检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2025年第04期47卷 1-11页

作者：化成城周占峰陶建龙杨文清刘佳付荣荣南京信息工程大学江苏省智能气象探测机器人工程研究中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

虚拟现实晕动症(VRMS)是阻碍虚拟现实技术行业发展的重要问题，检测VRMS水平是研究并克服这一问题的先决条件。所以该文引入并改进了一种脑电端到端识别模型定量识别用户在使用虚拟现实时的VRMS水平。该模型首先利用1维卷积神经网络(CNN... 详细信息

虚拟现实晕动症(VRMS)是阻碍虚拟现实技术行业发展的重要问题，检测VRMS水平是研究并克服这一问题的先决条件。所以该文引入并改进了一种脑电端到端识别模型定量识别用户在使用虚拟现实时的VRMS水平。该模型首先利用1维卷积神经网络(CNN)对脑电信号进行滤波，然后计算导联间相关性构成功能脑网络，最后利用CNN和全连接层提取脑网络特征和回归分析。该文通过优化1维卷积核大小及加入一种新型导联注意力结构来增强该模型特征提取能力。最后采用虚拟现实场景《VRQ test》诱发受试者产生VRMS并记录受试者脑电信号及主观评价VRMS水平(模拟器眩晕量表SSQ)，所得数据用于验证该模型。结果显示经过10折交叉验证该方法检测到的VRMS水平与真实值之间平均均方误差为15.10，平均拟合优度为：96.63%。该结果表明该文所提模型可用于虚拟现实晕动症的检测，该脑电检测方法有望成为一种通用的虚拟现实产品评估方法。

关键词：虚拟现实晕动症(VRMS) 脑电(EEG) 功能脑网络导联注意力模拟器眩晕量表(SSQ)

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新安江-海河模型参数物理意义分析及应用

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河海大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 1-9页

作者：李巧玲李旻喆李致家黄鹏年郑爱民河海大学水文水资源学院江苏南京210098 南京信息工程大学水文与水资源工程学院江苏南京210044 河北省水文勘测研究中心河北石家庄050031

为明确新安江-海河模型参数的物理意义,提高其模拟精度,以海河黄壁庄水库以上区间流域为研究区构建了新安江-海河模型,基于流域下垫面特征及地下水开采情况、水利设施等人类活动影响因素定性分析了新安江-海河模型参数的物理意义,明晰... 详细信息

为明确新安江-海河模型参数的物理意义,提高其模拟精度,以海河黄壁庄水库以上区间流域为研究区构建了新安江-海河模型,基于流域下垫面特征及地下水开采情况、水利设施等人类活动影响因素定性分析了新安江-海河模型参数的物理意义,明晰了参数在产汇流过程中的作用,提出了基于下渗公式和水量平衡法的流域渗漏量计算公式,并确定了模型参数。结果表明:地表拦蓄水库库容可认为是水利设施等人类活动对于地面径流的储存量;地下拦蓄水库库容受地下水超采等因素影响,可认为是场次洪水降雨结束后的流域平均缺水量;渗漏系数是洪水过程在坡地汇流阶段,渗漏量与流域产流量的比值。基于确定的参数进行洪水模拟,并与原新安江模型模拟结果进行对比,发现微水流域的洪水径流深合格率提高了42.9%,洪峰流量合格率提高了28.6%;平山流域的洪水径流深合格率提高了33.4%,洪峰流量合格率提高了33.3%。

关键词：新安江-海河模型地表拦蓄水库地下拦蓄水库渗漏系数水文预报

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局部-全局特征增强的Transformer合成孔径光学图像复原方法

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电讯技术 2025年

作者：童俊毅张银胜南京信息工程大学电子信息工程学院无锡学院江苏省通感融合光子器件及系统集成工程研究中心

合成孔径光学成像系统中由于通光面积不足和平移误差等因素，最终成像易出现退化模糊的现象，基于数学模型的传统复原方法难适用于不同系统间。提出一种基于局部-全局特征增强Transformer的网络，解决了合成孔径光学系统中高分辨率退化... 详细信息

合成孔径光学成像系统中由于通光面积不足和平移误差等因素，最终成像易出现退化模糊的现象，基于数学模型的传统复原方法难适用于不同系统间。提出一种基于局部-全局特征增强Transformer的网络，解决了合成孔径光学系统中高分辨率退化图像难以复原的问题。提出基于门控机制的残差卷积层，利用可变形卷积和简单门控机制关注图像的局部特征；构造基于线性注意力与门控机制的Transformer层，在减少计算复杂度的同时建立图像信息之间的长距离依赖关系；针对合成孔径光学成像系统中产生的振铃现象，提出自适应尺度特征增强模块，对不同尺度下的特征利用特征权重进行二次学习，增强特征中结构信息的锐化表达能力，避免在复原过程中被振铃现象产生的伪影干扰。实验结果表明，该网络在计算复杂度减少了37.85%的同时，峰值信噪比和结构相似度相比于其余方法平均提高了8.07%和3.17%，能有效复原合成孔径光学系统中高分辨率退化图像。

关键词：合成孔径图像复原 Transformer 高分辨率

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一种应用于5G的高隔离度双频MIMO天线设计

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固体电子学研究与进展 2025年第2期 71-76页

作者：段铸 BILLAH MASUM 白茹冰南京信息工程大学应用电磁学研究中心

提出了一种应用于5G的高隔离度双频多输入多输出（Multiple-input multiple-output,MIMO）天线。采用圆形单极子作为天线单元，通过在圆形辐射贴片上刻蚀C型槽来产生新的谐振，实现了天线的双频特性。天线单元间的边缘间距仅为12 mm（0... 详细信息

提出了一种应用于5G的高隔离度双频多输入多输出（Multiple-input multiple-output,MIMO）天线。采用圆形单极子作为天线单元，通过在圆形辐射贴片上刻蚀C型槽来产生新的谐振，实现了天线的双频特性。天线单元间的边缘间距仅为12 mm（0.14λL，λL为低频谐振点3.5 GHz处的自由空间波长），为避免距离较近导致天线单元间产生强烈的相互耦合，在金属地板上引入T型去耦枝节并刻蚀矩形槽结构，有效提高了天线单元间的隔离度。天线最终尺寸为58.0 mm×34.0 mm×1.6 mm。测试结果表明，该天线的工作频段(|S11|<-10 dB)为2.71～3.92 GHz和4.45～5.60 GHz，其相对带宽分别为36.5%和22.9%，天线单元间的隔离度分别大于26 dB和28 dB，包络相关系数均小于0.004。

关键词：多输入多输出双频段高隔离度单极子天线去耦合结构

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全球变暖加速和气候极端化——2024年中国气候研究重大进展速评

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大气科学学报 2025年第1期48卷 1-7页

作者：王会军孙建奇陈活泼马洁华段明铿南京信息工程大学气候系统预测与变化应对全国重点实验室江苏南京210044 中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心北京100029

全球气候正在加速变暖,2023、2024年连续刷新历史高温纪录,2024年较工业革命前升温达1.55℃。“全球沸腾时代”已至,与之伴随的是极端天气事件频发,2000—2019年气象灾害损失较之前20年翻倍。应对气候变化亟须科学突破,国际学术界聚焦... 详细信息

全球气候正在加速变暖,2023、2024年连续刷新历史高温纪录,2024年较工业革命前升温达1.55℃。“全球沸腾时代”已至,与之伴随的是极端天气事件频发,2000—2019年气象灾害损失较之前20年翻倍。应对气候变化亟须科学突破,国际学术界聚焦气候预测与极端事件等七大挑战。中国气候研究委员会作为中国-国际气候研究交流的桥梁,评选出了2024年十大气候研究进展:东北亚极端增温机制、气溶胶气候效应复杂性、全球降水变率增强、梅雨特征演变、降水系统扁平化、青藏高原水-热-碳耦合、北太平洋海温影响、大西洋-太平洋盐度差异、深时环流与ENSO、AI气候预测系统等。这些成果突显气候研究的前沿领域、跨学科性与社会价值。未来气候领域的研究热点将聚焦全球变暖加速、气候极端化、新北极和青藏高原新时代、气候系统多圈层耦合、气候系统预测与人工智能、气候变化风险与应对等方面,以更好地为防灾减灾、应对气候变化风险、全球气候治理提供科学支撑。

关键词：全球变暖加速气候极端化新北极和青藏高原新时代气候预测与AI

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基于改进非局部均值算法的地面气温资料质量控制方法研究

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气候与环境研究 2025年第1期30卷 94-106页

作者：熊雄姚俊杰陈昕张齐东南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学信息与系统科学研究院南京210044 国网江苏省电力有限公司超高压分公司南京211100

提出一种基于改进的非局部均值算法(Improved Non-Local Means,INLM)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)参数寻优的地面气温资料质量控制方法(INLM-PSO方法),该方法将非局部均值引入到地面气温资料质量控制中,通过欧式距离... 详细信息

提出一种基于改进的非局部均值算法(Improved Non-Local Means,INLM)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)参数寻优的地面气温资料质量控制方法(INLM-PSO方法),该方法将非局部均值引入到地面气温资料质量控制中,通过欧式距离和余弦相似度衡量参考站与目标站的相关性并对参考站赋权,实现对目标站观测值进行估计并实现质量控制。为了检验INLM-PSO方法的有效性及适应性,利用INLM-PSO方法对全国不同地区的典型14个地面观测站的2017~2018年日均温观测数据进行质量控制效果分析,并与反距离加权法(Inverse Distance Weighted,IDW)、空间回归检验法(Spatial Regression Test,SRT)进行对比。实验结果表明,相对于IDW方法和SRT方法,该方法能有效识别出气温数据中的可疑值,预测精度高,具有较好的稳定性和适应性。

关键词：质量控制地面气温改进的非局部均值(INLM) 余弦相似度粒子群

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基于图注意力机制和对抗训练的语音反欺骗方法

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信号处理 2025年第1期41卷 161-173页

作者：陆华庆葛子瑞王天朗郭海燕杨震南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心江苏南京210003

语音反欺骗任务旨在通过设计网络结构和学习算法来区分真实语音和欺骗语音,以提升语音系统安全性。本文提出了一种结合图注意力机制和对抗训练的语音反欺骗方法,以应对语音反欺骗任务中的挑战。具体地,基于说话人吸引子多中心单类(speak... 详细信息

语音反欺骗任务旨在通过设计网络结构和学习算法来区分真实语音和欺骗语音,以提升语音系统安全性。本文提出了一种结合图注意力机制和对抗训练的语音反欺骗方法,以应对语音反欺骗任务中的挑战。具体地,基于说话人吸引子多中心单类(speaker attractor multi-center one-class, SAMO)学习算法,利用图信号处理(graph signal processing, GSP)理论,本文提出了采用图注意力网络(graph attention network, GAT)提取说话人吸引子中心的方法。通过引入注意力机制来聚合说话人特征表示,以计算出更具代表性的说话人吸引子中心,从而提高系统对真实语音和欺骗语音的区分能力。另外,考虑到当网络只学习到训练集中已知欺骗类型的特定欺骗伪影时,则分类网络可能无法有效应对未知类型的欺骗攻击。本文在反欺骗网络结构中引入欺骗类型分类对抗网络,通过特征表示学习模块和欺骗类型分类辅助网络的对抗训练,促使网络能够从不同类型的欺骗语音中学习到共同的欺骗伪影特征,从而提升系统对实际测试中未知类型欺骗语音的检测能力。在ASVspoof 2019 LA、CFAD和ASVspoof 2021 LA数据集上进行了实验,实验结果表明所提方法在性能上优于基线系统和其他对比系统。此外,本文还采用了t分布随机邻居嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)和相似度矩阵热力图的可视化方法,直观展示了所提方法在准确区分真实语音和欺骗语音方面的优势,并验证了对抗训练技术在学习共同欺骗伪影特征方面的有效性。

关键词：语音反欺骗图注意力机制单分类对抗训练多任务学习

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基于深度学习的降水临近预报方法及其在2023年江苏汛期的应用评估

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暴雨灾害 2025年第1期44卷 1-8页

作者：庄潇然刘梅蔡凝昊王啸华郑玉徐珺曾康江苏省气象台南京210041 南京气象科技创新研究院南京210041 国家气象中心北京100081 南京信息工程大学南京210004

与传统外推类临近预报方法相比,深度学习降水临近预报方法能够预报强降水的生消演变。目前应用较多的深度学习方法有PhyDNet、PredRNN-v2、GAN三种,前两种为深度学习框架下不同网络架构的时空卷积神经网络,第三种则是以PhyDNet为生成器... 详细信息

与传统外推类临近预报方法相比,深度学习降水临近预报方法能够预报强降水的生消演变。目前应用较多的深度学习方法有PhyDNet、PredRNN-v2、GAN三种,前两种为深度学习框架下不同网络架构的时空卷积神经网络,第三种则是以PhyDNet为生成器、多层卷积为判别器构成的生成对抗网络。本文评估了上述三种方法在2023年江苏汛期(4—8月)的应用效果,并通过典型个例分析了各方法在不同降水类型中的适用性。结果表明:(1)从整体时段的评估结果看,PhyDNet和PredRNN-v2的TS评分表现优于GAN,而GAN对于主要降水雨带的预报偏差(BIAS)有着最优表现,可消除前两种方法中出现的随预报时效趋于平滑的问题。(2)系统性暴雨时段三种方法的评估结论与整体评估时段基本一致,但在局地强降水时段中,GAN的TS评分和BIAS表现均优于PhyDNet和PredRNN-v2。(3)典型个例分析结果表明三种方法均能刻画降水系统的生消演变,在系统性暴雨过程中,PredRNN-v2对降水增强过程的预报能力优于其他两种方法,而在局地强降水过程中,GAN不仅能够克服“模糊”导致的降雨区偏大的问题,还能更好描述降水中心强度及位置。以上结果表明,三种预报方法针对两类强降水预报预警场景各具优势,PhyDNet整体评分表现最优,PreRNNv2适用于较长时效预报,GAN则适用于局地强降水预报,在实际业务中需根据各自特点择优参考。

关键词：强降水临近预报深度学习预报评估

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基于分段应变叠加的大应变光学引伸计

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光学学报 2025年第1期45卷 129-137页

作者：李天宇朱飞鹏白鹏翔雷冬康新河海大学力学与工程科学学院江苏南京211100 CAD/CAM福建省高校工程研究中心福建莆田351100 莆田学院机电与信息工程学院福建莆田351100

基于远心镜头成像的双视场光学引伸计可实现远超相机分辨率的长标距,且具有低图像畸变等优点,可达到较高的应变测量精度,但其应变测量范围受标距点位移量限制,难以用于大应变测量中。提出一种基于分段应变叠加的大应变光学引伸计,依据... 详细信息

基于远心镜头成像的双视场光学引伸计可实现远超相机分辨率的长标距,且具有低图像畸变等优点,可达到较高的应变测量精度,但其应变测量范围受标距点位移量限制,难以用于大应变测量中。提出一种基于分段应变叠加的大应变光学引伸计,依据标距点位移将图像序列分为若干段,对每段图像分别进行应变计算,然后采用应变叠加算法,以实现大应变下的高精度应变测量。开展两类不同材料试样的单轴拉伸试验,来验证大应变光学引伸计方法的可行性。结果表明:该方法所测得的载荷-应变曲线与修正后的电测法测得结果高度一致,均方根误差约为20με,表明该方法具有较高的应变测量精度,在大应变测量方面具有较广阔的应用前景。

关键词：测量光学引伸计应变叠加大应变视场分离技术远心镜头

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噪声环境下基于域对抗图卷积网络和坐标注意力的说话人确认方法

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 57-67页

作者：陈家辉葛子瑞王天朗郭海燕杨震南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心江苏南京210003

为了减弱背景噪声对说话人确认(Speaker Verification,SV)性能的影响,提出一种基于域对抗图卷积网络(Domain Adversarial Graph Convolution Network,DA⁃GCN)和坐标注意力(Coordinate Attention,CA)的SV方法来提升噪声环境下的SV性能。首先,针对噪声环境下局部特征变得不稳定这个问题,提出引入CA模块,将全局时间信息和全局频率信息编码到通道注意力中,以强调有用通道,提取鲁棒性的说话人特征。其次,提出构建DA⁃GCN来辅助主网络提取与噪声相关性更小的说话人特征来进行后续的分类。具体而言,将语音信号映射为图信号,利用GCN分别对干净语音图信号特征和含噪语音图信号特征进行聚合,通过域对抗(Domain Adversarial,DA)训练,辅助主网络提取干净语音域和含噪语音域共享的说话人特征,从而降低噪声对SV性能的影响。在VoxCeleb1数据集上的实验结果表明,所提CA⁃DA⁃GCN的性能优于基线模型ExU⁃Net且表现出良好的泛化能力。

关键词：噪声环境说话人确认域对抗坐标注意力机制图卷积神经网络

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