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面向肺炎CT图像识别的DL-CTNet模型

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 122-132页

作者：王威黄文迪王新王珑润长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

肺炎常缺乏明显呼吸系症状,症状多不典型,易发生漏诊、错诊.利用深度学习技术辅助医务人员安全、高效地检测感染者是一种有效途径.针对COVID-19感染者CT图像的磨玻璃影、铺路石征、血管扩张等特点,提出一种可有效地提取CT图像中的局部... 详细信息

肺炎常缺乏明显呼吸系症状,症状多不典型,易发生漏诊、错诊.利用深度学习技术辅助医务人员安全、高效地检测感染者是一种有效途径.针对COVID-19感染者CT图像的磨玻璃影、铺路石征、血管扩张等特点,提出一种可有效地提取CT图像中的局部与全局特征的轻量级模型——DL-CTNet.输入预处理的CT图像后,首先采用空洞卷积和动态双路径多尺度特征融合(D-DMFF)模块的2个支路提取浅层特征;然后使用局部与全局特征拼接模块(LGFC)中的D-DMFF模块提取局部特征、Swin Transformer提取全局特征,并通过拼接获得深层特征;最后经过全连接层输出分类标签.实验结果表明,在2个CT图像数据集上,验证了LGFC模块以及DL-CTNet的低复杂度与有效性;DL-CTNet的分类准确率高达98.613%,与其他方法相比,其能更准确地识别肺炎的CT图像.

关键词：肺炎胸部CT图像卷积神经网络 Transformer

基于现场可编程门阵列和大功率LED阵列光源的小型化水下无线光通信系统的研究与实现

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光学学报 2024年第6期44卷 218-228页

作者：黄安殷洪玺季秀阳梁彦军文浩王建英沈众卫大连理工大学信息与通信工程学院辽宁大连116024

针对水下无线通信高速率、远距离、低成本和小型化设备的实用需求,本文设计研制了一种高鲁棒性的基于现场可编程门阵列(FPGA)和大功率LED阵列的小型化水下无线光通信系统。其光发射机的光源采用45 W大功率LED阵列,基于FPGA实现高阶调制... 详细信息

针对水下无线通信高速率、远距离、低成本和小型化设备的实用需求,本文设计研制了一种高鲁棒性的基于现场可编程门阵列(FPGA)和大功率LED阵列的小型化水下无线光通信系统。其光发射机的光源采用45 W大功率LED阵列,基于FPGA实现高阶调制与编码,并设计了准直光学发射天线有效减少光束发散角,大幅度延长了传输距离。在光接收端,设计了一种基于3 mm大孔径雪崩光电二极管(APD)的自动增益控制放大和FPGA解调与信号处理的光接收机,降低了光通信系统对准的严苛要求。该系统可实现30 Mbps开关键控(OOK)信号和正交幅度调制(QAM)信号(16QAM信号)的12 m水下信道实时传输,二者的误码率(BER)分别为2.467×10^(-4)和3.467×10^(-3)。此外,该系统还实现了22 Mbps的非归零(NRZ)-OOK整形信号12 m水下+30 m空气的跨介质传输(总长度为42 m),BER为3.619×10^(-4)。最后,实现了12 m水下信道中接收机偏离主光轴40°之内22 Mbps OOK信号的有效接收,提高了系统的鲁棒性。

关键词：水下无线光通信现场可编程门阵列 LED阵列高阶调制小型化光端机

嵌入多阶泰勒微分知识的多尺度注意力循环网络深度时空序列预测方法

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2605-2618页

作者：孙强赵珂西安理工大学自动化与信息工程学院通信工程系西安710048

融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模,这种做法通常存在两大问题:(1)偏微分方程的近似精度低;(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此,该文提出了... 详细信息

融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模,这种做法通常存在两大问题:(1)偏微分方程的近似精度低;(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此,该文提出了融合泰勒微分的卷积循环神经网络(TDI-CRNN)。首先,为了提高高阶偏微分方程的近似精度并缓解偏微分方程应用的局限性,设计了一种多阶泰勒近似物理模块。该模块首先使用泰勒展开式对输入序列作微分逼近,再将不同阶数之间的微分卷积层使用微分系数耦合,最后动态调整泰勒展开结果的截断阶数与微分项数。其次,为了捕获循环网络隐藏状态的多种空间尺度特征并更好地捕捉时空序列的边缘相关空间信息,设计了一种多尺度注意力循环模块(MSARM),在该模块的多尺度卷积空间注意力UNet(即MCSA-UNet)的卷积层中使用了多尺度卷积和空间注意力机制,目的是关注时空序列的局部空间区域。在Moving MNIST,KTH以及CIKM数据集上开展了大量实验,Moving MNIST数据集的均方误差(MSE)指标下降到42.7,结构相似性指数(SSIM)提高到0.912;KTH数据集的SSIM和峰值信噪比(PSNR)分别提高到0.882和29.03;CIKM数据集上的临界成功指数(CSI)提高到0.515。最终的可视化和定量预测结果均验证了TDI-CRNN模型的合理性和有效性。

关键词：时空序列预测长短期记忆网络知识引导偏微分方程泰勒展开式

基于迁移学习和降噪自编码器-长短时间记忆的锂离子电池剩余寿命预测

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电工技术学报 2024年第1期39卷 289-302页

作者：尹杰刘博孙国兵钱湘伟哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080 黑龙江大学电子工程学院哈尔滨150006

针对锂离子电池退化数据噪声大、数据量少以及不同生命时期的退化趋势不同而导致的模型预测精度低、泛化能力差等问题,从数据预处理、预测模型的构建与训练三方面展开研究:首先结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络模型(GAN)构建VAE-GA... 详细信息

针对锂离子电池退化数据噪声大、数据量少以及不同生命时期的退化趋势不同而导致的模型预测精度低、泛化能力差等问题,从数据预处理、预测模型的构建与训练三方面展开研究:首先结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络模型(GAN)构建VAE-GAN模型生成多组数据,实现电池的退化数据增强;然后结合降噪自编码器(DAE)和长短时记忆(LSTM)神经网络构建DAE-LSTM模型进行数据降噪和容量预测,为了降低模型参数,此过程中的数据降噪和预测共享同一个损失函数;最后先利用生成数据对DAE-LSTM模型进行预训练,再利用真实数据对其进行迁移训练。在CACLE和NASA公开数据集进行性能测试,实验结果表明该文所提方法精度高、鲁棒性强,能够有效提高锂离子电池剩余寿命的预测效果。

关键词：锂离子电池剩余寿命预测降噪自编码器长短时记忆神经网络迁移学习

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面向6G多维扩展的新型多址接入技术综述

电子与信息学报 2024年第6期46卷 2323-2334页

作者：逄小玮蒋旭卢华兵赵楠大连理工大学信息与通信工程学院大连116024 哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院威海264209

随着移动通信技术的不断演进,第6代移动通信(6G)将实现从万物互联到万物智联的跨越,满足更高的数据需求和更广泛的应用场景。新型多址接入技术和多维扩展技术将在6G中协同发挥作用,为构建高效、智能、可靠的通信网络提供关键支持,满足... 详细信息

随着移动通信技术的不断演进,第6代移动通信(6G)将实现从万物互联到万物智联的跨越,满足更高的数据需求和更广泛的应用场景。新型多址接入技术和多维扩展技术将在6G中协同发挥作用,为构建高效、智能、可靠的通信网络提供关键支持,满足未来通信的多重需求。该文旨在探讨新型多址接入技术在6G多维扩展通信网络中的应用潜力。首先,该文对比了传统多址接入技术与6G潜在新型多址接入技术,并重点阐述了非正交多址接入技术在提升频谱效率和系统容量方面的优势。然后,详细介绍了卫星通信、无人机(UAV)通信和智能反射面(IRS)等多维扩展技术在6G场景下的优势。进一步,讨论了新型多址技术与卫星通信、UAV以及IRS相结合的优势及协同应用。最后,探讨了基于新型多址接入技术的多维扩展网络中的关键技术挑战,包括大规模多入多出技术、太赫兹技术、通感算一体化、用户信息安全、不完美信道状态信息(CSI)估计,同时对新型编码技术、人工智能和机器学习等研究方向进行了展望。

关键词： 6G移动通信多维扩展新型多址接入技术卫星通信无人机智能反射面

基于改进YOLOv5-LITE轻量级的配电组件缺陷识别

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高电压技术 2024年第5期50卷 1855-1864页

作者：颜宏文万俊杰潘志敏章健军马瑞长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114 国网湖南超高压变电公司长沙410100 长沙理工大学电气与信息工程学院长沙410114

为对配电组件缺陷进行精确快速的定位和识别,提出一种基于改进YOLOv5-LITE轻量级的配电组件缺陷识别方法。为使模型便于部署至移动设备终端,该方法使用ShuffleNetV2作为骨干网提取特征构建YOLOv5-LITE轻量级神经网络模型,并摘除ShuffleN... 详细信息

为对配电组件缺陷进行精确快速的定位和识别,提出一种基于改进YOLOv5-LITE轻量级的配电组件缺陷识别方法。为使模型便于部署至移动设备终端,该方法使用ShuffleNetV2作为骨干网提取特征构建YOLOv5-LITE轻量级神经网络模型,并摘除ShuffleNetV2的1024卷积和5×5池化,采用全局平均池化操作替代,降低网络参数量,提升模型检测速度;通过引入有利于细粒度目标检测的152×152特征层,实现了对大、中、小尺度的缺陷检测;在PANet架构中采用深度可分离卷积代替下采样使得网络更加轻量化。实验结果表明:该方法能够识别电缆脱离垫片、电缆与绝缘子脱落、无环绝缘子3种缺陷,其检测精度分别达到92%、95%、95%,网络参数量约为YOLOv5的1/4,检测速度达到2 ms/张。所提出的方法具有实时性、准确率高、轻量化等特点。

关键词：目标检测 YOLOv5 ShuffleNetV2 轻量化配电线路缺陷识别

同方期刊数据库博看期刊评论

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大气折射导致的激光北斗单向授时偏差

光学学报 2024年第12期44卷 156-163页

作者：邢子轩卢麟项鹏戴卫恒郑吉林徐荣中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院江苏南京210007

为满足大多数位置不定用户高精度、机动灵活的授时需求,充分发挥空间激光授时的优势,提出了激光北斗单向授时体制下由大气折射导致的授时偏差的解算方法。分别利用国家气象数据中心的累月平均和每日实测气象数据进行大气折射率分层建模... 详细信息

为满足大多数位置不定用户高精度、机动灵活的授时需求,充分发挥空间激光授时的优势,提出了激光北斗单向授时体制下由大气折射导致的授时偏差的解算方法。分别利用国家气象数据中心的累月平均和每日实测气象数据进行大气折射率分层建模,并以此为基础仿真研究大气折射导致的激光北斗四星对地单向授时偏差的波动范围。结果表明:在北斗中地球轨道条件下,大气折射导致的激光北斗单向授时偏差在几十ns量级,使用累月平均和每日实测气象数据建立的大气折射率分层模型计算得到的授时偏差整体差异在100 ps量级,有望采用大气模型预测校消方法将大气折射导致的授时偏差降低到ps量级。

关键词：大气光学大气折射激光北斗单向授时偏差

深度学习辅助水下光通信信号检测算法仿真及实验研究

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光子学报 2024年第7期53卷 235-245页

作者：叶鹏飞张鹏于浩何爽田东生王圆鑫佟首峰长春理工大学电子信息工程学院长春130022 长春理工大学光电工程学院长春130022 长春理工大学中山研究院中山528400 吉林大学通信工程学院长春130022

针对水下光通信提出了深度学习辅助的信号检测方法,设计并搭建了室内水下光通信实验平台,测试了所构建的三种水箱信道(水流、浑浊水流1、浑浊水流2)的数学模型,对所提方法进行了仿真测试,采集实验数据集对比研究了三种信道下所提方法与... 详细信息

针对水下光通信提出了深度学习辅助的信号检测方法,设计并搭建了室内水下光通信实验平台,测试了所构建的三种水箱信道(水流、浑浊水流1、浑浊水流2)的数学模型,对所提方法进行了仿真测试,采集实验数据集对比研究了三种信道下所提方法与自适应阈值法的性能。针对不同水下信道、5 Mbps通信传输,三种信道下所提方法误比特率相比自适应阈值法最高分别降低了2个数量级、1个数量级、1个数量级。针对浑浊水流信道1、不同通信速率(5 Mbps、10 Mbps、25 Mbps)通信传输,三种速率下所提方法误比特率均降低了1个数量级。相比自适应阈值法,所提方法在复杂信道下水下无线光通信提高性能方面具有一定作用,可为高速可靠水下无线光通信系统设计提供一定参考。

关键词：光通信通断键控调制深度学习深度神经网络信号检测

基于树状多分支残差注意力网络的真实场景图像超分辨率重构

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控制与决策 2024年第10期 3442-3450页

作者：韩玉兰顾琴崔玉杰兰朝凤哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

真实场景图像超分辨率重构方法的研究进一步推动了超分辨率重构的应用,成为研究的热点.针对现有方法多采用单一输出代表高分辨率图像的高频特征细节,难以保障稳定、准确高频细节的问题,提出一种基于树状多分支残差注意力网络的真实场景... 详细信息

真实场景图像超分辨率重构方法的研究进一步推动了超分辨率重构的应用,成为研究的热点.针对现有方法多采用单一输出代表高分辨率图像的高频特征细节,难以保障稳定、准确高频细节的问题,提出一种基于树状多分支残差注意力网络的真实场景图像超分辨率重构方法.该方法通过树状结构形成多分支超分辨率重构网络,增强特征表现能力,进而丰富重构图像高频细节.每条分支采用双通道残差策略对基础块进行连接,允许更多低频特征通过.进一步设计了基础块,融入密集残差结构和注意力机制,可以在加深网络的同时使网络在通道和空间上进行全局信息自适应调整.面对树状分支的多个重构结果,采用空间频率方法进行融合.实验结果表明,同当前先进的同类方法相比,所提出方法具有更佳的重构效果.

关键词：超分辨率真实场景注意力树状多分支结构双通道残差结构