检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于生成对抗与卷积神经网络的调制识别方法

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系统工程与电子技术 2022年第3期44卷 1036-1043页

作者：邵凯朱苗苗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

自动调制识别在频谱监测和认知无线电中占有重要地位。针对现有调制识别算法在低信噪比条件下识别率低的问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的数... 详细信息

自动调制识别在频谱监测和认知无线电中占有重要地位。针对现有调制识别算法在低信噪比条件下识别率低的问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的数字信号调制识别方法。在利用平滑伪Wigner-Ville分布将调制信号转换为时频图像(time-frequency images, TFIs)后,在经典GAN中嵌入了剩余密集块(residual dense block, RDB)结构,保证了对TFIs的去噪和修复。通过对经典的剩余网络(residual network, ResNet)模型微调,满足了TFIs的识别与分类。仿真结果表明,所提方法在低信噪比情况下有效地降低了噪声对TFIs的干扰,提高了识别性能。

关键词：自动调制识别时频分布卷积神经网络生成对抗网络剩余密集块

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基于空间预处理联合稀疏表示高光谱图像分类

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系统工程与电子技术 2021年第9期43卷 2422-2429页

作者：陈善学王欣欣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

针对高光谱图像分类时光谱信息和空间信息利用不充分、分类精度低的情况,提出一种结合空间预处理的联合稀疏表示分类方法。一方面能够弥补联合稀疏表示固定窗口模式中空间信息利用不充分的问题,另一方面也避免了像元多次参与联合稀疏模... 详细信息

针对高光谱图像分类时光谱信息和空间信息利用不充分、分类精度低的情况,提出一种结合空间预处理的联合稀疏表示分类方法。一方面能够弥补联合稀疏表示固定窗口模式中空间信息利用不充分的问题,另一方面也避免了像元多次参与联合稀疏模型的构建过程。考虑每个像元对联合稀疏模型的贡献不同,通过赋予邻域像元相应权重以提高稀疏重构精度。最后,充分利用训练样本的已知信息修正分类结果,在Pavia University和AVIRIS Salinas两个数据集上进行实验验证。实验结果表明,所提方法能够有效地提高高光谱图像分类精度。

关键词：高光谱图像分类联合稀疏表示空间预处理权重

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放大转发中继系统中基于SCMA的能效资源分配方案

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系统工程与电子技术 2022年第6期44卷 2035-2042页

作者：董博志朱江张海波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

放大转发中继系统中,以提升能效为目标,在保障各用户的最小速率需求下,提出一种子载波顺序配对以及稀疏码分多址(sparse code division multiple access,SCMA)码本功率联合资源分配算法。将能效资源分配建模为一个混合型整数优化问题,... 详细信息

放大转发中继系统中,以提升能效为目标,在保障各用户的最小速率需求下,提出一种子载波顺序配对以及稀疏码分多址(sparse code division multiple access,SCMA)码本功率联合资源分配算法。将能效资源分配建模为一个混合型整数优化问题,并将其拆分为子载波配对和码本及功率分配两个独立的子问题。首先,预设码本和功率分配,基于能效对子载波进行配对。然后,在子载波固定配对的情况下,基于能效码本采用最优信道选择的分配方法,功率问题转化为含有参量的凹函数,构建拉格朗日函数进行迭代求解。最后,码本和功率交替迭代优化直至收敛。仿真表明,所提算法较其他方案可以提升约29%的系统平均能效,同时也保证了每个用户的最小速率需求。

关键词：稀疏码多址接入能量效率放大转发中继资源分配

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一种有限脉冲响应滤波器格型结构优化方法及灵敏度分析

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电子与信息学报 2022年第2期44卷 686-693页

作者：庄陵张文静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

有限脉冲响应(FIR)滤波器是无线通信研究中多载波调制系统的主要组成单元。针对有限字长效应导致FIR滤波器性能下降问题,该文提出一种FIR滤波器格型结构改善因量化导致的滤波器系数误差,即降低系数灵敏度,利用状态空间结构表示相应改进... 详细信息

有限脉冲响应(FIR)滤波器是无线通信研究中多载波调制系统的主要组成单元。针对有限字长效应导致FIR滤波器性能下降问题,该文提出一种FIR滤波器格型结构改善因量化导致的滤波器系数误差,即降低系数灵敏度,利用状态空间结构表示相应改进格型结构系数,并推导分析其系数灵敏度表达式。仿真实例验证理论推导结果,即改进格型结构系数灵敏度与采样周期相关。与传统格型结构相比,在量化字长和采样周期约束下,改进格型结构频响特性曲线更接近理想频响特性曲线,系数灵敏度更小,抗有限字长效应能力更好。

关键词：有限脉冲响应滤波器有限字长格型结构状态空间系数灵敏度

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智能多载波波形调制系统:信号的产生与识别

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电子与信息学报 2021年第11期43卷 3096-3104页

作者：邵凯付旭阳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

移动通信应用场景逐渐呈现复杂化和多变化趋势,很难有一种普适性传输波形满足所有通信需求,这对多种波形的配合与协作提出了较高的要求。该文提出一种适用于复杂场景下的智能化多载波波形调制系统,发送端可通过波形激活因子选择产生合... 详细信息

移动通信应用场景逐渐呈现复杂化和多变化趋势,很难有一种普适性传输波形满足所有通信需求,这对多种波形的配合与协作提出了较高的要求。该文提出一种适用于复杂场景下的智能化多载波波形调制系统,发送端可通过波形激活因子选择产生合适的传输波形,接收端将不同波形信号的I/Q分量作为自适应因子,使用主成分分析法处理数据后送入智能波形识别网络(IWR-Net)完成信号的识别。所提系统融合深度学习网络,具有较为统一的硬件架构。仿真结果表明,所提方案在5G多场景下对不同发送波形识别准确率最高可达98.2%,并且在不同测试环境中具有良好的泛化性能。

关键词：智能化多载波波形调制系统多载波波形识别深度学习智能波形识别网络

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基于矢量近似消息传递的智能反射面辅助毫米波信道估计

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电子与信息学报 2022年第7期44卷 2400-2406页

作者：王丹梁家敏梅志强刘金枝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

毫米波属于一种典型的视距传输方式,其受大气吸收影响严重。针对毫米波的非视距传播受限,该文通过智能反射面(IRS)辅助毫米波通信,提出结合Khatri-Rao积的矢量近似消息传递(KR-VAMP)算法来提高毫米波通信系统的信道估计质量。该算法基于... 详细信息

毫米波属于一种典型的视距传输方式,其受大气吸收影响严重。针对毫米波的非视距传播受限,该文通过智能反射面(IRS)辅助毫米波通信,提出结合Khatri-Rao积的矢量近似消息传递(KR-VAMP)算法来提高毫米波通信系统的信道估计质量。该算法基于Khatri-Rao积将级联信道问题转换为稀疏信号恢复问题,并结合VAMP的矢量和迭代阈值算法的优势,使得整个IRS辅助毫米波系统在减少训练迭代次数的同时,降低了整个系统的信道估计误差。最后通过仿真结果对比,分析了各变量对信道估计的均方误差(MMSE)的影响,以及MMSE随着迭代次数的收敛情况,验证了此算法对比其他近似消息传递(AMP)算法具有更好的性能。

关键词：信道估计智能反射面毫米波矢量近似消息传递

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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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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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