科研学术

2026年IEEE国际机电一体化与自动化会议（ICMA 2026）于2026年8月2日至5日在中国长春举行。在此次会议中，电子科技大学自动化工程学院博士研究生侯美江报告了其最新研究成果《A Joint Underwater Target Localization and Recognition System Based on Bionic Active Electrosensing and Deep Learning》。

在水下目标探测领域，传统光学方法受水体浊度影响严重，有效探测距离不足2米且易受后向散射干扰；声学方法虽可实现远程探测，但分辨率有限，难以呈现目标纹理细节与材质属性。针对上述难题，侯美江系统阐述了团队在仿生主动电感知与深度学习融合探测方面的最新进展。

受弱电鱼主动电定位机制启发，侯美江在报告中重点介绍了一种将仿生主动电感知与深度学习相结合的水下目标联合定位与识别系统。该系统采用偶极子式发射阵列建立准静态电场，并利用33个电极构成的二维接收阵列获取目标引起的电压信号。研究团队将电压幅值曲线视为类图像信号，针对24类目标在受控三维空间中采集了大规模数据集。在此基础上，采用二维卷积神经网络进行端到端特征学习，并行训练位置/尺寸回归模型与材质/形状分类模型，模拟生物自适应学习过程。

侯美江的研究证明，所提出的系统在受控环境下表现出良好的鲁棒性：三维定位平均绝对误差分别为x方向3.823 cm、y方向2.878 cm、z方向2.953 cm；长度预测平均绝对误差为0.321 cm；材质与形状识别准确率分别达到83.8%和85.6%。报告还展示了基于LabVIEW-Python架构搭建的实时监测系统及其在实际场景中的验证成果，系统证明了该方案在多参数水下目标探测中的有效性与实用性。报告结束后，参会师生踊跃发言，与侯美江就电极阵列优化设计、CNN多任务学习框架以及水下环境适应性等关键技术问题展开了深入交流与探讨。

侯美江是电子科技大学自动化工程学院仪器科学与技术专业2022级博士生，导师为彭杰钢。博士期间主要研究基于主动电场的水下目标探测，硕士期间主要研究光纤传感。以第一作者身份发表在Defence Technology，Scientific Reports，Optics Express等期刊发表多篇学术论文。