检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2025年第1期47卷 147-155页

作者：王小明李佳琪刘婷蒋锐徐友云南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044

同时透射和反射可重构智能表面(STAR-RIS)能够创建全空间智能无线电环境,有效提高无线通信系统性能,具有广阔的研究潜力。因此,该文提出一种大规模STAR-RIS辅助的近场通感一体化(ISAC)方法,并对感知目标3维参数估计的克拉美罗界(CRB)进... 详细信息

同时透射和反射可重构智能表面(STAR-RIS)能够创建全空间智能无线电环境,有效提高无线通信系统性能,具有广阔的研究潜力。因此,该文提出一种大规模STAR-RIS辅助的近场通感一体化(ISAC)方法,并对感知目标3维参数估计的克拉美罗界(CRB)进行优化。首先,搭建近场系统模型,分别推导基站、STAR-RIS、通信用户、感知目标与传感器之间的导向矢量。其次,通过设计基站发射波束成形矩阵、发射信号协方差矩阵和STAR-RIS透射反射系数,实现感知性能最优化。再次,针对非凸优化问题利用半正定松弛方法进行求解。仿真结果表明了所提出ISAC方案的有效性,以及近场额外距离自由度所带来的定位性能优势。

关键词：可重构智能表面通感一体化近场通信克拉美罗界

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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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基于注意力机制的双卷积图像去噪网络

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电子测量与仪器学报 2025年第2期39卷 60-71页

作者：周先春吕梦楠芮旸唐彬鑫杜志亭陈玉泽南京信息工程大学人工智能学院南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

近年来,深度卷积神经网络在图像去噪领域表现出了优越的性能。然而,深度网络结构往往伴随着大量的模型参数,导致训练成本高,推理时间长,限制了其在实际去噪任务中的应用。提出了一种新的基于注意力机制的双卷积图像去噪网络(MA-DFRNet)... 详细信息

近年来,深度卷积神经网络在图像去噪领域表现出了优越的性能。然而,深度网络结构往往伴随着大量的模型参数,导致训练成本高,推理时间长,限制了其在实际去噪任务中的应用。提出了一种新的基于注意力机制的双卷积图像去噪网络(MA-DFRNet),它由多尺度特征特征提取网络、双卷积神经网络及动态特征精炼注意力机制组成。多尺度特征提取网络通过不同尺度的卷积获取图像特征,提高灵活性。双卷积神经网络上下分支均采用跳跃连接及扩张卷积来增大感受野。动态特征精炼注意力机制增强特征表示的精度和区分能力。这种结构设计不仅扩大了感受野,还更有效地提取和融合图像特征,显著提升去噪效果。研究结果表明,与最先进的模型相比,提出的MA-DFRNet在所有对比的噪声水平下具有更高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)值,PSNR提高了0.2 dB左右,SSIM提高了1%左右,对于噪声水平较高的图像更具鲁棒性,并且在视觉上更好地保留了图像细节,实现去噪和细节保留之间的平衡。

关键词：图像去噪卷积神经网络注意力机制跳跃连接多尺度特征提取网络

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智能超表面辅助多用户系统的通用低复杂度波束成形设计

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 128-137页

作者：陈晓施建锋朱建月潘存华南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 东南大学移动通信国家重点实验室南京210096

针对可重构智能超表面(RIS)辅助多用户系统中基站和RIS联合波束成形设计问题,该文提出通用低复杂度联合波束成形设计方案。首先,分析RIS辅助多用户系统以最大化和数据速率为目标的联合波束成形非凸优化问题。其次,利用波束导向矢量近似... 详细信息

针对可重构智能超表面(RIS)辅助多用户系统中基站和RIS联合波束成形设计问题,该文提出通用低复杂度联合波束成形设计方案。首先,分析RIS辅助多用户系统以最大化和数据速率为目标的联合波束成形非凸优化问题。其次,利用波束导向矢量近似正交性设计RIS反射矩阵,进一步利用迫零方法设计基站发射波束成形,并对多用户进行功率分配优化。最后,讨论该方案适用性并对比该方案的计算复杂度相比现有方案降低了一个数量级。仿真结果表明,所提通用低复杂度波束成形设计可以获得较高和数据速率,并且采用最优功率分配可以进一步提高和数据速率。此外,仿真结果和理论分析都表明系统和数据速率随RIS位置的变化而变化,该结论为RIS位置的选择提供参考依据。

关键词：智能超表面波束成形和数据速率低复杂度

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LESO-Net：一种轻量高效的小目标分割网络

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南京信息工程大学学报 2025年

作者：丁正龙胡一凡杜元洪徐炜杰魏哑美姚选南京信息工程大学人工智能(未来技术)学院南京信息工程大学沃特福德学院

图像内的部分小目标因其具有形状不规则以及边界模糊等特征，在分割处理时常常遭遇诸多挑战，主要包括特征提取困难、边缘细节丢失、噪声干扰显著等。针对以上问题，本文提出一种基于YOLOv8n-seg模型的轻量高效的小目标分割网络LESO-Ne... 详细信息

图像内的部分小目标因其具有形状不规则以及边界模糊等特征，在分割处理时常常遭遇诸多挑战，主要包括特征提取困难、边缘细节丢失、噪声干扰显著等。针对以上问题，本文提出一种基于YOLOv8n-seg模型的轻量高效的小目标分割网络LESO-Net。首先，使用可变形卷积网络（DCNv2）替换骨干网络中的C2f模块，以提高对不同形状小目标的特征提取和自适应泛化能力；然后，将大可分离核注意力（LSKA）模块引入到颈部网络中，以提高分割精确度，降低计算复杂度和内存占用；最后，通过对损失函数进行优化，改善类别不平衡和边界框精确度不足的问题。在自建的气泡数据集和SAR公共图像数据集（HRSID）上进行的实验结果表明，改进后的网络LESO-Net与原始YOLOv8n-seg模型相比，精确度分别提高1.2和2.5个百分点，mAP0.5分别提高0.2和1.2个百分点，参数量减少10%，证明所提出的LESO-Net模型具有较好的综合性能，能够满足复杂场景中小目标分割任务的要求。

关键词：小目标 YOLOv8n-seg 可变形卷积大可分离核注意力

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基于多要素3D特征提取的短期定量降水预报技术研究

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南京信息工程大学学报 2025年第1期17卷 125-137页

作者：熊文睿张恒德陆振宇郭云谦南京信息工程大学人工智能学院南京210044 国家气象中心北京100081

由于空间分辨率有限、物理参数化方案不够完善、泛化性较弱等原因,使得传统业务数值天气模式(NWP)在定量降水预报中存在固有偏差,而深度学习神经网络具有强大的非线性拟合能力、能够自主性学习到任务相关的关键特征、泛化性较高等优势,... 详细信息

由于空间分辨率有限、物理参数化方案不够完善、泛化性较弱等原因,使得传统业务数值天气模式(NWP)在定量降水预报中存在固有偏差,而深度学习神经网络具有强大的非线性拟合能力、能够自主性学习到任务相关的关键特征、泛化性较高等优势,有望改善现状.为此,本文提出一种基于多要素3D特征提取的短期定量降水预报技术.基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的高分辨率ECMWF-HRES(EC-Hres)模式预报数据,构建3D-QPF(3D-Quantitative Precipitation Forecast)语义分割模型,通过先分类后回归的耦合框架,捕捉多种降水相关要素数据的3D空间特征,得到与降水实况数据间的非线性关系,并增加准确率和召回率损失函数,进一步提升模型对偏态数据的预报效果.实验结果表明,3D-QPF的逐日累积降水预报不仅在晴雨量级(0.1 mm/(24 h))准确率评分稳定增长,在暴雨量级(50 mm/(24 h))的准确率评分也有明显提升,暴雨量级较EC-Hres的TS评分最高提升了15.8%,RMSE优化达到18.71%.经过长期检验,3D-QPF模型与EC-Hres、中国气象局全球模式(CMA-GFS)预报以及2D-Unet和3D-Unet等经典网络模型相比做出了有效的预报订正效果.此外,随着预报时效延长至72 h,模型的优化效果仍能够保持相对稳定.

关键词：定量降水预报语义分割偏态数据耦合方式

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空中可重构智能面辅助车辆通信信道建模研究

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 600-611页

作者：潘旭婷石旺旗熊柏苹郭道省江浩南京信息工程大学人工智能学院南京210044 东南大学移动通信国家重点实验室南京210096 陆军工程大学通信工程学院南京210007

可重构智能表面(RIS)能够调控入射电磁波以优化通信系统性能,是第6代(6G)无线通信技术的关键创新。将可重构智能表面部署于无人机(UAV)上,借助无人机的灵活运动轨迹和按需部署特性,可以有效解决因树木和建筑等障碍物遮挡所引起的信息传... 详细信息

可重构智能表面(RIS)能够调控入射电磁波以优化通信系统性能,是第6代(6G)无线通信技术的关键创新。将可重构智能表面部署于无人机(UAV)上,借助无人机的灵活运动轨迹和按需部署特性,可以有效解决因树木和建筑等障碍物遮挡所引起的信息传输效率下降的问题。针对空中可重构智能表面辅助的车对车(V2V)通信场景,该文提出了一种基于几何的3维信道模型,该模型综合考虑了无人机在3个自由度下的旋转和任意轨迹移动,以及无人姿态变化对于信道模型的影响,引入了时变空间相位。此外,还考虑了发射端、接收端和无人机的实时运动速度和方向,给出了复信道脉冲响应(CIRs)的表达式,并对空域互相关函数(CCFs)、时域自相关函数(ACFs)和信道容量等关键信道统计特性进行了详细分析。仿真结果表明,所提信道模型能够准确捕获信道特性,为未来可重构智能面辅助无线通信的系统设计和优化提供了有价值的理论参考。

关键词：车对车通信可重构智能表面无人机信道模型

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基于优势函数输入扰动的多无人艇协同策略优化方法

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自动化学报 2025年第4期51卷 824-834页

作者：任璐柯亚男柳文章穆朝絮孙长银安徽大学人工智能学院安徽省安全人工智能重点实验室天津大学电气自动化与信息工程学院

多无人艇(Multiple unmanned surface vehicles, Multi-USVs)协同导航对于实现高效的海上作业至关重要,而如何在开放未知海域处理多艇之间复杂的协作关系、实现多艇自主协同决策是当前亟待解决的难题.近年来,多智能体强化学习(Multi-age... 详细信息

多无人艇(Multiple unmanned surface vehicles, Multi-USVs)协同导航对于实现高效的海上作业至关重要,而如何在开放未知海域处理多艇之间复杂的协作关系、实现多艇自主协同决策是当前亟待解决的难题.近年来,多智能体强化学习(Multi-agent reinforcement learning, MARL)在解决复杂的多体决策问题上展现出巨大的潜力,被广泛应用于多无人艇协同导航任务中.然而,这种基于数据驱动的方法通常存在探索效率低、探索与利用难平衡、易陷入局部最优等问题.因此,在集中训练和分散执行(Centralized training and decentralized execution, CTDE)框架的基础上,考虑从优势函数输入端注入扰动量来提升优势函数的泛化能力,提出一种新的基于优势函数输入扰动的多智能体近端策略优化(Noise-advantage multi-agent proximal policy optimization, NA-MAPPO)方法,从而提升多无人艇协同策略的探索效率.实验结果表明,与现有的基准算法相比,所提方法能够有效提升多无人艇协同导航任务的成功率,缩短策略的训练时间以及任务的完成时间,从而提升多无人艇协同探索效率,避免策略陷入局部最优.

关键词：多无人艇协同近端策略优化多智能体强化学习输入扰动

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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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改进YOLOv8的道路损伤检测

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计算机系统应用 2025年第1期34卷 179-189页

作者：王瀚毅李春彪宋衡南京信息工程大学人工智能学院南京210044

针对道路损伤检测面临的多尺度目标、复杂的目标结构、样本分布不均及难易样本对边界框回归的影响等问题,本研究提出了一种基于改进YOLOv8的道路损伤检测算法.该方法通过引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSConv)替代原有C2f... 详细信息

针对道路损伤检测面临的多尺度目标、复杂的目标结构、样本分布不均及难易样本对边界框回归的影响等问题,本研究提出了一种基于改进YOLOv8的道路损伤检测算法.该方法通过引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSConv)替代原有C2f(faster implementation of CSP bottleneck with 2 convolutions)模块中的部分Conv,以自适应聚焦于细小而曲折的局部特征,增强对几何结构的感知.在每个检测头前引入高效多尺度注意力(efficient multi-scale attention,EMA)模块,实现跨维度交互,捕获像素级别关系,提升对复杂全局特征的泛化能力.同时,增设小目标检测层以提高小目标检测精度.最后,提出Flex-PIoUv2策略,通过线性区间映射和尺寸适应性惩罚因子,有效缓解样本分布不均和锚框膨胀问题.实验结果表明,该改进模型在RDD2022数据集上的F1分数、平均精度均值(mAP50、mAP50-95)分别提高了1.5百分点、2.1百分点和1.2百分点.此外,在GRDDC2020和China road damage数据集上的验证结果显示,该算法具有良好的泛化性.

关键词：目标检测 YOLOv8 道路损失检测改进损失函数边界框回归

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