检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2024年第7期41卷 215-221页

作者：韦金泉罗丽燕王玫刘争红何锐彬莫清麟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 桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004 桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541007

针对基于短时能量和短时过零率的传统端点检测算法在信噪比低于10 dB时其准确性明显下降的问题,提出一种基于声谱图特征增强的能零积端点检测改进算法。首先,对音频信号进行谱减法降噪,提升信号的信噪比;其次,依次对声谱图进行腐蚀、二... 详细信息

针对基于短时能量和短时过零率的传统端点检测算法在信噪比低于10 dB时其准确性明显下降的问题,提出一种基于声谱图特征增强的能零积端点检测改进算法。首先,对音频信号进行谱减法降噪,提升信号的信噪比;其次,依次对声谱图进行腐蚀、二值化和膨胀处理,以实现声谱图特征增强;最后,提取能零积特征,并利用双阈值端点检测算法对音频信号进行端点检测。实验结果表明,该算法在不同信噪比条件下可以有效捕获有环境异常音片段,具有良好的鲁棒性。

关键词：端点检测能零积低信噪比声谱图特征增强

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基于特高频传感器局部放电监测系统的FPGA设计

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仪表技术与传感器 2021年第8期 32-35,91页

作者：代少升赖智颖刘小兵任忠重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆市信号与信息处理重点实验室重庆400065

为了有效监测局部放电信号,利用FPGA的高速并行处理能力,设计一种基于FPGA的特高频局部放电监测硬件实现系统。文中介绍了系统的硬件设计及FPGA实现原理。系统使用提升小波变换对采集数据进行脉冲提取,然后对有效脉冲进行特征提取,最后... 详细信息

为了有效监测局部放电信号,利用FPGA的高速并行处理能力,设计一种基于FPGA的特高频局部放电监测硬件实现系统。文中介绍了系统的硬件设计及FPGA实现原理。系统使用提升小波变换对采集数据进行脉冲提取,然后对有效脉冲进行特征提取,最后将提取的特征参数送入PC端,使用DBSCAN将脉冲的特征提取结果进行聚类分离。实验结果表明,基于高速FPGA设计的局部放电监测硬件系统能将不同脉冲信号有效分离。

关键词：局部放电 FPGA 特高频脉冲提取特征提取

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基于深度强化学习的无人机通信抗干扰算法

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兵器装备工程学报 2022年第10期43卷 27-34页

作者：张惠婷张然刘敏提丁元明辽宁省通信网络与信息处理重点实验室辽宁大连116622 大连大学信息工程学院辽宁大连116622 西安电子科技大学雷达信号处理国家实验室西安710071

针对军用无人机通信环境恶劣、信息传输可靠性要求较高的问题,提出一种基于深度双Q学习网络(DDQN)的多域联合认知抗干扰智能决策算法。首先通过能量检测法识别干扰信息,将干扰判别信息结果输入学习算法。然后利用DDQN算法与干扰环境交... 详细信息

针对军用无人机通信环境恶劣、信息传输可靠性要求较高的问题,提出一种基于深度双Q学习网络(DDQN)的多域联合认知抗干扰智能决策算法。首先通过能量检测法识别干扰信息,将干扰判别信息结果输入学习算法。然后利用DDQN算法与干扰环境交互感知,引入动态ε机制,根据奖励值与回合数动态调整ε值,如果决策失败则减小ε值,ε值可根据奖励和回合数计算,增加智能体选择最优动作的概率,如果决策成功则ε值不变,保持原有随机性,提高算法收敛速度。最后根据动态DDQN算法选择接入信道以及传输时间长度,传输时间长度根据当前信道受干扰程度进行动态调整。仿真结果表明,在不同传输时间和不同ε值的条件下,所提算法通信安全容量提升15%左右,收敛后平均决策成功率保持在95%左右,无人机通信系统整体抗干扰性能较好。

关键词：多域联合认知抗干扰深度强化学习智能决策无人机通信

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超密集网络中基于判别函数的聚类算法

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北京邮电大学学报 2022年第2期45卷 104-109页

作者：康玲王翊胡艳军蒋芳李莉萍安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室上海200050

超密集网络可以通过虚拟小区间的协作来提升用户体验,但由于小区的重叠覆盖使得用户间存在较复杂的干扰问题。因此,提出了一种基于判别函数的聚类算法来缓解强干扰带来吞吐量下降的问题。首先,利用用户间干扰信道的余弦相似度定义用户... 详细信息

超密集网络可以通过虚拟小区间的协作来提升用户体验,但由于小区的重叠覆盖使得用户间存在较复杂的干扰问题。因此,提出了一种基于判别函数的聚类算法来缓解强干扰带来吞吐量下降的问题。首先,利用用户间干扰信道的余弦相似度定义用户间的干扰网络;然后,基于干扰网络选出簇头并划分用户,同时为了解决虚拟小区下的模糊用户归属簇问题,以簇间干扰权重之和最大,簇内干扰权重之和最小为原则设计判别函数,对用户进行模糊归类。仿真结果表明,在不增加复杂度的同时,所提算法比其他方法的系统吞吐量提升了10%~30%,对于边缘用户具有一定优势。

关键词：超密集网络干扰网络判别函数模糊用户

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特征信息增强的单发多框检测器算法

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计算机工程与应用 2021年第4期57卷 148-154页

作者：赵辉李志伟方禄发重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重点实验室重庆400065

单发多框检测器算法(Single Shot Multibox Detector,SSD)采用多个特征层进行目标检测,但每一层都是独立使用的,这种结构忽略了上下文信息,不利于提高小目标检测的精度。为了提高传统SSD算法精度,提出了一种特征信息增强的SSD算法(Featu... 详细信息

单发多框检测器算法(Single Shot Multibox Detector,SSD)采用多个特征层进行目标检测,但每一层都是独立使用的,这种结构忽略了上下文信息,不利于提高小目标检测的精度。为了提高传统SSD算法精度,提出了一种特征信息增强的SSD算法(Feature Information Enhancement Based Single Shot Multibox Detector,FESSD),其核心是一个特征信息增强模块。首先提出一个特征融合模块来对不同特征层进行融合和细化。然后采用一种挤压和激励模块(Squeeze and Excitation block)来自适应地获取每个特征通道的重要程度,从而增强有用信息和抑制无用信息。最后仿真结果表明,相比于传统SSD算法,FESSD算法能够有效地提升目标检测的精度。

关键词：目标检测特征融合注意力机制深度学习

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融合可变形卷积的轻量级路面病害检测算法

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科学技术与工程 2025年第2期25卷 683-694页

作者：孔令鑫陈紫强晋良念蒋艳英桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室桂林541004 南宁桂电电子科技研究院有限公司南宁530000

针对现有的路面病害检测算法在复杂环境下检测精度低、模型复杂度高的问题,在YOLOv5基础上,提出了一种融合可变形卷积的轻量级路面病害检测算法(lightweight deformable convolution YOLOv5,LDC-YOLOv5)。首先,针对真实路面病害复杂不... 详细信息

针对现有的路面病害检测算法在复杂环境下检测精度低、模型复杂度高的问题,在YOLOv5基础上,提出了一种融合可变形卷积的轻量级路面病害检测算法(lightweight deformable convolution YOLOv5,LDC-YOLOv5)。首先,针对真实路面病害复杂不规整的特点,使用可变形卷积(Deformable Conv)和深度卷积(Depthwise Conv),设计了一种轻量级特征提取模块,代替原网络主干部分的C3模块,使卷积核聚焦在无规则裂缝病害上,增强病害特征提取能力。其次,针对特征融合阶段出现算法复杂度过高的问题,使用轻量级卷积GhostConv,构建一种轻量级特征融合模块,代替原网络颈部网络部分的C3模块,降低网络参数和复杂度;为避免真实路面出现光照不均,出现阴影遮挡路面病害目标而造成的病害漏检的情况,在主干网络部分,引入轻量级注意力机制TripletAttention,增强算法对病害信息上下文之间的理解能力。最后在IEEE公开数据集RDD2022和Kaggle公开数据集Road Damage上进行测试,实验结果表明,与YOLOv5s相比,mAP50在两个数据集上分别提升了1.4%和4.2%,且模型参数量仅为YOLOv5s的67.6%。

关键词：深度学习目标检测路面病害 YOLOv5s 可变形卷积轻量化

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毫米波雷达非视域目标检测

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现代雷达 2024年第11期46卷 56-63页

作者：蒋留兵黄乾超车俐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无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004

基于77 GHz调频连续波雷达,提出了一种在非视域环境下利用电磁波的多径效应从而实现人体目标检测的方法。首先,建立一个多径传播模型,并通过深入分析该模型,提出了一种有效的二维坐标点云生成方法。为了提高波达方向的测量精度,并满足... 详细信息

基于77 GHz调频连续波雷达,提出了一种在非视域环境下利用电磁波的多径效应从而实现人体目标检测的方法。首先,建立一个多径传播模型,并通过深入分析该模型,提出了一种有效的二维坐标点云生成方法。为了提高波达方向的测量精度,并满足实时性要求,提出了一种基于最小方差无畸变的改进方法来估计目标的波达方向,这一方法通过迭代求逆运算,显著地降低了运算复杂度。然后,针对多余的静止杂波,引入了主成分分析的杂波抑制手段,通过对回波数据的主成分分析,滤除了第一个主成分并重构数据,以达到杂波抑制的效果。最后,实验结果表明,所提方法可以准确地检测雷达视线外的目标。这一研究为未来的雷达技术应用提供了新的思路和技术支持,特别是在安全监控和自动驾驶等领域。

关键词：毫米波雷达非视域主成分分析目标检测多径利用

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基于逆Radon变换的圆迹SAR三维成像算法

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火力与指挥控制 2024年第9期49卷 18-24页

作者：车俐欧阳龙华蒋留兵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无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004

随着合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)的应用需求不断提高,出现了圆迹SAR的成像模式,解决传统直线轨迹SAR只能获取二维斜距图像的问题,在地形测绘、建筑物提取、灾害评估等领域具有较高应用潜力。现有的圆迹SAR三维成像算法... 详细信息

随着合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)的应用需求不断提高,出现了圆迹SAR的成像模式,解决传统直线轨迹SAR只能获取二维斜距图像的问题,在地形测绘、建筑物提取、灾害评估等领域具有较高应用潜力。现有的圆迹SAR三维成像算法还存在计算量大、实现复杂等问题,通过对圆迹SAR模型的斜距几何分析,结合回波信号模型设计波数域补偿函数,将距离压缩曲线矫正为基线为零的正弦曲线;结合逆Radon变换,实现对目标的正弦曲线的二维聚焦;通过逐高度平面二维成像结果的堆叠,实现目标的三维成像。通过仿真分析了所提算法的成像质量,验证了所提算法三维成像的有效性。

关键词：圆迹SAR 逆Radon变换三维成像算法

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基于路网信息辅助的多星编队系统SAR-GMTI动目标径向速度估计与重定位方法

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系统工程与电子技术 2023年第3期45卷 629-637页

作者：李相海杨志伟贺顺廖桂生韩超垒姜岩西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安710071 西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710054 上海卫星工程研究所上海200090

针对混合多基线系统构型下由动目标高程导致的目标径向速度估计偏差和定位偏差问题,提出一种基于路网信息辅助的动目标径向速度估计与重定位方法。首先,利用目标邻域杂波样本估计动目标的高程干涉相位导向,并结合路网先验信息补偿目标... 详细信息

针对混合多基线系统构型下由动目标高程导致的目标径向速度估计偏差和定位偏差问题,提出一种基于路网信息辅助的动目标径向速度估计与重定位方法。首先,利用目标邻域杂波样本估计动目标的高程干涉相位导向,并结合路网先验信息补偿目标成像位置与其真实位置之间的高程差;然后,采用自适应匹配滤波算法估计目标的径向速度,并进一步将目标径向速度估计及重定位结果与路网信息进行匹配,以消除虚假估计;最后,将目标径向速度估计与重定位结果用于辅助目标高程补偿,并通过迭代处理获得最终结果。基于多星仿真数据的实验结果表明,所提方法能够有效消除目标高程影响,提升多星编队系统在地形起伏背景下的目标径向速度估计和重定位性能。

关键词：径向速度估计多星编队合成孔径雷达地面运动目标指示地形干涉相位

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基于注意力与多尺度的4类脑电信号解码

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科学技术与工程 2022年第34期22卷 15180-15187页

作者：任玲玲王力黄学文詹倩倩广州大学电子与通信工程学院广州510006 广州市信息处理与传输重点实验室广州510006

为了增加主动式脑-机接口(BCI)指令集的数量,提出了一种基于运动想象和言语想象的时序编码实验范式。通过将1个运动想象和1个言语想象分时序进行,获得了4类想象方式:运动想象;言语想象;先运动想象再言语想象;先言语想象再运动想象。针... 详细信息

为了增加主动式脑-机接口(BCI)指令集的数量,提出了一种基于运动想象和言语想象的时序编码实验范式。通过将1个运动想象和1个言语想象分时序进行,获得了4类想象方式:运动想象;言语想象;先运动想象再言语想象;先言语想象再运动想象。针对上述实验范式的脑电信号设计一种基于注意力与多尺度神经网络(AMEEGNet):首先通过1个空洞卷积和3个不同大小尺度的二维卷积提取信号的鲁棒性时间表示;然后使用深度卷积和可分离卷积提取空间特征和频域特征;此外,在模型中添加挤压激励模块,以自适应提取具有高分类精度的特征;最后采用一个具有全连接的网络层进行分类。该模型在拥有4类想象的时序编码实验数据集上获得了71.1%的平均准确度,且在同一数据集上EEGNet、MMCNN、Shallow ConvNet、TSGL-EEGNet分别取得57.9%、60.5%、68.3%、68.4%的精度,可见所提模型识别准确率最高。

关键词：脑-机接口运动想象言语想象时序编码多尺度卷积注意力

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