检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程与电子技术 2015年第2期37卷 400-405页

作者：肖海林王丽元闫坤李民政桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

为减少协作通信系统资源消耗,提出了一种基于混合译码放大前传（hybrid decode-amplify-and-forward,HDAF）的中继选择算法。该算法以降低系统的中断概率和最小化总功率为目标,采用等效信道增益参数排序的方法,得到了最优中继集合的选... 详细信息

为减少协作通信系统资源消耗,提出了一种基于混合译码放大前传（hybrid decode-amplify-and-forward,HDAF）的中继选择算法。该算法以降低系统的中断概率和最小化总功率为目标,采用等效信道增益参数排序的方法,得到了最优中继集合的选择算法。该算法既保证通信过程更可靠,不易中断,又减少多余中继节点的使用,节省资源。仿真结果表明,采用最优中继集合选择算法,在10~30dB的信噪比范围内,HDAF协作方式的中断概率要小于放大转发（amplify-and-forward,AF）和译码转发（decode-and-forward,DF）协作方式。该算法与功率分配相结合,在相同中断概率条件下,源节点所需功率比AF和DF协作方式少1~4dBm,节约了系统资源的消耗。

关键词：协作通信混合译码放大前传中断概率中继选择功率分配

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直接时差计数超宽带标签定位系统

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西安电子科技大学学报（自然科学版） 2010年第1期37卷 163-168页

作者：黄冬艳林基明王波桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

构建了一种新的超宽带标签定位系统.该方案采用一个独立时差计数器统一记录标签信号到达各基站的时间差,故基站间无须严格同步的参考时钟,避免了因参考时钟起点不同步带来的测量误差,从而在有效地提高定位精度的同时降低了系统实现复杂... 详细信息

构建了一种新的超宽带标签定位系统.该方案采用一个独立时差计数器统一记录标签信号到达各基站的时间差,故基站间无须严格同步的参考时钟,避免了因参考时钟起点不同步带来的测量误差,从而在有效地提高定位精度的同时降低了系统实现复杂度.对所提定位方案进行了测量误差分析和仿真验证,结果表明,在IEEE 802.15.4a给出的室内多径信道中,系统定位性能优于基站间未严格同步的传统到达时间差方案,适合应用于低功耗、低成本的室内超宽带定位和跟踪系统.

关键词：超宽带定位到达时间差同步

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基于神经元正则和资源释放的增量学习

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华南理工大学学报（自然科学版） 2022年第6期50卷 71-79,90页

作者：莫建文朱彦桥袁华林乐平黄晟洋桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

针对深度学习系统在增量式场景下进行图像分类时产生的灾难性遗忘问题,提出了一种基于神经元正则和资源释放的增量学习算法。该算法首先以贝叶斯神经网络为基础框架,以神经元为单位对输入权值进行分组,并按组将权值的标准差限制为相同的... 详细信息

针对深度学习系统在增量式场景下进行图像分类时产生的灾难性遗忘问题,提出了一种基于神经元正则和资源释放的增量学习算法。该算法首先以贝叶斯神经网络为基础框架,以神经元为单位对输入权值进行分组,并按组将权值的标准差限制为相同的值;然后在训练过程中根据统一后的标准差对每组权值的调整执行相应强度的正则;最后通过在损失函数中引入决定释放比例和释放强度的因子,引导模型有选择地稀释部分权值的正则强度来保持模型的学习能力。在几个公开数据集上的实验结果表明,文中提出的方法可以更有效地发掘模型的持续学习能力,即使在容量有限的环境下,也能学习到一个性能更好的模型。

关键词：深度学习灾难性遗忘增量学习神经元正则资源释放机制容量有限环境

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基于修正嵌入式容积卡尔曼滤波的相位展开算法

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测绘学报 2017年第12期46卷 1998-2005页

作者：代高兴谢先明桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

针对干涉图展开问题,将Levenberg-Marquardt方法修正后的嵌入式容积卡尔曼滤波器应用于缠绕相位图像的展开中,结合基于修正矩阵束模型的局部相位梯度估计算法以及量化跟踪策略,提出一种基于修正嵌入式容积卡尔曼滤波的相位展开算法。该... 详细信息

针对干涉图展开问题,将Levenberg-Marquardt方法修正后的嵌入式容积卡尔曼滤波器应用于缠绕相位图像的展开中,结合基于修正矩阵束模型的局部相位梯度估计算法以及量化跟踪策略,提出一种基于修正嵌入式容积卡尔曼滤波的相位展开算法。该算法不仅可以精确和快速地展开缠绕像元,还可以在展开缠绕像元的同时抑制相位噪声,降低前置预滤波器的难度与复杂度,甚至可以在处理受噪声污染不严重的干涉图时免去前置预滤波处理步骤。试验结果表明本文算法具有较高的效率和良好的稳键性。

关键词：相位展开嵌入式容积卡尔曼滤波器 Levenberg-Marquardt方法量化跟踪策略

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室内环境的数据融合自适应调控方法研究

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控制理论与应用 2020年第3期37卷 610-619页

作者：庞维庆何宁李秀梅严成桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

针对传统的室内环境控制方式存在抗干扰性差、耗能高、智能化程度低及融合性简单等不足,提出一种通过多数据融合技术实现的新型智能化调控方法.从卡尔曼滤波器的基本原理出发,采用多维线性滤波模型对多个传感器采集的环境指标数据进行滤... 详细信息

针对传统的室内环境控制方式存在抗干扰性差、耗能高、智能化程度低及融合性简单等不足,提出一种通过多数据融合技术实现的新型智能化调控方法.从卡尔曼滤波器的基本原理出发,采用多维线性滤波模型对多个传感器采集的环境指标数据进行滤波,得到当前环境状态的有效估计,然后通过神经网络进行融合,得到当前状态期望值的最优估计,最终通过动态矩阵控制(DMC)算法来根据性能指标完成优化控制.仿真结果表明,相较于现有的室内环境控制方法,此方法的滤波误差<2%,调控误差<0.01%,节能率> 1%,从而能够有效提高控制精度和抗干扰能力,在尽量降低能耗的基础上实现室内环境的最优化控制,可以推广应用于对环境因素要求比较苛刻的场合的精细调节,比如医院、温室、科研实验室等.

关键词：智能建筑神经网络传感器数据融合预测控制 Kalman滤波自动控制系统

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利用重心原理的图像目标最小外接矩形快速算法

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红外与激光工程 2013年第5期42卷 1382-1387页

作者：张法全王国富曾庆宁叶金才桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

提出了一种基于重心原理的求取目标最小外接矩形的快速算法——寻找主轴法。利用重心原理确定水平主轴与垂直主轴的初始位置和旋转中心,根据水平主轴确定目标的初始外接矩形,在水平主轴和垂直主轴构成的锐角区域内,旋转外接矩形,找到面... 详细信息

提出了一种基于重心原理的求取目标最小外接矩形的快速算法——寻找主轴法。利用重心原理确定水平主轴与垂直主轴的初始位置和旋转中心,根据水平主轴确定目标的初始外接矩形,在水平主轴和垂直主轴构成的锐角区域内,旋转外接矩形,找到面积最小的外接矩形,作为寻优目标。该算法利用重心原理确定的主轴初始位置非常有效,缩小了搜索区间,减少了整个寻优过程中的旋转次数,并且仅旋转用直线方程表示的主轴,大大减少了运算量,有效提高了运算速度,可以快速找到目标的最小外接矩形。

关键词：图像处理寻找主轴法最小外接矩形重心原理

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基于多层次空-谱融合网络的高光谱图像分类

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吉林大学学报（工学版） 2022年第10期52卷 2438-2446页

作者：欧阳宁李祖锋林乐平桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

为了在高光谱图像分类中更好提取和表达光谱与空间的精细特征以及特征间的交互信息,提出一种基于多层次空-谱融合网络的高光谱图像分类方法。首先,利用多层次特征提取模块,分别提取高光谱图像的多层次空间和光谱特征;其次,设计空-谱特... 详细信息

为了在高光谱图像分类中更好提取和表达光谱与空间的精细特征以及特征间的交互信息,提出一种基于多层次空-谱融合网络的高光谱图像分类方法。首先,利用多层次特征提取模块,分别提取高光谱图像的多层次空间和光谱特征;其次,设计空-谱特征交互融合模块将获得的多层次空间与光谱特征进行特征融合,以产生空-谱融合特征。本文方法可以结合网络中不同层次的空间与光谱特征,有效地捕获高光谱图像精细特征;同时,通过联合学习融合空间与光谱特征,捕获光谱与空间特征之间交互作用。实验结果表明,与现有基于神经网络的分类方法相比,所提出的高光谱图像分类算法能够获得更高的分类精度,表明该网络能有效地提取精细特征和增强空-谱融合特征的表达能力。

关键词：高光谱图像分类多层次特征提取模块空-谱特征交互融合模块特征融合

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不同波长光源照明的水下成像及光学图像实时处理

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光学学报 2014年第7期34卷 59-65页

作者：聂瑛何志毅桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

水下成像环境复杂,为改进水下成像质量,在清水中掺入一定量的蓝绿墨水和牛奶来模拟不同的水质环境,采用不同波长的照明光源进行水下图像采集实验。考虑到水下的吸收和散射的影响,将不同光源采集到的图像特点进行对比分析,设计了一种新... 详细信息

水下成像环境复杂,为改进水下成像质量,在清水中掺入一定量的蓝绿墨水和牛奶来模拟不同的水质环境,采用不同波长的照明光源进行水下图像采集实验。考虑到水下的吸收和散射的影响,将不同光源采集到的图像特点进行对比分析,设计了一种新的光学方法来进行图像处理。结合长波长的红光抗散射和较短波长的蓝绿光抗吸收两方面的光传输特性,通过红光和绿光照明采集图像的灰度线性差值去除散射噪声信息,获取目标图像信息,在Windows和Android系统中进行图像采集和清晰化。实验结果表明该方法能有效增强图像清晰度,与虚光蒙板(USM)锐化算法相比计算量小,实时性高。

关键词：图像处理水下成像照明光源散射吸收

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NRCNN与角度度量融合的人脸识别方法

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西安电子科技大学学报 2018年第6期45卷 144-149页

作者：梁晓曦蔡晓东王萌库浩华桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

常见的卷积神经网络通常使用分类损失来进行可分离的特征学习,在某些情况下存在特征的可区分性不足的问题,而一些改进的方法复杂度较高.为了在较低的复杂性下仍能保证较高的准确率,提出了一种基于嵌套残差卷积神经网络与角度度量的人脸... 详细信息

常见的卷积神经网络通常使用分类损失来进行可分离的特征学习,在某些情况下存在特征的可区分性不足的问题,而一些改进的方法复杂度较高.为了在较低的复杂性下仍能保证较高的准确率,提出了一种基于嵌套残差卷积神经网络与角度度量的人脸识别方法.首先,设计了一种新颖的基于嵌套残差模块的人脸特征提取网络,通过多特征图融合的方式提取更丰富的特征;其次,使用了一种基于权值标准化的角度度量方法,通过对最后一个全连接层的权值进行标准化的操作来增强特征区分性.在网络训练时,结合上述两种方法使得学习到的特征满足最大类内距离小于最小类间距离的原则。实验表明,该方法在人脸标记数据库上测试准确率达到99.03%,相较于使用分类损失和其他度量学习的方法,该方法仅使用了单个网络并能在保证较高准确率的情况下付出更小的计算代价.

关键词：嵌套残差卷积神经网络权值标准化角度度量人脸识别

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基于门控特征融合与中心损失的目标识别

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浙江大学学报（工学版） 2023年第10期57卷 2011-2017页

作者：莫建文李晋蔡晓东陈锦威桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

针对目标活动、光线及摄像头距离等问题,提出一种基于门控特征融合与中心损失的目标识别方法.门控特征融合是为了弥补单一特征信息丢失时,身份识别准确率下降的缺陷.门控结构指导网络对输入的人脸、行人特征进行贡献量评估,再根据贡献... 详细信息

针对目标活动、光线及摄像头距离等问题,提出一种基于门控特征融合与中心损失的目标识别方法.门控特征融合是为了弥补单一特征信息丢失时,身份识别准确率下降的缺陷.门控结构指导网络对输入的人脸、行人特征进行贡献量评估,再根据贡献量去分配权值,组合产生识别性更强的身份特征.通过添加中心损失函数,在引导网络下减少了特征的类内距离,使得特征更具判别性.实验结果表明,在自建数据集上所提方法的最终识别准确率最高可以达到76.35%,优于单特征识别方法以及多种融合方法,使用所提的融合损失函数后,平均识别准确率可提高2.63%.

关键词：身份识别监控场景特征融合门控机制中心距离损失

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