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Ping-pong effects study in PIC turbo joint detection for TDD CDMA
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作者 Song Changjian Zhong Zifa Zhang Shuo 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第2期260-265,共6页
A kind of turbo joint detection scheme based on parallel interference cancellation (PIC) is studied; then, the eigenvalues of iteration matrix is deeply analyzed for studying the ping-pong effects in PIC JD and the ... A kind of turbo joint detection scheme based on parallel interference cancellation (PIC) is studied; then, the eigenvalues of iteration matrix is deeply analyzed for studying the ping-pong effects in PIC JD and the corresponding compensation approach is introduced. Finally, the proposed algorithm is validated through computer simulation in TDD CDMA uplink transmission. The result shows that the ping-pong effects are almost avoided completely in the presence of the compensation scheme, and system performance is greatly improved. 展开更多
关键词 parallel interference cancellation joint detection CDMA ping-pong TURBO
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Symbols detection for frequency-selective V-BLAST OFDM systems
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作者 WuXiaojun LiXing WangJilong 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第2期418-425,共8页
As the combining form of the orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) technique and the vertical Bell Labs layered space-time (V-BLAST) architecture, the V-BLAST OFDM system can better meet the demand of next... As the combining form of the orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) technique and the vertical Bell Labs layered space-time (V-BLAST) architecture, the V-BLAST OFDM system can better meet the demand of next-generation (NextG) broadband mobile wireless multimedia communications. The symbols detection problem of the V-BLAST OFDM system is investigated under the frequency-selective fading environment. The joint space-frequency demultiplexing operation is proposed in the V-BLAST OFDM system. Successively, one novel half-rate rotational invariance joint space-frequency coding scheme for the V-BLAST OFDM system is proposed. By elegantly exploiting the above rotational invariance property, we derive one direct symbols detection scheme without knowing channels state information (CSI) for the frequency-selective V-BLAST OFDM system. Extensive simulation results demonstrate the validity of the novel half-rate rotational invariance joint space-frequency coding scheme and the performance of the direct symbols detection scheme. 展开更多
关键词 orthogonal frequency-division multiplexing vertical Bell Labs layered space-time architecture symbols detection frequency-selective fading joint space-frequency demultiplexing rotational invariance joint space-frequency coding.
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水下声隐身目标探测关键技术与发展趋势
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作者 杨益新 谢磊 +3 位作者 杨龙 汪勇 王璐 刘煜琪 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第5期3-13,共11页
随着水下目标声隐身能力的提升与复杂海洋环境中声传播特性异常现象加剧,水声探测技术面临着严峻挑战。依赖于水下目标自身辐射噪声的被动声呐,虽具备隐蔽性优势,但对“安静型”目标的探测范围急剧下降。主动声呐通过主动发射声波实现... 随着水下目标声隐身能力的提升与复杂海洋环境中声传播特性异常现象加剧,水声探测技术面临着严峻挑战。依赖于水下目标自身辐射噪声的被动声呐,虽具备隐蔽性优势,但对“安静型”目标的探测范围急剧下降。主动声呐通过主动发射声波实现水下目标探测,探测范围较大,但受限于混响干扰、探测盲区,且面临自身暴露风险。结合水下航行体声隐身技术的发展趋势,系统阐述主/被动声呐探测关键技术发展现状及存在的问题。结合主动多基地探测与分布式被动接收网络,构建主被动联合探测系统。提出“日常警戒−关键探测”分阶段主被动联合探测策略,重点论述主被动联合探测的协同架构和实现方法。旨在为水下探测系统的多模态协同设计提供理论支撑与技术参考,推动水声探测技术向高效、智能、可持续方向演进。 展开更多
关键词 声隐身 目标跟踪 水下目标探测 主被动联合探测 多基地探测 声呐
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融合稀疏图注意力的多元时间序列异常检测方法 被引量:2
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作者 衡红军 代栋炜 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期841-849,共9页
为解决时序数据中时空依赖关系不明确而导致多元时间序列异常检测效果较差的问题,提出一种基于稀疏图注意力网络的异常检测模型PSGAT-AD(ProbSparse graph attention networks anomaly detection)。采用卷积神经网络(convolutional neur... 为解决时序数据中时空依赖关系不明确而导致多元时间序列异常检测效果较差的问题,提出一种基于稀疏图注意力网络的异常检测模型PSGAT-AD(ProbSparse graph attention networks anomaly detection)。采用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取时间戳上下文信息并使用全局时间戳编码和Transformer位置编码增强序列之间的联系。利用稀疏自注意力关注重要的时间戳与特征,通过自注意力蒸馏(self-attention distillation)降低输入规模,使重要的特征更加突出,以学习时间和特征两个维度的复杂依赖关系,提升表示学习质量。通过构建基于预测和重构的综合损失函数,对模型参数进行优化。将综合损失误差作为异常得分实现异常判定。实验结果表明,PSGAT-AD模型在4个公开数据集上的F1得分提升1.47%~6.52%。 展开更多
关键词 异常检测 多元时间序列 图注意力网络 时间戳编码 稀疏自注意力 自注意力蒸馏 综合损失误差
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引入有向联合图的谣言传播中关键节点群组检测研究
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作者 吴树芳 常欢 +1 位作者 刘畅 张雄涛 《现代情报》 北大核心 2025年第9期97-107,共11页
[目的/意义]网络谣言传播中关键节点的检测对维护网络空间清朗、促进社会稳定具有重要意义。针对当前关键节点检测研究忽略节点在多条谣言传播过程中的作用,从而导致关键节点误检或漏检的问题,提出引入有向联合图的谣言传播中关键节点... [目的/意义]网络谣言传播中关键节点的检测对维护网络空间清朗、促进社会稳定具有重要意义。针对当前关键节点检测研究忽略节点在多条谣言传播过程中的作用,从而导致关键节点误检或漏检的问题,提出引入有向联合图的谣言传播中关键节点群组检测方法。[方法/过程]首先,通过整合多条谣言传播树,构建有向谣言传播联合图,获得涵盖多条谣言传播的网络结构图。其次,在该图中挖掘出节点发布谣言数量、传播谣言数量以及影响力三维指标,实现对图中节点重要性的量化。最后,通过计算依据重要性排序的节点谣言信息覆盖率,检测出谣言传播中的关键节点群组。[结果/结论]实证研究在公开数据集上展开,通过对数据集进行标注和可视化处理,构建了基于数据集的有向谣言传播联合图。实验结果显示:与已有方法相比,所提方法在准确率、召回率和F1值上均有所提高。 展开更多
关键词 谣言传播 有向谣言传播联合图 关键节点群组 谣言信息覆盖率 检测
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基于偏振光谱图像的融合去雾方法(特邀)
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作者 张颖 王兴 +6 位作者 张思维 窦松然 刘鑫 金颂雨 李汝传 罗立一 徐希海 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第5期56-67,共12页
在雾、霾天气下,近地遥感中大气气溶胶粒子的散射会导致图像质量下降。因此,如何有效去除雾霾的影响,提高图像质量一直是研究的热点问题。基于目标反射或散射的光具有不同的偏振特性,且其穿透雾霾粒子的能力与波长有关的特点,提出了一... 在雾、霾天气下,近地遥感中大气气溶胶粒子的散射会导致图像质量下降。因此,如何有效去除雾霾的影响,提高图像质量一直是研究的热点问题。基于目标反射或散射的光具有不同的偏振特性,且其穿透雾霾粒子的能力与波长有关的特点,提出了一种基于可见光和近红外偏振光谱图像的去雾方法。首先,利用改进的大气光偏振模型估算无穷远处的大气光光强值(A_(∞))和大气光的偏振度(p);然后,利用偏振去雾算法得到去雾后的可见光图像;其次,采用所提出的自适应检测和透射率图的融合方法,将去雾后的可见光图像与近红外偏振光谱图像进行融合。最后得到细节丰富的去雾图像。实验结果表明,该方法能显著提高去雾图像的细节恢复效果。此外,基于信息熵(IE)、结构相似指数(SSIM)、对比度(IC)、峰值信噪比(PSNR)等图像评价指标对去雾效果进行定量评价。总体来说,文中所提方法在各项指标上均表现优异,信息熵针对原始图像提升了约3.6%,对比度提升了约3.26倍,相比其他方法显示了较高的图像信息保留效果,证明了其在图像去雾方面的有效性和优越性。 展开更多
关键词 图像去雾 偏振光谱检测 可见光-近红外联合成像 图像融合
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基于多任务联合学习的弱光场景人脸检测算法
7
作者 张霞 苏昭辉 陈路 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期191-201,共11页
弱光场景中的人脸检测指在弱光条件下使用图像处理技术检测人脸。目前,大多数弱光环境下的人脸检测算法通常先将弱光图像进行增强再进行人脸检测,忽略了人脸检测和图像增强任务之间的特征相关性,从而影响了模型泛化能力。受EnlightenGA... 弱光场景中的人脸检测指在弱光条件下使用图像处理技术检测人脸。目前,大多数弱光环境下的人脸检测算法通常先将弱光图像进行增强再进行人脸检测,忽略了人脸检测和图像增强任务之间的特征相关性,从而影响了模型泛化能力。受EnlightenGAN算法的启发,文中提出一种适用于弱光环境人脸检测的多任务联合学习算法:首先融合人脸检测和图像增强的输入层共享表示;其次将人脸注意力网络和EnlightenGAN相结合,在全局-局部判别器的基础上增加用于人脸区域判定的局部判别器;最后在自正则化注意力图的基础上增加光照权重参数,通过调节使人脸检测的精度达到最佳值。在DARK FACE数据集上的实验结果表明,与现有算法相比,所提算法的人脸检测精度提升了1.92%,同时能够很好地提升弱光图像视觉质量。 展开更多
关键词 弱光环境 人脸检测 图像增强 多任务联合学习 局部判别器
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应用液相色谱-串联质谱法检测饲料中5类41种抗生素的技术研究
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作者 王彬 《饲料工业》 北大核心 2025年第19期113-118,共6页
研究旨在探究饲料中5类(磺胺类、喹诺酮类、大环内酯类、青霉素类、烷胺类)41种抗生素的联合检测技术。选取市售饲料样品,采用PRiME HLB固相萃取柱法进行前处理,所得样液用液相色谱-串联质谱法进行测定,并计算该方法的准确性与精密度,... 研究旨在探究饲料中5类(磺胺类、喹诺酮类、大环内酯类、青霉素类、烷胺类)41种抗生素的联合检测技术。选取市售饲料样品,采用PRiME HLB固相萃取柱法进行前处理,所得样液用液相色谱-串联质谱法进行测定,并计算该方法的准确性与精密度,继而优化色谱条件和质谱条件并确定41种抗生素与对照品溶液浓度的线性关系。结果显示:基于Prime HLB固相萃取柱的饲料样品前处理,采用液相色谱-串联质谱检测5类41种抗生素,方法回收率为70%~110%,相对偏差≤15%。结果说明该方法操作便捷、准确、稳定、可靠。 展开更多
关键词 饲料 Prime HLB柱 抗生素 液相色谱-串联质谱法 联检 定性定量同步检测
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基于YOLOv8-pose的人体姿态检测模型 被引量:1
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作者 方晓柯 黄俊 《激光杂志》 北大核心 2025年第3期50-57,共8页
针对多人人体姿态估计场景下关节点检测丢失以及小目标无法识别等问题,提出了一种改进的YOLOv8-Pose模型。该算法的核心改进在于使用可变性卷积DCNV2替换了C2F模块中的卷积,从而增强了网络的特征提取能力。同时,使用加权双向金字塔BiFP... 针对多人人体姿态估计场景下关节点检测丢失以及小目标无法识别等问题,提出了一种改进的YOLOv8-Pose模型。该算法的核心改进在于使用可变性卷积DCNV2替换了C2F模块中的卷积,从而增强了网络的特征提取能力。同时,使用加权双向金字塔BiFPN模块替换原模型中的特征融合模块,保留小目标信息的同时,融合更多的浅层信息,以提高识别准确度。最后,为了进一步加强对关键部位的捕获和分析能力,引入了SimAM注意力机制,对局部特征进行加权处理。实验结果表明,在CrowdPose数据集上,该算法的检测精度达到了74.5%,比原模型高出了3.3%。与原YOLOv8-pose模型相比,改进后的模型不仅具有更高的检测精度,而且在小目标的识别效果上也有显著的提升。由此可见,改进后的网络能更加精确、有效地应用于多人人体姿态检测。 展开更多
关键词 姿态识别 关节点检测 YOLOv8-Pose DCNV2 SimAM
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基于改进TCN的多元时间序列异常检测算法 被引量:2
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作者 袁安妮 邹春明 +1 位作者 王勇 胡津铭 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期416-422,共7页
为有效解决现有的基于深度学习的多元时间序列异常检测方法中模型对数据要求高,以及捕捉不同时序数据间的相关性差的问题,提出一种从局部与全局信息上改进时序卷积神经网络(temporal convolution network,TCN)的深度学习算法。学习不同... 为有效解决现有的基于深度学习的多元时间序列异常检测方法中模型对数据要求高,以及捕捉不同时序数据间的相关性差的问题,提出一种从局部与全局信息上改进时序卷积神经网络(temporal convolution network,TCN)的深度学习算法。学习不同时间粒度下数据间的特征依赖关系,在对时序数据特征进行捕捉分析后,通过重构和预测的联合优化实现并行计算数据的异常值。经仿真实验验证,改进后的算法相较其它传统算法,异常检测效果有明显提升。 展开更多
关键词 深度学习 时间序列 异常检测 相关性 特征依赖 联合优化 异常值
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面向焊点缺陷的轻量化YOLOv9检测算法 被引量:1
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作者 刘兆龙 曹伟 高军伟 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第2期116-121,共6页
针对当前PCB焊点缺陷检测中存在计算量大的问题,提出一种基于改进YOLOv9的轻量化目标检测算法Sim-YOLOv9-c。首先,通过去掉采样倍数较大的检测头,重新设计PGI辅助可逆分支与主干网络进行连接,减少模型复杂程度。引入幻影卷积(GhostConv... 针对当前PCB焊点缺陷检测中存在计算量大的问题,提出一种基于改进YOLOv9的轻量化目标检测算法Sim-YOLOv9-c。首先,通过去掉采样倍数较大的检测头,重新设计PGI辅助可逆分支与主干网络进行连接,减少模型复杂程度。引入幻影卷积(GhostConv)代替常规卷积,减少计算量。通过在GELAN网络中集成无参注意力机制(SimAM),生成可靠梯度信息。实验结果证明,改进后的Sim-YOLOv9-c模型mAP达到了93%,较原模型提高了2.1%,参数量降低了48.8%,浮点运算次数降低了22.5%,并在公开数据集验证了其有效性。 展开更多
关键词 焊点缺陷检测 YOLOv9 轻量化 幻影卷积 无参注意力
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基于JDE模型的群养生猪多目标跟踪 被引量:4
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作者 涂淑琴 黄磊 +3 位作者 梁云 黄正鑫 李承桀 刘晓龙 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第17期186-195,共10页
为实现群养生猪在不同场景下(白天与黑夜,猪只稀疏与稠密)的猪只个体准确检测与实时跟踪,该研究提出一种联合检测与跟踪(Joint Detection and Embedding,JDE)模型。首先利用特征提取模块对输入视频序列提取不同尺度的图像特征,产生3个... 为实现群养生猪在不同场景下(白天与黑夜,猪只稀疏与稠密)的猪只个体准确检测与实时跟踪,该研究提出一种联合检测与跟踪(Joint Detection and Embedding,JDE)模型。首先利用特征提取模块对输入视频序列提取不同尺度的图像特征,产生3个预测头,预测头通过多任务协同学习输出3个分支,分别为分类信息、边界框回归信息和外观信息。3种信息在数据关联模块进行处理,其中分类信息和边界框回归信息输出检测框的位置,结合外观信息,通过包含卡尔曼滤波和匈牙利算法的数据关联算法输出视频序列。试验结果表明,本文JDE模型在公开数据集和自建数据集的总体检测平均精度均值(mean Average Precision,m AP)为92.9%,多目标跟踪精度(Multiple Object Tracking Accuracy,MOTA)为83.9%,IDF1得分为79.6%,每秒传输帧数(Frames Per Second,FPS)为73.9帧/s。在公开数据集中,对比目标检测和跟踪模块分离(Separate Detection and Embedding,SDE)模型,本文JDE模型在MOTA提升0.5个百分点的基础上,FPS提升340%,解决了采用SDE模型多目标跟踪实时性不足问题。对比TransTrack模型,本文JDE模型的MOTA和IDF1分别提升10.4个百分点和6.6个百分点,FPS提升324%。实现养殖环境下的群养生猪多目标实时跟踪,可为大规模生猪养殖的精准管理提供技术支持。 展开更多
关键词 目标检测 目标跟踪 联合检测与跟踪 数据关联 群养生猪
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基于头部与整体信息联合的行人检测算法
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作者 马晞茗 李宁 +3 位作者 吴迪 刘一豆 于祥跃 李峥 《光学精密工程》 北大核心 2025年第14期2278-2290,共13页
在密集场景中,行人躯体受遮挡和行人尺度不一等因素导致检测器的准确率出现了下降。而行人头部受遮挡程度往往较轻,因此可用于辅助检测。对此,提出一种基于头部与整体信息联合的行人检测算法。首先,设计了一种基于稠密连接与增强融合的... 在密集场景中,行人躯体受遮挡和行人尺度不一等因素导致检测器的准确率出现了下降。而行人头部受遮挡程度往往较轻,因此可用于辅助检测。对此,提出一种基于头部与整体信息联合的行人检测算法。首先,设计了一种基于稠密连接与增强融合的特征提取网络,用于强化多尺度特征提取,提升网络对多尺度行人的检测灵敏度。其次,优化区域建议网络模块的采样机制,提出一种基于遮挡重叠率判别的非均匀困难样本挖掘策略,重点关注受遮挡严重的困难样本,提升网络对遮挡情况的适应能力。然后,构建了头部与整体联合检测策略,并对后处理环节进行优化,利用头部检测结果恢复因受遮挡而被错误抑制的整体检测框,从而降低漏检率。同时,结合联合检测框架的特点对损失函数进行优化,进一步缓解了因遮挡造成的误检和漏检情况。最后,通过实验对所提算法的有效性进行了验证。结果表明,所提算法在遮挡程度较高的CrowdHuman数据集上对数平均漏检率降低了5.7%,平均精度提升了4%,在TJU-DHD-pedestri⁃an数据集的两个小尺度子集上对数平均漏检率分别降低了2.4%和2.1%,有效地提升了对遮挡行人目标和多尺度行人目标的检测能力。 展开更多
关键词 行人检测 联合检测 多尺度特征融合 难例挖掘 后处理优化
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基于头部和整体信息联合的多尺度行人检测算法
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作者 马晞茗 李宁 +2 位作者 吴迪 王健飞 于祥跃 《液晶与显示》 北大核心 2025年第6期931-941,共11页
在密集场景中,行人躯体受遮挡和行人尺度不一是导致行人检测准确率下降的主要原因。由于行人头部区域受到的遮挡较轻,因此可用于辅助检测。对此,本文对Faster R-CNN算法进行改进,提出一种基于头部和整体信息联合的多尺度行人检测算法。... 在密集场景中,行人躯体受遮挡和行人尺度不一是导致行人检测准确率下降的主要原因。由于行人头部区域受到的遮挡较轻,因此可用于辅助检测。对此,本文对Faster R-CNN算法进行改进,提出一种基于头部和整体信息联合的多尺度行人检测算法。首先,设计了一种融合坐标注意力机制的递归多尺度特征提取网络,用于获取丰富细致的多尺度特征信息,并增强网络对小尺度行人位置的敏感度。然后,利用区域建议网络同时生成行人头部和整体候选框,并构建头部和整体双检测分支进行联合检测。最后,提出一种自适应联合非极大值抑制算法,使重叠严重的检测框不被过度抑制,并同时筛除两个检测分支产生的误检框,进一步提升行人检测的准确性。实验结果表明,相比于基线算法,所提算法在CrowdHuman数据集上的平均精度提升了2.9%,对数平均漏检率降低了4%,在TJU-DHD-pedestrian数据集的两个小尺度子集上对数平均漏检率分别降低了2.4%和2.2%,证明了所提算法在密集场景中的有效性。 展开更多
关键词 行人检测 联合检测 多尺度特征融合 注意力机制 后处理优化
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SCDMA系统中MSJD技术的实现方案 被引量:1
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作者 杨丰瑞 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期65-68,共4页
介绍了接近满码道工作时不能满足系统性能要求的联合检测技术,研究了能有效解决信噪比恶化问题、大大提高系统性能的多步联合检测技术;提出了改进的并行多步联合检测算法,减小了系统时延;并给出了SCDMA系统中的实现方案。
关键词 同步码分多址 多用户检测 联合检测 多步联合检测
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基于多物理量的油中短间隙电弧放电故障模式快速识别方法
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作者 常昊鑫 董明 +3 位作者 胡一卓 王昊 田志立 任明 《高电压技术》 北大核心 2025年第7期3651-3661,共11页
短间隙油中电弧放电易造成设备损坏,甚至引发火灾和爆炸事故,对其开展故障诊断对于维护电力系统安全稳定运行具有重要意义。由于油中电弧放电演变速度快,传统基于单一信号进行的故障诊断方法存在诊断准确率低、诊断不及时等问题。为了... 短间隙油中电弧放电易造成设备损坏,甚至引发火灾和爆炸事故,对其开展故障诊断对于维护电力系统安全稳定运行具有重要意义。由于油中电弧放电演变速度快,传统基于单一信号进行的故障诊断方法存在诊断准确率低、诊断不及时等问题。为了解决上述问题,该文提出一种基于多物理量的油中短间隙电弧放电故障模式快速识别方法。首先,搭建一套可同时采集放电多物理特征信号的试验平台,获取并分析了各物理量的时域信号和频谱图;其次,在多物理时域信号的基础上,利用S变换生成对应时频图谱;然后,提出一种改进的深度可分离卷积神经网络模型,利用该模型开展基于多物理量联合的放电故障模式识别。结果表明:相比于仅利用单一信号,该文提出的多物理量联合检测的方法具有更高的识别准确率;与传统辨识模型相比,通过优化DSCNN网络框架,降低了参数规模和推理时间,有助于提高故障诊断速度,防止油中电弧放电发展到更为严重的阶段。 展开更多
关键词 电力变压器 短间隙电弧 模式识别 深度可分离卷积神经网络 联合检测
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面向铁路入侵检测的语义通信技术
17
作者 郭疆远 陈为 艾渤 《中兴通讯技术》 北大核心 2025年第4期13-18,共6页
针对铁路入侵检测中海量视频数据传输效率低、检测精度低的问题,提出了一种基于视频Transformer的自适应语义通信框架。该框架通过传输与任务高度相关的语义特征并集成信道自适应模块,实现面向特定任务的高效且鲁棒的语义信息传输。在... 针对铁路入侵检测中海量视频数据传输效率低、检测精度低的问题,提出了一种基于视频Transformer的自适应语义通信框架。该框架通过传输与任务高度相关的语义特征并集成信道自适应模块,实现面向特定任务的高效且鲁棒的语义信息传输。在构建的铁路真实场景视频数据集上进行实验,将该框架与传统的视频分离编码及视频联合编码方法进行对比。结果表明,所提出的自适应语义通信框架在不同的高斯白噪声及多种衰落信道条件下均能取得更高的入侵检测精度,并在低信噪比和复杂信道环境中展现出优越的鲁棒性和性能增益,为提升铁路智能监控系统的视频分析与传输效能提供了新的技术途径。 展开更多
关键词 入侵检测 语义通信 深度联合信源信道编码 信道自适应
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基于特征金字塔网络的TFDS图像去噪算法
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作者 陈佳伟 岳建海 +1 位作者 周航 胡准庆 《铁道学报》 北大核心 2025年第9期104-118,共15页
为进一步提高深度学习方法对货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)图像去噪效果和边缘保持性,提出一种基于特征金字塔网络的图像去噪算法。该算法构建了一种由CBAM-Wnet特征提取网络、内容增强器和转换器三部分构成的新型图像去噪网络模... 为进一步提高深度学习方法对货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)图像去噪效果和边缘保持性,提出一种基于特征金字塔网络的图像去噪算法。该算法构建了一种由CBAM-Wnet特征提取网络、内容增强器和转换器三部分构成的新型图像去噪网络模型。采用特征金字塔网络与U-Net衍生网络,以增强模型的多尺度特征提取能力;利用内容增强器、卷积注意力机制(CBAM),以及转换器提高模型的边缘感知能力;构建新型复合函数,降低网络过拟合风险,同时提高其去噪性能。试验结果表明:与主流算法相比,所提算法在去噪效果和边缘保持性方面均表现更佳;在高斯噪声条件下的TFDS图像去噪任务中,峰值信噪比(PSNR)相较于其他算法平均提升0.86 dB,提升幅度为2.40%;结构相似(SSIM)性指数平均提升1.95%;在模拟真实世界噪声的TFDS图像去噪任务中,相较于其他算法,该算法的PSNR平均提升0.68 dB,提升幅度1.78%;SSIM平均提升1.28%。 展开更多
关键词 图像降噪 货车运行故障动态图像检测系统 特征金字塔网络 复合金字塔损失
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水下地形多波束幅相联合自适应检测与滤波
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作者 高家伟 翟羽飞 +3 位作者 朱建军 陈宝伟 周天 杜伟东 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第8期1566-1573,1582,共9页
现代多波束声呐在海洋测绘中具有重要意义,然而传统幅相联合检测算法在复杂水域存在角度分界值难以精准确定、测量易含异常值的问题。为有效避免以上问题对水下地形检测质量所造的影响,本文在质量因子模型的基础上,构建角度判决因子理... 现代多波束声呐在海洋测绘中具有重要意义,然而传统幅相联合检测算法在复杂水域存在角度分界值难以精准确定、测量易含异常值的问题。为有效避免以上问题对水下地形检测质量所造的影响,本文在质量因子模型的基础上,构建角度判决因子理论模型,实现幅相联合检测算法角度分界值的自适应确定,同时构建二次检测与滤波模型对异常值进行实时处理。通过模拟不同坡度地形数据进行仿真试验,验证了角度判决因子理论模型以及异常值二次检测与滤波模型的有效性。湖试结果也进一步表明:在实际环境中角度判决因子模型依然可有效适应不同坡度的地形,实现不同算法间角度分界值的自适应确定,并且二次检测与滤波模型对异常值的检测与滤波依旧高效稳定,与传统坡度滤波算法对比显示,所建立的二次检测模型得出的结果更为平滑,野值点相对更少。本文算法在提升数据质量和减少误差上具有优越性,为获取可靠的地形探测结果提供有效保障。 展开更多
关键词 多波束声呐 幅相联合 角度分界值 质量因子 角度判决因子 自适应确定 异常值检测 滤波处理
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基于多物理场耦合的空中目标红外探测多参数联合寻优方法
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作者 丁翔 乔凯 《红外与毫米波学报》 北大核心 2025年第3期445-451,共7页
弱小目标高灵敏度探测是天基红外感知的重要发展方向,而以目标背景辐射特性为驱动的红外探测系统指标体系设计方法是主要突破点之一。以民航飞机为典型的空中目标活跃于对流层上部及平流层底部,在复杂地球背景杂波和大气衰减效应作用下... 弱小目标高灵敏度探测是天基红外感知的重要发展方向,而以目标背景辐射特性为驱动的红外探测系统指标体系设计方法是主要突破点之一。以民航飞机为典型的空中目标活跃于对流层上部及平流层底部,在复杂地球背景杂波和大气衰减效应作用下,表现出暗弱多变的辐射特性,对天基红外探测效能提出了极大的挑战。针对这一问题,本文提出了一种基于多物理效应耦合的空中目标红外探测系统多参数联合寻优方法。首先,基于目标、背景的光谱辐射特性以及目标-天基探测平台的光谱大气透过率变化特征完成对天空中目标探测谱段的初步优选,并提出了探测灵敏度需求。然后,建立了以目标运动速度限、地球背景限、探测灵敏度为三大边界的系统参数寻优方法,实现了空中目标红外探测指标体系的建立。 展开更多
关键词 空中目标 红外探测系统 多参数联合寻优 探测灵敏度 谱段优化
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