检索结果-内蒙古大学图书馆

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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AF-CenterNet:基于交叉注意力机制的毫米波雷达和相机融合的目标检测

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计算机应用研究 2024年第4期41卷 1258-1263页

作者：车俐吕连辉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

对于自动驾驶领域而言,确保在各种天气和光照条件下精确检测其他车辆目标是至关重要的。针对单个传感器获取信息的局限性,提出一种基于cross-attention注意力机制的融合方法(AF),用于在特征层面上融合毫米波雷达和相机信息。首先,将毫... 详细信息

对于自动驾驶领域而言,确保在各种天气和光照条件下精确检测其他车辆目标是至关重要的。针对单个传感器获取信息的局限性,提出一种基于cross-attention注意力机制的融合方法(AF),用于在特征层面上融合毫米波雷达和相机信息。首先,将毫米波雷达和相机进行空间对齐,并将对齐后的点云信息投影成点云图像。然后,将点云图像在高度和宽度方向上进行扩展,以提高相机图像和点云图像之间的匹配度。最后,将点云图像和相机图像送入包含AF结构的CenterNet目标检测网络中进行训练,并生成一个空间注意力权重,以增强相机中的关键特征。实验结果表明,AF结构可以提高原网络检测各种大小目标的性能,特别是对小目标的检测提升更为明显,且对系统的实时性影响不大,是提高车辆在多种场景下检测精度的理想选择。

关键词：自动驾驶目标检测毫米波雷达交叉注意力融合

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带内全双工系统的线性化光子辅助自干扰消除

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光子学报 2021年第10期50卷 310-321页

作者：陈煜石泰峡陈阳华东师范大学通信与电子工程学院上海市多维度信息处理重点实验室上海200241

针对带内全双工系统中的自干扰问题与有用信号的非线性失真问题,提出一种基于双偏振双驱动马赫曾德尔调制器的自干扰消除及线性度提升方案。包含有用信号和自干扰的接收信号注入该调制器的两个子双驱动马赫曾德尔调制器上臂的射频端口,... 详细信息

针对带内全双工系统中的自干扰问题与有用信号的非线性失真问题,提出一种基于双偏振双驱动马赫曾德尔调制器的自干扰消除及线性度提升方案。包含有用信号和自干扰的接收信号注入该调制器的两个子双驱动马赫曾德尔调制器上臂的射频端口,构建的参考信号注入两个子调制器下臂的射频端口。两个子调制器被分别偏置在最大传输点和正交传输点,分别探测其输出光信号,得到两路电信号。当注入的参考信号和自干扰完全相同时,两路输出电信号中的自干扰可被完全消除。将这两路电信号采样后进行数字域联合处理,即可恢复出不含自干扰和非线性失真的有用信号。此外,提出了一种优化算法用于减少两路电信号功率不匹配导致的失真。通过仿真与实验验证该方案的可行性。实验结果表明,当有用信号为频率为10 MHz和12 MHz、功率为4 dBm的双音信号,自干扰为中心频率为11 MHz、符号率为4 Mbaud的正交相移键控信号时,该结构可以实现约25.6 dB的自干扰消除深度和17.3 dB的三阶交调抑制深度。

关键词：微波光子学带内全双工自干扰消除线性度优化模拟光信号处理数字信号处理

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基于张量分解和多项式库搜索的多天线NPLC-DS-CDMA伪码序列估计

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电子与信息学报 2020年第10期42卷 2429-2436页

作者：张天骐喻盛琪张天葛宛营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庆市重点实验室重庆400065

针对低信噪比下非周期长码直接序列码分多址(NPLC-DS-CDMA)信号伪码序列估计问题,该文提出一种基于张量分解和多项式库搜索的多天线估计方法。该方法首先对接收信号建模为3阶张量模型并根据扩频增益分割为多个子张量,然后利用交替最小... 详细信息

针对低信噪比下非周期长码直接序列码分多址(NPLC-DS-CDMA)信号伪码序列估计问题,该文提出一种基于张量分解和多项式库搜索的多天线估计方法。该方法首先对接收信号建模为3阶张量模型并根据扩频增益分割为多个子张量,然后利用交替最小二乘投影(ALSP)算法对子张量进行CP分解得到伪码片段因子矩阵和接收增益因子矩阵,利用接收增益矩阵互相关性和旁瓣能量检测对伪码片段组合序列筛选得到每个用户的伪码序列,最后利用多项式库搜索的方法识别出伪码序列的生成多项式,进一步提高伪码序列估计的正确率。仿真结果表明,所提方法能够实现对NPLC-DS-CDMA信号伪码序列的有效估计。

关键词：直接序列码分多址伪码序列张量分解交替最小二乘投影算法多项式库搜索

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基于JADE与特征提取的正交/非正交空时分组码盲识别

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系统工程与电子技术 2020年第4期42卷 933-939页

作者：张天骐范聪聪喻盛琪赵健根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庆市重点实验室重庆400065

针对非协作多输入多输出通信系统中正交空时分组码(orthogonal space-time block codes,OSTBC)与非正交空时分组码(non-orthogonal space-time block code,NOSTBC)的盲识别问题,提出结合特征值矩阵联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenvalue matrix,JADE)与特征提取的盲识别方法。首先将接收信号转换为盲源分离问题中的线性瞬时混合模型,然后利用JADE算法估计出该模型的虚拟信道矩阵,根据该信道矩阵的相关矩阵为数量矩阵的特点,从相关矩阵中提取特征参数,利用此特征参数识别OSTBC与NOSTBC。仿真结果表明,在较低信噪比以及不同的调制模式下,所提方法均可有效识别出OSTBC与NOSTBC。

关键词：正交空时分组码非正交空时分组码特征值矩阵联合近似对角化特征提取盲识别

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基于GhostNet残差结构的轻量化饮料识别网络

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计算机工程 2022年第3期48卷 310-314页

作者：曹远杰高瑜翔成都信息工程大学通信工程学院成都610225 气象信息与信号处理四川省高校重点实验室成都610225

YOLOv4-Tiny目标检测网络算法存在参数多和计算量大等问题,无法部署在资源有限的平台上。提出一种基于GhostNet残差结构的主干轻量级目标检测网络算法YOLO-GhostNet。该算法采用GhostNet结构将普通卷积分成两步,即使用较少的卷积核生成... 详细信息

YOLOv4-Tiny目标检测网络算法存在参数多和计算量大等问题,无法部署在资源有限的平台上。提出一种基于GhostNet残差结构的主干轻量级目标检测网络算法YOLO-GhostNet。该算法采用GhostNet结构将普通卷积分成两步,即使用较少的卷积核生成一部分特征图,对生成的特征图通过简单计算获得另一部分特征图,并将两组特征图进行拼接,以减少计算所需资源与参数量。通过GhostNet构建残差结构的YOLO-GhostNet算法在经过批量归一化层优化后模型尺寸只有2.18 MB,较YOLOv4-Tiny算法模型尺寸减小90%。YOLO-GhostNet算法在GPU加速环境下平均处理图片速度比YOLOv4-Tiny算法提高24%,CPU处理速度比YOLOv4-Tiny加快56%。实验结果表明,该算法在饮料测试集中的平均精确度均值达到79.43%,相比YOLOv4-Tiny算法,其在精度无损失情况下能够大幅降低网络计算量和参数量,同时加快推理速度,更适合部署于资源算力不足的嵌入式设备。

关键词：深度学习卷积神经网络 YOLOv4-Tiny算法残差结构轻量化目标检测

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基于结构组全变分模型的图像压缩感知重建

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电子与信息学报 2020年第11期42卷 2773-2780页

作者：赵辉杨晓军张静孙超张天骐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庆市重点实验室重庆400065

针对基于传统全变分(TV)模型的图像压缩感知(CS)重建算法不能有效地恢复图像的细节和纹理,从而导致图像过平滑的问题,该文提出一种基于结构组全变分(SGTV)模型的图像压缩感知重建算法。该算法利用图像的非局部自相似性和结构稀疏特性,... 详细信息

针对基于传统全变分(TV)模型的图像压缩感知(CS)重建算法不能有效地恢复图像的细节和纹理,从而导致图像过平滑的问题,该文提出一种基于结构组全变分(SGTV)模型的图像压缩感知重建算法。该算法利用图像的非局部自相似性和结构稀疏特性,将图像的重建问题转化为由非局部自相似图像块构建的结构组全变分最小化问题。算法以结构组全变分模型为正则化约束项构建优化模型,利用分裂Bregman迭代将算法分离成多个子问题,并对每个子问题高效地求解。所提算法很好地利用了图像自身的信息和结构稀疏特性,保护了图像细节和纹理。实验结果表明,该文所提出的算法优于现有基于全变分模型的压缩感知重建算法,在PSNR和视觉效果方面取得了显著提升。

关键词：图像重建压缩感知非局部自相似全变分

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