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移动边缘网络中基于QoE的网络媒体流卸载算法

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通信学报 2024年第2期45卷 201-212页

作者：王再见程浩安徽师范大学物理与电子信息学院安徽芜湖241002 安徽省智能机器人信息融合与控制工程研究中心安徽芜湖241002

针对移动边缘计算中新兴网络媒体流业务面临的高时延、高能耗、高带宽、低用户体验质量(QoE)等问题,提出一种基于QoE反馈配置卸载(QFCO)算法。首先,联合考虑预处理和优先级划分,从而最大化网络资源利用率,并为计算任务赋予不同的权重建... 详细信息

针对移动边缘计算中新兴网络媒体流业务面临的高时延、高能耗、高带宽、低用户体验质量(QoE)等问题,提出一种基于QoE反馈配置卸载(QFCO)算法。首先,联合考虑预处理和优先级划分,从而最大化网络资源利用率,并为计算任务赋予不同的权重建立资源分配关系;然后,综合考虑截止时间、计算资源、功率和带宽等约束,以任务时延、能耗和精确度加权和为优化目标建立QoE模型,利用拉格朗日乘数法求解。仿真结果表明,相比深度增强学习在线卸载(DROO)算法,所提算法可有效实现资源的整体优化配置,更好地提升用户体验质量。

关键词：移动边缘计算用户体验质量拉格朗日乘数法网络媒体流计算卸载

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图采样泛化行人重识别算法

计算机工程与应用 2024年第14期60卷 219-227页

作者：闵锋毛一新况永刚彭伟明郝琳琳吴波武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室武汉430205

最近的研究表明,度量学习中的深度特征匹配方法,结合大规模、多样化的训练数据,可以显著增强人员再识别的泛化能力。然而,许多现有的方法会产生大量的内存和计算成本,如分类参数或类记忆学习等。为解决上述问题,提出了一种新的基于相关... 详细信息

最近的研究表明,度量学习中的深度特征匹配方法,结合大规模、多样化的训练数据,可以显著增强人员再识别的泛化能力。然而,许多现有的方法会产生大量的内存和计算成本,如分类参数或类记忆学习等。为解决上述问题,提出了一种新的基于相关性图采样(correlation graph sampler,CGS)的泛化行人重识别算法,CGS的基本思想是在训练开始时使用局部敏感哈希函数(locality-sensitive Hashing,LSH)和特征度量为所有类构造最近邻关系图。这确保了每一小批训练样本由随机选择的基类和与基类具有相似性的近邻类组成,以提供信息量大且具有挑战性的学习示例,提高行人重识别模型的判别性学习能力。CGS的采样原理会受主干网提取的特征质量影响,因此CGS采样能力会随着主干网的训练而增强,具有可学习性。通过在大规模数据集(包括CUHK03、Market-1501和MSMT17)上交叉评估该方法,广泛的实验结果证实了该方法的有效性,并展示了其在行人重识别应用中的潜力。

关键词：行人重识别度量学习相关性图采样局部敏感哈希函数

非完美信道状态信息下分布式智能反射面辅助安全通信研究

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 2860-2868页

作者：冯友宏张彦峨张玉峰董国青张然王晔徐龙珠安徽师范大学物理与电子信息学院芜湖241000 东南大学移动通信国家重点实验室南京210096 安徽智能机器人信息融合与控制工程实验室芜湖241000 东南大学毫米波全国重点实验室南京210096 池州学院机电工程学院池州247100

针对非完美信道状态信息(CSI)下分布式智能反射面(RIS)安全通信问题,该文构建基于基站波束成形、人工噪声(AN)和RISs相移的联合优化问题,并提出相对应优化方法和1维线性搜索的有效算法来求解所构建的非凸优化方程。仿真结果表明:相对于... 详细信息

针对非完美信道状态信息(CSI)下分布式智能反射面(RIS)安全通信问题,该文构建基于基站波束成形、人工噪声(AN)和RISs相移的联合优化问题,并提出相对应优化方法和1维线性搜索的有效算法来求解所构建的非凸优化方程。仿真结果表明:相对于随机相位、无AN辅助的安全传输策略,所提方法在非完美CSI场景可取得更高的安全传输速率;在总反射单元数目固定情况下,分布单元数目越多,所提算法优越性越明显;进一步,所提算法具有更强的鲁棒性,即本策略能更好地适应信道不确定性。

关键词：智能反射面物理层安全分布式鲁棒性非凸优化

RCSA-YOLO:改进YOLOv8的SAR舰船实例分割

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 103-113页

作者：王磊张斌吴奇鸿武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室武汉430205

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中背景复杂、目标小和尺度变化大等导致分割精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的SAR图像舰船实例分割算法RCSA-YOLO。利用结构重参数技术设计特征提取模块RepBlock,用以替换原... 详细信息

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中背景复杂、目标小和尺度变化大等导致分割精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的SAR图像舰船实例分割算法RCSA-YOLO。利用结构重参数技术设计特征提取模块RepBlock,用以替换原网络中的C2f模块,增强网络的特征提取和特征表达能力,有效过滤了复杂背景噪声的干扰。使用基于内容感知的特征重组模块(content-aware reassembly of features,CARAFE)替换最近邻上采样方法,有效缓解了小目标信息丢失现象,提升了分割精细化程度。使用可切换空洞卷积(switchable atrous convolution,SAC)进行下采样操作,动态调整感受野大小,使模型具备更强的多尺度适应能力,确保了在不同尺寸舰船目标上的分割精度。在HRSID数据集上的实验结果表明,提出的算法可以将YOLOv8模型的AP_(50)值从87.7%提高到90.7%,较原算法提高了3个百分点。与主流的实例分割算法对比,SAR舰船实例分割精度也明显提升,证明了RCSA-YOLO的有效性。

关键词：合成孔径雷达结构重参数化上采样可切换空洞卷积

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网联环境中基于免疫思想的公交通行策略

系统仿真学报 2024年第2期36卷 449-462页

作者：李操郑睿马小陆丁梓琼仲俊屹张升齐晶晶安徽师范大学物理与电子信息学院安徽芜湖241002 安徽省智能机器人信息融合与控制工程实验室(安徽师范大学) 安徽芜湖241002 安徽工业大学电气与信息工程学院安徽马鞍山243000 安徽达尔智能控制系统股份有限公司安徽芜湖241002

在V2X网联环境中,公交系统能够获取全局的动态信息,以相邻公交车站之间的道路为场景开展网联公交的通行策略研究。以绿信比之差为主要参数,构建公交快速通行的数学模型;遗传算法与免疫思想相结合,设计亲和度,选取优秀抗体,提出一种混合... 详细信息

在V2X网联环境中,公交系统能够获取全局的动态信息,以相邻公交车站之间的道路为场景开展网联公交的通行策略研究。以绿信比之差为主要参数,构建公交快速通行的数学模型;遗传算法与免疫思想相结合,设计亲和度,选取优秀抗体,提出一种混合遗传算子;改进自适应交叉、变异概率,提出一种基于免疫思想的公交通行策略。仿真结果表明:对比固定相位时长,采用遗传算法和基于免疫思想的通行策略均可较大程度地减少公交车的运行时间、等待时间和停车次数等重要指标;对比遗传算法的通行策略,基于免疫思想的通行策略绿信比变化降低了约8.8%,收敛速度提升了约26.8%,改进的策略减少了陷入局部最优的风险,能实现网联公交的快速通行,提升公交系统的运行效率。

关键词： V2X 公交系统通行策略免疫思想混合遗传算子

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动态查询感知的行人重识别算法

计算机工程与应用 2024年第19期60卷 199-208页

作者：闵锋刘煜晖毛一新况永刚刘彪武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室武汉430205

目前无监督的泛化行人重识别算法在某些需要背景信息辅助判断的情况下,可能会忽视图像的局部区域对细粒度特征的关注,导致背景信息被过滤掉,从而降低识别精度。针对上述问题,提出了一种基于稀疏注意力的动态查询感知算法。通过挤压拼接(... 详细信息

目前无监督的泛化行人重识别算法在某些需要背景信息辅助判断的情况下,可能会忽视图像的局部区域对细粒度特征的关注,导致背景信息被过滤掉,从而降低识别精度。针对上述问题,提出了一种基于稀疏注意力的动态查询感知算法。通过挤压拼接(squeeze and concat,SPC)模块,获取不同通道数的特征图。利用双层路由感知注意力机制,提取不同尺度特征图之间的注意力权重,得到逐级通道注意力向量。对逐级通道注意力向量的权重进行重新校准。将重新标定的权重与相应的特征图进行加权,输出具有更丰富细化特征信息的多尺度特征图。所提模型在大规模公开数据集(Market-1501、DukeMTMC-reID、MSMT17)上进行实验,相较于基线模型Rank-1分别提高了3.2、4.4、15.4个百分点,mAP分别提高了5.5、8.3、16.2个百分点,与现有前沿算法相比,能够实现更好的局部和全局特征通道之间的信息交互,提升模型对图像特征的细节感知能力.

关键词：行人重识别细粒度特征稀疏注意力机制动态查询感知特征重组

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基于观测器和指定性能的非线性系统事件触发跟踪控制

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自动化学报 2024年第9期50卷 1747-1760页

作者：游星星杨道文郭斌刘凯佃松宜朱雨琪四川大学电气工程学院成都610065 四川大学&瀚维智能机器人感知与控制联合实验室成都610065

针对一类具有外部扰动的非线性系统,提出了一种自适应模糊跟踪控制方法.首先,利用模糊逻辑系统逼近系统未知的非线性函数,并设计了一个模糊状态观测器来估计系统的不可测状态.其次,通过指定性能函数,使系统的跟踪误差能够约束在指定范围... 详细信息

针对一类具有外部扰动的非线性系统,提出了一种自适应模糊跟踪控制方法.首先,利用模糊逻辑系统逼近系统未知的非线性函数,并设计了一个模糊状态观测器来估计系统的不可测状态.其次,通过指定性能函数,使系统的跟踪误差能够约束在指定范围内.然后,利用Backsteping方法结合包含对数函数的Lyapunov泛函,设计了一个基于事件触发条件的自适应模糊控制器.基于Lyapunov稳定性理论和信号是半全局一致最终有界的.最后,通过一个数值仿真例子验证了所提出方法的有效性.

关键词：自适应控制指定性能事件触发模糊逻辑系统模糊观测器

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基于改进鲸鱼算法优化GRU-CNN的溶解氧预测

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环境工程学报 2024年

作者：胡龙元刘黎志智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学)

为了提高相关模型在长江调关水质断面的溶解氧预测精度，基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)，卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)提出了一种混合预测方法。... 详细信息

为了提高相关模型在长江调关水质断面的溶解氧预测精度，基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)，卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)提出了一种混合预测方法。模型通过GRU提取水质数据的长期历史特征，通过CNN对GRU的输出和输入进行卷积提取短期特征，将两者进行算术拼接得到最终预测结果。通过将Tent混沌映射、自适应惯性权重和遗传算法(genetic algorithm,GA)引入WOA算法，解决WOA算法初始化种群质量较低，易早熟和对参数设置敏感的问题之后，再使用改进鲸鱼算法(IWOA)对模型进行参数寻优。实验结果表明，所提出的改进鲸鱼算法优化GRU-CNN (IWOA-GRUC+)模型具有出色的效果，其MAPE仅为2.27%，在RMSE、MAE和R2这几项指标上，分别达到了0.339、0.216和0.913%的优良表现。IWOA-GRUC+模型一定程度上提高了传统模型在溶解氧(DO)预测中的性能。

关键词：溶解氧预测门控循环单元卷积神经网络鲸鱼优化算法遗传算法

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基于深度学习的光场显微像差校正

光学学报 2024年第14期44卷 82-91页

作者：王长淼李晖张水平吴云韬武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉430205 智能机器人湖北省重点实验室湖北武汉430205

由于光场显微镜中透镜的固有缺陷以及样品折射率分布不均匀会引起光学像差,这严重影响光场显微成像的质量。引入光场解耦模块,解析获得光场的相位和强度信息;并设计用于光场显微像差校正的相位-强度双路径网络(PCANet)。实验结果表明,... 详细信息

由于光场显微镜中透镜的固有缺陷以及样品折射率分布不均匀会引起光学像差,这严重影响光场显微成像的质量。引入光场解耦模块,解析获得光场的相位和强度信息;并设计用于光场显微像差校正的相位-强度双路径网络(PCANet)。实验结果表明,所提出的方法不仅可实现光场显微像差校正,而且重建出的图像具有高分辨率和清晰的细节边缘;相较于其他传统的图像超分辨率网络,所提方法重建结果的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)分别提高了15.4%和11.7%。本研究为低成本光场显微像差校正提供了一种高效的方案。

关键词：几何光学光场显微深度学习像差校正高分辨率相位恢复