检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2025年第3期45卷 48-58页

作者：赖凤英耿敏明莫媛岑睿刘嫱张振荣广西大学计算机与电子信息学院广西多媒体通信与网络技术重点实验室广西高校多媒体通信与信息处理重点实验室广西信息科学实验中心

在超奈奎斯特系统中，针对较小压缩因子引入的较严重码间干扰对时钟恢复模块的影响，以及时钟恢复模块和自适应均衡模块相互制约而导致的性能受限问题，研究了无数据辅助的自适应均衡与时钟恢复联合算法。该方案将自适应均衡模块嵌入到... 详细信息

在超奈奎斯特系统中，针对较小压缩因子引入的较严重码间干扰对时钟恢复模块的影响，以及时钟恢复模块和自适应均衡模块相互制约而导致的性能受限问题，研究了无数据辅助的自适应均衡与时钟恢复联合算法。该方案将自适应均衡模块嵌入到时钟恢复同步环路中，可以同时完成时钟同步、信道均衡和偏振解复用等功能。在背对背传输条件下，分别仿真验证了传统的非联合方案和所提出的无数据辅助联合方案在不同采样频率误差和不同压缩因子时的收敛性能。仿真结果表明：在压缩因子为0.85、调制格式为16阶正交振幅调制（16QAM）的超奈奎斯特系统中，相较于传统的非联合方案，该联合方案能够有效地提升时钟恢复模块的收敛性能，收敛代价至少降低约51%；在偏振模色散分别为0 ps和200 ps时，联合方案到达2×10-2误码率阈值的光信噪比代价分别降低0.9 d B和1.5 d B。

关键词：光通信相干通信超奈奎斯特时钟恢复自适应均衡

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一种基于神经动力学解决伪凸优化问题的分布式算法

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小型微型计算机系统 2025年第3期46卷 594-601页

作者：喻昕李浩宇广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004

伪凸优化作为非凸优化中的一个重要问题,在现代工程领域占有重要的地位.该文提出一种基于投影法及惩罚方法的神经动力学方法,求解具有不等式约束及等式约束的分布式伪凸优化问题.相较于已存在的各类算法,本文提出的算法在分布式系统中... 详细信息

伪凸优化作为非凸优化中的一个重要问题,在现代工程领域占有重要的地位.该文提出一种基于投影法及惩罚方法的神经动力学方法,求解具有不等式约束及等式约束的分布式伪凸优化问题.相较于已存在的各类算法,本文提出的算法在分布式系统中提高了各智能体间通信的效率,仅使用涉及系统决策的状态变量进行相互通信,因此能够节省大量通信资源.本文基于非光滑分析和Lyapunov理论,证明了网络系统中的所有智能体的状态变量在有限时间内进入可行域内并永驻其中,并且可以在有限时间内达成一致,然后渐近收敛到所考虑的优化问题的最优解.同时给出了两个数值实验的仿真结果,验证了本文所提出的算法的有效性.

关键词：分布式优化伪凸优化神经动力学

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基于自适应卡尔曼滤波的视觉多目标跟踪

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 200-210页

作者：许华杰郑力文广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西大学广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004 广西水利电力职业技术学院信息工程学院南宁530023

多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出... 详细信息

多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出自适应卡尔曼滤波AKF(adaptive Kalman filter),充分利用目标检测器提供的信息对运动模型加以修正,提高对运动不规律目标跟踪准确度;为解决目标ID频繁切换的问题,设计一种BIoUG贪婪算法,通过放大匹配框并采取择优匹配的方式,提高匹配机会并降低误匹配概率。在此基础上,提出一种针对运动不规律目标的多目标跟踪方法。实验结果表明,所提方法在DanceTrack数据集上的MOTA、HOTA、IDF1分别达到了92.2%、57.7%和58.7%;在MOT17数据集上,MOTA、HOTA、IDF1分别达到了80.3%、63.3%和77.3%。与目前主流的同类目标跟踪方法相比,所提方法对运动不规律和规律的目标均有较好的跟踪效果,体现出较好的综合性能,为运动不规律多目标的跟踪提供了新的解决思路。

关键词：多目标跟踪卡尔曼滤波数据关联轨迹匹配

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基于信道信息的动态加权多元LDPC译码算法

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北京邮电大学学报 2025年第1期48卷 107-113页

作者：陈海强冼文烙李昱霖李庆年黎相成广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004 南宁学院南宁530200

基于信道信息的加权修正系统,提出了一种动态加权多元低密度奇偶校验(LDPC)码译码算法,该算法根据信道信息对译码可靠度进行动态加权。首先,在可靠度因子中用加法运算代替了复杂度更高的实数乘法运算,从而降低了计算复杂度。其次,基于... 详细信息

基于信道信息的加权修正系统,提出了一种动态加权多元低密度奇偶校验(LDPC)码译码算法,该算法根据信道信息对译码可靠度进行动态加权。首先,在可靠度因子中用加法运算代替了复杂度更高的实数乘法运算,从而降低了计算复杂度。其次,基于信道初始信息重新设计可靠度目标函数,使得译码迭代信息更加稳定可靠,从而提高了译码性能。进一步地,引入能够随着信噪比动态变化的加权系数,在译码过程中动态地修正和更新可靠度信息,从而获得性能提升。仿真结果显示,所提算法在性能上优于最近新提出的带预测的自适应单/多距离符号翻转解码算法。

关键词：低密度奇偶校验码符号翻转信道动态加权

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深度学习驱动的点云上采样研究综述

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小型微型计算机系统 2025年第3期46卷 645-654页

作者：韩亚振尹梦晓杨锋钟诚广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004 广西壮族自治区教育厅并行分布与智能计算重点实验室(广西大学) 南宁530004

由三维扫描设备得到的点云经常是稀疏的、不均匀的,甚至因为遮挡而丢失数据,因此,点云上采样在渲染、三维重建等领域扮演了越来越重要的角色.随着深度学习的不断发展,基于神经网络的点云上采样方法逐渐成为该方向的主流技术.本文系统的... 详细信息

由三维扫描设备得到的点云经常是稀疏的、不均匀的,甚至因为遮挡而丢失数据,因此,点云上采样在渲染、三维重建等领域扮演了越来越重要的角色.随着深度学习的不断发展,基于神经网络的点云上采样方法逐渐成为该方向的主流技术.本文系统的阐述了目前主要的基于深度学习的点云上采样方法,首先介绍了三段式点云上采样、基于离散微分几何的点云上采样以及基于生成模型的点云上采样.随后讨论了无监督式点云上采样和任意倍率点云上采样.最后介绍了相关数据集和评估指标.文章分析了各类方法的特点、优势和挑战,并讨论了未来研究的潜在方向和应用前景,希望能为研究人员提供较为全面的参考.

关键词：点云点云上采样深度学习

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基于微震信号深度特征学习的岩石破裂类型识别

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工矿自动化 2025年第3期51卷 156-164页

作者：李典泽许华杰张勃广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004 广西电网有限责任公司桂林供电局广西桂林541002 广西大学广西多媒体通信与网络技术重点实验室广西南宁530004

岩石破裂类型识别是实现煤矿冲击地压灾害预测和预警的重要前提。微震是岩石破裂监测的有效手段之一,但常规的微震信号机器学习方法存在特征提取能力有限,以及受噪声影响导致的准确率不高且泛化性较差等问题。针对上述问题,提出了一种... 详细信息

岩石破裂类型识别是实现煤矿冲击地压灾害预测和预警的重要前提。微震是岩石破裂监测的有效手段之一,但常规的微震信号机器学习方法存在特征提取能力有限,以及受噪声影响导致的准确率不高且泛化性较差等问题。针对上述问题,提出了一种基于微震信号深度特征学习的岩石破裂类型识别方法。首先,通过巴西圆盘劈裂试验和直剪试验分别获取张拉型破裂微震信号和剪切型破裂微震信号,并将其时频谱图、Log-Mel频谱图和梅尔频率倒谱系数合并构造微震信号聚合(MSA)声谱图;然后,通过加入多特征并行密集连接块(MP-DenseBlock)和压缩与激发过渡层(SE-TransLayer)的改进DenseNet(SE-MPDenseNet)对MSA声谱图进行深度特征提取;最后,将提取的特征向量输入至添加Hinge Loss损失函数的改进LightGBM(HBL-LightGBM)进行分类,识别岩石破裂类型。通过真三轴加载试验模拟接近地下工程实际环境中的冲击地压灾害,结果表明,所提方法对于岩石破裂类型识别的准确率达92.12%,且具有较强的特征提取能力和泛化能力。

关键词：岩石破裂类型微震监测深度学习机器学习声谱图

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基于CVaR的价格不确定性下的Wasserstein分布鲁棒自调度

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计算机应用与软件 2025年第4期42卷 271-278页

作者：杨林峰郭洪武杨赢李捷潘珊珊广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004 广西多媒体通信与网络技术重点实验室广西南宁530004 广西职业技术学院大数据学院广西南宁530226 广西科技大学理学院广西柳州545616

在电力市场价格不确定情况下,发电商需要提供合适的发电调度策略,以实现自身利润最大化。提出一种基于CVaR的Wasserstein分布鲁棒优化模型,用于解决价格不确定性下的发电自调度问题。利用最优化对偶理论将该模型重构为二阶锥规划问题,... 详细信息

在电力市场价格不确定情况下,发电商需要提供合适的发电调度策略,以实现自身利润最大化。提出一种基于CVaR的Wasserstein分布鲁棒优化模型,用于解决价格不确定性下的发电自调度问题。利用最优化对偶理论将该模型重构为二阶锥规划问题,并利用商业求解器(Mosek)求解。进一步提出一种基于区域划分的近似模型,利用交替方向乘子法进行分布式计算,提高模型计算性能。在三个测试系统上进行仿真实验,验证所提模型的有效性。仿真结果表明,该模型能够很好地控制风险和利润,适用于求解大规模自调度问题。

关键词：自调度不确定性 Wasserstein度量分布鲁棒优化 CVaR

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一种解决经济调度问题的有限时间共识的分布式优化算法

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小型微型计算机系统 2025年第4期46卷 980-986页

作者：覃海华喻昕黄庆洲林日新广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004

在智能电网中,研究经济调度问题具有重要意义.经济调度问题的本质是通过控制各个发电单元的发电量,并在满足各种约束的情况下,最小化电力系统的总发电成本.本文提出一种有限时间共识的连续时间分布式优化算法,融入了投影法和罚函数法的... 详细信息

在智能电网中,研究经济调度问题具有重要意义.经济调度问题的本质是通过控制各个发电单元的发电量,并在满足各种约束的情况下,最小化电力系统的总发电成本.本文提出一种有限时间共识的连续时间分布式优化算法,融入了投影法和罚函数法的思想.该算法直接从经济调度问题的原问题出发解决,无需将其转化为对偶问题,从而简化了问题构建过程.此外,算法设计了一种新的共识机制,实现了所有智能体在有限时间内达成共识,这一特性提高了算法在经济调度问题中的效率和实用性.最后,通过两个仿真实验验证了所提出的分布式优化算法的有效性.

关键词：有限时间共识分布式优化算法经济调度问题智能电网

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移动低占空比无线传感网中低能耗的主动邻居发现算法

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通信学报 2018年第4期39卷 45-55页

作者：梁俊斌周翔李陶深广西大学计算机与电子信息学院广西多媒体通信与网络技术重点实验室广西南宁530004

移动低占空比无线传感网(MLDC-WSN)是近年新兴的一种无线多跳网络,它由大量具有移动能力且会长时间进入睡眠状态的节点自组织而成,可以部署在恶劣环境中执行长期的监测任务,在国防、工业、农业等领域具有广泛的应用前景。但是,节点的移... 详细信息

移动低占空比无线传感网(MLDC-WSN)是近年新兴的一种无线多跳网络,它由大量具有移动能力且会长时间进入睡眠状态的节点自组织而成,可以部署在恶劣环境中执行长期的监测任务,在国防、工业、农业等领域具有广泛的应用前景。但是,节点的移动和睡眠导致网络拓扑不断发生改变,使节点很难以较少的能耗快速发现其全部的邻居,导致节点无法获得最优的分布式决策结果,影响网络应用的效果。为了解决这个难题,提出一种新的主动式邻居发现算法。该算法使网络中的节点在苏醒时主动寻找自己的邻居,避免传统被动式邻居发现中长时间等待所产生的时延。此外,通过对邻居移动速度及距离的预测,快速确定未来下一时刻的邻居集合,在进一步减少时延的同时获得更准确的邻居发现结果。理论分析和实验结果表明,与已有算法相比,所提算法能够在MLDC-WSN中以更小的能耗、更低的时延发现全部的邻居。

关键词：移动低占空比无线传感网低能耗邻居发现

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基于动态感受野的自适应多尺度信息融合的图像转换

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电子与信息学报 2021年第8期43卷 2386-2394页

作者：尹梦晓林振峰杨锋广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004

为提高图像转换模型生成图像的质量,该文针对转换模型中的生成器进行改进,同时探究多样化的图像转换,拓展转换模型的生成能力。在生成器的改进方面,利用选择性(卷积)核模块(SKBlock)的动态感受野机制获取和融合生成器中每个上采样特征... 详细信息

为提高图像转换模型生成图像的质量,该文针对转换模型中的生成器进行改进,同时探究多样化的图像转换,拓展转换模型的生成能力。在生成器的改进方面,利用选择性(卷积)核模块(SKBlock)的动态感受野机制获取和融合生成器中每个上采样特征的多尺度信息,借助特征的多尺度信息和动态感受野构造选择性(卷积)核的生成式对抗网络(SK-GAN)。与传统生成器相比,SK-GAN以动态感受野获取多尺度信息的生成结构提高了生成图像的质量。在多样化图像转换方面,基于SK-GAN在草图合成真实图像任务提出带引导图像的选择性(卷积)核的生成式对抗网络(GSK-GAN)。该模型利用引导图像指导源图像的转换,通过引导图像编码器提取引导图像特征,然后由参数生成器(PG)和特征转换层(FT)将引导图像特征的信息传递至生成器。此外,该文还提出双分支引导图像编码器以提高转换模型的编辑能力,以及利用引导图像的隐变量分布实现随机样式的图像生成。实验表明,改进后的生成器有助于提高生成图像质量,SK-GAN在多个数据集中获得合理的生成结果。GSK-GAN不仅保证了生成图像的质量,还能生成更多样式的图像。

关键词：图像转换多尺度信息动态感受野自适应特征选择

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