检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2024年第7期40卷 1298-1306页

作者：李云涛边东明张更新南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 陆军工程大学通信工程学院江苏南京210000

面向卫星通信中常用的QPSK类调制方式识别问题,提出了一种联合了谱特征、瞬时统计特征、高阶累积量特征和幅度分布特征的调制识别算法。算法在信号预处理与频域检测的基础上,首先利用速率信号谱特征和二次方谱特征识别出OQPSK和BPSK,然... 详细信息

面向卫星通信中常用的QPSK类调制方式识别问题,提出了一种联合了谱特征、瞬时统计特征、高阶累积量特征和幅度分布特征的调制识别算法。算法在信号预处理与频域检测的基础上,首先利用速率信号谱特征和二次方谱特征识别出OQPSK和BPSK,然后分别利用频谱重心法和速率信号法估计信号的载频、带宽和符号速率等参数,并从正交下变频及匹配滤波后的符号定时同步后的复信号中提取高阶累积量特征参数,将剩余信号分类为调相信号和幅相调制信号,最后联合四次方谱特征和幅度分布特征完成所有调制方式的识别。仿真结果表明算法对频偏不敏感,于16APSK和32QAM的识别性能也比传统的基于高阶谱的方法要好,且算法在信噪比为6 dB时除16QAM和64QAM外的调制方式识别率为100%。最后,用信号源和采集卡搭建测试平台,九种实采信号的分类结果验证了算法的有效性,由于经频谱重心法估计出的载频存在一定误差,再次证明了该算法对频偏不敏感。

关键词：卫星通信谱特征瞬时特征参数高阶累积量调制信号识别

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RIS辅助MIMO NOMA系统中利用统计CSI的下行传输方法

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1257-1265页

作者：陆佳程王斌张军倪艺洋南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 江苏第二师范学院物理与信息工程学院南京210013

针对可重构智能反射表面(RIS)辅助多输入多输出(MIMO)非正交多址接入(NOMA)下行传输系统,该文提出利用统计信道状态信息(CSI)的基站发送协方差矩阵与RIS相移矩阵设计方法。首先,在莱斯空间相关信道假设下,利用大维随机矩阵理论,推导了RI... 详细信息

针对可重构智能反射表面(RIS)辅助多输入多输出(MIMO)非正交多址接入(NOMA)下行传输系统,该文提出利用统计信道状态信息(CSI)的基站发送协方差矩阵与RIS相移矩阵设计方法。首先,在莱斯空间相关信道假设下,利用大维随机矩阵理论,推导了RIS辅助MIMO NOMA系统遍历和速率的确定性表达式;然后,在弱用户速率约束与发送功率受限的条件下,通过最大化确定性大系统近似和速率,利用统计CSI,分别设计了强、弱用户的次优发送协方差矩阵和RIS的相移矩阵。仿真结果表明,所推导的近似表达式具有很好的近似效果,所设计的发送协方差矩阵和相移矩阵能显著提升系统的和速率。

关键词：统计信道状态信息非正交多址接入可重构智能反射表面发送协方差大维随机矩阵理论

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基于深度学习的二维人体姿态估计研究进展

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第1期44卷 44-55页

作者：卢官明卢峻禾陈晨南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景,是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中,得益于深度学习技术,大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展,但由于受训练样本不足、人体... 详细信息

人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景,是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中,得益于深度学习技术,大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展,但由于受训练样本不足、人体姿态的多变性、遮挡、环境的复杂性等因素影响,人体姿态估计仍然面临着诸多的挑战。文中对近年来基于深度学习的2D人体姿态估计方法进行归纳和总结,着重分析一些有代表性的人体姿态估计方法的思路及工作原理,以便研究人员了解当前的研究现状、面临的挑战以及今后的研究方向,拓展研究思路。

关键词：人体姿态估计单人体姿态估计多人体姿态估计深度学习关键点检测

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有源IRS辅助的安全通信系统波束成形设计

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信号处理 2023年第12期39卷 2183-2189页

作者：李汀牛梅琳李飞南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)由于其无源性和低功耗的特性引起了学术界和工业界的极大关注,目前已被用于物理层安全传输。IRS是一种具有潜力的创新技术,可以通过调整相移来反射信号,并为传输创造额外的链路。与没有... 详细信息

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)由于其无源性和低功耗的特性引起了学术界和工业界的极大关注,目前已被用于物理层安全传输。IRS是一种具有潜力的创新技术,可以通过调整相移来反射信号,并为传输创造额外的链路。与没有IRS辅助的情况相比,IRS的存在有助于获得有限的保密性能增益。然而,由于发射机和用户之间的反射信道链路存在“双衰落”效应,为了补偿IRS辅助链路中的双衰落效应,传统上在IRS处布置了大量的反射单元(Reflecting Elements,REs),这导致了较大的表面尺寸以及相当大的电路损耗。在此基础上,我们提出一种新型的有源IRS设计方案,有源IRS相比无源IRS,不仅可以通过调节反射单元的相移,还可以通过调节振幅来控制波束成形,从而提高无线传输的安全性。本文考虑了在多天线基站,单天线用户和窃听者的情况下的有源IRS辅助的安全通信系统,用户和窃听者同时收到了由IRS反射来的信号,我们的目标是通过优化基站处的发射波束成形和有源IRS的反射波束成形,使得用户处的信息速率增大的同时,窃听者处的信息速率减小,从而使得系统的保密率最大化,为了解决基于该系统的非凸保密率优化问题,首先使用丁克尔巴赫方法将问题变为辅助变量相减的形式,再通过交替优化的方法,在优化基站处的发射波束成形时,使用了半定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)方法配合CVX工具箱进行求解;在优化有源IRS的反射波束成形时,使用了二次变换(Quadratic Transform,QT)技术和CVX工具箱进行求解。仿真结果表明,在有源IRS设计的帮助下,可以有效地缓解“双衰落”效应的影响,与现有的无源IRS的解决方案相比,可以获得更高的保密性能增益。

关键词：有源IRS 波束成形设计安全通信

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基于低分辨率DAC的IRS辅助去蜂窝大规模MIMO系统联合预编码设计

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信号处理 2023年第6期39卷 1070-1078页

作者：李飞耿晨雨李汀季薇梁彦闫志伟南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

本文研究了下行链路智能反射面(Intelligent Reflective Surface, IRS)辅助去蜂窝大规模MIMO(Cell-Free Massive Multiple-Input Multiple-Output)系统,其中每个接入点(Access Point, AP)都采用了低分辨率的数模转换器(Digital-to-Analog Converters,DAC)。本文将IRS应用于去蜂窝系统并在AP处配备低分辨率DAC,进一步降低了硬件成本和功耗。采用加性量化噪声模型对低分辨率DAC进行数学建模,进而建立了下行链路用户和速率的表达式。由于公式具有非凸性和高复杂性,本文提出了一个交替优化框架来解决此问题,从而提高用户和速率。特别地,我们通过分数规划解耦这个问题,并采用拉格朗日乘子法和半定规划(Semi-Definite Programming,SDP)方法求得预编码矩阵和相移矩阵的表达式。最后,仿真结果表明,与传统的去蜂窝网络相比,该方案下的网络容量可以显著提高。

关键词：去蜂窝大规模MIMO 智能反射面低分辨率DAC 联合预编码

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基于量子机器学习的无线宽带信号检测方案

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信号处理 2023年第7期39卷 1299-1308页

作者：李汀徐子恒李飞南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

无线通信发展到B5G/6G,随着太赫兹通信等技术的诞生,信号的调制阶数、信道信息的复杂度增加,接收信号检测的难度也是不断上升。现大多研究都将无线通信领域与机器学习相结合,但经典机器学习的方案很可能会遇到算力瓶颈。量子机器学习作... 详细信息

无线通信发展到B5G/6G,随着太赫兹通信等技术的诞生,信号的调制阶数、信道信息的复杂度增加,接收信号检测的难度也是不断上升。现大多研究都将无线通信领域与机器学习相结合,但经典机器学习的方案很可能会遇到算力瓶颈。量子机器学习作为量子计算与机器学习的交叉学科,有可能成为6G的潜在技术。本文首次将量子机器学习应用于无线宽带通信中的信号检测,基于张量网络设计了一种量子-经典混合机器学习模型,混合模型由含参量子电路和神经网络构成,由量子计算机和经典计算机协同实现,信号数据在量子电路里被映射至希尔伯特空间进行训练,有着快速收敛,代价低,性能高等优势,神经网络对量子电路输出结果起到非线性修正的效果。本文仿真在Google公司的Tensorflow-Quantum平台上进行,结果表明,本文提出的量子-经典混合机器学习模型在信号检测问题中,以误码率为量化指标,与现有的纯量子算法和神经网络算法相比降低大约10个百分点。

关键词：无线通信 6G 信号检测机器学习量子计算

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光学神经网络训练算法中超参数对网络性能的影响

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激光与光电子学进展 2023年第22期60卷 292-299页

作者：曹雯刘美玉陆鸣豪邵晓锋刘启发王瑾南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

面向数字图像识别,使用光学器件构建基于快速傅里叶变换(FFT)的光学神经网络(ONN),其中的线性光学处理单元由马赫-曾德尔干涉仪(MZI)实现。这些MZI以网格状布局连接,对通过的光信号进行调制,实现乘法和加法,从而实现对图像的分类识别。... 详细信息

面向数字图像识别,使用光学器件构建基于快速傅里叶变换(FFT)的光学神经网络(ONN),其中的线性光学处理单元由马赫-曾德尔干涉仪(MZI)实现。这些MZI以网格状布局连接,对通过的光信号进行调制,实现乘法和加法,从而实现对图像的分类识别。针对该ONN对手写数字图像进行识别出现的问题,研究训练算法中的主要超参数即动量系数和学习率对网络性能的影响。首先比较不同学习率下随机梯度下降(SGD)、均方根传递(RMSprop)、适应性矩估计(Adam)和自适应梯度(Adagrad)4种训练算法结合不同非线性函数和不同隐藏层个数后,ONN在识别手写数字图像上的表现。实验结果显示:在学习率从0.5变化到5×10^(-5)、RMSprop训练算法下,具有2个隐藏层、非线性函数为Softplus的FFT型ONN具有最高的识别精确度,达97.4%。此外,着重分析在具有不同动量系数的SGD算法结合不同非线性函数和不同隐藏层个数时ONN对手写数字图像识别的准确率、运行内存和训练时间的影响。进一步,在学习率为0.05和0.005时,比较了SGD、RMSprop训练算法以及各自在引入动量后的网络识别性能。实验结果显示:动量系数为0时,采用SGD算法训练的具有2个隐藏层、非线性函数为Softplus的ONN的识别精度为96%,动量系数为0.9时,ONN的识别精度提高到96.9%;而加入动量的RMSprop算法会导致网络识别准确率不收敛或收敛较慢。

关键词：光学神经网络马赫-曾德尔干涉仪训练算法动量学习率

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基于机器学习与预测分析的直流光测量系统远程模块的寿命预测方法

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传感技术学报 2023年第3期36卷 397-403页

作者：陈明锟朱楚伟陈辉陆云清王瑾南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210046

针对高压直流换流站中直流光测量系统的远程模块,基于机器学习方法,采用预测分析理论,建立了其剩余寿命的预测模型。搭建了远程模块特征参数采集系统,以采集远程模块的特征参数,并确定了其工作状态阈值;接着采用离群点检测算法检查远程... 详细信息

针对高压直流换流站中直流光测量系统的远程模块,基于机器学习方法,采用预测分析理论,建立了其剩余寿命的预测模型。搭建了远程模块特征参数采集系统,以采集远程模块的特征参数,并确定了其工作状态阈值;接着采用离群点检测算法检查远程模块运行情况;最后基于多元线性回归算法采用训练数据样本集搭建远程模块剩余寿命的预测模型,实现对远程模块剩余寿命的预测。进一步,通过测试数据样本集来评价了寿命预测模型的精确程度。结果显示,该模型寿命预测结果的均方误差和均方根误差分别为0.009072和0.0952,从而说明该寿命预测模型的预测结果较好,精确度较高。

关键词：机器学习寿命预测离群点检测多元线性回归远程模块

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超大规模混合场MIMO去伪峰信道估计技术

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信号处理 2023年第6期39卷 1131-1140页

作者：李汀张春洁夏雨婷南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

超大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)是6G移动通信的潜在关键技术。在现有的信道模型中,大多假设所有的散射体要么都在远场区域,采用基于平面波假设的远场信道模型;要么都在近场区域,采用基于球面波假设的近场信道模型。实际... 详细信息

超大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)是6G移动通信的潜在关键技术。在现有的信道模型中,大多假设所有的散射体要么都在远场区域,采用基于平面波假设的远场信道模型;要么都在近场区域,采用基于球面波假设的近场信道模型。实际中,超大规模MIMO系统更容易产生混合场的信道环境,现有的信道模型并不能很好地匹配这种远场近场混合信道的特征,因此不能直接采用现有的信道估计方案。本文对混合场信道进行建模,针对混合场信道空间谱中出现的伪峰问题,提出了一种去伪峰混合场信道估计方案。同时,该方案的设计也考虑了超大规模MIMO天线阵列的空间非平稳问题。仿真结果表明,本文提出的混合场下去伪峰的信道估计方案有较好的信道估计性能。

关键词：信道估计超大规模多输入多输出系统混合场效应伪峰效应

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Alpha稳定分布噪声下基于轻量级网络的自动调制识别技术

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信号处理 2023年第5期39卷 899-909页

作者：李汀邢怀志张进标南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

自动调制识别在无线通信领域发挥了巨大作用。多数研究中假设的加性高斯白噪声信道已不再满足实际信道环境的准确描述。实际中,由于闪电、雷暴、多用户干扰、设备故障等原因,信道环境中广泛存在Alpha稳定分布噪声。因此对其开展研究更... 详细信息

自动调制识别在无线通信领域发挥了巨大作用。多数研究中假设的加性高斯白噪声信道已不再满足实际信道环境的准确描述。实际中,由于闪电、雷暴、多用户干扰、设备故障等原因,信道环境中广泛存在Alpha稳定分布噪声。因此对其开展研究更符合实际且具有挑战性。该文针对Alpha稳定分布噪声提出了一种预处理联合轻量级网络的调制识别方法。首先,通过对数域映射及阈值限制对接收信号进行预处理,抑制由Alpha稳定分布噪声带来的尖锐脉冲将信号幅度控制到合理范围;然后,提出一种基于Ghost模块的轻量级网络来完成信号的调制识别分类任务。实验结果表明,与现有的CLDNN(Convolutional Long Short-term Deep Neural Network)、CNN(Convolutional Neural Network)、ResNe(t Residual Network)相比,本文所提方法具有较高的识别准确率及较低的计算复杂度。

关键词：自动调制识别 Alpha稳定分布噪声深度学习

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