检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报（工学版） 2023年第6期57卷 1215-1223页

作者：覃承进蒋俊正桂林电子科技大学信息与通信学院广西壮族自治区桂林541004 桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西壮族自治区桂林541004

现有的雷达超分辨算法难以有效地应用于现实场景,为此提出基于深度神经网络(DNN)的调频连续波(FMCW)雷达距离超分辨方法.所提方法通过DNN外推雷达信号的观测时间以提高频域分辨率,进而提高雷达的距离分辨率.为了降低后续DNN的处理复杂度... 详细信息

现有的雷达超分辨算法难以有效地应用于现实场景,为此提出基于深度神经网络(DNN)的调频连续波(FMCW)雷达距离超分辨方法.所提方法通过DNN外推雷达信号的观测时间以提高频域分辨率,进而提高雷达的距离分辨率.为了降低后续DNN的处理复杂度,利用快速傅里叶变换结合离散时间傅里叶变换(FFT+DTFT)算法预处理雷达的中频信号.采用具有非线性拟合能力的DNN对输入信号进行特征提取,预测信号的发展趋势.将预测信号递归输入DNN以不断外推时域信号的长度,对时域外推后的信号进行快速傅里叶变换得到具有高分辨率的距离像.为了排除杂波干扰,对距离像进行恒虚警率(CFAR)检测以有效地提取目标的距离信息.仿真实验结果表明,所提方法可以超越雷达带宽的限制实现距离超分辨.与现有的超分辨方法相比,所提方法具有更小的误差且更适用于处理现实场景中的雷达信号.

关键词：调频连续波(FMCW)雷达深度神经网络(DNN) 距离超分辨信号外推快速傅里叶变换

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一种网络RTK参考站模糊度快速解算方法

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电子与信息学报 2021年第8期43卷 2324-2333页

作者：王守华吴黎荣尤志奇付文涛纪元法桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004

针对由于存在大气因素的干扰,网络载波相位差分技术(RTK)参考站模糊度解算会受到影响,同时当新卫星升至预先设置的截止高度角以上时,需要较长的初始化收敛时间,该文提出一种网络RTK参考站模糊度快速解算方法。该方法先利用电离层加权策... 详细信息

针对由于存在大气因素的干扰,网络载波相位差分技术(RTK)参考站模糊度解算会受到影响,同时当新卫星升至预先设置的截止高度角以上时,需要较长的初始化收敛时间,该文提出一种网络RTK参考站模糊度快速解算方法。该方法先利用电离层加权策略,辅助基线模糊度的快速解算,再采用扩展卡尔曼滤波(EKF)技术估计浮点模糊度,利用部分模糊度解算方法,最后通过最小二乘模糊度降相关(LAMBDA)算法和比率(RATIO)检测对模糊度进行固定解算。实验结果表明,该方法可以显著提高网络RTK参考站模糊度的固定率和缩短初始化收敛时间。

关键词：网络RTK 模糊度解算部分模糊度固定电离层加权法

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无等待与时隙映射复用结合的时间触发流调度方法

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通信学报 2024年第8期45卷 192-204页

作者：何倩郭雅楠赵宝康潘琪王勇卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004 国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

工业控制系统中众多应用的正常运行依赖于确定性低时延的网络传输,这一需求推动了时间敏感网络的发展。为保证工业控制系统中流量传输的确定性,提出了无等待与时隙映射复用结合的时间触发流调度方法。首先,对工业控制系统时间敏感网络... 详细信息

工业控制系统中众多应用的正常运行依赖于确定性低时延的网络传输,这一需求推动了时间敏感网络的发展。为保证工业控制系统中流量传输的确定性,提出了无等待与时隙映射复用结合的时间触发流调度方法。首先,对工业控制系统时间敏感网络的通信要素进行建模,通过分析时间触发流的特性,简化了链路、流传输、流隔离和帧隔离等约束条件;其次,使用基础周期作为调度循环时间,实时流采取无等待调度,循环流采取时隙映射复用,从而缩短了门控列表长度;然后,提出了基于数据帧传输区间中点的冲突判别方法,降低了时隙冲突判断的时间复杂度;最后,设计了时间触发流调度优化函数,并基于改进的多目标遗传算法进行求解。实验验证了该方法的正确性与可行性,平均门控列表长度缩短了59.7%。

关键词：工业互联网时间敏感网络时隙映射复用多目标优化

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基于改进特征描述的SLAM动态算法研究

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系统仿真学报 2024年第11期36卷 2712-2721页

作者：符强腾先云纪元法任风华桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004

针对原ORB描述符算法匹配精度低、匹配耗时长,动态场景中移动的物体严重影响视觉SLAM系统的定位精度和鲁棒性,以及ORB-SLAM3系统只能构建稀疏点云地图,无法构建稠密地图的问题,提出一种基于BEBLID描述符和目标检测的改进型ORB-SLAM3。... 详细信息

针对原ORB描述符算法匹配精度低、匹配耗时长,动态场景中移动的物体严重影响视觉SLAM系统的定位精度和鲁棒性,以及ORB-SLAM3系统只能构建稀疏点云地图,无法构建稠密地图的问题,提出一种基于BEBLID描述符和目标检测的改进型ORB-SLAM3。在跟踪线程中融合轻量级YOLOv5s动态目标检测网络和动态特征剔除模块,提高系统的定位精度;利用增强高效局部图像描述符BEBLID代替原特征描述算法,与原ORB特征提取方法结合,增强图像的表现力和描述效率,提升特征匹配精度和效率;增加稠密建图线程,根据关键帧与相应位姿完成稠密点云地图的构建。在公开TUM RGB-D数据集上的实验表明,与原ORB-SLAM3相比,本文算法特征匹配精度提高了7%以上;在高动态环境下系统定位精度提高98%以上,在低动态环境下最大提升60%以上,有效提高了系统在动态环境下的定位精度和鲁棒性;并构建了三维稠密点云地图,为后续应用于机器人自主导航、避障和路径规划等工作奠定了基础。

关键词：同时定位和建图 ORB-SLAM3 BEBLID YOLOv5s 稠密建图

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稀疏分解和图拉普拉斯正则化的图像前景背景分割方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 979-987页

作者：谭婷芳蔡万源蒋俊正桂林电子科技大学信息与通信学院广西壮族自治区桂林541004 桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西壮族自治区桂林541004 西安电子科技大学杭州研究院浙江杭州311231

针对现有图像前景背景分割方法的分割结果存在孤立像素点的问题,利用图信号处理理论和稀疏分解模型,提出新的图像前景背景分割方法.将图像的内在结构建模为图,通过图模型有效地刻画像素之间的内在关联性.将图像的像素强度建模为图信号,... 详细信息

针对现有图像前景背景分割方法的分割结果存在孤立像素点的问题,利用图信号处理理论和稀疏分解模型,提出新的图像前景背景分割方法.将图像的内在结构建模为图,通过图模型有效地刻画像素之间的内在关联性.将图像的像素强度建模为图信号,其中图像背景作为平滑分量,由一组图傅里叶变换基函数线性表示,叠加在背景上的前景为稀疏分量,前景像素间的连通性可由图拉普拉斯正则化项进行刻画.将图像前景背景分割问题归结为包含稀疏分解模型和图拉普拉斯正则化项的约束优化问题,采用交替方向乘子法对该优化问题进行求解.实验结果表明,与现有的其他方法相比,所提方法具有更好的分割效果.

关键词：图信号处理图拉普拉斯正则化图傅里叶变换基函数稀疏分解前景背景分割

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基于深度学习的探地雷达二维剖面图像结构特征检测方法

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电子与信息学报 2022年第4期44卷 1284-1294页

作者：王辉欧阳缮刘庆华廖可非周丽军桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 贺州学院人工智能学院贺州542899 桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004 山西省交通科技研发有限公司太原030032

该文针对探地雷达(GPR)2维剖面图像中目标特征提取困难及其识别精度较低等问题,采用深度学习方法来提取2维剖面图像中目标的特征双曲线。根据GPR工作的物理机制,设计了一种级联结构的卷积神经网络(CNN),先检测并去除回波数据中的直达波... 详细信息

该文针对探地雷达(GPR)2维剖面图像中目标特征提取困难及其识别精度较低等问题,采用深度学习方法来提取2维剖面图像中目标的特征双曲线。根据GPR工作的物理机制,设计了一种级联结构的卷积神经网络(CNN),先检测并去除回波数据中的直达波干扰信号,再利用CNN得到B扫描(B-SCAN)图像的特征图,并对特征信号进行分类识别以提取目标的特征双曲线。同时,为处理各种干扰信号影响目标特征双曲线结构完整性的问题,提出了一种基于方向引导的特征数据补全方法,提高了目标特征双曲线识别的准确率。与方向梯度直方图(HOG)算法、单级式目标检测(YOLOV3)算法和更快速的区域卷积神经网络(Faster RCNN)算法相比,在综合评价指标F上该文方法的检测结果是最优的。

关键词：探地雷达深度学习特征检测卷积神经网络

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基于自适应特征融合与上下文感知的目标跟踪

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激光与光电子学进展 2021年第16期58卷 240-250页

作者：纪元法何传骥孙希延郭宁桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004

目标外观的描述对相关滤波跟踪器的性能有很大的影响,单一特征难以准确描述目标外观,基于多特征的目标外观描述在复杂场景下有着更加优异的性能。为了提高复杂场景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于多特征自适应融合与上下文感知的目标... 详细信息

目标外观的描述对相关滤波跟踪器的性能有很大的影响,单一特征难以准确描述目标外观,基于多特征的目标外观描述在复杂场景下有着更加优异的性能。为了提高复杂场景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于多特征自适应融合与上下文感知的目标跟踪算法。首先引入上下文感知框架,提取目标周围4个上下文图像块的一层卷积特征作为背景信息。由于单一特征难以准确描述目标外观,采用两个相关滤波器来提取多种特征。第一个滤波器通过卷积神经网络提取三层卷积特征作为深度特征,第二个滤波器提取方向梯度直方图和颜色直方图信息作为浅层特征,然后自适应融合深、浅特征。最后,利用平均峰值相关能量来评估响应的置信度,并决定是否对模型进行更新。所提算法在OTB-2013数据集上进行测试,结果表明,该算法在准确率和成功率方面都有很好的表现,与其他优秀的跟踪算法相比,具有更好的跟踪性能。

关键词：图像处理机器视觉目标跟踪相关滤波自适应特征融合上下文感知

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基于MEMS传感器数据拓扑分析的用户识别

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计算机仿真 2021年第12期38卷 136-141,181页

作者：张李轩闫坤李慧慧黄雪梅桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541000

随着科技的迅速发展,智能手机安全性的问题越来越受人们关注,用户识别认证在保证智能手机安全方面扮演着重要的角色。提出了一种基于微机电系统(Microelectro Mechanical Systems,MEMS)传感器步态信号持续同调的用户识别的新方法,MEMS... 详细信息

随着科技的迅速发展,智能手机安全性的问题越来越受人们关注,用户识别认证在保证智能手机安全方面扮演着重要的角色。提出了一种基于微机电系统(Microelectro Mechanical Systems,MEMS)传感器步态信号持续同调的用户识别的新方法,MEMS传感器信号中的混沌不变量(伪周期性)可以由相空间中的拓扑特征来表示,通过持续同调提取相空间拓扑特征,建立不同用户的持续同调模型。利用持续同调特点,进一步简化持续同调为概率密度,并使用K-L散度度量不同用户模型间的差异,最终利用MEMS传感器信号实现无须用户主动参与的身份认证。为验证持续同调模型,采用十个不同用户,两种运动状态数据,通过仿真完成用户识别,结果表明识别的平均准确率达到95.3%。

关键词：用户识别传感器持续同调相空间拓扑特征散度

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一种面向位置服务的超宽带室内定位算法

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重庆大学学报（自然科学版） 2020年第7期43卷 84-90页

作者：付文涛董兴波符强纪元法孙希延何倩卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004

超宽带技术由于较高的测距精度和穿透性能,对于位置服务有着重要的应用价值。在实际的高密度定位环境中,传统的定位算法受非视距误差和多径效应的影响,很难实时准确解算出实际位置坐标。虽然增加基站数量可以有效提高定位的精度,但是其... 详细信息

超宽带技术由于较高的测距精度和穿透性能,对于位置服务有着重要的应用价值。在实际的高密度定位环境中,传统的定位算法受非视距误差和多径效应的影响,很难实时准确解算出实际位置坐标。虽然增加基站数量可以有效提高定位的精度,但是其成本也在不断提高。针对超宽带在高密度室内定位中实时性差、定位精度低的问题,提出了一种基于支持向量机的超宽带定位方法,提高了定位的精确性和鲁棒性;给出了基于到达时间差(TDOA,time difference of arrival)的支持向量机模型,重点在于将定位问题转化为分类问题的求解;通过TDOA值和坐标值来建立支持向量机分类模型,利用一对一分类模型实现了坐标值的解算,提高了坐标解算速度。仿真结果表明,在高密度实时定位中,相比于传统的Chan算法和Taylor算法,文中方法在定位精度近似的情况下,实时性要高于传统算法,满足实际定位中低功耗、快速高精度定位的要求。

关键词：支持向量机室内定位到达时间差超宽带高密度

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利用伯努利滤波的多目标机动雷达误差配准方法

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电子与信息学报 2024年第10期46卷 4035-4043页

作者：邓洪高余润华纪元法吴孙勇孙希延桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004 南宁桂电电子科技研究院有限公司南宁530031

传统的组网雷达多目标误差配准方法通常假设数据关联关系已知,但在平台机动的情况下,系统同时存在雷达测量偏差和平台姿态角偏差,且雷达观测过程中会受到杂波干扰,导致数据关联尤为困难。针对这一问题,该文提出一种基于伯努利滤波的多... 详细信息

传统的组网雷达多目标误差配准方法通常假设数据关联关系已知,但在平台机动的情况下,系统同时存在雷达测量偏差和平台姿态角偏差,且雷达观测过程中会受到杂波干扰,导致数据关联尤为困难。针对这一问题,该文提出一种基于伯努利滤波的多目标机动雷达误差配准方法。首先建立系统偏差的量测与状态方程,然后将系统偏差建模成伯努利随机有限集,利用公共坐标系下的原始量测可实现系统偏差在伯努利滤波框架下的递推估计,有效避免了数据关联问题。同时,为了充分利用多目标量测信息,提出一种修正的贪婪量测划分方法,在每个滤波时刻挑选出系统偏差对应的最优量测子集,利用量测子集中的多量测信息实现系统偏差的集中式融合估计,提高了系统偏差的估计精度和收敛速度。仿真实验表明,所提方法能够在数据关联未知的多目标多杂波场景下对雷达测量偏差和平台姿态角偏差进行有效估计,在平台姿态角变化率较低时,所提方法具有较强的适应性。

关键词：误差配准数据关联伯努利滤波集中式融合量测划分

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