检索结果-内蒙古大学图书馆

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2021年第11期54卷 1187-1193页

作者：周高磊毛陆虹谢生宋瑞良魏恒天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 天津大学微电子学院天津300072 中国电子科技集团第五十四研究所石家庄050050

设计了一款传输速率为25 Gb/s的高输出摆幅CMOS光接收机模拟前端电路.该模拟前端电路包含跨阻放大器、限幅放大器、输出缓冲器以及单端转差分和直流偏移消除模块.其中,跨阻放大器设计中采用反馈增强技术降低输入阻抗,同时应用电感峰化... 详细信息

设计了一款传输速率为25 Gb/s的高输出摆幅CMOS光接收机模拟前端电路.该模拟前端电路包含跨阻放大器、限幅放大器、输出缓冲器以及单端转差分和直流偏移消除模块.其中,跨阻放大器设计中采用反馈增强技术降低输入阻抗,同时应用电感峰化技术消除输入端大电容的影响,从而降低了输入端极点的频率,提升了跨阻放大器的带宽.三级互补型有源反馈限幅放大器在使用有源反馈技术扩展带宽的同时,利用互补型有源反馈结构极点分裂的特性,消除了多级级联引起峰化增益,从而获得更加平坦的幅频增益.相比于交错有源反馈限幅放大器其结构更为简单,信号线之间的串扰明显减小.而单端转差分电路使得该模拟前端电路输出信号呈现全差分特性,提升了低供电电压CMOS工艺电路的输出摆幅.单端转差分电路可以同时实现直流偏移消除功能,节省了芯片的面积,提升电路集成度.该高速光接收机模拟前端电路基于SMIC 55 nm CMOS工艺设计与仿真,版图面积为830μm×850μm.仿真结果表明:该光接收机模拟前端电路在输入端等效电容为150 fF的条件下,-3 dB带宽为24.3 GHz,跨阻增益为77.4 dBΩ,在此传输带宽内输入、输出反馈系数s11、s22均小于-10 dB;供电电压为1.2 V的情况下,差分输出电压摆幅可达400 mV;数据传输速率为25 Gb/s时,该接收机模拟前端电路功耗为57.6 mW.

关键词： CMOS 光接收机反馈增强电感峰化有源反馈

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基于深度学习的运动想象脑电解码研究

基于深度学习的运动想象脑电解码研究

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作者：刘泽伟河北大学

学位级别：硕士

脑机接口技术超越于传统的人机交互方式,在设备与人脑之间建立起不依赖于常规脑信息通路的独特连接,无论是在信息传输的实效性、传输内容的丰富性还是适应范围的广泛性,都展现出前所未有的潜力与优势,引得无数科研工作者投身到相关领域... 详细信息

脑机接口技术超越于传统的人机交互方式,在设备与人脑之间建立起不依赖于常规脑信息通路的独特连接,无论是在信息传输的实效性、传输内容的丰富性还是适应范围的广泛性,都展现出前所未有的潜力与优势,引得无数科研工作者投身到相关领域的研究工作中。而运动想象脑电,得益于其非侵入式的采集方式、易于诱发的特性以及广泛深厚的研究基础,已成为脑机接口技术的数据载体最具优势的选项之一。然而运动想象脑电领域,目前仍存在高质量数据集较少、分类模型跨受试与跨数据集的泛化能力差、模型算法的实时性需进一步提升等问题。为此,本文围绕获取更高质量的脑电数据与设计更高性能的分类模型展开研究,旨在提升以运动想象脑电为基础的脑机接口的工作性能,主要工作内容可以总结为以下几个方面。 (1)采集范式方面,本文首先对脑电产生机理、范式设计等方面已存在的研究进行综述,并在此基础上提出了一种新的基于反馈增强的运动想象脑电采集范式。首先,通过设置一个已进行基础训练的模型,用于迁移学习,该模型利用受试者执行任务时产生的小批量脑电数据进行迁移学习。其次,根据受试任务执行时所产生的脑电数据进行信号质量的判断,并将结果反馈给受试,帮助受试者调整想象方式或任务执行方式,以获得更高质量的脑电数据。经过验证,添加反馈机制的采集范式能够显著改善受试者的脑电数据质量,获得更好的分类性能。在参与实验的受试者中,反馈机制带来了2.7%至5.6%的分类精度提升。 (2)数据增强方面,本文分析并结合运动想象脑电数据特征,提出了一种基于生成对抗网络的脑电数据增强技术。针对脑电数据复杂度高、难以从随机噪声中生成的问题,本文对原始数据进行三维变换并掩码遮蔽,从而强迫生成器还原真实脑电数据的特征分布,以此训练生成器生成模拟数据的能力。其次,在编码器-解码器架构基础上加入跳连接的机制,使生成器同时学习脑电数据中的低级与高级特征。最后,通过生成器与判别器的协同训练,实现模拟脑电数据的生成过程。扩充的数据集较好的拟合了原始脑电数据的时频域特征,并提升了分类模型的性能和泛化能力。在对比实验中,基于生成对抗网络的数据增强技术为所参考的模型带来了平均0.4%的准确率提升。同时实验中发现,基于生成对抗网络的数据增强,在生成运动想象脑电特征的同时,也为数据中添加了部分无用信息,这部分信息对于结构相对简单的模型影响较小,而模型结构复杂的模型因过强的学习能力,会过度关注无关信息从而造成过拟合现象。 (3)分类模型方面,本文提出了一种基于深度卷积Transformer融合的脑电分类模型架构DCTrans,将深度卷积神经网络对于多频段多通道的局部特征提取能力,与Transformer对于特征间长程相关性的分析能力相结合,在降低计算量和模型复杂度的同时,提升了模型对运动想象脑电数据的分类能力。进行了一系列的实验进行模型验证,对比实验中DCTrans在多个数据集上均优于参考的先进模型,在绝大多受试中获得最高的分类性能,消融实验与参数敏感性实验均证明了模型结构与参数设置的完整性。 (4)在线实验方面,本文提出了一个端到端的脑控无人机在线系统,将实验范式、数据采集、数据处理、模型训练、无人机控制等模块进行结合,实现了受试从脑电到设备控制的端到端系统,减少了离线多次实验造成的误差因素,为在实际场景中应用脑机接口及其他如人机交互、智能辅助、康复医疗等领域技术提供参考和借鉴。综上所述,本文围绕脑机接口系统的实现,提出了采集更高质量数据的实验范式,搭建了用于数据增强的生成对抗网络,构建了精简高效的分类模型,并将工作整合为采集与控制一体化的在线控制系统。

关键词：脑机接口运动想象反馈增强数据增强 Transformer

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基于NCAE和ELM的交通流量预测的增强集成模型的研究

基于NCAE和ELM的交通流量预测的增强集成模型的研究

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作者：祁欣学新疆大学

学位级别：硕士

交通流量预测是根据某一条或多条路段的过去和当前的交通状况,对未来的交通流量进行预测的过程。准确及时的车流量预测技术是智能交通系统（Intelligent transportation system,ITS）成功部署的关键。智慧交通的实现,不仅可以使出行者... 详细信息

交通流量预测是根据某一条或多条路段的过去和当前的交通状况,对未来的交通流量进行预测的过程。准确及时的车流量预测技术是智能交通系统（Intelligent transportation system,ITS）成功部署的关键。智慧交通的实现,不仅可以使出行者合理规划路线,减少出行时间;而且可以使得交通管理部门全面了解城市道路利用率等情况,锁定易发生拥堵及交通事故的路段,及时预疏散调节流量。有效缓解城市道路拥堵,以及汽车尾气排放造成的空气污染、资源浪费等问题。近年来,交通流量预测的热点技术多集中在机器学习领域,各种各样的预测算法也层出不穷,预测精度有了很大的提高。但根据不同路段交通流固有的动态性和随机性,如何构建一个准确性高、泛化能力强、可根据不同路段自动生成交通流量预测模型的通用框架,是一个非常具有挑战性的课题。在本文中,提出了一个新颖的预测模型架构,基于非负约束稀疏自编码器和极限学习机的集成预测模型NCAE-ELM-EA。1.该模型首先根据预测所需的一系列时滞lag,将原始数据序列划分成对应于不同lag值的样本。使用同一类lag值样本训练的网络,则称为同属于一个lag池的网络。在每个lag池中,以非负约束稀疏自动编码器NCAE的不同结构参数为设计因子,利用田口方法设计获得了一组多样的NCAE网络,这些网络通过贪婪无监督算法逐层提取稳健的车流量特征。2.在每个lag池中,针对不同路段的车流量数据,各异的NCAE网络捕获不同层次的车流量特征,将特征用作NCAE后连接的回归层的输入,得到不同的预测性能。用田口方法的分析手段确定每个lag池中最佳的NCAE结构,这里最佳的结构包含两个,一个是单个NCAE,一个是堆栈了两个NCAE的结构。3.将两种NCAE结构的隐层输出作为极限学习机ELM的输入,用遗传算法搜索适合于各种特征输入的极限学习机的最佳隐节点数。得到一层NCAE连接ELM或两层NCAE连接ELM的预测网络,将其作为每个lag池的基学习器组。4.利用自适应增强集成算法,选取不同lag池中的预测网络进行集成,自动生成适合于各个路段的、基学习器规模可伸缩的一种通用的集成优化的预测模型。本模型可以灵活应用于各种车流量预测场景,取得准确性更高更鲁棒的预测结果。

关键词：车流量预测非负约束稀疏自编码器极限学习机集成学习反馈增强

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基于深度学习的车型识别

基于深度学习的车型识别

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作者：应晨露中国科学技术大学

学位级别：硕士

车型识别(Vehicle Type Recognition,VTR)是让计算机根据机动车型号对机动车分类的技术,在许多实际应用中占据着最基础的一环,例如智能交通、监控追踪和无人驾驶等。根据分类的粒度,车型识别可分为基于整体外观的粗粒度车型识别和基于... 详细信息

车型识别(Vehicle Type Recognition,VTR)是让计算机根据机动车型号对机动车分类的技术,在许多实际应用中占据着最基础的一环,例如智能交通、监控追踪和无人驾驶等。根据分类的粒度,车型识别可分为基于整体外观的粗粒度车型识别和基于局部细节的细粒度车型识别,它们一般独立应用于不同的场景中。车型识别已经有了二十多年的研究历史,然而无论对于粗粒度车型识别还是细粒度车型识别来说,任意拍摄视角下的识别准确率仍不令人满意。同一辆机动车在不同的视角下有不同的平面外观,这些外观的差异性很大,提升了车型识别的难度。在粗粒度层面,多视角问题一直未得到深入研究;在细粒度层面,已有研究虽然考虑了多视角因素的影响,但是车型识别的准确率不高。基于已有研究的不足,本文总结了两个关于车型识别的工作重点:1.在粗粒度车型识别中解决多视角因素的影响;2.提升细粒度车型识别的准确率。围绕上述两个重点,本文开展了以下工作:1.创建粗粒度的多视角车型识别(Multi-View Vehicle Type Recognition,MVVTR)数据集。已有的粗粒度车型识别数据集都是为基于特征提取或几何估计的方法服务的。这些方法都只考虑了有限视角下的情况,因而无法在这些数据集上研究拍摄视角对车型识别的影响,只能创建新的车型数据集。利用网络爬虫技术,我们从互联网上搜集了七种车型的多视角照片。这些照片的拍摄视角既有正面和背面,也有侧面和斜侧面。2.设计反馈增强的多分支卷积神经网络(Feedback-enhanced Multi-branch Convolutional Neural Network,FM-CNN)。本文首先针对车型识别问题训练或微调了已有的神经网络,结果性能很差,神经网络无法学到有用的特征。考虑到诸如SIFT和HOG等传统图像描述子中将多尺度特征整合的方法,本文对已有神经网络做出改进,将卷积部分扩展成多个分支,分别接受不同尺度的输入。为了减轻在训练过程中不同分支之间的相互干扰,本文又为每一个卷积分支增加了一个局部分类模块,增强每一个分支从分类结果得到的反馈。3.微调FM-CNN的高层卷积层,避免过拟合。本文使用的粗粒度和细粒度车型识别数据集都是小数据集。从训练或微调已有神经网络的结果推断,用这些小数据集训练或微调FM-CNN里的所有参数会造成过拟合。考虑到卷积神经网络里面不同卷积层学习到的特征跟人脑视觉神经元响应的特征具有相似的语义层次性,本文假设神经网络浅层卷积层学习到的低语义特征对于不同的任务具有普适性,而高层卷积层学习到的高语义特征才具有任务特异性。所以,本文让FM-CNN复用已有神经网络的权重作为初始化,只微调高层卷积层和全连接层的权重,减少需要更新的参数量,降低过拟合的风险。通过上述三点工作,本文的FM-CNN在粗粒度和细粒度车型识别上都超过了已有方法:在粗粒度车型识别上达到了 94.9%Top-1准确率;在细粒度车型识别上达到了 91.0%Top-1和97.8%Top-5准确率。

关键词：车型识别多视角反馈增强多分支卷积神经网络

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基于WEB信息的特定类型物联网终端识别方法

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通信技术 2017年第5期50卷 1003-1009页

作者：任春林谷雨崔杰刘松朱红松孙利民中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院信息工程研究所物联网信息安全技术北京市重点实验室北京100093 北京信息科技大学计算机学院北京100101 中国通用技术研究院北京100029

通过协议特征对联网终端进行远程的类型推断、厂商与型号的有效识别,是实现网络安全测评的重要基础。以识别和推断联网设备的类型为目标,基于物联网终端WEB管理页面,利用信息增益模型提取特定类型终端的特征,提出正样本反馈增强的PU学... 详细信息

通过协议特征对联网终端进行远程的类型推断、厂商与型号的有效识别,是实现网络安全测评的重要基础。以识别和推断联网设备的类型为目标,基于物联网终端WEB管理页面,利用信息增益模型提取特定类型终端的特征,提出正样本反馈增强的PU学习方法(FE-PU),进而形成从网络空间的海量设备中过滤特定类型物联网终端的一般方法。通过对100万网络空间联网终端的WEB管理页面中抽取视频监控设备的实验,表明该方法较直接采用PU学习方法的准确率和召回率都有大幅提升,较人工方法召回率也提升超过10%,且能够有效发现小品牌终端设备。

关键词：设备类型识别机器学习 PU学习反馈增强

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可穿戴虚拟现实运动头盔及可穿戴虚拟动作游戏系统

可穿戴虚拟现实运动头盔及可穿戴虚拟动作游戏系统

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作者：任有恒 215311 江苏省苏州市昆山市巴城镇学院路88号

本实用新型公开了一种可穿戴虚拟现实运动头盔及可穿戴虚拟动作游戏系统，本实用新型的头盔包括三维立体图像显示屏、声音播放器、传感单元、震动部件、安装运行有三维虚拟游戏的处理控制单元以及数据收发单元，可以产生封闭的虚拟仿真... 详细信息

标准号: CN204745623U

本实用新型公开了一种可穿戴虚拟现实运动头盔及可穿戴虚拟动作游戏系统，本实用新型的头盔包括三维立体图像显示屏、声音播放器、传感单元、震动部件、安装运行有三维虚拟游戏的处理控制单元以及数据收发单元，可以产生封闭的虚拟仿真视听效果，并可通过头部的转动及方向变化改变游戏场景视角，该头盔可以结合游戏枪械、游戏手柄、运动背心、游戏手套、跑步机和/或运动鞋等辅助终端，使模拟射击、模拟驾驶、模拟户外真人CS等虚拟游戏的人机互动和网络竞技实现得更加简易，还可以通过头盔与辅助终端之间以及与网络的实时双向信息交互，通过震动反馈增强逼真感，例如在射击比赛中还可以如真实般的感受到被击中的震动感觉，实现5D的互动感受。

关键词：头盔辅助终端可穿戴游戏处理控制单元三维立体图像数据收发单元双向信息交互虚拟现实运动震动声音播放器安装运行传感单元反馈增强方向变化模拟驾驶模拟射击人机互动三维虚拟射击比赛视听效果虚拟动作虚拟仿真虚拟游戏游戏场景游戏手柄游戏系统运动背心震动部件跑步机真人CS 实用运动鞋手套互动枪械一种显示屏转动逼真户外简易网络视角竞技封闭真实改变公开产生结合

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LTE-A增强技术的研究和性能分析

LTE-A增强技术的研究和性能分析

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作者：张映霓北京邮电大学

学位级别：硕士

现今,人们对通信速率的提升、数据业务的扩展等需求更加迫切和强烈。以3GPP LTE/LTE-Advanced (LTE-A)为代表的国际标准化组织正积极推动第四代移动通信(4G)系统的标准化进展。其中,多输入多输出(MIMO)、协作多点传输(CoMP)、新载波类型... 详细信息

现今,人们对通信速率的提升、数据业务的扩展等需求更加迫切和强烈。以3GPP LTE/LTE-Advanced (LTE-A)为代表的国际标准化组织正积极推动第四代移动通信(4G)系统的标准化进展。其中,多输入多输出(MIMO)、协作多点传输(CoMP)、新载波类型(NCT)等技术被接纳为IMT-Advanced的多个关键增强技术。作者以企业合作、国际合作项目为支撑；紧跟标准化进展；结合LTE基础理论知识完成了对于以上LTE-A新技术的增强研究并仿真证明其性能。本论文重点研究和仿真分析三个方面的内容： 1)多天线多用户反馈调度增强,设计下行多用户多天线的反馈增强模式,利用上行的反馈信息,包括PMI(预编码矩阵指示),CQI(信道质量指示)等反馈信息作为基站对下行调度的依据,通过数量级和系统级仿真证明增强反馈带来的性能提升效果； 2)多天线协作传输反馈增强,作者设计一种增强型的反馈机制,可以反映出在CoMP情况下的信道情况(例如利用聚合型的CQI反馈来表示在CoMP情况下的信道质量)并对该方案的系统级性能增益进行了仿真分析； 3)一种异构网络下结合用户的业务类型和信道质量共同决定新载波类型和分配的方案,作者介绍方案内容并提出下一步改进计划。以上研究点通过对一些反馈、调度、资源分配等机制的改进,提升了用户平均吞吐量,尤其是边缘用户的性能；另一方面,通过在异构网络情况下引入NCT的应用,很好的提升了全网资源的合理分配,提升了用户的服务感知,同时也最大限度的节约了下行资源。

关键词：多输入多输出协作多点传输反馈增强新载波

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