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基于FCNN的极化码分区译码算法研究

光通信技术 2024年

作者：罗颖李晓记王家明桂林电子科技大学信息与通信学院认知无线电与信息处理教育部重点实验室

为了降低极化码神经网络译码器在训练阶段的维度限制，探索译码新思路，设计了一种基于全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCNN）的SC分区译码方案，采用均方误差函数衡量FCNN的差值大小，通过仿真产生已调制并加噪的极... 详细信息

为了降低极化码神经网络译码器在训练阶段的维度限制，探索译码新思路，设计了一种基于全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCNN）的SC分区译码方案，采用均方误差函数衡量FCNN的差值大小，通过仿真产生已调制并加噪的极化码编码数据作为输入，信源数据作为标签训练两个不同参数的FCNN。仿真结果表明，在加性高斯白噪声信道中，FCNN-SC译码器在信噪比为1～5dB时，其性能接近于SC译码算法。在1.5～3dB信噪比时，FCNN-SC译码器相较于FCNN译码器有0.5dB左右的编码增益，且训练阶段所需的数据集更小仅为其一半左右。

关键词：极化码串行抵消译码算法全连接神经网络神经网络译码器深度学习

低过采样数字调制信号的多尺度一维卷积神经网络解调器

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计算机应用与软件 2024年第5期41卷 113-117页

作者：陈显敏符杰林桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室广西桂林541004

针对应用深度学习方法对数字调制信号进行解调时过采样要求较高的问题,设计低过采样的多尺度一维卷积神经网络数字解调器。该解调器可以在与传统解调器相同的过采样条件下,对BPSK、4-QAM、8-QAM、16-QAM四种数字调制信号进行解调,并能... 详细信息

针对应用深度学习方法对数字调制信号进行解调时过采样要求较高的问题,设计低过采样的多尺度一维卷积神经网络数字解调器。该解调器可以在与传统解调器相同的过采样条件下,对BPSK、4-QAM、8-QAM、16-QAM四种数字调制信号进行解调,并能保证传统解调方法相同的误码性能。仿真结果表明,在高斯和Rayleigh衰落信道下,给出的数字调制信号解调器可以在保证解调误码性能的同时,减少了对采样倍数的要求,降低了神经网络结构的复杂性。

关键词：低采样倍数解调多尺度一维卷积神经网络 BPSK和M-QAM

基于NOMA的可见光无线移动系统的隐蔽通信

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光通信技术 2024年

作者：黄菊赵响赵玉青赵文波桂林电子科技大学信息与通信学院认知无线电与信息处理重点实验室

可见光无线移动系统的通信安全是未来信息化时代的重要问题之一，考虑到未来通信中日益增长的大规模设备连接，研究基于非正交多址接入的多用户可见光移动通信系统的隐蔽传输问题。为了提升系统隐蔽性能，采用随机发送功率策略来增加监... 详细信息

可见光无线移动系统的通信安全是未来信息化时代的重要问题之一，考虑到未来通信中日益增长的大规模设备连接，研究基于非正交多址接入的多用户可见光移动通信系统的隐蔽传输问题。为了提升系统隐蔽性能，采用随机发送功率策略来增加监测者的检测不确定程度，构建了联合约束条件下的有效隐蔽速率最大化问题，基于图解法获得了最优LED发射机发送功率分配比与最优无人机位置，并设计了仿真实验。仿真结果验证了所提方案可以显著提升基于非正交多址接入的可见光移动通信中隐蔽用户的有效隐蔽速率。

关键词：可见光通信隐蔽通信非正交多址接入无人机功率分配位置优化

球形传声器阵列下基于主导声源检测MUSIC群时延算法的多声源定位

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应用声学 2024年第2期43卷 367-377页

作者：王玫刘小娟宋浠瑜李江和仇洪冰桂林理工大学信息科学与工程学院桂林541006 桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室桂林541004

针对混响环境中,多径效应、散射、衍射等原因导致声源定位失败或分辨能力不足的现象,提出一种基于主导声源检测MUSIC群时延的邻近多声源定位方法。该方法采用球形传声器阵列,相比平面阵列可以捕获3D声场信息,利用球谐域下信号的频率分... 详细信息

针对混响环境中,多径效应、散射、衍射等原因导致声源定位失败或分辨能力不足的现象,提出一种基于主导声源检测MUSIC群时延的邻近多声源定位方法。该方法采用球形传声器阵列,相比平面阵列可以捕获3D声场信息,利用球谐域下信号的频率分量与角度分量解耦的优势,从而可直接利用频率平滑技术处理宽带语声信号而不需要构造聚焦矩阵,并在球谐域下通过设置阈值对一组时频段进行主导声源检测,从而选择出包含直达声的一组时频块来构造MUSIC群时延空间谱。上述举措在提升波达方向估计在高混响环境下定位鲁棒性的同时,也提高了多个邻近声源的分辨能力。仿真实验结果表明,所提出的主导声源检测MUSIC群时延算法,在高混响和低信噪比条件下,仍具有更好的定位精度与更优的邻近多声源分辨效果。

关键词：球面谐波域模式强度群时延谱主导声源检测频率平滑

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基于无人机辅助边缘计算的收益策略优化研究

计算机应用与软件 2024年第2期41卷 33-40,55页

作者：蔡超王俊义梁海广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室广西桂林541004

在移动边缘计算场景下,为移动设备提供卸载机会的MEC处理器安装在无人驾驶飞行器(UAV)上,来帮助覆盖区域内的用户设备(UEs)任务卸载,然后将计算结果返回,无人机在服务区域根据最短距离原则确定悬停位置和高度。考虑到每架无人机计算资... 详细信息

在移动边缘计算场景下,为移动设备提供卸载机会的MEC处理器安装在无人驾驶飞行器(UAV)上,来帮助覆盖区域内的用户设备(UEs)任务卸载,然后将计算结果返回,无人机在服务区域根据最短距离原则确定悬停位置和高度。考虑到每架无人机计算资源和能量有限,该文目标是在资源受限情况下给资源定价。给出用户和服务器的收益模型,证明用户收益函数是凸函数;围绕计算资源定价进行Stackelberg博弈,以迭代的方式确定每个用户的卸载迁移率和最终资源定价。仿真结果表明,在服务器收益和系统总收益方面获得了显著的提高,但是牺牲了任务平均能耗与平均时延。

关键词： UAV Stackelberg博弈计算资源服务器收益系统总收益

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基于拉普拉斯混合模型的航迹抗差关联方法

电讯技术 2024年

作者：韦春玲吴孙勇刘锦新余润华桂林电子科技大学信息与通信学院认知无限电与信息处理教育部重点实验室桂林电子科技大学数学与计算科学学院

针对组网雷达系统误差与上报目标不完全一致等复杂环境下的航迹关联鲁棒性问题，基于非刚性点集配准理论提出了一种航迹邻域结构信息与拉普拉斯混合模型(Laplace Mixture Model， LMM)相结合的关联方法。首先利用更鲁棒的拉普拉斯混合... 详细信息

针对组网雷达系统误差与上报目标不完全一致等复杂环境下的航迹关联鲁棒性问题，基于非刚性点集配准理论提出了一种航迹邻域结构信息与拉普拉斯混合模型(Laplace Mixture Model， LMM)相结合的关联方法。首先利用更鲁棒的拉普拉斯混合模型对被视为异常点的非共同探测目标的航迹进行建模，然后定义局部相似性测度计算航迹邻域结构的相似性来决定拉普拉斯分量的权重，并通过期望最大化(Expectation-Maximization， EM)算法求解拉普拉斯混合模型的闭合解。最后利用经典分配法对E步获取的后验概率矩阵进行航迹关联判决。仿真结果表明，该方法在面对各种复杂环境如不同系统误差、检测概率、目标分布密度等情况时均有较高的关联正确率和较好的鲁棒性。

关键词：航迹关联系统误差拉普拉斯混合模型局部相似性测度 EM算法

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张量分解和自适应图全变分的高光谱图像去噪

西安电子科技大学学报 2024年第2期51卷 157-169页

作者：蔡明娇蒋俊正蔡万源周芳桂林电子科技大学信息与通信学院广西壮族自治区桂林541004 桂林电子科技大学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壮族自治区桂林541004 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壮族自治区桂林541004

高光谱图像在采集过程中受到观测条件、成像仪材料属性、传输条件等客观因素的影响,不可避免地会引入各种噪声。这严重降低了高光谱图像的质量以及限制了后续处理的精度。因此,高光谱图像去噪是一个极其重要的预处理步骤。针对高光谱图... 详细信息

高光谱图像在采集过程中受到观测条件、成像仪材料属性、传输条件等客观因素的影响,不可避免地会引入各种噪声。这严重降低了高光谱图像的质量以及限制了后续处理的精度。因此,高光谱图像去噪是一个极其重要的预处理步骤。针对高光谱图像去噪问题,提出了低秩张量分解和自适应图全变分的高光谱图像去噪算法。首先,利用低秩张量分解来描述高光谱图像的全局空间和光谱相关性,并使用自适应权重图全变分来刻画高光谱图像空间维度上的分段平滑特性和保留高光谱图像的边缘信息;此外,采用l1-范数、Frobenius-范数分别刻画包括条纹噪声、脉冲噪声、死线噪声在内的稀疏噪声和高斯噪声。由此高光谱图像去噪问题归结为一个包含低秩张量分解和自适应图全变分的约束优化问题。利用增广拉格朗日乘子法对该优化问题进行交替求解。实验结果表明,所提出的高光谱图像去噪算法与现有的算法相比,能够充分刻画高光谱图像数据的内在结构特性,具有更好的去噪性能。

关键词：高光谱图像去噪 Tucker分解自适应图全变分

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AF-CenterNet:基于交叉注意力机制的毫米波雷达和相机融合的目标检测

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计算机应用研究 2024年第4期41卷 1258-1263页

作者：车俐吕连辉蒋留兵桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 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

对于自动驾驶领域而言,确保在各种天气和光照条件下精确检测其他车辆目标是至关重要的。针对单个传感器获取信息的局限性,提出一种基于cross-attention注意力机制的融合方法(AF),用于在特征层面上融合毫米波雷达和相机信息。首先,将毫... 详细信息

对于自动驾驶领域而言,确保在各种天气和光照条件下精确检测其他车辆目标是至关重要的。针对单个传感器获取信息的局限性,提出一种基于cross-attention注意力机制的融合方法(AF),用于在特征层面上融合毫米波雷达和相机信息。首先,将毫米波雷达和相机进行空间对齐,并将对齐后的点云信息投影成点云图像。然后,将点云图像在高度和宽度方向上进行扩展,以提高相机图像和点云图像之间的匹配度。最后,将点云图像和相机图像送入包含AF结构的CenterNet目标检测网络中进行训练,并生成一个空间注意力权重,以增强相机中的关键特征。实验结果表明,AF结构可以提高原网络检测各种大小目标的性能,特别是对小目标的检测提升更为明显,且对系统的实时性影响不大,是提高车辆在多种场景下检测精度的理想选择。

关键词：自动驾驶目标检测毫米波雷达交叉注意力融合

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声波导多模共振及其缺陷态

应用声学 2024年

作者：钱留伟高越汪琳阁樊亚仙陶智勇桂林电子科技大学海洋工程学院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

为了研究声波导中多种模式的相互作用及缺陷态特性，该文设计了一种具有变截面的周期声波导，实现了多种模式共振导致的声学带隙。通过在波导中引入缺陷结构，进而破坏原有的共振模式，产生了声波反常透射现象，并且调整缺陷的长度还可... 详细信息

为了研究声波导中多种模式的相互作用及缺陷态特性，该文设计了一种具有变截面的周期声波导，实现了多种模式共振导致的声学带隙。通过在波导中引入缺陷结构，进而破坏原有的共振模式，产生了声波反常透射现象，并且调整缺陷的长度还可以实现缺陷态中心频率的调控。对不同缺陷长度波导内的声场分析结果表明，沿波导中轴线的声压有对称和反对称两种分布形式，并且这种分布特性主要由声波的基模和一阶模式导致。不同于传统布拉格共振的相关研究，该文所提出的多模共振及缺陷态的实现方法为声波调控提供了不同的设计手段，更有利于功能型声波导器件的发展与应用。

关键词：周期结构多模共振缺陷态对称性