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知识图谱约束深度网络的高分辨率遥感影像场景分类

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测绘学报 2024年第4期53卷 677-688页

作者：李彦胜吴敏郎张永军武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

得益于深度网络理论与方法的快速发展,深度网络逐渐成为遥感影像场景分类任务的主流技术。然而,现有基于深度网络的遥感影像场景分类方法高度依赖大量人工标记的训练样本,且无法有效融合利用遥感领域丰富的先验知识。为了提升领域知识... 详细信息

得益于深度网络理论与方法的快速发展,深度网络逐渐成为遥感影像场景分类任务的主流技术。然而,现有基于深度网络的遥感影像场景分类方法高度依赖大量人工标记的训练样本,且无法有效融合利用遥感领域丰富的先验知识。为了提升领域知识利用率同时降低标记样本依赖,本文提出了一种知识图谱引导深度网络学习的高分辨率遥感影像场景分类方法。首先,构建了一个包括领域内多种来源知识的土地覆盖概念知识图谱来更灵活便捷地应用领域先验知识。然后,通过知识图谱表示学习方法将土地覆盖概念知识图谱中的遥感场景语义类别表达为语义向量,形成遥感场景类别语义基准。在知识引导学习阶段,通过施加场景类别语义向量与深度网络浅层视觉特征向量的跨模态对齐约束引导深度网络的浅层部分更有效地学习不同类别遥感影像场景的共享特征,在深度网络深层部分则仍然通过场景类别标签引导学习不同遥感场景的判别特征。在测试阶段,完成优化的深度网络模型可以在不依赖任何先验知识的情况下完成高精度遥感影像场景分类。在目前公开的最大的遥感影像场景分类数据集上的试验结果表明,本文提出的知识引导学习方法相比现有方法在10%、30%、50%等不同训练样本比率下均可以获得最佳分类性能。在10%这一比率条件下,本文提出的知识引导学习方法相比基线深度网络在总体精度指标(OA)上能够得到5.11%的提升。

关键词：遥感影像场景分类土地覆盖概念知识图谱知识图谱表示学习知识图谱约束深度网络

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智能反射面室内部署的位置规划方法

电子与信息学报 2024年第4期46卷 1314-1320页

作者：王文鼐耿心怡余锦涵吴炜王斌南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

智能反射面(IRS/RIS)应用于实际无线通信系统时,如何优选布放位置及面板取向,是提升技术实效所面临的主要问题之一。RIS布放的数学规划问题,不仅有优化目标的设计,还要考虑通信环境的建筑物分布和可选部署面的有效散射截面。相比于室外... 详细信息

智能反射面(IRS/RIS)应用于实际无线通信系统时,如何优选布放位置及面板取向,是提升技术实效所面临的主要问题之一。RIS布放的数学规划问题,不仅有优化目标的设计,还要考虑通信环境的建筑物分布和可选部署面的有效散射截面。相比于室外较为开放的空间,RIS的室内部署存在更多限制性条件。针对室内既有墙面的RIS布放,该文设计了多终端接入选址规划模型和等价问题。为约化其非线性计算,通过单终端退化分析,给出目标函数的卡西尼卵形线分布特征,证明RIS布放范围限于各终端及基站在部署面投影的重叠区,提出基于对半搜索法的高效启发式算法。数值仿真了2种复杂室内结构的多终端接入场景,结果表明所提算法不仅有显著加速效益,还可扩展用于多RIS网络规划。

关键词：智能反射面室内部署位置规划算法设计

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基于超球面三元组编码的干扰模式开集识别

电子与信息学报 2024年第3期46卷 895-905页

作者：高玉龙王国强王钢哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150001

干扰模式识别是现代军事通信对抗中必不可少的一环,随着复杂电磁环境当中各种新型恶意干扰样式层出不穷,对于未知型干扰的判决也变得愈发重要。因此,要求干扰模式识别算法保持对于已知型干扰高精度识别的同时,也能够完成对于未知型干扰... 详细信息

干扰模式识别是现代军事通信对抗中必不可少的一环,随着复杂电磁环境当中各种新型恶意干扰样式层出不穷,对于未知型干扰的判决也变得愈发重要。因此,要求干扰模式识别算法保持对于已知型干扰高精度识别的同时,也能够完成对于未知型干扰的判决,以排除未知型恶意干扰的影响。基于此,该文将未知型干扰存在时的干扰模式识别问题建模为开集识别问题,并提出一种基于超球面3元组编码的干扰模式开集识别方法。所提方法基于超球面3元组对输入的时频图像进行降维编码以提高识别精度,然后采用元识别分类器准确地完成干扰模式开集识别任务。通过仿真试验证明该算法在干信比大于–2 dB时能够高效地完成开放空间中的干扰模式识别任务。

关键词：未知型干扰信号开集识别 3元组损失超球面元识别

基于YOLOv5改进的航拍图像目标检测算法

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系统仿真学报 2024年

作者：郭业才孙京东 Amitave Saha 南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院电子信息工程学院

目前，现有的小目标检测方法存在检测精度低、误检率高和漏检率高等问题。为了改进小目标检测，本文提出了FSD-YOLOv5算法，该算法在YOLOv5算法的基础上进行了三方面的改进。首先，用Focal EIoU代替了原来的CIoU，提高了模型收敛速度和... 详细信息

目前，现有的小目标检测方法存在检测精度低、误检率高和漏检率高等问题。为了改进小目标检测，本文提出了FSD-YOLOv5算法，该算法在YOLOv5算法的基础上进行了三方面的改进。首先，用Focal EIoU代替了原来的CIoU，提高了模型收敛速度和回归精度；其次，针对CNN架构的缺陷，我们采用了一种新的CNN构建模块SPD-Conv；最后，针对卷积神经网络降采样导致的特征图中小目标信息减少或丢失的问题，我们引入了特征重用来增加特征图中小目标的特征信息。我们在VisDrone-2019数据集上对FSD-YOLOv5进行了评估，并将其性能与YOLOv5进行了比较。结果表明，FSD-YOLOv5的检测准确率为36.3%，比原始算法提高了2.4%。在小型目标检测方面，FSD-YOLOv5算法的检测结果优于YOLOv5算法。

关键词： YOLOv5 Focal EIoU SPD-Conv 密集卷积网络航拍图像检测

基于多特征融合的MIMO-OFDM系统单-混信号调制识别算法

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系统工程与电子技术 2024年第4期46卷 1456-1465页

作者：邹涵张天骐马焜然杨宗方重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

为解决非协作通信中多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统的单-混信号调制识别问题,提出一种基于多特征融合和决策融合的调制识别方法。首先,利用特... 详细信息

为解决非协作通信中多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统的单-混信号调制识别问题,提出一种基于多特征融合和决策融合的调制识别方法。首先,利用特征矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenvalue matrix, JADE)算法从接收端恢复发送信号;然后,提取恢复后信号的四次方谱、循环谱和高阶累积量作为输入样本,利用多特征融合网络对输入样本进行训练;最后,使用决策融合策略根据每条支路输出得到最终判决结果。仿真实验结果表明,所提方法可以对MIMO-OFDM系统中的7种信号进行有效识别,在信噪比为10 dB时识别精度可达99.4%。

关键词：正交频分复用单-混信号调制识别四次方谱循环谱高阶累积量决策融合

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一种基于条件梯度的加速分布式在线学习算法

自动化学报 2024年第2期50卷 386-402页

作者：吴庆涛朱军龙葛泉波张明川河南科技大学信息工程学院洛阳471023 南京信息工程大学自动化学院南京210044

由于容易实施,基于投影梯度的分布式在线优化模型逐渐成为一种主流的在线学习方法.然而,在处理大数据应用时,投影步骤成为该方法的计算瓶颈.近年来,研究者提出了面向凸代价函数的分布式在线条件梯度算法,其悔界为O(T^(3/4)),其中T是一... 详细信息

由于容易实施,基于投影梯度的分布式在线优化模型逐渐成为一种主流的在线学习方法.然而,在处理大数据应用时,投影步骤成为该方法的计算瓶颈.近年来,研究者提出了面向凸代价函数的分布式在线条件梯度算法,其悔界为O(T^(3/4)),其中T是一个时间范围.该算法存在两方面的问题,一是其悔界劣于公认的悔界O(/T);二是没有分析非凸代价函数的收敛性能,而实际应用中代价函数大部分是非凸函数.因此,提出一种基于条件梯度的加速分布式在线学习算法,使用Frank-Wolfe步骤替代投影步骤,避免昂贵的投影计算.文中证明当局部代价函数为凸函数时,所提算法达到公认的悔界O(/T);当局部代价函数为潜在非凸函数时,所提算法以速率O(/T)收敛到平稳点.最后,仿真实验验证了所提算法的性能与理论证明的结论.

关键词：条件梯度分布式在线学习悔界收敛速率

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多尺度与跨空间信息聚合网络的水下目标检测

激光与光电子学进展 2024年

作者：杨继海裴晓芳南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院电子信息工程学院

针对水下生物相互聚集造成目标相互遮挡、水下生物尺寸大小不一、水下光照不均匀且背景干扰严重往往导致深度学习模型检测精度低、错检漏检率高的问题，提出一种多尺度与跨空间信息聚合网络的水下目标检测算法。首先，在主干网络中利用... 详细信息

针对水下生物相互聚集造成目标相互遮挡、水下生物尺寸大小不一、水下光照不均匀且背景干扰严重往往导致深度学习模型检测精度低、错检漏检率高的问题，提出一种多尺度与跨空间信息聚合网络的水下目标检测算法。首先，在主干网络中利用可变形层聚合模块进行特征提取，提高网络的定位精度；其次，采用Conv2former模块提高颈部全局信息提取能力，减少水下目标之间相互遮挡造成的漏检问题；最后，提出多尺度注意力并联增强模块，利用并联卷积块提取更深层次的特征，融入多尺度注意力EMA将背景以及图像失真后带来的干扰信息滤除，同时引入多条跨层级连接，有效地将低层次局部特征与高层次强语义信息相互融合，从而提高模型的检测精度。在URPC数据集上进行消融实验，相较于原模型，改进后模型的准确率提高3.6%，召回率提高2.6%,mAP0.5提高3.5%,mAP0.5:0.95提高3.3%，在RUOD数据集中测试不同场景下的检测效果，对比当下的一些主流模型具有显著优势。

关键词：全局信息目标遮挡多尺度与跨空间信息聚合网络跨层级连接水下目标检测

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基于电导约束构建高精确度的图像识别网络

光学学报 2024年

作者：徐丽华赵益波杨成东南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院电子信息工程学院

受生物神经系统的启发，神经网络硬件实现采用存算一体的硬件架构和高度适应的并行运算模式有望显著提高计算机的算力和能效。目前，集成系统级神经形态硬件仍存在极大难度，通过采用突触器件结合神经网络算法的方式能够实现高识别准确... 详细信息

受生物神经系统的启发，神经网络硬件实现采用存算一体的硬件架构和高度适应的并行运算模式有望显著提高计算机的算力和能效。目前，集成系统级神经形态硬件仍存在极大难度，通过采用突触器件结合神经网络算法的方式能够实现高识别准确率的神经形态计算。鉴于此，本文提出了一种基于背靠背肖特基结的光学突触器件，器件展现了多种模式的突触可塑性行为，包括兴奋性后突触电流（EPSC）、短期增强(STP)和长期增强(LTP)、间隔依赖的双脉冲易化(PPF)、学习-遗忘等突触行为。此外，通过将器件的电导变化映射为卷积神经网络的权重变化，来构建基于忆阻器的卷积神经网络，并对其在图像识别中的应用进行了评估。实验结果显示图像识别准确率能够达到95.12%，展示了该器件作为人工突触器件在神经形态计算方面的应用潜力。

关键词：神经形态器件肖特基二极管神经形态计算 CNN 图像识别

车联网POI查询中的位置隐私和查询隐私联合保护机制

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 155-164页

作者：赵国锋吴昊王杉杉徐川唐雯钰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

在车联网中,基于位置的服务(LBS)的兴趣点(POI)查询被广泛用于车载应用中。但是,由于攻击者容易获取车辆位置、查询内容以及其它额外信息,单独对位置隐私或查询隐私进行保护很难保障车载用户的隐私安全,使得对位置隐私和查询隐私开展联... 详细信息

在车联网中,基于位置的服务(LBS)的兴趣点(POI)查询被广泛用于车载应用中。但是,由于攻击者容易获取车辆位置、查询内容以及其它额外信息,单独对位置隐私或查询隐私进行保护很难保障车载用户的隐私安全,使得对位置隐私和查询隐私开展联合保护越发关键。为此,该文提出一种基于虚拟序列的位置隐私和查询隐私联合保护机制。首先根据POI查询的限制,分析位置隐私和查询隐私的相关性,运用欧几里得距离和关联规则算法对其建模描述,得到相关性判断模型;然后基于虚拟序列,根据影响隐私保护的因素和真实查询的相关性值,将联合保护转化为虚拟序列的选择问题,建立联合保护优化模型,得到匿名程度高且匿名区域大的匿名查询集,防止攻击者识别出真实查询。最后,实验结果表明,与现有方案相比,所提联合保护机制能抵御针对位置隐私和查询隐私的联合攻击(语义范围攻击、时间关联攻击和长期观察攻击),能更有效地保护用户的LBS隐私。

关键词：位置隐私基于位置的服务查询隐私联合保护虚拟序列