检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程与电子技术 2025年

作者：宋传龙张倩武何健周文骏王辉孔巍巍田文波上海大学通信与信息工程学院上海航天电子通讯设备研究所上海市天基异构网络协同计算重点实验室

低轨卫星网络作为空间通信网络的重要组成部分，能够有效弥补地面通信网络在边缘计算方面存在的地面基站覆盖面较低、易受自然灾害影响等问题。因此，本文基于地面边缘计算场景，引入低轨卫星网络，构建了星地协同网络边缘计算场景，并... 详细信息

低轨卫星网络作为空间通信网络的重要组成部分，能够有效弥补地面通信网络在边缘计算方面存在的地面基站覆盖面较低、易受自然灾害影响等问题。因此，本文基于地面边缘计算场景，引入低轨卫星网络，构建了星地协同网络边缘计算场景，并对边缘计算中的关键技术任务卸载进行了研究。鉴于星地网络中通信距离较长、星上资源有限以及各节点相对位置变化迅速等因素可能导致的系统时延和能耗增加问题，本文以最小化系统时延和能耗为目标，将其建模为一个马尔可夫博弈过程。提出了一种针对星地协同网络边缘计算场景的基于多智能体深度确定性策略梯度的强化学习算法，通过集中式训练和分布式执行来降低系统综合开销。最后，将该算法与其他算法进行比较，结果表明，相较于任务本地处理、深度确定性策略梯度算法和双延迟深度确定性策略梯度算法，该算法使系统综合开销平均降低了37.25%、9.420%和6.756%，同时具备更好的稳定性和收敛性。

关键词：星地协同网络边缘计算深度强化学习任务卸载决策

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基于MA-DETR的SAR图像飞机目标检测

引用

光学精密工程 2024年第18期32卷 2814-2822页

作者：周文骏黄硕张宁宋传龙赵宇轩段一帆徐国庆上海大学通信与信息工程学院上海200444 上海航天电子通讯设备研究所上海市天基异构网络协同计算重点实验室上海201112

SAR图像目标检测近年来一直是研究热点,但其成像不清晰的特点也导致DETR网络模型无法很好地提取其潜在特征,同时DETR网络也存在训练周期长、收敛慢的问题。为此设计了一种基于多标签分配的DETR网络(Multi-label Assignment DETR,MA-DETR... 详细信息

SAR图像目标检测近年来一直是研究热点,但其成像不清晰的特点也导致DETR网络模型无法很好地提取其潜在特征,同时DETR网络也存在训练周期长、收敛慢的问题。为此设计了一种基于多标签分配的DETR网络(Multi-label Assignment DETR,MA-DETR)用于SAR图像飞机目标检测任务。本文利用添加大尺度抖动(Large Scale Jittering,LSJ)的数据增强模块增强网络训练效果,然后设计了一种多标签分配监督模块处理从编码器输出的数据,其中多个监督辅助头提取潜在特征并输入到解码器改善DETR网络一对一标签分配方式的不足之处。最后还设计了一种匹配增强模块加入解码器中,缓解由匈牙利匹配算法带来的匹配离散性,提高网络训练损失收敛速度。实验结果表明:在SAR AIRcraft数据集上,相较于原方法,本文方法使AP0.5和AP0.75精度分别提高了7.9%和7.4%,同时基于相同的训练网络,其损失收敛速度有3.3倍的提升。新的网络结构有效提高SAR图像目标检测精度,并且减少了DETR网络训练周期。

关键词：目标检测 SAR图像 DETR网络注意力机制

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