通信与信息工程

  • 分布式高性能自组网节点技术研究

    于哲;周舜民;王彬;孙艺铭;陈方;赵子龙;李贝贝;

    针对当前主流Mesh自组网技术节点传输带宽不足百兆,级跳数小于10的问题,提出采用多处理器构建实现分布式多跳、高带宽低时延的无线跳频的高性能自组网节点,对节点自动化组网连接、多信道选择避让、漫游切换及低时延高带宽网络多跳实现等关键技术进行研究实现。由测试结果分析可知,在20级跳内,文中节点组网带宽损失在30%以内且带宽保持在200 Mb/s以上,时延控制在100 ms内,可以满足现实应急场景下多终端智能硬件实时进行图像、视频等大数据量信息交互对高带宽低时延网络通信的需求。

    2024年05期 v.47;No.652 1-7页 [查看摘要][在线阅读][下载 1813K]
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  • 移动场景下反向散射混合多址算法研究

    李世宝;刘正达;陆锐;

    随着移动物联网的发展,在移动场景下实现高速、低功耗的信息传递具有重要研究价值。反向散射通信作为一种低功耗的通信技术可以解决功耗与能量供应问题。NOMA(非正交多址接入)是实现高频谱效率的技术,基于用户之间信道增益差进行配对通信,但是当用户信道增益差过小时,会产生强干扰进而严重影响性能,而采用OMA(正交多址接入)可以降低干扰。针对移动场景中因信道增益频繁变化而导致的性能降低以及能量供应问题,构建了移动场景下反向散射混合多址系统模型,提出反向散射设备在移动场景中使用NOMA或OMA的动态阈值,以最大化复用NOMA提升速率,剩余设备则采用OMA,并在此基础上提出最佳信道增益差配对算法。仿真结果表明,在移动场景中相较于传统方法,和速率、中断概率、复用用户数都有显著提高,在小型无人机、无人船等方面具有应用价值。

    2024年05期 v.47;No.652 8-14页 [查看摘要][在线阅读][下载 1549K]
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  • 采用螺旋线实现高隔离度的车载多频宽带MIMO天线

    郑振坤;林福民;张华福;

    为解决车载天线工作带宽窄和MIMO天线低频段隔离度低等问题,提出一种应用于车载通信系统的多频宽带高隔离度的MIMO天线,其工作频段为824~960 MHz和1 710~6 000 MHz,可覆盖民用移动通信的2G/3G/4G/5G和无线局域网/车联网等频段。单极子天线单元采用弯曲、开槽等诸多技术实现多频宽带,还通过添加接地枝节来降低天线高度和提高物理稳定性;在MIMO天线设计上采用螺旋线来提高天线单元之间的隔离度。实测结果表明,天线在工作频段内的反射系数小于-10 dB,隔离度小于-20 dB,低频段增益和辐射效率略低,中高频段的增益均大于4 dBi,最高达到7 dBi,效率均高于70%,最高可以达到96%。实测数据与仿真数据具有良好的一致性,所研制的天线可满足车载天线对多频段通信和高隔离度MIMO天线的技术要求,其结构和尺寸专为安装于汽车内部中控台背面而设计。

    2024年05期 v.47;No.652 15-22页 [查看摘要][在线阅读][下载 2024K]
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  • 针对地下室场景4.8 GHz频段传播特性研究

    孙磊;丁茂;尹以雁;幸锋;李治文;张婧;张静怡;蒋金鸿;

    地下室无线网络信号覆盖一直都是关系到人们感知通信的重要民生事件,但由于其空间封闭,使得室外信号难以穿透,严重影响了运营商的服务质量。文中基于入射及反弹射线法/镜像法对典型地下室环境进行建模仿真;研究了4.8 GHz频段下有车体存在和无车体存在时的电波传播特性并对数据进行处理;计算出不同距离的发射机与接收机对应的接收功率和路径损耗,并与1.9 GHz频段相应参数进行了对比,为优化网络覆盖提供了理论依据。通过研究表明,有车体存在时接收功率更大一些,5G频段相比4G频段接收功率更小一些。

    2024年05期 v.47;No.652 23-28页 [查看摘要][在线阅读][下载 1558K]
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  • 近距空战中目标飞机战术机动数学模型建模与仿真

    杜瑾;邹坤;张义飞;

    作为空空导弹设计与验证的主要手段,数字仿真技术在制导系统性能评估、抗干扰性能评估、空战对抗仿真等领域发挥着重要的作用。为解决空空导弹数字仿真试验中目标飞机机动样式单一,不能反映近距格斗过程中目标姿态的变化问题,梳理了飞机机动数学模型在导弹总体性能评估与对抗推演等方面的应用背景需求。对六自由度飞机机动简化数学模型的建设进行了分析和论证。构建了飞机作战典型机动动作库、机动动作指令生成器,实现了以较少的参数刻画不同的机动动作。在三自由度质点运动模型基础上,考虑机动过载、目标攻角、横滚角变化,建立目标机动数学模型。根据所建模型,对几种典型机动教学模型进行数字仿真。仿真结果表明,目标机动轨迹与预期吻合,能够满足导弹总体设计、对抗推演对数字仿真的需求。

    2024年05期 v.47;No.652 29-34页 [查看摘要][在线阅读][下载 1554K]
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  • 嵌入胸腔靶标的冲击波存储测试系统设计

    张茜雅;王代华;

    针对目前面向人体胸腔的冲击波超压测试研究较少的问题,设计了模拟人体胸腔的圆筒形靶标,建立了一种嵌入胸腔靶标的冲击波超压存储测试系统,并对冲击波特征参数实时提取技术进行研究。测试系统由FPGA控制,选用ICP型压电式压力传感器,基于已有冲击波存储测试系统的基本功能,结合WiFi技术实现冲击波特征参数的实时提取功能,进行了实验室环境下系统功能检测和外场试验环境下的系统功能验证。结果表明,测试系统能完整记录胸腔靶标所受冲击波压力载荷的数据曲线并实时提取冲击波特征参数,为人体胸腔在冲击波压力载荷下的毁伤机理研究提供了新的手段。

    2024年05期 v.47;No.652 35-41页 [查看摘要][在线阅读][下载 1818K]
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  • GNSS+1588v2高精度时间同步技术实现

    王潇禾;李雪梅;廖麒;

    5G高精度时间同步是作为5G基站建设的重要要求之一,但随着5G室内基站数量呈现几何级数增长,使用GNSS授时同步时钟势必会存在很多限制,比如容易受场地环境的影响无法获取卫星信号、GNSS接收机的成本突增,所以使用GNSS时钟同步技术不适合5G基站的大规模部署。文中提出一种基于OCTEON Fusion平台的GNSS+1588v2时间同步技术实现方案,其特点在于使用层次式同步,通过GNSS给一个时钟系统同步授时,被授时的时钟系统作为主时钟系统通过1588v2地面链路给下一级时钟系统授时,实现一个GNSS给多个基站同步授时。文中对现有的GNSS时钟同步授时进行分析,在此基础上提出一种基于OCTEON Fusion平台的GNSS+1588v2时间同步方案,在对此方案的同步精度和同步稳定性的测试中,时钟同步精度达到10 ns左右,同步稳定性达到10 ns以内。

    2024年05期 v.47;No.652 42-45页 [查看摘要][在线阅读][下载 1523K]
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信号分析与图像处理

  • 改进PConvUNet图像修补的解包裹方法

    窦恩泽;杨鹏程;李小成;任拓;

    包裹相位图是描述相位信息分布的二维或三维图像,广泛应用于光学干涉和计算机视觉等领域。精密齿轮齿面由于自身形状特征、加工及使用等因素影响,在激光干涉测量中包裹相位图常出现区域分布异常的条纹,导致解包裹时出现错误,极大降低了齿面形貌的测量精度。针对此问题,提出一种包裹相位图修补的解包裹方法,在PConvUNet网络中添加了深度残差模块与CBAM注意力模块用于修补相位图中质量差的包裹相位区域。实验证明,修补后的相位图能在解包裹时有效消除相位跳变点,有效提高了干涉图像处理的精度。

    2024年05期 v.47;No.652 46-52页 [查看摘要][在线阅读][下载 1965K]
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  • 基于无迹卡尔曼滤波和小波分析的IMU传感器去噪技术研究

    阳兆哲;李跃忠;吴光文;

    获得精确的姿态信息是跌倒检测的关键。文中在姿态角解算问题中提出一种基于无迹卡尔曼滤波和小波滤波的改进方法,通过Savitzky-Golay滤波器和小波滤波融合算法对加速度计以及陀螺仪数据进行降噪处理,利用降噪后的加速度数据对陀螺仪数据进行PI积分补偿,将补偿后的陀螺仪数据进行Mahony解算,其结果作为无迹卡尔曼滤波的状态信息;其次通过加速度值解算,将其结果作为无迹卡尔曼滤波的量测信息实现姿态解算。实验表明,在静态条件下,相对于常见的扩展卡尔曼滤波融合切比雪夫滤波算法,该方法使IMU传感器原始加速度计精度提高了83.3%,姿态角标准差平均减少了0.001 93,能够有效地减少随机噪声。零点漂移、高斯噪声对IMU传感器姿态角信号的影响,使跌倒检测系统在复杂的环境条件下具有较高的精度以及稳定性。

    2024年05期 v.47;No.652 53-59页 [查看摘要][在线阅读][下载 1738K]
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  • 基于高级语义及注意力的肺结节分割模型

    丰晓钰;王明泉;李磊磊;朱焕宇;李文波;谢绍鹏;

    为了能够早些发现肺结节患者,进行有效的预防和治疗,便能够大大提升肺癌患者的生存率,针对医学CT图像肺结节分割时存在异质性,会导致分割精度降低,提出一种基于高级语义及注意力的肺结节分割模型。该模型使用VGG16作为主干网络搭建U-net模型;采用金字塔池化模块(PPM),在尽可能保留原信息的情况下,将深层信息进行加强提取,得到更加丰富的高级语义信息;同时利用CA注意力机制强化重要的特征,实现空间和通道方向上的信息整合;使用Focal Loss和Dice Loss函数解决肺结节分割中前背景不均衡和难区分的问题。实验结果显示,所提出的方法在IoU、F1分数指标上较U-net分割算法分别提高了1.33%、0.95%,有效地提升了分割精度,解决了与其他组织对比度低的问题。

    2024年05期 v.47;No.652 60-64页 [查看摘要][在线阅读][下载 1480K]
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  • 水下图像采集存储、增强程序设计及验证

    陈祥子;刘柏言;江高清;贠子平;

    水下光学成像探测技术是水下探测技术的重要组成部分,但水下环境错综复杂,直接或间接影响到水下图像采集过程和成像质量。文中基于LabVIEW软件设计水下图像采集存储和图像增强程序,利用LabVIEW视觉与运动采集组件和存储模块进行水下图像采集存储,利用NI视觉重构器和IMAQ视觉系统模块完成水下图像的增强,从而改善水下图像的对比度、RGB亮度及伽马校正,增强水下图像成像效果。经过多次测试验证,该程序具有性能稳定,水下图像存储及增强效果显著的特点,为水下图像采集存储、增强提供了新思路。

    2024年05期 v.47;No.652 65-69页 [查看摘要][在线阅读][下载 1428K]
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  • 基于OpenMV图像识别的自主迷宫寻宝小车

    赖盛英;谢鑫鑫;樊伟征;王慧琴;陈袁丰;

    基于机器视觉模块OpenMV和TC264单片机,设计基于图像识别的自主迷宫寻宝小车。通过识图装置OpenMV识别藏宝图,定位宝藏坐标、识别迷宫矩阵,并通过串口发送给单片机,利用多目标A算法进行路径规划,利用陀螺仪与编码器进行实时定位,根据小车当前的坐标与宝藏坐标对比来进行小车的控制,同时使用超声波避障模块及按键等实现迷宫寻宝的任务。通过实验证明,小车系统运行流畅,各个模块之间协调配合,定位精度可达0.2 mm,判别真伪宝藏并将信息发送给单片机的时间在1~2 s,在科学性、准确性、可行性、创新性和完整性方面均有较好的表现。

    2024年05期 v.47;No.652 70-74页 [查看摘要][在线阅读][下载 1459K]
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  • 基于图像增强与迁移学习的破损绝缘子识别

    张庆;苗海东;晏永;霍婷婷;李艳;

    输电线路是电力系统中电能传输的关键,随着无人机技术和机器视觉的快速发展,为电力线路绝缘子识别提供了便捷。基于无人机拍摄的输电线路破损绝缘子图像识别,能有效降低人工巡检的成本和安全隐患。为了提高绝缘子识别精确度,提出一种基于图像灰度均衡化和超分辨率卷积神经网络的图像增强算法。灰度均衡化算法能够改善图像的对比度,提高图像清晰度;超分辨率卷积神经网络图像增强算法实现了图像的超分辨率重建,从而使图像清晰度更高、真实度更强。通过使用VGG16作为特征提取和分类器,结合迁移学习实现模型的训练,对增强后的彩色图像数据集进行训练,进一步提高了识别精度。在权威数据集CPLID上验证了所提出算法的有效性与高识别精度,并比较了不同算法模型的精确度,所提出的深度迁移学习算法在实际应用中能有效降低人工巡检的成本和安全隐患。

    2024年05期 v.47;No.652 75-79页 [查看摘要][在线阅读][下载 1537K]
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  • 基于改进ResNet算法的太阳黑子分类方法研究

    樊石鸣;

    文中提出一种基于改进的ResNet的太阳黑子图像分类方法,该方法在ResNet的基础上引入了空洞卷积和残差连接等技术,增强了训练模型的特征提取能力以及感受野。在模型训练过程中,采用交叉熵损失函数和SGD优化器进行参数优化,以提高模型的准确性和泛化能力。其中深度可分离卷积被用于替代传统的卷积操作,以减少模型的参数量和计算量。最后,在太阳黑子图像分类的公共数据集上进行实验评估。实验结果表明,提出的基于改进的ResNet模型在太阳黑子图像分类任务上表现出较高的准确率和鲁棒性,相比于传统的ResNet模型,可以取得更好的分类效果。该方法为太阳黑子图像分类提供了一种新的思路和技术方案,对于太阳活动预测和环境监测等领域具有重要意义。

    2024年05期 v.47;No.652 80-84页 [查看摘要][在线阅读][下载 1333K]
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  • 基于改进YOLOv5的安全帽检测算法

    韩锟栋;张涛;彭玻;钟亮;吴胜波;

    为解决安全帽佩戴检测中密集小目标和目标受到遮挡场景下容易产生误检和漏检的问题,提出基于改进YOLOv5安全帽佩戴检测算法。首先,在安全帽的特征信息提取过程中引入微尺度检测层,以进一步融合多尺度特征,从而获得更为丰富的特征信息;然后,将坐标注意力机制插入到所提出的改进特征融合网络中,用于提取目标的位置信息,并通过实验验证了该方法的有效性;最后利用EIOU代替CIOU损失函数,加快收敛并改善回归精度和安全帽目标检测准确性。根据实验结果可以看出,改进的YOLOv5算法对安全帽的平均检测准确率(mAP)为90.89%,比标准YOLOv5算法提升了2.25%,明显减少了误检、漏检情况,在面对密集小目标、目标被遮挡等复杂场景时,检测性能得到了有效的提升。除此之外,将改进后的YOLOv5安全帽检测算法部署到施工现场,可以展现出在密集小目标、目标被遮挡场景下更加优异的检测性能,具有很大的应用价值。

    2024年05期 v.47;No.652 85-92页 [查看摘要][在线阅读][下载 1738K]
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  • 基于ICEEMDAN-SSA-Wavelet的声发射信号降噪研究

    姚慧栋;金永;王江;李玉珠;

    针对粘接件声发射(AE)信号含有噪声分量难以滤除的问题,提出一种改进ICEEMDAN的方法。该方法首先使用ICEEMDAN分解原始AE信号,并通过相关系数和能量差值的方法筛选出低频分量和高频分量;运用麻雀优化算法(SSA)优化后的改进小波阈值去噪算法对其进行去噪;最后将保留的低频分量和去噪后的高频分量重构成一个新的信号,通过实验数据对比和分析评估降噪效果。实验结果表明,相较于改进小波阈值去噪和ICEEMDAN去噪,文中提出的方法对金属与非金属粘接件AE信号的降噪效果更好,能够保护原始信号的频域信息,进而提高脱粘检测精度。

    2024年05期 v.47;No.652 93-97页 [查看摘要][在线阅读][下载 1540K]
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  • 高密度椒盐噪声下混合滤波新方法

    丁巧;方振国;

    图像在采集、传输和处理过程中,易受环境、器材及处理方法的影响,不可避免地会产生不同程度的噪声。当噪声密度超过50%时,噪点信息在图像信息中占据主导地位,一般的中值滤波、均值滤波或自适应滤波等单一滤波方式存在着消除噪声的同时滤除了图像自身细节的问题,导致图像不清晰,滤波效果较差。由此提出高密度椒盐噪声下混合滤波新方法,采取降噪、去噪、强化边缘三个层级混合滤波,最后用噪声密度达到80%的图像进行测试验证,有效地滤除了噪声,恢复了图像的细节信息,得到了很好的效果。

    2024年05期 v.47;No.652 98-101页 [查看摘要][在线阅读][下载 1373K]
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网络与信息安全

  • 基于奇异谱分析和改进ResNet的射频指纹识别方法

    凌浩然;朱丰超;姚敏立;

    针对当前真实场景下远距离射频指纹识别难以准确提取特征且实时性较差的问题,提出一种基于奇异谱分析重构信号和改进残差神经网络的射频指纹识别的方法。首先,将采集到的信号进行奇异谱分析,根据贡献率大小对原始信号进行重构,随后通过STFT获得时频谱图作为神经网络的输入:其次,构建轻量级残差神经网络,加快模型收敛速度;然后,在轻量级网络的下采样过程中引入混合维度注意力机制,对网络中间的特征图进行重构,强调重要特征,抑制一般特征;最后,使用激活函数Leaky ReLU替换原有的ReLU,避免在负值区域的梯度永远为0,进而导致模型训练无法反向传播。使用公开数据集POWDER-4BS-Iqsample验证实验后的结果表明,所提方法仅需要训练10个epoch识别精度就能达到87%,在保证识别精度的前提下缩减了时间损耗。与多种经典模型和算法相比,所提方法更加兼具识别精度与实时性。

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  • 基于人工智能技术的轻量级网络入侵检测系统设计

    董卫魏;王曦;钟昕辉;冯世杰;王美虹;

    以提升网络入侵检测技术水平为目的,设计基于人工智能技术的轻量级网络入侵检测系统。该系统数据采集层利用若干个用户探针连接IDS检测服务器后,使用网络数据包捕获模块捕获用户网络运行数据,再通过传输层内防火墙、核心交换机和MQTT/CoAP通信协议将用户网络运行数据发送到逻辑运算层内,该层利用数据预处理模块对用户网络运行数据进行去噪预处理后,将其输入到基于人工智能的网络入侵检测模块内,通过该模块输出轻量级网络入侵检测结果,然后将检测结果发送到展示层,通过入侵告警信息、数据可视化展示等模块实现人机交互。实验表明:该系统运行较为稳定,可有效检测不同类型网络入侵的同时,其检测及时性和入侵告警能力较好,应用效果良好。

    2024年05期 v.47;No.652 108-111页 [查看摘要][在线阅读][下载 1521K]
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测控与自动化技术

  • 基于改进GWO-GM(1,1)模型的直流充电桩在线计量误差预测方法研究

    陈平;周娟;吴名功;

    针对传统灰色理论预测精度不高和基本的灰狼算法容易陷入局部最优的情况,提出改进的灰狼算法与灰色理论融合的直流充电桩在线计量误差预测模型。首先,通过差分变异策略进行向量合成,引入非线性变异概率k,增强前期全局搜索能力,平衡灰狼算法的全局和局部搜索能力,避免陷入局部最优的问题;然后,将改进的算法应用于GM(1,1)模型,通过多次迭代寻找适应度值最好的一组灰狼位置,寻找到最优背景值对灰色模型进行优化,进一步提高模型的预测精度;最后,将改进前与改进后的验证模型进行对比,改进的灰色预测模型相较于基础的灰色模型均方误差与平均绝对误差分别降低了70.7%和27.2%,验证了所提方法的有效性。

    2024年05期 v.47;No.652 112-117页 [查看摘要][在线阅读][下载 1476K]
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  • 基于AHP与熵值法构建的火灾预测组合灰色模型

    郑子温;那孜古力·斯拉木;王婧蓉;王旭东;

    火灾预测可以帮助消防部门更好地采取预防措施和制定灭火方案,减轻火灾损失。如何通过人工智能方法预测火灾数量、判断火灾发展趋势成为一项重要的研究课题。对城市消防火灾数量进行预测时,文中首先对原始数据序列进行加权滑动均值处理;其次建立了基于背景值优化的灰色模型和无偏优化灰色模型;而后引入了结合等维新息理论的马尔可夫模型,对经过改进的灰色模型进行预测值的残差修正;最后建立了基于层次分析法(AHP)与熵值法的主客观赋权组合模型。针对北京市2012—2019年火灾事故数据进行建模,并对后续两年的火灾发生数量进行数据预测与模型对比验证分析,根据预测结果判断未来火灾数据的变化趋势。实验结果显示,优化模型可以提高预测精度,其中结合AHP与熵值法的组合模型预测精度达到了相对残差最小为0.610 5%,后验方差比为0.323%。实验结果证明,优化后的模型可以更好地应用于对火灾事故的预测。

    2024年05期 v.47;No.652 118-126页 [查看摘要][在线阅读][下载 1490K]
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  • 融合MacBERT和Talking-Heads Attention实体关系联合抽取模型

    王春亮;姚洁仪;李昭;

    针对现有的医学文本关系抽取任务模型在训练过程中存在语义理解能力不足,可能导致关系抽取的效果不尽人意的问题,文中提出一种融合MacBERT和Talking-Heads Attention的实体关系联合抽取模型。该模型首先利用MacBERT语言模型来获取动态字向量表达,MacBERT作为改进的BERT模型,能够减少预训练和微调阶段之间的差异,从而提高模型的泛化能力;然后,将这些动态字向量表达输入到双向门控循环单元(BiGRU)中,以便提取文本的上下文特征。BiGRU是一种改进的循环神经网络(RNN),具有更好的长期依赖捕获能力。在获取文本上下文特征之后,使用Talking-Heads Attention来获取全局特征。Talking-Heads Attention是一种自注意力机制,可以捕获文本中不同位置之间的关系,从而提高关系抽取的准确性。实验结果表明,与实体关系联合抽取模型GRTE相比,该模型F1值提升1%,precision值提升0.4%,recall值提升1.5%。

    2024年05期 v.47;No.652 127-131页 [查看摘要][在线阅读][下载 1513K]
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  • 基于改进支持向量机的致密砂岩储层参数预测研究

    徐颖晋;庞振宇;

    致密砂岩储层的评价技术既是油气勘探开发的重点,也是难点。目前对致密砂岩储层的储层参数的预测与评价,依然采用传统的储层参数预测方法,结合测井曲线进行建模,用以对渗透率、孔隙度等参数进行拟合,主要运用的方法有经验公式、回归分析等,其中大部分方法都是基于线性的,无法反映致密储层特有的沉积和成岩作用所导致的非均质性强的特点,无法揭示致密储层中测井曲线与储层参数之间的复杂非线性关系。针对此问题,提出在传统储层参数预测模型的基础上,对测井曲线与储层参数的非线性关系进行分析,挖掘更多现有测井信息,进行支持向量机储层参数预测模型的建构,并采用粒子群算法、头脑风暴算法、布谷鸟算法等三种支持向量机的改进优化算法对模型参数进行测试,筛选出最优的储层参数预测模型。将该模型应用于研究区储层参数预测评价中,有效提高了预测评价精度,为致密储层精细预测评价和非常规油气田的高效开发提供了有力的技术保障。

    2024年05期 v.47;No.652 132-138页 [查看摘要][在线阅读][下载 1667K]
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  • 基于孤立森林的多离群点数据检测算法设计

    李加军;

    精准找出异常离群数据有利于确保大规模数据在应用中的精确度,为此,设计了基于孤立森林的多离群点数据检测算法。首先,采用近似符号聚合算法处理大规模数据的多条件时间序列,再通过计算欧氏距离分析多条件时间序列的相似度,而后采用加权调整法调整相似曲线,剔除其中的异常数据,完成对大规模数据的清洗;利用清洗后的数据构建孤立树形成孤立森林,将待检测数据作为孤立森林的输入量,通过计算数据样本点到每棵树根节点的距离,实现对离群点数据的检测。实验结果表明:该算法能够有效地检测出离群点数据,在针对大规模数据离群点的检测时,检测结果精确度较高。

    2024年05期 v.47;No.652 139-142页 [查看摘要][在线阅读][下载 1438K]
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电子技术及应用

  • 改进RepSurf的点云语义分割

    高学壮;禹龙;田生伟;伊洋洋;张波;罗培新;

    点云分析一直以来都是一个具有挑战性的问题,主要是因为点云数据的非结构化特性所致。为了解决这个问题,RepSurf基于PointNet++提出了一种多曲面表示局部点云特征的方法。然而,RepSurf中的集合抽象层仅通过一个MLP学习局部特征,这远远不够。为此,引入了两个模块,即倒置残差模块和注意力模块。这两个简单但有效的即插即用模块可以更好地学习局部特征。倒置残差模块通过添加更多的MLP层,丰富了特征提取过程;而注意力模块则包括通道注意力和空间注意力,更加关注关键点特征的学习,使得学习到的特征更具代表性。在公共基准数据集S3DIS上评估了文中的方法,在语义分割任务中mIoU指标达到72.3%,比RepSurf高出2.5%。

    2024年05期 v.47;No.652 143-147页 [查看摘要][在线阅读][下载 1453K]
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  • 一种动态双模态线阵相机的联合标定方法

    王羚;李金龙;罗林;高晓蓉;

    在实际工业应用中,线阵相机在被测物体运动速度快、拍摄视场范围广以及精度要求高的场景下比面阵相机更具优势,并且将二维图像数据与三维点云数据相结合能使信息量更丰富,能更好地还原真实场景。为提高在工业应用场景下的双模态数据的结合精度,提出一种动态双模态线阵相机的联合标定方法,该方法能实现简便快捷的2D线扫相机与3D线扫相机之间的联合标定。实验结果表明,该算法能以较小计算量实现高精度双模态双线扫相机的联合标定。

    2024年05期 v.47;No.652 148-154页 [查看摘要][在线阅读][下载 1496K]
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  • 基于改进D*Lite-APF算法的巡检机器人路径规划

    胡粒琪;曾维;陈才华;张鹏;王艺儒;李铜;

    针对巡检机器人在动态场景下路径规划存在非全局最优、路径不平滑及局部避障效果不佳的问题,提出一种将改进D*Lite算法和人工势场法融合的算法。首先优化D*Lite算法启发代价函数,提升规划效率,并引入Dubins曲线平滑生成的全局路径;其次改进人工势场法势场函数并添加随机半径扰动点,解决局部碰撞问题,提高避障性能;最后将两种优化算法有效融合,实现全局规划和局部避障。仿真实验结果表明,相较于单一D*Lite算法,融合算法在路径长度、时间花销、路径拐点及扩展节点数方面均表现更优,能在确保全局路径最优的情况下有效避障。

    2024年05期 v.47;No.652 155-159页 [查看摘要][在线阅读][下载 1692K]
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  • 一种节省资源的矩阵运算单元硬件微架构设计

    潘于;田映辉;张伟;杨建磊;申奇;

    为了实现人工智能和高性能计算在不同应用领域下的快速运算,需借助人工智能加速器(NPU)或者通用图形处理器(GPGPU)对其进行加速。由于矩阵运算是人工智能和高性能计算的核心运算,文中提出一种节省资源的矩阵运算单元架构的实现方案。通过对矩阵运算单元中每个子运算单元中的乘法器和加法器数量进行扩展,并将输入数据按行列广播到矩阵运算单元上的各个子运算单元可实现对矩阵运算的加速。通过利用PE矩阵之间的数据共享,采用新型的PE矩阵互联方案,可达到在减少带宽资源的同时提升算力的目的。与现有NPU或GPGPU的矩阵运算实现方案相比,所提方案使用更少的加法器和寄存器即可实现相同的算力,且在更低的时钟延迟和带宽消耗下即可完成对相同规模矩阵运算的加速。

    2024年05期 v.47;No.652 160-166页 [查看摘要][在线阅读][下载 1618K]
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  • 一种近似芯片级尺寸的小型化微带点频滤波器

    周小平;

    射频滤波器作为具备信号筛选功能的射频器件,对现代通信系统而言具有举足轻重的地位。随着通信技术的不断更新迭代,要求射频滤波器具有小型化以及低成本的特点。目前,利用半导体工艺可制作尺寸极小且性能佳的芯片级滤波器,但研发成本普遍过高。文中使用薄膜工艺,通过对滤波器的结构、材料、性能指标进行综合考量,设计了一款适用于点频源、跳频源模块中使用的微带点频滤波器。通过仿真软件HFSS进行建模仿真并对加工工艺进行误差分析,成功得到了一款通带在12 GHz±15 MHz的微带点频滤波器,其尺寸为2.5 mm×3.5 mm×0.127 mm。测试结果表明,性能曲线达到设计指标,成功验证了设计的可行性。

    2024年05期 v.47;No.652 167-170页 [查看摘要][在线阅读][下载 1463K]
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  • 基于知识增强的配电网运行信息关系抽取方法

    李强;庄莉;赵峰;王秋琳;张晓东;

    知识图谱可辅助现场人员处理配电网运行过程中积累的海量异构文本,挖掘高价值运行信息。针对知识图谱构建需求人工标注成本过高的问题,提出一种基于知识增强的远程监督关系抽取方法。利用GloVe编码与Bi-GRU网络对配电网运行语料库的句包进行向量表征;同时,新增外部知识增强模块,通过Attention-GCN模型获取编码文本的句法结构以及非线性关系,实现低成本的关系抽取,解决传统远程监督学习存在的长尾分布及噪声问题,提升关系抽取精度。实验结果表明,该方法在配电网运行信息关系抽取任务中表现优秀,相较于主流模型在精确率上提升6%。

    2024年05期 v.47;No.652 171-175页 [查看摘要][在线阅读][下载 1466K]
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智能交通与导航

  • 基于双向嵌套级联残差的交通标志检测方法

    江金懋;钟国韵;

    交通标志检测是自动驾驶领域的一个重要课题,其对于检测系统的实时性和精度都有非常高的要求。目标检测领域中的YOLOv3算法是业界公认在精度和速度上都处于前列的一种算法。文中以YOLOv3检测算法作为基础网络,提出一种双向嵌套级联残差单元(bid-NCR),替换掉原网络中顺序堆叠的标准残差块。双向嵌套级联残差单元的两条残差边采用相同的结构,都是一次卷积操作加上一次级联残差处理,两条边上级联的标准残差块的数量可以调节,从而形成不同的深度差。然后将两条边的结果逐像素相加,最后再做一次卷积操作。相较于标准残差块,双向嵌套级联残差单元拥有更强的特征提取能力和特征融合能力。文中还提出跨区域压缩模块(CRC),它是对2倍率下采样卷积操作的替代,旨在融合跨区域的通道数据,进一步加强主干网络输入特征图所包含的信息。实验结果表明:提出的模型在CCTSDB数据集上mAP(0.5)、mAP(0.5∶0.95)分别达到96.86%、68.66%,FPS达到66.09帧。相比于YOLOv3算法,3个指标分别提升1.23%、10.35%、127.90%。

    2024年05期 v.47;No.652 176-181页 [查看摘要][在线阅读][下载 1495K]
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  • 决策树优化选择下城市交通出行特征研究

    李文;

    文中对基于决策树优化选择下城市交通出行特征进行研究,通过研究城市交通出行方式,缓解城市交通出行压力。基于决策树算法基本理论,构建决策树模型,选取城市交通出行特征作为分类依据,运用C4.5决策树算法对城市交通出行数据进行分类,根据分类后各个不同特征叶子节点对上层子节点的总占比进行城市交通出行特征优化选择分析,并在“Occam's razor”的基础上,利用重新引入法提出优化方法,解决C4.5决策树算法存在的过度拟合问题,提升城市交通出行方式分析效果。实验结果表明,该方法可有效分析城市交通现有出行特征,指导城市交通规划,依据该方法的分析结果对早高峰线路进行优化后,有效减少了长距离拥堵路段,同时避免了严重阻塞路段的产生。

    2024年05期 v.47;No.652 182-186页 [查看摘要][在线阅读][下载 1457K]
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