检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2021年第11期43卷 3156-3165页

作者：王洋崔健廖希曾彦志张杰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

基于轨道角动量(OAM)的光无线复用通信技术在理想传输条件下能够大幅度提升通信系统性能,然而现实中大气湍流、孔径失配等因素会造成OAM模态间串扰导致误码率(BER)上升。为了降低光无线OAM复用系统在复杂环境中的误码率,该文首先建立了... 详细信息

基于轨道角动量(OAM)的光无线复用通信技术在理想传输条件下能够大幅度提升通信系统性能,然而现实中大气湍流、孔径失配等因素会造成OAM模态间串扰导致误码率(BER)上升。为了降低光无线OAM复用系统在复杂环境中的误码率,该文首先建立了大气湍流、孔径失配场景下基于垂直分层空时码准则(VBLAST)的OAM复用通信系统(VBLAST-OAM),之后分析对比基于排序干扰连续消除检测算法(OSIC)、基于马尔科夫随机场置信度传播算法(MRF-BP)、基于OAM串扰特性的排序干扰连续消除算法(OAM-OSIC)应用于上述系统时的性能。结果表明:所提信号检测算法均能有效降低OAM复用系统在复杂环境中的误码率,其中,基于MRF-BP算法的系统性能最好;OAM-OSIC虽然属于次优算法,但在算法的运行开销方面具有较大优势。

关键词：光无线通信大气湍流轨道角动量信号检测孔径失配误码率

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基于空间预处理联合稀疏表示高光谱图像分类

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系统工程与电子技术 2021年第9期43卷 2422-2429页

作者：陈善学王欣欣重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

针对高光谱图像分类时光谱信息和空间信息利用不充分、分类精度低的情况,提出一种结合空间预处理的联合稀疏表示分类方法。一方面能够弥补联合稀疏表示固定窗口模式中空间信息利用不充分的问题,另一方面也避免了像元多次参与联合稀疏模... 详细信息

针对高光谱图像分类时光谱信息和空间信息利用不充分、分类精度低的情况,提出一种结合空间预处理的联合稀疏表示分类方法。一方面能够弥补联合稀疏表示固定窗口模式中空间信息利用不充分的问题,另一方面也避免了像元多次参与联合稀疏模型的构建过程。考虑每个像元对联合稀疏模型的贡献不同,通过赋予邻域像元相应权重以提高稀疏重构精度。最后,充分利用训练样本的已知信息修正分类结果,在Pavia University和AVIRIS Salinas两个数据集上进行实验验证。实验结果表明,所提方法能够有效地提高高光谱图像分类精度。

关键词：高光谱图像分类联合稀疏表示空间预处理权重

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智能多载波波形调制系统:信号的产生与识别

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电子与信息学报 2021年第11期43卷 3096-3104页

作者：邵凯付旭阳王光宇重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065

移动通信应用场景逐渐呈现复杂化和多变化趋势,很难有一种普适性传输波形满足所有通信需求,这对多种波形的配合与协作提出了较高的要求。该文提出一种适用于复杂场景下的智能化多载波波形调制系统,发送端可通过波形激活因子选择产生合... 详细信息

移动通信应用场景逐渐呈现复杂化和多变化趋势,很难有一种普适性传输波形满足所有通信需求,这对多种波形的配合与协作提出了较高的要求。该文提出一种适用于复杂场景下的智能化多载波波形调制系统,发送端可通过波形激活因子选择产生合适的传输波形,接收端将不同波形信号的I/Q分量作为自适应因子,使用主成分分析法处理数据后送入智能波形识别网络(IWR-Net)完成信号的识别。所提系统融合深度学习网络,具有较为统一的硬件架构。仿真结果表明,所提方案在5G多场景下对不同发送波形识别准确率最高可达98.2%,并且在不同测试环境中具有良好的泛化性能。

关键词：智能化多载波波形调制系统多载波波形识别深度学习智能波形识别网络

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一种基于强化学习的车联网边缘计算卸载策略

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2022年第3期34卷 525-534页

作者：张家波吕洁娜甘臣权张祖凡重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065

计算密集型、时延敏感型车载应用的不断涌现导致资源受限的车载终端设备无法在短时间内处理大量的应用任务,而且卸载节点的动态变化特性在复杂多变的车联网场景中会导致任务候选卸载节点存在不确定性。针对上述问题,提出一种基于强化学... 详细信息

计算密集型、时延敏感型车载应用的不断涌现导致资源受限的车载终端设备无法在短时间内处理大量的应用任务,而且卸载节点的动态变化特性在复杂多变的车联网场景中会导致任务候选卸载节点存在不确定性。针对上述问题,提出一种基于强化学习的计算卸载策略来实现任务卸载预判和计算资源分配。结合设备链接时间与通信半径等因素制定卸载节点发现机制,通过考虑时延与成本对车联网移动边缘计算卸载系统的影响建立效用函数,并以最大化效用作为优化目标将车联网中的卸载问题转化为优化问题,基于卸载节点发现机制采用Q-learning方法提出一种智能节点选择卸载算法求解优化问题,实现任务的智能卸载。仿真结果表明,在车联网场景中,提出的计算卸载策略可实现更高的系统效用。

关键词：车联网移动边缘计算计算卸载强化学习

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基于软件无线电的小型化MIMO无线传输系统设计与应用

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电子技术与软件工程 2023年第2期 101-104页

作者：艾散·帕合提新疆工程学院信息工程学院通信教研室新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市830023

本文通过对相关文献进行查阅,首先对相关理论基础内容进行了简要阐述,结合相关科学理论知识,从硬件设计、软件设计两个方面提出了更加具体的小型化MIMO收发系统设计研究策略。希望本文的研究内容能够为无人机技术在实践中的广泛应用提... 详细信息

本文通过对相关文献进行查阅,首先对相关理论基础内容进行了简要阐述,结合相关科学理论知识,从硬件设计、软件设计两个方面提出了更加具体的小型化MIMO收发系统设计研究策略。希望本文的研究内容能够为无人机技术在实践中的广泛应用提供更加完善的理论技术支持。

关键词：软件无线电小型化MIMO 收发系统

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空中传感器网络中负载均衡的地理路由协议

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计算机科学 2022年第2期49卷 342-352页

作者：黄鑫权刘爱军梁小虎王桁陆军工程大学通信工程学院天基信息系统教研室南京210007

针对多跳空中传感器网络(Aerial Sensor Network,ASN)中的负载不均衡问题,提出了强化学习(Reinforcement Learning,RL)理论辅助的队列高效地理路由(Reinforcement-Learning Based Queue-Efficient Geographic Routing,RLQE-GR)协议。RLQE-GR协议首先将ASN路由问题抽象为强化学习(RL)任务,其中每个无人机抽象为一个RL状态,而数据包的每跳成功转发则抽象为一个RL动作。其次,RLQE-GR协议中引入了新的奖赏函数来评估每次动作,该奖赏函数的值不仅与无人机节点地理位置和每跳链路质量相关,而且与无人机节点的可用路由队列长度密切相关。然后,根据所设计的奖赏函数,RLQE-GR协议利用Q函数分布式地更新每个动作的长期累积奖赏值(Q值),并使得每个节点根据本地Q值的大小采用贪婪策略转发数据包。最后,为了使全网的Q值快速收敛且最小化收敛过程中造成的路由性能损失,RLQE-GR采用周期性信标机制对Q值进行迭代更新。当Q值收敛时,RLQE-GR协议能够实现可靠有效的多跳数据传输性能。与现有地理路由协议相比,所提协议在转发数据包的同时考虑了节点之间的相对距离、每跳链路质量和中间节点路由队列利用率。这使得RLQE-GR协议能够在保证路由跳数以及数据包重传次数的限制下,实现ASN的负载均衡。此外,利用强化学习理论,所提协议可以实现近乎最优的路由性能。

关键词：空中传感器网络地理路由协议强化学习奖赏函数信标机制

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基于时间反演的目标信号稀疏检测方案

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信号处理 2021年第11期37卷 2171-2177页

作者：代超蓝李方伟王明月重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

在复杂多径环境中,为了提升雷达系统对目标信号检测能力,同时减少接收端采样部分空间与时间的使用,提出一种联合时间反演与压缩感知的目标信号检测方案。首先通过时间反演的空时聚焦特性,减少多径效应带来的影响,使目标信号能量聚焦,然... 详细信息

在复杂多径环境中,为了提升雷达系统对目标信号检测能力,同时减少接收端采样部分空间与时间的使用,提出一种联合时间反演与压缩感知的目标信号检测方案。首先通过时间反演的空时聚焦特性,减少多径效应带来的影响,使目标信号能量聚焦,然后设计一个新的压缩测量矩阵,该压缩矩阵具有一定的降噪特性,且无需重构信号,通过直接处理压缩测量样本进行检测。理论分析和仿真结果表明,本文提出的方案在抗噪声、降低多径环境影响和减轻信号处理压力上具有优势。

关键词：目标检测稀疏表示压缩感知时间反演

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MIMO雷达中基于时间反演的移动目标检测方案

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信号处理 2021年第4期37卷 588-595页

作者：李方伟代超蓝王明月重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

在多输入多输出(Multiple input multiple output,MIMO)雷达中,针对运动目标所产生的信号变化易受多径效应和杂波环境的影响,导致运动目标检测性能不理想的问题,提出了一种基于时间反演(Time Reversal,TR)的优化方案。首先,利用时间反... 详细信息

在多输入多输出(Multiple input multiple output,MIMO)雷达中,针对运动目标所产生的信号变化易受多径效应和杂波环境的影响,导致运动目标检测性能不理想的问题,提出了一种基于时间反演(Time Reversal,TR)的优化方案。首先,利用时间反演的空时聚焦性,减少多径效应对目标信号的影响,同时使运动目标产生的信号能量聚焦,不易淹没在杂波环境中;其次,通过奈曼皮尔逊准则设计检测算法并计算出检测概率的近似计算公式;最后仿真结果表明:在杂波环境具有相同信噪比情况下,所提方案比传统MIMO的检测方法有较好的性能提升。

关键词：目标检测多输入多输出多径环境时间反演

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基于字典优化的联合稀疏表示高光谱图像分类

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信号处理 2021年第11期37卷 545-555页

作者：陈善学王欣欣重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

针对训练样本量少导致高光谱图像分类精度低的问题,本文提出了一种基于字典优化的联合稀疏表示高光谱图像分类方法。首先,采取基于层次聚类的波段选择方法降低高光谱图像数据维度;其次,结合空间信息将高光谱数据划分为多个子集,利用已... 详细信息

针对训练样本量少导致高光谱图像分类精度低的问题,本文提出了一种基于字典优化的联合稀疏表示高光谱图像分类方法。首先,采取基于层次聚类的波段选择方法降低高光谱图像数据维度;其次,结合空间信息将高光谱数据划分为多个子集,利用已知标签信息的训练样本标记各个子集中可能成为训练样本的像元,组成训练样本备选集,根据光谱相似度准则筛选备选集得到优化字典;最后,将优化字典用于联合稀疏表示对高光谱图像进行分类。通过Indian Pines数据集和Pavia University数据集仿真实验表明,本文提出的分类算法能够有效提高高光谱图像分类精度。

关键词：高光谱图像联合稀疏表示字典波段选择

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时间反演联合TOA测距的室内指纹定位技术

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信号处理 2021年第5期37卷 862-869页

作者：张齐林李方伟王明月重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

在室内指纹定位中,室内环境会影响以接收信号强度指标(Received Signal Strength Indicator,RSSI)或信道状态信息(Channel State Information,CSI)的指纹数据,使得采集指纹数据构建的数据库具有不稳定性和不可靠性的特点,从而影响定位... 详细信息

在室内指纹定位中,室内环境会影响以接收信号强度指标(Received Signal Strength Indicator,RSSI)或信道状态信息(Channel State Information,CSI)的指纹数据,使得采集指纹数据构建的数据库具有不稳定性和不可靠性的特点,从而影响定位准确率和精度。基于此,本文提出了时间反演(Time Reversal,TR)联合到达时间(Time Of Arrival,TOA)测距的指纹定位技术。首先在定位区域建立坐标系,离线阶段采集两个已知参考点至网格点的距离作为指纹构建数据库,以坐标距离作为指纹可以忽略环境对指纹数据的影响,进而提高定位准确率;其次,在线阶段通过TR技术的空时聚焦性联合TOA,测出距离作为新指纹,与距离指纹进行对比匹配,根据相似度得出目标点的位置坐标。最后通过仿真结果得出:本方案实现了6 m的室内定位,并且定位误差在0.44 m以内,对比传统指纹定位,减小了指纹数据复杂度,提高了系统的鲁棒性和定位精度。

关键词：指纹定位距离指纹时间反演到达时间

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