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基于混合卷积网络的高光谱图像自监督特征学习方法

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光学学报 2024年第18期44卷 424-435页

作者：冯凡张永生张津刘冰于英中国人民解放军战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院

针对高光谱图像小样本条件下特征学习不充分的问题，提出了一种基于混合卷积网络的自监督特征学习方法。该方法能够充分利用高光谱图像的空谱信息，以对比学习的形式自动提取适合分类任务的特征。首先，用因子分析算法降维高光谱图像，... 详细信息

针对高光谱图像小样本条件下特征学习不充分的问题，提出了一种基于混合卷积网络的自监督特征学习方法。该方法能够充分利用高光谱图像的空谱信息，以对比学习的形式自动提取适合分类任务的特征。首先，用因子分析算法降维高光谱图像，并通过空间增强和光谱增强产生正负样本对。然后，利用混合三维卷积和二维卷积的级联模型提取样本对的多尺度空谱特征，并用二阶池化层提升细粒度表征能力。通过计算对比损失，以自监督的方式充分训练编码器。最后，利用极少量的标记样本微调编码器完成分类。在四个空谱特征差异较大的高光谱数据集Indian Pines、Houston、Longkou和Hanchuan进行了分类实验。每类地物仅用5个样本微调编码器，本文提出方法的精度分别为79.46%、84.32%、92.97%和82.31%，验证了所提方法的有效性。

关键词：高光谱图像分类自监督学习对比学习混合卷积网络二阶池化

室内可见光通信亮度可控混合多层OFDM调制方法

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中国激光 2024年第2期51卷 97-105页

作者：任嘉伟汪涛徐志坚曲晶中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001

针对室内可见光通信的通照一体需求,为实现高效数据通信和调光控制相结合,在多层非对称裁剪光正交频分复用(LACO-OFDM)信号分时正负叠加调光方法的基础上,通过在LACO-OFDM信号上叠加一个经过设计的周期信号来产生叠加的LACO-OFDM(SLACO-... 详细信息

针对室内可见光通信的通照一体需求,为实现高效数据通信和调光控制相结合,在多层非对称裁剪光正交频分复用(LACO-OFDM)信号分时正负叠加调光方法的基础上,通过在LACO-OFDM信号上叠加一个经过设计的周期信号来产生叠加的LACO-OFDM(SLACO-OFDM)信号,可以在不引入额外干扰的情况下,降低多层信号的峰均功率比。再利用正负SLACO-OFDM信号按比例结合的方式来实现混合调光。分析了通信和调光约束条件下,层间功率比例因子和混合比例因子的设置方法。提出的混合SLACO-OFDM具有更小的峰均功率比,充分利用了发光二极管(LED)整个动态范围。仿真结果表明,提出的调制方法相对于传统的多层传输方式可以获得更好的误码率性能,相对于常见调光调制方式可以获得更高的频谱效率。

关键词：光通信可见光通信调光控制峰均功率比混合多层调制

基于二分匹配Transformer的SAR图像检测

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信号处理 2024年第9期40卷 1648-1658页

作者：龙伟军郭宇轩徐艺卓杜川南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)拥有全天候、全天时的成像能力,对SAR图像的目标检测具有重大军事和民用意义。在SAR图像目标检测中,由于成像时的复杂背景和非检测目标的干扰,存在重复检测的问题。传统的用于SAR图像检测的... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)拥有全天候、全天时的成像能力,对SAR图像的目标检测具有重大军事和民用意义。在SAR图像目标检测中,由于成像时的复杂背景和非检测目标的干扰,存在重复检测的问题。传统的用于SAR图像检测的深度学习网络通过增加特征提取网络、非极大值抑制等处理降低重复检测的概率,当阈值设置不当和待检测目标存在重叠时仍会导致虚警和漏检的发生。为此,本文引入一种基于二分匹配损失的Transformer目标检测模型,与传统的SAR图像检测网络相比,二分匹配通过匈牙利算法将预测框与候选框进行一对一的匹配,从而找出最佳的匹配对,避免同一目标的重复检测。匹配时会自动忽略多余候选框,自动将其归类为背景,该方法不仅消除了重复检测导致的虚警问题,还省略了非极大值抑制的操作。同时,匹配结果可以直接作用于模型的输出,实现端到端的检测优化,将目标检测任务转化为集合预测问题,通过一组固定的可学习位置编码,有效地建立目标与图像特征之间的关联,无需依赖先验知识或预处理步骤,相较传统方法极大的简化了训练和部署流程。为了评估模型的有效性和可靠性,本文与当前热门目标检测模型在SAR-AIRcraft-1.0数据集上进行了对比,在保证较高召回率的情况下实现了不错的检测准确性,展示了模型的优越性能。

关键词： SAR飞机检测二分匹配深度学习检测识别一体化

面向组网雷达干扰任务的多机伴随式编队航迹预规划方法

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系统工程与电子技术 2024年第8期46卷 2807-2819页

作者：邹玮琦牛朝阳刘伟王艳云湛嘉祺中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院河南郑州450001

针对多目标突防组网雷达系统场景,为有效提高干扰效果以及突防成功率,编队航迹规划尤为重要。因此,首先构建航迹规划模型,从飞行器自身约束、航迹安全性、机间协调以及任务完成效果4个方面出发,结合多机伴随式编队及其所处环境特点,提... 详细信息

针对多目标突防组网雷达系统场景,为有效提高干扰效果以及突防成功率,编队航迹规划尤为重要。因此,首先构建航迹规划模型,从飞行器自身约束、航迹安全性、机间协调以及任务完成效果4个方面出发,结合多机伴随式编队及其所处环境特点,提出较为完备的航迹规划准则,形成一个新的整体目标函数;其次,为有效描述每架飞机的机动特性以及伴飞干扰机与目标飞机间的联系,提高算法搜索能力,提出基于多球面矢量(multi-spherical vector-based,MS)方法;为进一步提高算法的探索和开发能力,提出多面球矢量逐航迹点学习混合粒子群优化(multi-spherical vector-based hybrid particle swarm optimization with track point by track point learning,TLHPSO)算法,并将两者相结合,形成基于多面球矢量的逐航迹点学习混合粒子群优化(MS-based hybrid particle swarm optimization with track point by track point learning,MS-TLHPSO)航迹规划方法;最后,构建相应仿真场景进行验证。对比结果表明,MS方法以及TLHPSO优化算法在寻优能力上具有明显优势;同时,所提算法在不同初始场景下最优解的平均值均优于其他算法,充分说明所提算法能够在保证稳定性的前提下规划具有更高可信度的编队航迹。

关键词：组网雷达编队航迹规划准则多球面矢量逐航迹点学习

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基于结构张量降维和改进上下文感知相关滤波器的高光谱目标跟踪

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光学学报 2024年第11期44卷 150-160页

作者：赵东胡斌庄宇辰滕翔王超李佳郭业才南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子与信息工程学院江苏无锡214105 西安电子科技大学物理学院陕西西安710071 中国人民解放军空军工程大学基础部陕西西安710051

针对高光谱目标跟踪算法在目标受遮挡时跟踪漂移的问题,本文提出一种基于结构张量降维和改进上下文感知相关滤波器的高光谱目标跟踪算法。首先利用结构张量提取目标区域和搜索区域的边缘纹理信息,再对结构张量进行分解得到对应目标区域... 详细信息

针对高光谱目标跟踪算法在目标受遮挡时跟踪漂移的问题,本文提出一种基于结构张量降维和改进上下文感知相关滤波器的高光谱目标跟踪算法。首先利用结构张量提取目标区域和搜索区域的边缘纹理信息,再对结构张量进行分解得到对应目标区域和搜索区域的特征向量,通过计算每个波段目标区域特征向量与搜索区域特征向量之间的马氏距离,获得当前帧高光谱图像的多维光谱权重,再利用多维光谱权重与高光谱图像进行加权融合实现降维,同时利用光谱信息与VGG19网络来提取降维后图像的深度特征;然后在训练分类器时,为抑制循环位移带来的边界效应,通过计算响应图的干扰因子来改进引入的上下文信息,当后续帧因干扰因素导致跟踪产生误差,并且随时间增加导致累积误差超过设定阈值的时候,本文所提跟踪算法将初始帧的响应图与当前帧的响应图融合,以便及时对跟踪结果进行校正;最后在标准数据集上验证了算法的性能,实验结果表明,本文所提跟踪算法与对比算法相比较,在克服目标遮挡方面具有更好的鲁棒性。

关键词：目标跟踪结构张量降维光谱信息干扰因子上下文信息

面向网络流量数据增强的生成对抗网络改进研究

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 275-284页

作者：张雅雯张玉臣吴越李程中国人民解放军战略支援部队信息工程大学密码工程学院郑州450001

网络流量数据的高维复杂特性,使得生成对抗网络生成的网络流量数据质量较差。为了解决该问题,提出一种基于双生成器的条件映射生成对抗网络(a cGAN with projection discriminator based on double generators,PD-DcGAN)并将其应用于少... 详细信息

网络流量数据的高维复杂特性,使得生成对抗网络生成的网络流量数据质量较差。为了解决该问题,提出一种基于双生成器的条件映射生成对抗网络(a cGAN with projection discriminator based on double generators,PD-DcGAN)并将其应用于少数类流量增强。提出基于Gumbel-sigmoid分布的离散生成器,获得近似于离散数据的光滑可导分布生成离散特征,并将其与连续数据生成器并联运行,二者结果串联组合,获得数据整体分布情况;以内积形式融合条件信息和特征信息,克服传统方法出现假设空间增大的问题,缓解模型训练过程中的不稳定现象;在损失函数中引入梯度惩罚因子,将判别器梯度限定在一定范围内,有效缓解梯度爆炸。利用UNSW-NB15数据集,从生成样本质量和模型有效性两个角度检验模型性能。实验结果证明,与其他数据增强方法相比,PD-DcGAN在准确率、精确率、召回率和F1得分上分别平均提高2.72%、1.72%、1.87%和1.16%;与原始数据集相比,对难以检测的Analysis、Backdoors、Exploits、Shellcode和Worms等少数类流量检测性能提升明显,分别从不足1%分别提升至7.93%、6.53%、15.72%、14.02%和10.91%。

关键词：生成对抗网络双生成器结构数据增强不平衡数据集网络流量分类

多视影像三维线云重建技术及其智能化发展展望

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测绘学报 2024年第6期53卷 1025-1036页

作者：魏东刘欣怡张永军武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

三维线云是具有几何结构与语义信息的三维线段集合,可以作为实景三维构建中高效的引导,控制与抽象表达元素,弥补点云的边缘描述缺陷与初始结构的缺失,是改变传统三维模型“一张皮”(不同对象相互粘连,难以指导空间分析与决策)的重要结... 详细信息

三维线云是具有几何结构与语义信息的三维线段集合,可以作为实景三维构建中高效的引导,控制与抽象表达元素,弥补点云的边缘描述缺陷与初始结构的缺失,是改变传统三维模型“一张皮”(不同对象相互粘连,难以指导空间分析与决策)的重要结构化特征。然而,如何从多视影像中重建好用的线云,将线云在实景三维中用好,一直是本领域的难点问题。本文回顾三维线云的发展,介绍相关的重建方法,分析存在的难点与不足;结合从数字化走向智能化的测绘科技转型背景,论述线云在实景三维中建什么,如何建与怎么用,对线云重建和应用的智能化发展予以介绍和展望,希望为实景三维重建与线云研究的相关人员提供参考。

关键词：三维线云实景三维三维重建智能化测绘多视影像

知识图谱约束深度网络的高分辨率遥感影像场景分类

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测绘学报 2024年第4期53卷 677-688页

作者：李彦胜吴敏郎张永军武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

得益于深度网络理论与方法的快速发展,深度网络逐渐成为遥感影像场景分类任务的主流技术。然而,现有基于深度网络的遥感影像场景分类方法高度依赖大量人工标记的训练样本,且无法有效融合利用遥感领域丰富的先验知识。为了提升领域知识... 详细信息

得益于深度网络理论与方法的快速发展,深度网络逐渐成为遥感影像场景分类任务的主流技术。然而,现有基于深度网络的遥感影像场景分类方法高度依赖大量人工标记的训练样本,且无法有效融合利用遥感领域丰富的先验知识。为了提升领域知识利用率同时降低标记样本依赖,本文提出了一种知识图谱引导深度网络学习的高分辨率遥感影像场景分类方法。首先,构建了一个包括领域内多种来源知识的土地覆盖概念知识图谱来更灵活便捷地应用领域先验知识。然后,通过知识图谱表示学习方法将土地覆盖概念知识图谱中的遥感场景语义类别表达为语义向量,形成遥感场景类别语义基准。在知识引导学习阶段,通过施加场景类别语义向量与深度网络浅层视觉特征向量的跨模态对齐约束引导深度网络的浅层部分更有效地学习不同类别遥感影像场景的共享特征,在深度网络深层部分则仍然通过场景类别标签引导学习不同遥感场景的判别特征。在测试阶段,完成优化的深度网络模型可以在不依赖任何先验知识的情况下完成高精度遥感影像场景分类。在目前公开的最大的遥感影像场景分类数据集上的试验结果表明,本文提出的知识引导学习方法相比现有方法在10%、30%、50%等不同训练样本比率下均可以获得最佳分类性能。在10%这一比率条件下,本文提出的知识引导学习方法相比基线深度网络在总体精度指标(OA)上能够得到5.11%的提升。

关键词：遥感影像场景分类土地覆盖概念知识图谱知识图谱表示学习知识图谱约束深度网络

基于统计信道状态信息的智能反射面辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 1986-1995页

作者：徐勇军徐娟田秦语黄崇文重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 浙江大学信息与电子工程学院杭州310007

为解决传统反向散射通信(BackCom)系统存在通信距离短、系统吞吐量较低和克服信道不确定性能力差的问题,该文提出一种基于统计信道状态信息(CSI)的智能反射面(RIS)辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法。考虑功率站最大发射功率约束、... 详细信息

为解决传统反向散射通信(BackCom)系统存在通信距离短、系统吞吐量较低和克服信道不确定性能力差的问题,该文提出一种基于统计信道状态信息(CSI)的智能反射面(RIS)辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法。考虑功率站最大发射功率约束、反射节点的能量中断约束和吞吐量中断约束、反射系数约束、RIS相移约束和信息传输时间约束,建立了系统加权和吞吐量最大化的鲁棒资源分配模型;利用伯恩斯坦不等式、交替优化和半正定松弛方法,将原非凸问题转换成凸优化问题求解,并提出一种基于迭代的鲁棒吞吐量最大化算法。仿真结果表明,与传统非鲁棒资源分配算法和无RIS资源分配算法相比,所提算法具有更强的鲁棒性和更高的吞吐量。

关键词：反向散射通信智能反射面鲁棒资源分配信道不确定性