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小型无人机视觉传感器避障方法综述 被引量：2
1
作者 王家亮 董楷 +2 位作者 顾兆军 陈辉 韩强 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期60-79,共20页
无人机自主飞行避障技术是无人机安全飞行和应用中最为基础和关键的技术,也是当前无人机领域的研究热点。随着深度学习在计算机视觉方向的应用,以及事件相机等视觉传感器技术的迅速发展与不断完善,基于视觉传感器的无人机自主飞行避障... 无人机自主飞行避障技术是无人机安全飞行和应用中最为基础和关键的技术,也是当前无人机领域的研究热点。随着深度学习在计算机视觉方向的应用,以及事件相机等视觉传感器技术的迅速发展与不断完善,基于视觉传感器的无人机自主飞行避障方法取得一定的进步,但目前有些研究方法在复杂场景下仍存在很大的挑战以及存在一些列亟待解决的问题,在精准性、实时性以及算法鲁棒性方面仍有改进空间。首先介绍无人机避障的相关概念及问题难点;然后将基于视觉传感器的避障算法根据采用的硬件及技术手段,具体划分为传统避障方法、基于深度学习避障方法、基于处理事件流的避障方法、基于传感器融合避障方法,和基于视觉避障的决策层避障方法,并分别介绍每类避障方法相关研究进展与研究成果,以及分析各类避障方法的优缺点;最后总结现有无人机避障算法存在的问题,并对未来研究工作进行展望。 展开更多
关键词 无人机 避障传感器 计算机视觉 事件相机
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一种利用半正定松弛的运动目标无源定位算法
2
作者 周成 林茜 +2 位作者 马丛珊 应涛 满欣 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期94-104,共11页
利用多个接收站测量得到的目标辐射源信号到达时差、到达频差和差分多普勒率信息进行联合定位,可以有效提高运动目标的无源定位精度,是当前研究的热点。但是,现有算法通常采用两步加权最小二乘方法,在低信噪比环境下普遍存在定位误差较... 利用多个接收站测量得到的目标辐射源信号到达时差、到达频差和差分多普勒率信息进行联合定位,可以有效提高运动目标的无源定位精度,是当前研究的热点。但是,现有算法通常采用两步加权最小二乘方法,在低信噪比环境下普遍存在定位误差较大的问题。为了解决该问题,通过将无源定位问题逐步转化为凸优化问题,采用成熟的凸优化技术,提出了一种基于半正定松弛的运动目标无源定位算法。该方法分为三步:第一步,通过引入三个辅助变量,构建伪线性的无源定位方程组;第二步,利用辅助变量与目标定位解之间的关系,将定位问题转化为具有二次约束的二次规划问题;第三步,采用半正定松弛方法,将二次约束优化转为凸优化问题,并运用优化工具箱高效求解。仿真结果表明:与现有方法相比,所提算法目标定位精度达到克拉美罗界所需信噪比至少降低9 dB,且在更低的信噪比环境下具有更小的定位误差。证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 无源定位 到达时差 到达频差 差分多普勒率 半正定松弛
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基于忆阻器存算一体架构的BCH多位纠错方法
3
作者 蔡固顺 刘锦辉 +2 位作者 谭雯丹 黄钊 王泉 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期167-178,共12页
忆阻器存算一体(Compute-In-Memory,CIM)架构作为一种融合存储和计算功能新技术,可以有效解决传统冯诺伊曼架构数据纠错因存储和计算分离而导致的数据传输速率受限、搬移频繁、传输功耗和延迟增加等问题,提高星载电子系统可靠性与稳定... 忆阻器存算一体(Compute-In-Memory,CIM)架构作为一种融合存储和计算功能新技术,可以有效解决传统冯诺伊曼架构数据纠错因存储和计算分离而导致的数据传输速率受限、搬移频繁、传输功耗和延迟增加等问题,提高星载电子系统可靠性与稳定性。然而,现有CIM纠错技术仅能实现单比特数据纠错,无法处理连续多位错误检错与纠错。为此,提出一种基于忆阻器CIM架构的BCH多位纠错方法。首先,将传统编码和译码中的取模、乘加、前搜索等运算转换为矩阵形式,以简化计算过程,减少资源开销;其次,分别构建了有限域乘累加及乘法单元,根据BCH算法各阶段的运算需求及计算数据特点,采用并行处理方式自适应选择相应计算单元,以进一步提高运算效率。最后,在Cadence的Calculator和MNSIM仿真平台上对所提方法进行验证。实验结果表明,该方法在实现高效稳定多位纠错同时,数据吞吐率为8.8 MHz、运行功耗小于40 mW、65 nm工艺下面积开销为3×10^(5)μm^(2)。特别地,相比FPGA与IMPLY架构,计算效率分别提升了7和400倍。 展开更多
关键词 忆阻器阵列 存算一体架构 单粒子翻转 BCH码 多比特纠错
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城市环境下智能反射面辅助雷达非视距检测
4
作者 杨鹏 周宇 +2 位作者 张宇佳 张哲昊 张世哲 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期130-141,共12页
雷达非视距目标探测是城市环境下的一个重要问题,建筑物等障碍在雷达与目标之间形成遮挡导致雷达检测性能受限,传统方法是利用电磁波在墙体等介质表面的反射来实现对盲区内目标的有效探测,然而电磁波在墙体处和传播过程中的衰减限制了... 雷达非视距目标探测是城市环境下的一个重要问题,建筑物等障碍在雷达与目标之间形成遮挡导致雷达检测性能受限,传统方法是利用电磁波在墙体等介质表面的反射来实现对盲区内目标的有效探测,然而电磁波在墙体处和传播过程中的衰减限制了探测范围。可重构智能表面是一种在空域能够将电磁波反射并实现能量聚焦的平面阵列,由低功耗的电子电路控制,通过调控元件反射系数可将信号聚焦于不同位置,智能反射面凭借其低成本、易部署、低功耗的优势能够广泛应用于城市环境中。受到智能反射面调控信号能力的启发,提出利用智能反射面辅助雷达非视距探测的方法,将信号转发至目标处从而绕过遮挡,并采用交替优化算法求解反射系数,旨在提高雷达在非视距场景下的目标检测性能,拓宽雷达在城市环境下的应用。仿真实验结果表明,相比传统方法智能反射面辅助雷达非视距目标探测范围得到提升,并且智能反射面增加元件数,位置布置靠近雷达端或目标处时检测性能能够得到增强。 展开更多
关键词 非视距 目标探测 可重构智能表面 交替优化
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面向高分辨率图像传输的CNN网络编码方案研究
5
作者 刘娜 杨颜博 +2 位作者 张嘉伟 李宝山 马建峰 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期225-238,共14页
网络编码技术可以有效提升网络的吞吐率,然而,传统网络编码的编解码复杂度高且难以自适应环境噪声等动态因素的影响而容易导致解码失真,近年来有研究者引入神经网络以优化网络编码过程,但在高分辨率图像传输任务中,现有的神经网络编码... 网络编码技术可以有效提升网络的吞吐率,然而,传统网络编码的编解码复杂度高且难以自适应环境噪声等动态因素的影响而容易导致解码失真,近年来有研究者引入神经网络以优化网络编码过程,但在高分辨率图像传输任务中,现有的神经网络编码方案对高维度空间信息的捕捉能力不足,带来较大的通信及计算开销。为此,文中提出采用二维卷积神经网络(CNN)对各网络节点的编解码器进行参数化设计的联合源的深度学习网络编码方案,通过CNN捕捉深层空间结构信息并降低网络节点的计算复杂度。在信源节点,通过卷积层运算实现对传输数据的降维处理,提升数据的传输速率;在中间节点,接收来自两个信源的数据并通过CNN编码压缩至单个信道传输;在信宿节点,对接收到的数据利用CNN进行升维解码而恢复出原始图像。实验表明,在不同信道带宽占用比和信道噪声水平下,该方案在峰值信噪比和结构相似度上展现出优良的解码性能。 展开更多
关键词 网络编码 深度学习 卷积神经网络 高分辨率图像 图像通信
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基于联盟链的公平性联邦学习框架
6
作者 赵洋 刘悦 +1 位作者 李鹤翔 王文豪 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期214-224,共11页
为了解决传统联邦学习应用中心服务器可能存在的隐私泄露、单点失效和中毒攻击等问题,提出一种基于联盟链的公平性联邦学习框架。该框架通过每轮领导人节点与共识委员会节点的相互选择,实现数据的安全聚合和更新,确保系统的去中心化和... 为了解决传统联邦学习应用中心服务器可能存在的隐私泄露、单点失效和中毒攻击等问题,提出一种基于联盟链的公平性联邦学习框架。该框架通过每轮领导人节点与共识委员会节点的相互选择,实现数据的安全聚合和更新,确保系统的去中心化和分布式特性。同时利用区块链的不可篡改性和防单点攻击等特性,设计一种客户端级的数据质量评估方法,为多方训练提供必要的量化依据,保证评估结果的透明性和可追溯性,并优化节点选举流程,保证高质量客户端的优先选择。为了提升节点选举的公平性,提出基于Shapley值的改进算法,通过结合客户端的历史行为表现,使贡献度评估更加灵活准确,降低了低质量节点在贡献度评估中的比例,减少其数据对模型训练的负面影响。实验结果表明,该方案可以在确保模型预测准确性的基础上,显著提升领导人节点的选举公平性和客户端边际贡献的准确性;同时通过动态的节点奖励机制,确保系统的长期公平性,有效应对了联盟链中的公平性问题。 展开更多
关键词 联邦学习 夏普利值 公平性 共识机制
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分布式策略下的解码端增强图像压缩网络
7
作者 张静 吴慧雪 +1 位作者 张少博 李云松 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期1-13,共13页
随着多媒体的快速发展,大规模的图像数据对网络带宽和存储空间造成了巨大压力。目前,基于深度学习的图像压缩方法仍然存在重建图像有压缩伪影和训练速度慢等问题。针对上述问题,提出了分布式策略下的解码端增强图像压缩网络,用于减少重... 随着多媒体的快速发展,大规模的图像数据对网络带宽和存储空间造成了巨大压力。目前,基于深度学习的图像压缩方法仍然存在重建图像有压缩伪影和训练速度慢等问题。针对上述问题,提出了分布式策略下的解码端增强图像压缩网络,用于减少重建图像压缩伪影和提高训练速度。一方面,原有的信息聚合子网不能有效利用超先验解码器的输出信息,不可避免地会在重建图像中产生压缩伪影。因此,使用解码端增强模块预测重建图像中的高频分量,减少压缩伪影。随后,为了进一步提高网络的非线性能力,引入了特征增强模块,进一步提高重建图像质量。另一方面,采用分布式训练解决单个节点训练速度较慢的问题,通过使用分布式训练有效缩短了训练时间。然而,分布式训练过程中梯度同步会产生大量通信开销,将梯度稀疏算法加入了分布式训练,每个节点按照概率将重要的梯度传递到主节点进行更新,进一步提高了训练速度。实验结果表明,分布式训练可以在保证重建图像质量的基础上加速训练。 展开更多
关键词 分布式训练 解码端增强 深度学习 图像压缩
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基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测
8
作者 衡红军 李怡欣 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期128-142,共15页
针对现有多元长时间序列预测模型中存在的两个问题,一是仅利用单周期尺度时域信息无法捕捉序列的长期时间依赖关系,二是难以捕捉到有效的多元依赖关系。基于多层感知机,提出了一种基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测模型。模型... 针对现有多元长时间序列预测模型中存在的两个问题,一是仅利用单周期尺度时域信息无法捕捉序列的长期时间依赖关系,二是难以捕捉到有效的多元依赖关系。基于多层感知机,提出了一种基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测模型。模型首先基于傅里叶变换自适应寻找序列的不同周期作为多个尺度;然后针对每个尺度,通过序列分解,分别进行时域和频域两阶段的学习,获取序列的局部和全局时间依赖关系;随后再依据变量间的相关性分析结果,自适应建模多元序列的变量依赖关系;最后,对各尺度中不同的序列分解项应用不同的聚合方法,实现多尺度信息的互补融合。在七个真实数据集上的实验表明,该模型在超过90%的测试中位于最优或次优水平。与基于序列分解的线性模型DLinear相比,MSE实现了11%的平均降低和49.22%的最大降低,MAE实现了10%的平均降低和33.03%的最大降低。此外,模型在有效提升预测精度的同时,具有更高的运行效率。 展开更多
关键词 预测 时间序列 时频域 多尺度 序列分解 多层感知机
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北斗失效隧道场景下列车自适应定位方法研究
9
作者 陈永 陶瑄 袁姣姣 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期179-189,共11页
高可靠的列车定位技术是列车运行控制系统的基础。当列车运行至隧道严重遮挡场景时,北斗卫星导航系统BDS将失效,导致列车定位误差累积,严重影响定位性能。为了提高列车在隧道严重遮挡场景下的定位性能,提出了一种北斗失效隧道严重遮挡... 高可靠的列车定位技术是列车运行控制系统的基础。当列车运行至隧道严重遮挡场景时,北斗卫星导航系统BDS将失效,导致列车定位误差累积,严重影响定位性能。为了提高列车在隧道严重遮挡场景下的定位性能,提出了一种北斗失效隧道严重遮挡场景下的列车自适应定位方法。首先,对北斗失效场景下,SINS定位误差进行分析,利用航位推算DR算法,解决了SINS自校准失效问题。其次,提出了基于无迹卡尔曼的隧道严重遮挡场景下定位误差自适应估计与补偿方法,根据定位误差分析,构建隧道列车组合定位状态方程和观测方程。最后,设计基于无迹卡尔曼滤波的优化估计方法,实现了对列车连续位置信息的校准和补偿,提高了列车在北斗卫星信号失效时隧道定位的性能。通过列车定位仿真试验与银西高速铁路隧道线路数据对文中所提方法进行有效验证,结果表明,所提方法较对比方法,能够有效提高列车在北斗失效隧道严重遮挡场景下的定位性能,且具有更好的稳定性。 展开更多
关键词 隧道列车定位 北斗卫星导航失效 捷联惯性导航系统 无迹卡尔曼滤波 航位推算
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面向直觉推理的量子效应交通预测算法研究
10
作者 王潮 蒋晓锋 王苏敏 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期152-162,共11页
准确的实时交通预测是实现智能交通系统的核心技术问题。目前已有的预测方法在考虑交通信息的时空特征时,忽略了道路之间空间特征的依赖程度差异,导致预测模型缺乏差异化设计,无法实现对单条道路的精准预测。为了更好地分析道路之间空... 准确的实时交通预测是实现智能交通系统的核心技术问题。目前已有的预测方法在考虑交通信息的时空特征时,忽略了道路之间空间特征的依赖程度差异,导致预测模型缺乏差异化设计,无法实现对单条道路的精准预测。为了更好地分析道路之间空间特征的依赖程度差异性,设计了面向直觉推理的量子效应交通预测模型。引入直觉推理的思想对路网结构进行编码、组合和比较,分离出在空间特征上高度相关的道路集群,使用量子退火算法优化聚类结果,从而逼近全局最优解。使用华为云研发的MindSpore框架,根据不同的集群构建集群预测模型,专注于每个集群内交通信息的时空特征。在2012年美国洛杉矶高速公路和2021年日本东京1843条高速公路收集的真实数据集上进行实验,并与历史平均值模型、自回归积分平均移动模型、图卷积网络、门控循环单元和时空图卷积网络进行对比。结果表明,在均方根误差、平均绝对误差、准确率、决定系数和解释差异得分5个指标上均优于上述基线。在两个真实数据集上的均方根误差表现相较基于时空图卷积网络的预测模型分别提升了11.32%和13.86%,为目前交通预测问题提供了一种新的、有效的解决方案。 展开更多
关键词 直觉推理 量子计算机 量子退火算法 深度学习 交通预测
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卷积循环神经网络的高光谱图像解混方法
11
作者 孔繁锵 余圣杰 +2 位作者 王坤 方煦 吕志杰 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期142-151,共10页
针对传统的解混方法和基于自编码器的解混网络方法,利用空间信息提升了解混性能,但未深入挖掘和利用光谱特征,而光谱特征和空间信息的有效结合能够进一步提高解混性能,因此,提出了基于双向卷积长短期记忆网络的解混框架。该框架采用创... 针对传统的解混方法和基于自编码器的解混网络方法,利用空间信息提升了解混性能,但未深入挖掘和利用光谱特征,而光谱特征和空间信息的有效结合能够进一步提高解混性能,因此,提出了基于双向卷积长短期记忆网络的解混框架。该框架采用创新性的网络结构设计,通过卷积层深入挖掘空间特征,同时利用卷积长短期记忆单元充分挖掘波段间的光谱变异性及其光谱相关性,有效处理光谱维度的序列信息,从而实现对高光谱数据更加精准和高效的分析。为了更加细致地区分和利用高光谱数据中不同谱段的特异性,采用深度光谱分区方法优化网络输入,通过自适应学习机制对不同光谱区域精细化处理,增强了模型对高光谱数据中复杂光谱关系的捕捉能力,进一步提升网络的解混性能。在模拟和多个真实高光谱数据集上的对比实验表明,该方法在解混精度和模型鲁棒性等方面均优于现有方法,特别是在处理复杂地物光谱特征时,表现出良好的泛化能力和稳定性,能够准确估计端元和丰度。 展开更多
关键词 高光谱图像 循环神经网络 自编码器 卷积长短期记忆网络 深度光谱分区
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面向WaaS平台的多工作流容错调度策略
12
作者 支文韬 赵辉 +3 位作者 孟繁鑫 王静 万波 王泉 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期181-195,共15页
随着科学计算复杂性提高,工作流成为实现科学计算自动化的重要模型。WaaS平台从IaaS供应商处租用虚拟机,为用户提供科学工作流计算服务。目前针对WaaS平台的工作流调度研究并未考虑虚拟机宕机导致任务运行失败以及虚拟机供应延迟的情况... 随着科学计算复杂性提高,工作流成为实现科学计算自动化的重要模型。WaaS平台从IaaS供应商处租用虚拟机,为用户提供科学工作流计算服务。目前针对WaaS平台的工作流调度研究并未考虑虚拟机宕机导致任务运行失败以及虚拟机供应延迟的情况。针对此问题,提出一种面向WaaS平台的多工作流容错调度策略。首先,针对WaaS平台不直接调度硬件资源而是在虚拟机和容器层面调度工作流的特点,考虑虚拟机宕机以及供应延迟对调度的影响,建立适合WaaS平台的工作流调度模型。其次,提出一种WaaS平台下多工作流容错调度策略,包括预处理、容错方法选择、任务分配和资源调整四个阶段。其中,设计一种截止时间划分算法来确定调度顺序,通过将任务复制和重新提交相结合的方式选择容错算法,考虑任务属性和虚拟机供应延迟来进行虚拟机选择与任务分配,设计资源调整算法为即将开始的任务提前部署资源,以避免虚拟机或容器的供应延迟。最后,通过在不同虚拟机宕机概率、工作负载和截止时间约束下的实验对比,证明了提出的WaaS平台容错调度策略的有效性。 展开更多
关键词 多工作流 容错调度算法 工作流即服务平台 资源供应延迟
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全双工中继和速率分割协同的安全传输方案
13
作者 魏明生 端思轶 +2 位作者 李世党 高全学 李春国 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期13-24,共12页
针对传统网络框架存在的诸如覆盖范围受限、系统容量偏低等固有缺陷,考虑具有不可信用户中继与速率分割协作通信中的安全问题,构建了远端用户的平均保密率与公共信息可达速率的加权和的最大化问题。首次将速率分割多址技术与协作中继技... 针对传统网络框架存在的诸如覆盖范围受限、系统容量偏低等固有缺陷,考虑具有不可信用户中继与速率分割协作通信中的安全问题,构建了远端用户的平均保密率与公共信息可达速率的加权和的最大化问题。首次将速率分割多址技术与协作中继技术相结合,同时考虑了公共消息广播特性可能引发的公共信息泄露风险。由于该问题中存在变量的耦合和非线性约束,导致其非凸特性,无法直接求解,因此考虑基站和中继设备的功率预算的约束下,联合优化预编码矩阵、公共信息分割和设备到设备的发射功率,采用连续凸逼近的方法,引入松弛变量,线性化处理非凸约束,将该非凸问题转换为易求解的凸问题,进而设计了一种全双工协作速率分割的迭代优化算法,避免了时间资源的浪费。仿真结果证明了所提方案的优越性:相比已有半双工速率分割多址方案,所提方案具有更良好的收敛性,硬件配置实时性有相应改善;同时相比不协作速率分割多址方案,可以实现更高的安全传输速率,为远端用户提供切实的安全保障。 展开更多
关键词 协作通信 优化算法 安全速率 预编码 速率分割多址
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基于SLSTM网络的两级修正机动目标跟踪方法
14
作者 汪晋 苏洪涛 +1 位作者 汪圣利 陆超 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期37-49,共13页
传统机动目标跟踪方法在机动模型建模方面,通过模型集自适应交互的方式,实现模型与目标真实运动的匹配。在跟踪非合作目标时,由于机动状态随时变化,且机动形式多样,当模型集内的有限个模型均无法精准表征其真实运动时,跟踪性能下降。将... 传统机动目标跟踪方法在机动模型建模方面,通过模型集自适应交互的方式,实现模型与目标真实运动的匹配。在跟踪非合作目标时,由于机动状态随时变化,且机动形式多样,当模型集内的有限个模型均无法精准表征其真实运动时,跟踪性能下降。将模型修正和状态修正两级神经网络融入到滤波递推过程中,提出一种基于堆叠长短时记忆(Stacked Long Short-Term Memory,SLSTM)网络的两级修正机动目标跟踪方法(Two Level Modified Maneuvering Target Tracking,TLM-MTT),第一级模型修正网络实时感知目标的机动,调整模型参数,实现机动模型的精准建模,第二级状态修正网络对状态估计进行实时补偿,提升滤波输出的精度。通过离线方式进行网络训练,训练后的网络用于在线实时跟踪,相较于传统方法和其他智能化滤波方法,文中所提方法对高机动目标跟踪具有更好的跟踪性能。 展开更多
关键词 目标跟踪 长短时记忆网络 卡尔曼滤波
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适用于短波信道的低复杂度OAMP均衡算法
15
作者 金珠 张昭基 +2 位作者 左瑜瑜 李颖 宫丰奎 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期14-21,共8页
短波通信是一种依靠大气电离层反射实现超远距离传输的通信技术,具有不可替代的通信保底作用。然而,短波信道具有严重的多径时延扩展和多普勒展宽,呈现出典型的时间-频率双选择性衰落特性。上述信道特性将为短波通信的可靠性带来严峻挑... 短波通信是一种依靠大气电离层反射实现超远距离传输的通信技术,具有不可替代的通信保底作用。然而,短波信道具有严重的多径时延扩展和多普勒展宽,呈现出典型的时间-频率双选择性衰落特性。上述信道特性将为短波通信的可靠性带来严峻挑战,需要接收机利用信道均衡算法,实现对通信数据的检测。针对短波信道的传统均衡算法存在收敛过慢的问题,无法适应短波信道的复杂特性;而可实现快速收敛的均衡算法则存在计算复杂度过高的问题,难以满足工程实现需求。为克服上述问题,提出一种适用于短波双选择性衰落信道的低复杂度正交近似消息传递(Orthogonal Approximate Message Passing,OAMP)均衡算法,采用基于LU分解的三角矩阵迭代解法,并利用短波信道矩阵的稀疏性,降低矩阵求逆运算的计算复杂度,从而大幅降低原OAMP均衡算法的计算量。仿真表明,所提出的低复杂度OAMP均衡算法与原OAMP均衡算法的误比特率(Bit Error Rate,BER)性能一致,而计算量可降低约88%。 展开更多
关键词 短波通信 双选择性衰落信道 低复杂度均衡算法
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梯度递归模型优化注入系数的全色锐化算法
16
作者 戴欢 杨勇 +2 位作者 卢航远 黄淑英 陈常杰 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期143-155,共13页
遥感图像全色锐化是通过将全色PAN图像和多光谱MS图像进行融合得到高空间分辨率的HRMS图像,有助于遥感图像在地物识别、土地监测等领域的应用。现有的基于多分辨率分析的全色锐化方法未考虑图像梯度之间的关系,导致提取源图像的细节特... 遥感图像全色锐化是通过将全色PAN图像和多光谱MS图像进行融合得到高空间分辨率的HRMS图像,有助于遥感图像在地物识别、土地监测等领域的应用。现有的基于多分辨率分析的全色锐化方法未考虑图像梯度之间的关系,导致提取源图像的细节特征不准确和融合结果的空间失真。为了解决上述问题,提出一种基于梯度递归模型优化注入系数的全色锐化方法。该方法首先分析源图像和融合图像的梯度关系,构建全尺度下理想HRMS图像与源图像之间的递归模型;然后设计梯度递归算法对注入系数进行迭代求解;最后利用该注入系数优化经多分辨率分析方法得到细节,并将优化后的细节注入到MS图像中得到最优的HRMS图像。方法在Pléiades、IKONOS和WorldView-3这3个数据集上进行了仿真实验和真实实验,并与8种不同类型的方法进行了对比分析,仿真实验结果表明,方法的ERGAS值相较于性能第二的方法,分别提高了3.59%,4.46%和2.18%;真实实验的QNR值在Pléiades和IKONOS数据集上达到最优,相对于性能第二的方法分别提高了3.83%,1.92%,在WorldView-3数据集上次优。在消融实验中,相较于无梯度域的全色锐化方法,ERGAS值分别提高了11.33%,14.08%和1.95%。实验结果表明,方法在客观指标上均取得了较为满意的效果;主观视觉效果上能够更好地融合MS图像的光谱信息和PAN图像的空间信息,从而显著提升MS图像的全色锐化质量,同时文中方法具有较快的计算效率。 展开更多
关键词 遥感 图像融合 全色锐化 注入系数 梯度 递归 迭代优化
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突发干扰场景下的多元极化码扩频技术研究
17
作者 徐荣池 朱敏 白宝明 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期25-32,共8页
随着无线通信场景中传输数据容量的要求得到进一步提高,大量新兴业务不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,无线通信会受到多种干扰因素的影响。越来越多的业务要求在突发干扰场景下,保证信息传输的可靠性,实现可靠通信。为了解决这一问题,... 随着无线通信场景中传输数据容量的要求得到进一步提高,大量新兴业务不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,无线通信会受到多种干扰因素的影响。越来越多的业务要求在突发干扰场景下,保证信息传输的可靠性,实现可靠通信。为了解决这一问题,提高通信系统的可靠性,文中面向突发干扰场景展开研究。首先,将干扰环境下的信道建模为基于复合泊松分布的加性高斯白噪声信道和突发删除信道的混合信道;随后,针对该信道,研究了多元极化码及多元极化码的软扩频方案,在此基础上,提出了一种基于欧氏距离的乘性重复扩频序列选择方法。仿真结果表明,在高斯噪声混合突发删除信道下,多元极化码误码率性能和错误平层均优于二元极化码。同时,与其他多元码软扩频方案相比,所提的多元极化码乘性重复扩频方案性能优于哈达码扩频方案和随机乘性重复方案。 展开更多
关键词 突发干扰 极化码 多元码 乘性重复扩频
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神经网络差分区分器的改进方案与应用
18
作者 栗琳轲 陈杰 刘君 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期196-214,共19页
为深入研究深度学习在密码安全性分析方面的应用,采用神经网络对轻量级分组密码进行差分分析,主要得到以下研究结果:①采用引入注意力机制的深度残差网络构造神经网络差分区分器,并将其应用于SIMON、SIMECK和SPECK 3类轻量级分组密码。... 为深入研究深度学习在密码安全性分析方面的应用,采用神经网络对轻量级分组密码进行差分分析,主要得到以下研究结果:①采用引入注意力机制的深度残差网络构造神经网络差分区分器,并将其应用于SIMON、SIMECK和SPECK 3类轻量级分组密码。结果表明,SIMON32/64和SIMECK32/64有效区分器最高可达11轮,精度分别为0.5172和0.5164;SPECK32/64有效区分器最高可达8轮,精度为0.5868。②探究不同的输入差分对神经网络差分区分器精度的影响。针对SIMON、SIMECK和SPECK 3类密码,采用神经网络的快速训练得到不同输入差分对应的神经网络差分区分器的精度。结果表明,低汉明重量且高概率的输入差分能够提高神经网络差分区分器的精度。同时,寻找到SIMON32/64、SIMECK32/64和SPECK32/64神经网络差分区分器的合适输入差分分别为0x0000/0040、0x0000/0001和0x0040/0000。③探究包含不同信息量的输入数据格式对神经网络差分区分器精度的影响。根据密码算法的特点改变输入数据包含的信息量,并重新训练相应的神经网络差分区分器。结果表明,相比于只包含密文对信息,输入数据中包含密文对信息以及倒数第2轮差分信息的神经网络差分区分器会获得更高的精度。④在上述研究的基础上,进一步对11轮SIMON32/64进行最后一轮子密钥恢复攻击,当选择明密文对的数量为29时,在100次攻击中的攻击成功率可达100%。 展开更多
关键词 神经网络 密码学 轻量级分组密码 差分密码分析 注意力机制 神经网络差分区分器 密钥恢复攻击
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基于SSENet的飞行员脑力疲劳评估方法
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作者 金恒 孙有朝 +2 位作者 曾一宁 刘威成 郭媛媛 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期33-46,共14页
着舰任务具备时间紧迫、操作过程复杂等特点,准确评估飞行员脑力疲劳对提高着舰安全至关重要。针对着舰任务中飞行员脑力疲劳评估问题,开展不同难度模拟着舰实验,采集9名被试人员在为期9天实验中的脑电信号,构建基于SSENet的着舰场景下... 着舰任务具备时间紧迫、操作过程复杂等特点,准确评估飞行员脑力疲劳对提高着舰安全至关重要。针对着舰任务中飞行员脑力疲劳评估问题,开展不同难度模拟着舰实验,采集9名被试人员在为期9天实验中的脑电信号,构建基于SSENet的着舰场景下跨被试脑力疲劳评估模型。针对脑电信号空间特征和跨被试训练方法,在模型中设计了SEConv模块以捕捉脑电信号中的空间信息耦合与通道特征信息。结果表明:在不同难度的着舰任务中,被试的脑力疲劳程度存在显著性差异(p<0.001),模型在五折交叉验证中取得了最高95.55%的分类准确率,平均分类准确率为93.00%,消融实验验证了各模块有效性,相较于经典脑电信号训练模型EEGNet,分类准确率提升了约4%。SSENet在跨被试脑力疲劳评估任务上取得良好效果,有望对提高着舰安全方向的研究提供新的策略。 展开更多
关键词 脑电信号 脑力疲劳 飞行员 着舰 深度学习
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动态图谱融合Transformer视网膜血管分割算法
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作者 梁礼明 卢宝贺 +2 位作者 龙鹏威 金家新 吴健 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期85-100,共16页
针对现有算法编码端血管特征损失过多、病灶区域血管分割能力较差和全局上下文信息提取不足等问题,提出一种动态特征加权与图谱融合Transformer视网膜血管分割算法。首先设计自适应加权编码端,缓解连续卷积及下采样造成的血管损失问题,... 针对现有算法编码端血管特征损失过多、病灶区域血管分割能力较差和全局上下文信息提取不足等问题,提出一种动态特征加权与图谱融合Transformer视网膜血管分割算法。首先设计自适应加权编码端,缓解连续卷积及下采样造成的血管损失问题,增强血管纹理特征;其次构建图谱融合Transformer模块,旨在同时提取血管像素级特征和节点之间的关系,有效捕获图像数据中的全局和局部信息;最后构建动态特征增强模块于解码端和底部层,有效提升病灶区域血管分割能力。在DRIVE、CHASE-DB1和STARE数据集上的实验结果表明,所提出算法在仅有0.91M的模型参数下展现出优越分割性能及泛化能力,准确率分别为97.01%、97.37%和97.42%;灵敏度分别为82.51%、84.47%和81.21%;AUC-ROC分别为98.74%、98.83%和98.94%,对临床眼科疾病的诊断具有一定应用价值。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 图卷积 TRANSFORMER 自适应加权下采样 动态特征增强
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