检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2025年第3期45卷 81-91页

作者：陈丹陈昊雅王明军艾菲尔西安理工大学自动化与信息工程学院陕西省智能协同网络军民共建重点实验室西安市无线光通信与网络研究重点实验室

在实际的自由空间光通信（FSO）系统中，接收器处的信道状态信息的完美知识是不可用的。针对具有信道估计误差的非理想信道，同时考虑大气湍流衰落效应对光信号传输的影响，提出一种实用的自由空间光正交幅度调制（16QAM）自适应几何整... 详细信息

在实际的自由空间光通信（FSO）系统中，接收器处的信道状态信息的完美知识是不可用的。针对具有信道估计误差的非理想信道，同时考虑大气湍流衰落效应对光信号传输的影响，提出一种实用的自由空间光正交幅度调制（16QAM）自适应几何整形优化星座方案。该方案基于非理想信道增益闭合形式的概率密度函数（PDF）建立信道模型，通过将信赖域算法与非线性共轭梯度算法相结合高效优化星座，求解以广义互信息为目标函数的星座点最优位置遍历问题，最终在一定信噪比范围内获得最优化星座形状，并最大限度地提高了光通信数据吞吐量。

关键词：自由空间光通信非理想信道星座几何整形信赖域算法非线性共轭梯度算法

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基于深度强化学习的无人机紫外光信息收集方法

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光子学报 2025年第1期54卷 43-58页

作者：赵太飞郭佳豪辛雨王璐西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048 西安市无线光通信与网络研究重点实验室西安710048

针对电磁干扰环境下的无人机信息收集问题,使用深度强化学习算法实现了紫外光非直视通信收发仰角自适应调整的信息收集方法。建立了无人机的移动、通信、信息收集和能耗模型,以时间、能量和通信质量为目标函数,建立了多目标优化模型,使... 详细信息

针对电磁干扰环境下的无人机信息收集问题,使用深度强化学习算法实现了紫外光非直视通信收发仰角自适应调整的信息收集方法。建立了无人机的移动、通信、信息收集和能耗模型,以时间、能量和通信质量为目标函数,建立了多目标优化模型,使用深度强化学习算法解决多目标优化问题。为了让无人机获得更优的飞行方向、飞行速度以及紫外光收发仰角的决策,设计了一套适合信息收集任务的奖励函数,并对经典的深度双Q网络算法加入双目标网络、熵正则化和优先经验回放等改进。仿真结果表明,改进的算法相比经典的深度双Q网络算法,在时间效率上至少提高了13%,能量消耗至少减少了14%。

关键词：无人机信息收集紫外光非直视通信深度强化学习深度双Q网络

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紫外光协作无人机的改进粒子群突防路径规划

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激光与光电子学进展 2025年第3期62卷 94-103页

作者：赵太飞杜浩辰陈郁琪郑博睿张爽西安理工大学自动化与信息工程学院西安理工大学西安市无线光通信与网络研究重点实验室

为了解决军事电磁拒止环境下集群无人机低空突防路径规划的问题，利用紫外光背景噪声小且能进行全天候大视场非直视通信的优点，结合紫外光半球形多输入多输出（MIMO）结构实现集群无人机机间链路保持。提出使用动态权重的改进粒子群（M... 详细信息

为了解决军事电磁拒止环境下集群无人机低空突防路径规划的问题，利用紫外光背景噪声小且能进行全天候大视场非直视通信的优点，结合紫外光半球形多输入多输出（MIMO）结构实现集群无人机机间链路保持。提出使用动态权重的改进粒子群（MRPSO）算法，并引入反轮盘赌选择策略、混沌分布因子和Metropolis准则，提高全局搜索能力以优化路径规划。仿真结果表明，MRPSO算法相较于传统的粒子群算法（PSO）、混合惯性牵引力粒子群（MGPSO）和球型粒子群算法（SPSO），无雷达威胁环境下的路径突防成功率分别提高了7.65%、7.68%和29.71%，复杂雷达环境下的路径突防成功率分别提高了18.19%、14.86%和43.99%。当算法达到收敛状态时，该算法适应度值较低并且在收敛速率和优化稳定性方面具有较大优势，展现了算法在不同应用场景的通用性和有效性。本研究对电磁拒止环境下的无人机低空突防路径规划应用具有一定的实际意义。

关键词：无人机紫外光指引粒子群算法路径规划

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不同相对湿度条件下复杂外混合气溶胶粒子群的光学特性

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物理学报 2025年第6期74卷 68-78页

作者：王明军于记华白亮亮周熠铭西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048 西安市无线光通信和网络研究重点实验室西安710048 陕西理工大学物理与电信工程学院汉中723001 新疆工程学院信息与工程学院乌鲁木齐830091

湿度环境下的气溶胶粒子群具有形状不一、成分不同、密度不等、复折射率多样、吸湿性参数不唯一、长短轴比不固定等复杂的微物理特性,并且这些物理量会直接影响激光的传输和散射特性.基于湿度环境下气溶胶粒子存在的各种可能性,本文充... 详细信息

湿度环境下的气溶胶粒子群具有形状不一、成分不同、密度不等、复折射率多样、吸湿性参数不唯一、长短轴比不固定等复杂的微物理特性,并且这些物理量会直接影响激光的传输和散射特性.基于湿度环境下气溶胶粒子存在的各种可能性,本文充分考虑了气溶胶粒子的形态(球形、扁椭球形、长椭球形、不规则形)、尺度谱、复折射率、密度、长短轴比及其分布模型、吸湿性参数等理化特性的多样性,构建了一种复杂外混合气溶胶粒子群的光散射模型.基于该光散射模型,数值分析典型激光波长(0.78,0.905,1.064,1.55,2.1μm)入射下不同混合比例和相对湿度对消光系数、单次散射反照率、不对称因子、散射相矩阵、后向散射系数、激光雷达比、线性退偏比等光学特性的影响.结果表明:消光系数、相函数P_(11)对混合比例和相对湿度均表现出较强的敏感性,且随着相对湿度的增大,消光系数和相函数P_(11)的前向散射也随之增大;相比混合比例,单次散射反照率、不对称因子对相对湿度更加敏感;不同散射角处的线偏振、圆偏振特性对相对湿度和波长的敏感性差异显著;后向散射系数和激光雷达比成反比,且它们对混合比例和相对湿度均比较敏感,相对湿度对线性退偏比的影响较大,而混合比例的影响较弱.本文所提出的复杂气溶胶光散射模型进一步丰富了气溶胶光学特性的研究,为研究不同湿度环境下的大气物理、遥感探测、光通信等应用提供了理论支撑.

关键词：相对湿度气溶胶粒子吸湿性参数粒子散射

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改进的麻雀搜索优化DV-Hop定位算法

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微电子学与计算机 2025年第1期42卷 101-109页

作者：邢毓华武琦王明军西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048 西安市无线光通信与网络研究重点实验室陕西西安710048

距离向量跳数(DV-Hop)定位算法作为一种简单高效的定位算法,在节点分布不均匀的无线传感器网络中,算法会存在较大定位误差。为了提高算法的定位精度,提出了一种改进的麻雀搜索优化DV-Hop定位算法。首先,通过Cat混沌映射产生混沌序列初... 详细信息

距离向量跳数(DV-Hop)定位算法作为一种简单高效的定位算法,在节点分布不均匀的无线传感器网络中,算法会存在较大定位误差。为了提高算法的定位精度,提出了一种改进的麻雀搜索优化DV-Hop定位算法。首先,通过Cat混沌映射产生混沌序列初始化麻雀种群,提高算法前期搜索能力。其次,根据传统DV-Hop算法获得的跳数和跳距数据并结合凸规划算法,建立未知节点的搜索盒子区域,有效缩小了麻雀搜索算法的前期搜索范围。最后,引入柯西-高斯变异策略优化最优麻雀个体并淘汰较差个体,增强算法跳出局部最优的能力。仿真实验考虑到无线电不规则性,引入无线电不规则模型代替理想模型,选择未知节点平均定位误差作为实验评价指标。仿真结果表明:在相同实验环境下,改进算法的平均定位误差与传统DV-Hop算法和其他3种改进算法相比分别降低约18.60%,10.21%,8.32%和4.77%。

关键词：无线传感器网络距离向量跳数麻雀搜索 Cat映射柯西-高斯变异

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低空湍流中机载无线紫外光中继通信性能分析

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光学学报 2025年第6期 144-152页

作者：赵太飞潘飞翔张玖帅张爽西安理工大学自动化与信息工程学院西安市无线光通信与网络研究重点实验室

针对无线紫外光通信（UVC）覆盖范围小以及各种大气损伤降低紫外光信号质量的问题，提出了一种具有解码转发的机载辅助UVC系统，并进一步分析其在低空大气湍流信道上的性能。建立考虑了路径损耗和低空大气湍流引起的闪烁效应的对数正态... 详细信息

针对无线紫外光通信（UVC）覆盖范围小以及各种大气损伤降低紫外光信号质量的问题，提出了一种具有解码转发的机载辅助UVC系统，并进一步分析其在低空大气湍流信道上的性能。建立考虑了路径损耗和低空大气湍流引起的闪烁效应的对数正态衰落模型，根据信道功率衰落因子的概率密度函数推导了所提系统信源到信宿的中断概率和平均误码率的封闭表达式。根据导出的解析表达式，研究了不同大气湍流强度以及各种系统参数和信道参数对机载紫外光中继通信系统的影响。仿真结果表明：在中断概率为10-6的情况下，使用所提系统可以实现10 dB左右的性能改进。中继位置对于提高机载辅助UVC系统性能具有重要影响，但最优中继位置独立于大气湍流的变化。

关键词：紫外光通信大气湍流中继对数正态分布

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雾环境下激光雷达探测成像算法

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光学学报 2025年第6期 184-190页

作者：杨玉峰杨凯雷西安理工大学自动化与信息工程学院西安市无线光通信与网络研究重点实验室南京多基观测技术研究院

传统激光雷达在雾霾等复杂环境中常面临探测距离受限和成像质量降低的问题。单光子雪崩二极管激光雷达凭借其高灵敏度和高分辨率的优势，成为解决上述问题的潜在方案。在此基础上，提出一种基于时间相关单光子计数（TCSPC）技术在雾环... 详细信息

传统激光雷达在雾霾等复杂环境中常面临探测距离受限和成像质量降低的问题。单光子雪崩二极管激光雷达凭借其高灵敏度和高分辨率的优势，成为解决上述问题的潜在方案。在此基础上，提出一种基于时间相关单光子计数（TCSPC）技术在雾环境下获取目标深度和强度信息的方法。首先，利用蒙特卡罗方法模拟激光在雾中的传输特性，分析激光在雾散射介质中的行为。其次，利用TCSPC技术获取光子在时域上的分布模型，并采用Levenberg-Marquardt非线性拟合算法对光子回波数据进行拟合，获得目标的距离和强度信息，实现三维重建。最后，对重构图像进行全变分正则化处理，以提高图像质量。实验结果表明，相比于传统的峰值法，其重构出的深度图像均方根误差缩短了1.0231，强度图像结构相似性提高了0.5485。该方法在透雾成像中有效提升了目标恢复的准确度。

关键词：单光子激光雷达时间相关单光子技术蒙特卡罗透雾成像三维重建

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基于改进CNN-Transformer的非视域成像

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红外与激光工程 2025年第5期54卷 20240570-1-20240570-10页

作者：刘帅王明军周熠铭西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安 710048 西安市无线光通信和网络研究重点实验室陕西西安 710048 陕西理工大学物理与电信工程学院陕西汉中 723001

非视域（Non-Line-of-Sight, NLOS）成像是经过中介面对障碍物后的目标计算成像的技术。与传统的成像技术不同，NLOS成像技术不仅突破了物理视线的限制，而且能在复杂的环境中依赖光线散射获取目标的信息。然而光线经过多次反射和散射... 详细信息

非视域（Non-Line-of-Sight, NLOS）成像是经过中介面对障碍物后的目标计算成像的技术。与传统的成像技术不同，NLOS成像技术不仅突破了物理视线的限制，而且能在复杂的环境中依赖光线散射获取目标的信息。然而光线经过多次反射和散射后，会导致信号强度大幅度衰减，且经中介面反射后接收到的信号质量往往受到噪声的影响。因此，如何有效提升目标重建精度和减少噪声影响成为NLOS成像技术中的关键问题。文中基于深度学习技术，提出了一种改进CNN-Transformer神经网络，此网络通过轻量级交叉注意力机制构建双向桥接架构，将CNN与Transformer并联形成反馈循环。该设计兼具CNN（MobileNet）网络和Transformer的优点，既能利用CNN（MobileNet）提取局部特征，又能发挥Transformer 在全局交互建模上的优势，使局部和全局特征在网络中进行深度交互，生成丰富的深层局部和全局特征。实验结果表明，相较于学习特征嵌入网络（LFE），模拟数据集在该网络上训练得到的平均均方根误差降低了22%；相较于其他方法，该网络在真实数据集上的重建结果表现出较强的细节还原和噪声抑制能力，且在处理未见数据集时展现了卓越的泛化能力，具有鲁棒性强、可靠性高的优点，可为复杂的成像场景提供新的技术思路和研究路径。

关键词：非视域成像深度学习 Transformer 双向桥接网络架构双向散射分布函数

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低信噪比下单光子激光雷达深度估计方法

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中国激光 2025年第6期 300-309页

作者：白亮亮王明军于记华周熠铭高鑫西安理工大学自动化与信息工程学院新疆工程学院信息与工程学院西安市无线光通信与网络研究重点实验室陕西理工大学物理与电信工程学院

在低信噪比、极弱回波信号（少量回波光子）环境下，光子计数激光雷达深度图像的重建会受噪声光子的影响。针对这一问题，提出了一种窗口化设计和反向传播神经网络相结合的单光子计数激光雷达深度图像重建算法。该算法的优点是从时间角... 详细信息

在低信噪比、极弱回波信号（少量回波光子）环境下，光子计数激光雷达深度图像的重建会受噪声光子的影响。针对这一问题，提出了一种窗口化设计和反向传播神经网络相结合的单光子计数激光雷达深度图像重建算法。该算法的优点是从时间角度、空间角度以及噪声群接收概率的角度进行滤波，并使用反向传播神经网络进行空像素的填补，确保了场景的连续。仿真结果表明，在典型的噪声水平下，所提算法在Art、Bowling、Laundry和Reindeer等4种场景中的平均重建精度相较于Rapp算法分别提高了56%、1.05倍、1.78倍和42%。所提算法提高了光子计数激光雷达深度图像的重建精度，为在不同信噪比下进行深度图像恢复提供了新的思路和方法。

关键词：激光雷达信噪比深度图像泊松过程反向传播神经网络

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改进CNN-Transformer结合双缝干涉的轨道角动量模态识别方法

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光学学报 2025年第6期 153-162页

作者：吴鹏飞贾致远雷思琛王姣谭振坤吴笛西安理工大学自动化与信息工程学院西安市无线光通信与网络研究重点实验室陕西科技大学电子信息与人工智能学院西安工业大学光电工程学院陕西科技大学镐京学院电信工程学院

在湍流大气信道环境中，高效识别轨道角动量（OAM）模态的大小和正负是OAM复用通信的关键技术。利用改进CNN-Transformer混合模型和双缝干涉相结合的方法，在骨干网络Inception＿V3中嵌入坐标注意力模块并利用十字窗口变换器捕捉长距离... 详细信息

在湍流大气信道环境中，高效识别轨道角动量（OAM）模态的大小和正负是OAM复用通信的关键技术。利用改进CNN-Transformer混合模型和双缝干涉相结合的方法，在骨干网络Inception＿V3中嵌入坐标注意力模块并利用十字窗口变换器捕捉长距离依赖关系，提高了湍流大气环境中OAM模态的识别精度，实现了模态大小和正负的同时识别。在未知强度大气湍流环境下，训练后的模型对传输距离z=1000 m的-10～+10阶拉盖尔高斯光束的OAM模态识别准确率为96.45%，相比骨干网络提升了4.9百分点。同时，在噪声强度σ=0.1、传输距离z=2000 m和光束波长λ=850 nm的条件下，对3类新增测试集进行了鲁棒性测试，OAM模态识别准确率分别为80.1%、85.4%和87.95%。本研究为湍流环境中涡旋光束高阶OAM模态识别提供了新方法。

关键词：轨道角动量模态涡旋光束坐标注意力十字窗口变换器双缝干涉

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