检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2024年第1期45卷 119-128页

作者：邵凯鲁奔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

针对可重构智能表面(RIS)辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题,提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波(KR-HBKF)算法。该算法首先利用信道的稀疏特性,通过Kha... 详细信息

针对可重构智能表面(RIS)辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题,提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波(KR-HBKF)算法。该算法首先利用信道的稀疏特性,通过Khatri-Rao积和克罗内克积变换得到RIS级联信道的稀疏表示,将RIS级联信道估计问题转化为低维度的稀疏信号恢复问题。然后,根据RIS级联信道的状态演化模型,在HBKF算法的预测模型中引入了时间相关性参数,应用改进的HBKF解决时变信道参数跟踪和信号重构问题,完成时变级联信道的估计。KR-HBKF算法综合利用了信道的稀疏性和时间相关性,能以较小的导频开销获得更好的估计精度。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法具有约5 dB的估计性能提升,且在不同的时变信道条件下具有更好的鲁棒性。

关键词：可重构智能表面信道估计贝叶斯压缩感知卡尔曼滤波

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具有系数相关性的可变分数时延滤波器设计方法

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通信学报 2024年第4期45卷 137-145页

作者：庄陵刘莹宋诗苇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

针对可变分数时延滤波器设计中的复杂度问题提出一种设计方法,将时域插值与泰勒级数展开相结合对Farrow结构进行系数配置,推导出相应的滤波器系数相关公式。该方法设计出的滤波器具有系数相关性,可使近一半滤波器系数独立,并得到低复杂... 详细信息

针对可变分数时延滤波器设计中的复杂度问题提出一种设计方法,将时域插值与泰勒级数展开相结合对Farrow结构进行系数配置,推导出相应的滤波器系数相关公式。该方法设计出的滤波器具有系数相关性,可使近一半滤波器系数独立,并得到低复杂度的滤波器实现结构。从复杂度、幅频响应及群时延、误差方面进行理论推导和仿真验证,分析结果表明,所提方法能有效降低可变分数时延滤波器的复杂度和计算成本。

关键词：可变分数时延滤波器时域插值系数相关性复杂度

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基于L_(2)灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法

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电子学报 2024年第2期52卷 518-527页

作者：庄陵张文静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

为解决传统数字滤波器在有限精度实现时因有限字长(Finite Word Length,FWL)效应导致滤波器性能下降的问题,提出一种L_(2)灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法.推导前向差分算子数字滤波器结构传输函数及其等效状态空间实现... 详细信息

为解决传统数字滤波器在有限精度实现时因有限字长(Finite Word Length,FWL)效应导致滤波器性能下降的问题,提出一种L_(2)灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法.推导前向差分算子数字滤波器结构传输函数及其等效状态空间实现,根据可控及可观格莱姆矩阵得到基于相似变换矩阵的L_(2)灵敏度表达式,并进行稀疏化校准,将L_(2)灵敏度最小化问题转换为凸函数求最值问题,求导得到L_(2)灵敏度最小化表达式,代回即得前向差分算子数字滤波器的稀疏化状态空间实现.仿真结果表明,所提方法设计的数字滤波器具有更好的抗FWL效应.

关键词：数字滤波器有限字长效应前向差分算子矩阵稀疏化 L_(2)灵敏度

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基于图拉普拉斯正则化的柯西非负矩阵分解高光谱解混

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激光与光电子学进展 2024年第14期61卷 268-278页

作者：陈善学许少华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重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

基于欧氏距离标准的非负矩阵分解(NMF)在面对含有噪声和异常像元污染的高光谱图像时,容易造成解混的失败。为了抑制噪声或异常像元的影响,采用基于柯西损失函数的NMF模型以提高解混的鲁棒性。由于对异常值的抑制可能会破坏高光谱图像内... 详细信息

基于欧氏距离标准的非负矩阵分解(NMF)在面对含有噪声和异常像元污染的高光谱图像时,容易造成解混的失败。为了抑制噪声或异常像元的影响,采用基于柯西损失函数的NMF模型以提高解混的鲁棒性。由于对异常值的抑制可能会破坏高光谱图像内在的丰度结构,因此为保证原始高光谱内部数据不被破坏,将图拉普拉斯约束引入模型中。同时,为提高丰度矩阵的稀疏性,提高解混性能,引入重加权稀疏约束项,提出基于图拉普拉斯正则化的柯西非负矩阵(CNMF-GLR)分解的算法。考虑到图拉普拉斯约束对邻域选择的需求,使用局部邻域加权的方法,通过矩形窗结构来确定局部邻域。在模拟数据集和真实数据集上使用相同初始化条件与其他经典算法进行比较,结果表明,所提算法具有更好的鲁棒性和解混性能。

关键词：高光谱解混非负矩阵分解柯西损失函数图拉普拉斯重加权稀疏

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基于梯度下降的可变分数时延滤波器优化方法

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通信学报 2025年第4期46卷 121-128页

作者：庄陵郝汉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

针对可变分数时延滤波器低失真传输需求,提出一种基于梯度下降并结合均方根传播的优化方法。首先,通过矩阵形式推导目标函数与梯度表达式,利用历史与当前梯度信息的指数移动平均来调整步长。其次,更新权重时引入上次迭代残差的协方差矩... 详细信息

针对可变分数时延滤波器低失真传输需求,提出一种基于梯度下降并结合均方根传播的优化方法。首先,通过矩阵形式推导目标函数与梯度表达式,利用历史与当前梯度信息的指数移动平均来调整步长。其次,更新权重时引入上次迭代残差的协方差矩阵,以进一步提高滤波器频响特性与理想特性的逼近程度。最后,从复杂度和误差方面与现有方法进行对比。仿真结果表明,与传统加权最小二乘法相比,所提方法在保证局部幅度与群时延精度的同时,归一化均方根误差有效降低34.36%。

关键词：可变分数时延滤波器低失真梯度下降均方根传播归一化均方根误差

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基于Transformer的多尺度遥感语义分割网络

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智能系统学报 2024年第4期19卷 920-929页

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

为了提升遥感图像语义分割效果,本文针对分割目标类间方差小、类内方差大的特点,从全局上下文信息和多尺度语义特征2个关键点提出一种基于Transformer的多尺度遥感语义分割网络(muliti-scale Transformer network,MSTNet)。其由编码器... 详细信息

为了提升遥感图像语义分割效果,本文针对分割目标类间方差小、类内方差大的特点,从全局上下文信息和多尺度语义特征2个关键点提出一种基于Transformer的多尺度遥感语义分割网络(muliti-scale Transformer network,MSTNet)。其由编码器和解码器2个部分组成,编码器包含基于Transformer改进的视觉注意网络(visual attention network,VAN)主干和基于空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)结构改进的多尺度语义特征提取模块(multi-scale semantic feature extraction module, MSFEM)。解码器采用轻量级多层感知器(multi-layer perception,MLP)配合编码器设计,充分分析所提取的包含全局上下文信息和多尺度表示的语义特征。MSTNet在2个高分辨率遥感语义分割数据集ISPRS Potsdam和LoveDA上进行验证,平均交并比(mIoU)分别达到79.50%和54.12%,平均F1-score(m F1)分别达到87.46%和69.34%,实验结果验证了本文所提方法有效提升了遥感图像语义分割的效果。

关键词：遥感图像语义分割卷积神经网络 Transformer 全局上下文信息多尺度感受野编码器解码器

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智能反射面辅助通信系统时变级联信道估计

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通信学报 2024年

作者：邵凯鲁奔王光宇重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信技术重庆市重点实验室移动通信教育部工程研究中心

智能反射面（RIS）辅助通信系统时变级联信道的估计，需解决级联信道稀疏表示，时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题。针对性地提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波（KR-HBKF）算法。该算法首先利用信道的稀疏特性，通... 详细信息

智能反射面（RIS）辅助通信系统时变级联信道的估计，需解决级联信道稀疏表示，时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题。针对性地提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波（KR-HBKF）算法。该算法首先利用信道的稀疏特性，通过Khatri-Rao积和克罗内克积变换得到RIS级联信道的稀疏表示，将RIS级联信道估计问题转化为低维度的稀疏信号恢复问题。然后，根据RIS级联信道的状态演化模型，在HBKF算法的预测模型中引入了时间相关性参数，应用改进的HBKF解决时变信道参数跟踪和信号重构问题，完成时变级联信道的估计。KR-HBKF算法综合利用了信道的稀疏性和时间相关性，能以较小的导频开销获得更好的估计精度。仿真结果表明，与传统压缩感知算法相比，所提算法具有约5dB的估计性能提升，且在不同信道条件下具有鲁棒性。

关键词：智能反射面信道估计贝叶斯压缩感知卡尔曼滤波

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基于空谱约束的加权稀疏柯西非负矩阵分解高光谱解混

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激光与光电子学进展 2023年第10期60卷 385-394页

作者：陈善学胡之源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

传统非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到椒盐噪声的干扰,造成解混的失败。以往的稀疏解混需要在涉及信息比较分散且易受噪声影响的空间域中寻找最优特征子集。为了解决这些问题,提出了基于空谱约束的加权稀疏柯西非负矩阵分... 详细信息

传统非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到椒盐噪声的干扰,造成解混的失败。以往的稀疏解混需要在涉及信息比较分散且易受噪声影响的空间域中寻找最优特征子集。为了解决这些问题,提出了基于空谱约束的加权稀疏柯西非负矩阵分解(SSCNMF)算法,首先采用基于柯西损失函数的NMF模型,其在抑制极端异常值方面,有着良好的鲁棒性。其次,引入自适应稀疏权重因子,提高了丰度矩阵的稀疏性。同时,加入光谱空间约束项,其中光谱因子用于测量不同光谱之间的丰度稀疏度,空间因子利用了丰度空间域的平滑性,提高了数据特征的提取效率。分别对模拟数据集和真实数据集进行了仿真实验,通过与一些经典高光谱解混算法的对比,验证了SSCNMF算法的有效性和优良的抗噪声性能。

关键词：遥感与传感器高光谱解混非负矩阵分解柯西损失函数稀疏空谱约束

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基于编解码网络UNet3+的遥感影像建筑变化检测

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计算机学报 2023年第8期46卷 1720-1733页

作者：梁燕易春霞王光宇重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理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

遥感影像建筑变化检测需解决两个重要问题:一是双时相影像本身存在的时间依赖性问题;其二是由于建筑物密集分布,阴影效应及各对象之间的相似性导致的特征鉴别问题.该文分析现有处理方案,提出了基于UNet3+网络的边缘引导变换检测网络(Edg... 详细信息

遥感影像建筑变化检测需解决两个重要问题:一是双时相影像本身存在的时间依赖性问题;其二是由于建筑物密集分布,阴影效应及各对象之间的相似性导致的特征鉴别问题.该文分析现有处理方案,提出了基于UNet3+网络的边缘引导变换检测网络(Edge-Guided Change Detection Base on UNet3+,EGCD-UNet3+).UNet3+利用全尺度的跳跃连接把来自不同尺度特征图中的深层语义与浅层语义直接结合,从多尺度聚合的特征图中学习层次表示,但是在特征提取时忽略了对象尺度规模,导致感受野与尺度不匹配.因此EGCD-UNet3+首先设计了一种具有自适应感受野的选择性核Block(Selective Kernel Block,SKB)代替UNet3+原始的Block,使影像对在提取深、浅层特征时具有自适应感受野属性.EGCD-UNet3+由编码与解码两部分构成,在编码端利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)捕捉长期依赖关系,建模像素之间的关系上下文,设计差分增强模块(Difference Enhance Module,DEM),分析影像对之间的时间相关性,解决双时相本身存在的时间依赖性问题.在解码端,EGCD-UNet3+提出边缘引导上下文模块(Edge-Guided Context Module,EGCM)进一步改善建筑检测边界的性能,在更细粒度水平上有效提取多尺度空间边缘信息.最后,EGCD-UNet3+利用同时具备像素分割误差和边缘分割误差的复合损失函数,使网络能够充分学习有效的特征进行准确的标签预测.所提模型在LEVIR-CD与WHU-CD数据集上验证,精准率(P)分别达到90.75%、91.75%,召回率(R)可分别增长到96.68%、92.42%,F1-score(F1)分别增加到93.15%、92.08%,总体分割精确度(OA)分别达到99.12%、98.96%,且交并比(IoU)分别增加到83.96%、74.91%.

关键词：变化检测差分增强长短期记忆选择性核边缘引导上下文

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基于多尺度语义编解码网络的遥感图像语义分割

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电子学报 2023年第11期51卷 3199-3214页

作者：梁燕易春霞王光宇胡跃辉重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理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

针对遥感图像语义分割中存在的多层次信息提取和多尺度特征图上下文依赖性两个问题,本文分析现有处理方案,提出了一种综合运用多项技术的多尺度语义编解码网络(Multi-scale Semantic Encoder-Decoder Networks,MSEDNet).MSEDNet由编码... 详细信息

针对遥感图像语义分割中存在的多层次信息提取和多尺度特征图上下文依赖性两个问题,本文分析现有处理方案,提出了一种综合运用多项技术的多尺度语义编解码网络(Multi-scale Semantic Encoder-Decoder Networks,MSEDNet).MSEDNet由编码与解码两部分构成.编码阶段,首先提出残差协同空间注意(Residuals Coordinate Spatial Attention,RCSA)的MobileNetV3增强型模块,提取语义信息;其次,设计多层增强语义上下文模块(Enhance Semantic Context Module,ESCM),提升多尺度结构特征图的表征能力.解码阶段,首先提出多核卷积与Focus并行的强化空间细节信息模块(Strengthen Spatial Detail Information Module,SSDIM),增强浅层特征细节和结构信息;其次,设计了三元迭代多尺度特征融合(Triplet Iterative Multi-Scale Feature Fusion,TIMSFF)策略,强化图像深层全局语义信息与浅层局部细节特征的多尺度融合,提升分割精度.所提模型在ISPRS Vaihingen和Potsdam数据集上验证,总体分割精度(Overall Accuracy,OA)分别达到95.699%、95.534%,平均F1-score(mean F1-score,m F1)分别提高2.661%和2.929%,且平均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)分别增长3.973%和4.012%.所耗参数量Param下降至6.77 M.

关键词：遥感语义分割多尺度语义上下文注意力机制空间细节多尺度特征融合

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