检索结果-南通市图书馆

基于延迟和抖动感知的多播服务功能树嵌入算法

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 184-194页

作者：刘亮陈翔桂晓菁徐勇军杜娅荣侯泽天段洁重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学自动化学院重庆400065

针对软件定义网络/网络功能虚拟化(SDN/NFV)架构中,多播请求流(MRs)需满足严格时延和抖动约束下遍历由多个虚拟网络功能(VNFs)依序组成的服务功能树(SFT)问题。该文提出一种基于最优链路选择函数进行深度优先搜索构建SFT的路由算法。首... 详细信息

针对软件定义网络/网络功能虚拟化(SDN/NFV)架构中,多播请求流(MRs)需满足严格时延和抖动约束下遍历由多个虚拟网络功能(VNFs)依序组成的服务功能树(SFT)问题。该文提出一种基于最优链路选择函数进行深度优先搜索构建SFT的路由算法。首先,提出网络资源相对成本函数,以保证网络负载自动均衡。其次,联合考虑网络资源、VNF动态放置及多播流延迟和抖动约束,构建SFT动态嵌入问题的整数线性规划模型(ILP)。最后,针对该NP难问题,设计辅助边权图和最优链路选择函数进行路由路径选择,并以最小化资源消耗成本为目标提出具有延迟和抖动感知的SFT嵌入算法(SFT-EA)。仿真结果表明,SFT-EA在吞吐量,流接受率和网络负载均衡方面具有更好的性能。

关键词：网络功能虚拟化服务功能树多播延迟和抖动

基于视觉自注意力模型与轨迹滤波器的篮球战术识别

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 615-623页

作者：许国良沈刚梁旭鹏雒江涛重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学体育学院重庆400065

通过机器学习分析球员轨迹数据获得进攻或防守战术,是篮球视频内容理解的关键组成部分。传统机器学习方法需要人为设定特征变量,灵活性大大降低,因此如何自动获取可用于战术识别的特征信息成为关键问题。为此,该文基于美国职业篮球联赛(... 详细信息

通过机器学习分析球员轨迹数据获得进攻或防守战术,是篮球视频内容理解的关键组成部分。传统机器学习方法需要人为设定特征变量,灵活性大大降低,因此如何自动获取可用于战术识别的特征信息成为关键问题。为此,该文基于美国职业篮球联赛(NBA)比赛中球员轨迹数据设计了一个篮球战术识别模型(TacViT),该模型以视觉自注意力模型(ViT)作为主干网络,利用多头注意力模块提取丰富的全局轨迹特征信息,同时并入轨迹滤波器来加强球场线与球员轨迹之间的特征信息交互,增强球员位置特征表示,其中轨迹滤波器以对数线性复杂度学习频域中的长期空间相关性。该文将运动视觉系统(SportVU)的序列数据转化为轨迹图,自建篮球战术数据集(PlayersTrack),在该数据集上的实验表明,TacViT的准确率达到了82.5%,相对未做更改的视觉自注意力S模型(ViT-S),精度上提升了16.7%。

关键词：篮球战术识别球员轨迹轨迹滤波器对数线性复杂度多头注意力

宽带多载波微波光链路的自适应非迭代线性化技术

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光学学报 2024年第12期44卷 197-205页

作者：卢冰陈康侯维刚白一凡张佳昕郭磊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院重庆400065

本文针对宽带多载波微波光子链路(MPL)中产生的带内三阶交调失真(IMD3)和带外互调失真(XMD),给出了相应的非线性失真模型,然后基于失真模型中的XMD和IMD3信号与基频信号符号相反的特性来获取具有闭式解的代价函数,从而在快速自适应获取... 详细信息

本文针对宽带多载波微波光子链路(MPL)中产生的带内三阶交调失真(IMD3)和带外互调失真(XMD),给出了相应的非线性失真模型,然后基于失真模型中的XMD和IMD3信号与基频信号符号相反的特性来获取具有闭式解的代价函数,从而在快速自适应获取最优线性化系数的同时完成对XMD和IMD3的补偿。与现有的XMD和IMD3补偿方法相比,该方法无需系统和信号的先验参数,无需复杂的训练和迭代优化过程,实用性更好。仿真结果表明,在基于马赫-曾德尔调制器的MPL中传输多音信号时,链路中产生的XMD和IMD3分别被抑制了35 dB和29 dB以上;此外,当传输多载波正交频分复用信号时,信号的误差矢量幅值从8.1%优化到了2.2%。

关键词：微波光子学数字线性化三阶交调失真互调失真

基于相变材料的低损耗可重构无阻塞光交换网络

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光学学报 2024年第11期44卷 50-57页

作者：熊羽庭郭鹏星周佳豪侯维刚郭磊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院重庆400065

提出一种以相变材料为基础的低损耗可重构无阻塞光交换网络架构。首先,设计基于低吸收损耗相变材料Sb2Se3与马赫-曾德尔干涉仪(MZI)的2×2全光开关单元,通过光控Sb2Se3相变状态实现开关状态的切换。该单元无需外界持续的偏置电压即可保... 详细信息

提出一种以相变材料为基础的低损耗可重构无阻塞光交换网络架构。首先,设计基于低吸收损耗相变材料Sb2Se3与马赫-曾德尔干涉仪(MZI)的2×2全光开关单元,通过光控Sb2Se3相变状态实现开关状态的切换。该单元无需外界持续的偏置电压即可保持开关状态,具有非易失性的特点,此外还能够降低功耗,减少芯片面积。基于此,通过Benes拓扑将2×2光开关与交叉波导级联,构建8×8无阻塞光交换网络。通过调整不同开关单元中Sb2Se3的相变状态,实现8×8光交换网络中任意输入端口至输出端口的可重构光路交换。运用Ansys Lumerical仿真平台对所设计的2×2光开关及交叉波导结构进行仿真与优化,验证所提光交换网络的全连接无阻塞数据交换功能。仿真结果显示,所提2×2光开关的插入损耗和串扰噪声分别低于0.072 dB和-55.66 dB,8×8光交换网络的插入损耗和串扰噪声分别低于0.500 dB和-45.00 dB。因此,所设计的低损耗性能优势的开关结构有助于实现大规模光子集成交换网络。

关键词：集成光学光交换非易失性可重构性马赫-曾德尔干涉仪相变材料

基于改进对比学习和并行融合神经网络的室内WiFi定位算法

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仪器仪表学报 2024年第1期45卷 101-110页

作者：蒲巧林陈有坤周牧余征巍张钰坤重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

机器学习在WiFi指纹定位技术中扮演着重要角色。针对信号波动对指纹辨识力的影响往往被忽略以及如何从样本中提取更广泛的表征信息的问题,提出了一种基于改进对比学习(CL)和并行融合神经网络的WiFi定位算法。该算法首先利用改进对比学... 详细信息

机器学习在WiFi指纹定位技术中扮演着重要角色。针对信号波动对指纹辨识力的影响往往被忽略以及如何从样本中提取更广泛的表征信息的问题,提出了一种基于改进对比学习(CL)和并行融合神经网络的WiFi定位算法。该算法首先利用改进对比学习来提高指纹辨识力,其在增加不同类别指纹间的区分度的同时能减小同类别指纹间的差异。其次,构建基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)的并行融合网络,与传统的串行融合方式相比,网络可以从原始样本中提取更多的有效特征。此外,在池化层后增加Flatten层以进一步考虑网络的中间层信息,从而利用更广泛的特征信息来提高模型的泛化性能。结果表明,所提算法的定位性能比其他定位算法提高26%。

关键词：室内定位对比学习卷积神经网络长短期记忆特征融合

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对抗光学神经网络识别误差的渐进式训练方法

光学学报 2024年第7期44卷 131-138页

作者：郭鹏星游正容侯维刚郭磊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院重庆400065

提出了一种渐进式训练方案来重新配置马赫-曾德尔干涉仪(MZI)前馈光学神经网络(ONN)的相移,从而对抗MZI的相位误差和分束器误差,提高识别准确率。为了验证所提方案,利用Neuroptica Python仿真平台搭建了3层MZIONN结构,并在考虑到MZI相... 详细信息

提出了一种渐进式训练方案来重新配置马赫-曾德尔干涉仪(MZI)前馈光学神经网络(ONN)的相移,从而对抗MZI的相位误差和分束器误差,提高识别准确率。为了验证所提方案,利用Neuroptica Python仿真平台搭建了3层MZIONN结构,并在考虑到MZI相位误差和分束器误差的情况下,利用Iris和MNIST数据集验证了所提方案的有效性。仿真结果表明:在Iris数据集下,对于3层4×4 MZI-ONN结构,所提方案的识别准确率能够提升64.15百分点;在MNIST数据集下,对于4×4、6×6、8×8和16×16规模的MZI-ONN,所提方案的识别准确率能够提升2.00~37.00百分点。所提方案极大地提高了MZI-ONN的抗误差性能,有助于未来大规模、高准确率MZI-ONN的实现。

关键词：光计算马赫-曾德尔干涉仪光学神经网络相位误差分束器误差渐进式训练抗误差

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基于模型驱动深度学习的OTFS信道估计

电子与信息学报 2024年第2期46卷 680-687页

作者：蒲旭敏刘雁翔宋米雪陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对单输入单输出(SISO)的正交时频空间(OTFS)调制系统,该文利用一种模型驱动深度学习算法进行OTFS信道估计。该方案首先将去噪近似消息传递(DAMP)算法进行深度展开,利用去噪卷积神经网络代替传统的去噪器,对含噪的时延多普勒信道进行... 详细信息

针对单输入单输出(SISO)的正交时频空间(OTFS)调制系统,该文利用一种模型驱动深度学习算法进行OTFS信道估计。该方案首先将去噪近似消息传递(DAMP)算法进行深度展开,利用去噪卷积神经网络代替传统的去噪器,对含噪的时延多普勒信道进行去噪估计,然后提供了状态演化方程来预测可学习去噪近似消息传递(LDAMP)算法的理论归一化均方误差性能。仿真结果表明,相比于其他估计方案,该方案不仅在低信噪比条件下具有优越的性能表现,而且还具有非常好的鲁棒性,在信道路径总数不变时,增加OTFS 2维网格点数量,可以有效提升信道估计精确度。

关键词：正交时频空间信道估计时延多普勒信道深度学习

边缘计算网络中区块链赋能的异步联邦学习算法

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 195-203页

作者：黄晓舸邓雪松陈前斌张杰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负,边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担。此外,在ECN中启用联邦学习(FL),可以实现数据本地化处理,从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题。然而在传... 详细信息

由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负,边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担。此外,在ECN中启用联邦学习(FL),可以实现数据本地化处理,从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题。然而在传统FL架构中,中央服务器容易受到单点攻击,导致系统性能下降,甚至任务失败。本文在ECN场景下,提出基于区块链技术的异步FL算法(AFLChain),该算法基于ENs算力动态分配训练任务,以提高学习效率。此外,基于ENs算力、模型训练进度以及历史信誉值,引入熵权信誉机制评估ENs积极性并对其分级,淘汰低质EN以进一步提高AFLChain的性能。最后,提出基于次梯度的最优资源分配(SORA)算法,通过联合优化传输功率和计算资源分配以最小化整体网络延迟。仿真结果展示了AFLChain的模型训练效率以及SORA算法的收敛情况,证明了所提算法的有效性。

关键词：异步联邦学习区块链资源分配边缘计算网络

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超高形状因子的硅基光学平顶滤波器

光学学报 2024年第7期44卷 170-180页

作者：廖莎莎吴俊贤重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

提出一种基于绝缘体上硅的具有超高形状因子的光学平顶滤波器方案。该方案采用跑道型微环谐振器(RMRR)辅助非对称马赫-曾德尔干涉仪(MZI)结构,可实现的3 dB带宽为1.94 nm,相应的形状因子1(3 dB带宽与通带内功率下降10 dB时的通带宽度之... 详细信息

提出一种基于绝缘体上硅的具有超高形状因子的光学平顶滤波器方案。该方案采用跑道型微环谐振器(RMRR)辅助非对称马赫-曾德尔干涉仪(MZI)结构,可实现的3 dB带宽为1.94 nm,相应的形状因子1(3 dB带宽与通带内功率下降10 dB时的通带宽度之比)和形状因子2(3 dB带宽与通带内功率下降15 dB时的通带宽度之比)分别为0.96和0.94,纹波因数(通带中最大功率与最小功率的比值)为2.40 dB。此外,分析了由RMRR引入的相移对该平顶滤波器性能的影响,并实验验证了通过调节施加在RMRR上的电压可以有效地调控其输出谱。该方案具有形状因子高、工艺复杂度低、体积小、质量轻、功耗低等优点,可广泛应用于高速光通信网络中。

关键词：光学器件平顶滤波器集成光学跑道型微环谐振器硅光子学