检索结果-内蒙古大学图书馆

雷达学报(中英文) 2025年第2期14卷 470-485页

作者：李浩情余点潘常春郁文贤李东瀛上海交通大学电子信息与电气工程学院北斗导航与位置服务上海市重点实验室上海200240 上海交通大学巴黎卓越工程师学院上海200240

现代雷达的探测、跟踪、识别等任务场景越来越复杂。任务类型的多变性,雷达资源的稀缺性和任务执行时间窗口的严格要求,使得雷达任务调度成为一类强NP-Hard问题。然而,现有的调度算法在处理涉及复杂逻辑约束的多雷达协同调度问题时适应... 详细信息

现代雷达的探测、跟踪、识别等任务场景越来越复杂。任务类型的多变性,雷达资源的稀缺性和任务执行时间窗口的严格要求,使得雷达任务调度成为一类强NP-Hard问题。然而,现有的调度算法在处理涉及复杂逻辑约束的多雷达协同调度问题时适应性不足,效率不高。因此,基于人工智能(AI)的调度算法正在成为研究热点,但是AI调度算法的效率与其对问题特征的提取是否全面密切相关。如何能快速、全面地提取多雷达协同任务调度问题的共性特征,是提升这类AI调度算法效率的关键。因此,该文提出了基于模型知识融合的图神经网络(MKEGNN)调度算法。该算法首先将雷达任务协同调度问题建模为异构网络图模型,利用模型知识来优化GNN算法训练过程。算法创新在于:通过低复杂度的计算手段,获取模型的关键知识,进而优化GNN模型。在特征提取阶段,引入随机酉矩阵变换,利用任务异构图的随机拉普拉斯矩阵谱特征作为全局特征来强化图神经网络对共性特征的提取能力,弱化特定问题的个性化特征;在参数化决策阶段,利用由问题的引导解和经验解构成的上/下界结构知识从原理上减少决策空间大小,引导网络快速优化,加速决策学习过程的收敛。最后,进行了大量数据仿真实验。结果表明,相比目前的算法,MKEGNN算法对于所有任务集在稳定性和精度方面都有所提升,调度成功率性能提升3%~10%,加权调度成功率提升5%~15%。尤其当处理多雷达协同关系复杂的任务集时,任务调度成功率提升4%以上,算法稳定性和鲁棒性显著增强。

关键词：雷达任务调度图神经网络强化学习模型知识拉普拉斯矩阵随机矩阵

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融合视惯RTK的非接触高精度点位测量方法

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中国惯性技术学报 2024年第7期32卷 663-670,680页

作者：裴凌邓怡琳李涛刘国庆计洁王超上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240 浙江工业大学信息工程学院杭州310023 上海华测导航技术股份有限公司上海201706

为解决信号受遮挡或物理不可达区域的高精度点位测量问题,提出了一种融合视惯和实时差分定位(RTK)信息的非接触高精度点位测量方法。首先,利用由RTK测定的相机位置信息,在增量式重建中将相机位姿和特征点空间位置配准到全球地理坐标系下... 详细信息

为解决信号受遮挡或物理不可达区域的高精度点位测量问题,提出了一种融合视惯和实时差分定位(RTK)信息的非接触高精度点位测量方法。首先,利用由RTK测定的相机位置信息,在增量式重建中将相机位姿和特征点空间位置配准到全球地理坐标系下;其次,在全局优化中引入视觉重投影误差、RTK测定的相机位置、惯性测量单元测定的相机姿态作为约束,以提升特征点空间位置的测量精度;最后,将图像中的特征点坐标从像平面坐标系映射到全球地理坐标系下,实现对场景中特征点位坐标的非接触性测量。与OpenMVG的对比实验表明:所提方法在3m和5m距离处的非接触性点位测量精度分别提高了87.25%和75.88%,验证了其在非接触性点位测量问题上的高精度。

关键词：点位测量视觉/IMU/RTK 光束平差法增量式运动恢复结构算法

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大场景光学运动捕捉系统标定方法研究

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光子学报 2023年第11期52卷 215-229页

作者：罗豪龙李建胜邹丹平杨子迪李广云战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院郑州450001 上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240

为解决大场景下光学运动捕捉系统精度检测困难的问题,提出利用全站仪标定大场景下光学运动捕捉系统定位精度的方法。首先在光学运动捕捉系统的四个分区域均匀选取若干公共点,其次利用同尺寸同心靶球解决全站仪和光学运动捕捉系统测量点... 详细信息

为解决大场景下光学运动捕捉系统精度检测困难的问题,提出利用全站仪标定大场景下光学运动捕捉系统定位精度的方法。首先在光学运动捕捉系统的四个分区域均匀选取若干公共点,其次利用同尺寸同心靶球解决全站仪和光学运动捕捉系统测量点不一致的问题,之后通过全站仪和光学运动捕捉系统分别测量得到公共点的真实值和测量值,基于罗德里格矩阵的抗差最小二乘迭代方法计算全站仪坐标系到光学运动捕捉系统坐标系的位姿变换矩阵,最后坐标系统一并计算光学运动捕捉系统在分区域和整体区域下的定位精度。同时,基于该方法实现了度量运动捕捉系统和Vicon运动捕捉系统的外参标定。实验结果表明:光学运动捕捉系统在四个分区域的定位精度分别为2.385 mm、0.877 mm、1.787 mm、2.890 mm,整体区域下光学运动捕捉系统的定位精度为8.126 mm。说明大场景下光学运动捕捉系统的定位精度明显降低,验证了利用全站仪进行光学运动捕捉系统标定和运动捕捉系统外参标定的可行性和有效性。

关键词：光学运动捕捉系统全站仪公共点罗德里格矩阵抗差最小二乘

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基于多尺度特征融合提取的调制样式识别算法

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信号处理 2025年第3期41卷 494-503页

作者：杨嘉豪张东坡何劲上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240 中国电子科技集团公司第36研究所浙江嘉兴314033

调制样式识别技术是通信信号侦查的重要组成部分,是对未知通信信号进行分类识别、信息提取的重要前提。现有的基于深度学习调制样式识别方法在低信噪比情况下特征提取能力较差,针对这一问题,本文提出了一个基于多尺度特征融合提取的信... 详细信息

调制样式识别技术是通信信号侦查的重要组成部分,是对未知通信信号进行分类识别、信息提取的重要前提。现有的基于深度学习调制样式识别方法在低信噪比情况下特征提取能力较差,针对这一问题,本文提出了一个基于多尺度特征融合提取的信号调制样式识别算法。算法利用由多个不同大小的卷积核构成的多尺度卷积模块提取信号的多尺度特征,并通过卷积层融合特征,提取出信号调制样式信息的关键特征,随后通过由多头自注意力机制构成的全局特征提取模块提取信号的全局特征,并通过平均池化层和全连接层实现调制样式分类。为了优化网络参数与运算复杂度,本文提出利用组卷积方式代替普通卷积简化模型。实验结果表明,在RadioML2016.10a数据集上,所提方法可以准确识别各个调制类型,在高信噪比下大部分调制类型的识别准确率高于95%;相较于现有的神经网络识别方法,所提方法的识别率提升了1.47%~7.26%,且在较低信噪比下(-6 dB~0 dB)识别率提升了4.73%~9.09%,体现出更好的抗噪性能;与利用普通卷积方式构建网络相比,采用组卷积方式可以在识别性能相差不大的情况下将网络参数量及运算量分别减小38.9%和54.9%。同时设计了消融实验验证所提算法各个模块对识别性能的提升。实验结果验证了所提算法在分类精度和抗噪性能方面的有效性。

关键词：调制样式识别卷积神经网络多头注意力机制组卷积

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基于改进YOLOv8的轻量化无人机图像目标检测算法

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计算机工程 2024年

作者：唐克魏飞鸣李东瀛郁文贤上海交通大学电子信息与电气工程学院北斗导航与位置服务上海市重点实验室

针对无人机图像中小目标实例多、目标间存在遮挡所导致的漏检、误检等现象，提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化无人机图像小目标检测算法。在颈部引入三特征编码器、尺度序列特征融合模块，增强了网络对不同尺度特征的提取能力；同时，... 详细信息

针对无人机图像中小目标实例多、目标间存在遮挡所导致的漏检、误检等现象，提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化无人机图像小目标检测算法。在颈部引入三特征编码器、尺度序列特征融合模块，增强了网络对不同尺度特征的提取能力；同时，设计了小目标检测层，并与改进的颈部特征提取网络进行融合，在头部引入一个额外的检测头，减小小目标特征的损失，增强网络对小目标的识别能力；此外，针对CIoU的缺陷，结合Wise-IoU、inner-IoU和MPDIoU，提出了一种回归损失算法Wise-inner-MPDIoU；最后，为了实现算法在移动端和嵌入式场景下的轻量化应用需求，进行了基于幅度的层自适应稀疏化剪枝，在保证模型精度的同时，进一步压缩了模型的大小。实验结果表明，改进后的模型相比于原YOLOv8s模型，在mAP50提高6.8%的同时，参数量下降76.1%，计算量下降17.1%，模型大小降低73.5%，达到了优秀的提升模型检测精度及轻量化效果，具有很强的实用意义。

关键词： YOLOv8 无人机小目标检测特征融合模型剪枝

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多源融合定位算法综述

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2022年第6期14卷 635-648页

作者：裴凌李涛花彤郁文贤上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240

随着机器人、无人车等自主导航系统的大量涌现,定位导航技术在最近20年得到迅猛发展,用户对新一代的定位导航技术提出了新的要求,即在任意环境、任意时刻、任意平台都能具备可靠的定位导航能力.多源融合定位算法是实现该目标的唯一有效... 详细信息

随着机器人、无人车等自主导航系统的大量涌现,定位导航技术在最近20年得到迅猛发展,用户对新一代的定位导航技术提出了新的要求,即在任意环境、任意时刻、任意平台都能具备可靠的定位导航能力.多源融合定位算法是实现该目标的唯一有效途径.本文从传感器观测模型、环境场景模型、载体运动行为模型出发,综述了卫星导航、惯性导航、视觉传感器、激光雷达单一传感器的定位方法,分析了定位导航运行的环境场景对多源融合定位的影响,以及载体运动行为对定位的影响.最后,从融合框架层面将多源融合定位算法分为优化和滤波两大类进行深入分析.

关键词：多源融合定位导航同步定位与建图

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电力设备多源异构数据空间合成与立体展示方法

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高电压技术 2022年第1期48卷 66-74页

作者：姜骞刘亚东严英杰裴凌杨胜亚江秀臣上海交通大学电气工程系上海200240 上海交通大学北斗导航与位置服务重点实验室上海200240 国网安徽芜湖供电公司芜湖241000

针对当前电力设备的海量状态监测多源异构数据无法自动化合成与立体展示的问题,提出了全自动化的电力设备多源异构数据空间合成与立体展示方法。首先利用单目可见光三维重建方法从电力设备可见光图像中恢复设备空间信息以及精细三维网... 详细信息

针对当前电力设备的海量状态监测多源异构数据无法自动化合成与立体展示的问题,提出了全自动化的电力设备多源异构数据空间合成与立体展示方法。首先利用单目可见光三维重建方法从电力设备可见光图像中恢复设备空间信息以及精细三维网格模型;再使用同源、异源图像配准方法分别建立同源、异源状态数据之间的空间关联关系,并使用提出的数据决策方法建立状态数据间一对一的匹配关系;紧接着以三维网格模型为基础,赋予该模型已配准的多源异构数据可视化纹理,完成设备状态数据的空间合成与立体展示;最后对输变电设备状态数据进行空间合成与立体展示试验,试验结果验证了该方法的适用性和有效性。

关键词：电力设备多源异构数据数据可视化三维重建图像配准

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异步感知信息的自主神经隐式事件帧生成方法

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导航与控制 2024年第4期23卷 54-60页

作者：韦李涛熊超然项艳上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240

在事件相机事件帧的生成方式上,传统的固定时间间隔方法和固定事件数量方法产生的事件帧均会出现图像纹理过于稀疏和图像模糊的现象,导致基于这两种种方式生成的事件帧执行的视觉任务效果降低。针对上述问题,提出了一种异步感知信息的... 详细信息

在事件相机事件帧的生成方式上,传统的固定时间间隔方法和固定事件数量方法产生的事件帧均会出现图像纹理过于稀疏和图像模糊的现象,导致基于这两种种方式生成的事件帧执行的视觉任务效果降低。针对上述问题,提出了一种异步感知信息的自主神经隐式事件帧生成方法,能够根据累计事件数据的信息量生成事件帧。首先,设计了基于残差网络的图像质量判别网络,用于异步感知事件时隐式判别事件帧所包含的语义信息量;然后,将基于质量判别网络定义的事件帧嵌入到语义分割任务中,在保证分割精度的情况下,降低了基于事件相机任务的信息获取延迟;最后,将提出的方法在公开数据集DSEC上进行了验证,相比传统方法,该事件帧生成方法在保持语义分割精度的生成每一帧事件帧的信息获取延迟降低了30 ms。

关键词：异步感知事件相机计算机视觉事件帧语义分割信息获取延迟

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复杂场景下基于无人平台的视觉/惯性/超宽带数据集

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测绘通报 2024年第9期 87-95页

作者：罗豪龙杨子迪李雪强邹丹平李建胜李广云信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240 61618部队北京100080

基于多源传感器融合的导航和SLAM技术是当前发展的主流方向,其在复杂场景下的研究和应用日益受到广泛关注。然而,面向复杂场景下的多源传感器数据集相对较少,特别是包含超宽带(UWB)传感器的数据集更是稀缺。为了方便用户在复杂场景下进... 详细信息

基于多源传感器融合的导航和SLAM技术是当前发展的主流方向,其在复杂场景下的研究和应用日益受到广泛关注。然而,面向复杂场景下的多源传感器数据集相对较少,特别是包含超宽带(UWB)传感器的数据集更是稀缺。为了方便用户在复杂场景下进行多源传感器融合算法的测试验证,深入挖掘多源传感器融合和SLAM技术的不足、潜在发展方向,本文首先依托无人车和无人机平台,在动态场景、非视距场景、大尺度场景等7种复杂场景下实现了视觉/惯性/超宽带的数据集采集;然后,通过高精度的光学运动捕捉系统为数据集提供实时的六自由度真实位置和姿态;最后,利用当前先进的VINS-MONO、VINS-FUSION、VIR-SLAM和ORB-SLAM34种开源算法,对所有场景序列进行了试验验证和分析。试验结果表明,所有场景序列的数据均有效可用。

关键词：多源传感器融合数据集复杂场景超宽带无人平台

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基于改进YOLOv5的半监督车辆检测算法

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计算机工程 2025年第3期51卷 300-309页

作者：高睿安国成邹丹平裴凌上海交通大学电子信息与电气工程学院北斗导航与位置服务上海市重点实验室上海200240 上海华讯网络系统有限公司行业数智事业部四川成都610074

目前,交通场景中的车辆检测存在目标尺度差异显著以及遮挡重叠严重等问题,且对大规模数据进行完全标注需要较高的成本。针对以上情况,提出一种基于改进YOLOv5的半监督车辆检测算法。引入SimOTA样本匹配方法,优化次优匹配现象,改善目标... 详细信息

目前,交通场景中的车辆检测存在目标尺度差异显著以及遮挡重叠严重等问题,且对大规模数据进行完全标注需要较高的成本。针对以上情况,提出一种基于改进YOLOv5的半监督车辆检测算法。引入SimOTA样本匹配方法,优化次优匹配现象,改善目标尺度形状变化导致的检测困难;提出一种新的空间金字塔池化网络SPPFA,通过引入LSKA,在增大感受野的同时实现空间和通道的自适应性,缓解大尺度目标和遮挡问题产生的影响;将CIoU替换为SIoU,优化回归损失函数。在此基础上,提出一种改进的半监督深度学习算法,通过优化损失函数设计,增强算法学习未标注样本中有益信息的能力,有效提高模型对车辆的检测精度。实验结果表明,改进后的算法在自制车辆数据集上mAP@0.5指标达到了58.2%,相较YOLOv5n基线模型提升了11.1百分点,且模型体积远小于主流目标检测算法,具有良好的工程应用前景。

关键词： YOLOv5 车辆检测样本匹配空间金字塔池化半监督学习

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