果表明：该架构能明显降低资源开销，提高网络功能的启动效率，对推动边缘计算环境下网络功能的轻量化演进具有一定的现实意义与应用价值。
2026年02期 No.311 91-94页 [查看摘要][在线阅读][下载 1356K] - 江健;
针对番茄采摘机器人视觉系统在作业中面临的果实遮挡、光照变化以及在嵌入式平台上部署等具体挑战，文章开发了一种集成增强型YOLOv8-MT模型与RGB-D相机的轻量化视觉检测系统。YOLOv8-MT模型通过引入双路径架构瓶颈注意力模块，以提升遮挡环境下的小目标番茄检测能力。采用共享卷积与自适应缩放层的轻量化检测头，在减少参数的同时增强多尺度特征表征能力。通过将2D检测中心与深度数据对齐，无需计算密集的点云即可实现番茄的实时三维定位。实验表明，该系统在嵌入式平台上实现51帧/s推理速度的同时，检测精度达到93.9%（提升2.5%），参数量减少33.3%。最大三维定位误差分别控制在11 ms、15 ms、14 ms以内，满足了视觉检测系统对轻量化、实时性与准确性的综合要求，为自动化番茄采摘提供了技术支持。
2026年02期 No.311 94-98页 [查看摘要][在线阅读][下载 1613K]
- 李传明;吴格;
针对嵌入式计算机系统对短距无线通信模块在功耗控制、传输可靠性及计算资源协调方面的核心技术需求，文章设计了一款高性能短距无线通信模块。该模块以ARM Cortex-M4处理器为核心控制单元，配套设计射频收发电路与电源管理系统，集成智能资源调度、自适应功率控制、抗干扰处理及数据加密技术，实现性能与功耗的协同优化。测试结果表明，该模块数据传输成功率达98.7%，传输速率为1.2 Mbit/s，通信距离可达120 m，系统功耗较传统方案降低42%，温度适应性误差仅±3.2%。研究结果显示，所开发的通信模块可满足嵌入式计算机系统的技术指标要求，在性能、功耗控制及环境适应性方面表现优异，为嵌入式计算领域的短距无线通信应用提供了可靠的技术支撑与解决方案。
2026年02期 No.311 99-102页 [查看摘要][在线阅读][下载 1427K] - 吴熙茹;何涛;宋美蓉;
表面天线虽具备高增益优势，但多金属贴片结构导致其尺寸偏大，在不影响天线性能的前提下实现小型化已成为重要设计需求。针对双圆极化天线在频谱资源匮乏场景下的应用需求，文章设计了一款基于等效电容性枝节加载的双圆极化超表面天线。该天线两个馈电端口位于同一层，通过分别馈电实现双圆极化，相较传统切角超表面天线具备更小尺寸。测试结果表明，该天线左旋圆极化工作频段为4.77～6.3 GHz，右旋圆极化工作频段为4.87～6.29 GHz；经枝节加载后，天线尺寸缩小至0.619λ_0×0.619λ_0×0.077λ_0，有效实现了小型化目标。所提出的特征模分析方法，可深入洞察天线内在本质，有效弥补传统腔膜理论在含谐振环、金属通孔结构的超表面天线设计中的局限性。
2026年02期 No.311 103-107页 [查看摘要][在线阅读][下载 2172K] - 王生霄;沈梦雨;高小雨;
针对现今嵌入式端视频目标检测分离级联式方案处理复杂度高、成本高，难以规模化适用低成本需求的场景，文章设计了一种资源约束型全链路视频采集、视频预处理、目标检测及视频压缩解决方案。该方案基于高集成多功能域态芯片，以SDI视频为输入，通过可编程逻辑实现视频解码、视频预处理及后处理；依托片内神经网络处理器（neural processing unit, NPU）资源实现神经网络推理，并利用通用处理器资源实现后处理、视频压缩，结合流水线式高效任务调度方案，实现视频全链路处理。经嵌入式工程化实践表明，该链路解决方案能够以低功耗、低延时，高效地实现视频处理需求，极大节约设计成本。
2026年02期 No.311 108-111页 [查看摘要][在线阅读][下载 1423K] - 范恩随;王世瑞;张铆;
为解决传统分布式测控系统中存在的通信实时性差、节点扩展性受限和系统安全防护能力不足的问题，文章设计了一种基于FlexRay的分布式测控系统。该系统由4个节点组成，每个节点包含微控制器和总线收发器，节点间的通信速率高达10 Mbit/s，通信链路硬件上采用双通道冗余设计，软件上采用FlexRay的帧头和帧数据CRC校验以及安全管理模块进行安全防护，实现了多节点间的数据通信。实验结果表明，该系统数据通信实时性强、扩展性高，具有较强的安全防护能力。
2026年02期 No.311 112-115页 [查看摘要][在线阅读][下载 1873K] - 王剑;孙宇;滕飞;张爱侠;
为推动电力系统数字化转型进程，提升电力通信网支撑能力，文章以安徽省级电力公司光传输网络改造工程为研究对象，提出OTN-SDN融合架构、四维光纤资源优化及AI智能运维三大技术创新方案，实现电力通信网络性能跨越式提升。通过性能测试与理论分析表明，改造后网络在带宽、时延、可靠性等关键指标均得到显著改善，年故障停机时间仅5.26 min，系统可用性经模型计算达到99.99%，理论结果与实测数据基本一致。工程实践验证了方案的有效性与先进性，可为新型电力数字化通信系统建设提供技术借鉴与实施范式。
2026年02期 No.311 116-119页 [查看摘要][在线阅读][下载 1348K] - 李传明;吴格;
为解决工业控制、智能交通等领域多协议数据并发传输效率低、通道冲突频发、实时性不足等问题，文章设计了一种基于ARM Cortex-A9处理器与双DMA控制器的嵌入式多通道数据通信系统。该系统采用多协议融合架构，集成CAN总线、RS485、以太网等通信协议，构建统一数据交换平台；同时融入动态优先级调度算法与通道冲突智能检测技术，实现多通道数据的高效协同传输与冲突预判。为验证系统性能，搭建实验平台进行测试，结果表明：在8通道并发传输场景下，系统数据吞吐量可达125.2 Mbit/s，通信延迟控制在1.9 ms以内，可用性高达99.9%，误码率低于10~(-8);DMA传输效率稳定保持在85.8%以上，通道冲突检测算法对潜在冲突的预防率超过95%。该系统兼顾传输效率、实时性与可靠性，可广泛适配工业控制、智能交通等多领域的多通道数据通信需求，具有较高的工程应用价值。
2026年02期 No.311 120-123页 [查看摘要][在线阅读][下载 1526K]
- 杨超;唐维;
随着城市化进程的加速和交通流量的持续增长，交通信号灯控制已成为缓解城市交通拥堵的关键技术手段。多智能体深度确定性策略梯度（multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG）算法作为深度强化学习领域的重要突破，为解决多路口交通信号灯协同控制问题提供了新的理论基础和技术路径。文章系统梳理了MADDPG算法在交通信号灯控制领域的研究现状，深入分析了该算法的核心理论机制和在交通信号控制中的具体应用。通过与传统控制方法、单智能体强化学习方法以及其他多智能体方法的详细对比分析，全面评估了MADDPG算法在交通信号灯控制中的性能表现和应用优势。研究表明，MADDPG算法在处理多路口协同控制、动态环境适应和复杂交通场景优化方面具有显著优势，为智能交通信号控制系统的发展提供了重要的理论支撑和实践指导。
2026年02期 No.311 162-165页 [查看摘要][在线阅读][下载 1371K] - 陈恩泽;罗保诚;黄琴;李广选;李立;
针对无人机射频信号检测识别性能不足、传统算法在复杂场景下识别效果不佳的问题，文章开展了针对性优化研究。实验以DroneRFa大规模无人机射频信号数据集为基础，通过短时傅里叶变换（STFT）对原始射频信号进行处理，构建标准化标注时频图数据集，为后续算法测试提供可靠数据支撑。为解决传统识别算法的局限性，设计两种改进型识别算法，分别为PCA-CNN-SVM混合算法与TransRNetDNN算法。其中PCA-CNN-SVM较传统SVM准确率提升15%;TransRNetDNN首次结合自注意力机制与残差神经网络，将传统DNN算法84%的准确率提升至94%左右。实验结果表明，两种算法识别效果得到明显提升，能够有效地提取复杂环境中无人机射频信号时频图像的信号特征，可适用于无人机监测和识别。
2026年02期 No.311 166-171页 [查看摘要][在线阅读][下载 1619K] - 啜子涵;薛霞;
人岗匹配（person-job fit, PJF）是在线招聘的核心，用于智能匹配岗位与简历。大多数现有的PJF方法都将此任务看作是工作描述和简历中自由文本之间的匹配，但忽略了半结构化多元属性的贡献，导致预测失败。基于此，文章提出了一种全面探索PJF中半结构化多元属性间复杂关系的模型SIFT，旨在有效匹配职位和简历。首先，将每个属性的键和值以及来源都嵌入到相同的语义空间中；随后，使用MSF模块进行有效的特征融合，并结合Transformer模型和Talking-Heads Attention以提升模型的鲁棒性和泛化能力；最后，使用匹配聚合层来预测匹配程度。该研究在真实数据集（智联招聘数据集）上验证了SIFT的有效性。实验结果表明，SIFT模型在AUC、准确性和F_1分数方面总体改进分别为3.51%、3.72%和0.71%。
2026年02期 No.311 171-176页 [查看摘要][在线阅读][下载 1675K] - 赵瑞晓;顾航;
为提高电力系统中短期负荷的预测精度，文章提出了一种基于注意力机制的卷积门控循环混合神经网络（ACGRU）的短期负荷预测模型。首先根据负荷时间序列中出现的混沌特征，利用互信息法（mutual information）和Cao法重构负荷数据的相空间；然后使用CNN对负荷相空间数据进行空间特征提取；再将提取后的空间特征序列与多变量时间序列融合，并利用GRU对其进行时间特征提取；最后利用注意力机制捕获时间序列的关键特征，输出预测结果。该模型对电工数学建模竞赛负荷预测数据集进行预测实验，与混合模型CNN-GRU、单一的网络模型CNN和LSTM的预测性能进行对比，在平均绝对误差率（MAPE）的性能评价中，所提模型算法的误差比CNN-GRU混合神经网络模型减少了0.98%，比CNN、GRU分别减少了3.22%、4.91%，负荷预测性能更为优越。
2026年02期 No.311 177-181页 [查看摘要][在线阅读][下载 1541K] - 常宗智;
随着汽车保有量的快速增加，城市交通拥堵问题日益严重，交叉口排队长度是评估交通运行效率的关键指标。基于此，文章提出一种结合卡警抓拍数据与信号灯配时参数的路口排队长度近似计算方法。首先，通过卡警数据提取车辆到达时间、瞬时速度及停车次数，结合信号相位划分交通流周期；其次，基于冲击波理论构建排队形成与消散的动态模型，推导绿灯亮起后车流消散波传播速度与集结波回溯规律；最后，通过实际案例验证模型精度。结果表明，该方法能够有效减少传统检测器的部署成本，为动态信号优化提供理论支持。
2026年02期 No.311 181-184页 [查看摘要][在线阅读][下载 1472K] - 史雅琴;樊越;胡心龙;次仁欧珠;程刚;
针对西藏地区地形复杂、交通信息分散、传统信息获取方式效率低下的问题，文章构建了一个基于知识图谱的西藏交通问答系统。该系统利用知识图谱技术整合西藏地区交通相关的多源异构数据，构建结构化的交通知识库；并结合自然语言处理技术，实现对用户自然语言查询的智能问答功能。该系统能够为游客提供精准、实时的交通信息，有效解决传统信息渠道存在的信息分散、更新滞后等问题，对于提升西藏地区旅游信息服务的质量与效率具有重要的现实价值。
2026年02期 No.311 185-188页 [查看摘要][在线阅读][下载 1411K] - 余翔;霍雨佳;
当前大语言模型（LLMs）虽擅长复杂推理，但高计算需求限制其实际落地，知识蒸馏成为将LLMs能力迁移至T5等小模型的关键技术。然而传统蒸馏多聚焦教师模型最终输出，忽略思维链这一核心内部推理过程，导致小模型仅“记答案”不“懂逻辑”，推理性能受限。同时，课程学习“先易后难”的特性虽能优化知识吸收，却鲜与思维链结合用于知识蒸馏，尤其在高质量真实值标注稀缺场景，现有方案效果不足。基于此，文章提出一种思维链课程蒸馏方法，结合思维链引导与课程学习旨在优化蒸馏过程。以T5-base、T5-large为实验模型，在4个推理基准数据集对比标准答案蒸馏与微调，实验结果表明，课程-思维链蒸馏方法可显著提升770百万规模T5模型的性能，该模型在SVAMP数据集上的表现达到540亿教师模型的94%。该蒸馏方法的效果持续优于仅提取最终答案的蒸馏方法，且模型在微调阶段的性能甚至超越了教师模型。该研究证明知识蒸馏与课程学习结合的有效性，为标注稀缺场景提供高效训练方案，且所有方法均随模型规模增大而性能提升。
2026年02期 No.311 189-192页 [查看摘要][在线阅读][下载 1564K] - 吴叶兰;徐梦;秦晴;
针对运动想象脑电解码受个体差异影响显著，固定流程难以在跨被试场景中保持稳定的问题，文章提出了一种可配置多模型解码框架，通过模块化集成多种特征提取与分类算法并构建参数与组合搜索空间，实现个体化配置优化。基于BCI Competition IV 2a数据的实验结果表明，不同被试者在最优特征维度、模型容量和算法组合上差异明显。个性化方案较固定基线最高提升9%，并能避免低效组合导致的性能下降。总而言之，该框架有效增强了解码稳健性，为个性化脑机接口提供了一种可行方法。
2026年02期 No.311 193-197页 [查看摘要][在线阅读][下载 1354K] - 文武洲;
矿下积水严重威胁煤矿安全，其精准快速检测对保障人员安全至关重要。针对YOLOv11n模型在井下复杂环境中特征提取能力弱、小目标检测精度低的问题，文章提出改进模型MSD-YOLOv11。通过设计多尺度特征提取模块MSDconv，增强模型对积水特征的捕获能力；同时新增小目标检测层，融合浅层与深层特征，缓解小目标漏检问题。实验结果表明，改进后的模型参数量仅增至2.81，相较于原始YOLOv11n，精确率（P）提升至86.47%，召回率（R）提升至79.32%,mAP50与mAP50-95分别达到85.4%和49.89%，有效解决了背景干扰大小目标识别难的难题，为矿井积水监测提供了可靠方案。
2026年02期 No.311 197-200页 [查看摘要][在线阅读][下载 1424K]