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应用贝叶斯模型的盲近场通信感知一体化算法

电子学报 2024年

作者：袁正道崔建华刘飞孙鹏王忠勇河南开放大学信息工程与人工智能学院洛阳师范学院物理与电子信息学院郑州大学电气与信息工程学院

在6G通信系统中，随着天线规模的增大，菲涅尔区逐步扩展，现有的远场通信假设会引入严重的能量扩散，即角度域不再稀疏.近场通信利用球面波前进行建模，其信道模型与用户到达基站的角度和距离相关，在通信的同时可以估计角度和距离，... 详细信息

在6G通信系统中，随着天线规模的增大，菲涅尔区逐步扩展，现有的远场通信假设会引入严重的能量扩散，即角度域不再稀疏.近场通信利用球面波前进行建模，其信道模型与用户到达基站的角度和距离相关，在通信的同时可以估计角度和距离，实现通信感知一体化（Integrated Sensing And Communication,ISAC）.本文针对近场环境下ISAC问题，提出了基于极坐标的近场模型，通过非均匀网格划分将ISAC转化为稀疏估计问题，进而提出基于稀疏贝叶斯学习模型和消息传递算法的ISAC算法，同时完成活跃用户检测、位置感知和通信.此外，所提算法采用差分调制，在通信和感知中无需利用导频，即可实现盲ISAC，有效提升通信系统的频谱效率.仿真结果表明，相对于均匀区域划分和文献现有方法，本文提出的ISAC算法可获得更高的感知精度和误码率性能.

关键词：近场通信通信感知一体化非均匀网格模型稀疏估计贝叶斯方法

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基于级联的多尺度特征融合残差去噪网络

计算机科学 2024年

作者：郭业才胡晓伟毛湘南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

针对图像去噪特征提取单一化以及特征利用率低，不能生成更清晰图像的问题，提出了级联多尺度特征融合残差真实图像去噪网络。该网络双分支自适应密集残差块采用双路非对称扩张卷积扩展图像感受野在水平尺度上选择性地提取丰富的纹理特... 详细信息

针对图像去噪特征提取单一化以及特征利用率低，不能生成更清晰图像的问题，提出了级联多尺度特征融合残差真实图像去噪网络。该网络双分支自适应密集残差块采用双路非对称扩张卷积扩展图像感受野在水平尺度上选择性地提取丰富的纹理特征。在多尺度空间U-Net模块中利用多尺度空间融合块增强网络对图像整体结构的学习能力，学习不同层次的信息，获取基于图像空间和上下文信息的多级特征。跳跃连接促进结构之间的参数共享，使不同尺度的特征充分融合，保证信息的完整性。最后，采用双残差学习构建出清晰的去噪图像。结果表明，该算法在真实噪声数据集(DND和SIDD)上峰值信噪比分别为39.68dB和39.50dB，结构相似性分别为0.953和0.957，优于主流去噪算法。所提算法在增强去噪性能的同时也保留了更详细的信息，使图像质量进一步提升。

关键词：图像去噪真实噪声卷积神经网络多尺度特征融合密集残差

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深空通信长无模糊距离高精度再生测距码设计

航空学报 2024年第12期45卷 158-168页

作者：奚雅楠党小宇李赛南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 杭州电子科技大学电子信息学院杭州310018

在低信噪比环境中及极远测距范围内获得高精度距离测量量是深空测距面临的挑战。再生测距系统通过在航天器中将测距码再生,可将下行链路信噪比提升约30dB,从而解决低信噪比问题,但是已知测距码的无模糊测距距离难以满足未来深空测距需... 详细信息

在低信噪比环境中及极远测距范围内获得高精度距离测量量是深空测距面临的挑战。再生测距系统通过在航天器中将测距码再生,可将下行链路信噪比提升约30dB,从而解决低信噪比问题,但是已知测距码的无模糊测距距离难以满足未来深空测距需要。通过对复合函数与测距误差的关系进行系统分析,提出通过改变复合函数降低测距误差的方法,并用m序列及新复合函数设计新测距码。共设计8个新测距码,测距误差方差比已知测距码降低0.28~3.78dB,无模糊测距距离从7.5×10^(4)km提升至117×10^(4)~17884×10^(4)km,扩展了15~2384倍。其中包含一种直流分量为0的完全均衡的测距码。仿真结果表明:新测距码能为未来深空通信及深空探测提供更远距离内更高精度的距离测量支撑。

关键词：深空通信再生测距伪随机测距码 m序列无模糊距离测距精度

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多任务联合学习下的复杂天气航拍图像目标检测算法

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计算机工程与应用 2024年

作者：王新蕾王硕翟嘉政肖瑞林廖晨旭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

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题，提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO（Context-Guided and Prompt-based YOLOv8）。构建一个多任务联合学习的检测网络，通过双分支结构达到平衡... 详细信息

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题，提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO（Context-Guided and Prompt-based YOLOv8）。构建一个多任务联合学习的检测网络，通过双分支结构达到平衡图像检测和恢复的任务。提出基于提示学习的跨层注意力加权图像去噪分支，指导网络利用退化提示重构清晰的图像；模型主干设计基于上下文的残差采样模块，集成卷积注意力机制，综合目标的局部和全局信息；采用可分离大核多尺度特征提取模块，处理网络多尺度特征；引入小目标的专用检测头，增强小目标的检测精度。实验结果表明，在参数量仅为基线模型60%的情况下，该模型的检测精度提高了2.4%，平均精度(mAP)提高了2.04%，模型检测效果优于其他经典模型，具备卓越的性能。

关键词：多任务学习目标检测无人机图像复杂天气提示学习去噪模型

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利用频谱地图重构的辐射源识别

电子与信息学报 2024年

作者：王雪刚王方刚王意卓北京交通大学电子信息工程学院

无线环境地图(REM)是呈现电磁态势的一种有效形式，考虑实际观测的不完整频谱地图受到干扰和噪声污染的问题，该文对频谱地图进行重构，并在此基础上完成辐射源识别。首先，将复杂电磁环境下的频谱地图建模为高维张量，在预处理中通过... 详细信息

无线环境地图(REM)是呈现电磁态势的一种有效形式，考虑实际观测的不完整频谱地图受到干扰和噪声污染的问题，该文对频谱地图进行重构，并在此基础上完成辐射源识别。首先，将复杂电磁环境下的频谱地图建模为高维张量，在预处理中通过线性插值对其初始化补全。然后，使用视觉Transformer模型解决语义分割问题以识别频谱语义区域，区域中仅单一辐射源功率占主导，每个语义张量的低秩性得以保留。提出了一种压缩式张量分解算法，并采用交替方向乘子法(ADMM)在语义区域中重构期望信号频谱和干扰；最后，在重构的频谱地图上检测未知辐射源的位置。该方法能够充分利用频谱数据的低秩性，适用于广域多辐射源个体的电磁场景。实验结果表明，所提方法比现有方法具有更优的重构性能，降低了达到相同频谱地图恢复精度时对观测样本比例的要求，并能够准确检测辐射源。

关键词：辐射源识别频谱地图语义分割张量分解

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基于增强局部特征的水下目标检测

中国测试 2024年

作者：张银胜陈戈张培琰童俊毅单梦姣单慧琳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

海洋工程的日常任务经常会利用水下航行器来探测水下环境，针对水下复杂环境采集的图像目标容易出现局部特征信息丢失，导致漏检、检测精度低的问题，提出基于增强局部特征的水下目标检测方法。在主干网络采用Faster Block增强图像特征... 详细信息

海洋工程的日常任务经常会利用水下航行器来探测水下环境，针对水下复杂环境采集的图像目标容易出现局部特征信息丢失，导致漏检、检测精度低的问题，提出基于增强局部特征的水下目标检测方法。在主干网络采用Faster Block增强图像特征提取能力；利用归一化注意力模块抑制不显著的特征信息来提高网络的效率；构建集中特征增强金字塔池化模块增强对水下复杂背景下目标局部特征信息的捕获能力；改进损失函数提高网络模型对水下图像目标预测效果。实验结果表明，该方法平均精度相较于原模型提升了1.5%，网络推理速度为36.4，能够有效地提升水下目标的检测精度。

关键词：深度学习目标检测水下图像部分卷积注意力机制局部特征

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无人机视角下车牌特征重建与分割算法

计算机工程与应用 2024年

作者：王新蕾肖瑞林廖晨旭王硕陈辉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

针对无人机视角下车牌图像受限于摄像头分辨率和运动模糊而导致车牌识别准确率低的问题，提出了一种车牌特征重建与分割算法ZoominNet。设计对抗感知图像重建子网(APIR)，重建无人机捕获图像中退化的高频细节信息，增大图像分辨率；构建... 详细信息

针对无人机视角下车牌图像受限于摄像头分辨率和运动模糊而导致车牌识别准确率低的问题，提出了一种车牌特征重建与分割算法ZoominNet。设计对抗感知图像重建子网(APIR)，重建无人机捕获图像中退化的高频细节信息，增大图像分辨率；构建与APIR并行的跨层编解码特征融合子网(CEDF)，使用跳跃连接的编码器-解码器结构，将编码器提取的浅层纹理特征与解码器恢复的深层语义特征相融合；在骨干网络设置了针对车牌特征的特征强化引导模块(FEGM)，采用残差密集连接机制提升网络对车牌特征的提取能力并缩减网络规模；设计和应用聚焦感知模块(FPM)优化车牌特征重建效果。实验结果表明，在退化的CRPD公开数据集上，ZoominNet模型较YOLOv8m模型在识别准确率指标上提高了15.67%，参数量仅为YOLOv8s模型的9.8%。这一研究成果对于无人机低空车牌识别的应用落地具有重要推进价值。

关键词：无人机图像车牌分割信息融合特征重建车牌识别

基于深度强化学习的边缘计算实时比例任务卸载

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计算机应用与软件 2024年

作者：张圣李君胡静徐钰龙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

在移动边缘计算系统中，边缘节点会因为大量任务的到来产生高负载。移动用户如何做出合适的任务卸载决策是必须解决的难题。针对该问题，建立了一种具有时变带宽的异构卸载场景，对于每个应用程序，移动用户需要确定任务卸载比例。将上... 详细信息

在移动边缘计算系统中，边缘节点会因为大量任务的到来产生高负载。移动用户如何做出合适的任务卸载决策是必须解决的难题。针对该问题，建立了一种具有时变带宽的异构卸载场景，对于每个应用程序，移动用户需要确定任务卸载比例。将上述问题形式化为一个长期优化问题，设计了一个基于深度强化学习的算法来解决该问题。为了改进算法对长期代价的估计，模型结合了长短期记忆(Long Short Term Memory，LSTM)技术、多智能体深度确定性策略梯度（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient，MADDPG）算法，通过增加优先经验回放机制（Prioritized Experience Replay，PER），提高了样本的利用率。实验结果表明，所提出的算法性能提升了17%。

关键词：移动边缘计算任务卸载深度强化学习 MADDPG

改进YOLOv7和DeepSORT的井下人员检测与跟踪算法

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煤炭科学技术 2024年

作者：范伟强王雪瑾张颖慧李晓宇内蒙古大学电子信息工程学院

煤炭行业正在经历以“安全、高效、智能、绿色”为核心的智能矿山开采理念的变革，而计算机视觉作为一种高效、智能、低成本的新兴技术，已经成为当下智能矿山建设中的重要亮点。针对井下监控视频容易受到人工光源、粉尘和喷雾等干扰因... 详细信息

煤炭行业正在经历以“安全、高效、智能、绿色”为核心的智能矿山开采理念的变革，而计算机视觉作为一种高效、智能、低成本的新兴技术，已经成为当下智能矿山建设中的重要亮点。针对井下监控视频容易受到人工光源、粉尘和喷雾等干扰因素的影响，导致现有基于计算机视觉的井下人员监测方法存在实时性差、漏检和误检率高以及跟踪精度差的问题，提出了一种改进YOLOv7和DeepSORT的井下人员检测与跟踪算法。首先，为了提取到更为关键的井下人员图像特征，提高模型在煤矿井下复杂场景中的适应能力，在YOLOv7的Neck模块中融入SimAM注意力机制，并采用改进后的YOLOv7模型检测井下人员目标。然后，为了在降低模型参数量和网络复杂度的同时，进一步提高人员目标的跟踪精度，在DeepSORT的特征提取网络中引入ShuffleNetV2轻量化模块，并采用改进的DeepSORT模型对井下人员目标进行编码跟踪。最后，在已构建的井下人员视频图像数据集与公开数据集上对所述算法进行实验验证，结果表明：改进YOLOv7模型的平均检测精度相比YOLOv7模型提高了3.9%；改进DeepSORT模型的人员目标跟踪准确率达到了74.9%，跟踪精确度达到了82.3%，速度达到了24FPS。相较于YOLOv7-DeepSORT算法，本文所述算法的网络参数量减少了36%，显著提高了井下多人员目标检测与跟踪的实时性能，可望部署于井下智能边缘计算监测平台。

关键词：井下人员监测检测与跟踪 YOLOv7模型 DeepSORT 轻量化