检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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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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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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跨尺度特征融合的遥感微小目标检测算法

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系统工程与电子技术 2024年

作者：邵凯李浩刚梁燕宁婧陈戊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆邮电大学移动通信教育部工程研究中心

针对遥感图像微小目标检测中存在的浅层细化特征、深层语义表征和多尺度信息提取等三个问题，本文提出了一种综合运用多项技术的跨尺度YOLOv7网络 (Cross-scale YOLOv7，CSYOLOv7)。首先，设计了跨阶段特征提取模块(Cross-stage feature... 详细信息

针对遥感图像微小目标检测中存在的浅层细化特征、深层语义表征和多尺度信息提取等三个问题，本文提出了一种综合运用多项技术的跨尺度YOLOv7网络 (Cross-scale YOLOv7，CSYOLOv7)。首先，设计了跨阶段特征提取模块(Cross-stage feature extraction module， CFEM)和感受野特征增强模块(Receptive field feature enhancement module， RFFEM)。CFEM提高模型细化特征提取能力并抑制浅层下采样过程中特征的丢失，RFFEM加大网络对深层语义特征的提取力度，增强模型对目标上下文信息获取能力。其次，设计了跨梯度空间金字塔池化模块(Cross-gradient space pyramid pool module， CSPPM)有效融合微小目标多尺度的全局和局部特征。最后，用形状损失函数(Shape-intersection over union， Shape-IoU)替换损失函数CIoU，提高模型在边界框定位任务中的精确度。实验结果表明，CSYOLOv7网络在DIOR数据集和NWPU VHR-10数据集上分别取得了74%和89.6%的检测精度，其有效提升了遥感图像微小目标的检测效果。

关键词：遥感图像微小目标特征提取上下文信息

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压缩感知重构算法的两步深度展开策略研究

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智能系统学报 2023年第5期18卷 1117-1126页

作者：邵凯闫力力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

针对压缩感知中重构算法的深度展开问题,提出了一种两步深度展开策略(two-step deep unfolding,TwDU)。已有深度展开重构算法通常依赖前一步估计值估计当前值,TwDU对已有深度展开重构算法增加估计深度,依赖于前两步估计值估计当前展开值... 详细信息

针对压缩感知中重构算法的深度展开问题,提出了一种两步深度展开策略(two-step deep unfolding,TwDU)。已有深度展开重构算法通常依赖前一步估计值估计当前值,TwDU对已有深度展开重构算法增加估计深度,依赖于前两步估计值估计当前展开值。TwDU对已有深度展开算法前两步估计值增加了两个训练权重。训练权重优化利用了信号估计值之间的相关特性,可以随着数据的特性自我学习和调整,所提TwDU策略应用于可学习迭代软阈值算法(learned iterative soft thresholding algorithm,LISTA)、可训练迭代软阈值算法(trainable iterative soft thresholding algorithm,TISTA)、可学习近似消息传递算法(learned approximate message passing,LAMP)等已有深度展开算法。通过在一维和二维稀疏信号的仿真验证,TwDU策略在重构精度和收敛速度上都更具有明显优势。

关键词：压缩感知稀疏信号信号重构深度学习深度展开模型驱动迭代软阈值近似消息传递算法图像处理

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