检索结果-内蒙古大学图书馆

物联网学报 2024年第2期8卷 16-25页

作者：夏文超徐婧周星光吴伟华赵海涛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 陕西师范大学物理学与信息技术学院陕西西安710119

工业物联网在实现自动化和智能化生产方面具有巨大的潜力,但现有无线网络难以满足工业控制场景中的低时延、高可靠通信需求。基于此,研究了工业物联网下行短包传输场景中叠加导频(superimposed pilot,SP)功率分配问题,推导了可达传输速... 详细信息

工业物联网在实现自动化和智能化生产方面具有巨大的潜力,但现有无线网络难以满足工业控制场景中的低时延、高可靠通信需求。基于此,研究了工业物联网下行短包传输场景中叠加导频(superimposed pilot,SP)功率分配问题,推导了可达传输速率在非完美信道状态信息和最大比发送下的闭合表达式的下限。进一步建立了下行加权和速率最大化问题,并利用逐次凸逼近法将该问题转化为几何规划问题来优化导频和数据功率分配。仿真结果表明所提SP模式下功率优化方案在短包传输中的优越性。

关键词：工业物联网叠加导频短包传输功率分配

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折合式平面反射阵天线的研究进展

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电波科学学报 2021年第2期36卷 172-178,255页

作者：朱熙铖叶颖张盼盼张永鑫南京信息工程大学电子与信息工程学院雷达技术研究所南京210044 南京邮电大学电子与光学工程学院南京210003

折合式平面反射阵天线(folded reflectarray antenna,FRA)作为一种高增益天线形式,在雷达、通信等领域有着良好的应用前景.在继承平面反射阵天线易加工、低成本、平面化等特点的同时,FRA巧妙地利用了光路折合原理,具有更低剖面、无馈源... 详细信息

折合式平面反射阵天线(folded reflectarray antenna,FRA)作为一种高增益天线形式,在雷达、通信等领域有着良好的应用前景.在继承平面反射阵天线易加工、低成本、平面化等特点的同时,FRA巧妙地利用了光路折合原理,具有更低剖面、无馈源口径遮挡等优点,自其概念提出以来便一直受到学术界和工业界的广泛关注.本文由传统反射面天线逐步引出FRA,并从主反射面、馈源、副反射面三个重要组成部分及天线波束扫描归纳总结了国内外近年来FRA的研究进展.

关键词：折合式平面反射阵天线(FRA) 主反射面馈源副反射面波束扫描

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基于ROOT-MUSIC的体积分Capon波束成形算法

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移动通信 2025年第4期49卷 121-126页

作者：胡登辉杨竞舟唐佳雨张暘李大鹏南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 中国电子科技集团网络通信研究院移动通信创新中心江苏南京210019

Capon波束成形算法在导向矢量失配以及接收信号的协方差矩阵出现误差时,算法性能会急剧下降。针对这一现象提出一种利用角度搜索结合体积分的算法。算法首先通过ROOT-MUSIC算法求得准确的信号来向,并将空间划分为信号区域以及干扰区域,... 详细信息

Capon波束成形算法在导向矢量失配以及接收信号的协方差矩阵出现误差时,算法性能会急剧下降。针对这一现象提出一种利用角度搜索结合体积分的算法。算法首先通过ROOT-MUSIC算法求得准确的信号来向,并将空间划分为信号区域以及干扰区域,对干扰导向矢量进行不确定集建模得到干扰加噪声协方差矩阵,最后,算法将名义期望导向矢量约束在信号区域的不确定集之上得到更加准确的导向矢量。仿真表明该算法能获得更高的输出信干噪比,并使用更少的快拍数达到稳定。

关键词： Capon波束形成协方差矩阵重构 MUSIC-ROOT 体积分导向矢量优化

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基于有向频繁子图挖掘的移动性模式网络构建方法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2021年第2期41卷 62-70页

作者：张海涛李济平罗城冀康沈慧娴南京邮电大学地理与生物信息学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

挖掘大量移动轨迹数据获取移动性知识,可为城市交通、智慧医疗等众多行业领域提供辅助决策。但现有的移动性知识表达方式过于简单,不能反映产生移动轨迹数据复杂系统的潜在运行规律,需要从网络的视角分析移动性知识之间的复杂关系。提... 详细信息

挖掘大量移动轨迹数据获取移动性知识,可为城市交通、智慧医疗等众多行业领域提供辅助决策。但现有的移动性知识表达方式过于简单,不能反映产生移动轨迹数据复杂系统的潜在运行规律,需要从网络的视角分析移动性知识之间的复杂关系。提出了一种基于有向频繁子图挖掘的移动性模式网络构建方法,包括移动轨迹数据到轨迹有向图的转换,基于有向图的移动轨迹频繁子图挖掘,以及基于GraphX图处理框架的移动性模式网络构建。实验结果发现:基于提出方法构建的移动性模式网络,可以使用源节点、目标节点的数量,平均节点度值(包括平均节点入度、平均节点出度)以及网络聚集系数等网络特征,清晰表达移动性知识之间的复杂关联关系。

关键词：移动轨迹轨迹有向图频繁子图移动性模式网络

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一种利用多任务学习的短期住宅负荷预测方案

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北京邮电大学学报 2021年第3期44卷 47-52页

作者：王玉峰肖灿彬陈焱金群南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 国家能源集团江苏电力有限公司南京210014 早稻田大学人间科学部埼玉359-1192

作为信息物理社会系统的一种具体形式,智能电网中的负荷预测,尤其是单个电力客户的短期负荷预测,在智能电力系统的规划和运营中将扮演越来越重要的角色.考虑到同一住宅小区用户之间的负荷行为的相似性,受多任务学习的启发,提出了一种基... 详细信息

作为信息物理社会系统的一种具体形式,智能电网中的负荷预测,尤其是单个电力客户的短期负荷预测,在智能电力系统的规划和运营中将扮演越来越重要的角色.考虑到同一住宅小区用户之间的负荷行为的相似性,受多任务学习的启发,提出了一种基于多任务学习的有效住宅负荷预测方案.首先,利用K-means聚类技术和皮尔逊相关系数挑选出2个相似用户,进而将2个用户的负荷数据合并输入,并将双向长短时记忆网络作为共享层全面捕获2个用户数据之间的关系,然后送入2个全连接的任务相关的输出层.在真实的数据集上,将所提方案与几种典型的负荷预测方案进行全面比较.实验结果表明,与已有的深度学习预测方案相比,提出的多任务负荷预测方案提高了预测准确程度.

关键词：负荷预测多任务学习双向长短期记忆信息物理社会系统智能电网

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一种基于U⁃Net网络心脏MR图像左室识别的图割后处理快速算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2021年第2期41卷 29-35页

作者：乔艳苑金辉谢文鑫胡晓飞南京邮电大学地理与生物信息学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为了从心脏MR图像中分割出左心室,提出了一种基于U⁃Net网络的图割后处理算法。先训练U⁃Net网络分割网络得到概率图,接着采用图割算法进行后处理。为了减少图割算法运行时间,采用图像形态学操作去除无需后处理区域,只保留分割结果的边缘... 详细信息

为了从心脏MR图像中分割出左心室,提出了一种基于U⁃Net网络的图割后处理算法。先训练U⁃Net网络分割网络得到概率图,接着采用图割算法进行后处理。为了减少图割算法运行时间,采用图像形态学操作去除无需后处理区域,只保留分割结果的边缘区域进行图割优化。采用Dice系数和召回率这两种评价指标,在Sunnybrook数据集上的实验结果表明,该算法结果的边缘更接近标准分割结果,且具有较高的Dice系数、召回率和时间效率。

关键词：左心室分割心脏MR图像 U⁃Net网络形态学操作图割

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高低轨卫星异构网络资源管控策略与技术研究

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天地一体化信息网络 2021年第4期2卷 66-74页

作者：张美蓉镐梦婷王闯张更新南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 解放军某部 212000

随着空间通信技术蓬勃发展,天地一体化信息网络不断推进,卫星通信网络资源管控愈发复杂。由于卫星资源稀缺、资源调度滞后于资源状态信息更新、业务不均匀分布等限制因素,如何进行高效资源管控成为卫星通信发展中亟待解决的问题之一。... 详细信息

随着空间通信技术蓬勃发展,天地一体化信息网络不断推进,卫星通信网络资源管控愈发复杂。由于卫星资源稀缺、资源调度滞后于资源状态信息更新、业务不均匀分布等限制因素,如何进行高效资源管控成为卫星通信发展中亟待解决的问题之一。针对高低轨卫星异构网络系统架构,分析其网络资源管控面临的挑战。在综合分析传统管控架构的基础上,总结出基于分组管理的协同管控架构;针对卫星资源稀缺且分散的现状,阐述卫星网络虚拟资源池管理策略;引入基于深度强化学习的资源调度算法,解决传统调度方法在复杂环境下的失配问题;采用跳波束技术应对业务分布时空二维不均问题。

关键词：异构网络资源管控虚拟资源池深度强化学习跳波束技术

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基于平均场内生奖励的多智能体强化学习算法

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无线电通信技术 2023年第3期49卷 556-565页

作者：孙文绮李大鹏田峰丁良辉南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 上海交通大学电子工程系上海200240

针对复杂的多智能体应用场景中只依靠根据最终目标设计的简单奖励函数无法对智能体学习策略做出有效引导的问题,提出了一种基于平均场内生奖励的多智能体强化学习(Model-based Multi-agent Mean-field Intrinsic Reward Upper Confidenc... 详细信息

针对复杂的多智能体应用场景中只依靠根据最终目标设计的简单奖励函数无法对智能体学习策略做出有效引导的问题,提出了一种基于平均场内生奖励的多智能体强化学习(Model-based Multi-agent Mean-field Intrinsic Reward Upper Confidence Reinforcement Learning, M3IR-UCRL)算法。该算法在奖励函数中增加了内生奖励模块,用生成的内生奖励与定义任务的外部奖励一起帮助代表智能体在用平均场控制(Mean-Field Control, MFC)化简的多智能体系统中学习策略。智能体学习时首先按照期望累积内外奖励加权和的梯度方向更新策略参数,然后按照期望累积外部奖励的梯度方向更新内生奖励参数。仿真结果表明,相比于只用简单外部奖励引导智能体学习的(Model-based Multi-agent Mean-field Intrinsic Reward Upper Confidence Reinforcement Learning, M3-UCRL)算法,所提算法可以有效提高智能体在复杂的多智能体场景中的任务完成率,降低与周围环境的碰撞率,从而使算法的整体性能得到提升。

关键词：多智能体系统平均场控制基于模型的强化学习内生奖励

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基于集成学习模型的大学生体测成绩预测

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体育科技 2023年第6期42卷 112-118页

作者：黄蓉韩哲哲南京邮电大学信息化建设与管理办公室江苏南京 210042 南京工程学院信息与通信工程学院江苏南京 211167

大学生体测成绩是衡量身体素质和健康状况的重要指标,关系到日常生活与学习.通过体测成绩预测,有助于及早发现潜在健康问题,并提供个性化锻炼建议.传统体测成绩预测方法主要基于主观经验和统计策略,存在较大不确定性.为了弥补现有技术不... 详细信息

大学生体测成绩是衡量身体素质和健康状况的重要指标,关系到日常生活与学习.通过体测成绩预测,有助于及早发现潜在健康问题,并提供个性化锻炼建议.传统体测成绩预测方法主要基于主观经验和统计策略,存在较大不确定性.为了弥补现有技术不足,本研究提供了一种基于集成学习模型的体测成绩预测新方法.在该模型中,体质特征(如年龄、身高、体重和肺活量)作为输入,极限学习机和决策树作为预测引擎,支持向量回归作为堆栈模型.在模型训练过程中,通过交叉验证方法对超参数进行优化,从而获得最佳预测性能.实践测试表明,集成学习模型能够准确预测体测成绩,其性能明显优于单一预测引擎,展现出良好应用前景.

关键词：体质特征人工智能堆栈模型集成学习成绩预测

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基于INTERCONNECT的光子神经网络的设计

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电子质量 2022年第2期 50-53页

作者：程亚玲刘美玉王瑾南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

近年来,代表人工智能(Artificial Intelligence,AI)的神经网络技术正朝着高速低功耗的方向发展。然而,由于电子器件的固有极限,传统电子神经网络功率效率与计算速度难以得到进一步提高。而光子神经网络能够把光电子技术与神经网络模型... 详细信息

近年来,代表人工智能(Artificial Intelligence,AI)的神经网络技术正朝着高速低功耗的方向发展。然而,由于电子器件的固有极限,传统电子神经网络功率效率与计算速度难以得到进一步提高。而光子神经网络能够把光电子技术与神经网络模型有机地结合,提供了突破这一瓶颈的有效手段。该文介绍了基于INTERCONNECT软件搭建的光子神经网络Gri Net,分析该网络的线性计算结构和非线性激活单元,并实现对手写数字的识别,准确率可以达到90%。不同于以往单纯的数学理论实现,该文利用物理器件搭建了光子神经网络,成果可用于光学神经网络的训练算法开发和光子芯片的高效识别任务,有较强的现实意义。

关键词：光子神经网络(ONN) 马赫曾德尔干涉仪(MZI) INTERCONNECT

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