检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2024年第7期45卷 21-36页

作者：沈斐吕承丞张嘉璇阮小婷中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室上海200050 中国科学院大学北京101408

针对地面网络存在覆盖盲区和卫星网络通信资源利用率低等问题,提出了基于终端流量预测的低地球轨道(LEO)卫星互联网资源分配策略。该策略利用真实数据集提出改进LSTM-ARIMA算法,准确预测地面区域未来一定时间内产生的数据流量,通过Stack... 详细信息

针对地面网络存在覆盖盲区和卫星网络通信资源利用率低等问题,提出了基于终端流量预测的低地球轨道(LEO)卫星互联网资源分配策略。该策略利用真实数据集提出改进LSTM-ARIMA算法,准确预测地面区域未来一定时间内产生的数据流量,通过Stackelberg博弈构建差分化数据传输和任务卸载2种通信模型。综合考虑数据处理时延和能耗,通过求解纳什均衡,得到用户通过LEO卫星互联网传输数据或卸载任务的最优比率,以及卫星提供网络服务的最优定价。仿真结果表明,所提策略在数据传输服务中收益能提高约40%,在任务卸载服务中收益能提高约50%。

关键词：低地球轨道卫星互联网数据流量预测资源分配数据传输任务卸载

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基于改进粒子群的时差测向最优阵列布局

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航空学报 2023年第2期44卷 237-251页

作者：蒋平屈秉男丁华泽马润泽何为中国科学院上海微系统与信息技术研究所、中国科学院无线传感网与通信重点实验室上海201800 上海科技大学信息科学与技术学院上海201210 中国科学院大学北京100049

为了减小阵列布局对测向算法精度的影响,提升在特定场景下目标的测向精度,提出基于竞争策略和差分进化策略的粒子群优化(PSO-CDE)算法,并基于PSO-CDE实现时差测向阵列优化。首先,基于时差测向的原理,以位置约束和基线约束设计传感器阵列... 详细信息

为了减小阵列布局对测向算法精度的影响,提升在特定场景下目标的测向精度,提出基于竞争策略和差分进化策略的粒子群优化(PSO-CDE)算法,并基于PSO-CDE实现时差测向阵列优化。首先,基于时差测向的原理,以位置约束和基线约束设计传感器阵列,以均方误差构建适应度评价函数;其次,提出PSO-CDE算法来提高粒子群性能和鲁棒性,并基于PSO-CDE算法对阵列布局进行策略优化;最后,通过仿真靶场环境,得到不同条件下的优化阵列布局。仿真结果表明:优化后的阵列较规则阵列具有更高的目标测向精度。同时,对比分析最优阵列中阵列基线、阵元数量和时延误差对测向精度的影响,为实际场景中阵列布局优化策略的选择提供相应的参考依据。

关键词：时差测向阵列优化粒子群差分进化竞争策略

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改进PSPNet的炮弹火焰分割算法及应用

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计算机工程与应用 2023年第23期59卷 154-164页

作者：张雯玮傅启凡王营冠傅衡成魏智丁华泽中国科学院上海微系统与信息技术研究所中国科学院无线传感网与通信重点实验室上海201800 中国科学院大学北京100864

针对目前靶场炮弹火焰图像分割算法对火焰边界分割效果差而导致定位精度下降的问题,基于PSPNet算法,结合双向特征融合模块以及全注意力机制网络的特征金字塔转换模块,提出改进PSPNet的炮弹火焰分割PSP_FPT(pyramid scene parsing_featur... 详细信息

针对目前靶场炮弹火焰图像分割算法对火焰边界分割效果差而导致定位精度下降的问题,基于PSPNet算法,结合双向特征融合模块以及全注意力机制网络的特征金字塔转换模块,提出改进PSPNet的炮弹火焰分割PSP_FPT(pyramid scene parsing_feature pyramid with Transformer)算法,实现对炮弹火焰目标的高精度分割。利用双向特征融合模块对金字塔池化后的特征进行双向融合,增强各子区域以及全局目标空间和语义特征的相关性,提升炮弹火焰分割的准确性。为了避免火焰周围烟雾、扬尘对分割效果的影响,将特征金字塔转换模块与全注意力机制网络相结合,优化双向特征融合模块输出后的特征映射,提升区域内目标之间的空间结构关系;提高算法对炮弹火焰目标与背景干扰之间的辨别力,进一步提高算法的识别能力。将全局池化后的特征作为全注意力机制网络的输入,解决了由于图像输入序列过长导致全注意力机制网络参数量过大的问题,进而降低工程应用的实现难度。实验结果表明,该算法在炮弹火焰数据集上分割的平均交并比达98.01%,平均准确率达98.97%,对炮弹火焰分割有较强的鲁棒性和较高的准确率。

关键词：炮弹目标识别定位火焰高精度分割双向特征融合全注意力机制金字塔池化特征

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基于条件生成对抗网络的手语样本骨架缺失关节点修复

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第3期35卷 423-433页

作者：彭冲张金艺楼亮亮上海大学特种光纤与光接入网重点实验室特种光纤与先进通信国际合作联合实验室上海200444 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室上海200050

计算机视觉技术由于受到遮挡、视角和光照等因素的影响,对手语样本骨架关节点的检测通常存在缺失,导致手语识别准确率降低.为此,提出基于条件生成对抗网络(CGAN)的手语样本骨架缺失关节点修复方法.首先,通过分析手语样本残缺骨架中关节... 详细信息

计算机视觉技术由于受到遮挡、视角和光照等因素的影响,对手语样本骨架关节点的检测通常存在缺失,导致手语识别准确率降低.为此,提出基于条件生成对抗网络(CGAN)的手语样本骨架缺失关节点修复方法.首先,通过分析手语样本残缺骨架中关节点的缺失分布情况,构建缺失关节点分布概率模型;其次,对完整骨架引入分布概率模型生成的缺失关节点,将这些残缺骨架用于CGAN框架中生成器和判别器的训练,通过CGAN框架训练好的生成器能够以残缺骨架为条件生成没有缺失的骨架;最后,用生成骨架去补全残缺骨架,即完成了修复.在中国手语数据集CSL上开展实验,生成器迭代训练80次后,生成骨架与完整骨架的平均均方根误差从0.019减小到0.001;在修复骨架缺失关节点的手语样本上,搭建手语识别网络迭代训练120次,与未进行修复相比,其识别准确率从90.6%提升为99.6%.实验结果表明,该方法能够有效地修复缺失关节点,极大地提升手语识别准确率.

关键词：手语样本缺失关节点条件生成对抗网络分布概率模型手语识别

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基于短基线传感器阵列的炮弹被动测向算法

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航空学报 2022年第3期43卷 392-406页

作者：屈秉男蒋平赵鲁阳李凤荣王营冠中国科学院上海微系统与信息技术研究所中国科学院无线传感网与通信重点实验室上海201800 中国科学院大学北京100049 上海科技大学信息科学与技术学院上海201210

针对现有基于角度估计的无源被动探测技术不能满足远场高精度目标测向的问题,及现有被动探测传感器阵列在战场中需要大规模环绕布设的限制,采用基于经验模态分解(EMD)和短时能量特性分析的瑞雷波提取方法,结合时延双曲线定位模型提出免... 详细信息

针对现有基于角度估计的无源被动探测技术不能满足远场高精度目标测向的问题,及现有被动探测传感器阵列在战场中需要大规模环绕布设的限制,采用基于经验模态分解(EMD)和短时能量特性分析的瑞雷波提取方法,结合时延双曲线定位模型提出免受波速影响的短基线传感器阵列被动测向方法。首先,在对传感器阵列获取的地震动信号进行信号特性分析基础上,基于EMD构建自适应分解去噪模型,提出基于信号短时能量特性的瑞雷波成分的抽取方法。其次,在对瑞雷波进行联合相关计算估计时延基础上,构建基于TDOA算法的时延双曲线模型,并提出基于四元十字短基线传感器阵列的DFA-WV算法,实现免受波速影响的炮弹信号高精度测向。最后,本文算法模型在仿真及靶场实弹试验得到验证,测试结果表明提取瑞雷波算法可为时延高准度估计提供效力,DFA-WV测向算法因摆脱波速估计值对测向结果的影响,相较于Chan算法及改进MPR算法具有更优的测向性能,且计算复杂度低,在实际野外靶场炮弹目标测向中具有工程应用价值。

关键词：无源被动探测远场目标测向经验模态分解无波速影响短基线传感器阵列

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基于语义分割的水位监测方法研究

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激光与光电子学进展 2022年第4期59卷 81-92页

作者：傅启凡路茗张质懿纪立丁华泽中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室上海201800 中国科学院大学北京100864

为了实现基于视频图像的水位自动监测,以及解决传统视频监测算法环境适应性差和鲁棒性低的问题,提出一种基于语义分割的视频水位监测方法。采用改进的DeepLabv3+算法并结合空间注意力机制、通道注意力机制和边缘细化模块对水位标尺图像... 详细信息

为了实现基于视频图像的水位自动监测,以及解决传统视频监测算法环境适应性差和鲁棒性低的问题,提出一种基于语义分割的视频水位监测方法。采用改进的DeepLabv3+算法并结合空间注意力机制、通道注意力机制和边缘细化模块对水位标尺图像进行分割,用来提取水平面坐标,根据相机标定结果的线性插值来计算实际水位值。实验结果表明,所提算法在水位标尺数据集上的平均交并比达到97.18%,优于DeepLabv3+和BiSeNet(Bilateral Segmentation Network)等语义分割算法;所提算法的检测平均像素误差率为0.76%,在实测环境下水位读数误差小于1 cm。相较于现有的传统图像处理水位监测算法和基于深度学习的水位监测算法,所提算法的环境适应性更强,鲁棒性更高,读数更精准,能够较准确地实现水体水位的自动监测。

关键词：图像处理数字图像处理水位测量语义分割注意力机制边缘细化

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基于并行网络多尺度特征融合的轴承故障诊断

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传感器与微系统 2023年第10期42卷 121-125页

作者：姜山封松林吴波王文瑞鲁方林袁晓兵中国科学院上海高等研究院上海201210 中国科学院大学北京100049 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室上海200050

针对健康带标签的滚动轴承故障数据稀少的问题,提出了一种基于并行卷积神经网络(CNN)多尺度特征融合的轴承故障诊断方法。首先,采用不同的轴承振动数据,获取对轴承数据的不同视角表达,分别作为并行CNN的输入;其次,用ImageNet数据集对VG... 详细信息

针对健康带标签的滚动轴承故障数据稀少的问题,提出了一种基于并行卷积神经网络(CNN)多尺度特征融合的轴承故障诊断方法。首先,采用不同的轴承振动数据,获取对轴承数据的不同视角表达,分别作为并行CNN的输入;其次,用ImageNet数据集对VGG16网络进行预训练,并用带标签的轴承故障数据对预训练后的VGG16网络进行微调,取微调后的VGG16网络作为特征提取器,分别提取不同视角故障数据中的中间特征;最后,设计特征融合模块,通过多尺度特征融合得到高层次故障特征,并用高层次故障特征训练分类模块,实现轴承的故障诊断。经过实验验证,所提出的算法可以对轴承故障数据进行更全面的挖掘,最终获得更高的诊断准确率。

关键词：轴承故障诊断并行网络迁移学习特征提取

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一种基于双控节点的Ceph写性能优化方法

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中国科学院大学学报（中英文） 2022年第6期39卷 817-826页

作者：黄遵祥朱磊基熊勇中国科学院上海微系统与信息技术研究所中国科学院无线传感网与通信重点实验室上海201800 中国科学院大学北京100049

分布式存储系统Ceph由于采用多副本强一致性写入机制,造成集群写性能不理想。针对该问题,提出一种基于双控节点的Ceph写性能优化方法,首先利用双控双存储阵列节点,当一个控制器出现故障时,该节点中的另一个伙伴控制器创建新的OSD进程并... 详细信息

分布式存储系统Ceph由于采用多副本强一致性写入机制,造成集群写性能不理想。针对该问题,提出一种基于双控节点的Ceph写性能优化方法,首先利用双控双存储阵列节点,当一个控制器出现故障时,该节点中的另一个伙伴控制器创建新的OSD进程并快速接管故障控制器的存储阵列,从而保证数据存储的安全性和高可靠性,同时将写入机制优化为主副本OSD在本地写入日志盘后,就向客户端返回写完成,之后写入数据盘和其余从副本的完成情况则由主副本OSD继续收集并完成后续各类回调操作,从而降低非必要写操作对集群写性能的影响。最后对数据可用性和集群写性能进行实验测试,其中写性能测试分别从写延迟、吞吐量和IOPS等3个角度,对优化后的方法和Ceph原生写入机制在顺序写和随机写两方面进行比较,进一步验证优化方法在维护数据高可用的同时,对写性能提升的效果。

关键词：分布式存储 Ceph 双控节点副本一致性写性能优化

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基于改进灰狼算法优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法

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中国科学院大学学报（中英文） 2022年第2期39卷 232-239页

作者：曹轲谭冲刘洪郑敏上海微系统与信息技术研究所中国科学院无线传感网与通信重点实验室上海200050 中国科学院大学北京100049

为提高无线传感器网络数据融合精度,降低网络能耗,延长网络生存时间,提出基于改进灰狼算法优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法(IGWOBPDA)。首先为平衡灰狼算法全局与局部搜索能力提出改进控制参数和动态权重更新位置的改进灰... 详细信息

为提高无线传感器网络数据融合精度,降低网络能耗,延长网络生存时间,提出基于改进灰狼算法优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法(IGWOBPDA)。首先为平衡灰狼算法全局与局部搜索能力提出改进控制参数和动态权重更新位置的改进灰狼方案,利用改进灰狼算法对BP神经网络初始阈值和初始权值进行优化以解决数据融合中BP神经网络对初值敏感、易陷入局部最优的问题;其次考虑到无线传感网实际传输节点能耗和分簇情况,提出基于节点剩余能量参数和节点密度参数的分簇方案,通过调整参数的权重因子来适应网络数据融合传输过程中的实际情况。仿真实验结果表明,对比BPNDA算法和GAPSOBP算法,IGWOBPDA算法在不同数据集下有更好的数据融合精度和更快的收敛速度,并且能有效地减少数据传输量,降低节点能耗,延长网络生存时间,在不同网络规模下保持稳定性。

关键词：无线传感器网络数据融合 BP神经网络灰狼算法控制参数权重因子

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基于核相关滤波视觉检测的多旋翼无人机对地目标跟踪与逼近

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中国科学院大学学报（中英文） 2022年第2期39卷 217-223页

作者：王贺卜智勇谭冲中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050 中国科学院大学北京100049 中国科学院无线传感网与通信重点实验室上海200335

当前,无人机的对地目标跟踪和逼近是军民领域的研究热点之一。针对基于无人机平台对地目标跟踪与逼近中的相对运动、导引控制等问题,选用大疆多旋翼飞行器平台,设计基于Android的地面站系统。该系统使用改进的核相关滤波视觉检测算法完... 详细信息

当前,无人机的对地目标跟踪和逼近是军民领域的研究热点之一。针对基于无人机平台对地目标跟踪与逼近中的相对运动、导引控制等问题,选用大疆多旋翼飞行器平台,设计基于Android的地面站系统。该系统使用改进的核相关滤波视觉检测算法完成对地目标跟踪与位置锁定,利用无人机与目标的距离作为尺度因子,实现多尺度跟踪,融合FHOG+Lab+LBP特征表征目标以增加跟踪器的鲁棒性。采用比例导引律控制多旋翼飞行器,完成对地目标跟踪与逼近任务。实验表明,改进的算法相比原算法在成功率和精确度上均有提高,同时验证比例导引能够控制多旋翼无人机完成跟踪与逼近任务。

关键词：目标跟踪比例导引相关滤波

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