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融入注意力机制的小样本遥感图像场景分类

计算机工程与应用 2024年第4期60卷 173-182页

作者：张多纳赵宏佳鲁远耀崔健张宝昌北方工业大学信息学院北京100144 北京航空航天大学人工智能研究院北京100191

遥感图像场景分类是计算机视觉领域的热点研究方向,对遥感图像场景及其语义理解意义重大。目前,基于深度学习的遥感图像场景分类方法在该领域占据主导地位。然而实际应用场景面临着样本数据较少、模型泛化能力较差的问题,致使基于深度... 详细信息

遥感图像场景分类是计算机视觉领域的热点研究方向,对遥感图像场景及其语义理解意义重大。目前,基于深度学习的遥感图像场景分类方法在该领域占据主导地位。然而实际应用场景面临着样本数据较少、模型泛化能力较差的问题,致使基于深度学习的遥感图像场景分类方法实现难度较大,性能大幅下降。针对上述难点,提出了基于注意力机制的小样本遥感图像场景分类方法,设计了一种双分支判别结构进行相似性度量。该方法基于元学习训练策略对数据集进行任务制划分;为最大限度保留遥感图像中的特征分布,对输入图像进行重叠分块;在特征提取网络中引入轻量级注意力模块,降低过拟合风险并保证判别性特征的获取;在EMD(earth mover’s distance)距离的基础上设计添加双分支相似性度量模块,提升分类器的判别能力。实验结果表明,相较于经典小样本学习方法,所提出的小样本遥感图像场景分类方法能够显著提升分类性能。

关键词：遥感图像场景分类小样本学习元学习注意力机制双分支判别

基于改进AdaBoost.M2算法的自动调制识别方法

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北京航空航天大学学报 2023年第8期49卷 2089-2098页

作者：王沛刘春辉张多纳北京航空航天大学电子信息工程工程学院北京100191 北京航空航天大学无人系统研究院北京100191 北方工业大学信息工程学院北京100144

针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题,基于经典AdaBoost.M2算法,提出改进样本权重的AdaBoost.M2算法,用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改进后的新样本权重确保训... 详细信息

针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题,基于经典AdaBoost.M2算法,提出改进样本权重的AdaBoost.M2算法,用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改进后的新样本权重确保训练样本数据的数量级在加权后不变,并使算法更迅速地关注到难分类样本,提高了弱分类器综合性能,降低了加权投票模型中弱分类器重要性之间的差异。针对部分样本的统计特性易淹没于噪声中造成难分类问题,提出随机特征裁剪方法,使算法避免过度关注异常特征,降低了极难分类样本对AdaBoost.M2算法性能的负面影响,提升了算法的泛化能力,并以低信噪比数据进行实验验证。针对调制类型同族信号难分类的问题,选取同族调制类型的通信信号开展模型训练和测试。实验结果表明:相比于单一卷积长短时记忆全连接深度网络(CLDNN)算法,改进AdaBoost.M2算法对低信噪比PSK族类和QAM族类通信信号的测试集准确率分别提高了8.5%和11.25%,相比于直接集成CLDNN的经典AdaBoost.M2算法,测试集准确率分别提高了8.25%和6.5%。

关键词： AdaBoost.M2算法深度学习调制分类样本权重过拟合

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电磁信号调制方式识别:现状、方法和展望

信息与控制 2023年第1期52卷 59-74页

作者：张多纳赵宏佳鲁远耀张宝昌北方工业大学信息学院北京100144 北京航空航天大学人工智能研究院北京100191

随着电磁环境日益复杂,智能通信技术逐步成为电磁领域研究热点。在此背景下,分析信号本质特征机理、实现复杂环境下电磁信号调制方式识别意义深远。围绕电子信息系统复杂电磁环境效应的基础性、前沿性需求,以电磁特征发展阶段为主线,介... 详细信息

随着电磁环境日益复杂,智能通信技术逐步成为电磁领域研究热点。在此背景下,分析信号本质特征机理、实现复杂环境下电磁信号调制方式识别意义深远。围绕电子信息系统复杂电磁环境效应的基础性、前沿性需求,以电磁特征发展阶段为主线,介绍了电磁信号调制方式识别研究现状,阐述了传统及智能模式下电磁信号调制方式识别方法。最后,展望了这一领域未来的发展趋势。

关键词：调制方式识别电磁特征传统方法及深度学习智能通信

基于改进权重AdaBoost.M2算法的自动调制识别方法

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北京航空航天大学学报 2021年

作者：王沛刘春辉张多纳北京航空航天大学电子信息工程工程学院北京航空航天大学无人系统研究院北方工业大学信息工程学院

针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题，基于经典AdaBoost.M2集成学习算法框架，提出了AdaBoost.M2算法中样本权重的改进方法，用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改...

针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题，基于经典AdaBoost.M2集成学习算法框架，提出了AdaBoost.M2算法中样本权重的改进方法，用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改进后的新样本权重确保训练样本数据的数量级在加权后不变，并使算法更迅速地关注到难分类样本，提高了弱分类器综合性能，降低了加权投票模型中弱分类器重要性之间的差异。此外，针对部分样本的统计特性易淹没于噪声中造成难分类问题，提出随机特征裁剪方法，使算法避免过度关注异常特征，降低了极难分类样本对AdaBoost.M2算法性能的负面影响，提升了算法的泛化能力，并以低信噪比数据进行实验验证。最后，针对调制类型同族的信号难分类的问题，选取同族调制类型的通信信号开展模型训练和测试。实验结果表明，相比于单一CLDNN算法，改进的AdaBoost.M2算法对低信噪比PSK族类和QAM族类通信信号的测试集准确率分别提高了8.5%和11.25%，相比于直接集成CLDNN的经典AdaBoost.M2算法，测试集准确率分别提高了8.25%和6.5%。

关键词：

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基于深度学习的无人机数据链信噪比估计算法

北京航空航天大学学报 2019年第9期45卷 1855-1863页

作者：孙宇航曾国奇刘春辉张多纳北京航空航天大学电子信息工程学院北京100083 北京航空航天大学无人系统研究院北京100083

无人机数据链通信受到各种自然与人为的干扰,信噪比(SNR)是信道状态和通信质量的有效评估指标。为解决传统估计算法信噪比估计精度不足的问题,提出了一种卷积神经网络(CNN)与长短时记忆(LSTM)网络结合的估计模型。利用仿真与实测相结合... 详细信息

无人机数据链通信受到各种自然与人为的干扰,信噪比(SNR)是信道状态和通信质量的有效评估指标。为解决传统估计算法信噪比估计精度不足的问题,提出了一种卷积神经网络(CNN)与长短时记忆(LSTM)网络结合的估计模型。利用仿真与实测相结合的方式,构建了一个包含不同信噪比、调制方式、衰落信道等信息的无人机通信信号数据集;在网络训练阶段,将样本序列进行分割,对分割后的每一部分序列使用CNN-LSTM网络提取深度特征,多次训练并保存模型参数;在测试阶段,利用构建好的测试集完成对算法的验证与测试,得到信噪比估计值。实验表明,相比于传统信噪比估计算法与单一网络结构的深度学习算法,所提算法的均方误差最低,实现了对信噪比的高精度估计。

关键词：无人机信噪比(SNR)估计深度特征卷积神经网络(CNN) 长短时记忆(LSTM)网络

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基于遗传算法的基站选址技术研究

电子技术与软件工程 2022年第23期 25-30页

作者：马一丁张多纳焦展宇邓旋余梓豪北方工业大学信息学院北京市100144

本文创建了一种基于遗传算法的计算模型。该模型以提升区域内网络覆盖率为目标,基于遗传算法的自然选择机理得出满足预期的最优基站选址方案。同时,该算法通过适用于基站选址问题的选择、交叉和变异算子,弥补了传统遗传算法常存在易早... 详细信息

本文创建了一种基于遗传算法的计算模型。该模型以提升区域内网络覆盖率为目标,基于遗传算法的自然选择机理得出满足预期的最优基站选址方案。同时,该算法通过适用于基站选址问题的选择、交叉和变异算子,弥补了传统遗传算法常存在易早熟、局部搜索能力差的缺点。同时,为减少计算时间与难度,本文提出了一种研究区域数据筛选方法。实验结果表明,与模拟退火法等现有方法相比,本文方法实现了预期网络覆盖率、易于工程实现且收敛速度较快。

关键词：遗传算法网络覆盖率基站选址无线通信

基于扰动观测器的五相永磁同步电机开路和短路容错矢量控制

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电工技术学报 2024年第15期39卷 4782-4793页

作者：周华伟陈铖向小龙张多陈前江苏大学电气信息工程学院镇江212013

针对反电动势含有3次谐波的五相永磁同步电机(PMSM)开路和短路故障导致转矩脉动大的问题,该文提出一种基于扰动观测器的矢量控制(DOB-FOC)策略。该策略基于降阶正交变换矩阵在同步旋转坐标系上建立PMSM开路故障情况下的基波模型,将3次... 详细信息

针对反电动势含有3次谐波的五相永磁同步电机(PMSM)开路和短路故障导致转矩脉动大的问题,该文提出一种基于扰动观测器的矢量控制(DOB-FOC)策略。该策略基于降阶正交变换矩阵在同步旋转坐标系上建立PMSM开路故障情况下的基波模型,将3次谐波反电动势、短路电流等作为扰动信号。在此基础上,设计扰动观测器,观测出以上扰动导致的转矩脉动,将其转化为q轴补偿电流前馈到q轴电流指令中,有效地抑制了故障导致的转矩脉动,并且实现了PMSM在开路和短路故障情况下的平稳无扰运行。仿真和实验结果验证了所提容错策略的有效性。

关键词：永磁同步电机(PMSM) 矢量控制(FOC) 开路故障短路故障扰动观测器

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基于知识蒸馏的民间文学文本修复

工程科学与技术 2024年

作者：曹熊能王笳辉岳昆段亮张多云南大学云南省智能系统与计算重点实验室云南大学信息学院云南大学文学院

民间文学是一种描述民众社会生活和思想文化的重要载体，由于自然、历史或人为等因素，记录民间文学的文本存在字词模糊不清、难以辨识甚至完全缺失等情况，为更好地研究、传播和传承民间文学，需要对不完整的民间文学文本作品进行修复... 详细信息

民间文学是一种描述民众社会生活和思想文化的重要载体，由于自然、历史或人为等因素，记录民间文学的文本存在字词模糊不清、难以辨识甚至完全缺失等情况，为更好地研究、传播和传承民间文学，需要对不完整的民间文学文本作品进行修复。为补全不完整民间文学文本句子中的缺失字词信息，确保修复后句子与原不完整句子在内容和结构上保持一致，本文将民间文学文本修复视为一种可控文本生成任务。针对民间文学文本标记数据稀缺、存在特殊词汇和具有结构性特征等特点，考虑现有的可控文本生成方法面临的灾难性遗忘现象和处理民间文学领域数据时存在的泛化性不足等问题，提出了一种基于知识蒸馏的民间文学文本修复方法。首先使用预训练语言模型和学生网络，获取民间文学文本中字符的基础特征向量，构建语义特征矩阵并对其进行知识蒸馏，保证学生网络与教师网络输出特征之间较小的分布差异，增强学生网络对句子整体语义的理解。然后基于语义特征矩阵构建结构特征矩阵并对其进行知识蒸馏，以加强结构知识在学生网络参数更新过程中的约束。针对民间文学作品的3类典型体裁，构建了相应的数据集并对本文方法进行了实验测试，修复结果句子的BLEU指标提升了1%～6%，PPL指标降低了15～300，验证了本文方法的有效性。

关键词：民间文学文本修复知识蒸馏灾难性遗忘结构知识

基于模糊MPC的四轮同步转向喷雾机跟踪控制

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控制工程 2024年

作者：徐彦东刘国海张多江苏大学电气信息工程学院

针对传统的模型预测控制算法大多采用固定权重，对田间环境适应性较差的问题，提出了一种基于模糊MPC的高地隙喷雾机轨迹跟踪控制。首先搭建在ADAMS中搭建高地隙喷雾机的运动学模型，推到出四轮同步转向的运动学方程；其次根据模型预测... 详细信息

针对传统的模型预测控制算法大多采用固定权重，对田间环境适应性较差的问题，提出了一种基于模糊MPC的高地隙喷雾机轨迹跟踪控制。首先搭建在ADAMS中搭建高地隙喷雾机的运动学模型，推到出四轮同步转向的运动学方程；其次根据模型预测控制理论建立线性时变MPC控制器，从而求解出前轮转角；然后分别探究权重系数Q与R对轨迹跟踪精度的影响；最后结合实际田间工况设计了模糊MPC控制器从而自适应的调整权重系数。通过仿真与实验结果表明：与传统的模型预测控制器相比，自适应权重系数MPC跟踪效果更好，具有一定的实际意义。

关键词：高地隙喷雾机四轮独立驱动轨迹跟踪模型预测控制模糊控制