检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2018年第11期39卷 190-197页

作者：李玉博陈邈刘涛张颖燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

提出一类基于分圆类构造完备高斯整数序列的方法。分别通过有限域GF(p)上的2阶和4阶分圆类,构造得到自由度分别为3和5的高斯整数序列,序列长度为奇素数,该序列具有良好的完备自相关性能。该构造方法解决了以往利用分圆类计算复杂度较高... 详细信息

提出一类基于分圆类构造完备高斯整数序列的方法。分别通过有限域GF(p)上的2阶和4阶分圆类,构造得到自由度分别为3和5的高斯整数序列,序列长度为奇素数,该序列具有良好的完备自相关性能。该构造方法解决了以往利用分圆类计算复杂度较高,不易求解的问题,简化了序列的生成方法。该序列在无线通信中具有良好的应用前景。

关键词：完备高斯整数序列伪随机序列分圆类离散傅里叶变换

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基于多尺度残差网络的压缩感知重构算法

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自动化学报 2019年第11期45卷 2082-2091页

作者：练秋生富利鹏陈书贞石保顺燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

目前压缩感知系统利用少量测量值使用迭代优化算法重构图像.在重构过程中,迭代重构算法需要进行复杂的迭代运算和较长的重构时间.本文提出了多尺度残差网络结构,利用测量值通过网络重构出图像.网络中引入多尺度扩张卷积层用来提取图像... 详细信息

目前压缩感知系统利用少量测量值使用迭代优化算法重构图像.在重构过程中,迭代重构算法需要进行复杂的迭代运算和较长的重构时间.本文提出了多尺度残差网络结构,利用测量值通过网络重构出图像.网络中引入多尺度扩张卷积层用来提取图像中不同尺度的特征,利用这些特征信息重构高质量图像.最后,将网络的输出与测量值进行优化,使得重构图像在测量矩阵上的投影与测量值更加接近.实验结果表明,本文算法在重构质量和重构时间上均有明显优势.

关键词：压缩感知卷积神经网络多尺度卷积扩张卷积

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基于支撑集融合的分布式协作压缩频谱检测方法

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系统工程与电子技术 2020年第2期42卷 466-472页

作者：闫盛楠刘洺辛燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

针对认知无线电(cognitive radio,CR)宽带频谱检测过程中存在的采样压力大、数据传输量大、信道衰落严重等问题,提出了一种基于支撑集融合的分布式协作压缩频谱检测方法。在该方法中,本地信号重构过程和频谱稀疏支撑集的分布式融合过程... 详细信息

针对认知无线电(cognitive radio,CR)宽带频谱检测过程中存在的采样压力大、数据传输量大、信道衰落严重等问题,提出了一种基于支撑集融合的分布式协作压缩频谱检测方法。在该方法中,本地信号重构过程和频谱稀疏支撑集的分布式融合过程反复交替进行,将本地重构过程中获得的稀疏支撑集信息进行分布式融合,又将融合结果作为先验信息指导本地信号再次重构,多次重复以实现信号重构与频谱检测。仿真结果表明,所提出方法的频谱检测性能可接近集中式的压缩检测方法,而该方法的迭代重构过程复杂度低,具有计算开销少的优势。

关键词：认知无线电宽带频谱检测协作频谱检测压缩感知

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基于多级深度特征与随机游走的显著性检测

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华南理工大学学报（自然科学版） 2020年第8期48卷 49-55页

作者：崔冬王明李刚顾广华李海涛燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

为了解决图像显著性检测中传统方法特征学习不全面、复杂场景下显著区域凸出不明显的问题,提出了一种基于多级深度特征和随机游走的显著性检测算法。首先,利用全卷积神经网络,结合深层和浅层卷积特征信息对图像进行多级卷积深度特征提取... 详细信息

为了解决图像显著性检测中传统方法特征学习不全面、复杂场景下显著区域凸出不明显的问题,提出了一种基于多级深度特征和随机游走的显著性检测算法。首先,利用全卷积神经网络,结合深层和浅层卷积特征信息对图像进行多级卷积深度特征提取;然后,对图像进行超像素分割,将提取的深度卷积特征分配给相应的超像素,构建特征矩阵;最后,通过正则化随机游走排序模型生成最终的显著图。在ECSSD和DUT-OMRON数据库上的实验结果表明,与6种具有代表性的显著性检测算法相比,文中算法的准确性和F值具有一定的优势。

关键词：显著性检测多级深度特征特征提取随机游走

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基于多尺度稠密残差网络的JPEG压缩伪迹去除方法

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电子与信息学报 2019年第10期41卷 2479-2486页

作者：陈书贞张祎俊练秋生燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

JPEG在高压缩比的情况下,解压缩后的图像会产生块效应、边缘振荡效应和模糊,严重影响了图像的视觉效果。为了去除JPEG压缩伪迹,该文提出了多尺度稠密残差网络。首先把扩张卷积引入到残差网络的稠密块中,利用不同的扩张因子,使其形成多... 详细信息

JPEG在高压缩比的情况下,解压缩后的图像会产生块效应、边缘振荡效应和模糊,严重影响了图像的视觉效果。为了去除JPEG压缩伪迹,该文提出了多尺度稠密残差网络。首先把扩张卷积引入到残差网络的稠密块中,利用不同的扩张因子,使其形成多尺度稠密块;然后采用4个多尺度稠密块将网络设计成包含2条支路的结构,其中后一条支路用于补充前一条支路没有提取到的特征;最后采用残差学习的方法来提高网络的性能。为了提高网络的通用性,采用具有不同压缩质量因子的联合训练方式对网络进行训练,针对不同压缩质量因子训练出一个通用模型。经实验表明,该文方法不仅具有较高的JPEG压缩伪迹去除性能,且具有较强的泛化能力。

关键词： JPEG压缩压缩伪迹多尺度稠密块扩张卷积

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素数长理想平衡四元几乎失配互补对构造

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电子与信息学报 2022年第2期44卷 677-685页

作者：彭秀平郑德亮李红晓燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

当一对失配序列的所有异相自相关函数和均为同一非0整数时,称该对失配序列为几乎失配互补对。该文提出平衡4元几乎失配互补对的新类型序列,通过Gray映射证明得到了平衡的素数长4元几乎失配互补对的理论界,基于4阶分圆类,提出满足理论界... 详细信息

当一对失配序列的所有异相自相关函数和均为同一非0整数时,称该对失配序列为几乎失配互补对。该文提出平衡4元几乎失配互补对的新类型序列,通过Gray映射证明得到了平衡的素数长4元几乎失配互补对的理论界,基于4阶分圆类,提出满足理论界的周期为素数长的理想平衡4元几乎失配互补对的构造方法。通过该文研究扩大了4元互补对的存在范围,弥补了目前已有4元互补对大多只存在偶数长度的缺陷。

关键词：正交频分复用 4元几乎失配互补对分圆类平衡性

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低相关区互补序列集的构造方法研究

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3410-3418页

作者：刘涛王玉含李玉博燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

完备互补序列是一类具有理想相关函数性质的信号,在多址接入通信系统、雷达波形设计等领域具有广泛的应用。然而完备互补序列集合大小不超过其子序列数目。为扩展互补序列数目,该文研究了非周期低相关区互补序列集的构造方法,首先提出... 详细信息

完备互补序列是一类具有理想相关函数性质的信号,在多址接入通信系统、雷达波形设计等领域具有广泛的应用。然而完备互补序列集合大小不超过其子序列数目。为扩展互补序列数目,该文研究了非周期低相关区互补序列集的构造方法,首先提出了两类有限域上的映射函数,进而得到两类参数渐近达到最优的低相关区互补序列集。该类低相关区互补序列集相比完备互补序列集具有更多的序列数目,在通信系统中可支持更多的用户。

关键词：完备互补序列非周期低相关区渐近最优

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基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法

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电子与信息学报 2021年第1期43卷 154-161页

作者：陈书贞曹世鹏崔美玥练秋生燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

近年来卷积神经网络广泛应用于单幅图像去模糊问题,卷积神经网络的感受野大小、网络深度等会影响图像去模糊算法性能。为了增大感受野以提高图像去模糊算法的性能,该文提出一种基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法。将小波变换嵌入... 详细信息

近年来卷积神经网络广泛应用于单幅图像去模糊问题,卷积神经网络的感受野大小、网络深度等会影响图像去模糊算法性能。为了增大感受野以提高图像去模糊算法的性能,该文提出一种基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法。将小波变换嵌入编-解码结构中,在增大感受野的同时加强图像特征的稀疏性。为在小波域重构高质量图像,该文利用多尺度扩张稠密块提取图像的多尺度信息,同时引入特征融合块以自适应地融合编-解码之间的特征。此外,由于小波域和空间域对图像信息的表示存在差异,为融合这些不同的特征表示,该文利用空间域重建模块在空间域进一步提高重构图像的质量。实验结果表明该文方法在结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)上具有更好的性能,而且在真实模糊图像上具有更好的视觉效果。

关键词：图像去模糊深度学习小波变换多尺度特征融合

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高分辨率遥感图像双解耦语义分割网络模型

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测绘学报 2023年第4期52卷 638-647页

作者：刘帅李笑迎于梦邢光龙燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

语义分割是高空间分辨率遥感图像分析和理解的核心内容之一。现有基于深度学习的语义分割网络会导致遥感图像高频信息损失,边界分割不准确。针对此问题,本文提出一种双解耦语义分割网络模型,将提取的两级特征图解耦为具有高频特性的边... 详细信息

语义分割是高空间分辨率遥感图像分析和理解的核心内容之一。现有基于深度学习的语义分割网络会导致遥感图像高频信息损失,边界分割不准确。针对此问题,本文提出一种双解耦语义分割网络模型,将提取的两级特征图解耦为具有高频特性的边界特征和具有低频特性的主体特征,并将解耦后的边界和主体特征图进行融合,从而改善高分辨率遥感图像语义分割性能。进一步提出了一种顾及边界和主体的损失函数,对地物要素及其边界和主体部分进行优化学习。在ISPRS Vaihingen和Potsdam 2D高空间分辨率遥感图像数据集上进行试验,与已有的遥感图像语义分割网络模型结果比较,双解耦语义分割网络模型能有效提高地物要素分割精度。

关键词：高分辨率遥感图像语义分割双解耦网络深度学习特征融合

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一类最优的零相关区非周期互补序列集构造法

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电子与信息学报 2021年第2期43卷 461-466页

作者：陈晓玉苏荷茹高茜超燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

该文基于正交序列集,研究了一类新的零相关区(ZCZ)非周期互补序列(ZACS)集构造方法,所得到的序列集参数达到最优,且在满足Z|N的条件下零相关区长度可以灵活选择。该方法所构造的序列具有理想的自相关性能和组内互补特性。通过调整参数q... 详细信息

该文基于正交序列集,研究了一类新的零相关区(ZCZ)非周期互补序列(ZACS)集构造方法,所得到的序列集参数达到最优,且在满足Z|N的条件下零相关区长度可以灵活选择。该方法所构造的序列具有理想的自相关性能和组内互补特性。通过调整参数q,可得到多个不同的序列集。同时,基于多电平完备序列,给出了一类高斯整数正交序列集的构造方法,得到的高斯整数正交序列集可以用于非周期互补序列集的构造。所提方法构造的零相关区非周期互补序列集用于多载波码分多址系统中可以降低多径干扰、多址干扰,也可以作为训练序列用于多输入多输出信道估计中。

关键词：码分多址非周期零相关区互补序列集高斯整数

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