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基于深度神经网络的微弱生命信号识别

光学学报 2024年

作者：李燕李亮赵晨宇张玉禄贺云梁培中国计量大学光学与电子科技学院南京信息工程大学电子与信息工程学院武汉理工大学信息工程学院

毫米波雷达的生命信号检测是一种广泛应用于医学、生物科学等领域的非接触式信号检测技术，利用深度学习提取微弱生命信号（如昆虫）的特征即可有效识别包裹中的活体。当前基于深度学习的微弱信号识别方法存在数据集体量小、对微小型冷... 详细信息

毫米波雷达的生命信号检测是一种广泛应用于医学、生物科学等领域的非接触式信号检测技术，利用深度学习提取微弱生命信号（如昆虫）的特征即可有效识别包裹中的活体。当前基于深度学习的微弱信号识别方法存在数据集体量小、对微小型冷血活体数据处理算法单一等困难，从而造成微弱生命信号活体生物识别准确率低、鲁棒性差等问题。为有效解决这些问题，本文提出了一种基于trans-shrink-net(transformer-shrink-net)阈值收缩神经网络结合CA-CFAR(Cell Averaging-Constant False Alarm Rate，基于单元平均的恒虚警率)算法前置处理的毫米波雷达微弱生命信号识别技术。该方法采用恒虚警检测算法提取雷达谱的生命信号特征，建立了数据量为80G的标准数据集，训练数据超100000条，同时结合trans-shrink-net神经网络学习微弱生命信号的全局分布特征，通过阈值残差块引入位置敏感性，经多层感知机输出生命信号预测结果。实测结果表明，所述方法可以有效提取到微弱生命信号的特征并准确识别生命活体，在提升鲁棒性的前提下，对于微弱生命活体识别准确率可达96.17%。

关键词：毫米波雷达信号特征提取 transformer神经网络活体信号识别

基于日光诱导叶绿素荧光的东北林区森林碳汇估算

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自然资源遥感 2024年

作者：赵子方梁艾琳南京信息工程大学遥感与测绘工程学院

森林碳汇是维持地球生态平衡和应对气候变化的重要因素。森林碳汇在全球碳循环中扮演着关键角色,通过吸收大量二氧化碳并储存碳元素,有助于减缓气候变化。同时,森林碳汇也提供了生物多样性保护、水资源调节和土壤保持等重要生态服务。... 详细信息

森林碳汇是维持地球生态平衡和应对气候变化的重要因素。森林碳汇在全球碳循环中扮演着关键角色,通过吸收大量二氧化碳并储存碳元素,有助于减缓气候变化。同时,森林碳汇也提供了生物多样性保护、水资源调节和土壤保持等重要生态服务。因此对于森林碳汇的估算就显得十分重要。选取我国东北林区为研究区域基于日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)运用植被总初级生产力(gross primary productivity,GPP)作为中间变量来估算2011—2020年6—9月植被生长期的森林碳汇。结果显示:东北林区森林碳汇与SIF在空间上存在较强相关性。东北林区的SIF值和碳汇分布相似,长白山地区的碳汇能力较强,而大兴安岭地区的碳汇能力较弱。在时间分布上,植被生长期的6—9月,碳汇能力总体呈先递增后递减的趋势。总的来说,利用SIF来估算碳汇在东北林区具有较高的可行性。

关键词：森林碳汇 SIF GPP

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无监督学习的合成孔径雷达图像去噪

测绘科学 2024年第5期49卷 99-109页

作者：徐维辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

针对传统深度学习的SAR图像去噪方法中需要大量标记数据进行监督训练的挑战，提出了一种新的无监督SAR图像去噪方法。利用循环一致生成对抗网络，将SAR图像去噪问题转化为非配对图像到图像的转换任务，从而绕开了对地面真实标记数据的... 详细信息

针对传统深度学习的SAR图像去噪方法中需要大量标记数据进行监督训练的挑战，提出了一种新的无监督SAR图像去噪方法。利用循环一致生成对抗网络，将SAR图像去噪问题转化为非配对图像到图像的转换任务，从而绕开了对地面真实标记数据的依赖。实验结果表明：所提方法不仅能有效地抑制SAR图像中的噪声，还能学习生成逼真的一对多特性的SAR图像噪声，且不依赖于数据模拟或对噪声分布的假设。所提出的方法在SAR图像处理领域具有潜在的应用前景，为解决SAR图像去噪问题提供了一种有效且无监督学习的新途径。

关键词：合成孔径雷达去噪深度学习卷积神经网络生成对抗网络

露天煤矿环境下基于LiDAR/IMU的紧耦合SLAM算法研究

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煤炭科学技术 2024年第3期52卷 236-244页

作者：马宝良崔丽珍李敏超张清宇内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

随着人工智能和无人驾驶等相关学科的快速发展,煤矿装备的智能化和无人化成为了新的趋势。智能设备的应用将大幅提高煤矿作业的生产力以及人员安全性。露天煤矿地形复杂,与城市环境相比无明显的几何特征,具有分段相似性,利用现有以激光... 详细信息

随着人工智能和无人驾驶等相关学科的快速发展,煤矿装备的智能化和无人化成为了新的趋势。智能设备的应用将大幅提高煤矿作业的生产力以及人员安全性。露天煤矿地形复杂,与城市环境相比无明显的几何特征,具有分段相似性,利用现有以激光雷达为主的同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)方案在该环境下易出现定位漂移和建图误差较大等现象。针对上述问题,提出了一种基于激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)和惯导(Inertial Measurement Unit,IMU)紧耦合的SLAM算法,该算法使用LiDAR和IMU两种传感器作为数据输入,对数据进行预处理,前端利用迭代扩展卡尔曼滤波器将预处理后的LiDAR特征点与IMU数据相融合,并使用后向传播来矫正雷达运动畸变,后端利用雷达相对位姿因子将LiDAR帧间配准结果作为约束因子与回环因子共同完成全局因子图优化。利用开源数据集和露天煤矿实地数据集验证了算法的鲁棒性和精确性。试验结果表明在城市结构化环境中文中所提算法与当前激光SLAM算法精度保持一致,而针对长达两千多米的露天煤矿实地环境,所提算法较FAST-LIO2、LIO-SAM紧耦合算法在定位精度上分别提高了46.00%和23.15%,且具有更高的鲁棒性。

关键词：露天煤矿同时定位与地图构建激光雷达惯性导航因子图

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一种移动机器人激光模型全局路径规划方法

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第7期49卷 1130-1139页

作者：陈警罗斌张婧李佗王晨捷武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710054

为了使移动机器人在全局路径规划中更好地适应地图环境,提出了一种改进A*算法和射线模型的激光模型全局路径规划方法。该方法借鉴了平面激光雷达实时扫描原理,由路径节点向目标点散发多条虚拟激光射线来感知障碍物边界,从而快速越过障... 详细信息

为了使移动机器人在全局路径规划中更好地适应地图环境,提出了一种改进A*算法和射线模型的激光模型全局路径规划方法。该方法借鉴了平面激光雷达实时扫描原理,由路径节点向目标点散发多条虚拟激光射线来感知障碍物边界,从而快速越过障碍物并到达目标点,同时结合Floyd优化算法,在较短时间内得出一条安全可靠稳定的全局路径。在实验凹形环境中,激光模型搜索时间快于A*算法和射线模型99%,搜索过程减少96%;在实验不可行区域中,激光模型快于前两种算法99%以上,搜索过程减少97%;同时与双蚁群交叉凹形环境算法对比,表现也相对较优。实验结果表明,所提方法对解决凹形陷阱及不可行区域耗时问题比较有效。

关键词：激光模型射线模型全局路径规划凹形陷阱 Floyd优化

面向卫星互联网的弹性光网络动态路由和频谱分配算法研究（特邀）

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激光与光电子学进展 2024年第7期 76-83页

作者：李海李勇军刘元皓李信李玉赵尚弘空军工程大学信息与导航学院通信系统教研室

卫星弹性光网络（SEON）具有容量大、抗干扰能力强和资源管控灵活等优点，是卫星互联网重要的发展方向。路由和频谱分配（RSA）问题是SEON的核心关键问题之一，针对SEON中的RSA问题，提出了一种基于路径状态感知的动态路由和频谱分配算... 详细信息

卫星弹性光网络（SEON）具有容量大、抗干扰能力强和资源管控灵活等优点，是卫星互联网重要的发展方向。路由和频谱分配（RSA）问题是SEON的核心关键问题之一，针对SEON中的RSA问题，提出了一种基于路径状态感知的动态路由和频谱分配算法（PIV-SSA）,PIV-SSA算法由分段频谱分配（SSA）算法和基于路径影响值的路由选择（PIV）算法组成，在SSA算法中，根据业务所需要的传输速率来分配不同位置的频谱资源，在PIV算法中，基于SSA算法预分配频谱结果，综合考虑频谱资源消耗、链路频谱状态和路径存活时间等因素来选择最佳传输路径。仿真实验结果表明，在不同负载强度下，相较于经典的KSP-FF算法，PIV-SSA算法在网络阻塞率上平均降低了4.60%以及在网络频谱利用率上平均提高了4.78%。

关键词：卫星互联网卫星弹性光网络路由和频谱分配分段频谱分配路径影响值

面向卫星互联网的弹性光网络动态路由和频谱分配算法研究(特邀)

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激光与光电子学进展 2024年第7期61卷 68-75页

作者：李海李勇军刘元皓李信李玉赵尚弘空军工程大学信息与导航学院通信系统教研室陕西西安710077

卫星弹性光网络(SEON)具有容量大、抗干扰能力强和资源管控灵活等优点,是卫星互联网重要的发展方向。路由和频谱分配(RSA)问题是SEON的核心关键问题之一,针对SEON中的RSA问题,提出了一种基于路径状态感知的动态路由和频谱分配算法(PIV-S... 详细信息

卫星弹性光网络(SEON)具有容量大、抗干扰能力强和资源管控灵活等优点,是卫星互联网重要的发展方向。路由和频谱分配(RSA)问题是SEON的核心关键问题之一,针对SEON中的RSA问题,提出了一种基于路径状态感知的动态路由和频谱分配算法(PIV-SSA),PIV-SSA算法由分段频谱分配(SSA)算法和基于路径影响值的路由选择(PIV)算法组成,在SSA算法中,根据业务所需要的传输速率来分配不同位置的频谱资源,在PIV算法中,基于SSA算法预分配频谱结果,综合考虑频谱资源消耗、链路频谱状态和路径存活时间等因素来选择最佳传输路径。仿真实验结果表明,在不同负载强度下,相较于经典的KSP-FF算法,PIV-SSA算法在网络阻塞率上平均降低了4.60%以及在网络频谱利用率上平均提高了4.78%。

关键词：卫星互联网卫星弹性光网络路由和频谱分配分段频谱分配路径影响值

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基于5G信号的分布式被动雷达目标定位方法

信号处理 2024年第9期40卷 1621-1632页

作者：何漆龙黄川邱星晔李中余武俊杰杨建宇电子科技大学信息与通信工程学院清华大学电子工程系

随着第五代（5th Generation, 5G）无线通信技术的快速发展，基于5G信号的被动雷达技术在目标监测方面具有很大的应用潜力。特别是在分布式体制下，被动雷达系统能够有效整合多个站点信息，完成复杂的目标探测任务，为目标定位技术带来... 详细信息

随着第五代（5th Generation, 5G）无线通信技术的快速发展，基于5G信号的被动雷达技术在目标监测方面具有很大的应用潜力。特别是在分布式体制下，被动雷达系统能够有效整合多个站点信息，完成复杂的目标探测任务，为目标定位技术带来新的思路和方法。然而，在5G基站分布式场景下，基站大多部署在复杂环境中，导致目标定位过程中测量误差增大，从而限制了目标定位的精度。本文针对这一问题，结合5G独特的定位参考信号（PositioningReferenceSignal,PRS），提出了一种迭代三步加权最小二乘（Iterative Three-step WeightedLeast Squares, I3WLS）算法，用于实现分布式被动雷达目标精准定位。首先建立了基于5G信号的目标回波模型，通过回波时延信息构建了到达距离差（Range Difference of Arrival, RDOA）方程，然后利用加权最小二乘算法对目标位置初始估计值进行参数更新和迭代优化，最后通过线性变换距离约束方程保留目标位置的一次项，从而得到了目标的精确估计值。仿真结果表明，与现有方法相比，所提算法具有更好的定位精度和更强的鲁棒性，在被动雷达目标定位领域具有广阔的应用前景。

关键词：被动雷达 5G信号目标定位分布式到达距离差

雾霾粒子对量子干涉雷达探测性能的影响及仿真

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激光与光电子学进展 2024年第13期61卷 431-436页

作者：张秀再张薇薇赵宇婕南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

为了研究雾霾粒子对量子干涉雷达的影响,结合米氏(Mie)散射理论和标准伽马分布,对雾霾环境下量子干涉雷达探测光子偏振特性、雾霾粒子消光特性进行了分析。针对不同质量浓度的雾霾粒子,建立了量子链路衰减与量子干涉雷达探测光子传输距... 详细信息

为了研究雾霾粒子对量子干涉雷达的影响,结合米氏(Mie)散射理论和标准伽马分布,对雾霾环境下量子干涉雷达探测光子偏振特性、雾霾粒子消光特性进行了分析。针对不同质量浓度的雾霾粒子,建立了量子链路衰减与量子干涉雷达探测光子传输距离之间的关系模型并进行仿真;针对不同的发射波束光子数,建立了雾霾粒子质量浓度与量子干涉雷达分辨率、灵敏度之间的关系模型并进行仿真。实验结果表明,当雾霾粒子质量浓度一定时,量子干涉雷达的分辨率会随发射波束光子数的增多而增大,而其灵敏度随光子数的增多而降低。因此,雾霾粒子对量子干涉雷达的探测性能有显著影响。仿真结果可为研究量子干涉雷达在雾霾天气中的探测效率提供一定参考依据。

关键词：量子干涉雷达雾霾粒子量子链路衰减分辨率灵敏度