检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2025年第3期41卷 553-568页

作者：陈善学戚俊杰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

标准的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)模型应用于高光谱图像解混时,由于模型的非凸性、光谱和空间先验信息未充分利用的问题,导致解混精度不高。为提高解混性能,提出了一种基于自适应空谱约束的加权残差非负矩阵... 详细信息

标准的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)模型应用于高光谱图像解混时,由于模型的非凸性、光谱和空间先验信息未充分利用的问题,导致解混精度不高。为提高解混性能,提出了一种基于自适应空谱约束的加权残差非负矩阵分解高光谱图像解混算法。该算法首先,对传统的NMF模型进行改进,利用在迭代过程中原始高光谱图像矩阵与重构图像矩阵之间的残差来构建残差权重因子,为损失函数的每一行分配贡献权重,以减轻噪声的影响,提高算法的鲁棒性。其次,为利用高光谱图像丰富的先验信息,算法引入像元空谱相似度来衡量像元间的相似性以捕获像元在空间及光谱上的联系,并由相似度矩阵自适应地确定像元邻域来构造空间权重因子,提升了丰度的分段平滑性。此外,结合丰度矩阵的固有特征,构造光谱权重因子,促进了丰度的稀疏性。最后,由于高光谱图像具有较高的光谱分辨率,相邻波段的反射值变化较小,因此端元光谱具有一定的平滑度,算法通过端元光谱反射值间的差异分配平滑权重,以调整在迭代过程中端元光谱的平滑程度。本文利用梯度下降推导出算法的乘法更新规则,为证明所提算法的有效性,将其与其他几种算法在模拟数据以及Jasper Ridge和Urban两个真实高光谱数据上进行实验,实验结果验证了该算法具有更好的解混性能。

关键词：高光谱图像解混非负矩阵分解加权残差像元空谱相似度平滑权重

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联合物理层与MAC层的multi-TRP上行重叠传输处理机制

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通信学报 2024年第8期45卷 110-124页

作者：景小荣熊杰孙健陈前斌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 重庆两江卫星移动通信有限公司重庆401135

针对非理想回程下现有协议难以有效处理多传输接收节点(multi-TRP)场景中多定时提前(multi-TA)导致的严重上行链路(UL)重叠传输问题,联合改进物理层复用技术和介质访问控制(MAC)令牌桶技术,提出了一种新型的UL重叠传输处理机制。该新型... 详细信息

针对非理想回程下现有协议难以有效处理多传输接收节点(multi-TRP)场景中多定时提前(multi-TA)导致的严重上行链路(UL)重叠传输问题,联合改进物理层复用技术和介质访问控制(MAC)令牌桶技术,提出了一种新型的UL重叠传输处理机制。该新型机制通过改进物理层重叠信道识别流程、复用要求及复用规则,将物理层复用信息与重叠信息反馈至MAC层,并对MAC层令牌桶技术进行优化。通过仿真实验对所提机制与现有协议机制进行对比,结果表明,在逻辑时隙不可重叠和可重叠2种情形下,物理上行控制信道(PUCCH)实际复用数量性能平均提升了57.58%和49.40%,物理上行共享信道(PUSCH)实际可用资源数量性能平均提升了12.09%和26.03%;优先级最高逻辑信道实际占用资源数量性能平均提升了33.33%和45.48%。

关键词：多传输接收节点上行链路重叠传输信道复用令牌桶

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融合对话连贯记忆的角色一致性回复生成方法

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 167-175页

作者：朱传润唐宏王宁喆刘钟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

现有的对话系统研究往往忽略了对话过程中的角色一致性问题,这可能会导致对话前后的角色不匹配现象,从而降低用户的对话体验,同时,对话过程中的前后连贯性问题也备受人们所关注。为了解决以上问题,提出了一种融合对话连贯记忆的角色一... 详细信息

现有的对话系统研究往往忽略了对话过程中的角色一致性问题,这可能会导致对话前后的角色不匹配现象,从而降低用户的对话体验,同时,对话过程中的前后连贯性问题也备受人们所关注。为了解决以上问题,提出了一种融合对话连贯记忆的角色一致性回复生成方法。通过角色扩展模块将原始数据集进行角色扩展,得到角色扩展数据集;通过数据提取模块将相关度较高的角色信息与对话历史进行提取,并从中去除冗余信息,得到训练数据集;在回复生成模块中引入角色一致记忆模块和对话连贯记忆模块,使得对话模型在对话过程中始终保持对角色信息以及对话历史的记忆特性,促使其生成对话连贯的角色一致性回复。在Persona-Chat数据集上的实验结果表明,该方法生成的回复在对话连贯性以及角色一致性方面都得到了一定的提升。

关键词：角色一致性回复生成角色扩展数据提取角色一致记忆对话连贯记忆

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融合情感意图和情感原因的共情回复生成方法

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计算机工程与应用 2024年第19期60卷 148-157页

作者：王宁喆唐宏朱传润刘钟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

共情对话是对话系统研究中的一个重要领域,然而,现有的共情对话研究往往更关注情绪依赖的响应生成,却忽略对话过程中的情感意图信息和情感原因信息,这可能导致生成的共情回复过于通用化或共情性较低,从而降低用户的体验,为了提高共情回... 详细信息

共情对话是对话系统研究中的一个重要领域,然而,现有的共情对话研究往往更关注情绪依赖的响应生成,却忽略对话过程中的情感意图信息和情感原因信息,这可能导致生成的共情回复过于通用化或共情性较低,从而降低用户的体验,为了提高共情回复生成的质量,提出了一种融合情感意图和情感原因的共情回复生成方法。通过意图预测模块提取情感意图信息。通过情感原因检测模块提取情感原因信息。在回复生成模块进行意图嵌入和情绪嵌入,并引入情感原因门控机制和复制机制,动态地选择情感原因信息和情感意图信息,促使模型生成与意图相关并且情感合适的共情回复。在EmpatheticDialogues数据集上的实验表明,该方法生成的回复在多样性和共情性方面得到了一定的提升。

关键词：共情回复情感意图情感原因门控机制复制机制

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融合时序门控图神经网络的兴趣点推荐方法

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计算机工程与应用 2024年第16期60卷 124-132页

作者：唐宏刘斌张静金哲正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

现有的大多数兴趣点(point of interest,POI)推荐系统由于忽略了用户签到序列中的顺序行为模式,以及用户的个性化偏好对于POI推荐的影响,导致POI推荐系统性能较低,推荐结果不可靠,进而影响用户体验。为了解决上述问题,提出一种融合时序... 详细信息

现有的大多数兴趣点(point of interest,POI)推荐系统由于忽略了用户签到序列中的顺序行为模式,以及用户的个性化偏好对于POI推荐的影响,导致POI推荐系统性能较低,推荐结果不可靠,进而影响用户体验。为了解决上述问题,提出一种融合时序门控图神经网络的兴趣点推荐方法。运用时序门控图神经网络(temporal gated graph neural network,TGGNN)学习POI embedding;采用注意力机制捕获用户的长期偏好;通过注意力机制融合用户的最新偏好和实时偏好,进而捕获用户的短期偏好。通过自适应的方式结合用户的长期和短期偏好,计算候选POI的推荐得分,并根据得分为用户进行POI推荐。实验结果表明,与现有方法相比,该方法在召回率和平均倒数排名这两项指标上均有较为明显的提升,因此可以取得很好的推荐效果,具有良好的应用前景。

关键词：兴趣点推荐注意力机制时序门控图神经网络窗口池化实时偏好

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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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可重构智能表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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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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