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基于联邦卡尔曼滤波器的容错GPS-AOA-SINS组合导航算法

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通信学报 2022年第8期43卷 78-89页

作者：蒋锐李俊徐友云王小明李大鹏南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心江苏南京210003

目前,全球定位系统(GPS)被广泛应用于室外定位。随着城市发展,定位环境复杂化,定位精度急剧下降。因此,采用GPS/5G基站到达角定位/捷联惯性导航系统(GPS-AOA-SINS)的组合定位方案,并提出一种基于联邦卡尔曼滤波的容错组合导航算法。该... 详细信息

目前,全球定位系统(GPS)被广泛应用于室外定位。随着城市发展,定位环境复杂化,定位精度急剧下降。因此,采用GPS/5G基站到达角定位/捷联惯性导航系统(GPS-AOA-SINS)的组合定位方案,并提出一种基于联邦卡尔曼滤波的容错组合导航算法。该算法基于GPS-AOA-SINS组合定位方案,在联邦卡尔曼子滤波器和主滤波器之间加入故障检测,自适应调整故障子滤波器的滤波增益矩阵。实验表明,所提算法可以有效检测系统故障并对其进行实时处理,提高系统的可靠性。

关键词：自适应滤波联邦滤波故障检测与隔离组合导航

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跨域注意力特征融合的说话人确认方法

通信学报 2023年第8期44卷 89-98页

作者：杨震王天朗郭海燕王婷婷南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心江苏南京210003

针对目前说话人确认系统中前端特征的语音信号样点间结构信息缺失问题,提出了跨域注意力特征融合的说话人确认方法。首先,提出了一种基于图信号处理的图频域特征提取方法来有效利用语音信号的结构信息,将语音信号帧的每个样点作为图节点... 详细信息

针对目前说话人确认系统中前端特征的语音信号样点间结构信息缺失问题,提出了跨域注意力特征融合的说话人确认方法。首先,提出了一种基于图信号处理的图频域特征提取方法来有效利用语音信号的结构信息,将语音信号帧的每个样点作为图节点,构建语音图信号,通过图傅里叶变换以及滤波器组提取图频域特征。其次,提出了一种由残差模块与挤压-激励模块构成的注意力特征融合网络,对传统时频域特征与图频域特征进行跨域融合,来提升说话人确认系统的性能。最后,在VoxCeleb、SITW和CN-Celeb数据集上进行实验。实验结果表明,所提方法在等错误率以及最小检测代价函数的评价指标上,优于基线模型ECAPA-TDNN。

关键词：说话人确认图信号处理注意力特征融合

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用于声音事件定位与检测的空间信息增强方法

信号处理 2024年

作者：肖剑郭海燕王婷婷杨震南京邮电大学通信与信息工程学院南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心

声音事件定位与检测包含到达方向估计和声音事件检测两个子任务。作为当前声音事件定位与检测领域中应用最为广泛的模型之一，卷积循环神经网络模型采用卷积神经网络分别从单个音频通道中提取特征，这导致模型丢失了不同通道间的相关信... 详细信息

声音事件定位与检测包含到达方向估计和声音事件检测两个子任务。作为当前声音事件定位与检测领域中应用最为广泛的模型之一，卷积循环神经网络模型采用卷积神经网络分别从单个音频通道中提取特征，这导致模型丢失了不同通道间的相关信息。然而，通道间的相关信息蕴含了与声源位置相关的空间线索，空间信息的缺失必然会影响模型的到达方向估计性能。此外，卷积循环神经网络模型中使用的交叉熵损失函数还会引起特征分散问题。为解决这些问题，本文提出采用混合损失函数的图卷积循环神经网络模型。具体地，采用图卷积神经网络对不同特征通道间的信息进行聚合，以获取包含更丰富空间信息的特征，来改进卷积循环神经网络模型的到达方向估计性能。在此基础上，结合交叉熵损失函数和角度间隔softmax函数，提出一种新的混合损失函数来解决特征分散问题提高模型的分类性能。实验结果表明，本文提出的采用混合损失函数的图卷积循环神经网络模型在定位相关声音事件检测错误率、F1分数、定位召回率和声音事件定位与检测得分方面均优于其他声音事件定位与检测模型。

关键词：声音事件定位与检测深度学习图卷积网络多通道

基于可学习图比率掩码估计的图频域语音增强方法

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信号处理 2024年

作者：王景润郭海燕王婷婷杨震南京邮电大学通信与信息工程学院南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心

在基于深度神经网络（deep neural network， DNN）的时频域语音增强方法中，通常将短时傅里叶变换（short-time Fourier transform ， STFT）得到的复数域含噪语音时频谱作为DNN输入，以估计纯净语音的幅度和相位。此类方法由于会涉及... 详细信息

在基于深度神经网络（deep neural network， DNN）的时频域语音增强方法中，通常将短时傅里叶变换（short-time Fourier transform ， STFT）得到的复数域含噪语音时频谱作为DNN输入，以估计纯净语音的幅度和相位。此类方法由于会涉及对复数的运算，计算复杂度和模型参数量较大。针对此问题，本文利用图信号处理（graph signal processing， GSP）理论，提出了基于DNN的图频域语音增强方法。首先，基于语音信号样点间的位置关系定义实对称的邻接矩阵，将语音信号以无向图形式的图信号进行表示，在此基础上利用对应的图傅里叶变换（graph Fourier transform， GFT）提取实数域的语音图频域特征。由于GFT基与邻接矩阵密切相关，该图频域特征隐式地利用了信号样点间的关系，并且可在实数网络中进行处理。然后，构建基于卷积增强transformer（convolution-augmented transformer， conformer）的网络GFT-conformer，分别从时间维度和图频率维度捕获图频域特征的局部和全局依赖关系，训练基于掩码的目标，以实现语音增强。最后，考虑到语音和噪声在不同图频率分量上的特性差异，提出可学习图比率掩码（learnable graph ratio mask， LGRM），对不同图频率分量的掩码范围分别进行控制，实现对不同图频率分量的精细化去噪，进一步提升GFT-conformer模型的增强性能。在Voice Bank+DEMAND数据集和Deep Xi数据集上的实验结果表明，所提出的方法在五种常用的评价指标上，优于基于DNN的时域和时频域对比方案。

关键词：深度神经网络语音增强图傅里叶变换

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基于联合图学习的多通道语音增强方法

数据采集与处理 2023年第2期38卷 283-292页

作者：张鹏程郭海燕王婷婷杨震南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心南京210003

考虑到通道间存在的空间关系影响着其降噪问题,图信号处理可以捕获该潜在关系,若直接采用其空间物理分布图,无法实时反映其时变特性,因此本文提出了一种基于联合图学习的多通道语音增强方法。首先,提出一种联合时间‑空间图学习方法,以... 详细信息

考虑到通道间存在的空间关系影响着其降噪问题,图信号处理可以捕获该潜在关系,若直接采用其空间物理分布图,无法实时反映其时变特性,因此本文提出了一种基于联合图学习的多通道语音增强方法。首先,提出一种联合时间‑空间图学习方法,以最小化多通道含噪语音信号在空间图上的平滑度、参考通道信号在语音帧内图上的平滑度、空间图的稀疏度和帧内图的稀疏度之和为目标,优化阵列空间图和语音帧内图。基于学习的空间图和帧内图,构建多通道语音信号的时间‑空间联合图。在此基础上,将多通道语音图信号进行联合图傅里叶变换,进而采用固定波束形成(Fixed beam forming,FBF)方法进行增强。实验结果表明,与传统的FBF方法相比,所提出的基于联合图学习的FBF(Joint graph learning based FBF,JGL‑FBF)方法显著提升了增强语音的信噪比(Signal‑to‑noise ratio,SNR)和主观语音质量评估(Perceptual evaluation of speech quality,PESQ)。另外,实验结果也表明,JGL‑FBF方法的语音增强性能会受到时延补偿准确性的影响。

关键词：联合图学习语音增强多通道波束形成

基于双边匹配模型的上行链路NOMA用户配对方案

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数据采集与处理 2022年第2期37卷 336-345页

作者：曹可为杨震南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心南京210003

针对上行链路非正交多址接入(Non-orthogonal multiple access,NOMA)中的用户配对问题,提出了一种基于双边匹配模型的上行链路NOMA用户配对方案,与现有的NOMA用户配对方案不同,本方案根据用户信道增益采取预分组,避免了信道增益差距巨... 详细信息

针对上行链路非正交多址接入(Non-orthogonal multiple access,NOMA)中的用户配对问题,提出了一种基于双边匹配模型的上行链路NOMA用户配对方案,与现有的NOMA用户配对方案不同,本方案根据用户信道增益采取预分组,避免了信道增益差距巨大的用户配对,同时避免信道增益差距微小的用户配对,以提高系统整体性能;考虑信道增益过小的用户在现实场景中无法通信,设置一个信道增益门限值作为能否通信的判决条件,分组后采用信道增益差值作为偏好度进行组间两两配对。仿真结果表明,相较于现有的传统NOMA配对方案和经典的正交多址接入(Orthogonal multiple access,OMA)网络,本文所提方案有效地提高了系统的遍历和速率;在信道增益门限值发生变化时,本文所提方案依然优于其他方案。

关键词：非正交多址接入上行链路用户配对双边匹配和速率

一种面向全双工多中继协作SWIPT网络的功率消耗方案

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计算机科学 2022年第7期49卷 280-286页

作者：单永峰蒋锐徐友云李大鹏南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003

在全双工多中继协作无线携能通信网络中,传统的中继选择算法未考虑到未被选择中继的闲置利用问题,导致中继数量增加时网络的性能浪费愈加严重,如何开发未被选择中继的剩余潜能成为提升网络性能的关键。对此,设计了一种新的HTT(Harvest t... 详细信息

在全双工多中继协作无线携能通信网络中,传统的中继选择算法未考虑到未被选择中继的闲置利用问题,导致中继数量增加时网络的性能浪费愈加严重,如何开发未被选择中继的剩余潜能成为提升网络性能的关键。对此,设计了一种新的HTT(Harvest then Transmit)功率消耗方案,在中继配备电池的情形下,通过充分利用中继处的能量收集模块增加了被选择中继处的发射功率,从而进一步提升了系统容量。此外,针对提出的新的HTT功率消耗方案,考虑了BIKT(Battery Information Known at Transmitter)和BIUT(Battery Information Unknown at Transmitter)两种应用场景。仿真实验的结果表明,3种中继选择算法,即单中继选择算法、贪婪中继选择算法和穷竭搜索算法,在采用提出的新的HTT功率消耗方案后,无论是应用于BIKT场景还是BIUT场景均能有效提升系统容量并降低中断概率。

关键词： SWIPT 全双工中继选择功率分割中继协作

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一种新的基于子连接结构的混合预编码算法

计算机科学 2022年第5期49卷 256-261页

作者：蒋锐徐姗姗徐友云南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003

毫米波通信是5G网络的关键技术,因为它可以提供较高数量级的频谱,但它具有更大的路损,采用大规模天线阵列和定向波束成形技术可以有效解决这一问题。随着天线数量的增加,传统数字预编码器的硬件和能量成本非常高,需采用混合预编码来克... 详细信息

毫米波通信是5G网络的关键技术,因为它可以提供较高数量级的频谱,但它具有更大的路损,采用大规模天线阵列和定向波束成形技术可以有效解决这一问题。随着天线数量的增加,传统数字预编码器的硬件和能量成本非常高,需采用混合预编码来克服这一困难,但全连接结构中该算法的功耗较高,因此提出了一种新的基于子连接结构的混合预编码算法。该算法首先将发射天线阵列分为几个独立的子阵列;然后分别对每个子阵列的模拟预编码矩阵进行设计,并依次优化每个子阵列的频谱效率,以最大限度地提高总频谱效率;最后,在求得的模拟预编码矩阵的基础上,利用最小二乘法求解数字预编码矩阵。仿真结果显示,该算法的频谱效率与正交匹配追踪算法相差不超过3bps/Hz,但能量效率最多可提高23.8%;与功率迭代算法相比,该算法的频谱效率更高,且能量效率可提高4%左右。因此,所提算法具有很好的实际应用价值。

关键词：大规模MIMO 混合预编码子连接频谱效率能量效率

基于哈里斯鹰优化算法的多GNSS系统快速选星方法

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无线电工程 2023年

作者：杨光屈德新张更新南京邮电大学通信与信息工程学院南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心

为提高多全球导航卫星系统(GNSS)组合导航选星的效率，提出了一种基于哈里斯鹰优化(HHO)算法的快速选星方法。该算法模仿哈里斯鹰捕食的特点，结合莱维(Levy)飞行实现对复杂多维度问题求解，用该算法解决选星问题既能保证获得理想几何... 详细信息

为提高多全球导航卫星系统(GNSS)组合导航选星的效率，提出了一种基于哈里斯鹰优化(HHO)算法的快速选星方法。该算法模仿哈里斯鹰捕食的特点，结合莱维(Levy)飞行实现对复杂多维度问题求解，用该算法解决选星问题既能保证获得理想几何构型，又能大幅度减少接收机运算量，提高选星的实时性。通过仿真实验，调用卫星工具包(STK)导出的导航卫星数据，分析不同的参数变化对HHO快速选星算法结果的影响。结果表明：在从17颗可见星中选择8颗进行定位时，HHO法与遍历法相比，几何精度因子(GDOP)计算平均误差为0.3189%，而此时所节省的时间却占遍历法耗时的74.8306%，证明了该选星算法具有计算效率高、耗时短、精度高的优点，适用于多星座多选星的情况。

关键词：选星几何精度因子全球导航卫星系统哈里斯鹰算法计算效率