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无线时间敏感网络技术综述

软件学报 2024年

作者：乔萱李宗辉刘强艾渤万海邓仰东北京交通大学计算机与信息技术学院北京交通大学电子信息工程学院清华大学软件学院

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更... 详细信息

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更高的灵活性、更强的移动性以及更低的布线和维护成本等优点.因此,在面对未来无人驾驶、协作机器人、远程医疗控制等新兴应用时,无线时间敏感网络被认为是一种十分有前景的技术.无线网络一般可以分为基于基础设施的无线网络和无基础设施的无线网络,而后者基于移动性还可以分为两类:移动自组织网络和无线传感网络,因此主要从这3种网络类型出发,对其应用场景、相关技术、路由协议以及高可靠低时延传输进行了调研与综述.

关键词：时间敏感网络 5G 移动自组织网络无线传感网络

基于动态门限截断策略的多元LDPC译码算法

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北京邮电大学学报 2023年第5期46卷 99-105页

作者：孙友明黄奕俊李神峰陈海强黎相成广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004

针对多元低密度奇偶校验码(LDPC)译码算法复杂度较高的问题,设计了一种新的基于信息向量可靠度分布特征的动态门限截断策略。利用可靠度的最大值和次大值之间的差值动态选择截断门限阈值,以减少参与运算的有限域元素。在迭代过程中,根... 详细信息

针对多元低密度奇偶校验码(LDPC)译码算法复杂度较高的问题,设计了一种新的基于信息向量可靠度分布特征的动态门限截断策略。利用可靠度的最大值和次大值之间的差值动态选择截断门限阈值,以减少参与运算的有限域元素。在迭代过程中,根据该门限阈值进行信息筛选,使网格图上参与运算的状态数和边数更少,从而获得更低的平均译码复杂度。基于该策略,提出了一种基于动态门限策略的扩展最小和(DT-EMS)算法。仿真实验结果显示,所提算法在译码性能上与经典的多元和积算法和基于固定门限策略的扩展最小和算法等非常接近。此外,所提DT-EMS算法的复杂度低于基于固定门限策略的扩展最小和算法,并且明显低于多元和积算法的复杂度。

关键词：多元LDPC码扩展最小和算法动态门限截断策略

基于STM32的纳米线光电扫描成像系统研制

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传感器技术与应用 2024年第3期12卷 430-438页

作者：邓天霞刘凯依黄国现莫镇谦苏检德蒙雪李燕玲何聪颖黄富城宋树祥刘林生广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院广西类脑计算与智能芯片重点实验室/广西高校集成电路与微系统重点实验室广西桂林

光电探测器能够检测不同波长的光线,能获取物体的光谱信息、光学成像和光通信等应用。从数据的采集,将数据绘制成图像,能直观看出物体的表面形貌、纹理或其他特征,给后续的研究提供了依据。本文采用STM32F103C8T6单片机作为核心控制单元... 详细信息

光电探测器能够检测不同波长的光线,能获取物体的光谱信息、光学成像和光通信等应用。从数据的采集,将数据绘制成图像,能直观看出物体的表面形貌、纹理或其他特征,给后续的研究提供了依据。本文采用STM32F103C8T6单片机作为核心控制单元,通过驱动模块搭载光电探测器扫描物体,WiFi模块将其数据传输到电脑端,通过上位机获取数字化的图像。

关键词：扫描成像 WiFi模块客户端显示 STM32单片机

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自适应特征融合的加权响应孪生网络跟踪算法

电光与控制 2024年第9期31卷 25-30页

作者：符强谢志安纪元法任风华桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541000 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541000 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541000

针对复杂场景下跟踪器难以提取丰富的特征信息导致出现漂移或者跟踪丢失的问题,提出了一种基于自适应特征融合的加权响应目标跟踪算法。首先,使用改进的VGG16网络来提高判别能力;其次,采用残差语义嵌入模块,将深层语义信息引入浅层特征... 详细信息

针对复杂场景下跟踪器难以提取丰富的特征信息导致出现漂移或者跟踪丢失的问题,提出了一种基于自适应特征融合的加权响应目标跟踪算法。首先,使用改进的VGG16网络来提高判别能力;其次,采用残差语义嵌入模块,将深层语义信息引入浅层特征;然后,将浅层特征响应和深层特征响应进行加权融合,提高定位精度和判别能力。实验结果表明,相比基准算法,所提算法在OTB2015和VOT2017数据集上的跟踪成功率和精度等评价指标均获得提升。

关键词：目标跟踪孪生网络注意力机制特征融合

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基于全变分展开的低剂量CT重建网络

电子科技大学学报 2024年第4期53卷 617-628页

作者：张鹏程侯瑞峰刘祎桂志国中北大学省部共建动态测试技术国家重点实验室太原030051 中北大学信息与通信工程学院太原030051

针对CT迭代展开重建网络仅对数据保真项进行神经网络展开降低了重建网络计算性能的问题,通过对基于全变分的CT迭代重建算法进行神经网络展开,提出一种对数据保真项和全变分正则项全部进行神经网络展开的重建网络,从而改善了CT重建图像... 详细信息

针对CT迭代展开重建网络仅对数据保真项进行神经网络展开降低了重建网络计算性能的问题,通过对基于全变分的CT迭代重建算法进行神经网络展开,提出一种对数据保真项和全变分正则项全部进行神经网络展开的重建网络,从而改善了CT重建图像的视觉质量。首先,采用原始–对偶算法求解基于全变分的CT重建问题,得到易于神经网络展开的迭代重建算法。然后,对该迭代重建算法进行神经网络展开,尤其是对正则项部分的算法进行神经网络展开,得到迭代展开CT重建网络。在模拟的低剂量CT数据集上验证了该算法的有效性。实验结果表明,与6种低剂量CT重建算法相比,该算法在抑制低剂量CT图像噪声的同时,很好地保留了图像中的结构和细节纹理。重建图像的定量评价分析显示,该算法取得了良好的峰值信噪比和归一化均方误差指标值,验证了提出的低剂量CT重建算法具有较好的噪声抑制能力和较强的鲁棒性。

关键词： CT重建全变分神经网络迭代展开原始-对偶算法

考虑不确定生产因素的表面组装生产线负载平衡优化模型

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控制理论与应用 2024年第3期41卷 522-532页

作者：张怀权黄春跃梁颖廖帅冬桂林电子科技大学机电工程学院广西桂林541000 成都航空职业技术学院信息工程学院四川成都610021 模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室四川成都610106

针对表面组装生产中的不确定因素造成企业订单完成时间滞后问题,本文设计并实现了一种考虑不确定生产因素的生产线负载平衡优化模型.首先,以不确定生产因素的历史样本数据作为随机模拟样本预估出不确定生产因素对订单完成造成的滞后时间... 详细信息

针对表面组装生产中的不确定因素造成企业订单完成时间滞后问题,本文设计并实现了一种考虑不确定生产因素的生产线负载平衡优化模型.首先,以不确定生产因素的历史样本数据作为随机模拟样本预估出不确定生产因素对订单完成造成的滞后时间;其次,优化元器件贴装工位分配方案并以任务完成作为触发事件模拟生产线实际运行得到动态生产计划;再次,根据动态生产计划计算出模型适应度值后,采用遗传算法对模型适应度值进行启发式寻优获得最优动态生产方案.最后,利用表面组装生产线试例对该模型进行验证,结果表明,该模型可准确预测产线各时段的生产任务、任务量及各器件贴装工位,有效提高了企业生产效率.

关键词：负载平衡蒙特卡洛法神经网络遗传算法

基于加密技术的感知结果可验证隐私保护群智感知方案

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北京理工大学学报 2024年第4期44卷 413-420页

作者：郑晓东崔连和张磊王波袁琪冯光升哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 齐齐哈尔大学计算机控制与工程学院黑龙江齐齐哈尔161006 佳木斯大学信息电子技术学院黑龙江佳木斯154007 齐齐哈尔大学通信学院黑龙江齐齐哈尔161006

针对群智感知过程中对于任务服务器和工作者的隐私泄露问题,以及感知反馈结果验证过程中的隐私保护问题,借助于边缘节点和加密技术,基于代理重加密和同态加密算法,提出了一种感知结果可验证的隐私保护群智感知方案.该方案通过两轮对感... 详细信息

针对群智感知过程中对于任务服务器和工作者的隐私泄露问题,以及感知反馈结果验证过程中的隐私保护问题,借助于边缘节点和加密技术,基于代理重加密和同态加密算法,提出了一种感知结果可验证的隐私保护群智感知方案.该方案通过两轮对感知结果的加密传递,完成对感知结果的隐私保护传送和结果校验.其次,对所提出的方案的处理过程进行详细描述,并分析了这一方案对任务服务器和工作者的隐私保护情况。最后,通过实验验证比较,进一步证明所提出方案的优越性.

关键词：群智感知隐私保护结果验证边缘计算代理重加密同态加密

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基于Swin Transformer和卷积注意力的乳腺癌病理图像诊断研究

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现代电子技术 2024年第13期47卷 36-42页

作者：禤浚波周立广梁英豪梁淑慧付志鸿关志广毕明霞广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004 南宁职业技术大学人工智能学院广西南宁530008 广西师范大学计算机科学与工程学院广西桂林541004 南宁市第二人民医院五象医院广西南宁530219 青岛中德智能制造技师学院山东青岛266555

为了降低由于医生阅片疲劳或经验不足而可能导致的漏诊或误诊问题,提高医生诊断乳腺癌病理图像的准确性和工作效率,文中采用北京大学国际医院提供的公开的最大乳腺癌病理组织图像数据集,包括正常、良性病变、原位癌和浸润癌四种类型,并... 详细信息

为了降低由于医生阅片疲劳或经验不足而可能导致的漏诊或误诊问题,提高医生诊断乳腺癌病理图像的准确性和工作效率,文中采用北京大学国际医院提供的公开的最大乳腺癌病理组织图像数据集,包括正常、良性病变、原位癌和浸润癌四种类型,并提出了一种基于Swin Transformer和卷积注意力机制的乳腺癌病理图像诊断方法,给出了诊断算法的框架和处理流程,在评价指标方面取得了96.93%的精确率、97.82%的召回率和97.74%的准确率,与常用的卷积神经网络ResNet152、VGG16相比,精确率和准确率都是最高的,从而证明提出的方法是有效的。最后,基于Flask技术和Swin Transformer开发了可视化的乳腺癌病理图像诊断软件,只需提供一张患者的乳腺癌病理组织图像,10 s左右即可自动输出诊断结果,可以极大地提高医生的工作效率。

关键词：乳腺癌病理图像深度学习 Swin Transformer 卷积注意力机制 Flask

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基于可变尺度先验框的声呐图像目标检测

系统工程与电子技术 2024年第3期46卷 771-778页

作者：黄思佳宋纯锋李璇中国科学院声学研究所水下航行器信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049 中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心北京100190

利用深度学习对声呐图像进行目标检测是近年来的研究热点,然而声呐图像存在目标尺度分布集中、数据获取难等问题,导致检测效果难以满足需求。针对该问题,提出了一种基于可变尺度先验框的目标检测方法。首先,考虑到声呐图像中目标的尺度... 详细信息

利用深度学习对声呐图像进行目标检测是近年来的研究热点,然而声呐图像存在目标尺度分布集中、数据获取难等问题,导致检测效果难以满足需求。针对该问题,提出了一种基于可变尺度先验框的目标检测方法。首先,考虑到声呐图像中目标的尺度分布具有其特殊性,基于先验统计生成可变尺度先验框。其次,为了解决声呐图像稀缺的难题,采用数据增强的方法对训练集进行扩充。最后,探索了模型的轻量化,通过删减模型的大目标检测层,在不降低模型精度的同时简化模型结构。为了评估算法的有效性,以前视声呐图像为例进行了综合试验,平均精度(mean average precision,mAP)@0.75和mAP@0.5:0.95分别达0.585和0.559,较原Yolov5网络分别提升了5.8%和3.1%,同时每秒10亿次浮点运算次数下降到14.9。结果表明,所提算法具有更高的精度和更轻量化的模型结构。

关键词：声呐图像目标检测数据增强尺度聚类轻量化模型