检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量技术 2025年第6期48卷 83-89页

作者：占佳城陈哲魏瑞凯陈国一河海大学信息科学与工程学院常州213000

声呐检测技术目前已被广泛应用于水下结构检测,受水下复杂环境影响,声呐图像通常存在分辨率低、噪声干扰严重、边缘细节模糊、纹理信息差等实质问题。针对这些问题,本文提出一种基于改进各向异性引导滤波和维纳滤波的融合去噪算法。算... 详细信息

声呐检测技术目前已被广泛应用于水下结构检测,受水下复杂环境影响,声呐图像通常存在分辨率低、噪声干扰严重、边缘细节模糊、纹理信息差等实质问题。针对这些问题,本文提出一种基于改进各向异性引导滤波和维纳滤波的融合去噪算法。算法首先在传统AnisGF上引入局部结构相似性指数作为权重因子,实现在去噪的同时保留更多的边缘结构信息;其次,利用贝叶斯优化方法确定维纳滤波的SSIM权重,最后融合AnisGF与维纳滤波方法对声呐图像进行联合去噪。实验结果表明,本文所提出的算法相比传统算法在均方误差、峰值信噪比和结构相似性指数上有9.5%、4%和10%的提升。

关键词：声呐图像图像去噪 AnisGF 维纳滤波

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STAR-RIS辅助URLLC-NOMA系统的联合波束成形设计

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 409-417页

作者：朱建月吴雨桐陈晓谢亚琴许尧张治中南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 东南大学网络空间安全学院南京211189 南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044

针对超可靠低时延通信(URLLC)场景,该文研究了融合透射与反射功能的智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)系统的传输设计。具体而言,该文联合设计了基站端的波束成形向量、RIS端的透射相移矩阵和反射相移矩阵,以在满足基站... 详细信息

针对超可靠低时延通信(URLLC)场景,该文研究了融合透射与反射功能的智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)系统的传输设计。具体而言,该文联合设计了基站端的波束成形向量、RIS端的透射相移矩阵和反射相移矩阵,以在满足基站总功率约束的条件下实现能耗最小化。为解决所提出的非凸问题,该文首先分析了有限块长传输下的用户速率函数特性,并据此将优化问题进行等价转换。随后,采用交替优化和半正定松弛(SDR)方法来解决联合波束设计问题。实验结果表明,与正交多址接入和传统RIS方案相比,所提出的方法在能耗性能上有显著提升。

关键词：智能反射面非正交多址接入技术波束成形设计

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FedRCD:一种基于分布提取与社区检测的聚类联邦学习算法

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计算机科学 2025年第3期52卷 188-196页

作者：王瑞聪边耐政吴英俊湖南大学信息科学与工程学院长沙410082

将客户端聚类并在簇内进行联邦学习是缓解传统联邦学习算法在非独立同分布(Non-IID)数据场景下表现不佳的一类有效方法。这类方法大多使用客户端本地模型的参数来表征数据特性,并利用参数间的“距离”来评估相似性,从而实现客户端的聚类... 详细信息

将客户端聚类并在簇内进行联邦学习是缓解传统联邦学习算法在非独立同分布(Non-IID)数据场景下表现不佳的一类有效方法。这类方法大多使用客户端本地模型的参数来表征数据特性,并利用参数间的“距离”来评估相似性,从而实现客户端的聚类,但由于神经网络神经元的置换不变性,聚类效果可能会不准确。此外,这类方法通常需要预设聚类数量,可能产生不合理的聚类,或者需要在算法迭代过程中进行聚类,这将带来过大的通信开销。在深入分析了现有方法的缺点之后,提出了一种新颖的联邦学习算法FedRCD。该算法结合了自编码器和K-Means算法,直接从客户端提取数据集的分布信息来描述其特性,从而降低了对模型参数的依赖;FedRCD还将客户端关系组织成图结构,并通过Louvain算法完成客户端聚类关系的构建,这个过程无需预设聚类数量,因此聚类结果更加合理。实验结果表明,FedRCD能更有效地挖掘客户端间的潜在聚类关系,在多种非独立同分布数据场景下,与其他联邦学习算法相比,显著提升了神经网络的训练效果。在CIFAR10数据集上,FedRCD的准确率比经典的FedAvg算法提高了37.08%,比最新发布的FeSEM算法也提高了1.89%,同时展现出更优秀的公平性表现。

关键词：联邦学习非独立同分布分布提取社区检测 Louvain算法

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6G超大规模MIMO信道测量与容量优化评估

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电波科学学报 2025年第1期40卷 89-95,123页

作者：郑一王承祥冯瑞黄杰东南大学信息科学与工程学院移动通信全国重点实验室南京211189 紫金山实验室南京211111

为了研究6G超大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,本文进行了5.3GHz频段的单用户和多用户超大规模MIMO信道测量实验,分析了超大规模MIMO单用户和多用户信道容量。在发送端配置单用户和多用户天线,接收端... 详细信息

为了研究6G超大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,本文进行了5.3GHz频段的单用户和多用户超大规模MIMO信道测量实验,分析了超大规模MIMO单用户和多用户信道容量。在发送端配置单用户和多用户天线,接收端配置128×8的超大规模MIMO天线阵列,进行城市环境上行链路的信道测量实验。通过系统校准和测量数据处理,得到真实的信道冲激响应。根据上下行链路互易性,通过上行链路的信道矩阵得到下行链路的信道矩阵。采用基于均方误差的最小化方法将信道容量优化问题转化为凸优化问题,通过优化预编码矩阵得到下行链路最大的信道容量。通过分析下行链路的单用户信道容量,发现视距环境的信道容量小于非视距环境下的信道容量;通过分析下行链路的多用户信道容量,发现当用户数从单用户增加到4用户时,信道容量也随之增加;此外,根据测量数据指导优化算法设计预编码矩阵,可以带来信道容量的提升。

关键词： 6G 超大规模MIMO 信道测量信道特性信道容量

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MDA-MIM:一种融合多尺度特征与双重注意力机制的雷达回波图预测模型

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通信学报 2025年第3期46卷 248-257页

作者：胡强高雅婷尹宾礼渠连恩青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266000 青岛广播电视台山东青岛266000 新疆工程学院信息工程学院新疆乌鲁木齐830023

为提升雷达回波图中时空特征的提取质量,提出了一种基于多尺度特征融合和双重注意力机制的MIM改进(MDA-MIM)模型。该模型基于空洞卷积实现多尺度特征提取与融合。通过在MIM模型中的非平稳模块集成自注意力机制,调整不同时间步长和空间... 详细信息

为提升雷达回波图中时空特征的提取质量,提出了一种基于多尺度特征融合和双重注意力机制的MIM改进(MDA-MIM)模型。该模型基于空洞卷积实现多尺度特征提取与融合。通过在MIM模型中的非平稳模块集成自注意力机制,调整不同时间步长和空间位置的权重,更精确地捕捉雷达回波数据中的非平稳性特征。在平稳模块引入局部注意力机制,以聚焦于局部区域内的特征关联,增强对平稳性特征的捕捉能力。真实数据集上的实验结果表明,MDA-MIM具有优秀的预测性能,在MSE、MAE、SSIM和PSNR等指标上均优于对比模型。

关键词：雷达回波图时空预测注意力机制多尺度特征

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基于SM9的支持策略隐藏的可追踪属性签名

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计算机研究与发展 2025年第4期62卷 1065-1074页

作者：周权陈民辉卫凯俊郑玉龙广州大学数学与信息科学学院广州510006 广州大学计算机科学与网络工程学院广州510006

可追踪的基于属性的签名(traceable attribute-based signature,TABS)继承了属性签名的优点,能通过可信第三方追踪签名者的真实身份,避免了属性签名匿名性的滥用.目前,针对1对多认证场景下支持可追踪的签名策略属性签名(signature-polic... 详细信息

可追踪的基于属性的签名(traceable attribute-based signature,TABS)继承了属性签名的优点,能通过可信第三方追踪签名者的真实身份,避免了属性签名匿名性的滥用.目前,针对1对多认证场景下支持可追踪的签名策略属性签名(signature-policy attribute-based signature,SP-ABS)方案甚少,现有方案大多存在以下不足:验证阶段的计算复杂度与属性个数呈线性关系,运算效率不高,同时策略由验证者直接提供给签名者容易造成策略隐私泄露.为此,提出一种基于SM9的支持策略隐藏的可追踪属性签名方案,该方案采用属性名和属性值拆分的线性秘密共享方案(linear secret sharing scheme,LSSS)构造访问结构,支持策略的部分隐藏,能在保障签名者身份隐私和属性隐私的情况下,保障验证者的策略隐私,在验证阶段只需要常数量级的配对运算和指数运算,能实现高效的细粒度访问控制.最后通过q-SDH(q-strong Diffie-Hellman)难题证明了该方案在随机谕言机模型下具有不可伪造性.

关键词： SM9 属性签名访问控制策略隐藏可追踪性

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基于改进FSM步态检测的PDR定位算法

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中国惯性技术学报 2025年第2期33卷 133-139页

作者：王中元王少威杨振宇丁旭东徐丽晶中国矿业大学环境与测绘学院徐州221116 苏州元宇时空信息技术有限公司苏州215131 东南大学仪器科学与工程学院南京210096

为提高行人航迹推算(PDR)的定位精度,提出一种基于改进有限状态机(FSM)步态检测的PDR定位算法。通过引入基于K近邻的手机姿态识别算法,实现FSM步态检测算法中各项判断阈值的自适应调整,从而提高步态检测的精度和普适性,并针对不同手机... 详细信息

为提高行人航迹推算(PDR)的定位精度,提出一种基于改进有限状态机(FSM)步态检测的PDR定位算法。通过引入基于K近邻的手机姿态识别算法,实现FSM步态检测算法中各项判断阈值的自适应调整,从而提高步态检测的精度和普适性,并针对不同手机姿态建立相应的Weinberg步长估计模型,增强PDR定位的鲁棒性。实验结果表明,改进步态检测算法不仅可以有效适应各种运动状态,而且各种手机姿态下的检测准确率均达到95%以上;相比基于波峰检测法的PDR模型,改进的PDR模型在四种手机姿态下的距离误差分别减小了91.4%、91.1%、84.6%和33.5%;而与基于传统FSM的PDR模型相比,距离误差则分别减小了61.5%、45.9%、78.5%和3.9%,有效提高了PDR定位精度。

关键词：行人航迹推算有限状态机步态检测模式识别

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基于随机森林的GNSS观测粗差拟准检定方法

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仪器仪表学报 2025年第1期46卷 42-53页

作者：高旺刘裕荐郭雅娟陶贤露潘树国东南大学仪器科学与工程学院南京210096 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院南京210008

在复杂观测环境中,全球导航卫星系统(GNSS)可用卫星数量显著减少,且观测信号易受多维粗差影响,导致粗差识别难、定位性能显著劣化。针对此问题,提出一种基于随机森林自适应分类的拟准检定抗差滤波方法。首先,基于城市环境下的实测动态... 详细信息

在复杂观测环境中,全球导航卫星系统(GNSS)可用卫星数量显著减少,且观测信号易受多维粗差影响,导致粗差识别难、定位性能显著劣化。针对此问题,提出一种基于随机森林自适应分类的拟准检定抗差滤波方法。首先,基于城市环境下的实测动态观测数据,构建了一个基于GNSS观测多维数据特征的随机森林分类器,实现将观测数据自适应划分为拟准观测值和非拟准观测值两大类;其次,基于该分类器发展了一种新的GNSS拟准检定抗差定位方法,通过分类过程的拟准得分确定拟准观测解算的随机模型,并采用标准化后的真误差代替常规最小二乘残差进行后续的中国科学院地质与地球物理研究所的第3种抗差方案(IGG3)抗差检验。以伪距差分定位为例,在两种具有不同量级观测误差的定位场景中对所提方法的有效性进行了评估,实验结果表明,与常规的IGG3和拟准检方法相比,该方法定位性能显著提升,不同测试场景下的定位精度提升16%~51%。所提出的随机森林分类模型有效提高了拟准观测值的识别准确性,因此能够有效提升复杂观测环境下的定位性能。

关键词： GNSS 随机森林拟准检定粗差定位

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中脑导水管狭窄引起脑脊液循环障碍的计算流体动力学分析

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医用生物力学 2025年第1期40卷 202-209页

作者：祝续吴保鹏郭晓远陈强东南大学生物科学与医学工程学院南京211189 东南大学附属中大医院神经外科南京210009

目的探究中脑导水管狭窄不同程度对颅内脑脊液流场的影响。方法基于1名志愿者的临床磁共振影像序列,利用半自动图像分割方法,重建完整的正常脑脊液循环模型。在此基础上构建8个理想的中脑导水管狭窄模型。使用计算流体动力学方法,模拟... 详细信息

目的探究中脑导水管狭窄不同程度对颅内脑脊液流场的影响。方法基于1名志愿者的临床磁共振影像序列,利用半自动图像分割方法,重建完整的正常脑脊液循环模型。在此基础上构建8个理想的中脑导水管狭窄模型。使用计算流体动力学方法,模拟9个模型的脑脊液流场。结果随着中脑导水管狭窄度增加,其上、下游最大压力差也相应增加,且脑脊液的流速加快。正常模型中,中脑导水管上、下游最大压力差为0.84 Pa,最大流速为11.4 mm/s;而最大狭窄度模型中,最大压力差为21.36 Pa,最大流速为60.3 mm/s。相较于正常模型,最大压力差和最大流速分别提高了约25倍和5倍。同时,压力差与中脑导水管狭窄处横截面积平方呈反比例关系,且与狭窄处脑脊液最大流速的二次方呈线性关系。结论低狭窄度中脑导水管上、下游压力差和流速增加不显著,而高狭窄度提高了脑积水发病的风险。研究结果为理解梗阻性脑积水和颅内高压的形成奠定了一定理论基础。

关键词：脑积水颅内高压中脑导水管狭窄计算流体动力学

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基于PVDF-EtP纳米纤维膜的压电性能及其在压力传感器中的应用

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物理学报 2025年第7期74卷 225-234页

作者：程奥迪余辉洋汪辰涛范梓阳张佳琪吴可滢黄见秋南京工业大学计算机与信息工程学院(人工智能学院) 南京211816 东南大学MEMS教育部重点实验室南京210096

近年来,聚偏氟乙烯(PVDF)基纳米纤维膜由于其优异的压电性能,成为了传感器、能量采集器等应用中的重要材料.然而,PVDF膜的压电性能仍受限于其本身的结构和材料特性,因此,本文研究了填料掺杂驻极体纳米颗粒(EtP)对PVDF纳米纤维膜性能的影... 详细信息

近年来,聚偏氟乙烯(PVDF)基纳米纤维膜由于其优异的压电性能,成为了传感器、能量采集器等应用中的重要材料.然而,PVDF膜的压电性能仍受限于其本身的结构和材料特性,因此,本文研究了填料掺杂驻极体纳米颗粒(EtP)对PVDF纳米纤维膜性能的影响.实验采用静电纺丝技术,将不同浓度的填料掺杂到PVDF纳米纤维膜中,发现适量的填料掺杂可以显著提高膜的压电性能.此外,填料的加入提高了PVDF纳米纤维膜电输出性能的稳定性.实验结果表明,在PVDF溶液中添加不同质量分数的填料,例如质量分数为1%,1.5%和2%的驻极体颗粒,并通过静电纺丝制备纳米复合纳米纤维膜,可以显著提高其在20 N测试压力下的电输出性能.此外,增加膜面积和施加的压力可以进一步提高它们的电输出性能.本文还提出了一种高效的信号处理方法,通过FIR数字低通滤波去除高频噪声、平滑先验法消除基线漂移,并改进AMPD算法精确检测压电信号中的主波峰位置与特性,从而提高信号的稳定性与特征提取准确性.结合本文实验,填料掺杂和静电纺丝技术的结合为提高PVDF纳米纤维膜的性能提供了一种简单有效的方法,为其在各个领域的应用提供了新的可能性和广阔的前景.

关键词：静电纺丝驻极体颗粒 PVDF纳米纤维膜信号处理

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