检索结果-内蒙古大学图书馆

电子技术应用 2023年第9期49卷 120-127页

作者：徐鹏雷同熊炼欧阳鑫信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重点实验室重庆400065 电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731

低地球轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星无源定位场景中不同目标辐射源之间相互干扰、时频混叠,不同目标的到达时差(Time Difference Of Arrival,TDOA)参数混杂难以区分,较难实现精准目标定位。基于网格密度聚类算法(Clustering Algorithm... 详细信息

低地球轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星无源定位场景中不同目标辐射源之间相互干扰、时频混叠,不同目标的到达时差(Time Difference Of Arrival,TDOA)参数混杂难以区分,较难实现精准目标定位。基于网格密度聚类算法(Clustering Algorithm based on Grid Density,CAGD)的基本原理,并利用TDOA参数的多复杂特征,构建多目标TDOA参数分选模型,实现TDOA定位参数分选。模型通过定义网格密度波谷,解决了定位目标间数据被聚为一类的问题,同时引入位置相连原则实现最佳类簇合并,最终实现定位参数分选。仿真结果表明,相较于传统网格及密度聚类方法,本方法对LEO卫星无源定位场景下的多目标TDOA参数分选表现更好。

关键词：星载无源定位网格密度聚类多目标到达时差

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移动边缘计算中基于Lyapunov的任务卸载与资源分配算法

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计算机工程 2021年第3期47卷 29-36页

作者：唐伦胡彦娟刘通陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信技术重点实验室重庆400065

移动边缘计算(MEC)通过将计算和存储资源部署在无线网络边缘,使得用户终端可将计算任务卸载到边缘服务器进行处理,从而缓解终端设备资源受限与高性能任务处理需求之间的冲突。但随着任务卸载规模的不断增加,执行任务所产生的功耗急剧上... 详细信息

移动边缘计算(MEC)通过将计算和存储资源部署在无线网络边缘,使得用户终端可将计算任务卸载到边缘服务器进行处理,从而缓解终端设备资源受限与高性能任务处理需求之间的冲突。但随着任务卸载规模的不断增加,执行任务所产生的功耗急剧上升,严重影响了MEC系统的收益。建立任务队列动态调度模型,以队列上溢概率为约束构建最大化系统平均收益的资源优化模型。考虑到资源优化问题为不同时隙下的耦合问题,运用Lyapunov优化理论设计一种基于单时隙的资源分配算法,将优化问题转化为用户本地计算资源分配、功率和带宽资源分配以及MEC服务器计算资源分配3个子问题并分别进行求解。仿真结果表明,该算法在满足用户QoS需求的同时能够有效提高MEC系统的时间平均收益。

关键词：移动边缘计算任务卸载资源分配 Lyapunov理论任务队列

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一种高信道利用率的无人机自组网单阈值接入协议

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计算机工程 2021年第2期47卷 206-211页

作者：任智杨迪胡春朱克兰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

为解决现有无人机自组网MAC层接入协议信道负载统计时间不统一导致负载统计结果存在误差和信道资源利用率降低的问题,提出一种多优先级单阈值接入控制(MSAC)协议。通过设计信道负载统计时间校正机制和基于单阈值的信道接入控制机制,实... 详细信息

为解决现有无人机自组网MAC层接入协议信道负载统计时间不统一导致负载统计结果存在误差和信道资源利用率降低的问题,提出一种多优先级单阈值接入控制(MSAC)协议。通过设计信道负载统计时间校正机制和基于单阈值的信道接入控制机制,实现更精准的信道负载统计和以数据包为单位的负载控制,使系统信道承载能力与实际信道负载相匹配,最大化利用信道资源。仿真结果表明,MSAC协议可在保证较高信道资源利用率的同时,提升信道重载情况下的数据传输成功率和MAC层吞吐量。

关键词：无人机自组网多址接入协议优先级阈值信道资源利用率数据传输成功率

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任意方向自然场景文本识别

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2022年第1期34卷 125-133页

作者：朱莉陈宏景小荣重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 四川师范大学物理与电子工程学院成都610101 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

自然场景文本识别是计算机视觉领域一项极具挑战性的任务,为此提出一种适用于任意方向的自然场景文本识别算法。使用高分辨分割网络作为基础框架提取文本的空间信息,利用卷积长短时记忆网络提取文本的时空序列信息,同时通过设计字符注... 详细信息

自然场景文本识别是计算机视觉领域一项极具挑战性的任务,为此提出一种适用于任意方向的自然场景文本识别算法。使用高分辨分割网络作为基础框架提取文本的空间信息,利用卷积长短时记忆网络提取文本的时空序列信息,同时通过设计字符注意机制使模型专注于字符上,并采用可微分二值化函数进一步加大网络对前景的注意力,削弱对背景区域的关注,网络对每个像素点进行37分类,并使用文本转录模块将分类结果按照从左到右的顺序转换成文本。该算法在包括ICDAR2013,ICDAR2003,SVTP,CUTE,IIIT5k的多个标准数据集上进行测试,测试结果表明,无论是规则文本还是不规则文本都取得了不错的效果,其中,在弯曲文本CUTE上的识别精度高达83.3%,充分证明了提出算法的有效性。

关键词：自然场景文本识别卷积长短时记忆网络(ConvLSTM) 字符注意力机制

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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GCNet的毫米波波束选择算法

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光通信研究 2023年第6期6期(9)卷 72-76页

作者：李雨泽李心安重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学新一代宽带移动通信重点实验室重庆400065

在车辆到基础设施(V2I)通信中,毫米波波束宽度窄、设备移动性高,有效的毫米波波束选择是一项关键而又富有挑战性的任务。针对波束搜索过程开销大的问题,文章提出了一种基于雷达和位置信息的毫米波波束选择算法。所提算法使用Top-k分类... 详细信息

在车辆到基础设施(V2I)通信中,毫米波波束宽度窄、设备移动性高,有效的毫米波波束选择是一项关键而又富有挑战性的任务。针对波束搜索过程开销大的问题,文章提出了一种基于雷达和位置信息的毫米波波束选择算法。所提算法使用Top-k分类度量在激光雷达数据和波束跟踪通道数据集上训练神经网络结构,并且使用全局上下文网络(GCNet)模型预测最佳波束对。仿真结果表明,所提算法性能在分类识别准确率上有明显提升,与此同时,仅需搜索5个波束便能接近穷举搜索的性能,大大减少了波束搜索开销。

关键词：毫米波波束选择机器学习神经网络 GCNet

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网络切片中物理节点的分布式在线异常检测方法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2021年第4期33卷 520-528页

作者：王兆堃陈前斌唐伦王威丽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重点实验室重庆400065

网络切片中的异常检测问题是实现网络切片自动化管理的重要研究内容,针对网络切片中物理节点的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述的分布式在线物理节点异常检测方法。基于支持向量数据描述建立了一种分布式的物理节点异常检测模... 详细信息

网络切片中的异常检测问题是实现网络切片自动化管理的重要研究内容,针对网络切片中物理节点的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述的分布式在线物理节点异常检测方法。基于支持向量数据描述建立了一种分布式的物理节点异常检测模型;通过引入随机近似函数,解决了数据分布式存储场景下的核函数计算问题,从而实现观测数据的切片内处理;基于随机梯度下降法,提出了一种在线的物理节点异常检测算法,保证了模型动态更新并减轻了异常数据导致的模型性能下降。在不同条件下进行了仿真分析,仿真结果表明,该方法可在避免切片间观测数据传输的同时,有效利用网络切片中虚拟网络功能的无标签观测信息检测物理节点异常。

关键词：网络切片异常检测支持向量数据描述分布式

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虚拟网络切片中的在线异常检测算法研究

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电子与信息学报 2020年第6期42卷 1460-1467页

作者：王威丽陈前斌唐伦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重点实验室重庆400065

在虚拟化网络切片场景中,底层物理网络中一个物理节点(PN)或一条物理链路(PL)的异常会造成多个网络切片的性能退化。因网络中每个时刻都会产生新的测量数据,该文设计了两种在线异常检测算法实时监督物理网络的工作状态。首先,该文提出... 详细信息

在虚拟化网络切片场景中,底层物理网络中一个物理节点(PN)或一条物理链路(PL)的异常会造成多个网络切片的性能退化。因网络中每个时刻都会产生新的测量数据,该文设计了两种在线异常检测算法实时监督物理网络的工作状态。首先,该文提出了一种基于在线一类支持向量机(OCSVM)的PN异常检测算法,该算法可根据每个时刻虚拟节点(VNs)的新测量数据进行模型参数的更新而不需要任何标签数据;其次,基于虚拟链路两端点间测量数据的自然相关性,该文提出基于在线典型相关分析(CCA)的PL异常检测算法,该算法只需要少量标签数据就可以准确分析出PL的异常情况。仿真结果验证了该文所提在线异常检测算法的有效性和鲁棒性。

关键词：虚拟网络切片异常检测在线一类支持向量机在线典型相关分析

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基于强化学习的5G网络切片虚拟网络功能迁移算法

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电子与信息学报 2020年第3期42卷 669-677页

作者：唐伦周钰谭颀魏延南陈前斌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重点实验室重庆400065

针对5G网络切片架构下业务请求动态性引起的虚拟网络功能(VNF)迁移优化问题,该文首先建立基于受限马尔可夫决策过程(CMDP)的随机优化模型以实现多类型服务功能链(SFC)的动态部署,该模型以最小化通用服务器平均运行能耗为目标,同时受限... 详细信息

针对5G网络切片架构下业务请求动态性引起的虚拟网络功能(VNF)迁移优化问题,该文首先建立基于受限马尔可夫决策过程(CMDP)的随机优化模型以实现多类型服务功能链(SFC)的动态部署,该模型以最小化通用服务器平均运行能耗为目标,同时受限于各切片平均时延约束以及平均缓存、带宽资源消耗约束。其次,为了克服优化模型中难以准确掌握系统状态转移概率及状态空间过大的问题,该文提出了一种基于强化学习框架的VNF智能迁移学习算法,该算法通过卷积神经网络(CNN)来近似行为值函数,从而在每个离散的时隙内根据当前系统状态为每个网络切片制定合适的VNF迁移策略及CPU资源分配方案。仿真结果表明,所提算法在有效地满足各切片QoS需求的同时,降低了基础设施的平均能耗。

关键词： 5G网络切片虚拟网络功能迁移强化学习资源分配

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基于自适应特征频段的光伏故障电弧检测装置

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电力电子技术 2024年第1期58卷 73-76,80页

作者：王毅刘志强沈红伟李梦娇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点实验室重庆400065 北京智芯微电子科技有限公司北京100192

针对直流故障电弧由于其强烈的随机性而难以检测的问题,提出了一种光伏系统直流电弧检测算法。首先用快速傅里叶变换(FFT)提取信号的频域特征,然后采用幅度熵自适应的方法选取特征频段。但特征频段的频谱分辨率较低,频率泄露严重,因此采... 详细信息

针对直流故障电弧由于其强烈的随机性而难以检测的问题,提出了一种光伏系统直流电弧检测算法。首先用快速傅里叶变换(FFT)提取信号的频域特征,然后采用幅度熵自适应的方法选取特征频段。但特征频段的频谱分辨率较低,频率泄露严重,因此采用CZT来提高特征频段的频谱分辨率,最后利用极限学习机(ELM)神经网络进行故障电弧识别。并且基于该算法,此处设计了一种基于STM32嵌入式平台的光伏系统直流电弧检测装置,该装置不仅能够在实验室场景下实现故障电弧的检测,还能够在具体的光伏现场中实现高精准度的识别,具有重要的现实意义。

关键词：光伏极限学习机电弧检测

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