检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2024年第8期40卷 1520-1530页

作者：肖海林何怡玲谢湘伟胡智群张中山湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉430062 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京理工大学信息与电子学院北京100081

无小区大规模多输入多输出(cell-free massive multiple-input multiple-output,CF-mMIMO)系统的覆盖区域内随机部署了大量分布式接入点(access points,APs)在同一时间频率资源中服务所有的用户,可显著提升系统通信容量,是6G网络中最具... 详细信息

无小区大规模多输入多输出(cell-free massive multiple-input multiple-output,CF-mMIMO)系统的覆盖区域内随机部署了大量分布式接入点(access points,APs)在同一时间频率资源中服务所有的用户,可显著提升系统通信容量,是6G网络中最具潜力的使能技术之一。然而,大量AP处配备高精度模数转换器(analog-to-digital converters,ADCs)导致的高功耗与硬件成本,限制了CF-mMIMO系统的实际部署。为了有效地降低硬件成本,本文研究了低精度ADCs下CF-mMIMO系统的上行链路频谱效率(spectral efficiency,SE)。在不完美的信道估计下,利用加性量化噪声(additive quantization noise model,AQNM)模型和最大比合并(maximal ratio combining,MRC)接收机滤波器,推导了CF-mMIMO系统中用户上行可达速率的闭式表达式,并基于该表达式分析了AP数量、用户传输功率以及ADCs精度等系统参数对SE的影响。为了最大化CF-mMIMO系统的SE,提出了一种低精度ADCs下贪婪导频分配算法抑制导频污染。将导频分配建模为最大-最小导频优化问题,通过迭代更新速率最小用户的导频序列,使其所受导频污染的影响最小,从而最大化该用户的可达速率。最后,将配备低精度ADC的CFmMIMO系统与传统完美精度ADC系统进行性能比较。数值仿真结果表明,系统配备5位低精度ADCs时的SE逼近完美精度ADCs,增加AP端天线数可以弥补低精度ADCs导致的性能退化。此外,所提算法不仅有效抑制了导频污染,还缩小了用户之间的速率差距,提升了系统的95%用户SE。

关键词：无小区大规模MIMO系统低精度模数转换器加性量化噪声模型导频分配

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基于深度强化学习的TSN流排序和调度

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北京交通大学学报 2024年第2期48卷 144-153页

作者：邓金雪李纯喜李宗辉赵永祥北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对现有研究寻找数据流最佳排序这一过程本身花费时间过多,没有工程可行的寻找最佳排序的有效方法的问题,提出基于深度强化学习的流排序和调度框架PSNDRL.该框架包括3个关键模块,即创建时间触发(Time-Triggered,TT)流之间关系图的预处... 详细信息

针对现有研究寻找数据流最佳排序这一过程本身花费时间过多,没有工程可行的寻找最佳排序的有效方法的问题,提出基于深度强化学习的流排序和调度框架PSNDRL.该框架包括3个关键模块,即创建时间触发(Time-Triggered,TT)流之间关系图的预处理模块、挖掘和量化TT流之间复杂的相关关系并选择概率值最高的TT流的代理模块、进行TT流调度和奖励计算的环境模块,利用图卷积网络和强化学习从大量的TT流中智能探索流特征以及流之间的复杂相关关系对基于可满足性模理论(Satisfiability Modulo Theories,SMT)流调度算法求解时间的潜在影响.通过训练该框架,学习得到一个高效率的TT流策略排序网络,用于在利用SMT流调度算法调度TT流时进行TT流选择.通过与随机排序和基线排序方法进行对比,验证PSNDRL的有效性.结果表明:与随机排序方法的总调度时间、基线排序方法的最大总调度时间相比,PSNDRL的总调度时间分别减少了24.63%和25.95%.所提框架为提高时间敏感网络(Time Sensitive Networking,TSN)流调度效率的研究提供了新的方向.

关键词：时间敏感网络深度强化学习流排序流调度

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零填充双模光正交频分复用索引调制的三级分步检测算法

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光学学报 2024年第11期44卷 13-22页

作者：王惠琴周伟煜唐崎涵王真吴鹏飞彭清斌张悦兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050 西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048

传统光正交频分复用索引调制(OOFDM-IM)有效改善了系统的误码性能,但大量静默子载波的存在造成了频谱资源的浪费,因此提出一种零填充双模光正交频分复用索引调制(ZDM-OOFDM-IM)系统。首先,ZDM-OOFDM-IM系统通过在激活子载波上加载两种... 详细信息

传统光正交频分复用索引调制(OOFDM-IM)有效改善了系统的误码性能,但大量静默子载波的存在造成了频谱资源的浪费,因此提出一种零填充双模光正交频分复用索引调制(ZDM-OOFDM-IM)系统。首先,ZDM-OOFDM-IM系统通过在激活子载波上加载两种不同模式的星座符号并保留静默子载波,而额外增加模式顺序索引,可获得更快的传输速率。其次,依据系统中的信号特征,将贪婪算法、对数似然检测算法和改进型K均值聚类算法(KMC++)相结合,提出一种基于KMC++的三级分步检测算法。实验结果表明,在误码率为3.8×10^(-3)的情况下,ZDM-OOFDM-IM系统在室内实现了3 m的传输。同时,相较于最大似然检测算法,所提检测算法有效降低了检测复杂度,而且获得了更优的误码性能。

关键词：光通信索引调制分步检测 K均值聚类实验验证

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风云气象卫星光学遥感数据的智能处理与典型应用综述(特邀)

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光学学报 2024年第18期44卷 81-99页

作者：罗楚耀黄旭李嘉正李旭涛叶允明哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院广东深圳518055 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055

系统性地回顾与探讨了人工智能方法在卫星大数据挖掘领域的研究与应用,着重分析了这些技术如何有效提升数据处理的效率和精度。介绍了卫星领域的发展背景和卫星大数据挖掘的紧迫性,强调了在遥感场景中处理海量数据的挑战及重要性。随后... 详细信息

系统性地回顾与探讨了人工智能方法在卫星大数据挖掘领域的研究与应用,着重分析了这些技术如何有效提升数据处理的效率和精度。介绍了卫星领域的发展背景和卫星大数据挖掘的紧迫性,强调了在遥感场景中处理海量数据的挑战及重要性。随后,详细阐述了人工智能方法在多个任务上的应用情况,包括智能自定标、云检测、云图外推、降水反演等具体问题。通过使用先进的神经网络模型和深度学习技术,已有研究在上述任务中表现出优于传统方法的性能。最后,总结了人工智能方法在卫星应用上取得的成就,并指出未来的研究前景。通过整合遥感、地理信息科学等相关学科视角,展望了人工智能技术将如何推动卫星数据挖掘向实时处理和全球共享的方向发展,预示了一个数据处理更高效、信息共享更广泛的未来。

关键词：人工智能技术深度学习卫星遥感数据数据挖掘

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融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率重建生成对抗网络

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光学精密工程 2023年第14期31卷 2080-2092页

作者：刘杰祁箬韩轲哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院黑龙江哈尔滨150028

针对遥感图像成像过程中噪声污染严重,超分辨率重建图像存在目标边缘模糊和伪影等问题,本文提出一种融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率算法(Edge-Enhanced and Non-local Modules Generative Adversarial Net⁃work,ENGAN)。... 详细信息

针对遥感图像成像过程中噪声污染严重,超分辨率重建图像存在目标边缘模糊和伪影等问题,本文提出一种融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率算法(Edge-Enhanced and Non-local Modules Generative Adversarial Net⁃work,ENGAN)。为了使图像细节边缘更清晰,本文融合一种图像边缘增强模块;同时,为进一步扩大模型感受野和增强去除边缘噪声性能,改进边缘增强模块中的Mask分支;此外,引入非局部模块,通过更好地利用图像的内在特征相关性,进一步提升了网络的重建性能。本文在UCAS-AOD和NWPU VHR-10两种遥感图像数据集上进行多个算法的对比实验,结果表明本文提出的方法在多个评价指标上均有所改善。以退化类型Ⅳ为例,本文方法相比深度盲超分辨率退化模型,4倍超分辨率的SSIM提升了0.068,PSNR提升了1.400 dB,RMSE减少了12.5%,且重建后的遥感图像相较于原始图像可以得到更好的地面目标检测结果。

关键词：遥感图像超分辨率边缘增强非局部特征生成对抗网络

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采用多通道浅层CNN构建的多降噪器最优组合模型

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自动化学报 2022年第11期48卷 2797-2811页

作者：徐少平林珍玉陈孝国李芬杨晓辉南昌大学数学与计算机学院南昌330031 南昌大学信息工程学院南昌330031

现有的一致性神经网络(Consensus neural network,CsNet)利用凸优化和神经网络技术将多个降噪算法(降噪器)输出的图像进行加权组合(融合),以获得更好的降噪效果,但该优化模型在降噪效果和执行效率方面仍有较大改进空间.为此,提出一种基... 详细信息

现有的一致性神经网络(Consensus neural network,CsNet)利用凸优化和神经网络技术将多个降噪算法(降噪器)输出的图像进行加权组合(融合),以获得更好的降噪效果,但该优化模型在降噪效果和执行效率方面仍有较大改进空间.为此,提出一种基于轻量型多通道浅层卷积神经网络(Multi-channel shallow convolutional neural network,MSCNN)构建的多降噪器最优组合(Optimal combination of image denoisers,OCID)模型.该模型采用多通道输入结构直接接收由多个降噪器输出的降噪图像,并利用残差学习技术合并完成图像融合和图像质量提升两项任务.具体使用时,对于给定的一张噪声图像,先用多个降噪器对其降噪,并将降噪后图像输入OCID模型获得残差图像,然后将多个降噪图像的均值图像与残差图像相减,所得到图像作为优化组合后的降噪图像.实验结果表明,与CsNet组合模型相比,网络结构更为简单的OCID模型以更小的计算代价获得了图像质量更高的降噪图像.

关键词：多降噪器最优组合一致性神经网络多通道浅层卷积神经网络降噪效果提升执行效率

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基于交比不变性的同心圆迭代中心定位方法

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光学技术 2025年第3期51卷 330-338页

作者：李百峰杨建柏哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

圆形目标在增强现实、摄影测量和结构光投影测量系统等视觉测量领域应用广泛。然而,透视投影引起的圆形目标偏心误差严重影响测量精度。为了提高投影中心定位精度,提出了一种以同心圆为目标的精确投影中心定位方法。研究主要包括改进的... 详细信息

圆形目标在增强现实、摄影测量和结构光投影测量系统等视觉测量领域应用广泛。然而,透视投影引起的圆形目标偏心误差严重影响测量精度。为了提高投影中心定位精度,提出了一种以同心圆为目标的精确投影中心定位方法。研究主要包括改进的投影中心定位方法以及考虑镜头畸变的迭代补偿。使用交比不变性避免了圆形目标因透视投影带来的偏心误差,随后将改进的投影中心坐标加入迭代求取相机参数的过程,消除镜头畸变对中心定位的影响,从而精确定位投影中心。实验结果表明,所提方法能够准确定位投影中心并且在相机标定中也具有良好表现。

关键词：偏心误差交比不变性相机标定视觉测量

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基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第2期45卷 77-85页

作者：卢官明柯润宇卢峻禾丁佳伟魏金生南京邮电大学通信与信息工程学院南京邮电大学计算机学院

针对现有的会话推荐方法没有考虑用户长期偏好以及不同项目之间相关性的问题，提出了一种基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐模型（GNN-LSTUP）。首先，基于所有会话构建全局会话图，通过融入相关性编码的图神经网络和注意力机... 详细信息

针对现有的会话推荐方法没有考虑用户长期偏好以及不同项目之间相关性的问题，提出了一种基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐模型（GNN-LSTUP）。首先，基于所有会话构建全局会话图，通过融入相关性编码的图神经网络和注意力机制来挖掘用户长期偏好；然后，通过构建局部会话图并利用图神经网络和注意力机制来捕捉用户短期偏好；最后，通过求和池化操作融合用户长、短期偏好，以便更准确地预测用户下一次交互行为。在Diginetica、Tmall和Nowplaying数据集上进行了实验，结果表明，提出的GNN-LSTUP在Diginetica数据集上取得的P@20和MRR@20分别为54.19%和18.94%，在Tmall数据集上取得的P@20和MRR@20分别为34.68%和16.96%，在Nowplaying数据集上取得的P@20和MRR@20分别为23.32%和8.62%，优于其他已有的会话推荐模型。

关键词：会话推荐图神经网络用户偏好相关性

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自能量回收的全双工无人机中继资源分配

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小型微型计算机系统 2024年第7期45卷 1763-1769页

作者：许钧智李陶深葛志辉广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 南宁学院信息工程学院南宁530200

针对多用户场景中无人机中继在能量受限时工作性能下降,常规优化算法未能权衡能量收集与信息解码的问题,设计一种基于无线携能通信技术的全双工自能量回收无人机中继系统,提出一种以最大化系统吞吐量为目标,联合优化时隙调度、中继发射... 详细信息

针对多用户场景中无人机中继在能量受限时工作性能下降,常规优化算法未能权衡能量收集与信息解码的问题,设计一种基于无线携能通信技术的全双工自能量回收无人机中继系统,提出一种以最大化系统吞吐量为目标,联合优化时隙调度、中继发射功率和功率分裂比的分配算法.针对原问题是非凸问题,算法采用块坐标下降法将联合优化问题分解为3个子问题,然后通过连续凸逼近的方法求出最优用户调度、最优发射功率和最优功率分裂比,得到原问题的次优解.实验结果表明,能量受限时自回收中继系统吞吐量性能优于常规中继系统;联合优化算法能更好地权衡能量收集与信息解码,最大限度提高系统吞吐量性能.

关键词：无线携能通信全双工自能量回收功率分配无人机通信

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基于图提示微调的交通流量预测

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计算机研究与发展 2024年第8期61卷 2020-2029页

作者：赖培源李程王增辉王昌栋廖德章广东工业大学信息工程学院广州510006 广东省华南技术转移中心有限公司广州511458 中山大学计算机学院广州510006

交通流量预测是建设智慧城市重要的基础功能,对城市的交通管理和用户出行规划具有重要意义.由于时间维度和空间维度的扩展,交通流量的数据具有规模大、增长快速、实时更新等特征,传统的训练模型通常需要将大量的历史数据进行训练预测,... 详细信息

交通流量预测是建设智慧城市重要的基础功能,对城市的交通管理和用户出行规划具有重要意义.由于时间维度和空间维度的扩展,交通流量的数据具有规模大、增长快速、实时更新等特征,传统的训练模型通常需要将大量的历史数据进行训练预测,导致较长的计算时间和较高的算力成本,因此,如何使用低计算成本的预测模型来满足广泛的流量预测需求是重要的技术挑战.近年来兴起的提示微调范式在自然语言处理的下游任务推广中取得了较好的效果,受其启发,提出利用少量的实时数据来微调优化大规模历史数据预训练的模型,为交通流量模型预测的优化应用提出了一种新的思路.通过引入图提示微调的交通流量预测(traffic flow prediction based on graph prompt-finetuning,TPGPF)模型的泛化能力,在时空多维度下的交通流量图预测模型中,基于历史数据集进行预测模型的预训练,并引入可学习的提示向量,在预训练模型固化的情况下指导预训练的自监督学习模型,以适应新的数据预测任务,提升交通流量预测模型的通用性和有效性.通过在5个公开数据集上进行了大量的实验,证明了TPGPF的有效性.

关键词：图提示交通流量预测微调预训练模型自监督学习

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