检索结果-内蒙古大学图书馆

西安电子科技大学学报 2025年

作者：冯进郭杰张铭津李云松徐志远西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室西安电子科技大学通信工程学院

现有的剪枝方法面临着通道选择标准不一致问题，使通道的选择趋势存在明显差异，这种差异导致了剪枝策略中出现盲点。为了解决这一问题，提出了一种基于双域渐进算法优化的自适应指导机制的通道剪枝方法。具体而言，该指导机制引入了一... 详细信息

现有的剪枝方法面临着通道选择标准不一致问题，使通道的选择趋势存在明显差异，这种差异导致了剪枝策略中出现盲点。为了解决这一问题，提出了一种基于双域渐进算法优化的自适应指导机制的通道剪枝方法。具体而言，该指导机制引入了一个正则化项来分配惩罚权重，平衡了单个标准的得分和多个标准的统一性。此外，双域渐进优化算法根据空间关系变化与迭代搜索进度动态调整搜索策略，灵活确定指导机制的最优作用深度和广度，达到最佳剪枝效果。所提方法以最优的作用深度和广度协调了基于个体视角与整体视角剪枝标准之间的对立和统一，形成了全面而高效的剪枝体系。实验结果表明，所提出的剪枝方法优于现有的剪枝方法，以最小的精度损失显著降低了模型参数规模和运算量。在CIFAR-10数据集上，所提方法将VGG-16模型压缩至原始大小的11.15%，而精度仅下降0.04%。在ImageNet数据集上，将ResNet-50模型的参数减少至27.01%，同时保持了73.83%的准确率。

关键词：深度学习卷积神经网络通道剪枝模型压缩

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基于立体感感知的全景图像质量评价算法

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信号处理 2025年第4期41卷 759-769页

作者：安平汤旭锋杨超黄新彭特种光纤与光接入网省部共建重点实验室新型显示技术及应用集成教育部重点实验室上海大学通信与信息工程学院上海200444

无参考全景图像质量评价旨在客观衡量全景图像的人类视觉感知质量,而无需依赖原始图像的质量信息。随着虚拟现实技术的迅猛发展,全景图像质量评价的重要性日益凸显。然而,现有全景图像质量评价算法仍存在着一些限制,如不能很好模拟观察... 详细信息

无参考全景图像质量评价旨在客观衡量全景图像的人类视觉感知质量,而无需依赖原始图像的质量信息。随着虚拟现实技术的迅猛发展,全景图像质量评价的重要性日益凸显。然而,现有全景图像质量评价算法仍存在着一些限制,如不能很好模拟观察者的浏览过程、未能有效考虑观看者的立体感知过程等。这严重影响了全景图像质量评价的准确性。为解决这一问题,本文提出一种基于沉浸式立体感知和视口感知交互的无参考全景图像质量评价算法。首先,设计一种视口提取策略,通过在球形域上提取特征视点,选择具有较高被观察概率的视点。对选定的视点提取相应的视口内容,并将多个视口内容并行输入特征编码器,以实现多尺度视口特征的提取。随后,鉴于当前实现多个视口间信息交互的方式尚存在局限性,本文提出一个视口特征交互模块,旨在实现对输入的多个视口内容进行跨视口的信息交互。最后,本文还探索了在缺乏视口采样的情况下,利用整个全景图像实现对立体感信息的获取,以实现对立体感过程建模从而提高整体评价性能。实验结果证明了本文提出算法的有效性,与当前最先进的质量评价算法相比之下,斯皮尔曼等级相关系数(Spearman Rank Order Correlation Coefficient,SROCC)指标和皮尔逊线性相关系数(Linear Pearson Correlation Coefficient,PLCC)在公开数据集CVIQD上分别达到0.72%和0.70%的提升,而在数据集OIQA上分别达到了1.10%和0.54%的提升。

关键词：全景图像质量评价视口提取球面卷积特征融合

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新型蚁群算法规划核电厂巡检机器人路径

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核电子学与探测技术 2025年第1期45卷 107-115页

作者：朱翠罗宇豪王占刚戴娟北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100192 北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100026

为了使核电厂巡检机器人更加高效地完成巡检任务,本文提出一种改进的蚁群算法进行路径规划。针对基本蚁群算法在路径规划当中存在拐点多、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,首先利用A~*算法构建次优路径并调整初始信息素浓度。然后,构... 详细信息

为了使核电厂巡检机器人更加高效地完成巡检任务,本文提出一种改进的蚁群算法进行路径规划。针对基本蚁群算法在路径规划当中存在拐点多、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,首先利用A~*算法构建次优路径并调整初始信息素浓度。然后,构建方向性函数以减少路径的拐弯次数。在搜索过程中,蚂蚁若发生死锁,极易导致算法陷入局部最优。为此,本文提出了防止死锁的策略,并将蚁群算法与遗传算法相结合,以提高算法的全局搜索能力。实验结果表明,本算法能够高效地规划出距离更短、更平滑的路径,对于核电厂巡检机器人高效完成巡检任务、延长单次巡检时间、减少巡检机器人磨损等具有重要意义。

关键词：蚁群算法核电厂巡检机器人路径规划

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基于自适应DE算法的TDOA定位布站优化策略

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电子信息对抗技术 2025年第1期40卷 53-62页

作者：曾凤蔡方凯龙宁成都工业学院自动化与电气工程学院成都611730 成都工业学院网络与通信工程学院成都611730

为实现前沿阵地和地面防空两种典型应用约束条件下到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位的自动布站优化,分析了这两种典型约束条件下的基站长度、站点间角度等对定位精度的影响。提出了基于自适应差分进化(Differential Evo... 详细信息

为实现前沿阵地和地面防空两种典型应用约束条件下到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位的自动布站优化,分析了这两种典型约束条件下的基站长度、站点间角度等对定位精度的影响。提出了基于自适应差分进化(Differential Evolution,DE)算法的TDOA自动布站优化策略。采用该算法对这两种约束条件下的自动布站优化进行了仿真分析,并对自适应DE算法计算复杂度进行了分析。结果表明,自适应DE算法的自动布站复杂度低,收敛快速,与定位误差分析一致,具有较好的全局寻优能力。

关键词： DE算法 TDOA 前沿阵地地面防空布站优化

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基于耦合器和环行器的O波段掺铋光纤放大器单纤双向放大对比实验研究

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中国激光 2025年第1期52卷 15-22页

作者：王丁辰裴丽郑晶晶王建帅张福浩王丽红李晶宁提纲北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学光波技术研究所全光网络与现代通信网教育部重点实验室北京100044

首先基于耦合器构建了单纤双向掺铋光纤放大器(BDFA),以测试在放大器的输入和输出端没有隔离器的条件下两个信号受到反向光干扰时的性能。然后,用环行器代替耦合器对系统进行了重构,以验证隔离器在双向放大中的优化作用,并将其与耦合器... 详细信息

首先基于耦合器构建了单纤双向掺铋光纤放大器(BDFA),以测试在放大器的输入和输出端没有隔离器的条件下两个信号受到反向光干扰时的性能。然后,用环行器代替耦合器对系统进行了重构,以验证隔离器在双向放大中的优化作用,并将其与耦合器结构的结果进行了比较。实验结果表明,在总泵浦功率为1 W的条件下,当输入功率为-15 dBm时,两个信号都获得了近24 dB的增益,噪声系数(NF)为7 dB~9 dB。与耦合器方案相比,信号的增益在环行器结构下提高了41%而NF降低了近50%。这项工作为O波段BDFA在波分复用器无源光网络(WDMPON)中的实际应用提供了参考。

关键词：光纤放大器 O波段掺铋光纤双向放大掺铋光纤放大器

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AIR-PolSAR-Seg-2.0:大规模复杂场景极化SAR地物分类数据集

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雷达学报(中英文) 2025年第2期14卷 353-365页

作者：王智睿赵良瑾汪越雷曾璇康健杨健孙显中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学北京100049 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049 目标认知与应用技术国家级重点实验室北京100190 苏州大学电子信息学院苏州215006 清华大学电子工程系北京100084

极化合成孔径雷达(PolSAR)地物分类是SAR图像智能解译领域的研究热点之一。为了进一步促进该领域研究的发展,该文组织并发布了一个面向大规模复杂场景的极化SAR地物分类数据集AIR-PolSAR-Seg-2.0。该数据集由三景不同区域的高分三号卫星... 详细信息

极化合成孔径雷达(PolSAR)地物分类是SAR图像智能解译领域的研究热点之一。为了进一步促进该领域研究的发展,该文组织并发布了一个面向大规模复杂场景的极化SAR地物分类数据集AIR-PolSAR-Seg-2.0。该数据集由三景不同区域的高分三号卫星L1A级复数SAR影像构成,空间分辨率8 m,包含HH,HV,VH和VV共4种极化方式,涵盖水体、植被、裸地、建筑、道路、山脉等6类典型的地物类别,具有场景复杂规模大、强弱散射多样、边界分布不规则、类别尺度多样、样本分布不均衡的特点。为方便试验验证,该文将三景完整的SAR影像裁剪成24,672张512像素×512像素的切片,并使用一系列通用的深度学习方法进行了实验验证。实验结果显示,基于双通道自注意力方法的DANet性能表现最佳,在幅度数据和幅相融合数据的平均交并比分别达到了85.96%和87.03%。该数据集与实验指标基准有助于其他学者进一步展开极化SAR地物分类相关研究。

关键词：极化合成孔径雷达公开数据集复数图像地物分类深度学习

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基于多相水平集的多亮温太赫兹图像分割方法

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电波科学学报 2025年第1期40卷 184-190页

作者：陈艺琳李超中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院电磁辐射与探测技术重点实验室北京100190 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

为了能分割被动式太赫兹图像中的多亮温目标,满足太赫兹安检系统对不同亮温目标进行提取的需求,提出了一种基于多相水平集的被动式太赫兹图像分割方法。传统的单个水平集函数的方法仅能将图像划分为两个区域,当图像中存在多种亮温的目... 详细信息

为了能分割被动式太赫兹图像中的多亮温目标,满足太赫兹安检系统对不同亮温目标进行提取的需求,提出了一种基于多相水平集的被动式太赫兹图像分割方法。传统的单个水平集函数的方法仅能将图像划分为两个区域,当图像中存在多种亮温的目标物体时,不能将其完全提取出来。而该方法采用了多个水平集函数进行演化,能将图像分割成多个区域,满足分割多亮温物体的需要。使用多相水平集方法对多种目标物体进行处理,实验结果表明,该方法能够将被动式太赫兹图像中人体衣物下隐藏的多种亮温目标物体提取出来,比单个水平集的方法提高了准确性。

关键词：水平集太赫兹图像太赫兹安检图像分割图像处理

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基于非局部广义总变分正则化的稀疏角度CT重建算法

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CT理论与应用研究(中英文) 2025年第1期34卷 129-139页

作者：蒋敏陶红伟程凯郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450000 之江实验室杭州311121

基于广义总变分(TGV)正则化的CT图像重建算法可以有效克服总变分(TV)正则化的阶梯效应,从而能保护重建图像过渡区域的结构特征。尽管TGV重建方法优于TV重建方法,但它仍然忽略了非局部自相似先验信息在恢复CT图像细节方面的显著作用。为... 详细信息

基于广义总变分(TGV)正则化的CT图像重建算法可以有效克服总变分(TV)正则化的阶梯效应,从而能保护重建图像过渡区域的结构特征。尽管TGV重建方法优于TV重建方法,但它仍然忽略了非局部自相似先验信息在恢复CT图像细节方面的显著作用。为了克服TGV重建方法的上述局限性,本文引入一种非局部广义总变分(NLTGV)正则项,并提出基于NLTGV正则化的稀疏角度CT重建算法。该方法不仅可以利用不同阶的非局部变分信息来保护图像结构特征,而且还可以利用非局部自相似性来恢复重建图像的细节。由于重建模型包含双非光滑项,难以直接求解,因此提出基于凸集投影的优化算法,将其分解为几个简单子问题实现有效求解。仿真和实验结果表明,与其他变分正则化重建方法相比,本文重建方法可以有效提高CT图像重建质量。

关键词： X射线CT 稀疏角度采样非局部广义全变分凸集投影算法分裂Bregman算法

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1310 nm波段的高速大功率改进型单行载流子光探测器

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光电子·激光 2025年第6期 561-567页

作者：谭述虎王雪洁黄永清刘凯段晓峰任晓敏北京邮电大学电子工程学院信息光子学与光通信全国重点实验室

为了降低光载无线通信(radio over fiber, RoF)系统的复杂性和商用成本，本文设计了具有双高斯掺杂吸收层的改进型单行载流子(modified uni-traveling carrier, MUTC)光探测。该探测器工作在1 310 nm波段，通过电场调控实现了高速大功... 详细信息

为了降低光载无线通信(radio over fiber, RoF)系统的复杂性和商用成本，本文设计了具有双高斯掺杂吸收层的改进型单行载流子(modified uni-traveling carrier, MUTC)光探测。该探测器工作在1 310 nm波段，通过电场调控实现了高速大功率输出，可直接驱动天线发射信号。在-8 V偏压下，直径为20μm的光探测器可实现30.9 GHz的3 dB带宽，0.82 A/W的响应度，在15 GHz、20 GHz下的峰值射频(radio frequency, RF)输出功率分别为34.8 dBm、34.4 dBm。

关键词： 1 310 nm波段双高斯掺杂吸收层改进型单行载流子(MUTC)光探测器大功率

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融合自适应采样与全局感知的图像深度估计算法

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 261-268页

作者：王国相李昌隆宋俊锋叶振金恒丽水学院浙江丽水323000 浙江省特色文创产品数字化设计与智能制造重点实验室浙江丽水323000 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 浙江大华技术股份有限公司杭州310051

深度估计旨在通过少量稀疏深度样本点预测场景的稠密深度图,现有方法通常直接从稀疏深度样本生成最终的深度预测图,没有充分挖掘稀疏深度图包含的几何信息,导致深度估计算法的预测精度不够高。针对上述问题,提出一种融合自适应采样与全... 详细信息

深度估计旨在通过少量稀疏深度样本点预测场景的稠密深度图,现有方法通常直接从稀疏深度样本生成最终的深度预测图,没有充分挖掘稀疏深度图包含的几何信息,导致深度估计算法的预测精度不够高。针对上述问题,提出一种融合自适应采样与全局感知的图像深度估计算法,由粗粒度到细粒度逐步预测深度图。通过引入预训练的深度补全网络预测粗粒度的稠密深度图,获取丰富的场景结构信息和语义信息。设计自适应深度采样方法,引导算法模型对远处的区域施加更多关注,缓解深度数据的长尾分布问题。同时通过新设计的全局感知模块,捕获并融合多尺度特征,从而获取更多的场景上下文信息。在NYU-Depth-v2数据集上的实验结果表明,算法在整体性能上超越了其他方法;消融实验的结果验证了提出的各个模块的有效性;Zero-shot实验的结果表明算法有较好的泛化性能,其中在ScanNet数据集上的阈值精度指标δ<1.25相比P3D方法提升了42个百分点,相比S2D方法则提升了3.8个百分点。

关键词：深度估计深度补全稠密深度图多尺度特征融合自适应采样

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