检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2025年

作者：王睿张留洋高志涌姜彤雲北京科技大学计算机与通信工程学院

随着大模型技术的迅猛发展，大模型在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出卓越的性能，成为解决复杂问题的重要工具，并在科研和产业界引发了广泛关注.然而，当前基于云平台的大模型训练和推理方案面临诸多挑战，包括高昂的成本、有... 详细信息

随着大模型技术的迅猛发展，大模型在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出卓越的性能，成为解决复杂问题的重要工具，并在科研和产业界引发了广泛关注.然而，当前基于云平台的大模型训练和推理方案面临诸多挑战，包括高昂的成本、有限的可扩展性和信息安全风险等.随着模型参数规模的不断扩大，对于低成本、高效训练和推理的需求愈发迫切.在端边侧进行大模型的协同训练和推理，可以显著降低延迟和带宽需求，同时增强数据隐私和操作效率，为大模型在多样化场景中的低成本应用提供关键技术支持，成为当前研究的热点之一.全面调研了面向边缘智能的大模型相关研究，主要从大模型边缘训练和推理2个角度对当前相关研究进行了深入分析和讨论.最后，提出了面向边缘智能的大模型技术发展所面临的挑战和未来展望.希望能促进学术界和产业界对面向边缘智能的大模型技术有更深入了解和关注，并能够启发更多的学者开展深入研究．

关键词：边缘智能大模型大模型联邦微调边缘高效推理

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存在噪声不确定度的高斯白噪声下基于特征值频谱感知算法

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系统工程与电子技术 2025年

作者：张睿陈增茂杨永琦哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

针对传统频谱感知算法易受噪声不确定度影响，提出一种基于采样协方差矩阵的最大特征值与信号能量之差的频谱感知算法(difference between maximum eigenvalue and signal energy，DMEE)。在存在噪声不确定度的高斯白噪声的环境下，通... 详细信息

针对传统频谱感知算法易受噪声不确定度影响，提出一种基于采样协方差矩阵的最大特征值与信号能量之差的频谱感知算法(difference between maximum eigenvalue and signal energy，DMEE)。在存在噪声不确定度的高斯白噪声的环境下，通过理论分析与仿真实验，验证所提算法不存在信噪比墙的现象，且不易受噪声不确定度的影响，与基于次级用户接收端采样信号协方差矩阵的特征值同类算法相比，提升了存在噪声不确定度的高斯白噪声环境下频谱感知性能。

关键词：认知无线电频谱感知采样协方差噪声不确定度特征值

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注意力置换与通道重建的无人机城市街景实时语义分割

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控制与决策 2025年第4期40卷 1198-1206页

作者：柳长源郭鹏岗兰朝凤哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080

针对无人机城市街景实时语义分割任务中轻量级算法缺乏全局信息交互导致像素类别错分的问题,提出一种注意力置换与通道重建的无人机城市街景实时语义分割网络,网络采用编码-解码结构.在编码器中,利用轻量级的置换自注意力机制来构建注... 详细信息

针对无人机城市街景实时语义分割任务中轻量级算法缺乏全局信息交互导致像素类别错分的问题,提出一种注意力置换与通道重建的无人机城市街景实时语义分割网络,网络采用编码-解码结构.在编码器中,利用轻量级的置换自注意力机制来构建注意力分支,提取全局上下文信息的同时保持较高的计算效率;利用分裂-变换-融合的策略设计通道重建模块对注意力分支的输入进行融合压缩,减小无关特征带来的计算量和对分割结果的影响.在解码器阶段,利用空间权重加权构建空间特征融合模块,实现对有效特征最大程度上的利用;利用置换自注意力机制和非对称卷积构建全局信息感知模块,以克服无人机航拍图像中复杂背景的干扰.实验结果表明:所提模型在UAVid验证集上平均交并比达到72.3%,相较于UNetFormer提升了2.3%,分割速度达到每秒105.8帧;在保证模型分割速度的前提下,取得了较好的分割精度.

关键词：实时语义分割无人机航拍置换自注意力通道重建空间特征融合全局信息感知

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基于低秩正则联合稀疏建模的图像去噪算法

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 561-572页

作者：查志远袁鑫张嘉超朱策吉林大学通信工程学院长春130012 西湖大学工学院杭州310024 南京工程学院人工智能工业技术研究所南京211167 电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

非局部稀疏表示模型,如联合稀疏(JS)模型、低秩(LR)模型和组稀疏表示(GSR)模型,通过有效利用图像的非局部自相似(NSS)属性,在图像去噪研究中展现出巨大的潜力。流行的基于字典的JS算法在其目标函数中利用松驰的凸惩罚,避免了NP-hard稀... 详细信息

非局部稀疏表示模型,如联合稀疏(JS)模型、低秩(LR)模型和组稀疏表示(GSR)模型,通过有效利用图像的非局部自相似(NSS)属性,在图像去噪研究中展现出巨大的潜力。流行的基于字典的JS算法在其目标函数中利用松驰的凸惩罚,避免了NP-hard稀疏编码,但只能得到近似的稀疏表示。这种近似的JS模型未能对潜在的图像数据施加低秩性,从而导致图像去噪质量降低。该文提出一种新颖的低秩正则联合稀疏(LRJS)模型,用于求解图像去噪问题。提出的LRJS模型同时利用非局部相似块的LR和JS先验信息,可以增强非局部相似块之间的相关性(即低秩性),从而可以更好地抑制噪声,提升去噪图像的质量。为了提高优化过程的可处理性和鲁棒性,该文设计了一种具有自适应参数调整策略的交替最小化算法来求解目标函数。在两个图像去噪问题(包括高斯噪声去除和泊松噪声去除)上的实验结果表明,提出的LRJS方法在客观度量和视觉感知上均优于许多现有的流行或先进的图像去噪算法,特别是在处理具有高度自相似性的图像数据时表现更为出色。提出的LRJS图像去噪算法的源代码通过以下链接下载:https://***/s/14bt6u94NBTZXxhWjBHxn6A?pwd=1234,提取码:1234。

关键词：图像去噪泊松去噪非局部稀疏表示低秩正则联合稀疏交替最小化算法自适应参数

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基于自监督学习和二阶表示的小样本图像分类

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计算机学报 2025年第3期48卷 586-601页

作者：李兆亮贾令尧张冰冰李培华大连理工大学信息与通信工程学院辽宁大连116024 大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116650

小样本图像分类旨在利用少量的标注样本实现对未见类别的预测。最近的研究表明,预训练策略和图像表示方法在该任务中发挥着关键作用。然而,这些方法的应用仍面临两个主要挑战:第一,自监督学习在小样本分类的预训练阶段尚未得到充分的探... 详细信息

小样本图像分类旨在利用少量的标注样本实现对未见类别的预测。最近的研究表明,预训练策略和图像表示方法在该任务中发挥着关键作用。然而,这些方法的应用仍面临两个主要挑战:第一,自监督学习在小样本分类的预训练阶段尚未得到充分的探索;第二,二阶表示在不同粒度的小样本任务中的作用尚不明确,制约了其在复杂任务中的应用。针对上述问题,本文首先提出了一个多任务协同优化的预训练方法,实现了对比式自监督、生成式自监督和有监督学习的联合训练。该方法旨在促进模型学习具有迁移性的特征,从而提升模型的泛化性能。其次,本文利用紧致的双线性池化对模型进行微调,以获取更具分辨力的二阶表示,从而进一步增强模型的非线性建模能力。最后,本文提出了一种基于类间相似关系的任务难度指标,用于量化小样本任务的分类粒度,并通过线性探测分析系统地研究了二阶表示在粗细粒度不同的小样本任务中的表现。实验表明,多任务协同的预训练有效提高了模型的泛化性能,并且不同的分支任务呈现相互促进的效果;在更加困难的细粒度任务中,二阶表示相对于一阶表示展现出更强的线性可分性,这为一阶和二阶表示在不同场景中的应用提供了有益参考。本文通过广泛的消融实验深入评估了每个关键设计的贡献。与当前最先进的方法相比,本文方法在miniImageNet和CUB数据集的1-shot/5-shot分类任务中分别取得0.66%/0.53%和3.12%/0.98%的提升,在tiered ImageNet数据集的5-shot分类任务中取得可比结果(87.19%vs.87.31%),在跨域数据集miniImageNet→CUB、miniImageNet→Aircraft和miniImageNet→Cars中分别取得1.25%、1.96%和4.34%的提升,验证了本文方法的有效性。

关键词：小样本图像分类自监督学习有监督学习二阶表示任务难度指标

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径向高斯涡旋光束阵列在大气中传输的闪烁指数分析

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中国光学(中英文) 2025年第1期18卷 142-149页

作者：张延娜欧军池灏杨淑娜杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018

涡旋光束阵列在自由空间光通信领域有很大的应用价值。本文采用多相位屏模拟大气湍流,研究了径向高斯涡旋光束阵列在大气湍流环境中传输的光场演化过程和轴上闪烁特性,分析了不同初始光束参数对径向高斯涡旋光束阵列的轴上闪烁指数的影... 详细信息

涡旋光束阵列在自由空间光通信领域有很大的应用价值。本文采用多相位屏模拟大气湍流,研究了径向高斯涡旋光束阵列在大气湍流环境中传输的光场演化过程和轴上闪烁特性,分析了不同初始光束参数对径向高斯涡旋光束阵列的轴上闪烁指数的影响,并将其与单束高斯涡旋光束的轴上闪烁指数进行对比。研究结果表明:在弱湍流区域,rytov指数小于0.5时,单束高斯涡旋光束的轴上闪烁指数一直保持在小于1的数值区域,远小于径向高斯涡旋光束的轴上闪烁指数;而在中等强度湍流区域,径向高斯涡旋光束阵列的轴上闪烁指数小于单束高斯涡旋光束的轴上闪烁指数。此外,还发现径向高斯涡旋光束阵列的轴上闪烁指数会随着轨道角动量值的减小和径向阵列半径的增大而减小。研究结果对于大气湍流环境下的涡旋光通信具有一定的理论意义和应用价值。

关键词：径向高斯涡旋光束阵列轴上闪烁指数相位屏仿真

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基于一体化结构光纤加速度计的三维光纤矢量水听器

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声学学报 2025年第1期50卷 157-164页

作者：陈毅刘飞佟昊阳李文静金晓峰徐平浙江大学信息与电子工程学院杭州310027 杭州应用声学研究所杭州311400 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

提出了一种基于一体化结构光纤加速度计的同振式三维光纤矢量水听器。利用质量–弹簧系统的一体化结构设计及其工作原理,研制了基于一体化结构的光纤加速度计。在此基础上,采用推挽式结构和6只光纤加速度计,设计制作了一只同振式三维光... 详细信息

提出了一种基于一体化结构光纤加速度计的同振式三维光纤矢量水听器。利用质量–弹簧系统的一体化结构设计及其工作原理,研制了基于一体化结构的光纤加速度计。在此基础上,采用推挽式结构和6只光纤加速度计,设计制作了一只同振式三维光纤矢量水听器。利用驻波管比较法和差分延时外差解调技术进行测试,结果表明,该光纤矢量水听器在20~500 Hz频率范围有较平坦的加速度相移灵敏度频率响应。以X通道为例,其平均灵敏度为34.7 dB(re.1 rad/(m·s^(-2))),与声质点振动理论计算结果(36.5 dB)和有限元仿真结果(35.5 dB)接近。

关键词：矢量水听器光纤加速度计相移灵敏度

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时间二维变化建模的网络流量多步预测方法

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西安电子科技大学学报 2025年第1期52卷 22-36页

作者：宋文超杨帆邢泽华张钰杰西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071

准确预测网络流量的变化,可以帮助运营商提前进行资源分配和调度,最大程度减少网络拥塞。现有的网络流量多步预测方法难以捕获流量序列的长相关性,在多步预测任务上精度较低,基于此,提出了一种时间二维变化建模的网络流量多步预测方法... 详细信息

准确预测网络流量的变化,可以帮助运营商提前进行资源分配和调度,最大程度减少网络拥塞。现有的网络流量多步预测方法难以捕获流量序列的长相关性,在多步预测任务上精度较低,基于此,提出了一种时间二维变化建模的网络流量多步预测方法。该方法首先利用门控循环单元对网络流量序列进行编码,以实现网络流量时间相关性的精准表征;然后利用网络流量周期特征对其进行重构,将一维的流量序列转化为二维,重构后的流量序列长度被压缩,特征更为集中,使得模型能够有效感知其长相关特征。最后通过新型卷积神经网络捕获重构后流量序列的二维特征,并进行加权融合得到最终的预测结果。仿真结果表明,相较于主流的网络流量多步预测方法,所提方法均方根误差至少降低约8.69%,平均绝对误差至少降低约8.96%,平均百分比误差至少降低约11.73%。实验结果说明所提方法能够有效挖掘网络流量长相关特征,在网络流量多步预测任务中具有更高的预测精度。

关键词：预测网络管理流量预测时间二维变化建模

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颜色一致性的无人机航拍低光照图像增强算法

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北京航空航天大学学报 2025年第4期51卷 1096-1106页

作者：王殿伟刘旺房杰许志杰西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 哈德斯菲尔德大学计算机与工程学院哈德斯菲尔德HD13DH

针对无人机(UAV)在低光照条件下拍摄的图像存在亮度低、视觉效果差等问题,建立了无人机航拍低光照数据集,提出了一种颜色一致性的无人机航拍低光照图像增强算法。在亮度增强阶段,构建亮度增强网络(BENet)来增强图像的亮度,利用颜色学习... 详细信息

针对无人机(UAV)在低光照条件下拍摄的图像存在亮度低、视觉效果差等问题,建立了无人机航拍低光照数据集,提出了一种颜色一致性的无人机航拍低光照图像增强算法。在亮度增强阶段,构建亮度增强网络(BENet)来增强图像的亮度,利用颜色学习网络(CNet)模块和金字塔颜色嵌入(PCE)模块将图像的颜色特征和内容特征相结合,避免增强后的图像出现颜色失真;在图像校正阶段,构建基于域转移的校正网络,使用自建的数据集训练网络,借助光照良好图像来校正亮度增强阶段增强后的图像,减少噪声对图像的影响,得到增强后的图像。实验结果表明:所提算法可提升图像亮度,避免出现噪声放大和颜色失真的问题,在客观指标上,整体优于对比算法,同时还能提升目标检测算法在夜间的检测性能。

关键词：低光照图像增强无人机航拍图像亮度增强颜色一致图像去噪

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具有可移动阵元的同时透射和反射可重构智能超表面辅助隐蔽通感一体系统:联合主动和柔性被动波束成形优化

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电子与信息学报 2025年第4期47卷 991-1003页

作者：周涛许魁夏晓晨胡国杰李春国谢威陆军工程大学通信工程学院南京210007 火箭军工程大学通信工程学院西安710025 东南大学信息科学与工程学院南京210096

由于通信与目标感知波形的耦合共用,通感一体(ISAC)系统更容易面临信息泄露的风险。该文从隐蔽通信角度,研究了具有可移动阵元的同时透射和反射智能超表面(ME-STAR-RIS)辅助的ISAC系统。首先引入了ME-STAR-RIS,其阵元可在一定范围内移动... 详细信息

由于通信与目标感知波形的耦合共用,通感一体(ISAC)系统更容易面临信息泄露的风险。该文从隐蔽通信角度,研究了具有可移动阵元的同时透射和反射智能超表面(ME-STAR-RIS)辅助的ISAC系统。首先引入了ME-STAR-RIS,其阵元可在一定范围内移动,以获取更有利的信道条件。根据离散阵元部署位置模型,构建了ME-STAR-RIS辅助ISAC系统的波束优化模型,旨在联合设计ISAC基站(BS)处的主动波束成形以及ME-STAR-RIS处的柔性被动波束成形(包括阵元位置、相移和振幅系数),在隐蔽通信质量约束下,最大化感知目标的探测波束增益。进而提出一种双层迭代优化算法有效求解主动和柔性被动波束成形。仿真结果验证了所提算法的有效性,并表明阵元移动能够有利于提升ISAC系统性能。

关键词：通信感知一体化隐蔽通信同时透射和反射智能超表面可移动阵元

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