检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2023年第3期51卷 601-612页

作者：雷维嘉张钥雷宏江谢显中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 重庆邮电大学研究生院重庆400065

针对时间反转多址接入系统在用户相关性较大时,用户间干扰严重,导致系统和速率下降问题,提出一种将时间反转多址接入技术与功率域非正交多址接入技术相结合的下行多址系统方案.将相关性较高的用户分为一组,组内用户符号采用非正交叠加... 详细信息

针对时间反转多址接入系统在用户相关性较大时,用户间干扰严重,导致系统和速率下降问题,提出一种将时间反转多址接入技术与功率域非正交多址接入技术相结合的下行多址系统方案.将相关性较高的用户分为一组,组内用户符号采用非正交叠加传输的方式,不同用户组的符号采用时间反转滤波器进行预处理,实现多用户符号的同时同频传输.给出了一种用户分组算法,进一步在用户最小速率和基站的总发送功率约束下,采用迭代信干噪比注水算法优化用户的发送功率以最大化系统和速率.仿真结果表明,本文方案在配备单根发送天线、预滤波器采用迫零准则设计时高发送功率下的系统和速率比常规的时间反转多址接入方案约高30%;天线数目越多,性能优势越明显.

关键词：时间反转非正交多址功率分配用户分组多用户

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基于改进YOLOX的无人机航拍图像小目标检测算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第1期44卷 90-100页

作者：潘翔陈前斌黄昂罗佳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技术重点实验室重庆400065

在无人机上运用目标检测技术具有广泛的应用前景,但和自然拍摄的图像不同,无人机航拍的图像更加复杂,且大多数为小目标。而现有的检测算法缺乏对小目标的特征提取能力,从而导致严重的误检和漏检问题。针对上述问题,提出一种基于YOLOX框... 详细信息

在无人机上运用目标检测技术具有广泛的应用前景,但和自然拍摄的图像不同,无人机航拍的图像更加复杂,且大多数为小目标。而现有的检测算法缺乏对小目标的特征提取能力,从而导致严重的误检和漏检问题。针对上述问题,提出一种基于YOLOX框架的高效的无人机小目标检测算法。首先,在特征融合网络中增加一层检测微小目标的特征融合结构,通过利用浅层特征图中丰富的位置信息和轮廓信息来加强网络对小目标的识别能力;同时,为了防止额外参数的增加,将减少头网络中的一层卷积层并缩减其通道数。其次,提出一种通道-空间注意力机制模块(Channel Spatial Attention Module,CSAM),利用最优的权重分配使网络聚焦于特征图中小目标密集的区域。最后,提出一种带位置引导的标签分配策略(LB-SimOTA),根据每个预测框和真实框的交并比(IOU)的大小,分别配以不同的权重,以改善网络中整体预测框的质量。在小目标居多的数据集VisDrone2019上的实验结果表明,文中提出的算法和YOLOX-S相比,针对车和人的检测精度提升了8.63%,检测速度FPS也可达到86,因此更适合在无人机对地面小目标检测的场景下部署。

关键词：无人机小目标检测多尺度检测注意力机制标签分配策略

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融合RNN与稀疏自注意力的文本摘要方法

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计算机工程 2025年第1期51卷 312-320页

作者：刘钟唐宏王宁喆朱传润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

随着深度学习的高速发展,基于序列到序列(Seq2Seq)架构的文本摘要方法成为研究焦点,但现有大多数文本摘要模型受限于长期依赖,忽略了注意力机制复杂度以及词序信息对文本摘要生成的影响,生成的摘要丢失关键信息,偏离原文内容与意图,影... 详细信息

随着深度学习的高速发展,基于序列到序列(Seq2Seq)架构的文本摘要方法成为研究焦点,但现有大多数文本摘要模型受限于长期依赖,忽略了注意力机制复杂度以及词序信息对文本摘要生成的影响,生成的摘要丢失关键信息,偏离原文内容与意图,影响用户体验。为了解决上述问题,提出一种基于Transformer改进的融合递归神经网络(RNN)与稀疏自注意力的文本摘要方法。首先采用窗口RNN模块,将输入文本按窗口划分,每个RNN对窗口内词序信息进行压缩,并通过窗口级别的表示整合为整个文本的表示,进而增强模型捕获局部依赖的能力;其次采用基于递归循环机制的缓存模块,循环缓存上一文本片段的信息到当前片段,允许模型更好地捕获长期依赖和全局信息;最后采用稀疏自注意力模块,通过块稀疏矩阵对注意力矩阵按块划分,关注并筛选出重要令牌对,而不是在所有令牌对上平均分配注意力,从而降低注意力的时间复杂度,提高长文本摘要任务的效率。实验结果表明,该方法在数据集text8、enwik8上的BPC分数相比于LoBART模型降低了0.02,在数据集wikitext-103以及ptb上的PPL分数相比于LoBART模型分别降低了1.0以上,验证了该方法的可行性与有效性。

关键词：序列到序列架构文本摘要 Transformer模型递归神经网络递归循环机制稀疏自注意力机制

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可重构智能表面中的低复杂度毫米波信道追踪算法

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电子与信息学报 2023年第8期45卷 2911-2918页

作者：蒲旭敏刘雁翔孙致南李静洁陈前斌金石重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 东南大学移动通信国家重点实验室南京211189

针对可重构智能表面(RIS)中的毫米波通信系统,用户至RIS端信道角度参数的缓慢变化,该文提出一种基于牛顿算法的低复杂度信道追踪方案。该方案将RIS部分元件连接射频(RF)链,首先使用2维快速傅里叶变换(2D-FFT)算法初始化估计角度,并且使... 详细信息

针对可重构智能表面(RIS)中的毫米波通信系统,用户至RIS端信道角度参数的缓慢变化,该文提出一种基于牛顿算法的低复杂度信道追踪方案。该方案将RIS部分元件连接射频(RF)链,首先使用2维快速傅里叶变换(2D-FFT)算法初始化估计角度,并且使用最大似然算法估计路径增益。在后续时隙中,使用牛顿算法追踪每个时隙的角度参数。由于环境突然变化和终端缓慢变化会导致信道矩阵发生突变,若检测到信道突变,则再次初始化参数,否则使用牛顿算法继续追踪角度参数。仿真结果表明,该方案在具有优良性能的前提下复杂度可以达到最低,极大节约算力资源,在计算复杂度和性能之间可以取得很好的平衡。

关键词：可重构智能表面信道追踪牛顿算法低复杂度

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基于模型剪枝动态调整压缩率的CSI反馈方法

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系统工程与电子技术 2023年第8期45卷 2615-2622页

作者：邵凯杜自群王光宇重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 教育部移动通信工程研究中心重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

针对现有基于深度学习(deep learning,DL)的信道状态信息(channel state information,CSI)反馈方案只能以固定压缩率(compression rate,CR)进行压缩反馈的问题,提出了一种基于模型结构化剪枝动态调整CR的CSI反馈方案。首先设计了残差信... 详细信息

针对现有基于深度学习(deep learning,DL)的信道状态信息(channel state information,CSI)反馈方案只能以固定压缩率(compression rate,CR)进行压缩反馈的问题,提出了一种基于模型结构化剪枝动态调整CR的CSI反馈方案。首先设计了残差信道特性注意(residual channel characteristic attention,RCCA)机制,并搭建了CSI反馈网络RCCA-Net,充分利用复信道矩阵实部虚部间的幅度相位依赖关系,进一步提高CSI反馈-重建质量。其次设计了RCCA-Prune方案,并以2范数评估各神经元对最终结果的贡献度,通过模型结构化剪枝技术删除贡献度较小的神经元以实现CR的动态调整。仿真结果表明,所提的动态调整CR方案在不同CR下均有较佳的反馈性能,且在不同的测试环境中具有良好的泛化性。

关键词：信道状态信息深度学习模型剪枝通道注意力

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基于卷积特征提取及深度降噪网络的大规模MIMO系统信号检测

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信号处理 2024年第6期40卷 1030-1040页

作者：申滨涂媛媛阳建金龙康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

传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信号检测算法受到天线数量和收发天线比例的限制,一般仅适用于少量天线、收发天线比例较低的情况。本文提出一种基于深度学习(Deep Learning,DL)的稀疏连接卷积降噪网络模型,用... 详细信息

传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信号检测算法受到天线数量和收发天线比例的限制,一般仅适用于少量天线、收发天线比例较低的情况。本文提出一种基于深度学习(Deep Learning,DL)的稀疏连接卷积降噪网络模型,用于大规模MIMO系统上行链路信号检测。首先,通过简化经典的检测网络(Detection Network,DetNet),改进ScNet(Sparsely Connected Neural Network)检测算法,引入卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)对三通道输入数据提取特征以减少训练参数,提出一种SConv(SparselyConnected Convolutional Neural Network)检测算法。与DetNet算法相比,该算法可同时降低计算复杂度和提高检测精度。在此基础上,进一步基于CNN构建信号降噪模块,并嵌入SConv网络,提出一种卷积神经降噪(Sparsely Connected Convolutional Denoising,SConv-D)网络辅助的大规模MIMO检测算法。此算法检测过程分为两级,第一级由SConv算法提供初始估计值,再将初始估计值作为降噪过程的输入,并由此构成算法第二级。实验结果表明,本文提出的SConv-D算法适用于QPSK、4QAM及16QAM等多种信号调制模式,在高阶调制模式下获得的性能增益尤为明显。此外,该算法能够适应各种比例的收发天线及数量规模的系统配置,尤其是在收发天线数量相等的情况下亦能获得更优的性能。本文算法还克服了MMNet在高阶调制情况下的性能平台效应,在16QAM调制、收发天线数量相等的情况下,SConv-D在10^(-2)误比特率上能获得接近2 dB的性能增益。

关键词：大规模MIMO 深度学习稀疏连接卷积神经网络降噪

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基于硬件损伤的认知反向散射通信网络鲁棒安全资源分配算法

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 652-661页

作者：徐勇军姜思巧张海波王正强周继华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 航天新通科技有限公司重庆401332

为了提高反向散射通信网络频谱效率、传输鲁棒性及信息安全性,该文提出一种基于硬件损伤的认知反向散射通信网络鲁棒安全资源分配算法。首先,考虑认知反向散射用户的最小安全速率、传输时间、能量收集和反射系数等约束,基于有界信道不... 详细信息

为了提高反向散射通信网络频谱效率、传输鲁棒性及信息安全性,该文提出一种基于硬件损伤的认知反向散射通信网络鲁棒安全资源分配算法。首先,考虑认知反向散射用户的最小安全速率、传输时间、能量收集和反射系数等约束,基于有界信道不确定性和频谱感知误差模型,建立一个多变量耦合的吞吐量最大化非凸资源分配问题。其次,利用最坏准则、连续凸近似和交替优化方法,将原问题转换为凸优化问题,并提出一种基于迭代的鲁棒资源分配算法。仿真结果表明,与现有算法对比,所提算法具有较好的鲁棒性。

关键词：认知反向散射通信鲁棒资源分配硬件损伤安全通信频谱感知误差

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一种基于联邦学习资源需求预测的虚拟网络功能迁移算法

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电子与信息学报 2022年第10期44卷 3532-3540页

作者：唐伦吴婷周鑫隆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

针对网络切片场景下时变网络流量引起的虚拟网络功能(VNF)迁移问题,该文提出一种基于联邦学习的双向门控循环单元(FedBi-GRU)资源需求预测的VNF迁移算法。该算法首先建立系统能耗和负载均衡的VNF迁移模型,然后提出一种基于分布式联邦学... 详细信息

针对网络切片场景下时变网络流量引起的虚拟网络功能(VNF)迁移问题,该文提出一种基于联邦学习的双向门控循环单元(FedBi-GRU)资源需求预测的VNF迁移算法。该算法首先建立系统能耗和负载均衡的VNF迁移模型,然后提出一种基于分布式联邦学习框架协作训练预测模型,并在此框架的基础上设计基于在线训练的双向门控循环单元(Bi-GRU)算法预测VNF的资源需求。基于资源预测结果,联合系统能耗优化和负载均衡,提出一种分布式近端策略优化(DPPO)的迁移算法提前制定VNF迁移策略。仿真结果表明,两种算法的结合有效地降低了网络系统能耗并保证负载均衡。

关键词：虚拟网络功能预测迁移深度强化学习

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面向无线传感器网络信息年龄的多无人机轨迹优化算法

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1222-1230页

作者：胡昊南韩铭李文鹏张杰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重点实验室重庆400065 英国谢菲尔德大学谢菲尔德S102TN

由于无线传感器网络(WSN)中传感器的传输功率有限,同时可能与基站(BS)传输距离较远,造成无法及时交付数据,数据新鲜度过低,影响时延敏感型业务决策质量。因此,采用无人机(UAV)辅助收集传感器数据,成为提升无线传感器网络数据新鲜度的有... 详细信息

由于无线传感器网络(WSN)中传感器的传输功率有限,同时可能与基站(BS)传输距离较远,造成无法及时交付数据,数据新鲜度过低,影响时延敏感型业务决策质量。因此,采用无人机(UAV)辅助收集传感器数据,成为提升无线传感器网络数据新鲜度的有效手段。该文通过信息年龄(AoI)性能指标评估无线传感器网络数据新鲜度,并基于集中式训练分布式执行框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法研究了无人机轨迹优化算法。通过联合优化所有无人机的飞行轨迹,实现地面节点平均加权信息年龄的最小化。仿真结果验证了所提多无人机路径规划算法在降低无线传感器网络信息年龄方面的有效性。

关键词：无人机辅助通信信息年龄轨迹规划多智能体强化学习

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基于NOMA的室内可见光通信最优功率分配方案

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数据采集与处理 2024年第5期39卷 1297-1308页

作者：周围徐锐李倩倩窦文静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

在基于非正交多址接入技术的多用户下行室内可见光通信(Visible light communication system based on non⁃orthogonal multiple access technology,VLC⁃NOMA)系统中,针对和速率与用户公平性冲突的问题,提出一种基于加权和速率最大化的... 详细信息

在基于非正交多址接入技术的多用户下行室内可见光通信(Visible light communication system based on non⁃orthogonal multiple access technology,VLC⁃NOMA)系统中,针对和速率与用户公平性冲突的问题,提出一种基于加权和速率最大化的迭代功率分配方案。该方案以最大化加权和速率为目标,可通过改变权重因子来调节用户公平性。由于目标问题属于非凸优化问题,通过辅助变量法和凸优化理论将该非凸问题转化为凹问题,再通过拉格朗日对偶法进行求解,并根据问题的解设计了一种迭代功率分配算法。对所提算法的收敛性、系统和速率以及用户公平性进行了仿真。结果表明,所提迭代功率分配算法具有良好的收敛性,相较于VLC⁃OMA系统,VLC⁃NOMA系统能够获得更好的和速率性能。通过调整权重因子,在牺牲较小系统和速率的情况下能够获得比现有功率分配方案更好的系统和速率与用户公平性。

关键词：可见光通信非正交多址接入加权和速率最大化功率分配用户公平性

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