检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2022年第7期44卷 2469-2477页

作者：陈涛赵立鹏史林申梦雨哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150001

为解决极化敏感阵列波达方向(DOA)估计中压缩感知类算法的网格失配问题,该文提出一种基于有限新息率(FRI)的正交偶极子阵列无网格信号参数估计算法。首先,利用均匀正交偶极子线阵中不同极化指向天线的两个子阵,求取其自相关矩阵之和,并... 详细信息

为解决极化敏感阵列波达方向(DOA)估计中压缩感知类算法的网格失配问题,该文提出一种基于有限新息率(FRI)的正交偶极子阵列无网格信号参数估计算法。首先,利用均匀正交偶极子线阵中不同极化指向天线的两个子阵,求取其自相关矩阵之和,并通过协方差拟合准则恢复出满足Toeplitz结构的协方差矩阵。然后,利用该协方差矩阵构建FRI信号重构模型,求解以重构结果为系数的多项式的零点,就可以得到入射信号DOA参数的估计结果。最后,根据已估计出的DOA参数以及两个子阵的自相关矩阵和互相关矩阵,利用最小二乘法计算得到入射信号的极化参数估计结果。仿真实验表明,该算法与子空间类和压缩感知类算法相比,具有更高的估计精度及更好的角度分辨力。

关键词：正交偶极子阵列无网格波达方向估计有限新息率协方差拟合准则

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基于氮化硅膜片的光纤法布里-珀罗声波传感器

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光学学报 2025年第2期45卷 153-160页

作者：丁武成魏鹤鸣韦妍朱梦实张亮庞拂飞上海大学通信与信息工程学院特种光纤与光接入网省部共建国家重点实验室培育基地特种光纤与先进通信国际合作联合实验室上海200444

研制了一种基于氮化硅方形膜片的光纤法布里-珀罗(FP)声波传感器,采用硅基微机电系统(MEMS)工艺分别制备了厚度为30 nm和50 nm的氮化硅窗口型振膜,并进一步封装成光纤FP微腔并用于声波探测。由于声波引起膜片振动,从而引起FP干涉光的相... 详细信息

研制了一种基于氮化硅方形膜片的光纤法布里-珀罗(FP)声波传感器,采用硅基微机电系统(MEMS)工艺分别制备了厚度为30 nm和50 nm的氮化硅窗口型振膜,并进一步封装成光纤FP微腔并用于声波探测。由于声波引起膜片振动,从而引起FP干涉光的相位或光谱偏移,通过测量这种偏移量可获取声波的幅频特性。实验结果表明,两种传感器在声波频率为1~20 kHz范围内具有较好的频谱响应,其中膜厚为50 nm的传感器共振频率约为16.5 kHz,其声压灵敏度为60.175 mV/Pa@16.5 kHz,最小可检测压力为2.57μPa/Hz^(1/2)@16.5 kHz。可见,所设计的光纤声波传感器具有较高的灵敏度和出色的声波检测性能,在水下目标探测等领域具有广阔的应用前景。

关键词：法布里-珀罗干涉仪声波传感器氮化硅 MEMS

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3D打印空频域滤波毫米波引信天线

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探测与控制学报 2024年

作者：温雅馨崔冬张珂吴思凡李建星西安交通大学信息与通信工程学院机电动态控制重点实验室

针对毫米波引信系统远距离和抗干扰探测需求，提出一种具有空频域滤波特性的3D打印毫米波引信天线。区别于传统的天线设计，该天线通过双模球状频域滤波结构与阶梯型波导同轴转换结构，激励圆波导喇叭内的TM01模，进而实现具有频域和空... 详细信息

针对毫米波引信系统远距离和抗干扰探测需求，提出一种具有空频域滤波特性的3D打印毫米波引信天线。区别于传统的天线设计，该天线通过双模球状频域滤波结构与阶梯型波导同轴转换结构，激励圆波导喇叭内的TM01模，进而实现具有频域和空域滤波特性的锥状波束辐射。为了降低制造成本与复杂度，天线采用3D打印立体光固化成型技术加工。实测结果表明，天线在32.7-34.7 GHz频率范围内实现优于10 dB的回波损耗。天线锥状波束指向角约38°，带内增益为6.0 dB，带外增益衰减超过35 dB/GHz，实现了良好的带外增益抑制能力。该天线有望应用于新一代抗干扰毫米波引信系统。

关键词：锥状波束天线滤波天线引信天线 3D打印

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网络切片场景下基于分布式生成对抗网络的服务功能链异常检测

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电子与信息学报 2023年第1期45卷 262-271页

作者：唐伦王恺张月周鑫隆陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信重点实验室重庆400065

针对网络切片场景中,由于软硬件异常而导致服务功能链(SFC)异常的问题,该文提出一种基于分布式生成对抗网络(GAN)的时间序列异常检测模型(DTSGAN)。首先,为学习SFC中正常数据的特征,提出分布式GAN架构,对SFC中包含的多个虚拟网络功能(V... 详细信息

针对网络切片场景中,由于软硬件异常而导致服务功能链(SFC)异常的问题,该文提出一种基于分布式生成对抗网络(GAN)的时间序列异常检测模型(DTSGAN)。首先,为学习SFC中正常数据的特征,提出分布式GAN架构,对SFC中包含的多个虚拟网络功能(VNF)进行异常检测;其次,针对时间序列数据构建一种基于滑动窗口数据特征提取器,通过提取数据的两种衍生特性和8种统计特征以挖掘深层次特征,得到特征序列;最后,为学习并重构数据特征,提出时间卷积网络(TCN)与自动编码器(AE)构建的3层编解码器作为分布式生成器,生成器通过异常得分函数衡量重构数据与输入数据的差异以检测VNF的状态,进而完成SFC的异常检测。在数据集Clearwater上采用准确率、精确率、召回率和F1分数这4个性能指标验证了该文所提模型的有效性和稳定性。

关键词：异常检测服务功能链生成对抗网络

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基于电机转矩补偿的增程器转速波动抑制策略

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：高金武孙少龙高炳钊吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室吉林大学通信工程学院同济大学汽车学院

针对增程器的转速控制，由于增程器一般选用小排量、气缸数低的发动机，导致其有较大的转速波动，再加上发动机自身所存在的滞后特性和缓慢响应，增程器转速系统的性能受到极大影响。为了提高系统的响应速度和抗干扰能力，降低增程器的... 详细信息

针对增程器的转速控制，由于增程器一般选用小排量、气缸数低的发动机，导致其有较大的转速波动，再加上发动机自身所存在的滞后特性和缓慢响应，增程器转速系统的性能受到极大影响。为了提高系统的响应速度和抗干扰能力，降低增程器的转速波动，本文提出一种利用发电机转矩补偿发动机转矩振动的方法，通过对发动机输出转矩进行分析，确定转矩中含有的谐波成分对转速的影响，然后设计了自适应反步法和重复控制器相结合的控制策略，其中重复控制器根据系统中周期性转矩扰动的基频设计参数；分析了系统的稳定性和鲁棒性。最后，在不同工况下进行了仿真实验，结果验证了该策略对抑制增程器转速波动的有效性和实用性。

关键词：控制理论与控制工程转速控制转矩补偿自适应反步法重复控制

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基于Transformer的多尺度遥感语义分割网络

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智能系统学报 2024年第4期19卷 920-929页

作者：邵凯王明政王光宇重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学移动通信教育部工程研究中心重庆400065

为了提升遥感图像语义分割效果,本文针对分割目标类间方差小、类内方差大的特点,从全局上下文信息和多尺度语义特征2个关键点提出一种基于Transformer的多尺度遥感语义分割网络(muliti-scale Transformer network,MSTNet)。其由编码器... 详细信息

为了提升遥感图像语义分割效果,本文针对分割目标类间方差小、类内方差大的特点,从全局上下文信息和多尺度语义特征2个关键点提出一种基于Transformer的多尺度遥感语义分割网络(muliti-scale Transformer network,MSTNet)。其由编码器和解码器2个部分组成,编码器包含基于Transformer改进的视觉注意网络(visual attention network,VAN)主干和基于空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)结构改进的多尺度语义特征提取模块(multi-scale semantic feature extraction module, MSFEM)。解码器采用轻量级多层感知器(multi-layer perception,MLP)配合编码器设计,充分分析所提取的包含全局上下文信息和多尺度表示的语义特征。MSTNet在2个高分辨率遥感语义分割数据集ISPRS Potsdam和LoveDA上进行验证,平均交并比(mIoU)分别达到79.50%和54.12%,平均F1-score(m F1)分别达到87.46%和69.34%,实验结果验证了本文所提方法有效提升了遥感图像语义分割的效果。

关键词：遥感图像语义分割卷积神经网络 Transformer 全局上下文信息多尺度感受野编码器解码器

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亚禁带光照对CdZnTe晶体中晶界电场分布的影响

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物理学报 2022年第22期71卷 212-219页

作者：陈伟龙郭榕榕仝钰申刘莉莉周圣岚林金海厦门理工学院光电与通信工程学院福建省光电技术与器件重点实验室厦门361024

晶界是限制CdZnTe核辐射成像探测器大面积应用的主要缺陷之一.为了探究改善晶界附近电场分布特性的方式,本文采用Silvaco TCAD从理论上研究了亚禁带光照对于含晶界CdZnTe探测器内电场分布的影响.仿真结果表明,在无偏压下,亚禁带光照能... 详细信息

晶界是限制CdZnTe核辐射成像探测器大面积应用的主要缺陷之一.为了探究改善晶界附近电场分布特性的方式,本文采用Silvaco TCAD从理论上研究了亚禁带光照对于含晶界CdZnTe探测器内电场分布的影响.仿真结果表明,在无偏压下,亚禁带光照能使得晶界势垒降低,从而减小对载流子传输的阻碍作用.在外加偏压下,亚禁带光照使得晶界引起的电场死区消失,使其电场分布趋向于线性分布.同时研究了不同波长和不同强度的亚禁带光照对于晶界电场分布的影响,结果表明光强低于1×10^(-9)W/cm^(2)时,亚禁带光照对于CdZnTe晶体的电场无调节作用.而在波长850 nm,光强1×10^(-7)W/cm^(2)的亚禁带光照下,实现了更平坦地电场分布,因此可有效地提高器件的载流子收集效率.仿真结果为调节晶界电场分布提供了理论指导.

关键词： CdZnTe 晶界 Silvaco 亚禁带光照

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蜂窝车联网中基于服务异构性的V2V通信资源分配算法研究

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电子与信息学报 2023年第1期45卷 235-242页

作者：李一兵王宁馨吕威哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150001 联通(黑龙江)产业互联网有限公司哈尔滨150001

在支持车与车直接通信(V2V)的蜂窝网络场景下,针对密集环境下复用车与设备(V2I)上行链路的资源分配问题,在V2V的干扰下,利用移动链路的信道状态信息(CSI)的慢衰落统计,联合通信可靠性、功率控制,建立最大化V2I信道容量的优化模型以满足... 详细信息

在支持车与车直接通信(V2V)的蜂窝网络场景下,针对密集环境下复用车与设备(V2I)上行链路的资源分配问题,在V2V的干扰下,利用移动链路的信道状态信息(CSI)的慢衰落统计,联合通信可靠性、功率控制,建立最大化V2I信道容量的优化模型以满足车辆网络服务的异构性的需求。基于此,该文提出一种基于超图理论和遗传算法的资源分配算法。仿真结果表明,该算法在保证V2V通信可靠性的前提下,提高了V2I的信道容量。

关键词： V2V通信资源分配超图理论遗传算法

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基于改进离散蝙蝠算法的无线Mesh网络部分重叠信道分配

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电子与信息学报 2022年第12期44卷 4265-4273页

作者：叶方孙雪李一兵哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150001

针对应急通信背景下无线Mesh网络(WMN)中存在的信道干扰和频谱资源利用不充分的问题,该文提出一种改进的离散蝙蝠算法(IDBA)用于求解最优部分重叠信道(POCs)分配方案。该方法采用K-means聚类算法优化网络拓扑,引入樽海鞘群的链式行为提... 详细信息

针对应急通信背景下无线Mesh网络(WMN)中存在的信道干扰和频谱资源利用不充分的问题,该文提出一种改进的离散蝙蝠算法(IDBA)用于求解最优部分重叠信道(POCs)分配方案。该方法采用K-means聚类算法优化网络拓扑,引入樽海鞘群的链式行为提高局部搜索能力,建立以最小化链路加权干扰为目标的线性规划模型来解决流量汇聚情况可能造成的网络瓶颈链路问题。仿真结果表明,在不同网络规模下,相比于其他基于群智能优化算法的信道分配方法,该方法具有较快的收敛速度和较优的搜索能力。此外,该方法能够在节点密集时显著降低网络干扰并保持网络的稳定性。

关键词：无线Mesh网络部分重叠信道信道分配离散蝙蝠算法

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极化SAR图像分类深度学习算法综述

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科学通报 2024年第35期69卷 5108-5128页

作者：毕海霞况祖正李凡高静怀徐晨西安交通大学信息与通信工程学院西安710049 鹏城国家实验室数学与基础研究所深圳518055 西安交通大学数学与统计学院西安710049

极化合成孔径雷达(极化SAR)是一种先进的微波成像系统,具有全天时全天候的强大观测能力.因此,针对极化SAR图像分类技术的研究具有重要意义.近年来,深度学习技术因其强大的学习能力为极化SAR图像分类带来了新的研究契机.在此背景下,本文... 详细信息

极化合成孔径雷达(极化SAR)是一种先进的微波成像系统,具有全天时全天候的强大观测能力.因此,针对极化SAR图像分类技术的研究具有重要意义.近年来,深度学习技术因其强大的学习能力为极化SAR图像分类带来了新的研究契机.在此背景下,本文对基于深度学习的极化SAR图像分类方法进行系统综述.首先简要介绍极化SAR物理机理,然后重点介绍不同范式、不同模型架构下的深度学习方法在极化SAR图像分类中的应用.同时,认为将深度学习方法与极化SAR物理机理融合,可进一步提升极化SAR图像分类方法处理复杂问题的能力,并提升深度学习模型和分类结果的可解释性.基于此,我们进一步对极化SAR图像分类中数据机理融合的探索性研究进行总结.最后,对极化SAR图像分类所面临的挑战和未来研究方向进行了分析与阐述.

关键词：极化合成孔径雷达(极化SAR) 图像分类深度学习深度神经网络

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