检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2024年第5期44卷 69-76页

作者：杨步高田凤刘小东北京邮电大学电子工程学院信息光子学与光通信国家重点实验室天地互联与融合北京市重点实验室北京100876 北京安科慧生科技有限公司北京101102

针对模分复用系统中由于模式耦合引入的信道串扰(XT)的问题,提出一种基于信号相关峰提取的XT相关比测量方法,并将XT相关系数应用于多进多出恒模盲均衡算法(CPR-MIMO-CMA)中以提升信道均衡效果。搭建了少模光纤传输的实验平台,利用CPR-MI... 详细信息

针对模分复用系统中由于模式耦合引入的信道串扰(XT)的问题,提出一种基于信号相关峰提取的XT相关比测量方法,并将XT相关系数应用于多进多出恒模盲均衡算法(CPR-MIMO-CMA)中以提升信道均衡效果。搭建了少模光纤传输的实验平台,利用CPR-MIMO-CMA对接收端数据进行处理,研究结果表明,在满足前向纠错(FEC)为3.8×10^(-3)的门限下,所提出的CPR-MIMO-CMA在LP01、LP11、LP21三模信道中比传统CMA分别具有1.3 dB、0.9 dB、1.0 dB的性能增益,并且3个模式下的平均收敛时间减少约50%。

关键词：光通信模分复用模间串扰信号相关峰模式均衡

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耳机重放中三维听觉显示定位精度及反应时间的影响因素分析

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声学学报 2024年第6期49卷 1152-1161页

作者：姚鼎鼎汤婕王瑀楠杨钧程江涛李军锋郑挺郭小朝中国科学院声学研究所语音与智能信息处理实验室北京100190 空军都江堰特勤疗养中心成都611830 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 空军特色医学中心北京100142

探究了基于头相关传输函数(HRTF)的三维听觉显示中,重放方式(动态/稳态重放)、HRTF种类(个性化/非个性化HRTF)、被试类型(有/无测听经验)三个因素对三维听觉显示定位精度和反应时间的影响。实验结果表明,重放方式对听觉定位的影响显著,... 详细信息

探究了基于头相关传输函数(HRTF)的三维听觉显示中,重放方式(动态/稳态重放)、HRTF种类(个性化/非个性化HRTF)、被试类型(有/无测听经验)三个因素对三维听觉显示定位精度和反应时间的影响。实验结果表明,重放方式对听觉定位的影响显著,动态重放的定位效果明显优于稳态重放,该结论对于有测听经验以及无测听经验的受试者均成立;HRTF种类对听觉定位也具有较大影响,个性化HRTF的定位效果优于非个性化HRTF,具有测听经验的受试者较无测听经验的受试者能更好利用个性化HRTF;具有测听经验的受试者在各个实验条件下所需的定位反应时间更短。相关结果可为三维听觉显示技术的真正应用提供重要参考。

关键词：双耳重放听觉定位定位精度反应时间

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大气湍流对LIF探测海面溢油影响的BRRDF仿真研究

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光谱学与光谱分析 2024年第5期44卷 1379-1385页

作者：谢贝贝赵佳伟周炫宇张晓丹刘俣佳燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 河北农业大学信息科学与技术学院河北保定071001 北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100029

及时定位海面溢油事故发生地并监测海面溢油信息对海洋污染治理和海洋生态环境保护有重要意义。激光诱导荧光(LIF)可搭载于无人机构建LIF雷达系统并应用于海洋环境监测。LIF雷达系统以大气为传输信道,大气湍流会导致信号衰落。双向反射... 详细信息

及时定位海面溢油事故发生地并监测海面溢油信息对海洋污染治理和海洋生态环境保护有重要意义。激光诱导荧光(LIF)可搭载于无人机构建LIF雷达系统并应用于海洋环境监测。LIF雷达系统以大气为传输信道,大气湍流会导致信号衰落。双向反射再辐射分布函数(BRRDF)利用受激辐射荧光光子的权重、位置和方向描述物质的荧光特性,为LIF探测海面溢油提供理论指导。基于大气湍流理论和蒙特卡罗方法模拟海面溢油的受激辐射荧光过程,建立光子传输模型进行海面溢油BRRDF的仿真研究。仿真分析不同湍流强度下,光强闪烁、光束漂移、光束扩展效应对海面溢油BRRDF的影响。仿真结果表明,海面溢油受激辐射荧光信号具有各向同性,其强度与激发光的强度成正比。光束漂移效应对荧光漂移范围影响微弱,可以忽略;在弱大气湍流下(湍流强度参数σ_(R)^(2)<1),BRRDF所表征的荧光信号强度集中在2×10^(-5)~5×10^(-5)范围内,荧光光斑半径由1mm扩展至5mm,LIF雷达系统可以正常进行探测工作;大气湍流强度到达中等后(σ_(R)^(2)≈1),荧光信号强度在10^(-5)~10^(-4)范围内波动,荧光光斑半径扩展至15mm,此时大气湍流的不利影响无法忽视,LIF雷达系统探测到的荧光信号不够稳定,最终导致光谱不理想。在实际探测中,可通过适当提高探测器性能参数来增强系统的抗湍流能力。强大气湍流下(σ_(R)^(2)=25),出现光斑破裂现象,荧光信号分散并衰落至某一阈值之下,LIF雷达系统无法探测到荧光信号。文中的分析与提出的可行的研究建议,为LIF探测海面溢油相关研究提供参考依据,对LIF雷达系统设计具有一定的参考价值。

关键词：激光诱导荧光双向反射再辐射分布函数海面溢油探测大气湍流蒙特卡罗法

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面向三维扫描仪点云与全景图像映射关系的快速建立方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第7期58卷 1315-1325页

作者：张旭毛庆洲时春霖施以旋武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 湖北珞珈实验室湖北武汉430079 中国人民解放军61206部队北京100042

针对地面三维扫描仪获取彩色点云时传感器外参数标定过程复杂的问题,提出直接建立点云与全景图像映射关系的方法.提出基于一维最大熵的改进Zernike矩亚像素边缘提取算法,自全景图像中定位靶球,根据三维几何特点从点云中提取靶球.将提取... 详细信息

针对地面三维扫描仪获取彩色点云时传感器外参数标定过程复杂的问题,提出直接建立点云与全景图像映射关系的方法.提出基于一维最大熵的改进Zernike矩亚像素边缘提取算法,自全景图像中定位靶球,根据三维几何特点从点云中提取靶球.将提取结果作为配准基元,在空间球坐标中构建基元三角形,通过最小角距差法完成基元配对,建立点云与全景图像的初始映射关系.针对图像局部畸变导致的映射偏差,提出基于改进Levenberg-Marquardt算法和自由形变法组合的混合算法逐像素优化数据间的映射关系.利用多种场景的实验数据验证所提方法的可行性.结果表明,标靶自点云和图像中的提取率高,被点云和图像同时识别的标靶利用最小角距差法均能够成功配对.改进Zernike矩相较于传统Zernike矩提取的标靶初始映射误差降低了61.1%;经混合算法优化后,点云与全景图像的映射误差约为1 pixel,数据映射结果稳定且不受测站位置和点云密度的影响.

关键词：三维扫描仪全景图像一维最大熵映射关系配准误差

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基于领域自适应的变工况轴承故障诊断

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北京航空航天大学学报 2024年第8期50卷 2382-2390页

作者：曹洁尹浩楠雷晓刚王进花兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 甘肃省制造信息工程研究中心兰州730050

针对轴承故障诊断中存在训练样本和测试样本分布不同及各类故障数据不平衡导致故障识别率低的问题,设计了一种基于改进残差网络(ResNet)的领域自适应故障诊断方法。在诊断网络第1层使用多维度卷积结构进行特征提取,得到不同维度的故障... 详细信息

针对轴承故障诊断中存在训练样本和测试样本分布不同及各类故障数据不平衡导致故障识别率低的问题,设计了一种基于改进残差网络(ResNet)的领域自适应故障诊断方法。在诊断网络第1层使用多维度卷积结构进行特征提取,得到不同维度的故障特征信息;在领域自适应层采用局部最大平均差异(LMMD)对齐源域和目标域的分布,获取更多细粒度信息;使用类平衡损失函数(CBLoss)解决不平衡数据的训练问题,以Adam优化网络实现故障诊断。实验结果表明,所提方法可在故障样本类别不平衡下有较高的诊断结果。在2个轴承数据集和采集的风力发电机数据上进行实验验证,结果表明,所提方法具有一定的优越性,在数据样本不平衡情况下,诊断性能优于深度神经网络和领域自适应网络等深度迁移学习方法,可作为一种有效的跨工况故障分析方法。

关键词：故障诊断残差网络数据不平衡局部最大平均差异类平衡损失函数轴承

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基于机器学习的星载短波红外CO_(2)柱浓度估算

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中国环境科学 2023年第4期43卷 1499-1509页

作者：李静波张莹盖荣丽大连大学信息工程学院辽宁大连116622 中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室北京100101

利用OCO-2卫星遥感数据、全球碳柱总量观测网(TCCON)站观测数据、NDVI归一化植被指数数据、ERA5大气数据,采用决策树和集成学习(XGBoost、普通随机森林、极端随机森林、梯度提升)对二CO_(2)平均柱浓度进行预测.通过相关性分析、特征选... 详细信息

利用OCO-2卫星遥感数据、全球碳柱总量观测网(TCCON)站观测数据、NDVI归一化植被指数数据、ERA5大气数据,采用决策树和集成学习(XGBoost、普通随机森林、极端随机森林、梯度提升)对二CO_(2)平均柱浓度进行预测.通过相关性分析、特征选择与特征提取,建立模型预测CO_(2)平均柱浓度,再与TCCON站点的地基观测数据进行比对.通过分析不同模型(决策树、XGBoost、普通随机森林、极端随机森林、梯度提升)预测的结果,发现使用极端随机森林回归模型预测CO_(2)平均柱浓度的精度最高,R^(2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)分别为:0.953、0.492×10^(-6)、0.260×10^(-6)、0.063%,其余模型次之,因此对极端随机森林回归模型的预测性能随自身参数的影响进行了分析,结果表明,在误差允许的范围内(±2×10^(-6)),极端随机森林回归模型和梯度提升回归模型预测的准确率一样,都为98.10%.由于CO_(2)的背景浓度较高,而边界层内CO_(2)浓度的空间差异相对较小,因此需要进一步缩小误差的范围,在±1×10^(-6)误差范围内,极端随机森林回归模型和梯度提升预测的准确率分别为91.82%和90.51%.所以采用极端随机森林算法预测CO_(2)柱浓度的结果更好,精度更高,符合CO_(2)预测的精度要求.

关键词：二氧化碳平均柱浓度集成学习极端随机森林梯度提升决策树 XGBoost 短波红外

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基于同态代理重认证的可验证联邦聚合方法

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网络与信息安全学报 2024年第3期10卷 91-106页

作者：杨帆孙奕陈性元高琦信息工程大学密码工程学院河南郑州450001 密码科学技术国家重点实验室北京100094

联邦学习可以通过共享梯度参数训练模型,但在模型聚合过程中面临恶意服务器进行不诚实数据聚合的风险,同时不受信任的用户参与联邦学习还可能会毒害全局模型,模型训练过程中的可靠性和安全性受到威胁。针对联邦学习中用户不可信、聚合... 详细信息

联邦学习可以通过共享梯度参数训练模型,但在模型聚合过程中面临恶意服务器进行不诚实数据聚合的风险,同时不受信任的用户参与联邦学习还可能会毒害全局模型,模型训练过程中的可靠性和安全性受到威胁。针对联邦学习中用户不可信、聚合结果不可信等问题,首次引入同态代理重认证,提出了适用于多方聚合计算的双向认证方法,并结合双掩码技术构造了具有隐私保护、高效可信联邦学习聚合方法,不仅可以实现用户对全局模型聚合结果的正确性验证,还能够使聚合服务器完成对用户上传模型来源的可信性验证和模型完整性验证,防止攻击者恶意操控用户破坏安全聚合,同时在验证过程中不会泄露用户隐私数据。通过形式化的安全性分析证明了可验证联邦聚合方法的安全性,有效抵抗了伪造攻击和Sybil攻击,且具有良好的鲁棒性。通过仿真实验进一步表明了所提方法能够在不影响联邦训练的情况下实现聚合结果的可信性验证,且验证不会受到用户中途退出的影响。

关键词：联邦学习可验证计算同态代理重认证完整性验证

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基于异构指令图的恶意软件分类方法研究

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计算机工程与应用 2024年第3期60卷 299-308页

作者：钱丽萍吉晓梅北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京100044

恶意软件是当今互联网上最大的安全威胁之一。目前基于图深度学习的恶意软件分类研究未考虑同家族恶意软件的控制流信息所隐含的内在相似性。针对该问题提出了一种基于异构指令图的恶意软件分类方法MCHIG,包括三个阶段:异构指令图生成... 详细信息

恶意软件是当今互联网上最大的安全威胁之一。目前基于图深度学习的恶意软件分类研究未考虑同家族恶意软件的控制流信息所隐含的内在相似性。针对该问题提出了一种基于异构指令图的恶意软件分类方法MCHIG,包括三个阶段:异构指令图生成、结点嵌入和恶意软件分类,首先生成数据集MyHIG,再应用GraphSAGE对不同类型的边分别进行消息传递,完成异构指令图文件结点分类和指令结点嵌入,最后基于控制流图完成恶意软件分类任务。在BIG2015数据集上嵌入阶段的分类精度达到97.81%,分类阶段分别进行了五折和十折交叉验证,其中十折交叉验证的性能更佳,准确度达到99.91%,在BODMAS_mini少样本数据集上,在嵌入阶段达到96.53%,在分类阶段达到98.76%,优于目前较先进的其他恶意软件分类模型。

关键词：恶意软件分类异构指令图图深度学习控制流图

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基于HHT-LSTM的冬奥会临时设施运行趋势预测方法研究

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智能系统学报 2024年第1期19卷 228-237页

作者：常明煜田乐郭茂祖北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京100044

针对冬奥会延庆赛区临时设施的安全性和可使用性,本文充分结合信号处理算法与深度神经网络,提出了一种由希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对时序数据进行信号分解和信号特征提取,长短期记忆网络(long short-term memory,LS... 详细信息

针对冬奥会延庆赛区临时设施的安全性和可使用性,本文充分结合信号处理算法与深度神经网络,提出了一种由希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对时序数据进行信号分解和信号特征提取,长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)进行临时设施运行趋势预测2部分构成模型。该模型基于受严寒天气和大客流诱发的看台振动等一系列外因影响所测得的真实振动和倾角数据,实现对设施进行有效的预测,以避免发生安全问题,解决了由于受数据中一些无关特征因素的干扰导致预测准确度低的问题。论文提出的方法与循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、门控循环网络(gated recurrent neural network,GRU)、双向RNN和双向GRU等运行趋势预测方法进行比较,验证了本文方法的可行性和有效性,实验结果也说明所提出的模型在此类任务中表现非常出色。

关键词：时间序列预测希尔伯特黄变换长短期记忆网络信号处理趋势预测临时设施预测方法数据分析自然语言处理

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偏振型数字散斑干涉波片全场测量方法

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光学学报 2025年第1期45卷 150-158页

作者：高广鑫牛海莎吴思进匡翠方谢翟子北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京102206 浙江大学极端光学技术与仪器全国重点实验室浙江杭州310027

提出一种基于偏振型数字散斑干涉的波片全场相位延迟测量方法,通过分析不同偏振角度下的散斑干涉图来定位波片光轴方位角,应用空间载波相位提取和图像处理技术计算相位延迟,并以照明光场斜入射双折射模型补偿计算结果。实验结果表明,该... 详细信息

提出一种基于偏振型数字散斑干涉的波片全场相位延迟测量方法,通过分析不同偏振角度下的散斑干涉图来定位波片光轴方位角,应用空间载波相位提取和图像处理技术计算相位延迟,并以照明光场斜入射双折射模型补偿计算结果。实验结果表明,该方法对波片全场光轴方位角的判定精度为1.0°,全场相位延迟测量理论分辨率为0.012 rad,被测四分之一波片的全场相位延迟分布在1.588~1.605 rad范围内,满足波片全场快速测量需求。

关键词：双折射数字散斑干涉偏振敏感空间载波斜入射

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