检索结果-内蒙古大学图书馆

科学技术与工程 2018年第2期18卷 93-98页

作者：肖强曾庆宁王瑶郑展恒桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室桂林541004

针对在非平稳和多种噪声并存的语音增强算法抑制噪声能力有限的问题,提出基于最小跟踪噪声功率谱估计的相干滤波与广义旁瓣抵消的麦克风小阵语音增强算法。该方法先利用最小跟踪噪声功率谱估计的相干滤波抑制弱相关噪声,再结合广义旁瓣... 详细信息

针对在非平稳和多种噪声并存的语音增强算法抑制噪声能力有限的问题,提出基于最小跟踪噪声功率谱估计的相干滤波与广义旁瓣抵消的麦克风小阵语音增强算法。该方法先利用最小跟踪噪声功率谱估计的相干滤波抑制弱相关噪声,再结合广义旁瓣抵消与端点检测抑制强相关噪声。实验结果表明,方法更加有效地抑制噪声的影响;并提高了语音的可懂度。

关键词：相干滤波广义旁瓣抵消麦克风小阵

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非正交多址接入中稀疏多用户检测方法

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西安电子科技大学学报 2017年第3期44卷 151-156页

作者：李燕龙陈晓詹德满王俊义桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室广西桂林541004 中国电子科技集团公司第54研究所通信网信息传输与分发技术重点实验室河北石家庄050081

针对未来5G上行非正交多址接入系统多用户检测中连接用户数大、一定时间内活跃用户少和信号稀疏的特点,利用压缩感知理论和5G非正交多址系统需求,设计了一种码片映射码分多址的非正交多址系统.通过压缩感知技术联合检测出上行非正交多... 详细信息

针对未来5G上行非正交多址接入系统多用户检测中连接用户数大、一定时间内活跃用户少和信号稀疏的特点,利用压缩感知理论和5G非正交多址系统需求,设计了一种码片映射码分多址的非正交多址系统.通过压缩感知技术联合检测出上行非正交多址系统中活跃用户和数据,由于用户不再发送给基站自身活跃状态的信息,也无需提前与基站进行交互,因此大大降低了控制信令的开销和传输时延.仿真结果表明,该系统不仅能够利用压缩感知理论可靠地检测出活跃用户和数据,同时还可以实现过载,在活跃用户较为稀疏情况下,过载率可达300%,大幅提升了频谱利用率.

关键词：非正交多址多用户检测压缩感知过载

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基于超材料的新型低剖面谐振腔天线

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微波学报 2014年第2期30卷 34-36,41页

作者：曹卫平张静媛李思敏蔡彬认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室桂林电子科技大学桂林541004 通信网信息传输与分发技术重点实验室石家庄050081

根据法布里-珀罗谐振腔理论,设计并测试了一款新型双S低剖面天线。该天线采用加载超材料表面的方法,用以降低法布里天线的谐振距离。理论分析发现,双S型超材料表面在特定频段内具有负相位特性,根据法布里-珀罗谐振条件可以降低谐振腔体... 详细信息

根据法布里-珀罗谐振腔理论,设计并测试了一款新型双S低剖面天线。该天线采用加载超材料表面的方法,用以降低法布里天线的谐振距离。理论分析发现,双S型超材料表面在特定频段内具有负相位特性,根据法布里-珀罗谐振条件可以降低谐振腔体天线的剖面。实验结果证明,天线的谐振距离降低至λ/12.7,远远小于传统天线的λ/2。

关键词：低剖面超材料双S结构法布里-珀罗谐振天线

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一种低信噪比环境下的语音端点检测算法

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声学技术 2020年第5期39卷 592-602页

作者：卜玉婷曾庆宁郑展恒桂林电子科技大学“认知无线电与信息处理”教育部重点实验室广西桂林541004

端点检测技术是语音信号处理的关键技术之一,为提高低信噪比环境下端点检测的准确率和稳健性,提出了一种非平稳噪声抑制和调制域谱减结合功率归一化倒谱距离的端点检测算法。该算法首先通过抑制非平稳噪声再采用调制域谱减消除残余噪声... 详细信息

端点检测技术是语音信号处理的关键技术之一,为提高低信噪比环境下端点检测的准确率和稳健性,提出了一种非平稳噪声抑制和调制域谱减结合功率归一化倒谱距离的端点检测算法。该算法首先通过抑制非平稳噪声再采用调制域谱减消除残余噪声来提升信噪比,减少语音失真。然后再提取每帧信号的功率归一化倒谱系数,计算每帧信号与背景噪声的功率归一化倒谱距离。最后将该倒谱距离作为检测参数,采用双门限判决方法进行端点检测。实验结果表明,该端点检测算法对语音帧和噪声帧具有较好的区分性。此外,在低信噪比环境下,所提出的算法对于不同类型的噪声都具有较好的稳健性。

关键词：低信噪比瞬态抑制调制域功率归一化倒谱系数倒谱距离端点检测

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一种用户聚集场景下的层级计算卸载策略

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计算机应用与软件 2024年第8期41卷 108-115,148页

作者：陶聪张红梅张向利钟楠桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室广西桂林541004

现有的边缘计算研究集中于无线资源分配和计算资源分配,而对用户聚集场景下的边缘协同问题研究较少。针对此问题提出一种用户聚集场景下的层级计算卸载策略。该策略采用FSA-MCS解决多重基站信号覆盖下的用户终端卸载节点选择问题;设计... 详细信息

现有的边缘计算研究集中于无线资源分配和计算资源分配,而对用户聚集场景下的边缘协同问题研究较少。针对此问题提出一种用户聚集场景下的层级计算卸载策略。该策略采用FSA-MCS解决多重基站信号覆盖下的用户终端卸载节点选择问题;设计一种层级结构的启发式区域计算卸载算法,能够有效提高用户聚集场景下限定时间内完成的任务数量,并减少了用户卸载总时延。实验结果表明,与其他卸载方法相比,该策略的用户任务在限定时间内成功计算完成率最高提高32.7百分点,卸载总时延最高减少43.3%。

关键词：边缘计算计算卸载资源分配协同计算层级调度

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超短波无线认知传感器网络节点的设计与实现

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计算机工程 2017年第7期34卷 80-85页

作者：毛九平郑霖刘争红桂林电子科技大学省部共建认知无线电与信息处理重点实验室广西桂林541004

大范围稀疏无线传感器网络(WSN)采用超短波通信,由于工作频道单一,已无法满足网内通信的需求。为此,提出一种自适应认知变频的无线传感器节点设备。设计处理器模块、无线通信模块、太阳能供电模块、传感器模块,定义动态信道分配软件协议... 详细信息

大范围稀疏无线传感器网络(WSN)采用超短波通信,由于工作频道单一,已无法满足网内通信的需求。为此,提出一种自适应认知变频的无线传感器节点设备。设计处理器模块、无线通信模块、太阳能供电模块、传感器模块,定义动态信道分配软件协议,以实现信道认知功能的自适应变频通信。实验结果表明,该设备可以进行远距离持续准确的无线通信,并能完成自适应变频通信。

关键词：无线传感器网络 ADF7021-N芯片远距离通信信道感知自适应变频

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基于高效门控和目标区域关注的实时视频超分辨率

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：林乐平苏治欧阳宁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电子科技大学信息与通信学院

面对运动幅度大的复杂视频场景，实时视频超分辨率算法难以重建纹理细节、遮挡区域，基于生成对抗网络，提出了一种基于高效门控和目标区域关注的实时视频超分辨率方法。该方法首先使用高效门控重建网络作为生成网络，保持高效的同时，... 详细信息

面对运动幅度大的复杂视频场景，实时视频超分辨率算法难以重建纹理细节、遮挡区域，基于生成对抗网络，提出了一种基于高效门控和目标区域关注的实时视频超分辨率方法。该方法首先使用高效门控重建网络作为生成网络，保持高效的同时，通过简化门控机制自适应选择复杂区域信息，提升重建结果。更进一步，该方法提出目标区域关注鉴别网络，为生成网络提供多尺度及时空信息反馈，通过多尺度机制和ReLU线性注意力，获取复杂视频的多尺度信息；通过显著时空鉴别模块，限制鉴别网络关注复杂区域，更好获取复杂区域的时空信息。实验结果表明，所提方法较于其他先进算法表现出显著的优越性，模型效率方面实现了13.36ms的推理延迟及65.806的实时得分，表明模型高效的实时性能。

关键词：视频超分辨率实时生成对抗网络门控机制目标区域关注

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一种基于分层多代理的云计算负载均衡方法

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电子学报 2016年第9期44卷 2106-2113页

作者：陶晓玲韦毅王勇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广西桂林541004 桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室广西桂林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

针对现有云计算系统中负载均衡方法的不足,借鉴系统逻辑分层和多代理的思想,提出一种基于分层多代理的云计算负载均衡方法.通过对云计算平台逻辑分层,在任务代理层设置任务监控代理和任务子代理,根据用户任务的差异性,采用基于任务优先... 详细信息

针对现有云计算系统中负载均衡方法的不足,借鉴系统逻辑分层和多代理的思想,提出一种基于分层多代理的云计算负载均衡方法.通过对云计算平台逻辑分层,在任务代理层设置任务监控代理和任务子代理,根据用户任务的差异性,采用基于任务优先级和Qo S目标约束的调度策略协同完成任务调度;在资源代理层设置资源监控代理和资源子代理,考虑物理节点的异构性,采用基于启发式贪婪的资源分配策略协同完成虚拟机到物理节点的映射.通过评估对比仿真实验,结果表明该方法在任务调度效率、任务完成时间、截止时间违背率和负载均衡度方面表现更优,多代理有效地分担了中心管理节点的管理负载,使云计算平台的任务处理能力、资源利用率及鲁棒性均得到了进一步的提升.

关键词：负载均衡云计算平台分层多代理

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一种基于本体的并行网络流量分类方法

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电子科技大学学报 2016年第3期45卷 417-422页

海量网络流量数据的处理与单一节点的计算能力瓶颈这一矛盾导致数据分类效率低,无法满足现实需求。为解决这一问题,结合本体与MapReduce技术各自在海量异构数据描述与处理方面的优势,提出一种基于本体的并行网络流量分类方法。该方法基... 详细信息

海量网络流量数据的处理与单一节点的计算能力瓶颈这一矛盾导致数据分类效率低,无法满足现实需求。为解决这一问题,结合本体与MapReduce技术各自在海量异构数据描述与处理方面的优势,提出一种基于本体的并行网络流量分类方法。该方法基于MapReduce并行计算架构,根据网络流量本体结构,对网络流量本体并行化构建;通过并行知识推理完成基于流量统计特征的网络流量分类。实验结果表明,集群环境下基于MapReduce的网络流量本体构建效率明显高于单机环境,而且适当增加计算节点使得加速比线性提升;并行知识推理的分类方法能够有效地提高大规模网络流量的分类效率。

关键词：知识推理 MapReduce 网络流量分类本体并行化

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基于多特征SSA-ELM的调制识别

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电讯技术 2022年第8期62卷 1044-1050页

作者：肖潇谢跃雷桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室广西桂林541004

针对当前通信信号调制识别算法在低信噪比环境下识别率不高、训练速度慢、识别类型受限等问题,提出了一种基于多特征麻雀搜索算法-极限学习机(Sparrow Search Algorithm-Extreme Learning Machine,SSA-ELM)的信号调制识别方法。该方法... 详细信息

针对当前通信信号调制识别算法在低信噪比环境下识别率不高、训练速度慢、识别类型受限等问题,提出了一种基于多特征麻雀搜索算法-极限学习机(Sparrow Search Algorithm-Extreme Learning Machine,SSA-ELM)的信号调制识别方法。该方法基于四阶和六阶累积量构造两个特征参数,引入分数阶小波变换,利用分数域小波系数构造特征值,组成三维特征向量后输入SSA-ELM网络进行分类。仿真及USRP(Universal Software Radio Peripheral)采集数据验证结果表明,所提特征参数具有较好鲁棒性,且SSA算法优化后的ELM网络分类性能得到明显提高,在SNR等于6 dB时两种方法识别率均达到90%,且最高识别率达到94%。

关键词：通信信号调制识别分数阶小波变换麻雀搜索算法极限学习机

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