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改进CEEMDAN结合新型小波变换的激光雷达去噪算法

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系统工程与电子技术 2024年

作者：冯帅曹茹茹马愈昭丁超中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室中国民航大学工程技术训练中心

针对激光雷达远距离探测时回波信号背景噪声大问题，提出了一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，CEEMDAN）结合新型小波变换的去噪算法。首先，对激光雷... 详细信息

针对激光雷达远距离探测时回波信号背景噪声大问题，提出了一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，CEEMDAN）结合新型小波变换的去噪算法。首先，对激光雷达回波信号进行CEEMDAN分解，得到多个本征模态函数（intrinsic mode functions，IMFs）；其次，引入去趋势波动分析（detrended fluctuation analysis，DFA）算法计算各IMF分量与原始回波信号的标度指数，自适应地将IMF分量划分为信号主导分量和噪声主导分量；再次，对噪声主导分量采用新型小波变换进行小波阈值去噪；最后将去噪后的噪声主导分量与信息主导分量相结合完成信号重构。激光雷达仿真信号在-10dB的去噪结果表明，与改进的CEEMDAN结合小波软硬阈值相比，本文算法的信噪比分别提高了3.9323dB和3.7542dB，均方根误差分别降低了52.13%和96.49%。实测信号的去噪结果也表明，本文算法在低信噪比条件下稳健性好且去噪性能更佳。

关键词：激光雷达去噪 CEEMDAN 小波阈值函数

相似度感知蒸馏的统一弱监督个性化联邦图像分割

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中国图象图形学报 2024年第3期29卷 620-636页

作者：潘建珊林立吴洁伟刘翼翔陈孝华林其友黄建业唐晓颖深圳市公共信用中心深圳518000 南方科技大学电子与电气工程系深圳518000 香港大学电机电子工程系中国香港999077 南方科技大学嘉兴研究院嘉兴314000

目的联邦学习允许多个机构在不侵犯数据隐私、安全的前提下协作训练强大的深度模型。现有多数联邦范式在处理多中心不同数据分布时性能通常会下降,且弱监督条件下的联邦范式鲜有研究,特别是各站点数据采用不同形式稀疏标注的情况。针... 详细信息

目的联邦学习允许多个机构在不侵犯数据隐私、安全的前提下协作训练强大的深度模型。现有多数联邦范式在处理多中心不同数据分布时性能通常会下降,且弱监督条件下的联邦范式鲜有研究,特别是各站点数据采用不同形式稀疏标注的情况。针对该问题,提出一种站点分布相似度感知知识蒸馏的统一弱监督个性化联邦学习框架(unified weakly supervised personalized federated image segmentation via similarity-aware distillation,pFedWSD),以应对多中心数据分布和标注上的差异。方法所提出的pFedWSD通过循环知识蒸馏为每个站点训练个性化模型,包含动态循环公共知识积累及个性化两个阶段。第1阶段以不确定度感知方式动态地排序每轮训练中各站点模型性能,并以循环知识蒸馏的形式积累公共知识;第2阶段通过批标准化层的统计信息来度量各站点间相似性并聚合得到各站点教师模型并进行知识蒸馏。在弱监督方面,引入门控条件随机场损失和树能量损失相结合的训练目标,以产生更为精确的伪标注监督信号。结果在眼底视杯视盘分割和视网膜中心凹无血管区分割两项任务中,pFedWSD的Dice系数和HD95(95%Hausdorff distance)指标均优于多种中心式联邦和个性化联邦方法,在两项任务中,Dice系数分别为90.38%和93.12%,相比于较先进的方法FedAP(federated learning with adaptive batchnorm for personalized healthcare)和FedALA(adaptive local aggregation for personalized federated learning)分别提升了1.67%和6.56%,性能接近于全监督集中式训练所得的模型。结论本文提出的弱监督个性化联邦学习框架能有效统一不同形式稀疏标注数据并对不同分布的各站点数据训练得到个性化模型,使各站点分割性能均得到显著提升。

关键词：相似度感知知识蒸馏弱监督学习个性化联邦学习医学图像分割

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零速修正辅助的可见光通信列车连续定位方法

工程科学与技术 2024年

作者：张雁鹏张容容孟楠张冰清肖夏兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心中国铁路沈阳局集团有限公司天津大学微电子学院

精确的列车位置信息是基于通信的列车控制(Communications Based Train Control， CBTC)系统实现安全行车、间隔控制的基础。现有的可见光通信列车定位相关研究往往关注列车处于静止或匀速运动的情况，较少考虑惯性测量单元(IMU)的累积... 详细信息

精确的列车位置信息是基于通信的列车控制(Communications Based Train Control， CBTC)系统实现安全行车、间隔控制的基础。现有的可见光通信列车定位相关研究往往关注列车处于静止或匀速运动的情况，较少考虑惯性测量单元(IMU)的累积误差以及列车静止后IMU的零速偏移。为了实现隧道环境下地铁列车连续定位，提出一种借助零速修正的可见光通信列车定位方法。根据VLC原理，安装在列车头部顶端的相机连续接收隧道壁上发光二极管(LED)光源的光信号，即LED光源闪烁的频率信息，获取LED光源对应的位置信息，进而推算列车的实际位置。同时，根据列车运行的速度、加速度等参数，采用零速修正算法，判断列车处于运动或零速状态；通过无迹卡尔曼滤波，对运动区段内列车恒定速度模型和恒定加速度模型下的列车定位结果进行优化，并对列车停站时IMU的零速偏移进行校正，补偿列车接收端位置和姿态估计精度的发散，实现隧道环境下列车高精度连续定位。实验结果表明：运动区段内，列车以40 km/h、60km/h和80km/h的速度匀速直线运行时，最大定位误差分别为15.27 cm、16.93 cm和19.57 cm；以80 km/h为最大目标速度时，匀加速和匀减速运动对应的最大定位误差分别为18.48cm和18.24 cm；利用零速修正和卡尔曼滤波优化列车定位结果，列车停站时的平均定位误差由11.65 cm降低至6.28 cm。所提方法有效抑制了IMU的零速偏移，满足IEEE 1474.1-2004标准对列车定位精度的要求，可为面向车车通信的CBTC系统实现列车定位提供一定的参考。

关键词：可见光通信基于通信的列车控制列车定位零速修正无迹卡尔曼滤波

一种基于EGK-均值聚类和PCA的海流发电机叶片冲击故障检测方法

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太阳能学报 2024年第3期45卷 201-209页

作者：谢涛张卫东张义博上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

海流发电机受海流流速变化、随机湍流的影响呈现多变工况,想要准确检测出叶片冲击故障是一项巨大挑战。基于此,提出一种基于包络几何特征聚类(EGK-均值聚类)的方法用于划分变工况下产生的定子电流信号,在不同子工况下建立故障检测模型... 详细信息

海流发电机受海流流速变化、随机湍流的影响呈现多变工况,想要准确检测出叶片冲击故障是一项巨大挑战。基于此,提出一种基于包络几何特征聚类(EGK-均值聚类)的方法用于划分变工况下产生的定子电流信号,在不同子工况下建立故障检测模型。首先,根据样本矩阵构建包络几何特征矩阵,利用几何特征矩阵确定初始聚类中心进行聚类;然后,基于各工况下的包络数据分别进行主元分析以降低数据维度;最后,T^(2)和SPE统计量被计算用于实时冲击故障检测。一台海流发电机样机及配套循环水槽被搭建验证本文所提方法。实验结果表明本文所提方法在变工况下针对海流发电机叶片冲击故障有着显著的识别能力和检测精度。

关键词：海洋能海洋工程信号处理聚类算法故障检测主成分分析

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雷达高度表延时多普勒匹配定位网络

雷达科学与技术 2024年第4期22卷 454-463页

作者：刘丛鲁彦希刘高正谭龙龙李芳杨磊中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津300300 中国工程物理研究院电子工程研究所四川绵阳621000

由合成孔径雷达高度表获得的延迟多普勒图像(Delay Doppler Map,DDM)因具有近垂直耦合的特点,易造成相邻地形DDM相似度高,进而导致图像匹配成功率低。针对该问题,本文提出了一种雷达高度表延时多普勒匹配定位网络(Delay Doppler Map Mat... 详细信息

由合成孔径雷达高度表获得的延迟多普勒图像(Delay Doppler Map,DDM)因具有近垂直耦合的特点,易造成相邻地形DDM相似度高,进而导致图像匹配成功率低。针对该问题,本文提出了一种雷达高度表延时多普勒匹配定位网络(Delay Doppler Map Matching and Positioning Network,DDM⁃MPN),首次通过对DDM实测基准图像对进行匹配,实现飞行器的实时位置定位。首先,该方法采用浅层卷积神经网络架构,在保持较高匹配成功率的基础上降低了模型的复杂度和参数量,有效地节约了资源成本;其次,在传统图像匹配网络的基础上加入了坐标定位模块,使网络在完成图像匹配的同时实现对飞行器当前位置的三维坐标定位;最后,该方法通过对三元组损失函数、中心损失函数、交叉熵损失函数以加权的方式对网络参数进行协同优化,提高了匹配成功率和定位精度。模拟仿真实验的测试结果表明:沿航向水平面平均定位误差在30 m左右,垂直航向平均定位误差在60 m左右,三维总体平均定位误差在70 m左右,匹配成功率达到80%以上,在GPS拒止的情况下,该自主定位精度对大型飞行平台是可用的。

关键词：合成孔径雷达高度表神经网络图像匹配坐标定位

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从图卷积网络到图散射网络:回顾与展望

中国图象图形学报 2024年第1期29卷 45-64页

作者：柳世禹戴文睿李成林熊红凯上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

在图像与图形处理中,非欧氏空间数据与传统欧氏空间数据共同构成了数据的不同表达形式。随着面向图像、音频等传统信号的处理技术已经发展了数十年并趋于成熟,诸如图等非欧氏空间数据的兴起,对非欧氏空间的数据处理提取提出了更高的要... 详细信息

在图像与图形处理中,非欧氏空间数据与传统欧氏空间数据共同构成了数据的不同表达形式。随着面向图像、音频等传统信号的处理技术已经发展了数十年并趋于成熟,诸如图等非欧氏空间数据的兴起,对非欧氏空间的数据处理提取提出了更高的要求。图卷积网络的出现将面向传统信号的深度学习网络模型和卷积操作拓展到了图上,在一定程度上解决了学术界和工业界对图信号处理的需求。然而,空域特征聚合的图卷积网络容易产生过平滑问题。本文回顾了从图卷积网络到图散射网络的发展进程,分别梳理空域图卷积网络和谱域图卷积网络;并以图卷积网络为桥梁引出了图散射网络,比较和总结了图散射网络的前沿的理论和方法。传统的谱域图卷积网络虽然可以通过滤波器设计避免过平滑问题,但由于可训练参数较少、输出特征比较单一,往往存在表达能力不足的问题。图散射网络的提出很好地解决了图卷积网络中存在的问题。一方面,图散射变换将面向传统信号的散射变换操作拓展到图信号处理上,通过多尺度小波分解提取图信号的多分辨率特征,在保证网络稳定性的前提下解决了空域图卷积网络的特征过平滑问题;另一方面,相较于传统的谱域图卷积网络,图散射网络输出能够提取多尺度带通特征,增强模型的表达能力,提高了图分类等任务的结果。最后分析了现有图散射技术和理论的局限性,并提出了未来图散射网络可能的研究方向。

关键词：深度学习图卷积网络(GCN) 图散射网络(GSN) 表征学习稳定性信号扰动拓扑扰动

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一种新型高光谱实时异常检测算法

红外与毫米波学报 2015年第1期34卷 114-121页

作者：赵春晖王玉磊李晓慧哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 马里兰大学计算机与电机工程系、遥感信号及图像处理实验室美国马里兰州巴尔的摩21250 斯特拉斯克莱德大学电子与电气工程系、卓越信号与图像处理中心英国格拉斯哥G11XW

异常检测是高光谱遥感技术应用的一个重要方向.然而随着高光谱数据量的增大,实时处理成为高光谱异常检测方法所面临的主要问题.基于此,文中提出了一种新型的高光谱图像实时异常检测方法.随着数据的实时下行传输,该异常算子仅仅利用了待... 详细信息

异常检测是高光谱遥感技术应用的一个重要方向.然而随着高光谱数据量的增大,实时处理成为高光谱异常检测方法所面临的主要问题.基于此,文中提出了一种新型的高光谱图像实时异常检测方法.随着数据的实时下行传输,该异常算子仅仅利用了待检测像元之前已获取的所有像元信息,而并没有用到尚未获取的像元信息,使得数据边传输边处理成为可能;同时,利用卡尔曼滤波器的递归思想,用Woodbury引理从上一时刻的状态更新目前信息,避免了重新计算历史信息及存储所有像元,在大大缩短算法运行时间的同时,大大降低了所需的存储空间.接收机特性曲线显示,与传统异常检测算法相比,这种新型实时算法可获得几乎相同的检测精度.在不影响检测效果的前提下,时间复杂度曲线和算子运行时间可显示提出算法的时效性.与此同时,提出的的状态更新公式不需要重新计算已有像元信息,因此只需两个存储单元存储前一时刻的状态(协方差矩阵或相关矩阵)以及当前的新像元信息,从而大大降低了算法所需的存储空间.

关键词：高光谱异常检测实时算法 Woodbury引理

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数字全息显微信号项频谱定位及干扰项抑制

光学技术 2024年第3期50卷 277-287页

作者：张贺孔勇吴慧慧廖后章陈杰上海工程技术大学电子电气工程学院控制工程系上海201620 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

在离轴数字全息显微和非相干光成像研究中,空间频域滤波是重建目标物体的振幅和相位信息的关键步骤。信号项频谱选取及中心定位对滤波后重建相位的质量有着极大影响,即使像素级的微小差异也会导致重建相位的严重失真。为了解决这个问题... 详细信息

在离轴数字全息显微和非相干光成像研究中,空间频域滤波是重建目标物体的振幅和相位信息的关键步骤。信号项频谱选取及中心定位对滤波后重建相位的质量有着极大影响,即使像素级的微小差异也会导致重建相位的严重失真。为了解决这个问题,文章提出了一种数字全息显微信号项频谱定位及干扰项抑制的方法。方法根据全息图频谱的直方图分布特性,自适应确定滤波形状和大小,同时,采用质心法来快速准确的确定信号项频谱的中心,并在频域中运用形态学处理来消除信号项频谱周围的干扰项。实现了信号项频谱自适应滤波,从而提高了相位重建的质量。文章使用二维山形图模拟相位进行了仿真验证,并搭建光路拍摄USAF1951标定板上的数字区域和洋葱表皮细胞进行了实验验证。仿真和实验结果表明,算法可以实现高质量的相位重建,并对干扰项进行抑制,提高了离轴数字全息显微系统的成像质量。

关键词：数字全息频谱滤波频谱中心定位干扰项抑制相位重建

基于小波变换和神经网络的模拟电子电路故障诊断

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南京理工大学学报 2024年第3期48卷 310-317页

作者：郑磊蒋玮胡仁杰张震宇黄慧春东南大学电气工程学院江苏南京210096 东南大学电工电子国家级实验教学示范中心江苏南京210096

电路故障是影响模拟电子电路实验进度和实验效果的重要因素,为实现对故障快速、准确的分类和诊断,提出了一种基于小波变换和神经网络的故障诊断方法。首先,分析了模拟电子电路的实验进程和电路特点,以电路激励和响应信号为切入点,提出... 详细信息

电路故障是影响模拟电子电路实验进度和实验效果的重要因素,为实现对故障快速、准确的分类和诊断,提出了一种基于小波变换和神经网络的故障诊断方法。首先,分析了模拟电子电路的实验进程和电路特点,以电路激励和响应信号为切入点,提出了融合小波分解和交叉小波的特征提取方法,获取了包含信号频域特征和相位差信息的特征向量。然后,设计基于L-M优化的神经网络算法,将降维和正则化处理后的特征向量作为模型的输入参数进行训练,得到最终的诊断结果。最后,在共发射极放大电路故障集上的测试结果表明,所提方法能够有效提高不同电路故障诊断的速度和准确率。

关键词：小波变换交叉小波神经网络故障诊断