检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第6期51卷 325-330页

作者：蒋锐杨凯辉王小明李大鹏徐友云南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

随着互联网、大数据的飞速发展,以深度神经网络(DNN)为代表的人工智能技术迎来了黄金发展时期,自动问答作为人工智能领域的一个重要分支,也得到越来越多学者的关注。现有网络模型可以提取问题或答案的语义特征,但其一方面忽略了问题与... 详细信息

随着互联网、大数据的飞速发展,以深度神经网络(DNN)为代表的人工智能技术迎来了黄金发展时期,自动问答作为人工智能领域的一个重要分支,也得到越来越多学者的关注。现有网络模型可以提取问题或答案的语义特征,但其一方面忽略了问题与答案之间的语义联系,另一方面也不能从整体上把握问题或答案内部所有字符之间的潜在联系。基于此,提出了两种不同形式的注意力交互模块,即互注意力交互模块和自注意力交互模块,并设计出一套基于所提注意力交互模块的深度学习模型,用于证明该注意力交互模块的有效性。首先将问题和答案中的每个字符映射成固定长度的向量,分别得到问题和答案对应的字嵌入矩阵;然后将字嵌入矩阵送入注意力交互模块,得到综合考虑问题与答案所有字符之后的字嵌入矩阵,并与之前的字嵌入矩阵相加,送入深度神经网络模块,用于提取问题与答案的语义特征;最后得到问题与答案的向量表示并计算两者之间的相似度。实验结果表明,所提模型的Top-1准确度较主流深度学习模型最高提升了3.55%,证明了所提注意力交互模块对于改善上述问题的有效性。

关键词：人工智能自动问答深度学习注意力字嵌入

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低轨卫星物联网下NB⁃IoT时延功耗研究

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光通信研究 2024年第3期3期(20)卷 119-125页

作者：王凡于啸洪涛南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

【目的】在低轨(LEO)卫星物联网(IoT)场景下,广域覆盖范围内窄带物联网(NB⁃IoT)体制终端因为业务场景不同造成时延功耗需求也不相同。然而,地面NB⁃IoT体制终端业务场景单一,采用固定式工作状态定时器参数配置方法,无法满足LEO卫星IoT大... 详细信息

【目的】在低轨(LEO)卫星物联网(IoT)场景下,广域覆盖范围内窄带物联网(NB⁃IoT)体制终端因为业务场景不同造成时延功耗需求也不相同。然而,地面NB⁃IoT体制终端业务场景单一,采用固定式工作状态定时器参数配置方法,无法满足LEO卫星IoT大尺度地理范围内多场景终端时延功耗的不同需求。【方法】针对LEO卫星IoT广覆盖特性,文章基于简化后随机接入交互流程终端工作状态切换的马尔科夫链模型,提出了以系统下行延迟和终端功耗作为非支配排序遗传算法(NS⁃GA⁃Ⅱ)的目标函数得到多场景帕累托前沿最优解集的方法,进一步从帕累托前沿中选择满足不同场景时延功耗需求的工作状态定时器参数在线配置终端。【结果】仿真结果表明,文章提出的多目标优化方法对工作状态定时器参数进行全局寻优,克服了穷举法等传统方法可能陷入局部最优的不足,并验证了简化随机接入交互流程可以有效降低终端时延功耗。【结论】文章所提多目标优化方法可以得到终端在LEO卫星IoT多场景下的工作状态定时器参数。

关键词：低轨卫星物联网窄带物联网时延功耗多目标优化工作状态定时器参数

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可见光通信感知一体化芯片及关键技术

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电子与信息学报 2022年第8期44卷 2725-2729页

作者：王永进尹清溪叶子琪傅康王浩苏宇龙高绪敏南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

通信感知一体化是6G关键技术之一。氮化镓量子阱二极管的发射光谱和光探测谱存在重叠区,量子阱二极管光探测器能够吸收具有相同量子阱结构的光发射器件发出的短波长光子,生成光电流。该文基于该物理现象,研制同质集成光发射光接收器件... 详细信息

通信感知一体化是6G关键技术之一。氮化镓量子阱二极管的发射光谱和光探测谱存在重叠区,量子阱二极管光探测器能够吸收具有相同量子阱结构的光发射器件发出的短波长光子,生成光电流。该文基于该物理现象,研制同质集成光发射光接收器件的氮化镓光电子芯片,由于单个量子阱二极管芯片器件自身发光干扰导致感知外界光信号弱,但是收发分离芯片又存在效率低、紧凑性弱、鲁棒性差等问题,将具有相同量子阱结构的量子阱二极管器件制备在同一块芯片上,分别作为发光和接收器件,构建自由空间逆向光通信系统,探索可见光通信感知一体化芯片及关键技术。

关键词：通信感知一体化量子阱二极管逆向光通信

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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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卫星物联网负载量估计及预测

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光通信研究 2024年第5期5期(18)卷 122-127页

作者：茆习文王海涛张更新南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

【目的】随着卫星物联网蓬勃发展,海量短突发的用户加剧了接入网络用户间碰撞和干扰问题,对此,相关组织和个人提出了一些动态接入方案,然而,对于其中大部分方案,都需要知道准确的未来时隙接入申请量。目前,一些文献中已经提出了负载量... 详细信息

【目的】随着卫星物联网蓬勃发展,海量短突发的用户加剧了接入网络用户间碰撞和干扰问题,对此,相关组织和个人提出了一些动态接入方案,然而,对于其中大部分方案,都需要知道准确的未来时隙接入申请量。目前,一些文献中已经提出了负载量估计方案,但准确度都不高,且只能实现当前时隙的负载量估计。【方法】因此,在现有研究的基础上,文章提出了一种基于前导码状态和参数估计的负载量估计方法和基于机器学习的负载量预测方法。基于前导码状态和参数估计的负载量估计方法通过分析卫星物联网时隙中前导码处于不同状态的概率与当前时隙接入申请数的关系,列出最大似然参数估计表达式,使用最大似然参数估计手段实现当前时隙负载量的估计。基于机器学习的负载量预测方法将负载量估计值作为历史数据,联合使用长短期记忆(LSTM)网络和自回归滑动平均(ARMA)模型,实现对未来时隙负载量的预测。【结果】仿真结果表明,基于前导码状态和参数估计的负载量估计方法的估计误差不到1%,以负载量估计结果作为机器学习历史数据的负载量预测的综合误差在6%左右。【结论】文章所提的负载量估计及预测方法预测的误差在可接收范围内,可以为动态接入方案提供准确的未来时隙接入申请量。

关键词：卫星物联网负载预测负载估计机器学习

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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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基于加窗互模糊函数估计的卫星搜救定位技术

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光通信研究 2024年第3期3期(20)卷 106-112页

作者：郑超屈德新张更新南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

【目的】随着卫星技术的不断发展,将卫星应用于地面信息网络低覆盖区域进行人员搜救已普及,卫星搜救定位技术作为人员和设施位置指示的有效手段,广泛应用于海上、航空和个人遇险救援行动。而全球卫星搜救系统的发展和研究中,搜救源高精... 详细信息

【目的】随着卫星技术的不断发展,将卫星应用于地面信息网络低覆盖区域进行人员搜救已普及,卫星搜救定位技术作为人员和设施位置指示的有效手段,广泛应用于海上、航空和个人遇险救援行动。而全球卫星搜救系统的发展和研究中,搜救源高精度和快速的定位是其主要目标。【方法】针对卫星搜救信号突发特点,采用双星时频差定位作为卫星搜救定位方法,其所需的到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)参数估计是提高定位精度的关键。为了提高双星时频差定位技术的参数估计性能和定位精度,文章提出了一种基于时域加窗的互模糊函数(CAF)时频差估计搜救定位技术方案,通过时域加窗CAF来提高时频差估计的精准度,并利用估计值代入双星时频差定位方程组从而解算出搜救信号源位置,即通过高效地提高时频差参数估计精度达到定位精度提高的目的,以准确找到搜救源。【结果】仿真结果表明,加窗下的CAF时频差参数估计方法可用于搜救定位中,能够获得精确时频差估计值,且加入傅里叶变换后可以减少参数估计时间,进而优化定位性能。将时差误差控制在4μs内、频差误差控制在0.2 Hz以内时,定位精度可以达到千米量级。【结论】文章所提方案并入卫星搜救定位技术后定位性能得到改善,能够支持卫星搜救定位技术在搜救系统中的应用,算法结构简单,复杂度低,具有实际可行性。

关键词：卫星搜救定位加窗互模糊函数时频差估计搜救信号

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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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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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基于联合增强图像对的红外可见光深度展开图像融合网络

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计算机科学 2024年第10期51卷 311-319页

作者：袁天蕙干宗良南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

受到采集环境的影响,红外可见光融合图像有时会存在亮度不足、细节信息不够的问题。为此,提出了一种基于联合增强图像对的红外可见光深度展开图像融合网络,同时将原始红外-可见光图像对和红外-可见光图像增强对作为输入,提高网络信息融... 详细信息

受到采集环境的影响,红外可见光融合图像有时会存在亮度不足、细节信息不够的问题。为此,提出了一种基于联合增强图像对的红外可见光深度展开图像融合网络,同时将原始红外-可见光图像对和红外-可见光图像增强对作为输入,提高网络信息融合能力。文中首先提出了一种残差展开模块,在此基础上构建了基于迭代的残差展开卷积网络用于特征提取,使其根据不同的初始化参数提取对应图像的背景和细节信息。此外,在特征融合卷积融合网络中引入了维度拼接操作和上下采样卷积块,实现联合红外-可见光图像增强对的特性汇聚,最大限度地保留源图像的差异特征。同时,优化了损失函数权重设计,以获得最佳的融合结果。在多个数据库上进行了大量实验,结果表明,与现有典型的融合方法相比,所提算法的融合图像在主观视觉和客观指标评价上均具有较好性能,在暗照度环境下优于其他方法。

关键词：图像融合深度算法展开网络图像增强特征提取特征融合

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