基于感受野增强的复杂道路场景目标检测研究 被引量：1

1

作者 刘罡 闫曙光 +2 位作者 刘钰 侯恩翔 黄应征 《电子测量技术》 北大核心 2024年第13期157-166,共10页

针对当前自动驾驶场景下道路目标检测算法对远距离小目标、遮挡目标容易出现漏检和误检的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的道路目标检测算法。在特征提取方面,对感受野注意力卷积进行轻量化改进,重新构造C2f模块,以解决卷积计算中参数无... 针对当前自动驾驶场景下道路目标检测算法对远距离小目标、遮挡目标容易出现漏检和误检的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的道路目标检测算法。在特征提取方面,对感受野注意力卷积进行轻量化改进,重新构造C2f模块,以解决卷积计算中参数无法共享问题,使网络有效捕捉关键信息;然后引入轻量化点采样算子,以减少上采样过程中特征细节损失,更好保留图像的细节信息;在特征融合方面,设计多尺度特征融合网络,以增强小目标特征信息,丰富不同尺度特征的双向融合;同时使用归一化注意力机制,以抑制无关背景信息干扰,提高模型抗干扰能力。实验结果表明,提出的改进算法在KITTI数据集和Udacity数据集上的检测精度分别达到了92.8%和78.7%,相比原始算法分别提高了2.2%和1.6%,模型依然满足轻量化要求,在一定程度上提高了对复杂道路场景的适应能力。 展开更多

关键词 自动驾驶 目标检测 YOLOv8n 上采样 注意力机制

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多尺度特征融合增强的行人翻越护栏检测

2

作者 刘罡 侯恩翔 +2 位作者 黄孙港 闫曙光 黄应征 《电子测量技术》 北大核心 2024年第14期127-138,共12页

针对行人翻越护栏检测在遮挡、多目标密集以及多人翻越的复杂场景下出现的漏检、误检和检测精度低的问题,提出了一种多尺度特征融合增强的行人翻越护栏检测算法。首先,设计了一种基于Dual Vision Transformer和SCConv构建的SCDVT模块,... 针对行人翻越护栏检测在遮挡、多目标密集以及多人翻越的复杂场景下出现的漏检、误检和检测精度低的问题,提出了一种多尺度特征融合增强的行人翻越护栏检测算法。首先,设计了一种基于Dual Vision Transformer和SCConv构建的SCDVT模块,应用于主干网络,增强了对全局上下文信息和更细粒度信息的捕获,提升了网络的局部精细特征提取和特征融合能力;其次,提出多尺度特征融合增强模块AM-SPPFCSPC,弥补了最大池化带来的特征损失,提高了特征图的丰富性和完整性,增强了多尺度特征提取和特征融合能力;另外,对特征融合层再进行细化,使用GSConv替换普通卷积,并基于GSConv和SCConv设计了VOV-GSCCSP模块,有效的降低了计算成本和模型的复杂度,同时又保持较高的精度;最后在主干引入高效多尺度注意力EMA,减少了复杂背景下无关目标的干扰,融合了多尺度信息,实现了更丰富的特征聚合。在自制行人翻越护栏数据集上的实验结果表明,本文所提算法在增加较少参数量的情况下,其mAP达到了93.6%,较原模型提高了4.5%,并且检测速度为108.5 FPS,改善了漏检、误检和检测精度低的问题,同时仍具有较高的实时性,更适用于行人翻越护栏的实时性检测。 展开更多

关键词 翻越护栏检测 Dual Vision Transformer 特征融合增强 EMA

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基于Fast-OpenPose的仰卧起坐姿态估计研究

3

作者 刘罡 张旭 侯恩翔 《国外电子测量技术》 2024年第7期112-121,共10页

当前,许多学校体质测试项目中的仰卧起坐测试仍需通过手动计数,这不仅耗费人力,而且效率较低。为了促进体质健身的智能化发展,提出了一种基于人体姿态估计模型Fast-OpenPose和支持向量机(support vector machine,SVM)融合实现的仰卧起... 当前,许多学校体质测试项目中的仰卧起坐测试仍需通过手动计数,这不仅耗费人力,而且效率较低。为了促进体质健身的智能化发展,提出了一种基于人体姿态估计模型Fast-OpenPose和支持向量机(support vector machine,SVM)融合实现的仰卧起坐行为计数方法。通过OpenPose检测出仰卧起坐连续视频流中人体关键点的位置信息,再用SVM对获取到的每一帧人体关键点的坐标数据进行动作特征分类。鉴于原OpenPose网络复杂度高、模型参数量大、检测耗时长的缺陷,用FasterNet对其主干特征提取部分进行轻量化改进,并在预测分支中优化更为高效的单分支网络结构和卷积类型,最后引入空间注意力(spatial group-wise enhance,SGE)来弥补精度损失。在CoCo2017数据集的基础上,额外扩充1000张仰卧起坐场景的图片数据进行模型训练,实验结果表明,改进后的Fast-OpenPose在损失部分精度但不影响仰卧起坐姿态估计的情况下,模型参数量缩减近80%,关键点检测速度提升110%。与同系列其他改进模型相比,在保持相近平均精度均值(mAP)的同时,更具有轻量化与速度优势。 展开更多

关键词 OpenPose FasterNet SGE空间注意力 姿态估计 仰卧起坐

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异构网络中基于MADDPG的协作边缘缓存策略研究

4

作者 宋端正 李晖 +1 位作者 诸锦涛 王昊 《国外电子测量技术》 2024年第1期60-69,共10页

由于大量用户和设备共存,移动网络经历了数据量和用户密度的巨大增长。在宏基站(macro base station, MBS)覆盖区域内部署小蜂窝基站(small basic station, SBS),并提前在SBS缓存热门内容,是下一代移动通信网络提供高速、低时延服务的... 由于大量用户和设备共存,移动网络经历了数据量和用户密度的巨大增长。在宏基站(macro base station, MBS)覆盖区域内部署小蜂窝基站(small basic station, SBS),并提前在SBS缓存热门内容,是下一代移动通信网络提供高速、低时延服务的有效手段。针对异构网络环境不稳定以及难以找到精确的数学模型进行优化的问题,提出一种基于传输时延最小的异构网络协作边缘缓存算法。首先以Markov移动预测模型为基础,考虑用户社交关系对于用户移动性的影响,给出了新的用户移动位置预测方法;其次,采用多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法,通过用户关联、延迟控制和缓存设计来减少内容传输时延并提高缓存命中率。仿真结果表明,同传统DDPG和Greedy算法相比,MADDPG算法缓存命中率分别提高17.89%和42.71%,内容传输时延分别降低9.07%和12.86%,能够有效地解决异构网络中的资源分配和缓存设计问题。 展开更多

关键词 异构网络 边缘缓存 资源分配 深度强化学习

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基于B/S架构的智慧化工园区管理系统设计与实现

5

作者 陈洋 王伟 《电脑与电信》 2024年第5期92-97,共6页

目前大部分化工园区内部基础设施“感知”程度、数字化、网络化程度较低,整体的安全生产监管信息化水平不高,管理者对庞大的企业、人员、事务和物资管控不足。对此,设计了基于B/S架构的智慧化工园区管理系统,应用数字技术和网络化手段... 目前大部分化工园区内部基础设施“感知”程度、数字化、网络化程度较低,整体的安全生产监管信息化水平不高,管理者对庞大的企业、人员、事务和物资管控不足。对此,设计了基于B/S架构的智慧化工园区管理系统,应用数字技术和网络化手段对传统化工园区进行改造和升级,建立园区和企业3D模型,融合物联网设备采集的数据信息,搭建园区数字孪生系统。提出平安指数算法规则,监测企业各项场景指标并对数据做风险评估,针对生产安全和指标异常问题,提出一套闭环的解决方案,实现化工园区安全的全方位管理。 展开更多

关键词 智慧化工园区 B/S架构 管理系统 数字孪生

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时间敏感网络流量调度算法研究综述 被引量：2

6

作者 王新蕾 周敏 张涛 《电讯技术》 北大核心 2023年第11期1830-1838,共9页

时间敏感网络(Time-sensitive Networking,TSN)是一种新型确定性网络,具有低时延、低抖动等特点,能够满足现代网络传输控制的要求。流量调度是TSN标准中关键技术之一,用于确保流量传输的服务质量。首先对时间敏感网络的发展背景、重要... 时间敏感网络(Time-sensitive Networking,TSN)是一种新型确定性网络,具有低时延、低抖动等特点,能够满足现代网络传输控制的要求。流量调度是TSN标准中关键技术之一,用于确保流量传输的服务质量。首先对时间敏感网络的发展背景、重要机制、应用场景进行阐述,着重研究5种时间敏感网络流量调度机制,包括基于时间的整形机制、基于信用值的整形机制、循环队列转发机制、帧抢占机制以及异步流量整形机制;然后,分析了流量调度算法的研究现状,归纳和总结了时间触发(Time-triggered,TT)流和事件触发(Event-triggered,ET)流的调度算法,分析了目前流量调度算法存在的问题;最后,指出了TSN流量调度算法的发展方向和趋势。 展开更多

关键词 时间敏感网络(TSN) 流量调度算法 时间触发 事件触发

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用于LCD驱动芯片的高精度可调电压产生电路 被引量：2

7

作者 杨鑫彪 曾蕙明 +1 位作者 任罗伟 徐晟阳 《半导体技术》 CAS 北大核心 2023年第10期928-934,947,共8页

针对液晶显示器(LCD)芯片中各模块不同的负载与供电需求,同时为了兼容更多同类型LCD驱动控制电路,设计并实现了一种高精度可调电压产生电路。该电路以零温漂基准电压电路为核心,由低压差线性稳压器(LDO)、电荷泵等组成。在温度检测电路... 针对液晶显示器(LCD)芯片中各模块不同的负载与供电需求,同时为了兼容更多同类型LCD驱动控制电路,设计并实现了一种高精度可调电压产生电路。该电路以零温漂基准电压电路为核心,由低压差线性稳压器(LDO)、电荷泵等组成。在温度检测电路与8 bit模数转换器的协同作用下,配合数字模块的设置值得到放大系数,并用于LDO模块得到最终的驱动电压。通过仿真得到,当电源电压(V_(DD))大于1.72 V时,带隙基准电压(V_(ref))可稳定在1.23 V;温度为-20~80℃时,V_(ref)的斜率为±15μV/℃;电荷泵在3.3 V的输入电压下输出电压为19.794 V,满足6倍的升压范围且效率满足既定目标。采用0.18μm CMOS工艺流片并对其进行测试,与仿真结果相比,实测结果存在部分因工艺模型导致的误差,但差值均在±10%的误差许可范围内,表明了此电路的可行性和实用性。 展开更多

关键词 液晶显示器(LCD) 零温漂基准电压 电荷泵 低压差线性稳压器(LDO) 温度检测

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基于InGaAs/GaAs量子阱结构的辐射标定因子实验研究

8

作者 王伟 杨舒婷 +3 位作者 汪雅欣 王宇轩 王茹 于庆南 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2258-2264,共7页

辐射标定因子作为半导体激光器的重要物理参数,在揭示器件性能方面一直扮演着重要角色。本文提出了一种测量辐射标定因子的实验方法,利用这一方法开展了对980 nm InGaAs/GaAs量子阱结构的辐射特性研究。该方法通过收集InGaAs/GaAs边发... 辐射标定因子作为半导体激光器的重要物理参数,在揭示器件性能方面一直扮演着重要角色。本文提出了一种测量辐射标定因子的实验方法,利用这一方法开展了对980 nm InGaAs/GaAs量子阱结构的辐射特性研究。该方法通过收集InGaAs/GaAs边发射结构两侧辐射的光致发光(PL)光谱,利用构建的理论公式,获得了该结构在不同注入载流子浓度下的辐射标定因子,均值波动范围约为7.16×10^(10)~3.36×10^(11)W^(-1)·eV^(-1)·s^(-1)。最后利用固体模型理论和载流子填充规律对该结果进行了分析,揭示了该结构在不同热平衡状态下的非平衡载流子能带填充水平,以及电子和空穴准费米能级的变化规律。该项研究提出了一种测量辐射标定因子的新方法,在揭示发光材料辐射机制和推动激光器发展方面具有较重要研究价值。 展开更多

关键词 INGAAS/GAAS 辐射标定因子 光致发光光谱 能带填充水平

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基于多尺度特征增强的合成孔径光学图像复原 被引量：1

9

作者 张银胜 童俊毅 +3 位作者 陈戈 单梦姣 王硕洋 单慧琳 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期209-221,共13页

受物理孔径大小和光线散射等影响,合成孔径光学系统成像因通光面积不足和相位失真而出现降质模糊.传统合成孔径光学系统成像复原算法对噪声敏感,过于依赖退化模型,自适应性差.对此提出一种基于生成对抗网络的光学图像复原方法,采用U-Ne... 受物理孔径大小和光线散射等影响,合成孔径光学系统成像因通光面积不足和相位失真而出现降质模糊.传统合成孔径光学系统成像复原算法对噪声敏感,过于依赖退化模型,自适应性差.对此提出一种基于生成对抗网络的光学图像复原方法,采用U-Net结构获取图像多级尺度特征,利用基于自注意力的混合域注意力提高网络在空间、通道上的特征提取能力,构造多尺度特征融合模块和特征增强模块,融合不同尺度特征间的信息,优化了编解码层的信息交互方式,增强了整体网络对原始图像真实结构的关注力,避免在复原过程中被振铃现象产生的伪影干扰.实验结果表明,与其他现有方法相比,该方法在峰值信噪比、结构相似性和感知相似度评估指标上分别提高了1.51%,4.42%和5.22%,有效解决合成孔径光学系统成像结果模糊退化的问题. 展开更多

关键词 图像处理 合成孔径 多尺度 特征融合

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5G异构网络中基于优先级的深度强化学习联合资源分配 被引量：1

10

作者 宋端正 郭业才 +2 位作者 李晖 诸锦涛 王昊 《电讯技术》 北大核心 2024年第5期685-692,共8页

为了研究基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的5G异构网络模型的性能,同时在最小化系统能耗并满足不同类型终端用户的服务质量要求的基础上制定合理的资源分配方案,提出了一种基于DRL的近端策略优化算法,并结合一种基... 为了研究基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的5G异构网络模型的性能,同时在最小化系统能耗并满足不同类型终端用户的服务质量要求的基础上制定合理的资源分配方案,提出了一种基于DRL的近端策略优化算法,并结合一种基于优先级的分配策略,引入了海量机器类型通信、增强移动宽带和超可靠低延迟通信业务。所提算法相较于Greedy和DQN算法,网络延迟分别降低73.19%和47.05%,能耗分别降低9.55%和6.93%,而且可以保证能源消耗和用户延迟之间的良好权衡。 展开更多

关键词 5G 异构网络 资源分配 深度强化学习

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基于多层特征信息融合的滑坡图像分割模型

11

作者 张银胜 陈戈 +3 位作者 段修贤 童俊毅 单梦姣 单慧琳 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期2201-2212,共12页

滑坡对人类生存环境造成严重的危害,人工识别滑坡区域的方式比较耗时且隐蔽区域不易被探测,而利用遥感图像识别滑坡区域,能够准确快速地实现滑坡灾害预警和救援。随着深度学习的快速发展,语义分割已经广泛应用于滑坡遥感图像识别领域。... 滑坡对人类生存环境造成严重的危害,人工识别滑坡区域的方式比较耗时且隐蔽区域不易被探测,而利用遥感图像识别滑坡区域,能够准确快速地实现滑坡灾害预警和救援。随着深度学习的快速发展,语义分割已经广泛应用于滑坡遥感图像识别领域。针对当前滑坡图像分割模型容易出现错误识别、图像边缘信息丢失等问题,本文提出了一种多层特征信息融合的滑坡分割模型MLFIF-Net,该模型以MobileNetv3-Small为主干网络,提高模型对滑坡图像的特征提取能力,同时构建级联带状空间金字塔池化模块增强滑坡图像的纹理特征,获取多尺度信息,利用高效通道注意力模块关注图像特征,设计了多层特征信息融合结构增强图像的边缘信息,从而提升模型的分割效果。试验结果表明,本文模型在贵州毕节市滑坡数据集上的准确率为96.77%,类别平均准确率为95.61%,平均交并比达到了87.69%,与SegNet等6种分割模型相比,其分割精度较为优异,能够准确识别目标区域,突出滑坡图像边缘细节。 展开更多

关键词 语义分割 遥感图像 滑坡 金字塔池化 注意力模块 特征信息融合

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融合多尺度特征的遥感图像去噪方法 被引量：1

12

作者 李晨 李雪婷 +1 位作者 李红旭 许雪 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期74-80,共7页

针对现有的遥感图像去噪方法难以将浅层图像特征融合到深层图像信息中这一问题,提出了一种融合多尺度特征的遥感图像去噪网络,该网络由非对称卷积块、空洞注意力块、残差投影块和残差融合块组成。首先通过非对称卷积初步提取特征并减少... 针对现有的遥感图像去噪方法难以将浅层图像特征融合到深层图像信息中这一问题,提出了一种融合多尺度特征的遥感图像去噪网络,该网络由非对称卷积块、空洞注意力块、残差投影块和残差融合块组成。首先通过非对称卷积初步提取特征并减少网络大量的信息冗余;接着通过空洞注意力块提取多尺度特征以学习丰富的上下文信息,将提取的多尺度特征进行融合更有利于去除噪声、保留图像更多的边缘纹理细节;残差投影块从多尺度特征中收集大量的上下文和空间信息;最后通过残差融合块生成残差图像以去除噪声。实验结果表明,提出的网络在NWPU-RESISC45与UCMerced_LandUse遥感图像数据集上的定量评价与定性评价都优于几种先进的图像去噪方法。 展开更多

关键词 图像去噪 卷积神经网络 注意力机制 多尺度特征 遥感

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柔性双工网络中基于图神经网络的能源效率联合优化方法 被引量：1

13

作者 王子威 李晖 +2 位作者 史振婷 张见 陶旭 《国外电子测量技术》 2024年第3期1-9,共9页

在绿色通信和双碳目标的背景下,提升网络能源效率(energy efficiency,EE)是当前无线通信系统设计和可靠运行的关键技术之一。首先,针对柔性双工网络(flexible duplex networks,Flex-Net)的“和能源效率”最大化的问题,构建了一个具有成... 在绿色通信和双碳目标的背景下,提升网络能源效率(energy efficiency,EE)是当前无线通信系统设计和可靠运行的关键技术之一。首先,针对柔性双工网络(flexible duplex networks,Flex-Net)的“和能源效率”最大化的问题,构建了一个具有成对固定通信链路的网络;接着,鉴于图神经网络在通信网络资源优化中的优势,提出了一种新的基于图神经网络(GNN)架构的柔性双工网络(GFlex-Net),以联合优化“通信方向”和“传输功率”,达到网络能效最大化。仿真结果表明,与传统的算法相比,所提出的架构有近乎最优的性能表现,达到穷举法性能的95%,但保持了较低的计算复杂度O(n2),同时算法揭示了GNN在资源优化中面对样本复杂性、可扩展性和泛化能力方面的优势。 展开更多

关键词 柔性双工网络 能源效率 无线通信 图神经网络 联合优化

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高功率1550 nm氧化限制型VCSEL设计与仿真

14

作者 王伟 谭云飞 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期23-32,共10页

1550 nm垂直腔面发射激光器具有良好的人眼安全性和透射性,但实现其高效率和高功率输出一直是难以解决的问题。以1550 nm氧化限制型垂直腔面发射激光器为研究目标,对不同结构、不同氧化孔径与输出特性关系进行仿真分析。随着氧化孔径增... 1550 nm垂直腔面发射激光器具有良好的人眼安全性和透射性,但实现其高效率和高功率输出一直是难以解决的问题。以1550 nm氧化限制型垂直腔面发射激光器为研究目标,对不同结构、不同氧化孔径与输出特性关系进行仿真分析。随着氧化孔径增加,垂直腔面发射激光器芯片的激射波长发生红移现象,但氧化孔径从14μm继续增大时,激射波长几乎不红移。对两种不同氧化限制结构的芯片进行仿真,输出功率和转换效率对比结果表明单氧化层结构性能更好。在设计多结垂直腔面发射激光器时考虑有源区之间是否增加氧化层,最终发现两种氧化限制结构均在9μm孔径时具有较高的输出功率,单层结构100 mA时的输出功率约为177.55 mW,同时斜率效率也高达1.79 W/A,最大功率转换效率为10μm孔径时的37.7%,多层结构斜率效率更高达2.36 W/A。氧化限制型结构在多结垂直腔面发射激光器基础上进一步提升功率、效率等参数,可为高功率1550 nm垂直腔面发射激光器的输出特性优化提供参考。 展开更多

关键词 垂直腔面发射激光器 红移 氧化限制型 多结 功率转换效率

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GaN基Micro-LED反向漏电流失效机理分析

15

作者 王伟 张腾飞 王绶玙 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1539-1546,共8页

针对GaN基蓝光Micro-LED芯片,采用温度应力和电压应力的实验方法研究了其反向漏电流失效机理。结果表明,在温度应力下,Micro-LED芯片退化前的反向漏电流主要由多步热辅助隧穿电流构成,且受Poole-Frenkel(PF)隧穿机制影响;电压应力(-85V... 针对GaN基蓝光Micro-LED芯片,采用温度应力和电压应力的实验方法研究了其反向漏电流失效机理。结果表明,在温度应力下,Micro-LED芯片退化前的反向漏电流主要由多步热辅助隧穿电流构成,且受Poole-Frenkel(PF)隧穿机制影响;电压应力(-85V)退化后,反向漏电流会随着应力时间的延长而增大,此时由多步热辅助隧穿电流转换为空间电荷限制电流机制(SCLC)。通过分析退化前后的能带图得知,长时间的电压应力会发生击穿现象,导致Micro-LED芯片内部电场剧烈变化,电子能够以高能量碰撞到晶格原子,产生大量的载流子,从而增加了非辐射复合率,使得反向漏电流由原来的1.9766×10^(-7)A增大到1.5834×10^(-4)A。 展开更多

关键词 Micro-LED 失效机制 非辐射复合 遂穿通道 反向漏电流

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柔性双工网络功率分配:边剪枝加速的GNN计算

16

作者 王子威 陶旭 +3 位作者 李晖 史振婷 张见 徐钰龙 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期160-170,共11页

由于用户间干扰的存在,无线通信网络中的功率分配问题往往是非凸的、计算量巨大。当前图神经网络(graph neural network,GNN)成为一种有效的计算方法被用来解决该问题。为了最大限度地提高网络传输速率的同时降低计算复杂度,提出一种将... 由于用户间干扰的存在,无线通信网络中的功率分配问题往往是非凸的、计算量巨大。当前图神经网络(graph neural network,GNN)成为一种有效的计算方法被用来解决该问题。为了最大限度地提高网络传输速率的同时降低计算复杂度,提出一种将设备属性和通信连接属性纳入GNN的柔性双工网络图表示方法,并构建了相应的柔性双工图神经网络(flexible duplex GNN,FD-GNN)模型,首次将节点对之间的距离、信道增益和邻居作为动态阈值引入到FD-GNN中,以适应动态环境。排除GNN中邻居的信道状态信息,通过修剪FD-GNN中的边来减少计算时间降低网络时间复杂度。仿真表明,所提出的基于信道增益邻居的阈值设定方法,性能最优且达到加权最小均方误差(weighted minimum mean square error,WMMSE)的97%,相较于Full-GNN所需的训练时间下降24%。提出的基于阈值的边剪枝有效降低了GNN运算的时间复杂度,提高了算法有效性。 展开更多

关键词 图神经网络 柔性双工网络 功率分配 动态阈值 时间复杂度

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异构网络中基于深度强化学习的用户关联与资源分配策略

17

作者 符平博 陶旭 +1 位作者 张见 李晖 《国外电子测量技术》 2024年第4期39-47,共9页

由于异构网络非凸性和组合性的特点,联合用户关联和资源分配来实现能量效率(energy efficiency, EE)和频谱效率(spectral efficiency, SE)同时最大化的最优全局策略仍然是非常具有挑战性的。基于深度强化学习(deep reinforcement learni... 由于异构网络非凸性和组合性的特点,联合用户关联和资源分配来实现能量效率(energy efficiency, EE)和频谱效率(spectral efficiency, SE)同时最大化的最优全局策略仍然是非常具有挑战性的。基于深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)的方法成为在保证异构网络下行链路用户设备(user equipments, UEs)服务质量(quality of service, QoS)的同时实现联合EE-SE性能最大化的必要解决方案。此外,为解决状态-动作空间下计算量大的问题,引入了多智能体架构的深度强化学习算法(MAD3QN)来获得近乎最优控制策略。仿真结果表明,MAD3QN算法在系统容量方面比DDQN算法和DQN算法分别提高了9.2%和18.2%,在联合EE-SE性能方面分别提高了8.5%和16.6%,提升了系统的有效性。 展开更多

关键词 深度强化学习 用户关联 资源分配 能量效率 频谱效率

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无人机辅助移动边缘计算的卸载决策与功率分配联合优化

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作者 诸锦涛 李晖 +2 位作者 宋端正 王昊 周乐佳 《无线电工程》 2024年第7期1803-1815,共13页

由于移动设备(Mobile Device,MD)的计算能力有限,在执行实时性和计算密集性的业务时将面临巨大的压力。为此研究了基于非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术的双层无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助移动边... 由于移动设备(Mobile Device,MD)的计算能力有限,在执行实时性和计算密集性的业务时将面临巨大的压力。为此研究了基于非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术的双层无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的异构网络,配备边缘服务器的UAV协同基站为MD提供计算卸载服务。针对该异构网络,建立通信模型和计算模型,提出能耗和时间加权和最小化问题,开发了一个任务卸载和MD发射功率分配的联合优化算法。该算法将原始优化问题分为2个子问题,分别用改进的二进制粒子群优化(Improved Binary Particle Swarm Optimization,IBPSO)算法和改进的原子轨道搜索(Improved Atomic Orbit Search,IAOS)算法来解决任务卸载决策子问题和MD发射功率分配子问题。仿真结果表明,相比于基准算法,当改变最大发射功率、每比特计算周期和MD任务大小时,所提算法的时间与能耗的加权和分别最大减少29.2%、29.2%和33.2%;该算法在20次迭代内收敛,具有良好的收敛性。 展开更多

关键词 移动边缘计算 异构网络 无人机 元启发式算法 非正交多址接入

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以地方光电产业需求为导向的应用型本科人才培养模式改革与实践

19

作者 刘罡 王伟 《中文科技期刊数据库（文摘版）教育》 2024年第10期0017-0020,共4页

地方应用型本科教育应结合地方优势产业,以地方光电产业需求为导向,对应用型本科人才培养模式进行改革与实践。本文以无锡学院光电信息科学与工程专业为例,分析了地方应用型本科高校在专业创新实践人才培养过程中遇到的瓶颈,通过明确人... 地方应用型本科教育应结合地方优势产业,以地方光电产业需求为导向,对应用型本科人才培养模式进行改革与实践。本文以无锡学院光电信息科学与工程专业为例,分析了地方应用型本科高校在专业创新实践人才培养过程中遇到的瓶颈,通过明确人才培养目标、优化课程设置、强化实践教学、加强创新创业教育以及加强师资队伍建设等措施,可以有效地提高应用型本科人才的培养质量和社会适应性。 展开更多

关键词 光电信息科学与工程 人才培养 应用型

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基于AMI-CycleGAN的海洋垃圾图像增强算法

20

作者 任肖恬 左官芳 +1 位作者 陶旭 赵方 《国外电子测量技术》 北大核心 2023年第6期33-42,共10页

针对循环生成对抗网络(CycleGAN)的海洋垃圾图像增强存在色彩失真、轮廓模糊的问题,提出一种结合自适应空间特征融合的多输入循环生成对抗网络(AMI-CycleGAN)。首先,减少生成器U-Net的网络深度和跨层连接次数以减少参数量,借助平滑扩张... 针对循环生成对抗网络(CycleGAN)的海洋垃圾图像增强存在色彩失真、轮廓模糊的问题,提出一种结合自适应空间特征融合的多输入循环生成对抗网络(AMI-CycleGAN)。首先,减少生成器U-Net的网络深度和跨层连接次数以减少参数量,借助平滑扩张卷积避免网格伪影,得到多尺度感受野信息;其次,引入自适应空间特征融合来解决因垃圾尺寸不一导致不同层特征图融合时的信息冲突,得到语义信息丰富的融合特征图,通过与色彩校正网络的增强特征图融合保留了原图像的色彩信息;最后,引入边缘差损失函数和内容感知损失函数丰富细节信息。在trash_ICRA19上,与CycleGAN相比,其结构相似性值和峰值信噪比分别提升了27.52%和20.75%。与FUnIE-GAN相比,其参数量减少了79.36%,计算速度提高了12.50%。该算法改善了CycleGAN的色彩失真和轮廓模糊问题,且能达到实时检测标准。 展开更多

关键词 循环生成对抗网络 海洋垃圾图像 自适应空间特征融合 多输入 平滑扩张卷积

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