检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2023年第23期43卷 118-129页

作者：秦军陶源盛金明韩昌灏 Rahul Kumar Gangwar 李月琴孙剑缪旻北京信息科技大学信息与通信工程学院信息与通信系统信息产业部重点实验室北京100101 北京信息科技大学信息与通信工程学院光电测试技术及仪器教育部重点实验室北京100101 北京大学电子学院区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室北京100871

硅基调制器具有体积小、功耗低、易集成等优势,但相较于铌酸锂调制器,线性度通常较差,从而限制了其在光载无线等通信系统中的性能。提出一种增强型最大比例混合接收机(EMRC-Rx),用以补偿硅基调制器对无源光接入网络带来的性能下降缺点。... 详细信息

硅基调制器具有体积小、功耗低、易集成等优势,但相较于铌酸锂调制器,线性度通常较差,从而限制了其在光载无线等通信系统中的性能。提出一种增强型最大比例混合接收机(EMRC-Rx),用以补偿硅基调制器对无源光接入网络带来的性能下降缺点。EMRC-Rx综合利用直接检测机(DD-Rx)和轻相干检测机(Lite CO-Rx)的优势,借助两种接收方式的最大信噪比占比,可以显著提升接收机的灵敏度,进而解决硅基调制器低线性度导致的系统性能下降问题。实验结果表明,当误码率高于KP4-FEC阈值1.0×10^(-4)时,相较于DD-Rx和Lite CO-Rx,EMRC-Rx的接收灵敏度分别提升5.5 dB和8.8 dB,误差矢量幅度(EVM)分别提升32.5%和41.1%,系统性能明显得到改善。通过进一步与铌酸锂调制器进行对比发现,相比采用铌酸锂调制器的Lite CO-Rx和DD-Rx,基于硅基调制器的EMRC-Rx的接收灵敏度分别提升3.5 dB和7.9 dB,且可取得与铌酸锂调制器中MRC-Rx接近的系统性能,验证了EMRC-Rx对硅基调制器低线性度带入的性能劣化的补偿效果。本工作对在5G时代利用硅基调制器构建高可靠、低成本的光子集成接入网具有指导意义。

关键词：硅基调制器直接检测轻相干检测无源光接入网调制器线性度

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分布统计特征的孪生网络目标跟踪方法

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 213-224页

作者：李俊曹林张帆杜康宁郭亚男北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100101 北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室北京100101 北京信息科技大学信息与通信系统信息产业部重点实验室北京100101

尽管基于孪生网络的跟踪器取得了巨大成功,但在边界模糊这类复杂场景下的跟踪性能仍然较差。大多数现有方法对于目标的定位均采用不灵活的狄克拉分布,由于缺少对边界框的不确定性估计,使其在边界模糊下无法准确定位。为了解决上述问题,... 详细信息

尽管基于孪生网络的跟踪器取得了巨大成功,但在边界模糊这类复杂场景下的跟踪性能仍然较差。大多数现有方法对于目标的定位均采用不灵活的狄克拉分布,由于缺少对边界框的不确定性估计,使其在边界模糊下无法准确定位。为了解决上述问题,基于SiamBAN模型进行改进,利用目标边界框的分布统计特征与其实际的定位质量高度相关这一特性,将边界框的回归值由狄克拉分布转为一定范围内的任意概率分布,将分布统计特征经过分布引导质量预测器生成较高的定位质量估计得分,将分类与定位质量估计联合表示,克服了训练和测试阶段分类与回归不一致问题。在VOT2018、VOT2019、OTB100、UAV123、LaSOT、TrackingNet和GOT-10k数据集上的实验结果表明,对比SiamBAN在准确度和EAO指标上提升了3.3%~10%。

关键词：孪生网络定位质量不确定性估计分布统计特性分布引导质量预测器

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无蜂窝大规模MIMO网络下基于联邦学习的用户接入策略及能耗优化

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通信学报 2023年第10期44卷 112-123页

作者：姚媛媛刘忆秋黄赛潘春雨李学华袁昕北京信息科技大学信息与通信系统信息产业部重点实验室北京100101 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100101 北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室北京100876 悉尼科技大学电气与数据工程学院悉尼NSW 2007

针对无蜂窝大规模多输入多输出(CF-mMIMO)网络中用户如何选择接入点的问题,提出了一种基于信道排序的较差用户优先接入策略。首先,用户进行信道感知后对其信道质量和稳定性进行评估和排序,用户按照信道状态信息的顺序依次选择合适的接入... 详细信息

针对无蜂窝大规模多输入多输出(CF-mMIMO)网络中用户如何选择接入点的问题,提出了一种基于信道排序的较差用户优先接入策略。首先,用户进行信道感知后对其信道质量和稳定性进行评估和排序,用户按照信道状态信息的顺序依次选择合适的接入点;其次,考虑到用户的能耗与数据安全等问题,采用联邦学习框架以增强用户的数据隐私安全,并提出一种基于能耗优化的交替优化变量算法,对多维变量进行优化,使系统总能耗最小化。仿真结果表明,相较于传统的大规模MIMO中用户为中心的接入策略,所提接入策略可使用户平均上行可达速率提升20%,信道较差用户的上行速率可提升2倍;在能耗优化方面,优化后的总能耗可降低50%以上。

关键词：无蜂窝大规模MIMO 用户接入智能感知 AP选择能耗优化

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基于误差校正和自适应算子的SVR-PSO定位算法

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电子测量技术 2023年第17期46卷 17-22页

作者：路畅崔英花北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学信息与通信系统信息产业部重点实验室北京100101

针对室内复杂环境易受多径效应和非视距影响,导致RSSI值不可靠,影响SVR模型预测性能和系统定位精度的问题,提出一种基于误差校正和自适应算子的SVR-PSO算法。该算法提出利用近邻参考标签的预测误差对待测标签的预测距离进行误差校正,从... 详细信息

针对室内复杂环境易受多径效应和非视距影响,导致RSSI值不可靠,影响SVR模型预测性能和系统定位精度的问题,提出一种基于误差校正和自适应算子的SVR-PSO算法。该算法提出利用近邻参考标签的预测误差对待测标签的预测距离进行误差校正,从而弥补SVR模型因RSSI值不可靠而预测不准确的问题。然后构建求解待测标签位置坐标的非线性方程组,利用PSO算法迭代求解。针对标准PSO算法存在的易陷入局部最优且收敛速度慢的问题,设计了一种自适应算子,分别对PSO算法的惯性权重和学习因子进行改进。仿真结果表明,误差校正和自适应算子对提升室内定位精度均有一定的作用。与SVR-PSO相比,系统平均定位精度提升了31.6%。在相同定位精度下,该算法使用的参考标签数量更少。

关键词：室内定位射频识别支持向量回归误差校正粒子群优化算法自适应算子

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基于多层级自注意力增强的遥感目标检测

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激光与光电子学进展 2023年第20期60卷 208-218页

作者：魏谢根曹林田澍杜康宁宋沛然郭亚男北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100101 北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室北京100101 北京信息科技大学信息与通信系统信息产业部重点实验室北京100101

随着遥感图像分辨率的不断提高,遥感图像目标检测技术获得了更广泛的关注。针对遥感图像中背景复杂噪声多、目标方向任意且目标尺寸变化大等问题,提出一种基于多层级局部自注意力增强的遥感目标检测算法。首先,在Oriented R-CNN骨干网... 详细信息

随着遥感图像分辨率的不断提高,遥感图像目标检测技术获得了更广泛的关注。针对遥感图像中背景复杂噪声多、目标方向任意且目标尺寸变化大等问题,提出一种基于多层级局部自注意力增强的遥感目标检测算法。首先,在Oriented R-CNN骨干网络中引入Swin Transformer特征提取模块,使用具有移位窗口操作和层次设计的Transformer模块对特征提取的语义信息进行多层级局部信息建模。其次,使用Oriented RPN生成高质量的有向候选框。最后,将高斯分布之间的Kullback-Leibler divergence(KLD)作为回归损失函数,使得参数梯度能够根据对象的特征得到动态调整,更加准确地进行检测框的回归。所提算法在DOTA数据集和HRSC2016数据集上的平均精度均值(mAP)分别达77.2%和90.6%,和Oriented R-CNN算法相比,mAP分别提高了1.8个百分点和0.5个百分点。实验结果表明,所提算法能够有效地提高遥感图像目标检测精度。

关键词：旋转目标检测遥感图像 Swin Transformer 高斯距离

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用于遥感图像变化检测的结构感知多尺度混合网络

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激光与光电子学进展 2024年第14期61卷 313-323页

作者：刘祺曹林田澍杜康宁宋沛然郭亚男北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100101 北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室北京100101 北京信息科技大学信息与通信系统信息产业部重点实验室北京100101

近年来,卷积神经网络(CNN)凭借强大的特征表示能力在遥感图像变化检测领域取得了显著成就。然而,CNN在双时态图像远程依赖建模方面存在不足,导致对结构信息的识别性较差。与之不同,Transformer技术能够有效捕捉输入像素间的长距离依赖关... 详细信息

近年来,卷积神经网络(CNN)凭借强大的特征表示能力在遥感图像变化检测领域取得了显著成就。然而,CNN在双时态图像远程依赖建模方面存在不足,导致对结构信息的识别性较差。与之不同,Transformer技术能够有效捕捉输入像素间的长距离依赖关系,有助于感知和推理图像中的结构信息。为解决现有变化检测方法在模型中难以兼顾全局和局部特征信息的问题,提出多尺度级联CNN-Transformer混合网络。该算法能够充分利用混合网络中的全局和局部语义信息,提升模型对变化对象结构-语义信息的感知能力,级联架构增强了不同尺度间的交互能力,使模型更易理解不同粒度特征的区别与联系。此外,本文还对不同尺度特征进行了权重调节,提升模型对多尺度信息的利用能力。所提方法在CDD和GZ-CD数据集上的F1分数分别达97.8%和87.1%。在两个标准数据集上的实验结果表明,所提方法能有效利用不同尺度特征信息,提升变化检测精度。

关键词：变化检测深度学习遥感结构感知混合网络

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基于DBSCAN与KNN的室内定位算法

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传感器世界 2023年第4期29卷 23-27,38页

作者：王凯崔英花北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100192 北京信息科技大学信息与通信系统信息产业部重点实验室北京100192

针对位置指纹室内定位算法中定位精度不足、计算量大、实时性较差的问题,提出了一种将聚类算法(DBSCAN)应用于传统定位算法的解决方案。离线阶段通过各参考点的接收信号强度进行聚类,将定位区域划分为多个子区域,在每个子区域选择一个... 详细信息

针对位置指纹室内定位算法中定位精度不足、计算量大、实时性较差的问题,提出了一种将聚类算法(DBSCAN)应用于传统定位算法的解决方案。离线阶段通过各参考点的接收信号强度进行聚类,将定位区域划分为多个子区域,在每个子区域选择一个中心节点,构造新型位置指纹数据库存储数据。在现阶段,通过各个子区域中心节点进行粗定位,根据参考标签所在的子区域对传统定位算法进行权重优化。实验结果表明,平均定位误差为1.63 m。该算法在提升定位精度的同时,提升了定位的实时性。

关键词：室内定位位置指纹数据库聚类算法接受信号强度

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基于用户意愿度D2D协助的工业物联网资源分配

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国外电子测量技术 2024年第2期43卷 193-200页

作者：邓集检张月霞北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学信息与通信系统信息产业部重点实验室北京100101

针对终端用户产生计算任务大小动态变化以及在工业物联网场景下业务的低时延、低能耗需求,提出了一种基于用户意愿度的D2D(device to device)协助的工业物联网资源分配模型。首先在用户层,每隔时隙t,由概率分布函数更新用户成为资源给... 详细信息

针对终端用户产生计算任务大小动态变化以及在工业物联网场景下业务的低时延、低能耗需求,提出了一种基于用户意愿度的D2D(device to device)协助的工业物联网资源分配模型。首先在用户层,每隔时隙t,由概率分布函数更新用户成为资源给予端的意愿度,在移动边缘计算(MEC)服务器层,使MEC具有决策功能,能对终端上传任务做出判断,寻找出合适的MEC处理;其次基于K-means聚类算法,将终端产生的任务匹配到对应的层进行处理;最后在资源分配阶段,为解决Q-learning里Q表难以实时更新的问题,提出N-DQN算法,使用双层神经网络相互拟合。仿真表明所提策略较传统方法,系统能耗降低约10%,系统时延降低约12%。

关键词：意愿度工业物联网边缘计算 K-means 资源分配

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面向智慧交通的神经网络辅助OFDM-IM信道估计方法

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移动通信 2024年第10期48卷 78-85页

作者：张思宇董青尚张月霞赵阳北京信息科技大学信息与通信工程学院北京102206 北京信息科技大学信息与通信系统信息产业部重点实验室北京102206 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京102206

作为新一代通信技术,正交频分复用索引调制(OFDM-IM)具有良好的抗子载波间干扰能力与较高的频谱能量效率,在6G协作智慧交通系统(C-ITS)中应用前景广阔。但OFDM-IM由于其载波排布结构,对高速衰落信道的估计性能较差,影响ITS通信可靠性。... 详细信息

作为新一代通信技术,正交频分复用索引调制(OFDM-IM)具有良好的抗子载波间干扰能力与较高的频谱能量效率,在6G协作智慧交通系统(C-ITS)中应用前景广阔。但OFDM-IM由于其载波排布结构,对高速衰落信道的估计性能较差,影响ITS通信可靠性。针对此问题,提出了一种基于索引导频(IP)和神经网络的OFDM-IM信道估计方法。所提方法通过基于IP的时域可靠测试频域插值算法实现信道的精确初始化,并通过深度神经网络(DNN)弥补初始估计中的非线性缺陷与插值误差。仿真结果显示,在IEEE 802.11p帧结构下,所提算法信道估计精度较现有非深度学习辅助方法在不同交通场景与通信参数下均有较为明显的提高。

关键词：智慧交通系统正交频分复用信道估计索引调制深度学习

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