检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1820-1829页

作者：杨宗方张天骐马焜然邹涵重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

为了解决当前识别算法只能识别一种或者两种码字类型以及人工提取特征复杂的问题,提出了两种基于深层神经网络模型的信道编码类型识别器,即卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)识别器和递归CNN(recursive CNN,RCNN)识别器,... 详细信息

为了解决当前识别算法只能识别一种或者两种码字类型以及人工提取特征复杂的问题,提出了两种基于深层神经网络模型的信道编码类型识别器,即卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)识别器和递归CNN(recursive CNN,RCNN)识别器,用于识别接收数据中不同类型的信道码字。将待识别的软解调序列作为自然语言处理中文本分类问题的句子向量进行处理,输入到预先训练好的深层神经网络识别器中进行识别,并分析了字长度对识别准确率的影响,得出了最合适的字长度。实验结果表明,两种识别器都能够有效识别接收数据中多种类型的信道编码,且在信噪比为3 dB时CNN识别器的识别准确率能够达到99%以上,而RCNN识别器在1 dB时就能够达到99%以上的识别准确率。

关键词：深层神经网络信道编码识别器盲识别字长度

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基于生成式对抗网络和多模态注意力机制的扩频与常规调制信号识别方法

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1212-1221页

作者：王华华张睿哲黄永洪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 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065

针对低信噪比条件下的扩频与常规调制信号分类精度低的问题,该文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的多模态注意力机制信号调制识别方法。首先生成待识别信号的时频图像(TFIs),并利用GAN实现T... 详细信息

针对低信噪比条件下的扩频与常规调制信号分类精度低的问题,该文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的多模态注意力机制信号调制识别方法。首先生成待识别信号的时频图像(TFIs),并利用GAN实现TFIs降噪处理;然后将信号的同相正交数据(I/Q data)与TFIs作为模型输入,并搭建基于CNN的TFIs识别支路和基于LSTM的I/Q数据识别支路;最后,在模型中添加注意力机制,增强I/Q数据和TFIs中重要特征对分类结果的决定作用。实验结果表明,该文所提方法相较于单模态识别模型以及其它基线模型,整体分类精度有效提升2%~7%,并在低信噪比条件下具备更强的特征表达能力和鲁棒性。

关键词：深度学习自动调制识别生成对抗网络(GAN) 多模态特征时频分布

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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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下行时间反转非正交多址接入系统的设计与优化

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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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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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节点链路同时映射的多类型服务资源编排算法

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通信学报 2024年第4期45卷 54-64页

作者：冯川张旭马天纯郭磊重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院重庆400065

为了解决虚拟网络请求阻塞率较高和底层物理网络资源利用率较低的问题,提出一种基于节点链路同时映射的多类型服务资源编排的算法。在映射首节点时,考虑物理网络节点属性;在映射节点链路元组时,综合考虑物理网络节点属性和链路属性;在... 详细信息

为了解决虚拟网络请求阻塞率较高和底层物理网络资源利用率较低的问题,提出一种基于节点链路同时映射的多类型服务资源编排的算法。在映射首节点时,考虑物理网络节点属性;在映射节点链路元组时,综合考虑物理网络节点属性和链路属性;在映射链路时,考虑网络链路属性,从而在包含多类型服务资源的底层物理网络中找到虚拟网络请求的映射策略。仿真结果显示,所提算法可以降低虚拟网络请求的阻塞率,提高物理网络多种类型资源的利用效率。

关键词：软件定义网络网络功能虚拟化虚拟网络映射多类型资源编排

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基于非正交多址接入的RIS-IM系统

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华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第11期51卷 28-34页

作者：庄陵黄恺重庆邮电大学通信与信息工程学院/移动通信技术重点实验室重庆400065

智能反射面辅助索引调制(RIS-IM)系统作为智能电磁环境下的潜在传输方案,但目前相关研究仅考虑单用户直接发送M阶调制信号场景,若要面向未来无线通信连接海量用户,需结合多址技术对相同资源下更多用户接入场景进行讨论。非正交多址接入(... 详细信息

智能反射面辅助索引调制(RIS-IM)系统作为智能电磁环境下的潜在传输方案,但目前相关研究仅考虑单用户直接发送M阶调制信号场景,若要面向未来无线通信连接海量用户,需结合多址技术对相同资源下更多用户接入场景进行讨论。非正交多址接入(NOMA)技术通过主动引入干扰,对时频资源块进行功率域复用以连接更多用户,实现资源高效利用。文中基于NOMA提出了一种智能反射面辅助索引调制(RIS-IM-NOMA)系统,以实现RIS-IM系统的多用户接入。该系统利用智能反射面提升接收信号质量,并选择最佳发送天线、传递索引信息,通过NOMA将相同时频资源分配给更多用户,以提高频谱效率。在接收端采用贪婪检测方法进行信号检测,并对误码率理论上界进行推导及分析,针对NOMA带来用户间干扰造成的误码率性能下降提出了改进方案。对系统频谱效率进行理论分析,针对用户间频谱效率公平性问题,提出了一种功率分配方式。仿真结果表明:增加反射元件个数可有效降低系统误码率,所提功率分配方式可有效保证系统公平性,从而验证所提方案的有效性。

关键词：调制频分多址非正交多址接入移动通信系统

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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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