检索结果-南通市图书馆

基于Mach-Zehnder结构的模式不敏感硅基热光开关

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中国激光 2025年

作者：骆长亮延凤平郭浩户俊杰北京交通大学电子信息工程学院

提出了一种模式不敏感的热光开关，该光开关由多模干涉耦合器、相移器及S波导级联而成。通过导模激励系数法对多模干涉耦合器进行优化，使其具备模式不敏感的特性。同时对相移器进行优化，也使其具备模式不敏感的特性，TE0、TE1、TE2三... 详细信息

提出了一种模式不敏感的热光开关，该光开关由多模干涉耦合器、相移器及S波导级联而成。通过导模激励系数法对多模干涉耦合器进行优化，使其具备模式不敏感的特性。同时对相移器进行优化，也使其具备模式不敏感的特性，TE0、TE1、TE2三种模式的相位通过热光效应来改变。通过添加空气沟槽以降低功耗，通过仿真，当加热功率为9 mW时，在1550 nm处可实现不小于29 dB的消光比和低于0.88 dB的插入损耗。我们提出的模式不敏感光开关可以同时调制三个模式，适用于模分复用系统。

关键词：光开关模式不敏感模分复用热光效应马赫-曾德尔

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多尺度密集交互注意力残差真实图像去噪网络

图学学报 2025年

作者：郭业才胡晓伟 AMITAVE Saha 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不全面以及特征利用率低，导致生成图像不够清晰的问题，提出一种多尺度密集交互注意力残差去噪网络(MDIARN)。首先，通过多尺度非对称特征提取模块(MAFM)初步提取浅层信息特征，以确保图像特征的多样性；然后，多... 详细信息

针对图像去噪特征提取不全面以及特征利用率低，导致生成图像不够清晰的问题，提出一种多尺度密集交互注意力残差去噪网络(MDIARN)。首先，通过多尺度非对称特征提取模块(MAFM)初步提取浅层信息特征，以确保图像特征的多样性；然后，多尺度级联模块(MSCM)利用多维密集交互残差单元(MDIU)对图像特征进行多维映射，并逐步级联以增强模型之间的信息传递和交互性，充分拟合训练数据；引入双路全局注意力模块(DGAM)对多级特征进行全局联合学习，获取更具有判别性的特征信息；跳跃连接促进结构之间的参数共享，使不同维度的特征充分融合，保证信息的完整性。最后，采用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39.80 dB和39.62 dB，结构相似性分别为0.954和0.958，均优于主流去噪算法。此外，所提算法在低光度场景下应用也能保留更多细节，从而显著提升图像质量。

关键词：图像去噪多尺度特征提取多维密集交互卷积神经网络注意力

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基于多视图特征融合网络的虚拟视图合成

吉林大学学报(工学版) 2025年

作者：朴燕马玉玺长春理工大学电子信息工程学院

当前的新视角合成方法在恢复高频信息方面存在困难，导致生成图像中出现伪影和模糊现象。因此，本研究提出了一种基于多视图特征融合网络的密集视图新视角合成方法。首先，采用基于快速傅里叶变换的抗锯齿编码算法，捕捉高频细节并提高... 详细信息

当前的新视角合成方法在恢复高频信息方面存在困难，导致生成图像中出现伪影和模糊现象。因此，本研究提出了一种基于多视图特征融合网络的密集视图新视角合成方法。首先，采用基于快速傅里叶变换的抗锯齿编码算法，捕捉高频细节并提高虚拟视图的质量。其次，引入基于多尺度特征融合网络，利用Transformer作为聚合函数，通过改进多头注意力机制提取不同尺度的特征信息，并引入先验残差模块以缓解梯度消失问题，用于增强局部特征，提高合成质量。最后，引入颜色监督函数来隐式表示场景的颜色分布，解决颜色失真问题。实验证明，该方法可以快速渲染高质量虚拟视图并输出高质量3D图像，且表现优于其他方法。

关键词：计算机应用多视图特征融合网络神经辐射场新视角合成三维重建 Transformer

LFM-DPC抗间歇采样转发干扰波形集设计算法

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系统工程与电子技术 2025年

作者：董乔龙刘思琪张伟见张劲东南京航空航天大学电子信息工程学院

针对间歇采样转发干扰产生的假目标和目标高速运动产生的多普勒频移导致雷达脉压性能急剧下降的问题，本文提出了一种高多普勒容限的线性调频-离散相位编码(linear frequency modulation-discrete phase coding， LFM-DPC)复合调制相干... 详细信息

针对间歇采样转发干扰产生的假目标和目标高速运动产生的多普勒频移导致雷达脉压性能急剧下降的问题，本文提出了一种高多普勒容限的线性调频-离散相位编码(linear frequency modulation-discrete phase coding， LFM-DPC)复合调制相干波形集设计方法。在一定多普勒频移范围内，以最小化未转发信号自模糊函数旁瓣能量以及未转发信号与转发信号互模糊函数能量建立优化模型，并设计了一种基于KKT (Karush-Kuhn-Tucker)最优性条件的迭代算法对模型求解。仿真实验表明，相比于遗传算法和单一调制的LFM和DPC信号，基于KKT最优性条件的交替迭代优化算法优化的LFM-DPC波形集有更好的抗间歇采样转发干扰性能。

关键词：间歇采样转发干扰线性调频-离散相位编码波形集多普勒容限 KKT条件模糊函数

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拉盖尔多项式结构波束形成器阵列稀疏化设计

声学学报 2025年

作者：王才志陈华伟南京航空航天大学电子信息工程学院

提出了一种拉盖尔多项式结构波束形成器阵列稀疏优化设计方法。该方法通过引入拉盖尔极点，提升了多项式结构波束形成器设计的自由度。针对多项式结构波束形成器阵列稀疏化设计中的高维优化难题，提出了基于交替方向乘子法的高效稀疏优... 详细信息

提出了一种拉盖尔多项式结构波束形成器阵列稀疏优化设计方法。该方法通过引入拉盖尔极点，提升了多项式结构波束形成器设计的自由度。针对多项式结构波束形成器阵列稀疏化设计中的高维优化难题，提出了基于交替方向乘子法的高效稀疏优化方法。通过构造辅助变量使得阵列稀疏度量与阵列响应约束之间实现了分离，进而将阵列稀疏化问题转化为组稀疏正则化优化问题，并导出了原始变量和辅助变量的优化更新公式。仿真结果表明，相比现有多项式结构阵列稀疏化方法，所提方法具有更高的阵元稀疏度，且在相同的阵列条件下，其波束形成性能更好。

关键词：传声器阵列波束形成稀疏阵列交替方向乘子法

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基于元素相乘结构的实时多目标跟踪算法

电子测量技术 2025年

作者：周畅达杨帆河北工业大学电子信息工程学院

多目标跟踪算法中的FairMOT提出了平衡检测和重识别分支的均衡学习策略，有效的平衡了目标检测和重识别两大任务，是目前单阶跟踪段范式算法中最优的算法，但由于DLA34骨干网络的特征提取能力有限，面对实际应用场景中复杂的跟踪场景时... 详细信息

多目标跟踪算法中的FairMOT提出了平衡检测和重识别分支的均衡学习策略，有效的平衡了目标检测和重识别两大任务，是目前单阶跟踪段范式算法中最优的算法，但由于DLA34骨干网络的特征提取能力有限，面对实际应用场景中复杂的跟踪场景时，往往会因为出现漏检和误跟等现象导致模型的跟踪效果下降。为了有效的提升模型骨干网络的特征提取能力，本文针对此问题设计了基于元素相乘结构的深度聚合骨干网络，提出了FairMOT-Star算法。该算法利用了元素相乘结构带来的隐藏维度提升原理，实现了简洁高效的目标特征提取。同时使用EIoU＿Loss作为检测框回归任务的回归损失函数，更加精准的描述了检测框和真实框之间的位置和形状关系，提升了检测框的预测精度。匹配关联部分使用卡尔曼滤波算法预测目标的运动信息，匈牙利算法完成时序维度上前后帧目标和轨迹的关联匹配。在MOT16数据集上进行了实验测试，MOTA精度达到了86.0%，模型的权重参数量为19.59M，相比于FairMOT模型参数量减少9.7% 的同时，MOTA精度提升了3.5%，较好的优化了FairMOT算法的计算参数量和跟踪精度。

关键词：机器视觉多目标跟踪特征提取 FairMOT

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基于迭代建模的滑窗主元分析故障检测方法

电子测量技术 2025年

作者：程为康张家良西安工业大学电子信息工程学院

针对传统主元分析（PCA）方法在工业过程故障检测中的高虚警率和故障检测不及时的问题，本文提出了一种基于迭代建模的滑窗主元分析故障检测方法。为了提高故障检测实时性，在建模过程中，采用迭代方法逐步剔除PCA建模数据中的异常样本... 详细信息

针对传统主元分析（PCA）方法在工业过程故障检测中的高虚警率和故障检测不及时的问题，本文提出了一种基于迭代建模的滑窗主元分析故障检测方法。为了提高故障检测实时性，在建模过程中，采用迭代方法逐步剔除PCA建模数据中的异常样本，优化PCA模型。为了降低虚警率，在检测过程中，采用滑动观测窗口统计异常样本数量，通过构造第二置信限检测故障。为了提高故障检测准确性，采用一种合成统计量作为检测指标，能够同时考虑主成分方向和残差空间的异常。为了验证文中方法的有效性，本文进行了数值仿真和田纳西-伊斯曼（TE）过程仿真实验。结果表明，本文方法能够降低虚警率，提高检测准确率和实时性。

关键词：主元分析故障检测迭代建模滑动窗口 TE过程

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面向目标覆盖的多无人机协同算法研究

计算机工程与应用 2025年

作者：王珩冰周亚同杨帆河北工业大学电子信息工程学院

多智能体近端策略优化（Multi-Agent Proximal Policy Optimization，MAPPO）在处理动态复杂环境时面临稳定性和效率的挑战。针对以上挑战，设计了一种联合引力机制，提升了任务执行的速度和效率。在联合引力机制的基础上，提出了一种... 详细信息

多智能体近端策略优化（Multi-Agent Proximal Policy Optimization，MAPPO）在处理动态复杂环境时面临稳定性和效率的挑战。针对以上挑战，设计了一种联合引力机制，提升了任务执行的速度和效率。在联合引力机制的基础上，提出了一种改进的MAPPO算法（DEA-MAPPO）。该算法首先通过自适应探索机制，动态调整探索幅度以适应无人机的实时表现和环境变化，增强了算法的适应性和稳定性。然后引入了高斯自适应注意力机制，提高了无人机决策质量、协作效率，增强了系统的可解释性和鲁棒性。最后通过加入延迟策略更新机制，有效避免了局部最优陷阱，进一步提升了算法性能和稳定性。通过在仿真环境中的实验验证，联合引力机制显著提升了覆盖效率，DEA-MAPPO算法在目标覆盖任务中的表现优于传统的MAPPO算法，在同样的训练回合数下，总奖励值和覆盖率都有了较大的提升。本研究为多无人机在复杂环境中的高效协同执行目标覆盖任务提供了新的解决方案和理论支持。

关键词：多无人机强化学习目标覆盖多智能体近端策略优化联合引力机制

YOLOv8-DEL:基于改进YOLOv8n的实时车辆检测算法研究

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计算机工程与应用 2025年第1期61卷 142-152页

作者：古佳欣陈高华张春美太原科技大学电子信息工程学院太原030024

车辆检测是智能交通系统和自动驾驶的重要组成部分。然而,实际交通场景中存在许多不确定因素,导致车辆检测模型的准确率低实时性差。为了解决这个问题,提出了一种快速准确的车辆检测算法——YOLOv8-DEL。使用DGCST(dynamic group convol... 详细信息

车辆检测是智能交通系统和自动驾驶的重要组成部分。然而,实际交通场景中存在许多不确定因素,导致车辆检测模型的准确率低实时性差。为了解决这个问题,提出了一种快速准确的车辆检测算法——YOLOv8-DEL。使用DGCST(dynamic group convolution shuffle transformer)模块代替C2f模块来重构主干网络,以增强特征提取能力并使网络更轻量;添加的P2检测层能使模型更敏锐地定位和检测小目标,同时采用Efficient RepGFPN进行多尺度特征融合,以丰富特征信息并提高模型的特征表达能力;通过结合GroupNorm和共享卷积的优点,设计了一种轻量型共享卷积检测头,在保持精度的前提下,有效减少参数量并提升检测速度。与YOLOv8相比,提出的YOLOv8-DEL在BDD100K数据集和KITTI数据集上,mAP@0.5分别提高了4.8个百分点和1.2个百分点,具有实时检测速度(208.6 FPS和216.4 FPS),在检测精度和速度方面实现了更有利的折中。

关键词：车辆检测 YOLOv8 DGCST Efficient RepGFPN 轻量级检测头

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