检索结果-内蒙古大学图书馆

电讯技术 2024年第5期64卷 717-724页

作者：陈金立瞿彦涛陈宣南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京信息工程大学物理与光电工程学院南京210044

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达在阵元故障时虚拟阵列输出数据矩阵会出现大量的整行数据丢失,由于阵列接收数据矩阵的不完整而导致对波达方向(Direction of Arrival,DOA)的估计性能恶化。大多数低秩矩阵填充算... 详细信息

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达在阵元故障时虚拟阵列输出数据矩阵会出现大量的整行数据丢失,由于阵列接收数据矩阵的不完整而导致对波达方向(Direction of Arrival,DOA)的估计性能恶化。大多数低秩矩阵填充算法要求缺失数据随机分布于不完整的矩阵中,无法适用于整行缺失数据的恢复问题。为此,提出了一种基于低秩块Hankel矩阵正则化的阵元故障MIMO雷达DOA估计方法。首先,通过奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)降低虚拟阵列输出矩阵的维度,以减少计算复杂度。然后,对降维数据矩阵建立基于块Hankel矩阵正则化的低秩矩阵填充模型,在该模型中将MIMO雷达降维数据矩阵排列成块Hankel矩阵并施加Schatten-p范数作为正则项。最后,结合交替方向乘子法(Alternate Direction Multiplier Method,ADMM)求解该模型,获得完整的MIMO雷达降维数据矩阵。仿真结果表明,所提方法能够有效恢复降维数据矩阵中的整行数据缺失,具有较高的DOA估计精度和实时性,在阵元故障率低于50.0%时DOA估计精度优于现有方法。

关键词： MIMO雷达阵元故障 DOA估计块Hankel矩阵 Schatten-p范数

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数字普惠金融促进乡村产业发展的影响机制与实施路径

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经济问题 2025年第5期 79-88页

作者：葛和平王佳昊姚亦嘉南京信息工程大学管理工程学院江苏南京210044

基于2011—2022年我国省级面板数据,系统分析数字普惠金融对乡村产业振兴的推动作用,剖析其在不同乡村产业和地区中的效应差异。实证研究表明,数字普惠金融显著促进了乡村产业的发展,且在低经济发展水平的地区促进效果更为显著。此外,... 详细信息

基于2011—2022年我国省级面板数据,系统分析数字普惠金融对乡村产业振兴的推动作用,剖析其在不同乡村产业和地区中的效应差异。实证研究表明,数字普惠金融显著促进了乡村产业的发展,且在低经济发展水平的地区促进效果更为显著。此外,影响效应分析发现,数字普惠金融对工业和服务业的推动作用相对明显,但对农业的促进效果则相对较弱。机制检验结果表明,推动数字普惠金融的使用深度比提升数字化水平和覆盖广度更有助于乡村产业的发展。据此,要优先提高低经济发展水平区域工业和服务业相关产业的数字普惠金融的使用深度,从而不断推动我国乡村产业实现高质量发展。

关键词：数字普惠金融乡村产业振兴数字化水平高质量发展

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一种非规则广义LDPC码的构造方法

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电讯技术 2024年第6期64卷 952-959页

作者：周华李文杰马凌峻南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

广义低密度奇偶校验(Generalized Low-Density Parity-Check, GLDPC)码把低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check, LDPC)码中的单奇偶校验(Single Parity-Check, SPC)节点替换为校验能力更强的广义约束(Generalized Constraint, GC)节点,使其在中短码和低码率的条件下具有更低的误码率。传统GLDPC码要求基矩阵的行重等于分量码的码长,这限制了GLDPC码构造的灵活性。另外,相比于传统GLDPC码中GC节点位置的随机选取,GC节点的位置选择在GLDPC码的误码率性能上有一定的优化空间。针对以上两点,提出了一种基于渐进边增长(Progressive Edge-Growth, PEG)算法的非规则GLDPC码构造方法和一种基于Tanner图边数的GC节点位置选择算法。使用PEG算法生成的非规则LDPC码作为本地码,根据本地码的校验节点度使用多种分量码,结合GC节点位置选择算法构造非规则GLDPC码。仿真结果表明,与传统方法构造的GLDPC码相比,基于Tanner图边数的GC节点位置选择算法构造的非规则PEG-GLDPC码在误码率和译码复杂度上均得到明显改善。

关键词：非规则广义LDPC码 PEG算法 GC节点位置

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基于改进YOLOv7红外海上船舶检测算法

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电光与控制 2025年第4期32卷 23-30页

作者：饶兴昌郑盈盈陆万浩黄孙港南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210000 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214000

针对红外海上船舶图像检测在近岸密集、远海小目标以及低分辨率等场景下存在的误检、漏检等问题,并为了使模型更轻量化,提出了一种基于改进YOLOv7的红外海上船舶检测算法。为增强主干网络对船舶目标的特征提取能力,重新构造REP-DSConv-E... 详细信息

针对红外海上船舶图像检测在近岸密集、远海小目标以及低分辨率等场景下存在的误检、漏检等问题,并为了使模型更轻量化,提出了一种基于改进YOLOv7的红外海上船舶检测算法。为增强主干网络对船舶目标的特征提取能力,重新构造REP-DSConv-ELAN模块,替换原网络中的ELAN模块;其次在颈部网络中引入InceptionNeXt模块,减少因网络深度增加而造成船舶高维特征信息的丢失,更好地进行多尺度融合以提高船舶的检测效果;最后在检测头部分使用最小点距离的边界框回归损失函数MPDIoU,增强在低分辨率小目标场景下的检测能力。在红外船舶数据集上的实验表明:改进算法的精确率、召回率、平均精度均值较原YOLOv7算法分别提高了3.99、2.55和3.40个百分点,参数量由37.23×10^(6)降至31.98×10^(6)。综上,改进算法在保证红外船舶检测精度的同时能有效改善误检和漏检等问题。

关键词：船舶检测 YOLOv7网络动态蛇形卷积 InceptionNeXt模块损失函数

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一种学习多域数据联合分布的量子耦合生成对抗网络

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系统工程与电子技术 2025年

作者：吉家欣李汀李飞南京邮电大学通信与信息工程学院

量子计算为经典机器学习带来了新的机遇，量子生成对抗网络便是一个优秀案例。但一般量子生成对抗网络只能处理单域数据，且受到量子比特数限制，生成质量会有很大程度下降。本文提出了一种学习多域数据联合分布的量子耦合生成对抗网络... 详细信息

量子计算为经典机器学习带来了新的机遇，量子生成对抗网络便是一个优秀案例。但一般量子生成对抗网络只能处理单域数据，且受到量子比特数限制，生成质量会有很大程度下降。本文提出了一种学习多域数据联合分布的量子耦合生成对抗网络（quantum coupled generative adversarial network，QCoGAN），QCoGAN通过结合量子计算的并行计算能力和经典生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）的学习能力，对量子生成对抗网络结构进行耦合优化，相较于普通生成对抗网络可以捕捉到更多图像细节，通过施加量子参数层之间的权重共享约束，有效控制了网络容量，提升了训练效率。首次将量子生成对抗网络用于领域适应问题，将QCoGAN应用于多个手写体数据集的联合分布学习任务，证明了其在处理多域数据时的优越性，在真实量子计算机的飞速发展下，将具有广阔的应用前景。

关键词：量子计算机器学习生成对抗网络量子耦合多域数据

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不同合同下成本异质性绿色产品选择

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现代管理科学 2025年第1期 105-117页

作者：朱晓东吴若宁南京信息工程大学管理工程学院

探究在批发价合同和利益共享合同下的绿色产品选择和研发投入问题,对于经济与环境效益的和谐统一至关重要。企业绿色转型时采用的技术不同导致产品成本结构存在异质性,进而对供应链利润和环境效益产生不同的影响。构建一个由制造商和零... 详细信息

探究在批发价合同和利益共享合同下的绿色产品选择和研发投入问题,对于经济与环境效益的和谐统一至关重要。企业绿色转型时采用的技术不同导致产品成本结构存在异质性,进而对供应链利润和环境效益产生不同的影响。构建一个由制造商和零售商组成的供应链博弈模型,其中,制造商可以选择生产研发密集型绿色产品(DIGP)或边际成本密集型绿色产品(MIGP)。研究发现,供应链成员对产品的选择和采用的合同形式,与绿色研发成本及合同中分配比例之间存在密切关联性。在产品选择中,批发价合同下制造商对绿色研发成本的接受度低于零售商,更易选择生产MIGP类型产品;利益共享合同下零售商的接受程度反而低于制造商,更容易倾向于销售MIGP类型的产品。在研发成本较低时生产、销售DIGP,在研发成本较高时选择MIGP,更容易提高双方利润并保护环境,实现共赢。在合同选择中,如果选择生产DIGP类型产品,供应链的上下游双方对合同形式的偏好在很大范围内重合,由制造商来决定合同形式能够更好地保障产品的绿色性能。如果选择生产MIGP类型产品,当利益分配中制造商比例较大,而消费者低碳偏好不够强烈时,制造商和零售商双方都想取得产品零售价格的定价权。

关键词：绿色产品成本异质性合同选择

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无人机辅助的安全MEC系统中的能耗优化策略

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系统工程与电子技术 2025年

作者：杨许鑫季薇南京邮电大学通信与信息工程学院

为解决无人机辅助的移动边缘计算（mobile edge computing， MEC）系统中由于卸载和传输行为的暴露造成的安全隐患，本文提出一种基于非正交多址接入的无人机辅助MEC隐蔽通信模型。由于无人机电池容量小且充电不便，系统能耗的优化备受... 详细信息

为解决无人机辅助的移动边缘计算（mobile edge computing， MEC）系统中由于卸载和传输行为的暴露造成的安全隐患，本文提出一种基于非正交多址接入的无人机辅助MEC隐蔽通信模型。由于无人机电池容量小且充电不便，系统能耗的优化备受关注。针对所提模型，本文在满足系统隐蔽性要求的条件下，以最小的系统总能耗为目标，对地面设备的发射功率、地面设备的分组、无人机的飞行轨迹、无人机发射人工噪声的功率以及无人机的计算资源分配进行联合优化。仿真结果表明：在相同的隐蔽性约束下，本文所提安全MEC系统能耗优化策略的能耗小于已有策略。

关键词：移动边缘计算无人机非正交多址接入隐蔽通信能耗

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基于感受野增强和跨尺度融合的SAR舰船检测算法

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电光与控制 2025年第4期32卷 17-22,43页

作者：黄应征刘罡闫曙光侯恩翔南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210000 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214000

针对复杂的海上背景、尺度变化大的船舶目标和噪声干扰导致合成孔径雷达(SAR)舰船检测存在精度不高、漏检和误检严重的问题,提出了一种改进的YOLOv7模型。首先,设计感受野增强特征提取模块(RFEFM),并用其重构主干网络,增强感受野并提高... 详细信息

针对复杂的海上背景、尺度变化大的船舶目标和噪声干扰导致合成孔径雷达(SAR)舰船检测存在精度不高、漏检和误检严重的问题,提出了一种改进的YOLOv7模型。首先,设计感受野增强特征提取模块(RFEFM),并用其重构主干网络,增强感受野并提高多尺度目标特征提取能力;其次,提出高低维特征融合金字塔(HLF-FPN),过滤干扰的噪声及背景信息,高效融合不同尺度信息;然后,提出一种新的F-MPDIoU损失函数,加快模型收敛,改善了漏检、误检问题;最后,在HRSID数据集上实验,与原YOLOv7模型相比,改进后的模型在mAP@0.5、精确率和召回率方面分别提升了4.9、9.4和13.4个百分点,FPS达到68帧/s,可以满足实时检测的需求。

关键词：合成孔径雷达 YOLOv7 感受野增强跨尺度融合船舶检测

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考虑活动-出行需求特性的大规模电动汽车入网影响力分析

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南方电网技术 2024年第12期18卷 138-147页

作者：孙志颖李青张凯南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学管理工程学院南京210044

分析电动汽车(electric vehicle,EV)用户充电需求的复杂性及其作用规律是提高大规模EV入网情境下配电网络鲁棒性与韧性的基础工作,但现有研究较少关注EV用户充电需求的派生性。首先从充电需求产生的本源出发,基于EV用户活动-出行时空轨... 详细信息

分析电动汽车(electric vehicle,EV)用户充电需求的复杂性及其作用规律是提高大规模EV入网情境下配电网络鲁棒性与韧性的基础工作,但现有研究较少关注EV用户充电需求的派生性。首先从充电需求产生的本源出发,基于EV用户活动-出行时空轨迹建立交通-电力耦合网络模型以揭示EV在交通-电力耦合系统的媒介机制。然后从交通侧考虑EV用户活动及出行行为特性建立活动-出行链模型,并基于Logit模型预测EV充电需求。从电网侧以电压偏移严重度、线路极限功率传输裕度以及电力系统线路损耗等指标构建了EV入网影响力评估体系。最后以交通-电力耦合度为调节变量分析了不同情境下不同区域EV充电负荷对电网的影响力,为引导EV用户在时空间维度有序充电的调度管理提供理论支撑。

关键词：交通-电力耦合网络电动汽车活动-出行需求充电需求影响力评估

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基于生成对抗网络和混合时空神经网络的入侵检测

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电子测量技术 2024年第2期47卷 17-24页

作者：倪志伟行鸿彦侯天浩梁欣怡王心怡南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对网络入侵检测领域存在检测准确率低的问题,研究异常流量样本少和分类器性能不佳时的入侵检测模型,提出一种基于改进生成对抗网络和混合时空神经网络的入侵检测模型。改进生成对抗网络通过学习异常流量样本的分布特性,生成具有特定... 详细信息

针对网络入侵检测领域存在检测准确率低的问题,研究异常流量样本少和分类器性能不佳时的入侵检测模型,提出一种基于改进生成对抗网络和混合时空神经网络的入侵检测模型。改进生成对抗网络通过学习异常流量样本的分布特性,生成具有特定标签的人工异常流量样本;融合卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络提取攻击流量的时空融合特征,利用注意力机制对时空融合特征进行加权,构建混合时空神经网络对网络流量进行分类预测。在UNSW-NB15数据集上对所提模型进行仿真实验,准确率和F1分数分别为92.93%和94.81%,表明所提模型能够有效改善原始数据集中的类别不平衡性问题,提高对异常流量样本的检测能力和网络入侵的检测准确率。

关键词：网络入侵检测生成对抗网络卷积神经网络双向长短时记忆神经网络注意力机制

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