检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2024年第16期44卷 311-320页

作者：孙文俊汪静丽尹亮万洪丹陈鹤鸣钟凯南京邮电大学电子与光学工程学院江苏南京210023 南京邮电大学贝尔英才学院江苏南京210023 天津大学精密仪器与光电子工程学院教育部光电信息技术重点实验室天津300072

设计了一种2-bit编码相位梯度超表面,用于实现多波束多模态太赫兹涡旋波。根据Pancharatnam-Berry(PB)几何相位原理在超表面单元中引入相位梯度,设计出编码元素“00”“01”“10”“11”。将上述编码元素按照不同的编码序列进行排布,分... 详细信息

设计了一种2-bit编码相位梯度超表面,用于实现多波束多模态太赫兹涡旋波。根据Pancharatnam-Berry(PB)几何相位原理在超表面单元中引入相位梯度,设计出编码元素“00”“01”“10”“11”。将上述编码元素按照不同的编码序列进行排布,分别获得模态为l=-1、l=-2涡旋波的编码相位梯度超表面以及两分束的编码相位梯度超表面。利用傅里叶卷积定理,将产生涡旋波的编码序列与两分束的编码序列进行卷积,产生了l=-1或l=-2同一模态的两分束涡旋波。利用相位叠加原理,将产生不同模态的两分束涡旋波的相位相结合,构成具有新相位分布的编码相位梯度超表面。仿真结果表明:线极化波激励下,所设计的编码相位梯度超表面能同时产生两束l=-1、两束l=-2、两束l=+1和两束l=+2的涡旋波,其将在无线通信及高分辨率成像等方面有潜在的应用价值。

关键词：太赫兹涡旋波编码相位梯度超表面编码元素

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基于多功率电平-多前导的mMTC免授权随机接入方案

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系统工程与电子技术 2023年第8期45卷 2606-2614页

作者：王靖文张晶梁楚龙南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学物联网研究院江苏南京210003 中兴通讯股份有限公司广东深圳518057

传统的免授权随机接入方案存在严重的前导碰撞,这大大限制了终端的接入性能。为了降低前导碰撞及提高免授权随机接入概率,提出一种基于多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)和多功率电平-多时隙联合的免授权随机接入方案... 详细信息

传统的免授权随机接入方案存在严重的前导碰撞,这大大限制了终端的接入性能。为了降低前导碰撞及提高免授权随机接入概率,提出一种基于多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)和多功率电平-多时隙联合的免授权随机接入方案。在该方案中,活跃用户从前导池中随机选择多个前导序列构成组合前导,并根据自身位置选择一个发送功率电平,将组合前导和信号以该功率电平依次发送至基站;基站采用顺序干扰抵消技术分离不同功率电平的信号,通过前导检测识别竞争用户并估计随机接入冲突。仿真结果表明,相比单一非正交多址(non-orthogonal multiple access,NOMA)方案和单一多前导方案,所提方案能够有效提高用户的接入成功概率,对大规模随机接入场景具有更好的适应性。

关键词：随机接入多功率电平组合前导顺序干扰抵消

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面向未来复杂网络的标识体系研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第6期44卷 108-119页

作者：佘昊王宇翱周沂钱琪杰郭永安南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学智能信息处理与通信技术省高校重点实验室江苏南京210003

软件定义网络以控制和转发分离的特性将网络领域带入智能与集中化的时代,然而随着物联网、工业互联网等场景的多样化与复杂化变革,未来网络需要支持按需互联、任务驱动的需求,传统TCP/IP的标识体系无法满足未来复杂网络的特性。因此,如... 详细信息

软件定义网络以控制和转发分离的特性将网络领域带入智能与集中化的时代,然而随着物联网、工业互联网等场景的多样化与复杂化变革,未来网络需要支持按需互联、任务驱动的需求,传统TCP/IP的标识体系无法满足未来复杂网络的特性。因此,如何设计全新的互联网标识体系已成为信息领域最为迫切与核心的研究内容。分析了TCP/IP的层级结构缺陷,创造性提出“多维标识”体系及其关键机制。多维标识网络知识空间针对全网的资源进行统一标识、统一调度、状态感知和拓扑存储,为实现差异化、定制化通信网络服务提供分析与适配基础。

关键词：新型标识体系标识网络多维标识

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智能反射面阵元互耦与共存干扰研究

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信号处理 2024年第8期40卷 1452-1459页

作者：王文鼐叶思思吴炜陈睿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

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)是由大量无源反射元件呈阵列排列构成的智能超表面,其阵元间距是相位控制的关键技术参数,在小于半波长时存在不可忽略的互耦效应。本文针对多网运营的应用环境,考虑IRS反射阵元之间存在... 详细信息

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)是由大量无源反射元件呈阵列排列构成的智能超表面,其阵元间距是相位控制的关键技术参数,在小于半波长时存在不可忽略的互耦效应。本文针对多网运营的应用环境,考虑IRS反射阵元之间存在相互耦合的情况,研究系统间共存干扰与阵元间距、工作频段、物理位置的关联关系。针对发射机、接收机和IRS之间自阻抗和互阻抗的建模需求,将互耦效应进行量化转换,以阻抗的形式将其数据化,结合阵元反射增益和相位参数的作用因素,建立了远场条件下基于阻抗电路的共存干扰传播模型。针对IRS接收,由发射天线电流与IRS互阻抗的乘积得到再辐射矩阵;针对IRS反射,由IRS负载电流与接收天线互阻抗的乘积得到接收端负载电压。应用阵元等效阻抗法,通过等效阻抗的可重构性,最大化有用信号的接收功率,推导得到信干比(Signal to Interference Ratio,SIR)的计算表达式。进一步分析了共存系统的工作频段、IRS反射单元间隔、IRS的反射阵元数量、IRS与非目标收发机之间距离等因素对共存干扰产生的影响。数值仿真表明互耦偏差随阵元间距减小而增大,半波长的偏差为28%;不同载频系统的SIR表明,共存干扰的互耦效应显著且不可忽略,高频系统对低频系统产生的共存干扰对信号传输质量影响更为显著。

关键词：智能反射面共存干扰互耦信干比

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基于图注意力网络和门控网络的轻量级单通道语音分离方法

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信号处理 2025年第4期41卷 706-717页

作者：余传旗郭海燕王婷婷王景润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

语音分离旨在从包含多个说话人的混合语音中分离出各个源语音,是多说话人场景下语音处理类任务的重要前端。目前,基于深度学习的语音分离取得了显著进展,但随着模型性能的不断提升的同时,模型的参数量和推理时间也显著增加。针对此问题... 详细信息

语音分离旨在从包含多个说话人的混合语音中分离出各个源语音,是多说话人场景下语音处理类任务的重要前端。目前,基于深度学习的语音分离取得了显著进展,但随着模型性能的不断提升的同时,模型的参数量和推理时间也显著增加。针对此问题,本文综合考虑模型效率与分离性能,提出一种基于图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)和门控网络(Gated Network,GN)的轻量级语音分离模型(称为GGN-Papez)。该方法基于轻量级、高效的基线模型Papez,引入GAT处理听觉记忆块内存储的全局信息,并使用GN生成掩码,来提升基线模型Papez的性能。具体地,假定所有记忆令牌之间均存在连接,利用GAT计算令牌间的注意力得分,并采用阈值过滤策略裁剪掉得分较低的边,生成新的邻接矩阵。再利用此邻接矩阵聚合记忆令牌所存储的全局信息,以提取出更有效的上下文信息,提高模型对全局特征的理解能力。在此基础上,考虑到Papez使用的掩码生成模块为表达能力有限的双层全连接前馈神经网络,本文提出使用具备更强特征选择能力的GN替代原有模块,以生成更符合源语音特征的掩码。所提模型GGN-Papez在基准数据集WSJ0-2Mix和Libri2Mix上进行了实验,实验结果表明所提方法在增加很少参数量的情况下,显著提升了分离语音的尺度不变信噪比(Scale Invariant Signal-to-Noise Ratio,SI-SNR)。此外,本文还设计了消融实验验证GAT和GN对整体模型性能的影响,并从推理时间和语音质量感知评估(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)得分等方面综合地对所提模型的性能进行了分析。

关键词：语音分离轻量级模型图神经网络图注意力网络门控机制

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噪声环境下基于注意力的时域语音分离方法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第6期44卷 44-52页

作者：余传旗王婷婷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

目前,基于深度学习的时域单通道语音分离模型在无噪声场景下取得了显著的成效。然而,在含噪场景下,这些模型的编码器会将噪声特征误认为是源语音特征,影响掩码估计的准确性,导致分离性能不理想。针对此问题,提出一种基于注意力机制的时... 详细信息

目前,基于深度学习的时域单通道语音分离模型在无噪声场景下取得了显著的成效。然而,在含噪场景下,这些模型的编码器会将噪声特征误认为是源语音特征,影响掩码估计的准确性,导致分离性能不理想。针对此问题,提出一种基于注意力机制的时域语音分离模型,来降低噪声对语音分离任务的影响。具体地,考虑到时域编码器输出特征的各通道重要性差异,提出在编码器内部嵌入一个高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块,对编码特征的通道进行加权处理。在此基础上,提出采用图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)来计算相邻帧间的注意力系数,以此聚合相邻帧间的编码特征,从而隐式地减小了噪声对掩码估计的影响。系统模型在WHAM!、Libri2Mix-Noisy和Libri3Mix-Noisy数据集上的实验结果表明,所提出的基于GAT和ECA的DPRNN(GACA-DPRNN)方法比基线DPRNN性能更优。

关键词：语音分离通道注意力图神经网络图注意力网络

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基于强约束字典联合深度神经网络的单通道语音分离

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第2期43卷 1-10页

作者：孙林慧袁硕张蒙梁文清步云怡南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

针对基于字典学习语音分离方法的“交叉投影”问题,提出了强约束的优化函数,不仅抑制重构信号和目标信号的误差,约束干净信号在联合字典上的误差,而且抑制干净信号在其他字典上的投影并限制字典间的原子相关性。此外,为了进一步提高两... 详细信息

针对基于字典学习语音分离方法的“交叉投影”问题,提出了强约束的优化函数,不仅抑制重构信号和目标信号的误差,约束干净信号在联合字典上的误差,而且抑制干净信号在其他字典上的投影并限制字典间的原子相关性。此外,为了进一步提高两个相似信号的分离效果,提出基于强约束字典联合深度神经网络的单通道语音分离方法,首先利用强约束字典实现目标与干扰语音的初步分离,然后通过联合约束利用深度神经网络实现语音与干扰语音交叉投影残余的分离。实验结果表明,与其他优秀单通道语音分离方法相比,该算法有效提升了语音分离系统的性能。

关键词：单通道语音分离字典学习深度神经网络损失函数语音增强

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有源RIS辅助的上行NOMA系统和速率最大化研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第2期43卷 46-52页

作者：杨小龙王鸿南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)和非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)技术都是未来无线通信中有前景的技术。然而,由于基站(Base Station, BS)-RIS-用户之间的反射信道存在“双衰落”效应,会限制传统无源RIS辅助NOMA系统的性能增益。文中针对有源RIS辅助的上行NOMA系统和速率问题展开研究,其中有源RIS的反射单元(Reflecting Elements, REs)不仅可以调整入射信号的相位,也可以放大入射信号的幅度。针对所建立的非凸和速率最大化问题,利用Charnes-Cooper转换和半正定松弛(Semidefinite Relaxation, SDR)工具设计了一种高效的交替优化算法,对优化问题进行求解。仿真结果表明,与多种基准方案相比,文中提出的有源RIS辅助的NOMA系统传输方案可以有效地提高系统的和速率性能。

关键词：有源RIS 非正交多址接入和速率交替优化

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基于3D卷积神经网络的MPI新视点合成算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第5期43卷 77-82页

作者：霍智勇魏俊宇郭权陈奕杭南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

多平面图像(Multiplane Image, MPI)能够构造出一种以相机为中心、按深度分层的三维场景显式表示,用于新视点合成研究与应用。由于MPI生成预测网络在训练时不能有效捕获深度平面间遮挡区域的空间特征,使得MPI合成的新视点图像往往存在... 详细信息

多平面图像(Multiplane Image, MPI)能够构造出一种以相机为中心、按深度分层的三维场景显式表示,用于新视点合成研究与应用。由于MPI生成预测网络在训练时不能有效捕获深度平面间遮挡区域的空间特征,使得MPI合成的新视点图像往往存在明显的伪影和扭曲。为此提出利用3D卷积神经网络捕捉深度平面间的空间特征,用于提高对平面图像几何结构和Alpha值的预测能力,从而实现高质量MPI场景表示和新视点合成目标。在两个数据集上的数值实验表明,算法在窄基线视点外推和宽基线多视点内插任务中能够有效消除合成新视点图像中的伪影和扭曲。当参考视点水平基线宽度增大一倍且不增加MPI深度平面数量时,算法仍然能够有效地预测出不同深度平面的遮挡区域信息,从而保证了视点内插合成图像的质量。

关键词：多平面图像场景表示视点图像合成 3D卷积神经网络

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天波超视距雷达地海杂波图像增强与检测器设计

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电子学报 2024年第12期52卷 4037-4047页

作者：罗忠涛龚彦如黎霁萱卢琨重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 南京电子技术研究所江苏南京210013

天波超视距雷达的效能受制于工作环境.当电离层状态不理想或雷达工作参数不适合,雷达信号无法照射预定区域.因此,地海杂波是否正常能够直接反映天波雷达的工作状态.针对天波雷达杂波信号样本匮乏和不均衡问题,本文提出基于生成对抗网络... 详细信息

天波超视距雷达的效能受制于工作环境.当电离层状态不理想或雷达工作参数不适合,雷达信号无法照射预定区域.因此,地海杂波是否正常能够直接反映天波雷达的工作状态.针对天波雷达杂波信号样本匮乏和不均衡问题,本文提出基于生成对抗网络的杂波距离-多普勒图像数据增强方法,采用轻量化ResNet18实时识别雷达图像,进而设计地海杂波检测器,实现对地海杂波状态的自动识别.该检测器从距离-多普勒图中自动提取高幅度区域,通过增扩图集所训练的分类网络进行图像类别判断,并将结果反馈给雷达操作人员.仿真结果表明,本文的地海杂波数据增强将识别器的准确率提高了25.26%,地海杂波检测器能够准确判断实测数据和文献图像的杂波状态.因此,该检测器可作为天波雷达的扩展模块,自动检测和警报杂波异常状态,有利于提高天波雷达自动化程度.

关键词：天波雷达地海杂波生成对抗网络数据增强杂波检测

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