检索结果-内蒙古大学图书馆

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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多区域融合轻量级人脸表情识别网络

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激光与光电子学进展 2023年第6期60卷 71-79页

作者：唐宏向俊玲陈海涛吕榕城夏泽昊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 重庆邮电大学国际学院重庆400065

由于人脸表情特有的微妙性和复杂性,对全局面部进行研究时无法突出表情特性.为了增强表情识别在自然环境下的鲁棒性并且优化模型参数,提出一种基于多区域融合的轻量级人脸表情识别方法,融合局部细节特征和全局整体特征,实现粗细粒度结合... 详细信息

由于人脸表情特有的微妙性和复杂性,对全局面部进行研究时无法突出表情特性.为了增强表情识别在自然环境下的鲁棒性并且优化模型参数,提出一种基于多区域融合的轻量级人脸表情识别方法,融合局部细节特征和全局整体特征,实现粗细粒度结合,增强模型对表情细微变化的判别能力.首先,通过一个分支从人脸子区域提取局部特征,以眼部和嘴部作为细节区域输入,描述面部细节.其次,通过另一个分支从人脸全局自适应地获取面部整体特征,以关键点生成掩模,辅助调节面部注意力图.注意力图作用于全局特征,突出未遮挡部位权重,描述整体高级语义信息.并且,采用剪枝算法对整体模型进行轻量级优化,使用更少的运行内存和计算操作,得到更紧凑的网络.最后,在公开数据集RAF-DB和AffectNet上,所提方法对表情的识别精度分别达85.39%和58.81%.实验结果表明:所提方法的识别精度高于其他先进方法,并显著减少了参数量,有效性和先进性得到证明.

关键词：图像处理人脸表情识别注意力图轻量级网络剪枝算法多区域融合

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下行NOMA-HetNet中联合干扰对齐与功率分配的干扰管理方案

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中国科学：信息科学 2023年第2期53卷 365-386页

作者：景小荣陈怡西高维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技术重庆市重点实验室重庆400065

在基于马特恩簇过程的下行非正交多址接入型异构网(non-orthogonal multiple access heterogeneous network,NOMA-HetNet)中,针对典型宏小区中不同干扰类型,提出一种联合干扰对齐(interference alignment,IA)与功率分配(power allocation,PA)的干扰管理方案.在该方案中,在分析IA可行性的基础上,通过设计基于干扰信道对齐的两阶段式IA算法、微基站(small base station,SBS)预编码矢量和宏用户(macro user,MUE)检测矢量,来分别消除宏基站(macro base station,MBS)对微用户(small user,SUE)的层间干扰、SBS对SUE的簇间干扰和SBS对MUE的层间干扰.同时,为抑制簇内干扰,以最大化系统和速率为目标,构建一基于PA的非凸优化问题,并通过对非线性最小速率约束条件线性化处理,将原问题转化为凸优化问题,进而利用卡罗需–库恩–塔克(Karush-Kuhn-Tucker)最优性条件,从理论上推导出该问题的最优闭式解.仿真结果验证了所提干扰管理方案的有效性.

关键词：非正交多址接入型异构网干扰管理干扰对齐功率分配凸优化

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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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联合功率域与码域NOMA-OTFS系统研究

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第2期45卷 13-19页

作者：周围陈黎向曾黎飞雨余明明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

正交时频空（OTFS）调制是一种新的6G候选波形，可在高移动性场景中提供可靠通信。为了更好地满足未来6G的需求，需要在高移动性场景中兼顾高频谱效率。然而现有功率域NOMA-OTFS(PD-NOMA-OTFS)和码域NOMA-OTFS(SCMA-OTFS)系统存在和速... 详细信息

正交时频空（OTFS）调制是一种新的6G候选波形，可在高移动性场景中提供可靠通信。为了更好地满足未来6G的需求，需要在高移动性场景中兼顾高频谱效率。然而现有功率域NOMA-OTFS(PD-NOMA-OTFS)和码域NOMA-OTFS(SCMA-OTFS)系统存在和速率低、过载率（用户数/资源数）低和可支持用户数量少的问题。针对此问题，提出了联合功率域与码域NOMA-OTFS(PD-SCMA-OTFS)系统。该系统在发射端，根据信道增益高低将用户分为强、弱用户组，组内用户使用传统SCMA方式叠加，组间用户使用功率域NOMA思想叠加。在接收端，使用消息传递算法（MPA）和串行干扰消除（SIC）进行联合检测。通过对不同系统进行对比，结果表明，所提系统拥有更高的和速率，并且过载率是传统SCMA-OTFS和PD-NOMA-OTFS系统的1.5～2倍，可支持用户数量是传统系统的1.2～6倍。

关键词：正交时频空功率域非正交多址接入稀疏码多址接入和速率过载率

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IRS辅助OFDMA系统中的宽带相移模型和系统优化

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年

作者：余宁雷维嘉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

针对IRS反射相移与信号频率的相关性，首先提出一种较为简单但能较为准确地描述不同子载波相移量与中心频率相移量关系的数学模型。在此基础上，提出最大化系统和速率的IRS中心频率相移矩阵、OFDMA子载波与功率分配的联合优化问题。首... 详细信息

针对IRS反射相移与信号频率的相关性，首先提出一种较为简单但能较为准确地描述不同子载波相移量与中心频率相移量关系的数学模型。在此基础上，提出最大化系统和速率的IRS中心频率相移矩阵、OFDMA子载波与功率分配的联合优化问题。首先将该优化问题分解为IRS相移优化和子载波与功率分配优化两个子问题，然后采用交替迭代优化的方式获得原问题的解。其中，IRS相移优化子问题利用逐次凸逼近方法转换为凸问题后再求解，而子载波与功率分配优化子问题则采用贪婪算法和注水算法求解。仿真结果表明，采用IRS并对相移矩阵进行优化的方案的和速率显著高于无IRS的方案和有IRS但相移随机取值的方案；相较于假设所有子载波相移相同的方案，所提方案在实际IRS相移条件下可以获得更高的和速率。

关键词：智能反射面正交频分多址接入宽带相移模型

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基于自适应梯度匹配追踪算法的超大规模多输入多输出混合场信道估计

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计算机应用 2025年

作者：刘占军宋云鹏王盛宝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(重庆邮电大学)

针对第六代（6G）无线网络中超大规模多输入多输出（XL-MIMO）系统在混合场信道估计中面临的高复杂度，低精度问题，提出了一种自适应梯度匹配追踪算法（AGMP）。首先，该算法利用角域变换矩阵对远场分量进行估计，然后通过极域变换矩... 详细信息

针对第六代（6G）无线网络中超大规模多输入多输出（XL-MIMO）系统在混合场信道估计中面临的高复杂度，低精度问题，提出了一种自适应梯度匹配追踪算法（AGMP）。首先，该算法利用角域变换矩阵对远场分量进行估计，然后通过极域变换矩阵估计近场分量，并将信道估计问题转化为稀疏重构问题；其次，在估计分量过程中，采用最小均方（LMS）算法，并结合自适应梯度搜索策略，通过动态调整步长参数优化路径分量估计，并迭代逼近最小均方误差（MMSE）目标，从而优化信道估计过程。最后，通过角域和极域变换矩阵重建整个混合场信道，从而完成混合场信道的精确估计。仿真实验结果表明，在低信噪比（SNR）环境下，与正交匹配追踪（OMP）算法相比，该算法的可达速率提升了约20.46%。此外，随着终端（UE）天线数量的增加，在多天线环境下，该算法的归一化均方误差（NMSE）较OMP算法降低了约1.2dB。可见，所提出的混合场信道估计算法在低信噪比以及用户多天线环境下能够获得更好的估计性能。

关键词：超大规模多输入多输出信道估计混合场自适应搜索梯度下降

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基于Swin Transformer的宽带无线图传语义联合编解码方法

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电子与信息学报 2025年

作者：申滨李旋赖雪冰杨舒涵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

现有的图像语义通信研究大多集中在高斯信道和瑞利衰落信道等理想化场景中。在实际的无线通信环境中，信道特性往往表现为复杂的多径衰落效应，需要复杂的收发端链路信号处理机制。针对这一现状，该文结合正交频分复用(OFDM)技术，提出... 详细信息

现有的图像语义通信研究大多集中在高斯信道和瑞利衰落信道等理想化场景中。在实际的无线通信环境中，信道特性往往表现为复杂的多径衰落效应，需要复杂的收发端链路信号处理机制。针对这一现状，该文结合正交频分复用(OFDM)技术，提出一种基于Swin Transformer的宽带无线图像传输语义通信(WWIT-SC)系统，旨在解决多径衰落信道下的图像传输问题。WWIT-SC采用Swin Transformer作为语义编解码器的骨干网络，通过在语义编解码器处引入基于信道状态信息(CSI)和坐标注意力(CA)机制，使模型能够将关键的语义特征精确地映射到子载波上，并可以适应时变的信道条件。此外，在接收端设计了信道估计子网(CES)以补偿信道估计误差，从而提升CSI的精确度。实验结果表明，相较于现有最优的基于注意力机制的联合信源信道语义编码方法，WWIT-SC取得了最高9.8%的PSNR增益。

关键词：语义通信 Swin Transformer 正交频分复用图像传输

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基于成本函数优化的多波束卫星通信系统波束调度及资源分配算法

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电子学报 2025年

作者：张思雅柴蓉梁承超陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆市移动通信技术重点实验室

多波束卫星通信系统由于其可实现高吞吐量及高效资源利用而受到广泛关注.本文研究多波束卫星通信系统的波束调度及资源分配问题，综合考虑用户地理位置及业务特性，提出基于Optics的用户初始分组算法.为提升波束覆盖性能，设计基于最小... 详细信息

多波束卫星通信系统由于其可实现高吞吐量及高效资源利用而受到广泛关注.本文研究多波束卫星通信系统的波束调度及资源分配问题，综合考虑用户地理位置及业务特性，提出基于Optics的用户初始分组算法.为提升波束覆盖性能，设计基于最小圆的卫星波位点及覆盖半径优化方案.基于所确定的用户分组策略，定义系统成本函数，并将联合波束调度、子信道选择及功率分配问题建模为系统成本函数最小化问题.为求解所建模优化问题，首先引入聚合节点描述各用户组特性，并提出基于参数化深度Q网络的联合波束调度及功率分配算法；进而，基于所确定的用户组波束调度及功率分配策略，提出基于双深度Q学习算法及基于近端策略优化算法的联合子信道及功率分配策略.仿真结果验证了所提算法的有效性.

关键词：多波束卫星用户分组波束调度子信道及功率分配 PDQN算法

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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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