检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多尺度特征增强的合成孔径光学图像复原

物理学报 2024年第6期73卷 209-221页

作者：张银胜童俊毅陈戈单梦姣王硕洋单慧琳无锡学院江苏省集成电路可靠性技术及检测系统工程研究中心无锡214105 南京信息工程大学电子信息工程学院南京210044

受物理孔径大小和光线散射等影响,合成孔径光学系统成像因通光面积不足和相位失真而出现降质模糊.传统合成孔径光学系统成像复原算法对噪声敏感,过于依赖退化模型,自适应性差.对此提出一种基于生成对抗网络的光学图像复原方法,采用U-Ne... 详细信息

受物理孔径大小和光线散射等影响,合成孔径光学系统成像因通光面积不足和相位失真而出现降质模糊.传统合成孔径光学系统成像复原算法对噪声敏感,过于依赖退化模型,自适应性差.对此提出一种基于生成对抗网络的光学图像复原方法,采用U-Net结构获取图像多级尺度特征,利用基于自注意力的混合域注意力提高网络在空间、通道上的特征提取能力,构造多尺度特征融合模块和特征增强模块,融合不同尺度特征间的信息,优化了编解码层的信息交互方式,增强了整体网络对原始图像真实结构的关注力,避免在复原过程中被振铃现象产生的伪影干扰.实验结果表明,与其他现有方法相比,该方法在峰值信噪比、结构相似性和感知相似度评估指标上分别提高了1.51%,4.42%和5.22%,有效解决合成孔径光学系统成像结果模糊退化的问题.

关键词：图像处理合成孔径多尺度特征融合

同方期刊数据库

双层SiN/SiO隧穿结操纵的可重构光学伤害感受器

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光学学报 2024年

作者：杨成东刘逸龙苏琳琳李欣蔚徐丽华无锡学院江苏省集成电路可靠性技术及检测系统工程研究中心

神经形态硬件不仅能够采用高效的并行计算模式来完成某些计算任务，如感知和识别，而且作为下一代机器人智能感知系统的关键仿生元件，显示出巨大的应用前景。目前，对于通过刺激阈值自适应地切换痛觉介导操作模式的仿生伤害感受器，仍... 详细信息

神经形态硬件不仅能够采用高效的并行计算模式来完成某些计算任务，如感知和识别，而且作为下一代机器人智能感知系统的关键仿生元件，显示出巨大的应用前景。目前，对于通过刺激阈值自适应地切换痛觉介导操作模式的仿生伤害感受器，仍然是一个挑战。通过对材料性能和器件结构的合理设计，我们实现了一种易于制造、低能耗、可重构的光学伤害感受器，它能够进行阈值触发的自适应双模跳跃，类似于阈值触发的光照疼痛警报。利用双层Si3N4/SiO2隧穿结，基于Si3N4电介质的隧穿模式转变实现了高强度和重复训练触发的模式跳变。低于阈值时，该器件可以33.5 fJ/μm2的较低能量密度来表达一些常见的突触功能。因此，我们基于隧穿结的光学伤害感受器，不仅能够为构建光照疼痛警报系统提供有用信息，而且能为阈值相关的新应用开辟新途径。

关键词：神经形态器件光学伤害感受器 Si3N4/Si O2隧穿结隧穿模式阈值跳变

高功率1550 nm氧化限制型VCSEL设计与仿真

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

光子学报 2024年第1期53卷 23-32页

作者：王伟谭云飞无锡学院江苏省集成电路可靠性技术及检测系统工程研究中心无锡214105 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

1550 nm垂直腔面发射激光器具有良好的人眼安全性和透射性,但实现其高效率和高功率输出一直是难以解决的问题。以1550 nm氧化限制型垂直腔面发射激光器为研究目标,对不同结构、不同氧化孔径与输出特性关系进行仿真分析。随着氧化孔径增... 详细信息

1550 nm垂直腔面发射激光器具有良好的人眼安全性和透射性,但实现其高效率和高功率输出一直是难以解决的问题。以1550 nm氧化限制型垂直腔面发射激光器为研究目标,对不同结构、不同氧化孔径与输出特性关系进行仿真分析。随着氧化孔径增加,垂直腔面发射激光器芯片的激射波长发生红移现象,但氧化孔径从14μm继续增大时,激射波长几乎不红移。对两种不同氧化限制结构的芯片进行仿真,输出功率和转换效率对比结果表明单氧化层结构性能更好。在设计多结垂直腔面发射激光器时考虑有源区之间是否增加氧化层,最终发现两种氧化限制结构均在9μm孔径时具有较高的输出功率,单层结构100 mA时的输出功率约为177.55 mW,同时斜率效率也高达1.79 W/A,最大功率转换效率为10μm孔径时的37.7%,多层结构斜率效率更高达2.36 W/A。氧化限制型结构在多结垂直腔面发射激光器基础上进一步提升功率、效率等参数,可为高功率1550 nm垂直腔面发射激光器的输出特性优化提供参考。

关键词：垂直腔面发射激光器红移氧化限制型多结功率转换效率

5G异构网络中基于优先级的深度强化学习联合资源分配

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电讯技术 2024年第5期64卷 685-692页

作者：宋端正郭业才李晖诸锦涛王昊南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院江苏省集成电路可靠性技术及检测系统工程研究中心江苏无锡214105

为了研究基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的5G异构网络模型的性能,同时在最小化系统能耗并满足不同类型终端用户的服务质量要求的基础上制定合理的资源分配方案,提出了一种基于DRL的近端策略优化算法,并结合一种基... 详细信息

为了研究基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的5G异构网络模型的性能,同时在最小化系统能耗并满足不同类型终端用户的服务质量要求的基础上制定合理的资源分配方案,提出了一种基于DRL的近端策略优化算法,并结合一种基于优先级的分配策略,引入了海量机器类型通信、增强移动宽带和超可靠低延迟通信业务。所提算法相较于Greedy和DQN算法,网络延迟分别降低73.19%和47.05%,能耗分别降低9.55%和6.93%,而且可以保证能源消耗和用户延迟之间的良好权衡。

关键词： 5G 异构网络资源分配深度强化学习

柔性双工网络功率分配:边剪枝加速的GNN计算

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子测量与仪器学报 2024年第2期38卷 160-170页

作者：王子威陶旭李晖史振婷张见徐钰龙南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院江苏省集成电路可靠性技术及检测系统工程研究中心无锡214105 中国航空研究院研究生院扬州225006

由于用户间干扰的存在,无线通信网络中的功率分配问题往往是非凸的、计算量巨大。当前图神经网络(graph neural network,GNN)成为一种有效的计算方法被用来解决该问题。为了最大限度地提高网络传输速率的同时降低计算复杂度,提出一种将... 详细信息

由于用户间干扰的存在,无线通信网络中的功率分配问题往往是非凸的、计算量巨大。当前图神经网络(graph neural network,GNN)成为一种有效的计算方法被用来解决该问题。为了最大限度地提高网络传输速率的同时降低计算复杂度,提出一种将设备属性和通信连接属性纳入GNN的柔性双工网络图表示方法,并构建了相应的柔性双工图神经网络(flexible duplex GNN,FD-GNN)模型,首次将节点对之间的距离、信道增益和邻居作为动态阈值引入到FD-GNN中,以适应动态环境。排除GNN中邻居的信道状态信息,通过修剪FD-GNN中的边来减少计算时间降低网络时间复杂度。仿真表明,所提出的基于信道增益邻居的阈值设定方法,性能最优且达到加权最小均方误差(weighted minimum mean square error,WMMSE)的97%,相较于Full-GNN所需的训练时间下降24%。提出的基于阈值的边剪枝有效降低了GNN运算的时间复杂度,提高了算法有效性。

关键词：图神经网络柔性双工网络功率分配动态阈值时间复杂度

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

融合多尺度特征的遥感图像去噪方法

电光与控制 2024年第6期31卷 74-80页

作者：李晨李雪婷李红旭许雪南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210000 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214000 无锡学院江苏省集成电路可靠性技术及检测系统工程研究中心江苏无锡214000 无锡学院轨道交通学院江苏无锡214000

针对现有的遥感图像去噪方法难以将浅层图像特征融合到深层图像信息中这一问题,提出了一种融合多尺度特征的遥感图像去噪网络,该网络由非对称卷积块、空洞注意力块、残差投影块和残差融合块组成。首先通过非对称卷积初步提取特征并减少... 详细信息

针对现有的遥感图像去噪方法难以将浅层图像特征融合到深层图像信息中这一问题,提出了一种融合多尺度特征的遥感图像去噪网络,该网络由非对称卷积块、空洞注意力块、残差投影块和残差融合块组成。首先通过非对称卷积初步提取特征并减少网络大量的信息冗余;接着通过空洞注意力块提取多尺度特征以学习丰富的上下文信息,将提取的多尺度特征进行融合更有利于去除噪声、保留图像更多的边缘纹理细节;残差投影块从多尺度特征中收集大量的上下文和空间信息;最后通过残差融合块生成残差图像以去除噪声。实验结果表明,提出的网络在NWPU-RESISC45与UCMerced_LandUse遥感图像数据集上的定量评价与定性评价都优于几种先进的图像去噪方法。

关键词：图像去噪卷积神经网络注意力机制多尺度特征遥感

维普期刊数据库博看期刊

同方期刊数据库

基于Fast-OpenPose的仰卧起坐姿态估计研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

国外电子测量技术 2024年第7期43卷 112-121页

作者：刘罡张旭侯恩翔无锡学院江苏省集成电路可靠性技术及检测系统工程研究中心无锡214105 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

当前,许多学校体质测试项目中的仰卧起坐测试仍需通过手动计数,这不仅耗费人力,而且效率较低。为了促进体质健身的智能化发展,提出了一种基于人体姿态估计模型Fast-OpenPose和支持向量机(support vector machine,SVM)融合实现的仰卧起... 详细信息

当前,许多学校体质测试项目中的仰卧起坐测试仍需通过手动计数,这不仅耗费人力,而且效率较低。为了促进体质健身的智能化发展,提出了一种基于人体姿态估计模型Fast-OpenPose和支持向量机(support vector machine,SVM)融合实现的仰卧起坐行为计数方法。通过OpenPose检测出仰卧起坐连续视频流中人体关键点的位置信息,再用SVM对获取到的每一帧人体关键点的坐标数据进行动作特征分类。鉴于原OpenPose网络复杂度高、模型参数量大、检测耗时长的缺陷,用FasterNet对其主干特征提取部分进行轻量化改进,并在预测分支中优化更为高效的单分支网络结构和卷积类型,最后引入空间注意力(spatial group-wise enhance,SGE)来弥补精度损失。在CoCo2017数据集的基础上,额外扩充1000张仰卧起坐场景的图片数据进行模型训练,实验结果表明,改进后的Fast-OpenPose在损失部分精度但不影响仰卧起坐姿态估计的情况下,模型参数量缩减近80%,关键点检测速度提升110%。与同系列其他改进模型相比,在保持相近平均精度均值(mAP)的同时,更具有轻量化与速度优势。

关键词： OpenPose FasterNet SGE空间注意力姿态估计仰卧起坐

异构网络中基于深度强化学习的用户关联与资源分配策略

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

国外电子测量技术 2024年第4期43卷 39-47页

作者：符平博陶旭张见李晖南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院江苏省集成电路可靠性技术及检测系统工程研究中心无锡214105

由于异构网络非凸性和组合性的特点,联合用户关联和资源分配来实现能量效率(energy efficiency, EE)和频谱效率(spectral efficiency, SE)同时最大化的最优全局策略仍然是非常具有挑战性的。基于深度强化学习(deep reinforcement learni... 详细信息

由于异构网络非凸性和组合性的特点,联合用户关联和资源分配来实现能量效率(energy efficiency, EE)和频谱效率(spectral efficiency, SE)同时最大化的最优全局策略仍然是非常具有挑战性的。基于深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)的方法成为在保证异构网络下行链路用户设备(user equipments, UEs)服务质量(quality of service, QoS)的同时实现联合EE-SE性能最大化的必要解决方案。此外,为解决状态-动作空间下计算量大的问题,引入了多智能体架构的深度强化学习算法(MAD3QN)来获得近乎最优控制策略。仿真结果表明,MAD3QN算法在系统容量方面比DDQN算法和DQN算法分别提高了9.2%和18.2%,在联合EE-SE性能方面分别提高了8.5%和16.6%,提升了系统的有效性。

关键词：深度强化学习用户关联资源分配能量效率频谱效率

柔性双工网络中基于图神经网络的能源效率联合优化方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

国外电子测量技术 2024年第3期43卷 1-9页

作者：王子威李晖史振婷张见陶旭南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院江苏省集成电路可靠性技术及检测系统工程研究中心无锡214105

在绿色通信和双碳目标的背景下,提升网络能源效率(energy efficiency,EE)是当前无线通信系统设计和可靠运行的关键技术之一。首先,针对柔性双工网络(flexible duplex networks,Flex-Net)的“和能源效率”最大化的问题,构建了一个具有成... 详细信息

在绿色通信和双碳目标的背景下,提升网络能源效率(energy efficiency,EE)是当前无线通信系统设计和可靠运行的关键技术之一。首先,针对柔性双工网络(flexible duplex networks,Flex-Net)的“和能源效率”最大化的问题,构建了一个具有成对固定通信链路的网络;接着,鉴于图神经网络在通信网络资源优化中的优势,提出了一种新的基于图神经网络(GNN)架构的柔性双工网络(GFlex-Net),以联合优化“通信方向”和“传输功率”,达到网络能效最大化。仿真结果表明,与传统的算法相比,所提出的架构有近乎最优的性能表现,达到穷举法性能的95%,但保持了较低的计算复杂度O(n2),同时算法揭示了GNN在资源优化中面对样本复杂性、可扩展性和泛化能力方面的优势。

关键词：柔性双工网络能源效率无线通信图神经网络联合优化