检索结果-内蒙古大学图书馆

电讯技术 2023年第8期63卷 1173-1179页

作者：王靖君熊泽凯劳源基覃团发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

针对传统伪距-相位组合中伪距噪声过大的问题引入了多普勒观测值进行辅助,同时再联合无几何相位组合构成一种新的周跳探测与修复方法。在信号方面,选择B2a代替B2I,与B1I、B3I组成了“北斗”卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite Sy... 详细信息

针对传统伪距-相位组合中伪距噪声过大的问题引入了多普勒观测值进行辅助,同时再联合无几何相位组合构成一种新的周跳探测与修复方法。在信号方面,选择B2a代替B2I,与B1I、B3I组成了“北斗”卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System, BDS)中定位性能更好的“北斗”三频观测组合。在选频方面,选用无几何相位系数[-1,1,0]、多普勒辅助伪距-相位系数[1,0,-1],[1,3,-4]组合进行周跳的探测。在修复方面,使用搜索法进行周跳的修复,并根据1-范数原则确保修复值的准确性。在1 s的采样率、电离层延迟稳定情况下,所提方法不仅能探测与修复出所有加入的1周在内的周跳,而且相比传统伪距-相位方法在小周跳探测方面性能更佳。

关键词： “北斗”卫星导航系统(BDS) 周跳探测伪距-相位法多普勒观测值无几何相位法

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融合可重构智能表面和深度强化学习的波束成形算法研究

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小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1311-1317页

作者：牙韩耀万海斌覃团发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

可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)技术是一种新兴的、绿色的技术,可以有效地实现频谱和能量的高效无线通信.本文研究基站(Base Stations,BSs)与RIS的联合波束形成中总发射功率最小化问题.由于人工智能(Artificia... 详细信息

可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)技术是一种新兴的、绿色的技术,可以有效地实现频谱和能量的高效无线通信.本文研究基站(Base Stations,BSs)与RIS的联合波束形成中总发射功率最小化问题.由于人工智能(Artificial Intelligence,AI)在处理高维数据问题和非凸模型方面的优势,本文基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)中的双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient,TD3),设计一种新颖的联合波束成形算法来处理RIS辅助无线通信系统的基站总发射功率最小化问题.仿真结果表明,本文所提算法的性能优于经典的交替优化算法,并且通过本文所提算法训练得到的模型可以直接部署和调用,不需要再次重复计算.

关键词：可重构智能表面深度强化学习联合波束成形传输功率最小化

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动态无线传感网中数据查询技术的研究进展

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计算机科学 2019年第11期46卷 41-48页

作者：梁俊斌马方强蒋婵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

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由大量通信、计算及存储能力有限的传感器节点通过自组织方式构成的网络,可以部署在恶劣环境中执行长期的监测任务。数据查询是WSN中最基础的操作之一,主要指用户通过特定节点向网络分... 详细信息

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由大量通信、计算及存储能力有限的传感器节点通过自组织方式构成的网络,可以部署在恶劣环境中执行长期的监测任务。数据查询是WSN中最基础的操作之一,主要指用户通过特定节点向网络分发查询请求,而网络中满足要求的节点再将数据返回给用户。在查询过程中,由于网络存在动态性(如:节点由于受到外力破坏而损毁、移动或睡眠,导致网络拓扑及连通性发生变化;通信链路不可靠等),使得数据传输出现延迟大、能耗高甚至数据丢失等情况,导致查询成功率低。目前有很多学者对该问题进行了研究,并取得了一定的进展,但实际应用中依然有很多问题仍待解决。为了进一步推进动态无线传感网中数据查询技术的深入研究,对近年来的典型工作进行了分析、归纳和总结,并对比了它们的优缺点;然后讨论了该领域亟需解决的关键问题,并指出了下一步的研究方向。

关键词：无线传感器网络数据查询动态性数据传输查询成功率

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一种改进的“北斗”卫星信号捕获方法

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电讯技术 2018年第12期58卷 1388-1393页

作者：覃新贤齐月敏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

针对Neumann-Hoffman(NH)码跳变影响"北斗"卫星捕获灵敏度的问题,提出了一种改进的相干累积算法。通过遍历连续信号的码元的组成,找出大于门限的相关值,减少NH码跳变对信号累加的影响。仿真结果表明,改进的相干累积算法可以... 详细信息

针对Neumann-Hoffman(NH)码跳变影响"北斗"卫星捕获灵敏度的问题,提出了一种改进的相干累积算法。通过遍历连续信号的码元的组成,找出大于门限的相关值,减少NH码跳变对信号累加的影响。仿真结果表明,改进的相干累积算法可以有效提高弱信号的捕获成功率。与传统的相干累积算法相比,延长了累积长度;与非相干累积算法相比,捕获灵敏度提高了2～3 dB。同时,采用先累加后相关的方法,有效降低了算法复杂度。

关键词： “北斗”卫星弱信号捕获相干累积 NH 码跳变

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特征选择融合和增强的轻量级深度估计方法

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小型微型计算机系统 2024年第9期45卷 2182-2187页

作者：陈磊梁正友孙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

目前大部分的单目深度估计网络存在网络参数庞大,消耗硬件资源多等问题.针对这些问题提出一种特征选择融合和特征增强的轻量级深度估计方法.首先,设计了特征选择融合模块来对编码器输出的多尺度特征进行选择融合,在解码器中融入编码器... 详细信息

目前大部分的单目深度估计网络存在网络参数庞大,消耗硬件资源多等问题.针对这些问题提出一种特征选择融合和特征增强的轻量级深度估计方法.首先,设计了特征选择融合模块来对编码器输出的多尺度特征进行选择融合,在解码器中融入编码器底层位置特征信息,提高不同尺度特征信息的利用率;其次,设计了一个Sobel特征增强模块来加强模型对场景边界信息的感知,提高场景边界深度信息的估计精度.实验结果表明,该方法的模型参数量在仅有4.2M(M为百万),在NUY Depth V2数据集上取得δ1指标0.823的先进性能.该方法不但兼顾了推理速度和估计精度,而且对场景边缘信息有较强预测能力以及模型有较强鲁棒性.

关键词：深度估计多尺度特征融合特征增强编码器解码器轻量级网络

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图像和视频的低多边形渲染

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计算机应用 2021年第2期41卷 504-510页

作者：韩艳茹尹梦晓覃子轩苏鹏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(广西大学) 南宁530004

低多边形是近来艺术设计界的热门风格。为了提高图像和视频低多边形风格化的质量,提出一种基于边缘特征和超像素分割的图像和视频低多边形渲染方法。首先提取相邻超像素的交点以及对特征边和超像素边界的差集的均匀采样点作为三角网格顶... 详细信息

低多边形是近来艺术设计界的热门风格。为了提高图像和视频低多边形风格化的质量,提出一种基于边缘特征和超像素分割的图像和视频低多边形渲染方法。首先提取相邻超像素的交点以及对特征边和超像素边界的差集的均匀采样点作为三角网格顶点,并执行Delaunay三角剖分来生成初始三角网格;然后采用带约束的二次误差度量方法对生成的网格进行简化,以生成最终三角网格;最后对三角网格填充颜色,得到了具有低多边形风格的图像。对于视频低多边形渲染,使用时间一致性超像素跨帧跟踪同一对象的相同部分,以建立视频帧之间的关联,降低视频渲染后的抖动。此外,采用视频分割方法分割视频中的移动对象,获得移动对象与背景之间不同密度的采样点,对移动对象进行渲染获从而得到视频的局部风格化效果。实验结果表明,所提方法能够生成具有较好视觉效果的低多边形渲染结果。

关键词：三角剖分时间一致性超像素边缘特征低多边形渲染均匀采样

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分级分布式无人机协作频谱感知方法

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电讯技术 2023年第11期63卷 1750-1756页

作者：余琪琦王中豪张福来祝长鸿覃团发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

无人机认知网络(Cognitive UAV Network,CUAVN)可以通过高精度的频谱感知提高频谱效率,但传统的集中式协作频谱感知不适用于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)网络。UAV网络拓扑结构动态变化,使得全局信息很难快速收集至一个融合中... 详细信息

无人机认知网络(Cognitive UAV Network,CUAVN)可以通过高精度的频谱感知提高频谱效率,但传统的集中式协作频谱感知不适用于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)网络。UAV网络拓扑结构动态变化,使得全局信息很难快速收集至一个融合中心。针对上述问题,提出了一种基于K-means聚类算法的分级分布式协作频谱感知方法。首先,利用K-means聚类算法基于位置信息对UAV进行分簇;然后,采用两级分布式融合方案进行分层融合,在每个簇内先进行一致性信息融合得到K个融合结果,再进行第二次融合得到最终全局收敛结果;最后将最终收敛结果与检测阈值对比,得到最终决策。仿真结果表明,所提出的分级分布式融合方案具有较好的收敛性,且信息融合迭代次数比未分级融合方案更少。在不同权重因子的加权情况下,所提方案较未分级融合方案更好,且平均接收信噪比越大时检测性能越好。与未分级分布式融合方案相比,在UAV节点较多的情况下,该方案使CUAVN的频谱检测性能得到了提升。

关键词：无人机认知网络(CUAVN) 频谱感知 K-means聚类算法分布式融合

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基于卷积神经网络的脑肿瘤分割方法综述

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计算机工程与应用 2021年第7期57卷 34-43页

作者：梁芳烜杨锋卢丽云尹梦晓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

脑肿瘤自动分割对脑肿瘤诊断、手术规划和治疗评估中起着重要的作用。然而,由于脑病变结构的高可变性,组织边界模糊,以及数据有限和类不平衡等问题,导致其仍面临巨大的挑战。目前,大部分分割依赖手工,耗时耗力,易受主观影响,寻求一种高... 详细信息

脑肿瘤自动分割对脑肿瘤诊断、手术规划和治疗评估中起着重要的作用。然而,由于脑病变结构的高可变性,组织边界模糊,以及数据有限和类不平衡等问题,导致其仍面临巨大的挑战。目前,大部分分割依赖手工,耗时耗力,易受主观影响,寻求一种高效的自动分割方法非常具有研究意义。介绍了脑肿瘤分割的研究背景、意义和难点,并概述了其发展历程;从数据和结构优化两方面详细描述基于脑肿瘤分割的卷积神经网络,简介脑分割常用的数据集和性能指标;分析了2017至2019年的BraTs挑战赛中排名靠前的算法性能,并讨论分析卷积神经网络应用于脑肿瘤分割的发展趋势。

关键词：卷积神经网络脑肿瘤多尺度多任务多视图

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面向分类和深度损失的立体图像重定向质量评价

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小型微型计算机系统 2023年第11期44卷 2538-2545页

作者：罗媛婷唐振华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

现有的立体重定向图像客观评价算法往往采用统一的方法对重定向图像的失真予以衡量.然而,对于不同类型的立体重定向图像,人眼关注的失真类型与模式不尽相同.此外,现有算法未能精确地衡量重定向图像中深度感变化.针对上述问题,本文提出... 详细信息

现有的立体重定向图像客观评价算法往往采用统一的方法对重定向图像的失真予以衡量.然而,对于不同类型的立体重定向图像,人眼关注的失真类型与模式不尽相同.此外,现有算法未能精确地衡量重定向图像中深度感变化.针对上述问题,本文提出了一种基于分类和深度感损失的立体图像重定向质量评价算法.该算法根据重定向图像的显著度和深度特征进行图像分类,对不同类型的图像采用不同的失真质量评价策略.此外,为了精确衡量重定向图像的深度感变化,本文还提出了两种用于衡量深度感损失的指标,分别利用重定向过程中深度信息的丢失以及绝对深度的相似度来衡量深度感的损失.本文利用NBU-SIRQA和SIRD数据库进行实验,结果表明,本文算法的整体评价性能优于现有所有算法.

关键词：立体图像重定向质量评价图像分类深度感受损失绝对深度距离

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基于层间引导的低光照图像渐进增强算法

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计算机应用 2024年第6期44卷 1911-1919页

作者：黄梦源常侃凌铭阳韦新杰覃团发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(广西大学) 南宁530004

低光照图像的图像质量通常较低,低光照图像增强(LLIE)旨在提高这类图像的视觉质量。针对现有的LLIE算法大多专注增强亮度和对比度、忽略细节增强的问题,提出一个基于层间引导的低光照图像渐进增强算法(PELG),兼顾图像亮度和细节增强。首... 详细信息

低光照图像的图像质量通常较低,低光照图像增强(LLIE)旨在提高这类图像的视觉质量。针对现有的LLIE算法大多专注增强亮度和对比度、忽略细节增强的问题,提出一个基于层间引导的低光照图像渐进增强算法(PELG),兼顾图像亮度和细节增强。首先,使用拉普拉斯金字塔(LP)降低任务复杂度,提高算法效率;其次,利用各频率分量间的相关性,在低频和高频分量之间构建基于Transformer的层间引导融合模块,在各高频分量之间构建轻量级的层间引导融合模块,有效精炼金字塔较低层增强信息指导较高层处理图像,实现基于层间引导的渐进增强;最后,通过LP重建亮度均匀、细节清晰的增强图像。实验结果表明,所提算法的峰值信噪比(PSNR)在LOL(LOw-Light dataset)-v1上比DSLR(Deep Stacked Laplacian Restorer)高2.3 dB,在LOL-v2上比UNIE(Unsupervised Night Image Enhancement)高0.55 dB;与其他基于深度学习的LLIE算法相比,所提算法运行速度快,增强结果在客观和主观质量上均获得明显提升,更适用于实际场景。

关键词：低光照图像增强拉普拉斯金字塔特征融合卷积神经网络 Transformer

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