基于改进YOLOv5s的可回收垃圾检测算法

垃圾回收的好处有很多，有助于保护水土资源，提高居民的生活环境质量，加快绿色循环经济发展，然而传统的垃圾回收需要大量人力和物力。结合ShuffleNet v2与深度可分离卷积，提出一个更轻量化的YOLOv5s改进模型，将其用于对可回收垃圾的分类和定位。实验结果表明：改进模型的参数量仅为原始模型参数量的38.98%；在输入分辨率为640×640时，改进模型的平均精度均值（mAP）为94.01%，比原始YOLOv5s高出1.91个百分点；在速度上，通过在Jetson Nano硬件上进行部署，改进模型的前传耗时比原始YOLOv5s少了11.5%。另外，与目前常见的主流的目标检测模型对比，所提改进模型也具有很好的表达可回收垃圾特征的能力。     

GTEM室中无人车系统的电磁辐照效应研究

为验证无人装备的电磁环境适应性问题，在GTEM室中用连续波对无人车系统及其传感器组件进行了电磁辐照试验。发现无人车系统整体敏感频率为150 MHz、200 MHz和250 MHz，无人车系统对200 MHz的连续波干扰最敏感，到靶场强24.9 V/m时会发生碰撞。同时给出了敏感频率下传感器的故障场强阈值。被试无人车系统工作日志和传感器数据的分析表明，受电磁干扰影响，无人车系统感知模块会出现激光雷达数据异常、毫米波雷达死机、摄像头传输线缆连接中断等现象，最终造成无人车构建地图异常、异常停止、碰撞等故障。该文为无人装备的电磁防护设计提供了参考，有助于我国智能装备在复杂电磁环境下的安全性研究。     

集中式MIMO雷达多模式一体化波形设计

集中式多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达系统基于波形分集优势，可灵活改变发射方向图形状和指向方向空间合成信号的特性，从而实现多种雷达工作模式。提出了一种集中式MIMO雷达多模式一体化波形设计方法，采用方向图模板拟合、模糊函数模板拟合以及通信波形拟合的方式优化不同方向上的合成信号，使其具有不同特性，从而在单脉冲时间内实现搜索、跟踪和通信功能。采用最大块增量优化算法对构造的恒模四次多项式优化模型求解。实验结果表明，该方法可以得到具有低旁瓣模糊函数的搜索与跟踪波形，并且满足通信需求。