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基于内环修正CDKF算法的锂电池SOC估计

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电源技术 2024年第6期48卷 1116-1122页

作者：张传明万佑红肖杨南京邮电大学自动化学院江苏南京210023 南京邮电大学人工智能学院江苏南京210023

针对现有中心差分卡尔曼滤波算法(CDKF)每次滤波仅进行一次状态更新,无法充分发挥其修正作用的问题,提出一种基于内环修正的中心差分卡尔曼滤波算法(ILCDKF)。采用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)辨识二阶RC等效电路模型的参数;在CDK... 详细信息

针对现有中心差分卡尔曼滤波算法(CDKF)每次滤波仅进行一次状态更新,无法充分发挥其修正作用的问题,提出一种基于内环修正的中心差分卡尔曼滤波算法(ILCDKF)。采用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)辨识二阶RC等效电路模型的参数;在CDKF算法的量测更新阶段,依据状态误差协方差矩阵建立状态修正机制,通过内环状态修正以提高滤波精度;通过美国联邦城市运行工况(FUDS)和动态应力测试工况(DST)下的仿真实验来验证所提算法的有效性,结果表明,所提算法与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)、无迹卡尔曼滤波算法(UKF)及CDKF相比,在荷电状态(SOC)估计精度和收敛速度方面均有所提升。

关键词：锂电池荷电状态内环修正中心差分卡尔曼滤波

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基于新闻环境的可解释虚假新闻检测方法

小型微型计算机系统 2024年

作者：顾亦然顾立强黄丽亚南京邮电大学自动化学院人工智能学院南京邮电大学电子与光学工程学院柔性电子(未来技术)学院

随着互联网媒体的兴起，社交网络监管难度大，导致虚假新闻在网络平台泛滥，准确识别虚假新闻并生成可解释的结果已经成为研究热点.现有的基于深度学习的可解释虚假新闻检测方法存在信息量少、过度依赖社交上下文的问题.该文通过构建反... 详细信息

随着互联网媒体的兴起，社交网络监管难度大，导致虚假新闻在网络平台泛滥，准确识别虚假新闻并生成可解释的结果已经成为研究热点.现有的基于深度学习的可解释虚假新闻检测方法存在信息量少、过度依赖社交上下文的问题.该文通过构建反映主流媒体焦点和公众注意力分布的新闻环境，提出一种基于新闻环境的可解释虚假新闻检测模型.首先构建新闻环境，对构建的新闻环境进行感知学习，捕捉虚假新闻创作时新闻环境中的客观信息，其次，通过评估句子的重要性分数筛选出新闻环境中重要的句子用于生成解释，最后将环境感知向量作为辅助信息进行融合，完成虚假新闻的检测工作.在两个公共数据集上进行的实验表明，该模型在macF1和ROUGE两个指标上较于基线模型均有提升.

关键词：虚假新闻检测可解释性新闻环境感知学习

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多模态命名实体识别研究进展

数据分析与知识发现 2024年第4期8卷 50-63页

作者：韩普陈文祺南京邮电大学管理学院南京210003 数据工程与知识服务省高校重点实验室(南京大学) 南京210023

【目的】梳理归纳多模态命名实体识别研究成果,为后续相关研究提供参考与借鉴。【文献范围】在Web of Science、IEEE Xplore、ACM Digital Library、中国知网数据库中,以“多模态命名实体识别”“多模态信息抽取”“多模态知识图谱”为... 详细信息

【目的】梳理归纳多模态命名实体识别研究成果,为后续相关研究提供参考与借鉴。【文献范围】在Web of Science、IEEE Xplore、ACM Digital Library、中国知网数据库中,以“多模态命名实体识别”“多模态信息抽取”“多模态知识图谱”为检索词进行文献检索,共筛选出83篇代表性文献。【方法】从概念、特征表示、融合策略和预训练模型4个方面对多模态命名实体识别研究进行总结论述,指出现存问题和未来研究方向。【结果】多模态命名实体识别目前主要围绕模态特征表示和融合两个方面展开且在社交媒体领域取得了一定进展,需要进一步改进多模态细粒度特征提取和语义关联映射方法以提升模型的泛化性和可解释性。【局限】直接以多模态命名实体识别为研究主题的文献数量较少,在支撑综述结果方面存在局限性。【结论】针对多模态命名实体识别亟需解决的问题展望未来发展趋势,为进一步拓宽多模态学习在下游任务应用的研究范畴、破解模态壁垒和语义鸿沟提供了新思路。

关键词：多模态命名实体识别特征表示多模态融合多模态预训练

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LEO卫星通信终端的RTT定位技术

南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第1期44卷 20-27页

作者：屈德新冯健锋张更新南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

低地球轨道(LEO)卫星通信互联网是未来满足万物智联、天空地一体化网络连接的6G移动通信网络重要组成部分。LEO卫星通信终端的移动性管理是LEO卫星网络运行管理的基本功能,而获取卫星终端的位置是实现移动性管理的基础。目前,全球卫星... 详细信息

低地球轨道(LEO)卫星通信互联网是未来满足万物智联、天空地一体化网络连接的6G移动通信网络重要组成部分。LEO卫星通信终端的移动性管理是LEO卫星网络运行管理的基本功能,而获取卫星终端的位置是实现移动性管理的基础。目前,全球卫星导航系统(GNSS)能够提供比较高的定位精度,但是当GNSS位置服务在受到环境遮蔽、外部干扰时可能失效,因此卫星通信终端需要一种独立于外部GNSS服务的自主定位方案。以未来LEO卫星互联网的通信信号为背景,提出一种基于往返时延(Round Trip Time,RTT)测量的LEO卫星通信终端自主定位体制,对OFDM卫星互联网信号的时延估计算法精度以及定位误差进行了理论计算和数字仿真,获得了本定位方案的均方根误差(RMSE)和几何稀度因子(GDOP),计算结果表明可以实现百米量级的快速定位,满足了移动性管理所需的千米量级位置信息的应用需求。

关键词：低轨卫星终端自主定位波达时间移动性管理往返时间几何稀度因子

基于SWIPT的无小区大规模MIMO-NOMA系统能量效率研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第2期44卷 11-18页

作者：董恒徐凯宋荣方南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

无小区大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)与非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)都是未来6G的使能技术。无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术在进行信息解码的同时收集能量,与无小区大规模MIMO-NOMA优势互补。文中基于SWIPT研究无小区大规模MIMO-NOMA系统中的能量效率问题,通过联合优化功率分配系数和SWIPT的时隙切换(Time Switching,TS)系数,提高系统的能量效率。为了最大化能量效率,采用布谷鸟算法设计功率分配系数。考虑一种特殊情况,将所有终端的TS系数设置相同,进而推导了最佳TS系数的封闭表达式。仿真结果表明,相较于几种已有方案,文中提出的优化方案可以显著提升系统的能量效率。

关键词：非正交多址无线携能通信无小区大规模MIMO 能量效率时隙切换

基于穿戴式激光头盔的固态激光雷达-惯导三维场景重建方法

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中国科学:技术科学 2024年第10期54卷 2003-2016页

作者：古长军冷佳旭徐宗懿高新波重庆邮电大学自动化学院重庆邮电大学计算机科学与技术学院

三维地图构建在无人驾驶、资源勘探等领域具有大量的应用.穿戴式激光头盔传感器具有低成本、小型化的特点,可以在GNSS信号缺失或通行性有限的区域实现高精度三维地形重建.然而,穿戴式激光头盔传感器在采集数据过程中存在剧烈抖动和快速... 详细信息

三维地图构建在无人驾驶、资源勘探等领域具有大量的应用.穿戴式激光头盔传感器具有低成本、小型化的特点,可以在GNSS信号缺失或通行性有限的区域实现高精度三维地形重建.然而,穿戴式激光头盔传感器在采集数据过程中存在剧烈抖动和快速转弯等问题,降低了轨迹估计和三维重建结果精度.为了解决这些挑战,首先,本文提出一种基于中间参考点的点云运动畸变补偿方法,降低单帧点云数据运动畸变;然后,本文提出一种基于局部邻域特征一致性判别的误差模型构建方法,提高传感器轨迹估计和三维场景重建精度.最后,本文在设计的穿戴式激光头盔传感器和公开数据集上对本文方法和代表性的固态激光雷达-惯导三维重建方法进行综合对比分析.实验结果表明,本文提出的方法在所有对比方法中取得了最优的轨迹估计和三维重建结果.

关键词：穿戴式传感器激光头盔环境感知三维重建参数优化

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结合双曲图注意力网络与标签信息的短文本分类方法

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计算机工程与应用 2024年第9期60卷 188-195页

作者：宋建平王毅孙开伟刘期烈重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

针对现有方法在文本分类任务中没有综合考虑文本的层级结构和标签对于文本特征学习的重要性而导致的鲁棒性不足、表达能力不足等问题,提出了一种基于双曲图注意力网络的短文本分类算法L-HGAT。利用文本的复杂层级结构与双曲空间的树相... 详细信息

针对现有方法在文本分类任务中没有综合考虑文本的层级结构和标签对于文本特征学习的重要性而导致的鲁棒性不足、表达能力不足等问题,提出了一种基于双曲图注意力网络的短文本分类算法L-HGAT。利用文本的复杂层级结构与双曲空间的树相似性特征的契合性,将文本嵌入到具有负常数曲率的双曲空间中,充分利用双曲流行表征的强大表达能力。设计双曲图注意力网络,融合节点特征与边特征,增强对文本中关键局部信息的聚合能力。使用基于双曲空间中的测地线距离的标签文本交互函数进一步引导文本特征学习,以此提升文本分类精度。实验结果表明,与基准模型相比,所提方法在基准数据集上显著优于现有研究方法,能够有效地提升模型性能,更好地完成文本分类任务。

关键词：文本分类图神经网络双曲空间深度学习表示学习

廉价卷积和解耦注意力的轻量化图像分割网络研究

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小型微型计算机系统 2024年

作者：谢玉阳封澳王璇之孙延康肖建南京邮电大学集成电路科学与工程学院南京邮电大学电子与光学工程学院柔性电子(未来技术)学院

近年来，基于二阶段模型的图像分割网络凭借其卓越的性能和鲁棒性，在自动驾驶、医疗等多个领域得到广泛应用。然而，这类网络的庞大模型和复杂计算量严重限制了它们在低算力、低功耗的移动端嵌入式平台上的部署。为此，本文提出了一种... 详细信息

近年来，基于二阶段模型的图像分割网络凭借其卓越的性能和鲁棒性，在自动驾驶、医疗等多个领域得到广泛应用。然而，这类网络的庞大模型和复杂计算量严重限制了它们在低算力、低功耗的移动端嵌入式平台上的部署。为此，本文提出了一种新的轻量级二阶段分割网络CDViT Mask R-CNN，通过采用廉价卷积和长距离解耦注意力机制（DFC）对Mask R-CNN这一图像分割领域主流模型的backbone进行重构，在平均精度（mAP）仅下降了0.4%情况下，模型整体尺寸缩减了46.5%，推理帧率（FPS）提升了12.6%。此外，本文借助DFC特性，采用基于掩模恢复的知识蒸馏策略对模型进行多尺度蒸馏，以补偿模型轻量化后的精度损失，使蒸馏后的模型精度提高了1.2%。实验结果表明，本文提出的模型在分割任务中具有更好的速度与精度权衡。

关键词：图像分割算法 Mask R-CNN 廉价卷积解耦注意力知识蒸馏

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基于模糊逻辑的物联网流量攻击检测技术综述

计算机科学 2024年第3期51卷 3-13页

作者：商钰玲李鹏朱枫王汝传南京邮电大学计算机学院南京210023 南京邮电大学网络安全与可信计算研究所南京210023

物联网越来越多地出现在日常活动中,将我们周围多样化的物理设备连接到互联网,奠定了智慧城市、电子健康、精准农业等应用的基础。随着物联网应用的迅速普及,针对这类设备和服务的网络攻击数量也有所增加,且这些攻击具有不精确性和不确... 详细信息

物联网越来越多地出现在日常活动中,将我们周围多样化的物理设备连接到互联网,奠定了智慧城市、电子健康、精准农业等应用的基础。随着物联网应用的迅速普及,针对这类设备和服务的网络攻击数量也有所增加,且这些攻击具有不精确性和不确定性,使得对其进行正确检测和识别更加困难。为了应对上述挑战,学者们引入了基于模糊逻辑的攻击检测框架,在各种操作步骤中结合不同的模糊技术,以便在数据不准确和不确定时更精确地检测网络攻击。文中首先对物联网的安全性进行了详细的探讨,如其应对的安全挑战、所需的安全要求、面临的攻击类型等;其次对入侵检测系统(Intrusion Detection Systems,IDS)进行了描述,进而简述了物联网中IDS的基础框架;然后阐述了模糊逻辑的技术原理,分析了将其应用在流量攻击检测中的合理性;接着比较了各种基于不同技术的流量攻击检测方案,以说明它们在该领域的性能和重要性;最后总结了本文的主要工作,指出了未来的研究方向,为该领域的研究者提供了新的视角,以更好地应对不断升级的网络攻击。

关键词：模糊逻辑物联网攻击检测流量网络安全