检索结果-内蒙古大学图书馆

世界科技研究与发展 2025年第1期47卷 82-102页

作者：张越叶回春刘荣豪汤明尧聂超甲赵筱舒薛娇可持续发展国际大数据研究中心北京100094 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 太原理工大学水利科学与工程学院太原030024 喀什中科空天信息研究院地球大数据与可持续发展实验室喀什844000 新疆维吾尔自治区土壤肥料工作站乌鲁木齐830006

土壤盐渍化是全球普遍存在的资源和生态问题,严重制约着农业发展和土地资源的可持续利用。近年来,遥感技术凭借大范围的覆盖能力、较高的时空分辨率等优势,已成为盐碱地遥感监测的重要手段。本文综述了国内外相关研究,总结了多光谱、高... 详细信息

土壤盐渍化是全球普遍存在的资源和生态问题,严重制约着农业发展和土地资源的可持续利用。近年来,遥感技术凭借大范围的覆盖能力、较高的时空分辨率等优势,已成为盐碱地遥感监测的重要手段。本文综述了国内外相关研究,总结了多光谱、高光谱、热红外及多源数据融合技术在土壤盐渍化监测中的应用现状。重点梳理了当前常用的盐分指数、植被指数、敏感波段及遥感反演模型,分析了不同方法在盐渍土监测中的适用性及局限性。此外,本文还探讨了土壤盐渍化遥感监测领域存在的主要问题,如模型泛化能力不足和监测精度受多因素影响等,并展望了未来发展方向,包括融合多源数据、加强跨学科交流与合作等。研究结果可为提高土壤盐渍化遥感监测精度、优化监测方法及促进盐渍土治理提供科学支持。

关键词：土壤盐渍化遥感监测光谱特征反演模型多源数据

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基于缓存的语音/数据呼叫无线接入控制算法

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电子与信息学报 2006年第9期28卷 1654-1658页

作者：刘亚伟荆涛卢燕飞冯玉珉北京交通大学电子信息工程学院多媒体实验室北京100044

该文提出了一种新的无线网络中语音/数据的呼叫接入控制算法(DTQ-VBR算法),设置资源预留的双重门限及呼叫缓存,兼顾数据业务的VBR特性,动态改变其服务带宽,并利用三维马氏链对其进行性能分析。大量的仿真实验表明,与DTR-Q、DTBR算法相比... 详细信息

该文提出了一种新的无线网络中语音/数据的呼叫接入控制算法(DTQ-VBR算法),设置资源预留的双重门限及呼叫缓存,兼顾数据业务的VBR特性,动态改变其服务带宽,并利用三维马氏链对其进行性能分析。大量的仿真实验表明,与DTR-Q、DTBR算法相比,该文算法的平均信道利用率、呼叫强拆率及阻塞率等性能具有明显的提高。

关键词：无线多媒体网络呼叫接入控制呼叫缓存可变速率阻塞率

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多重约束非负矩阵分解的非平稳噪声语音增强（英文）

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控制理论与应用 2017年第6期34卷 761-768页

作者：邹月娴刘诗涵王迪松北京大学信息工程学院现代信号与数据处理实验室广东深圳518055

低信噪比非稳态噪声环境中的语音增强仍是一个开放且具有挑战性的任务.为了提高传统的基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)的语音增强算法性能,同时考虑到语音信号的时频稀疏特性和非稳态噪声信号的低秩特性,本文... 详细信息

低信噪比非稳态噪声环境中的语音增强仍是一个开放且具有挑战性的任务.为了提高传统的基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)的语音增强算法性能,同时考虑到语音信号的时频稀疏特性和非稳态噪声信号的低秩特性,本文提出了一种基于多重约束的非负矩阵分解语音增强算法(multi-constraint nonnegative matrix factorization speech enhancement,MC–NMFSE).在训练阶段,采用干净语音训练数据集和噪声训练数据集分别构建语音字典和噪声字典.在语音增强阶段,在非负矩阵分解目标函数中增加语音分量的稀疏性约束和噪声信号的低秩性约束条件,MC–NMFSE能够更好地从带噪语音中获得语音分量的表示,从而提高语音增强效果.通过实验表明,在大量不同非平稳噪声条件和不同信噪比条件下,与传统的基于NMF的语音增强方法相比,MC–NMFSE能获得较低的语音失真和更好的非稳态噪声抑制能力.

关键词：语音增强低秩约束稀疏约束非负矩阵分解非稳态噪声

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基于移动节点的无线传感器网络节点定位新算法

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高技术通讯 2012年第11期22卷 1137-1142页

作者：刘晨旭刘云北京交通大学电子与信息工程学院通信与信息系统北京市重点实验室北京100044

针对现有基于移动节点的无线传感器网络节点定位算法精度不高、能耗大的问题，提出了一种新的利用移动节点定位未知节点的算法。该算法通过移动节点在未知节点所处区域按照一定的移动模式进行移动，周期性地广播信标点的位置信息，未知... 详细信息

针对现有基于移动节点的无线传感器网络节点定位算法精度不高、能耗大的问题，提出了一种新的利用移动节点定位未知节点的算法。该算法通过移动节点在未知节点所处区域按照一定的移动模式进行移动，周期性地广播信标点的位置信息，未知节点接收信标点，收集信标点的位置信息；根据信标点的位置信息和接收信号的强度，同时结合移动节点的移动规律，利用几何原理，对未知节点的位置进行多次限定，从而实现未知节点的定位。仿真结果表明，与其他定位算法相比，该算法能有效地提高节点的定位精度、稳定度和能量利用效率。

关键词：无线传感器网络移动节点定位算法接收信号强度几何原理

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图像分类卷积神经网络的特征选择模型压缩方法（英文）

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控制理论与应用 2017年第6期34卷 746-752页

作者：邹月娴余嘉胜陈泽晗陈锦王毅北京大学信息工程学院现代信号与数据处理实验室广东深圳518055

深度卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)作为特征提取器(feature extractor,CNN-FE)已被广泛应用于许多领域并获得显著成功.根据研究评测可知CNN-FE具有大量参数,这大大限制了CNN-FE在如智能手机这样的内存有限的设备上... 详细信息

深度卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)作为特征提取器(feature extractor,CNN-FE)已被广泛应用于许多领域并获得显著成功.根据研究评测可知CNN-FE具有大量参数,这大大限制了CNN-FE在如智能手机这样的内存有限的设备上的应用.本文以AlexNet卷积神经网络特征提取器为研究对象,面向图像分类问题,在保持图像分类性能几乎不变的情况下减少CNN-FE模型参数量.通过对AlexNet各层参数分布的详细分析,作者发现其全连接层包含了大约99%的模型参数,在图像分类类别较少的情况,AlexNet提取的特征存在冗余.因此,将CNN-FE模型压缩问题转化为深度特征选择问题,联合考虑分类准确率和压缩率,本文提出了一种新的基于互信息量的特征选择方法,实现CNN-FE模型压缩.在公开场景分类数据库以及自建的无线胶囊内窥镜(wireless capsule endoscope,WCE)气泡图片数据库上进行图像分类实验.结果表明本文提出的CNN-FE模型压缩方法减少了约83%的AlexNet模型参数且其分类准确率几乎保持不变.

关键词：卷积神经网络图像分类特征提取特征选择模型压缩

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空间约束LIBS结合树脂富集对土壤Cu元素的分析

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中国激光 2025年第6期 310-318页

作者：王金梅杨志郑培超陈光辉刘旭峰孙志诚董大明田宏武郭连波重庆邮电大学光电工程学院光电信息感测与传输技术重庆重点实验室北京市农林科学院智能装备技术研究中心农业农村部农业传感器重点实验室华中科技大学武汉光电国家实验室

为提高激光诱导击穿光谱（LIBS）技术在土壤重金属元素中的检测灵敏度和准确性，提出了基于螯合树脂富集结合空间约束的LIBS技术，实现了土壤中Cu元素的高灵敏度分析方法。实验优化了富集时间、激光能量和采样时间等参数对Cu I 324.75 n... 详细信息

为提高激光诱导击穿光谱（LIBS）技术在土壤重金属元素中的检测灵敏度和准确性，提出了基于螯合树脂富集结合空间约束的LIBS技术，实现了土壤中Cu元素的高灵敏度分析方法。实验优化了富集时间、激光能量和采样时间等参数对Cu I 324.75 nm和Cu I 327.39 nm谱线的影响，建立了基于Cu元素特征谱线强度与含量线性关系的定标曲线。结果表明：树脂富集后的Cu元素谱线校准模型的决定系数（R2）为0.977和0.981，其检出限为1.368 mg/kg和1.062 mg/kg；增加空间约束后，Cu元素谱线校准模型的决定系数提升至0.986和0.986，其检出限降低为0.807 mg/kg和0.617 mg/kg，且其定标曲线对未知样品元素的预测含量（质量分数）达到93.40%到104.58%，验证了其在实际应用中的可靠性和准确性。

关键词：光谱学激光诱导击穿光谱螯合树脂定量分析稳定性

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基于全光纤梳状滤波器的被动锁模激光器性能研究

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中国激光 2022年第19期49卷 110-119页

作者：张梦李慧铮北京航空航天大学电子信息工程学院光电实验室北京100191

滤波效应对脉冲的形成、波形调控和动态传输有重大的影响。展示了一种以全光纤马赫-曾德尔干涉仪作为紧凑梳状滤波器的多功能掺铥光纤激光器,实现了多波长连续激光输出、多波长锁模激光脉冲输出,在1842~1898 nm光谱范围内可调谐输出单... 详细信息

滤波效应对脉冲的形成、波形调控和动态传输有重大的影响。展示了一种以全光纤马赫-曾德尔干涉仪作为紧凑梳状滤波器的多功能掺铥光纤激光器,实现了多波长连续激光输出、多波长锁模激光脉冲输出,在1842~1898 nm光谱范围内可调谐输出单波长锁模激光并同时获得四波长锁模脉冲。采用拉锥技术制备了全光纤微结谐振器,在掺铒光纤激光器腔中,获得了束缚态孤子,且锁模状态可实现从基频状态到谐波锁模的切换。通过调控谐振腔功率以及偏振状态,实现了24阶谐波锁模,其脉冲形态仍是束缚态孤子。实验结果以及数值分析结果表明,滤波效应对脉冲形态有显著的影响。

关键词：激光器锁模激光器多波长锁模激光器滤波效应梳状滤波器束缚态孤子

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FY-3D卫星MERSI-II热红外通道劈窗仿真计算简化方法

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红外技术 2025年第4期47卷 410-420页

作者：吴文菲李正强姚前周士凯许华陈震霆江启峰西华大学能源与动力工程学院流体及动力机械教育部重点实验室四川成都610039 中国科学院空天信息创新研究院国家环境保护卫星遥感重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 南京工业大学测绘科学与技术学院江苏南京211816 昆明学院信息工程学院云南昆明650214 西华大学航空航天学院流体及动力机械教育部重点实验室四川成都610039

劈窗算法广泛应用于多种卫星载荷的地表温度反演。在拟合劈窗算法系数时,大量的数据迭代模拟往往非常耗时、效率低下。因此,开发一种高效率的劈窗仿真计算简化方法具有重要意义。本文首先利用MODTRAN模拟分析背景参数的变化对总辐亮度... 详细信息

劈窗算法广泛应用于多种卫星载荷的地表温度反演。在拟合劈窗算法系数时,大量的数据迭代模拟往往非常耗时、效率低下。因此,开发一种高效率的劈窗仿真计算简化方法具有重要意义。本文首先利用MODTRAN模拟分析背景参数的变化对总辐亮度的影响,然后在FY-3DMERSI-Ⅱ两个相邻的热红外通道下,对关键参数与总辐亮度的关系进行模拟分析,并探究关键参数耦合情形下总辐亮度的变化规律。通过仿真结果可知,在MERSI-Ⅱ热红外通道下,地表温度的变化对总辐亮度的影响大于地表发射率;大气水汽含量对总辐亮度的影响程度随着地表发射率和地表温度的增大而增大,而地表发射率和地表温度对总辐亮度的影响程度随着大气水汽含量的增大而减小;在确定劈窗算法系数时,可以通过缩小大气水汽含量的取值范围来减少仿真次数,从而提高仿真效率。当地表温度在300~320K时,大气水汽含量的取值范围为0.5~5.5g/cm^(2);当地表温度在270~300K时,大气水汽含量的取值范围缩小为0.5~4.0g/cm^(2)。节省的仿真次数占总次数的比例为18.23%,仿真时间缩短了26min。简化前后方案的劈窗系数拟合和绝对差值计算结果表明,简化方案对拟合结果的影响较小。

关键词：热红外 MODTRAN 仿真计算劈窗算法

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软件定义网络:安全模型、机制及研究进展

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软件学报 2016年第4期27卷 969-992页

作者：王蒙蒙刘建伟陈杰毛剑毛可飞北京航空航天大学电子信息工程学院信息与网络安全实验室北京100191

软件定义网络(software defined networking,简称SDN)初步实现了网络控制面与数据面分离的思想,然而在提供高度开放性和可编程性的同时,网络自身也面临着诸多安全问题,从而限制了SDN在很多场景下的大规模部署和应用.首先对SDN的架构和... 详细信息

软件定义网络(software defined networking,简称SDN)初步实现了网络控制面与数据面分离的思想,然而在提供高度开放性和可编程性的同时,网络自身也面临着诸多安全问题,从而限制了SDN在很多场景下的大规模部署和应用.首先对SDN的架构和安全模型进行分析;其次,从"SDN特有/非特有的典型安全问题"和"SDN各层/接口面临的安全威胁"两方面,对SDN中存在的典型安全威胁和安全问题进行分析和归纳;随后从6个方面对现有SDN安全问题的主要解决思路及其最新研究进展分别进行探讨,包括SDN安全控制器的开发、控制器可组合安全模块库的开发和部署、控制器Do S/DDo S攻击防御方法、流规则的合法性和一致性检测、北向接口的安全性和应用程序安全性;最后对SDN安全方面的标准化工作进行了简要分析,并对SDN安全方面未来的研究趋势进行了展望.

关键词：软件定义网络 OpenFlow 安全模型安全威胁控制器安全北向接口安全协议

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应用于极致边缘计算场景的卷积神经网络加速器架构设计

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电子与信息学报 2023年第6期45卷 1933-1943页

作者：吴瑞东刘冰付平纪兴龙鲁文帅哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150000 启元实验室北京100089

针对卷积神经网络在极致边缘计算(UEC)场景应用中的性能和功耗需求,该文针对场景中16 Bit量化位宽的网络模型提出一种不依赖外部存储的卷积神经网络(CNN)加速器架构,该架构基本结构设计为基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的多核CNN全流... 详细信息

针对卷积神经网络在极致边缘计算(UEC)场景应用中的性能和功耗需求,该文针对场景中16 Bit量化位宽的网络模型提出一种不依赖外部存储的卷积神经网络(CNN)加速器架构,该架构基本结构设计为基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的多核CNN全流水加速器。在此基础上,实现了该加速器的层内映射与层间融合优化。然后,通过构建资源评估模型在理论上完成架构中的计算资源与存储资源评估,并在该理论模型指导下,通过设计空间探索来最大化资源使用率与计算效率,进而充分挖掘加速器在计算资源约束条件下的峰值算力。最后,以纳型无人机(UAV)自主快速人体检测UEC场景为例,通过实验完成了加速器架构性能验证与分析。结果表明,在实现基于单步多框目标检测(SSD)的人体检测神经网络推理中,加速器在100 MHz和25 MHz主频下分别实现了帧率为137和34的推理速度,对应功耗分别为0.514 W和0.263 W,满足纳型无人机自主计算这种典型UEC场景对图像实时处理的性能与功耗需求。

关键词：极致边缘计算卷积神经网络现场可编程逻辑门阵列加速器架构

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