检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2018年第6期38卷 64-69页

作者：潘孙翔赵生妹王乐姚浩李威南京邮电大学信号处理与传输研究院江苏南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003

通过实验方法研究轨道角动量(OAM)态水下传输特性。首先搭建OAM态水下光通信系统,然后通过OAM态展开谱和接收到的初始及其相邻OAM态概率变化曲线来研究其水下传输能力。实验结果表明:随着盐度的增加,初始OAM态的概率明显降低;相邻OAM态... 详细信息

通过实验方法研究轨道角动量(OAM)态水下传输特性。首先搭建OAM态水下光通信系统,然后通过OAM态展开谱和接收到的初始及其相邻OAM态概率变化曲线来研究其水下传输能力。实验结果表明:随着盐度的增加,初始OAM态的概率明显降低;相邻OAM态的传输概率随着拓扑荷间隔的增加而减少。

关键词：光通信轨道角动量态水下光通信水下传输特性

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基于去相关高精度分类网络与重排序的行人再识别

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计算机应用研究 2020年第5期37卷 1587-1591,1596页

作者：韩光葛亚鸣张城玮南京邮电大学宽带无线通信技术教育部工程研究中心南京210003

目前基于深度学习的行人再识别方法通常将分类网络作为基础网络进行训练,再用其提取行人图片的深度特征,最后在欧氏距离度量下计算特征间相似度并建立排序表。因此,分类网络的特征表达能力将影响到再识别的准确率,而特征表达之间的相关... 详细信息

目前基于深度学习的行人再识别方法通常将分类网络作为基础网络进行训练,再用其提取行人图片的深度特征,最后在欧氏距离度量下计算特征间相似度并建立排序表。因此,分类网络的特征表达能力将影响到再识别的准确率,而特征表达之间的相关性也会使相似度计算存在误差。针对这些问题,采用精度更高的分类网络作为行人再识别的特征提取网络,并使用奇异值分解来降低权向量之间的相关性,优化深度学习过程。此外,使用基于K互近邻的方法,对候选库中需要检索的图片进行重排序,也将进一步提升再识别的精度。在Market-1501数据集上的实验结果表明,该方法能显著提高行人再识别的准确性。

关键词：行人再识别 SENet 去相关奇异值分解重排序

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针对NOMA和CR网络的功率分配方法

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信号处理 2019年第7期35卷 1224-1234页

作者：时安谊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“宽带无线通信与传感网技术”教育部重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学“通信与网络技术”国家工程研究中心江苏南京210003

在基于非正交多址(NOMA)和认知无线电(CR)网络的混合系统中进行功率分配,需要同时考虑主用户(PUs)和从用户(SUs)的服务质量。文章考虑在一个小区中主从用户同时存在,从用户采用NOMA的方式接入系统,并且从用户对主用户的造成的干扰不能... 详细信息

在基于非正交多址(NOMA)和认知无线电(CR)网络的混合系统中进行功率分配,需要同时考虑主用户(PUs)和从用户(SUs)的服务质量。文章考虑在一个小区中主从用户同时存在,从用户采用NOMA的方式接入系统,并且从用户对主用户的造成的干扰不能影响到主用户的正常通信。本文提出的功率分配方法,可以实现接入系统中的从用户数量的最大化,并且还动态考虑了主用户的数量、信道条件、发送功率以及正常通信时的信干噪比(SINR)阈值等情况,最大可接入从用户的数量还会随着主用户各参数的变化而变化。仿真结果表明,在主用户数量、主从用户SINR阈值设置相同的情况下,所提功率分配方法与FTPC方法相比复杂度相同,但是本文的分配方法可以比FTPC多接入近一半的从用户数量。

关键词：认知无线电非正交多址功率分配频谱underlay

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针对动态用户的上行非正交多址接入技术

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信号处理 2019年第2期35卷 217-224页

作者：祖婉婉杨震南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003 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

为了增强非正交多址接入技术(NOMA, non-orthogonal multiple access)应用场景的广泛性,本文给出了一个针对动态用户的上行NOMA系统。在传统的NOMA系统中,基站将用户到基站间的具体距离反馈给用户。由于在本文的场景中用户是动态分布的... 详细信息

为了增强非正交多址接入技术(NOMA, non-orthogonal multiple access)应用场景的广泛性,本文给出了一个针对动态用户的上行NOMA系统。在传统的NOMA系统中,基站将用户到基站间的具体距离反馈给用户。由于在本文的场景中用户是动态分布的,基站实时地反馈具体距离势必会使系统开销过大。为了减少系统开销,本文假定基站只向用户反馈距离的统计特性,用户在之后的信息传输中根据距离的统计特性确定发射功率。理论分析了动态用户的中断性能并推导出了中断概率的表达式。仿真验证了理论推导的正确性,表明了当用户的分布区域内外边界值相差不大时,利用距离的统计特性和利用具体距离确定发射功率可以获得几乎相同的中断性能。

关键词：上行非正交多址接入动态用户统计特性系统开销

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渐进式神经网络多维说话人信息识别技术

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2019年第1期39卷 45-51页

作者：陈海霞徐珑婷杨震南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003 东华大学信息科学与技术学院上海201620 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

提出了一种识别多维语音信息的方法,用来同时识别说话人身份、性别和情感信息,选择身份特征参数I-vector向量表示语句特征。首先基于深度置信网络(DBN)设计了一个性别相关的多维语音识别基线系统,然后在基线系统基础上又提出了一种基于... 详细信息

提出了一种识别多维语音信息的方法,用来同时识别说话人身份、性别和情感信息,选择身份特征参数I-vector向量表示语句特征。首先基于深度置信网络(DBN)设计了一个性别相关的多维语音识别基线系统,然后在基线系统基础上又提出了一种基于渐进式神经网络技术(Progressive Neural Network,ProgNets)的多维说话人信息识别方法。在性别相关的基础上,将辅助语音识别模型知识迁移学习到主语音识别模型中,进而增强语音识别性能。实验结果表明,基线系统识别结果比非同时识别的单维语音识别DBN模型的平均识别率提升了4.73%,而基于ProgNets系统的多维系统识别精度比基线系统高1.8%。

关键词： I-vector特征向量深度置信网络渐进式神经网络多维说话人信息识别

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2.4 GHz宽带圆极化微带天线的研究与实现

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电波科学学报 2019年第3期34卷 380-389页

作者：严冬杜培勋王平陈俊宇董腾重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室

针对当前已有圆极化微带天线有效带宽窄、尺寸大等缺陷的现状,设计了一种应用于2.4GHz无线传感网络的宽带圆极化微带天线.采用AnsoftHFSS建立了天线的模型,并对其主要结构参数进行了仿真分析,最终推导出了天线的最优结构参数.最优结构... 详细信息

针对当前已有圆极化微带天线有效带宽窄、尺寸大等缺陷的现状,设计了一种应用于2.4GHz无线传感网络的宽带圆极化微带天线.采用AnsoftHFSS建立了天线的模型,并对其主要结构参数进行了仿真分析,最终推导出了天线的最优结构参数.最优结构参数下的仿真结果显示,天线的-10dB阻抗带宽达到了63.5%,3dB轴比(axialratio,AR)带宽达到了17.5%.同时,采用矢量网络分析仪对天线实物进行了回波损耗测试,测试结果与仿真结果吻合.最后,将设计的天线加载到CY2420通信节点上进行通信性能的测试,测试结果表明:加载了该宽带圆极化微带天线的节点在150m处的平均丢包率为0.36%,且天线任意方向下的丢包率基本相同.从测试结果可以看出该天线具有良好的圆极化特性和实用特性.

关键词：宽带圆极化微带天线阻抗带宽轴比(AR)带宽丢包率

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采用多任务学习和循环神经网络的语音情感识别算法

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信号处理 2019年第7期35卷 1133-1140页

作者：冯天艺杨震南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003 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

随着机器学习的快速发展,许多研究者使用神经网络来解决语音识别领域中的各类问题。然而由于训练数据有限等原因,常规的神经网络分类器普遍存在泛化误差等问题。为了解决此问题,迁移学习中的多任务学习被引入到研究中。本文提出了一种... 详细信息

随着机器学习的快速发展,许多研究者使用神经网络来解决语音识别领域中的各类问题。然而由于训练数据有限等原因,常规的神经网络分类器普遍存在泛化误差等问题。为了解决此问题,迁移学习中的多任务学习被引入到研究中。本文提出了一种采用多任务学习和循环神经网络的语音情感识别算法(MTL-RNN),将说话人情感识别作为主任务,性别识别和身份识别作为辅助任务,三个任务在神经网络中并行训练。算法模型通过RNN共享层共享网络参数、学习共享特征,通过属性依赖层学习独有特征,以提升模型的分类性能。实验结果表明,本文所提出的MTL-RNN算法在汉语和阿拉伯语、较少说话人和较多说话人的场景下均有较好的识别性能。

关键词：语音情感识别多任务学习循环神经网络

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一种针对无线传感网中黑洞攻击的检测与防御方法

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计算机科学 2019年第2期46卷 102-108页

作者：王珺朱志伟刘俊杰南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)被广泛应用于军事、生产、医疗等各个方面,而当下的许多传感器网络都部署在恶劣、开放的环境中,存在各种各样的威胁。黑洞攻击是一种典型的路由攻击,在这种攻击中恶意节点声称自己是剩余能... 详细信息

无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)被广泛应用于军事、生产、医疗等各个方面,而当下的许多传感器网络都部署在恶劣、开放的环境中,存在各种各样的威胁。黑洞攻击是一种典型的路由攻击,在这种攻击中恶意节点声称自己是剩余能量多、能够一跳到达目的节点的节点或者声称自己就是目的节点,因此很多节点会把要发送的数据发给该恶意节点,而恶意节点吸引数据包后,并不将数据包转发而是丢弃,这就造成传输空洞。针对这种特性,文中提出了一种基于位置信息的诱捕检测算法BTCOLI(Blackhole Attack Detection Algorithm Based on Location Information),以实际不存在的目的节点为诱饵,找到黑洞节点,对其进行身份验证以及位置检测,从而剔除该恶意节点。同时,还提出了相应的防御方案:在网络中加入预共享对称密钥,并提供HMAC(Hash-based Message Authentication Code)消息验证机制,以防止恶意节点加入网络。最后通过搭建NS-2下的仿真平台,验证了该算法在检测率方面的优越性。

关键词：无线传感器网络路由层攻击黑洞攻击

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VANET中基于公平性的多信道MAC协议

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计算机应用研究 2019年第8期36卷 2478-2482页

作者：汤媛媛朱琦南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京210003 南京邮电大学教育部宽带无线通信与传感网技术重点实验室南京210003

随着车载无线通信需求的增加,车载自组织网络(VANET)将成为现代智能交通系统的一个重要组成部分。对VANET中多信道MAC层协议进行了研究,提出了一种提升网络公平性的退避算法。车辆通过比较自身已成功发送的业务量与平均业务量的大小,确... 详细信息

随着车载无线通信需求的增加,车载自组织网络(VANET)将成为现代智能交通系统的一个重要组成部分。对VANET中多信道MAC层协议进行了研究,提出了一种提升网络公平性的退避算法。车辆通过比较自身已成功发送的业务量与平均业务量的大小,确定不同的退避方案,一定程度上实现了网络中车辆的接入公平。考虑到该退避算法在提升公平性的同时,牺牲了一定的网络吞吐量,使得服务信道不饱和,进一步提出根据车辆密度调整服务预约时期长度的算法,以提高服务信道的利用率,增大网络的吞吐量。仿真结果表明,提出的退避算法公平性指数相比于二进制退避算法,提升了约2.3倍,而相比于倍数增线性减退避算法,提升了约2.05倍,网络的吞吐量提高了约16%。

关键词： VANET 网络公平性多信道MAC层退避算法

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基于贝叶斯分类器的车载容迟网路由算法的研究

基于贝叶斯分类器的车载容迟网路由算法的研究

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作者：周虹宇南京邮电大学

学位级别：硕士

车载容迟网络(Vehicle Delay tolerant network,简称VDTN)是一种新型无线传感网络,源节点和目的节点中不存在稳定的端到端通信路径。由于节点的高速移动,网络拓扑结构的变化,造成了网络节点间通信并不稳定,是间歇性的,所以节点采用“存... 详细信息

车载容迟网络(Vehicle Delay tolerant network,简称VDTN)是一种新型无线传感网络,源节点和目的节点中不存在稳定的端到端通信路径。由于节点的高速移动,网络拓扑结构的变化,造成了网络节点间通信并不稳定,是间歇性的,所以节点采用“存储-携带-转发”机制转发消息。因此传统的端到端的路由协议并不适用,需要研究人员针对VDTN的特点,利用节点之间的多跳协作以及节点相遇的机会性研究更为有效的路由协议。这类路由协议必须能够适应快速变化的网络拓扑结构且具有相当高的灵活性。本文首先研究分析车载容迟网络的相关理论知识和关键技术等。同时,重点就车载容迟网络中节点规律性移动模式,以及节点属性之间的高阶依赖关系展开研究。在此基础上,本文提出了基于半朴素贝叶斯分类器的车载容迟网路由算法(Semi-Bayesian Classifier,简称SBC)。考虑到车载容迟网络中节点周期性的移动模式,该算法引入了半朴素贝叶斯分类器中的独依赖策略,根据一些影响消息投递率的网络参数估算某个节点成功投递消息的概率,其基本思想是假设所有属性都依赖于同一个属性。该算法着重考虑属性间的依赖关系能够为节点类别的划分提供更为精确的模型。进一步,本文考虑车载容迟网中节点移动的复杂性,进一步扩充节点的属性集,并引入贝叶斯网络分类器,通过研究属性间的高阶依赖关系进一步提升泛化性能。考虑到节点移动模式的多阶段性,本文提出了多阶段贝叶斯网络模型(Multi-period Bayesian Network,简称MBN),通过多个模型分阶段拟合节点的移动模式。此外为了充分利用节点移动模式动态变化的特性,提出了动态多级节点分类算法,该算法定义了投递奖励做为节点的一个属性。投递奖励会根据时间,节点之间的相遇和消息投递进行动态更新,和蚁群算法中的费洛蒙有相似的更新机制,因此也具有正反馈和自更新优化的特点。由于考虑到节点移动的更多有效信息并着重考虑了属性间的高阶依赖关系,节点在传递报文的过程中可以做出更优的路由决策。仿真实验证明,MBN可以有效提升网络性能。本论文的研究成果可以为车载容迟网络路由协议的研究提供思路,也可以用于延迟容忍网络的实际应用中,具有较好的理论价值和应用前景。

关键词：车载容迟网络路由算法贝叶斯分类器消息转发报文投递率

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