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融合梯度先验与全局聚合的立体匹配算法

小型微型计算机系统 2024年第4期45卷 865-872页

作者：陶洋欧双江唐函周婉怡重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

现有基于学习的立体匹配算法具有一定局限性,通常特征提取部分使用的常规卷积倾向于捕捉外观信息,忽略了结构信息的提取,并且由于卷积感受野的限制,这些算法在弱纹理、重复纹理等病态区域性能较差.为此本文提出了一种融合梯度信息及全... 详细信息

现有基于学习的立体匹配算法具有一定局限性,通常特征提取部分使用的常规卷积倾向于捕捉外观信息,忽略了结构信息的提取,并且由于卷积感受野的限制,这些算法在弱纹理、重复纹理等病态区域性能较差.为此本文提出了一种融合梯度信息及全局代价聚合的立体匹配网络模型(GFGANet).首先,设计了差分卷积残差组(CDC-ResBlock-Groups),显式编码结构信息提高特征表达,然后设计全局代价聚合模块(Trans-Hourglass),有效聚合代价体并捕获全局上下文,最后采用加窗视差回归降低了视差标签不平衡的影响,此外使用StereoDRNet的后处理进行视差细化.实验表明,所提方法在重复纹理,弱纹理区域表现优异,在SceneFlow中的端点误差(EPE)仅为0.645px,KITTI 2015上的误匹配率为2.04%,与基础模型PSMNet相比,性能显著提升.

关键词：深度学习立体匹配特征融合注意力机制

稀疏约束与时间一致的背景感知相关滤波目标跟踪

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 657-663页

作者：陶洋唐函欧双江周婉怡重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

背景感知滤波算法通过循环移位采集真实负样本,有效解决了边界效应.但在复杂场景例如遮挡、快速移动、背景干扰等,其较大的采样区域导致过多背景在杂波干扰,从而影响跟踪效果.针对这一问题,本文首先提取灰度HOG特征与颜色CN特征来提高... 详细信息

背景感知滤波算法通过循环移位采集真实负样本,有效解决了边界效应.但在复杂场景例如遮挡、快速移动、背景干扰等,其较大的采样区域导致过多背景在杂波干扰,从而影响跟踪效果.针对这一问题,本文首先提取灰度HOG特征与颜色CN特征来提高目标外观模型,在基准目标函数基础上引入L1稀疏正则约束形成弹性网络以自适应筛选关键特征,增强滤波器在复杂背景下的判别能力.同时针对BACF在跟踪过程中目标快速变化,本文引入时间正则项提高滤波器抑制畸变的能力.最后,本文提出了一种独立的尺度滤波器算法,准确提供目标尺度大小.实验仿真结果表明,在公开数据集OTB-2013和OTB-2015上,本文算法较基准算法有很大提升,能够较好应对不同复杂场景下的跟踪难题.

关键词：背景感知稀疏约束相关滤波目标跟踪

可重构智能表面辅助通信系统网络架构演进综述

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无线电通信技术 2024年第2期50卷 294-302页

作者：徐勇军鲁承壮陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

随着无线通信技术的发展,越来越多的无线终端接入到通信系统中,对通信网络造成很大的业务承载与传输压力,尤其是障碍物严重阻挡或强信道衰落情况下,使得接收机信号以及系统频谱效率下降现象日益严峻。为了解决该问题,近年来,可重构智能... 详细信息

随着无线通信技术的发展,越来越多的无线终端接入到通信系统中,对通信网络造成很大的业务承载与传输压力,尤其是障碍物严重阻挡或强信道衰落情况下,使得接收机信号以及系统频谱效率下降现象日益严峻。为了解决该问题,近年来,可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)作为一种有效的6G候选技术被提出。RIS可以通过电磁调控方式主动改变信道传输质量,从而能够解决无线通信系统频谱效率受限、信号补盲、绕障通信等现实难题。基于此,对RIS辅助通信网络架构演进进行了研究。介绍了RIS的基本概念,并对其三种基本网络架构进行了分析与对比;根据不同的信号传输类型和传输环境,对RIS辅助通信网络架构进行了分析与设计;对当前网络架构发展所面临的挑战以及未来研究趋势进行了展望,为RIS辅助通信系统性能分析、资源分配、网络优化、RIS位置部署提供帮助。

关键词：可重构智能表面通信网络架构频谱效率

能量收集MEC系统中的任务卸载与资源分配方案研究

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小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1363-1369页

作者：鲜永菊陈万琼左维昊汪帅鸽重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

移动边缘计算(MEC)与能量收集(EH)技术相结合,可以有效缓解终端设备计算资源与电池电量不足问题.然而,能量收集的动态性、任务到达的随机性以及网络信道状态的实时变化对MEC系统的任务卸载和资源分配带来极大的挑战.为了满足队列长期稳... 详细信息

移动边缘计算(MEC)与能量收集(EH)技术相结合,可以有效缓解终端设备计算资源与电池电量不足问题.然而,能量收集的动态性、任务到达的随机性以及网络信道状态的实时变化对MEC系统的任务卸载和资源分配带来极大的挑战.为了满足队列长期稳定,最小化终端设备完成任务的执行时间和能量消耗总成本,文章设计了一种基于深度强化学习(DRL)和改进差分进化的任务卸载和资源分配方案,首先通过Lyapunov随机优化理论,将随机优化问题解耦成每个确定时隙内的卸载决策子问题和资源分配子问题,然后通过DRL算法和改进的差分进化算法分别求解两个子问题.最后仿真结果表明,所提方案可以有效降低终端设备完成任务的总成本,并保证队列长期稳定.

关键词：移动边缘计算能量收集任务卸载资源分配深度强化学习

一种移动感知的太赫兹无线局域网定向MAC协议

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电讯技术 2024年第5期64卷 725-731页

作者：任智陈春宇古金东姚毅重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

现有太赫兹无线局域网定向MAC(Medium Access Control)协议中,节点移动情况下PNC(PicoNet)发送beacon帧时存在部分控制字段浪费、CTAP(Channel Time Allocation Period)中PNC与DEV(Device)进行波束赋形开销偏大等问题。为此,提出了一种移动感知的太赫兹无线局域网定向MAC(Mobility-aware Directional MAC,MA-MAC)协议。该协议采用基于卡尔曼算法的节点扇区预测机制对移动节点的扇区范围进行迭代预测,采用基于DEV扇区预测的beacon帧内容填充机制对beacon帧中时隙分配字段进行填充,采用基于节点扇区预测的快速波束赋形机制使得PNC与DEV之间波束赋形操作简化。通过仿真验证,与基于IEEE 802.15.3c的太赫兹无线局域网定向MAC协议和现有协议进行对比,MA-MAC协议下网络吞吐量得到了提升,网络平均时延、网络整体控制开销得到了改善。

关键词：太赫兹无线局域网定向通信 MAC协议移动感知

一种基于DRL的低轨卫星移动边缘计算卸载策略

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电讯技术 2024年第9期64卷 1436-1443页

作者：杨黎明金宇峰黄淼重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

考虑到不同用户任务和计算能力差异,并综合低地球轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星移动和资源限制等因素,针对多颗LEO卫星覆盖场景下的多用户任务决策卸载问题,提出了一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的决策卸载和... 详细信息

考虑到不同用户任务和计算能力差异,并综合低地球轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星移动和资源限制等因素,针对多颗LEO卫星覆盖场景下的多用户任务决策卸载问题,提出了一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的决策卸载和资源分配策略,对系统的耗时和能耗进行优化。决策卸载问题设置为一个离散的有效状态的单用户决策选择问题,采用深度强化学习进行求解。采用拉格朗日乘子法和梯度投影法处理资源分配问题。仿真结果表明,该策略在75次迭代回合后能达到收敛,与其他策略相比,系统成本下降约50%、34%和19%。

关键词：低轨卫星移动边缘计算资源分配深度强化学习决策卸载

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基于多尺度时序交互的第一人称行为识别方法

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第3期36卷 524-532页

作者：罗祥奎高陈强陈欣悦王升伟重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

对于第一人称行为识别任务,现有方法大多使用了目标边界框和人眼视线数据等非行为类别标签对深度神经网络进行辅助监督,以使其关注视频中手部及其交互物体所在区域。这既需要更多的人工标注数据,又使得视频特征的提取过程变得更为复杂... 详细信息

对于第一人称行为识别任务,现有方法大多使用了目标边界框和人眼视线数据等非行为类别标签对深度神经网络进行辅助监督,以使其关注视频中手部及其交互物体所在区域。这既需要更多的人工标注数据,又使得视频特征的提取过程变得更为复杂。针对该问题,提出了一种多尺度时序交互模块,通过不同尺度的3D时序卷积使2D神经网络提取的视频帧特征进行时序交互,从而使得单一视频帧的特征融合其近邻帧的特征。在只需行为类别标签作监督的情况下,多尺度时序交互能够促使网络更加关注第一人称视频中手部及其交互物体所在区域。实验结果表明,提出的方法在识别准确率优于现有第一人称行为识别方法。

关键词：行为识别第一人称视觉时序交互深度学习

基于Websocket协议的车联网隐蔽信道构建

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计算机科学 2024年第8期51卷 364-370页

作者：赵辉彭建友秦玉林韩利利重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

针对传统车联网协议下的隐蔽信道构建方式单一、无法适用于复杂网络环境的问题,通过分析轻量级物联网应用层协议Websocket的数据帧格式和通信机制,提出了一种基于Websocket协议的车联网隐蔽信道构建方法。该方法利用信息分离聚合算法将... 详细信息

针对传统车联网协议下的隐蔽信道构建方式单一、无法适用于复杂网络环境的问题,通过分析轻量级物联网应用层协议Websocket的数据帧格式和通信机制,提出了一种基于Websocket协议的车联网隐蔽信道构建方法。该方法利用信息分离聚合算法将待发送的隐蔽信息进行多维传输,以提升隐蔽信道的传输速率和抗暴露性。同时,考虑到车联网网络的动态拓扑特性,基于跳频技术自适应变换信息分离聚合方式和编码映射表。为了提高信道的隐蔽性,通过最小二乘算法模拟了正常网络流量的传输特性。仿真实验结果表明,所构建的隐蔽信道在面对较差的网络环境时,受到的网络波动影响较小,具有较好的鲁棒性;并且相较于单一维度传输的隐蔽信道,在隐蔽性和传输速率方面有一定的提升。

关键词：车联网 Websocket 信息分离聚合跳频技术最小二乘

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基于协同卷积的轻量级行为检测方法

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第1期36卷 136-144页

作者：陈欣悦高陈强陈旭黄思翔重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

时空行为检测是计算机视觉领域重要的研究方向,为了减小模型体量,提高检测速度,提出一种基于协同卷积(collective convolution, CoConv)的轻量级行为检测方法。将视频的时序信息转换为时空图像(spatio-temporal image, STI),利用协同卷... 详细信息

时空行为检测是计算机视觉领域重要的研究方向,为了减小模型体量,提高检测速度,提出一种基于协同卷积(collective convolution, CoConv)的轻量级行为检测方法。将视频的时序信息转换为时空图像(spatio-temporal image, STI),利用协同卷积获取相同位置不同时间的时空特征信息。在YOLOv5的基础上将骨干网络和检测头部替换为协同卷积模块构建时空行为检测网络结构,通过后处理对时空图像的检测结果进行连接,快速形成视频结果,提高网络的行为检测性能。实验结果表明,提出的方法可以在保证准确率和不增加参数量的情况下,减少网络计算量,提高网络检测速度,且优于现有的行为检测方法。

关键词：深度学习时空行为检测轻量级协同卷积时空图像