检索结果-南通市图书馆

基于异构扩散模型的输油管道缺陷及组件检测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2025年第3期40卷 937-945页

作者：神祥凯刘金海东北大学信息科学与工程学院

高精度的缺陷检测和组件检测对确保管道的安全运行至关重要.针对现有检测方法存在精度低和泛化性差的难题,提出一种基于异构扩散模型的新型管道缺陷和组件检测方法.首先,将原始的漏磁信号预处理以降低信号采集中噪声等负面因素的影响;其... 详细信息

高精度的缺陷检测和组件检测对确保管道的安全运行至关重要.针对现有检测方法存在精度低和泛化性差的难题,提出一种基于异构扩散模型的新型管道缺陷和组件检测方法.首先,将原始的漏磁信号预处理以降低信号采集中噪声等负面因素的影响;其次,针对特征提取困难的问题,设计一种基于稀疏注意力模块的特征提取方法,通过稀疏化的方式建立漏磁信号间的长距离依赖关系,进而实现模型对缺陷和组件的信息聚焦;此外,将传统的特征金字塔网络替换为路径聚合特征金字塔网络,充分确保多尺度特征的完备性;最后,设计一种基于异构扩散模型的检测机制,将候选框回归过程转换为随机框的去噪过程,减少模型对预先设定的锚点的依赖,进而提升模型的泛化性和准确性.基于实际管道对其有效性进行验证,实验结果表明,所提出方法的平均检测精度达到97.4%,优于最先进的对比方法 3.5%,确保了其在应用中的前景.

关键词：漏磁检测管道缺陷检测管道组件检测卷积神经网络注意力机制扩散模型

基于全局背景光强度估计和对比度调整的无监督水下图像增强

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

东南大学学报(自然科学版) 2025年第1期55卷 297-305页

作者：霍冠英盛兴琳施淑娴河海大学信息科学与工程学院常州213200

提出了一种优化全局背景光强度估计和对比度的无监督水下图像增强方法。针对用高斯模糊估计全局背景光不准确的问题,提出一种全局背景光估计方法,利用包含上、下采样以及卷积的网络来精确估计全局背景光,并通过平滑约束来监督网络的学习... 详细信息

提出了一种优化全局背景光强度估计和对比度的无监督水下图像增强方法。针对用高斯模糊估计全局背景光不准确的问题,提出一种全局背景光估计方法,利用包含上、下采样以及卷积的网络来精确估计全局背景光,并通过平滑约束来监督网络的学习;针对复杂成像环境、局部与全局处理不均衡等导致的色偏及对比度低的问题,提出一种对比度调整的综合方法,对网络施加对比度约束,并结合自动色阶和CLAHE方法,改善全局亮度和对比度并保持局部细节。基于自建的水下图像数据集和真实水下图像数据集进行水下图像增强实验。结果表明,该方法在视觉效果和定量指标上均表现突出。自建数据集图像增强后对比度高、细节清晰,在UCIQE、UIQM和综合指标上均表现最佳,分别达到0.54、0.55和44.76。

关键词：水下图像增强全局背景光强度估计无监督学习平滑损失对比度调整

基于ALPFT参数估计的运动目标高分辨率成像

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

航空学报 2025年第1期46卷 253-267页

作者：贺靖谭鸽伟华侨大学信息科学与工程学院厦门361021

针对调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)对地面恒加速运动目标的运动参数估计及高分辨率成像问题展开研究。首先,建立FMCW SAR系统下的运动目标回波模型,提出自适应局部多项式傅里叶变换(ALPFT)对高达四阶的多普勒相位进行估计。其次,通... 详细信息

针对调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)对地面恒加速运动目标的运动参数估计及高分辨率成像问题展开研究。首先,建立FMCW SAR系统下的运动目标回波模型,提出自适应局部多项式傅里叶变换(ALPFT)对高达四阶的多普勒相位进行估计。其次,通过广义Keystone变换和Hough变换对距离徙动项进行校正,同时完成运动目标的速度信息估计。最后,通过补偿高阶多普勒相位以及方位重采样操作,实现对非中心目标的剩余空变相位的补偿,使场景中所有运动目标聚焦效果良好。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：调频连续波合成孔径雷达恒加速运动目标参数估计自适应局部多项式傅里叶变换广义Keystone变换 Hough变换方位重采样

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向动态数据的联合自表示子空间聚类方法

模式识别与人工智能 2025年第1期38卷 68-81页

作者：张汉涛赵杰煜叶绪伦宁波大学信息科学与工程学院宁波315211

自表示子空间聚类方法在高维数据处理中表现优秀,已成为该领域的关键技术之一.然而,传统的自表示模型通常假设数据集是静态的,难以适应动态、连续到达的数据流,会导致新旧数据存在特征异构、新到样本可能包含未知新类别等情况.因此,文... 详细信息

自表示子空间聚类方法在高维数据处理中表现优秀,已成为该领域的关键技术之一.然而,传统的自表示模型通常假设数据集是静态的,难以适应动态、连续到达的数据流,会导致新旧数据存在特征异构、新到样本可能包含未知新类别等情况.因此,文中提出联合自表示子空间聚类方法(Joint Self-Expressive Subspace Clustering Method,JSSC),可适应数据流的连续到达.JSSC结合联合自表示特征学习模块和新类别样本处理模块,有效聚类新类别样本,同时确保已有类别的聚类性能不受影响.此外,该方法利用深度自动编码器学习子空间基,实现直观、可解释的表示,并通过成对目标和正则化项,同时管理已知类别和新兴类别.基准数据集上的实验表明,JSSC在聚类任务中表现较优,尤其是在处理动态数据中的新类别方面.

关键词：子空间聚类自表示学习子空间基动态数据

基于二值化3D-SINR地图的蜂窝连接无人机路径规划

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2025年第4期40卷 1402-1408页

作者：杨艳华刘明智陈洋武汉科技大学信息科学与工程学院

随着个性化无线通信的增长,蜂窝连接无人机逐渐成为快速构建无线通信网络的重要手段.由于城区复杂环境对无线通信的影响,无人机如何获得最佳的飞行路径面临着巨大的挑战.现有方法在评估无人机路径的通信性能时通常依赖于飞行高度固定的... 详细信息

随着个性化无线通信的增长,蜂窝连接无人机逐渐成为快速构建无线通信网络的重要手段.由于城区复杂环境对无线通信的影响,无人机如何获得最佳的飞行路径面临着巨大的挑战.现有方法在评估无人机路径的通信性能时通常依赖于飞行高度固定的二维视距(LOS)概率模型.考虑无人机可以通过调节飞行高度以改善通信质量,提出三维视距概率模型,从而构建信号干扰噪声比(SINR)的三维地图,并基于通信质量阈值判别,获得二值化3D-SINR地图.然后,基于该地图,以无线通信连接中断率、连接中断持续时间、服务基站切换次数为通信质量评估指标,建立无人机三维路径规划模型.最后,采用改进的启发式方法求解无人机飞行路径.仿真实验展示了城区通信场景下生成三维SINR地图的良好效果.基于该地图求得的无人机飞行路径与现有方法相比,拥有更好的通信连接质量和更小的路径长度.

关键词：无人机通信蜂窝网络路径规划三维SINR地图

不完美硬件实现对下行NOMA短包通信的影响

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

系统工程与电子技术 2025年第1期47卷 296-306页

作者：莫名秀袁磊雷妍袁花花兰州大学信息科学与工程学院甘肃兰州730000

为了实现超可靠低延时通信(ultra-reliable and low latency communication,URLLC),研究在Naka-gami-m和莱斯衰落信道下硬件损伤(hardware impairment,HI)、信道估计误差(channel estimation error,CEE)以及不完美连续干扰抵消(successive interference cancellation,SIC)对下行两用户非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)短包通信(short packet communication,SPC)系统性能的影响。首先,给出两种信道下用户的平均块错误率(block error rate,BLER)表达式。其次,在用户的平均BLER要求限定下,提出一种联合优化功率分配和导频序列长度的优化算法。最后,仿真结果验证了理论推导的准确性,并表明HI、CEE和不完美SIC对NOMA SPC系统性能具有大的影响;为了NOMA SPC系统实现URLLC,存在一个功率分配和导频序列长度的折中优化。

关键词：非正交多址接入硬件损伤信道估计误差不完美连续干扰抵消短包通信

维普期刊数据库博看期刊

自适应卷积注意力与掩码结构协同的显著目标检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2025年第1期47卷 260-270页

作者：朱磊袁金垚王文武蔡小嫚武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430000

显著目标检测(SOD)旨在模仿人类视觉系统注意力机制和认知机制来自动提取场景中的显著物体。虽然现有基于卷积神经网络(CNN)或Transformer的模型不断刷新该领域方法的性能,但较少研究关注以下两个问题:(1)此领域多数方法常采用逐像素点... 详细信息

显著目标检测(SOD)旨在模仿人类视觉系统注意力机制和认知机制来自动提取场景中的显著物体。虽然现有基于卷积神经网络(CNN)或Transformer的模型不断刷新该领域方法的性能,但较少研究关注以下两个问题:(1)此领域多数方法常采用逐像素点的密集预测方式以获取像素显著值,然而该方式不符合基于人类视觉系统的场景解析机制,即人眼通常对语义区域进行整体分析而非关注像素级信息;(2)增强上下文信息关联在SOD任务中受到广泛关注,但通过Transformer主干结构获取长程关联特征不一定具有优势。SOD应更关注目标在适当区域内其中心-邻域差异性而非全局长程依赖。针对上述问题,该文提出一种新的显著目标检测模型,将CNN形式的自适应注意力和掩码注意力集成到网络中,以提高显著目标检测的性能。该算法设计了基于掩码感知的解码模块,通过将交叉注意力限制在预测的掩码区域来感知图像特征,有助于网络更好地聚焦于显著目标的整体区域。同时,该文设计了基于卷积注意力的上下文特征增强模块,与Transformer逐层建立长程关系不同,该模块仅捕获最高层特征中的适当上下文关联,避免引入无关的全局信息。该文在4个广泛使用的数据集上进行了实验评估,结果表明,该文提出的方法在不同场景下均取得了显著的性能提升,具有良好的泛化能力和稳定性。

关键词：显著目标检测卷积神经网络形式的自适应注意力掩码注意力特征增强

基于强化学习的无人机通信感知一体化能耗优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子科技大学学报 2025年第1期54卷 23-28,51页

作者：李新民张徐浩刘易阳曹辉张晓强成都大学计算机学院成都610100 西南科技大学信息工程学院绵阳621000

通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户... 详细信息

通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户通信速率和目标感知波束图增益约束下,通过构建与无人机能耗、发射波束和通信速率相关的线性加权奖励函数,以实现智能化的无人机功率分配和轨迹设计,从而最小化无人机通信感知一体化系统的能耗。仿真结果表明,该方案相较于基准方案降低了12.36%~21.08%的无人机能耗,并拥有更优的收敛性能。

关键词：通信感知一体化无人机强化学习能耗优化

可重构智能超表面辅助的非视距人体生命体征感知

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子学报 2025年第1期53卷 1-13页

作者：李新羽张静远蔡子轩秦世龙马骞游检卫崔铁军东南大学信息科学与工程学院江苏南京211189

本文提出非视距场景下的无接触式人体生命体征感知方法,将可重构智能超表面与人体无线感知技术相结合,利用可重构智能超表面对电磁波的灵活调控能力,实现有障碍物遮挡情况下的人体生命体征监测.本文首先通过视觉辅助机制,利用Yolo-v7深... 详细信息

本文提出非视距场景下的无接触式人体生命体征感知方法,将可重构智能超表面与人体无线感知技术相结合,利用可重构智能超表面对电磁波的灵活调控能力,实现有障碍物遮挡情况下的人体生命体征监测.本文首先通过视觉辅助机制,利用Yolo-v7深度学习模型,实现人体目标的定位.在此基础上,可重构智能超表面根据人体位置估计结果进行编码优化,进而改变感知信号传播路径,实现非视距场景下的人体感知;同时,本文针对传统变分模态分解算法在人体生命体征感知方面的不足,进一步提出一种基于滤波的变分模态分解算法,实现人体呼吸、心跳速率的精准估计.实验结果表明,视觉辅助模块可以准确定位人体胸腔所在位置,从而使可重构智能超表面能够精准调控电磁波束,使感知信号聚焦于人体.所提出的基于滤波的变分模态分解算法可以实现人体生命体征精准估计,其呼吸和心跳平均估计误差分别为0.6 RPM和5.3 BPM.与此同时,进一步分析与讨论也证明了基于可重构智能超表面的感知方案在非视距场景下进行人体生命体征感知的有效性和准确性.

关键词：可重构智能超表面非视距感知人体无线感知生命体征探测变态模式分解视觉辅助