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RBFT:基于Raft集群的拜占庭容错共识机制

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通信学报 2021年第3期42卷 209-219页

作者：黄冬艳李浪陈斌王波桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004

针对现有联盟链共识机制因可拓展性不足,无法在支持大规模网络的同时满足低时延、高吞吐量和安全性的问题,采用网络分片的思想,提出一种适用于联盟链的带有监督节点的两级共识机制——RBFT。首先对网络节点进行分组,组内采用改进的Raft... 详细信息

针对现有联盟链共识机制因可拓展性不足,无法在支持大规模网络的同时满足低时延、高吞吐量和安全性的问题,采用网络分片的思想,提出一种适用于联盟链的带有监督节点的两级共识机制——RBFT。首先对网络节点进行分组,组内采用改进的Raft机制进行共识,然后由每个组内选出的领导者组成网络委员会,网络委员会内部采用PBFT机制进行共识。研究结果表明,在大规模网络环境下,相比PBFT和Raft,RBFT在具备拜占庭容错能力的同时可以保证高共识效率,因而具有更高的扩展性。

关键词：联盟链共识机制网络分片实用拜占庭容错 Raft

基于改进OMP算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计

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计算机应用研究 2023年第1期40卷 239-243页

作者：肖晴谭方青桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004

针对全连接单用户毫米波大规模MIMO系统,以最大化系统可达和速率为目标,提出一种基于改进的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法的混合预编码方案。在既有的基于OMP算法的混合预编码基础上,首先,针对其迭代次数过多的问... 详细信息

针对全连接单用户毫米波大规模MIMO系统,以最大化系统可达和速率为目标,提出一种基于改进的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法的混合预编码方案。在既有的基于OMP算法的混合预编码基础上,首先,针对其迭代次数过多的问题,受多步长思想的启发,从阵列响应集合中选取与射频链路数目相等的最优的前多列矢量,从而求得模拟预编码矩阵;其次,针对其求逆运算复杂度高的问题,利用H9lder不等式及Schatten范数来逼近待优化的目标函数,从而求得最优的数字预编码矩阵。仿真结果表明,所提基于改进的OMP算法的混合预编码方案有效降低了运算复杂度,且在数据流数目与射频链数目相差较小时,其系统性能更优。

关键词：大规模MIMO 毫米波全连接改进OMP算法混合预编码完美CSI

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基于GPU的低密度奇偶校验码译码加速技术

计算机应用 2022年第12期42卷 3841-3846页

作者：徐启迪刘争红郑霖广西无线宽带通信与信号处理重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

随着通信技术的发展,通信终端逐渐采用软件的方式来兼容多种通信制式和协议。针对以计算机中央处理器(CPU)作为运算单元的传统软件无线电架构,无法满足高速无线通信系统如多进多出(MIMO)等宽带数据的吞吐率要求问题,提出了一种基于图形... 详细信息

随着通信技术的发展,通信终端逐渐采用软件的方式来兼容多种通信制式和协议。针对以计算机中央处理器(CPU)作为运算单元的传统软件无线电架构,无法满足高速无线通信系统如多进多出(MIMO)等宽带数据的吞吐率要求问题,提出了一种基于图形处理器(GPU)的低密度奇偶校验(LDPC)码译码器的加速方法。首先,根据GPU并行加速异构计算在GNU Radio 4G/5G物理层信号处理模块中的加速表现的理论分析,采用了并行效率更高的分层归一化最小和(LNMS)算法;其次,通过使用全局同步策略、合理分配GPU内存空间以及流并行机制等方法减少了译码器的译码时延,同时配合GPU多线程并行技术对LDPC码的译码流程进行了并行优化;最后,在软件无线电平台上对提出的GPU加速译码器进行了实现与验证,并分析了该并行译码器的误码率性能和加速性能的瓶颈。实验结果表明,与传统的CPU串行码处理方式相比,CPU+GPU异构平台对LDPC码的译码速率可提升至原来的200倍左右,译码器的吞吐量可以达到1 Gb/s以上,特别是在大规模数据的情况下对传统译码器的译码性有着较大的提升。

关键词：图形处理器计算统一设备架构低密度奇偶校验码并行计算信道译码

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基于深度卷积神经网络的慢动目标检测

传感器与微系统 2022年第2期41卷 111-114页

作者：扶明郑霖杨超黄凤青符杰林王俊义桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004

针对强杂波背景下慢速运动目标检测性能不足的问题,设计了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的目标检测方法。主要将雷达回波信号距离—多普勒谱作为输入,送入设计的DCNN中,通过学习回波信号中杂波特征,并隐含的去除回波信号中目标成分,... 详细信息

针对强杂波背景下慢速运动目标检测性能不足的问题,设计了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的目标检测方法。主要将雷达回波信号距离—多普勒谱作为输入,送入设计的DCNN中,通过学习回波信号中杂波特征,并隐含的去除回波信号中目标成分,得到回波信号的残差谱。然后利用残差谱与回波信号R-D谱进行背景对消以抑制杂波,进而实现对回波信号中运动目标的检测。由于该方法通过学习杂波特性进而进行目标检测,因此适用于未知杂波模型的场景,避免了假设的模型与实际环境不符合的问题。实验验证:该方法相比于传统的杂波抑制目标检测方法,具有较好的性能表现。

关键词：目标检测深度学习卷积神经网络背景对消残差学习

改进的八波束比幅测向系统校正方法及FPGA实现

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现代防御技术 2024年

作者：利才锟晋良念蒙淑娇桂林电子科技大学信息与通信学院广西无线宽带通信与信号处理重点实验室

针对传统八波束比幅测向系统校正工作量巨大以及系统实时性要求高的问题，本文提出每个角度区间仅利用5个角度点来实现对系统进行校正的方法，并根据测向系统的实时性要求使用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）器件去完成。对测向链路进行... 详细信息

针对传统八波束比幅测向系统校正工作量巨大以及系统实时性要求高的问题，本文提出每个角度区间仅利用5个角度点来实现对系统进行校正的方法，并根据测向系统的实时性要求使用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）器件去完成。对测向链路进行分解，将整个测向系统分成内部和外部，并在内部通道引入系统校正源，实现了对测向通道的动态校正，减少了系统误差且提高了系统的可维护性。外场测试表明，采取上述校正方法可以减少测试工作量且最终的系统测向精度达到工程应用的要求，全频段测向均方根误差为2.01°，使用FPGA器件可以达到实时性的要求。

关键词：雷达信号八波束比幅测向校正方法测向精度系统实时性 FPGA

基于YOLOv5l和ViT的交通标志检测识别方法

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科学技术与工程 2022年第27期22卷 12038-12044页

作者：郭朦陈紫强邓鑫梁晨桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室桂林541004

随着交通行业的发展,交通标志检测识别成为了辅助驾驶系统中最热门的研究方向之一。在实际行车道路中,交通标志具有目标小且类别繁多的特点,针对现有检测与识别算法难以同时兼顾准确度和速率的问题,提出一种YOLOv5l(you only look once ... 详细信息

随着交通行业的发展,交通标志检测识别成为了辅助驾驶系统中最热门的研究方向之一。在实际行车道路中,交通标志具有目标小且类别繁多的特点,针对现有检测与识别算法难以同时兼顾准确度和速率的问题,提出一种YOLOv5l(you only look once version 5l)与视觉转换器(vision transformer,ViT)结合的检测与识别方法。首先采用YOLOv5l对目标进行检测,得出交通标志的位置信息,再将其输入ViT进行分类识别,其中特征连接部分引入DenseNet网络模块,来实现原始特征和卷积后特征映射的密集连接,加强特征的传递性,提高识别率。结果表明:在GTSDB和GTSRB数据集上实验效果更佳,交通标志检测速率达到20 ms,准确率达到98.78%,相比全连接层识别准确率提高了约4%。

关键词：交通标志检测与识别 YOLOv5l 视觉转换器

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基于蚁群算法的移动边缘服务器收益优化策略

计算机应用与软件 2022年第2期39卷 95-99,214页

作者：黄冬艳付中卫李浪桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是5G的关键技术。由于MEC服务器的计算资源有限,如何对其计算资源分配以提高收益至关重要。为此,提出一种边缘服务器收益优化策略。将MEC服务器收益最大化问题建模为以服务器端任务执行次序为... 详细信息

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是5G的关键技术。由于MEC服务器的计算资源有限,如何对其计算资源分配以提高收益至关重要。为此,提出一种边缘服务器收益优化策略。将MEC服务器收益最大化问题建模为以服务器端任务执行次序为优化变量的最优化问题。在用户对时延和金钱偏好程度不同及子任务具有顺序执行关联性的情况下,提出基于蚁群算法的任务最优执行次序求解算法。仿真结果表明,同等条件下采用该算法获得的收益比SearchAdjust算法提高了33.6%。

关键词：移动边缘计算最优化蚁群算法 SearchAdjust算法

基于改进鲸鱼优化的地面短基线单站无源定位方法

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无线电工程 2023年

作者：蒙淑娇晋良念广西无线宽带通信与信号处理重点实验室桂林电子科技大学信息与通信学院

针对粒子群优化（Particle Swarm Optimization， PSO）算法在解决常规地面单站无源定位系统性能受天线布阵形式约束影响时因局部收敛而导致定位精度低的问题，提出了一种基于改进鲸鱼优化(Improved Whale Optimization Algorithm， IW... 详细信息

针对粒子群优化（Particle Swarm Optimization， PSO）算法在解决常规地面单站无源定位系统性能受天线布阵形式约束影响时因局部收敛而导致定位精度低的问题，提出了一种基于改进鲸鱼优化(Improved Whale Optimization Algorithm， IWOA)的地面短基线单站无源定位法。该方法利用阵元接收到的相位差信息构建代价函数，通过引入测向信息有效缩小算法搜索的范围，并对算法的概率因子和收敛因子进行修正，提升算法计算速率，同时对算法的随机搜索方程进行改进并引入重启机制和局部精细搜索方式，在提升算法搜索能力的同时避免算法陷入局部最优。定位仿真结果表明，该算法在性能稳定性上优于PSO，相比于常规地面单站无源定位方法在定位精度上有了明显提升。

关键词：无源定位固定单站定位鲸鱼优化重启机制局部精细搜索

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一种大规模传感器网络节点分布式定位算法

电子与信息学报 2019年第12期41卷 3022-3028页

作者：蒋俊正李杨剑赵海兵欧阳缮桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室桂林541004

针对大规模无线传感器网络(WSN)中节点难以定位的问题,该文提出一种基于改进牛顿法的分布式定位算法。该算法包括网络划分和分布式算法。首先,根据节点位置和节点之间直接相连的距离信息,将无线传感器网络划分为若干个重叠的子区域,并... 详细信息

针对大规模无线传感器网络(WSN)中节点难以定位的问题,该文提出一种基于改进牛顿法的分布式定位算法。该算法包括网络划分和分布式算法。首先,根据节点位置和节点之间直接相连的距离信息,将无线传感器网络划分为若干个重叠的子区域,并将子区域的定位问题归结为无约束优化问题,每个子区域可以独立计算;然后,使用分布式算法估计子区域中的节点位置并进行局部融合。实验结果表明,与已有算法相比,该算法具有良好的扩展性,在大规模网络中定位精度更高,能满足大规模无线传感器网络中节点定位需求。

关键词：无线传感器网络定位分布式算法凸优化改进牛顿法