摘 要:深入研究了全频谱认知与智能利用领域,强调了现有认知无线电理论和无线电监测技术在特定环境中的优势,指出在面对宽带、瞬变、未知、复杂的电磁环境时存在“认不深” 的问题。为解决这一挑战,提出了多维度的深度频谱认知作为未来的发展方向,从信号多维特征与个体本征属性双重维度对辐射源目标进行精准认知。通过探索辐射源目标信号的多域特征,构建辐射源完备表征数据库,实现通信终端的本征属性认知,可以更全面地理解
摘 要:近些年来,在目标检测以及图像分割等领域涌现了许多先进的算法。在能见度较差的微光场景下如夜晚、大雾天气等场景中,视频图像具有像素声高、对比度低、无彩色信息等特点,算法的检测性能受到明显限制。与目前主流的RGB 相机相比,毫米波雷达对上述复杂环境具有一定的免疫能力,可以在不利条件下辅助RGB 相机进行目标检测工作。以单阶段目标检测器中实时性较高的YOLOv5s 为基础,结合毫米波雷达的特性,提
摘 要:针对具有相似灰度值的印制电路板(Printed Circuit Board,PCB) 焊点在检测分割过程中的误检和漏检问题,提出改进YOLOv8 的PCB 焊锡语义分割模型。在主干网络引入坐标注意力(Coordinate Attention,CA) 机制,准确定位焊点空间位置,提升模型捕捉焊点空间信息能力;使用双向特征金字塔网络(Bi-directional Feature Pyramid
摘 要:无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV) 集群通信已经成为无人机技术领域备受关注的研究方向。尽管在这方面已经取得了一定的进展,但不可忽视的是仍存在一些尚未深入探讨的通信问题。因此针对无人机集群通信的研究对于提高无人机集群的协同能力、感知能力、决策和规划能力,增强系统的鲁棒性和安全性,推动技术发展和应用创新具有重要意义。介绍了无人机集群的概念及其优点;对当前的无人机集
摘 要:考虑用户移动性,特别是在无人机巡检场景下,由于多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)节点服务范围小,大概率发生任务迁移。任务迁移将增加任务处理的时延和成本。为了降低任务迁移概率,提出了一种新的MEC 组网架构———MEC POOL。在此基础上,构建了MEC POOL 组网架构下的任务处理效益模型,将任务处理效益最优问题转换成受限条件下最优解问题。为
摘 要:针对现有的通信信号调制方式识别方法在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR) 条件下存在的识别率较低、调制类型较少和信道类型不够丰富等问题,提出了一种基于深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network,DRSN)的通信信号调制方式识别方法。根据调制识别领域的特点,构建改进的深度残差收缩网络模型,充分利用该网络的注意力机制和软阈值化进行
摘 要:为了解决恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR) 检测算法对雷达弱小目标检测困难的问题,研究了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 的目标检测方法。充分利用神经网络在特征提取上的优良性能,提出了一种基于残差网络(Residual Network,ResNet) 块的雷达弱小目标检测方法。突破了传统方法仅利用幅度
摘 要:研究了一种透射反射双功能可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable IntelligentSurface,STAR-RIS) 辅助的无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT) 系统。部署STAR-RIS 以辅助从多
摘 要:针对目前在小样本图像分类任务上,现有模型存在特征提取不足、提取的特征信息单一等问题,提出一种结合图神经网络的双特征提取的原型网络(Graph-Based Dual-Encoding Prototype Network,GB-ProtoNet)。GB-ProtoNet 采用了双特征提取器结构,通过整合2 种不同的神经网络,有效地捕获并融合了样本的全局特征信息和局部特征信息。具体而言,该模型结
摘 要:组织和检索信息是人机交互重点关注的话题之一。基于知识图谱(Knowledge Graph,KG) 的智能问答系统通过语义解析用户问题,检索知识并回答问题,已成为一种信息检索的有效途径,是人机交互的典型应用。时序知识图谱(Temporal Knowledge Graph,TKG) 问答系统通过语言模型获取问题中的实体和时间戳,并在大型TKG 中检索答案。TKG问答系统包含2 个挑战:① 给定
摘 要:GNSS 接收机在城市、密林和峡谷等环境下工作时,卫星信号受遮挡严重,造成星座残缺情况。针对北斗卫星导航定位系统中传统的最大四面体体积法不能有效反映遮挡情况的问题,提出了一种基于几何精度因子(GeometricDilution Precision,GDOP) 值分析的新型选星策略。设置高度角阈值,在满足阈值条件下结合卫星高度角、方位角,分析几何布局,通过构造最大四面体体积选出参与定位解算的
摘 要:从遥感影像中提取建筑物是计算机视觉领域的一项基本任务。近年来,基于深度学习的方法已成为遥感影像中自动提取建筑物的主流方法。由于建筑物结构复杂、尺度多样等特点,从遥感影像中准确高效地提取建筑物仍然是一个挑战。针对建筑物尺度多样导致在提取过程中无法同时兼顾小型和大型建筑物的问题,提出一种基于多尺度指导的遥感影像建筑物提取网络。通过4 条路径分别提取小尺度、大尺度以及其他尺度特征,通过基于交互的
摘 要:叶绿素是反映植被光合能力的重要指标。为了建立具有普适性的柑橘叶片叶绿素的反演模型, 利用PROSPECT 模型建立模拟光谱后采用3 种特征选取的方法建模,分别为基于敏感性波段(Sensitivity Band,SA) 的特征选取,记为PRO-SA 模型;采用竞争自适应加权算法(Competitive Adaptive Weighting Algorithm,CARS) 的特征选取,记为PR
摘 要:移动通信运营商在铁路沿线部署了公众移动通信网络,采用的数字全球通信系统(Global System of MobileCommunication,GSM) 原理和制式与铁路全球移动通信系统(Global System of Mobile Communication for Railways,GSM-R)完全相同,对GSM-R 造成了一定干扰。为了对这些干扰源进行定位,提出了一种基于相差变化
摘 要:针对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS) 在受限空间内定位精度差,甚至无法定位和无线超宽带(Ultra-Wide Band,UWB) 脉冲室内定位技术在非视距(Non Line of Sight,NLoS) 环境下定位精度差以及定位稳定性低等问题,提出以误差状态卡尔曼滤波(Error State Kalman Filter,ES
摘 要:基于深度学习的大型智能表面毫米波波束赋形问题,引入具有少量有源元件的大型智能表面(LargeIntelligence Surface,LIS) 后,通过一系列实验对比研究了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 算法下波束赋形的性能。通过使用DeepMIMO 数据集中具体场景下的射线追踪信道数据构造通信场景,并采用神经网络模型CNN、反向传播(Ba
摘 要:针对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO) 算法在解决常规地面单站无源定位系统性能受天线布阵形式约束影响时因局部收敛而导致定位精度低的问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale OptimizationAlgorithm,IWOA) 的地面短基线单站无源定位法。利用阵元接收到的相位差信息构建代价函数,通过引入测向信息有效缩小算法
摘 要:基于地基雷达的月球成像有利于研究地月系统及太阳系演化等科学问题,可以为登陆任务中的着陆区选址提供有力的科学依据,也有助于验证用于深空探测的地基雷达设备的可行性。地基雷达具有穿透性强、全天候、全天时和低成本等优势,国内外已开展一系列基于地基雷达对月球成像的工作,成像方法主要包括时延多普勒方法及干涉成像方法。在不同阶段,采用不同的地基雷达设备和参数,获得了一系列不同分辨率的月球正面图。梳理了国
摘 要: 网络拥塞控制是提升网络性能的重要手段,其研究受到广泛关注。显示拥塞通知(Explicit CongestionNotification,ECN) 机制作为一种有效的网络拥塞控制协议已经开始在网络中部署。现有的ECN 研究工作大多集中在交换机阈值调优算法上,缺少相关的理论研究,因而无法对算法设置的交换机阈值的最优性进行有效评估。通过利用网络演算分析交换机阈值和网络性能的关系,针对交叉流与目
摘 要:针对最小二乘法(Least Squares Method,LSM) 对于超宽带(Ultra Wide Band,UWB) 中飞行时间(Time ofFlight,TOF) 法在非视距(Non Line of Sight,NLoS) 下定位精度低下的问题,提出了基于扩展灰狼算法(Extended GrayWolf Algorithm,EGWO) 优化后的长短期记忆(Long Short-Te
摘 要:无人机集群定位信息的获取对于路径规划、探测、制导和协同控制等均具有重要意义,当前通常使用的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS) 定位易受到干扰和欺骗的影响而处于拒止状态,基于机间数据链的协同定位的用途日益凸显。目前缺少获得一致认同的在精度和计算量之间获得较好平衡的协同定位算法,针对这一问题,对研究GNSS 拒止下基于机间测距的无
摘 要:为了有效解决数据隐私保护和安全搜索等问题,可搜索加密技术应时而生。可搜索加密是一种保护数据隐私的加密技术,允许在加密的状态下进行搜索和查询。可搜索加密的研究主要包括对称可搜索加密和非对称可搜索加密等,其基本原理包括对关键词进行编码和加密,设计相应的索引结构和搜索算法。可搜索加密技术在云计算、医疗健康、金融和物联网等领域具有广泛的应用潜力。研究者致力于提供效率更高、安全性更好、扩展性更强的可
摘 要:针对传统射频前端N 通道滤波器功耗高,不能根据应用要求选择通过或抑制信号的高次谐波等问题,设计了一款谐波整形低功耗N 通道滤波器。该滤波器通过添加具有适当权重的额外路径,可实现谐波抑制和整形的功能。同时,将本振Local Oscillator (LO) 信号的n 次谐波信号作为时钟信号,降低LO 信号频率,时钟信号发生器的动态功耗降低到原来的1 / n。SMIC 180 nm CMOS 工
摘 要: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 AerialVehicle,UAV) 辅助移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC) 的异构网络,配备边缘服务
摘 要:利用深度强化学习方法对威胁区域环境下多无人机(UAV) 自主路径规划问题进行研究。为了解决强化学习算法中普遍存在难以收敛的问题,提出了一种改进的Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning (MAAC) 算法用于多UAV 的自主路径规划。通过建立多UAV 势场环境模型定义强化学习的马尔科夫决策过程(Markov