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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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基于FPGA的MobileNetV1目标检测加速器设计 被引量:2
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作者 严飞 郑绪文 +2 位作者 孟川 李楚 刘银萍 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期151-156,共6页
卷积神经网络是目标检测中的常用算法,但由于卷积神经网络参数量和计算量巨大导致检测速度慢、功耗高,且难以部署到硬件平台,故文中提出一种采用CPU与FPGA融合结构实现MobileNetV1目标检测加速的应用方法。首先,通过设置宽度超参数和分... 卷积神经网络是目标检测中的常用算法,但由于卷积神经网络参数量和计算量巨大导致检测速度慢、功耗高,且难以部署到硬件平台,故文中提出一种采用CPU与FPGA融合结构实现MobileNetV1目标检测加速的应用方法。首先,通过设置宽度超参数和分辨率超参数以及网络参数定点化来减少网络模型的参数量和计算量;其次,对卷积层和批量归一化层进行融合,减少网络复杂性,提升网络计算速度;然后,设计一种八通道核间并行卷积计算引擎,每个通道利用行缓存乘法和加法树结构实现卷积运算;最后,利用FPGA并行计算和流水线结构,通过对此八通道卷积计算引擎合理的复用完成三种不同类型的卷积计算,减少硬件资源使用量、降低功耗。实验结果表明,该设计可以对MobileNetV1目标检测进行硬件加速,帧率可达56.7 f/s,功耗仅为0.603 W。 展开更多
关键词 卷积神经网络 目标检测 FPGA MobileNetV1 并行计算 硬件加速
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多尺度差分特征增强网络的遥感影像变化检测 被引量:1
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作者 王杰 蒋伏松 蒋鹏 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期211-222,共12页
遥感影像变化检测旨在识别不同时期遥感影像中的目标差异,近年来基于卷积神经网络的方法在遥感影像变化检测任务中取得了很大进展。然而,受光照变化和季节更替的影响,不同时期遥感影像中的伪变化问题仍然难以解决。同时,大多方法中未充... 遥感影像变化检测旨在识别不同时期遥感影像中的目标差异,近年来基于卷积神经网络的方法在遥感影像变化检测任务中取得了很大进展。然而,受光照变化和季节更替的影响,不同时期遥感影像中的伪变化问题仍然难以解决。同时,大多方法中未充分利用多尺度特征,导致模型的性能和准确率受到一定程度的限制。针对上述问题,提出一种多尺度差分特征增强的变化检测方法。利用由孪生网络编码器和差分网络编码器组成的并行编码框架分别提取不同层级的特征,将同级的双时特征和差分特征通过拼接的方式建立两者间的互补关系。引入差分特征增强模块获取更具判别性的特征图并将其作为差分网络编码器的补充输入,丰富变化信息的同时增加模型对变化区域的关注度,使其准确地区分地物的真实变化与伪变化。为了增强特征的多样性和表达能力,使用特征错位融合模块实现语义特征的交叉融合,让每个特征中的语义信息得到充分而不同的交互。该方法在CDD数据集和LEVIRCD数据集上的F1分数分别达到了95.45%和92.04%,交并比分别达到了92.26%和82.93%,与其余八种主流方法相比均为最优,实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 遥感影像 变化检测 差分增强 并行编码 多尺度特征融合
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并行池化注意力及多特征融合增强目标检测方法 被引量:1
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作者 程杰 卞长智 +2 位作者 张婧 李小霞 丁楠 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期59-67,共9页
针对通道注意力降维时导致细节信息损失和特征融合不充分的问题,提出一种并行池化注意力及多特征融合增强方法。首先,对输入图像使用两种池化模块并行处理,实现特征注意力增强。其中:熵引导池化模块利用通道信息熵生成特征权重系数,加... 针对通道注意力降维时导致细节信息损失和特征融合不充分的问题,提出一种并行池化注意力及多特征融合增强方法。首先,对输入图像使用两种池化模块并行处理,实现特征注意力增强。其中:熵引导池化模块利用通道信息熵生成特征权重系数,加强边缘纹理等细节信息;方向感知池化模块捕获图像在垂直和水平方向上的空间方向信息,再计算通道均值实现逐步降维保留关键特征。其次,多特征融合增强模块利用特征图尺度的对数函数自适应选取卷积核的大小,再将卷积后的特征分组重塑为与输入图像维度相同的通道、高度和宽度方向上的三个特征子图,并进行元素相乘获得增强特征图。最后,增强特征图与输入图像加权融合,同时增强目标的位置和细节信息。实验结果表明,文中方法在参数量不变的情况下,在VOC2007数据集上,mAP@0.5较YOLOX和YOLOv7分别提升4.62%、4.46%,在COCO数据集上,mAP@0.5较YOLOX和YOLOv7分别提升4.57%、4.63%。 展开更多
关键词 通道注意力 降维 并行池化 多特征融合增强 自适应 目标检测
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一种用于狭窄空间的检测并联机器人
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作者 于润泽 冯砚博 +2 位作者 岳继昌 李思宇 唐浅潜 《包装工程》 北大核心 2025年第9期217-223,共7页
目的针对狭窄空间范围内产品质量或性能参数不易检测的情况,设计一种新型3-PPR并联机构检测机器人,减小机器人的横向尺寸,从而提高检测工作的可实施性。方法通过运用螺旋理论和修正的Grübler-Kutzbach公式计算该机构的自由度,使用... 目的针对狭窄空间范围内产品质量或性能参数不易检测的情况,设计一种新型3-PPR并联机构检测机器人,减小机器人的横向尺寸,从而提高检测工作的可实施性。方法通过运用螺旋理论和修正的Grübler-Kutzbach公式计算该机构的自由度,使用闭环解析法建立该机构的正、逆运动学方程并求解,利用MATLAB软件和蒙特卡洛法求得工作空间。结果该机器人驱动关节与末端执行器的姿态关系明确,工作空间呈圆筒形且结构紧凑,满足检测精度需求。结论该三自由度并联机器人适合在狭小空间内执行检测任务,运动平稳且具有较高的可靠性,为农产品储运中的智能化检测提供一种新方法。 展开更多
关键词 检测并联机器人 运动学分析 工作空间
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一种伯努利粒子滤波器的FPGA实现
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作者 连红飞 李东升 +3 位作者 蒋彦雯 范红旗 肖怀铁 王国嫣 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第2期398-405,共8页
针对伯努利粒子滤波器在嵌入式应用环境中的高速、高效计算问题,以雷达微弱目标联合检测估计伯努利粒子滤波器为例,提出一种功能模块化、粒子规模可扩展的现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)实现架构,并通过粒子状... 针对伯努利粒子滤波器在嵌入式应用环境中的高速、高效计算问题,以雷达微弱目标联合检测估计伯努利粒子滤波器为例,提出一种功能模块化、粒子规模可扩展的现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)实现架构,并通过粒子状态流水计算、分层累加求和、并行化重采样等手段进一步提高滤波计算速度。Xilinx ZC706评估板板载测试实验证明了所提架构良好的可扩展性和优异的加速比,当粒子数量为1 024时,相较于Intel Corei3-4130 CPU计算环境下的加速比约为10~4量级,该结果对伯努利粒子滤波技术在雷达、机器人、导航制导等领域的应用具有重要参考价值。 展开更多
关键词 伯努利粒子滤波器 现场可编程门阵列 实时信号处理 流水并行化 重采样 联合检测估计
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面向高速列车控制数据的推测并行检测算法
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作者 马强 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期762-769,共8页
针对传统检测方法难以高效处理轨道交通中海量列控数据的问题,设计一种面向高速列车控制数据的推测并行检测算法。分析高速列车控制数据的结构,进行尝试性的数据划分,消解数据内部依赖;利用推测技术,对传统的检测算法展开并行化改造,规... 针对传统检测方法难以高效处理轨道交通中海量列控数据的问题,设计一种面向高速列车控制数据的推测并行检测算法。分析高速列车控制数据的结构,进行尝试性的数据划分,消解数据内部依赖;利用推测技术,对传统的检测算法展开并行化改造,规避传统方法中内联关系对检测顺序的影响;在分布式平台上使用并行化的算法对划分数据展开检测,借助推测并行技术和分布式平台,提高面向列车控制数据的检测效率。基于西安铁路局的列控数据进行实验,其结果表明,与传统检测方法和其它并行检测方法相比,所提并行算法具有更好的检测效率、良好的可扩展,能够对海量的高速列车控制数据展开及时有效的检测。 展开更多
关键词 轨道交通 高速列车 列控数据 异常检测 分布式计算 推测并行 并行算法
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基于孤立集分区的并行Louvain社区发掘算法
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作者 李世杰 刘阳 +1 位作者 唐晋韬 郄航 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第4期621-633,共13页
为了将社区发掘应用中流行的Louvain算法应用于大规模图网络,研究人员提出了一系列并行Louvain算法,但这些并行算法均面临着2个挑战:信息同步产生的延迟和社区标签交换问题。为此创新性地引入了“孤立集”的概念,根据孤立集特性对图网... 为了将社区发掘应用中流行的Louvain算法应用于大规模图网络,研究人员提出了一系列并行Louvain算法,但这些并行算法均面临着2个挑战:信息同步产生的延迟和社区标签交换问题。为此创新性地引入了“孤立集”的概念,根据孤立集特性对图网络进行分区,并在此基础上提出了基于孤立集的并行Louvain算法。该算法可并行计算和更新顶点信息,不再产生同步延迟或社区标签交换。而后针对孤立集并行算法存在数据长尾效应的局限性,提出了基于哈希表的改进融合算法,进一步提升了计算效能。实验结果表明,孤立集并行算法和融合算法相比传统算法具有良好的加速比和更高的模块度。 展开更多
关键词 并行计算 孤立集 图划分 Louvain算法 社区发掘
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基于扩散模型的红外小目标检测
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作者 屠晨浩 叶文亚 +2 位作者 杜妮妮 郑彬淏 徐生 《红外技术》 北大核心 2025年第6期757-764,共8页
红外小目标检测作为一项复杂且关键的计算机视觉任务,面临着目标尺寸微小、对比度低、背景噪声干扰强烈及数据稀缺等多重挑战,这些问题极大地制约了检测精度与实时性。现有基于深度学习的算法大多基于分割范式,通过设计结构较深的编码器... 红外小目标检测作为一项复杂且关键的计算机视觉任务,面临着目标尺寸微小、对比度低、背景噪声干扰强烈及数据稀缺等多重挑战,这些问题极大地制约了检测精度与实时性。现有基于深度学习的算法大多基于分割范式,通过设计结构较深的编码器-解码器网络实现分割掩码的生成,由于缺乏足够的特征表示和学习能力,在应对各种复杂场景时检测精度较低。鉴于此,受启发于人工智能领域扩散模型技术所取得的巨大成功,本文提供了一种新的解决思路,将红外小目标检测问题描述为生成式任务,并提出了一个条件去噪网络diff-ISTD。该网络利用逐步去噪与重建优势,挖掘图像内在深层次统计特性,从而能够更精确地区分并捕获微弱且易于混淆的小目标特征。具体来说,该网络包含条件分支网络以及去噪分支网络,分别用于充分提取红外图像的先验知识和细化含有噪声的掩码。此外,本文还设计了一种并行双维自注意力计算(PDSA)模块,融合空间与通道维度分析,极大增强了模型对全局结构和局部细节的把握力,克服了由分辨率和环境多样性引起的目标模糊难题。综合实验结果显示,diff-ISTD在面对极端检测条件时,相比目前先进的分割方法,展现出卓越的性能与更高的检测效率,为克服小目标检测领域的长期挑战开辟了新路径。 展开更多
关键词 红外图像 弱小目标检测 并行双维自注意力机制 扩散模型
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基于霍夫梯度的同步并行圆检测方法
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作者 苗少杰 李宪 +1 位作者 赵东杰 孙宇 《电子测量技术》 北大核心 2025年第5期156-165,共10页
机器人视觉伺服控制主要依靠其视觉系统对工件角点、边线和圆等的检测为其后续决策与控制提供依据。随着系统作业密度的骤增,边缘模组已很难满足其检测负荷,尤其面对复杂场景的连续批量检测,终端视觉的实时性和准确性均受到巨大挑战,降... 机器人视觉伺服控制主要依靠其视觉系统对工件角点、边线和圆等的检测为其后续决策与控制提供依据。随着系统作业密度的骤增,边缘模组已很难满足其检测负荷,尤其面对复杂场景的连续批量检测,终端视觉的实时性和准确性均受到巨大挑战,降低了系统作业效率。针对上述瓶颈,尤其是难度更高的圆检测,创新性的提出了一种基于霍夫梯度的同步圆检测方法:通过对边缘图像进行边缘筛选去除图像中的干扰信息;然后通过八点法同步确定圆心和半径,并通过半径再搜索减少半径误差,通过圆心位置约束减少无效计算;最后通过候选圆再搜索和最优圆获取实现图像中圆目标的准确检测。为进一步提高圆检测速度和效率,上述算法与CUDA并行技术进一步融合,提出了一种基于霍夫梯度的同步并行圆检测方法,能够充分利用并行计算的优势加速圆检测过程。实验结果表明,与GHT、CACD、RCD和Zhao等相比,该方法显著提升了圆检测的精度和效率,具备更强的抗噪声和抗扰动能力。其精确率、召回率、F值分别为99.1%、90.7%和94.7%;单张图像的平均检测时间为0.09 s,检测效率最高提升26倍,使其在工业领域的批量图像处理任务中具有较好的实用价值。 展开更多
关键词 霍夫变换 圆检测 同步 并行计算 八点法
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改进U-Net++的遥感影像变化检测算法
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作者 丁安安 周文婷 +2 位作者 李新 蔡子轩 沈佳 《遥感信息》 北大核心 2025年第3期95-103,共9页
针对高分辨率双时相遥感影像变化检测中出现的小目标区域漏检、伪变化较多、样本不平衡等问题,提出一种基于改进U-Net++的SUPNet变化检测模型。首先,利用孪生网络和基于融合了空-谱特征协同策略(SSFC)的多尺度空间解耦卷积(MSDConv)而... 针对高分辨率双时相遥感影像变化检测中出现的小目标区域漏检、伪变化较多、样本不平衡等问题,提出一种基于改进U-Net++的SUPNet变化检测模型。首先,利用孪生网络和基于融合了空-谱特征协同策略(SSFC)的多尺度空间解耦卷积(MSDConv)而改进的U-Net++作为骨干网络来对特征进行初步提取和融合;其次,通过并行卷积模块对粗变化特征图进行进一步特征集成;最后,使用包含两种注意力机制的混合注意力模块对特征进行细化,以此来获取精准的变化区域。实验采用公开的LEVIR-CD和SYSU-CD数据集进行训练和测试。结果表明,相对于其他7种主流的深度学习变化检测方法,SUPNet变化检测模型在精确率、召回率、F1分值、交并比和总精度方面具有好的表现,证明该模型具有良好的检测性能和泛化能力。 展开更多
关键词 变化检测 孪生网络 U-Net++ 注意力机制 并行卷积
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基于知识蒸馏的空间通道双自编码器无监督异常检测
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作者 梁宵 陈莹 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第3期146-158,共13页
在工业检测场景下,按照是否引入正常样本中不存在的异常,可以将异常检测问题分为结构异常检测和逻辑异常检测两类,逻辑异常检测对网络的全局理解能力提出了更高的要求。针对现有无监督异常检测模型在结构异常上已有较好的检测精度,但无... 在工业检测场景下,按照是否引入正常样本中不存在的异常,可以将异常检测问题分为结构异常检测和逻辑异常检测两类,逻辑异常检测对网络的全局理解能力提出了更高的要求。针对现有无监督异常检测模型在结构异常上已有较好的检测精度,但无法适应逻辑异常检测需求的问题,提出一种包含空间聚合模块和通道聚合模块的双自编码器结构,主要由3部分组成。首先设计了并行空空间通道双自编码器架构,从空间和通道两个方向得到包含全局信息的特征向量,提升网络的长程依赖关系;其次设计一个选择性融合模块,融合双自编码器信息,放大包含重要信息的特征,以进一步提高对逻辑异常的表达能力;最后提出在自编码器与学生网络的损失函数中加入余弦损失,避免网络对单个像素差异过于敏感,从而关注于全局差异。在MVTec LOCO AD数据集上进行实验,逻辑异常检测精度达到89.4%,结构异常检测精度达到94.9%,平均检测精度92.1%,超越了基线方法和其他无监督缺陷检测方法,验证了方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 无监督异常检测 逻辑异常检测 并行双AE 选择性融合模块 融合余弦相似性损失
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Resilio:一种大模型弹性训练容错系统
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作者 李焱 杨偲乐 +9 位作者 刘成春 王林梅 田瑶琳 张信航 朱昱 李莼蒲 孙磊 颜深根 肖利民 张伟丰 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第6期1380-1395,共16页
具备千亿级参数的大型语言模型正在引领当今人工智能与异构计算的技术革新及商业模式的深刻转变.然而,大模型训练任务需要长时间占用大量的硬件资源,软硬件故障发生的频率高且类型较多,并且故障原因难定位导致训练中断时间较长.针对大... 具备千亿级参数的大型语言模型正在引领当今人工智能与异构计算的技术革新及商业模式的深刻转变.然而,大模型训练任务需要长时间占用大量的硬件资源,软硬件故障发生的频率高且类型较多,并且故障原因难定位导致训练中断时间较长.针对大模型训练过程中面临的网络中断、节点宕机、进程崩溃等多种典型故障,提出一种大模型弹性容错系统Resilio来提供高效自动的恢复机制.基于模型训练的并行策略与硬件的存储层次特点,Resilio通过多层次优化检查点读写操作和即时检查点保存机制,对于千亿规模参数模型,可以将端到端故障恢复时间缩短至10min以内,模型中断后的重新训练时间缩短至单次训练迭代时间.当集群资源弹性变化时,Resilio能够快速准确地获取大模型训练最优并行策略配置,与容错调度组件共同确保系统的自适应能力,弹性调度训练资源用以提升作业的训练效率和集群GPU资源利用率. 展开更多
关键词 大模型训练 深度学习 容错 故障检测 弹性训练 自动并行
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A parallel pipeline connected-component labeling method for on-orbit space target monitoring
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作者 LI Zongling ZHANG Qingjun +1 位作者 LONG Teng ZHAO Baojun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2022年第5期1095-1107,共13页
The paper designs a peripheral maximum gray differ-ence(PMGD)image segmentation method,a connected-compo-nent labeling(CCL)algorithm based on dynamic run length(DRL),and a real-time implementation streaming processor ... The paper designs a peripheral maximum gray differ-ence(PMGD)image segmentation method,a connected-compo-nent labeling(CCL)algorithm based on dynamic run length(DRL),and a real-time implementation streaming processor for DRL-CCL.And it verifies the function and performance in space target monitoring scene by the carrying experiment of Tianzhou-3 cargo spacecraft(TZ-3).The PMGD image segmentation method can segment the image into highly discrete and simple point tar-gets quickly,which reduces the generation of equivalences greatly and improves the real-time performance for DRL-CCL.Through parallel pipeline design,the storage of the streaming processor is optimized by 55%with no need for external me-mory,the logic is optimized by 60%,and the energy efficiency ratio is 12 times than that of the graphics processing unit,62 times than that of the digital signal proccessing,and 147 times than that of personal computers.Analyzing the results of 8756 images completed on-orbit,the speed is up to 5.88 FPS and the target detection rate is 100%.Our algorithm and implementation method meet the requirements of lightweight,high real-time,strong robustness,full-time,and stable operation in space irradia-tion environment. 展开更多
关键词 Tianzhou-3 cargo spacecraft(TZ-3) connected-component labeling(CCL)algorithms parallel pipeline processing on-orbit space target detection streaming processor
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基于FPGA改进的Canny算法边缘检测系统 被引量:2
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作者 李涛 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第8期65-70,92,共7页
针对Canny算法在图像边缘检测中的限制,包括自适应性差、边缘信息易丢失和处理时间过长等问题,提出了一种基于FPGA的模块化硬件设计,用于实现改进型Canny算法的高效边缘检测。首先,利用FPGA的数据并行处理特性,采用快速自适应中值滤波... 针对Canny算法在图像边缘检测中的限制,包括自适应性差、边缘信息易丢失和处理时间过长等问题,提出了一种基于FPGA的模块化硬件设计,用于实现改进型Canny算法的高效边缘检测。首先,利用FPGA的数据并行处理特性,采用快速自适应中值滤波算法替代高斯滤波方法;其次,引入3×3模板替代2×2模板,并在45°和135°方向上增加计算模板,以获取图像的梯度和幅值信息;最后,结合Otsu原理,采用三阈值连接来增强自适应性,减少图像边缘信息的丢失。经过实验验证,该系统展现出良好的自适应性能,有效处理图像中噪声的同时,能够捕捉到有效的边缘特征,并具备高速、实时等特点。 展开更多
关键词 自适应阈值 现场可编程门阵列 边缘检测 并行流水线
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基于云计算的舰船通信网络入侵检测方法研究 被引量:2
16
作者 黄国峰 刘宇苹 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第10期170-173,共4页
为在面临大规模网络攻击或突发攻击时,提高入侵检测的实时性,提出基于云计算的舰船通信网络入侵检测方法。通过云计算的MapReduce编程模型,设计MapReduce并行化的遗传量子粒子群优化算法,在舰船通信网络数据内,提取网络入侵特征;利用Map... 为在面临大规模网络攻击或突发攻击时,提高入侵检测的实时性,提出基于云计算的舰船通信网络入侵检测方法。通过云计算的MapReduce编程模型,设计MapReduce并行化的遗传量子粒子群优化算法,在舰船通信网络数据内,提取网络入侵特征;利用MapReduce并行化熵聚类算法,确定径向基函数神经网络的基函数中心;确定基函数中心后,在MapReduce编程模型的Map函数内,输入网络入侵特征样本,训练神经网络,优化神经网络权值,通过Reduce函数输出训练结束指示,完成神经网络训练;在完成训练的MapReduce并行化径向基函数神经网络内,输入特征样本,输出舰船通信网络入侵检测结果。实验证明,该方法可有效提取舰船通信网络入侵特征;在不同网络攻击类型下,该方法均可精准完成舰船通信网络入侵检测。 展开更多
关键词 云计算 舰船通信网络 入侵检测 MapReduce并行 粒子群 径向基函数
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M-APSK鉴相算法与并行载波同步方法 被引量:1
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作者 郇浩 任科学 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期104-116,共13页
为实现M进制幅相调制(M-APSK)体制下高阶调制信号的相位精细校正,将DVB-S2标准推荐的16APSK和32APSK的Q次方无数据辅助鉴相算法进行了扩展,以应用于64APSK、128APSK和256APSK等高阶调制。针对高阶调制的有效鉴相星座点占比较低时环路工... 为实现M进制幅相调制(M-APSK)体制下高阶调制信号的相位精细校正,将DVB-S2标准推荐的16APSK和32APSK的Q次方无数据辅助鉴相算法进行了扩展,以应用于64APSK、128APSK和256APSK等高阶调制。针对高阶调制的有效鉴相星座点占比较低时环路工作不稳定的问题提出了改进算法,通过对功率归一化后接收符号的幅值进行阈值判决,仅在高于阈值时进行鉴相,低于阈值时则不改变滤波器状态和相位补偿值,以提高星座点的鉴相有效性和可靠性,从而降低入锁门限。针对高速数传的符号速率非常高,而处理器的工作时钟频率相对较低的问题,提出了一种适用于M-APSK的并行载波同步方法,可以满足接收机工作时钟处理需要。相对于传统固定编码调制(CCM)的载波同步环路,该并行方法还可应用于可变编码调制(VCM)体制的频率跟踪。 展开更多
关键词 M进制幅相调制 鉴相 并行 载波同步
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并行特征提取和渐进特征融合的计算机主板装配缺陷检测 被引量:1
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作者 陈俊英 李朝阳 +1 位作者 黄汉涛 董戌泽 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1622-1637,共16页
针对计算机主板装配缺陷检测中的元器件位置分布复杂、缺陷目标不显著及多尺度等问题,本文提出了一种并行特征提取和互交叉渐进特征融合的端到端的缺陷检测算法。首先,结合部分卷积和视觉Transformer提出了一种并行残差特征提取网络,利... 针对计算机主板装配缺陷检测中的元器件位置分布复杂、缺陷目标不显著及多尺度等问题,本文提出了一种并行特征提取和互交叉渐进特征融合的端到端的缺陷检测算法。首先,结合部分卷积和视觉Transformer提出了一种并行残差特征提取网络,利用部分卷积的低计算复杂度的优势提取局部特征,同时利用视觉Transformer的长距离建模能力扩大模型的感受野,增强网络的特征提取能力。其次,引入注意力机制和特征渐进融合机制,提出了一种多尺度注意力互交叉的渐进特征融合网络,增强检测模型的特征融合能力。在公开数据集上的实验结果表明,该算法的平均精度均值(mAP)达到了94.63%,相较于基线模型YOLOv5提升了4.62%,并优于其他几种先进模型,检测速度达到了25 FPS。实现了较好的检测精度与速度的平衡,为实际工业环境下计算机主板表面装配缺陷检测自动化和智能化的实现提供了一种快速、有效的方法。 展开更多
关键词 计算机主板装配缺陷检测 并行特征提取 渐进特征融合 视觉Transformer 部分卷积
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基于平行感知卸载区边缘工程结构规范性检测
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作者 杨健健 佟艺博 +3 位作者 王凯帆 刘晋腾 张玉增 徐钟馗 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期2152-2166,共15页
当前露天矿无人驾驶技术在卸载阶段面临的主要挑战是安全隐患,尤其是在卸载区边缘工程结构的稳定性与规范性检测方面。为应对这一挑战,提出了一种平行感知理论驱动的点云模型解析AC-VIT算法,旨在实时稳定地检测露天煤矿卸载区边缘工程... 当前露天矿无人驾驶技术在卸载阶段面临的主要挑战是安全隐患,尤其是在卸载区边缘工程结构的稳定性与规范性检测方面。为应对这一挑战,提出了一种平行感知理论驱动的点云模型解析AC-VIT算法,旨在实时稳定地检测露天煤矿卸载区边缘工程结构的稳定性与规范性。首先使用无人矿卡后向激光雷达扫描得到三维点云数据,随后应用网格平均方法、统计滤波法以及映射离散网格模型对点云数据进行处理,进而通过高度场梯度特征提取进行初步地形标记,并结合改进的AC-VIT神经网络进行规范性的识别与分类,AC-VIT模型通过全基于自注意力机制的平行计算和多层级的注意力机制,能有效捕捉长距离依赖关系。此外,在人工场景仿真环境中,基于内蒙古哈尔乌素露天煤矿实际生产作业环境搭建卸载区平行仿真环境,以获得大量多样性人工场景数据,在此基础上结合实际场景数据,利用提出的算法平行执行,进行平行感知计算实验的设计和实施,完成有效的检测算法训练和科学评估。实验结果表明,平行感知理论驱动的点云模型解析AC-VIT算法在准确率方面达到了98%,较传统神经网络模型的准确率与效率有所提高。此外,AC-VIT算法的成功应用不仅增强了露天矿卸载作业的智能化水平,还为其他类似的工程结构安全检测提供了有力的技术支撑。 展开更多
关键词 平行感知 露天煤矿 卸载区 激光雷达 识别与检测
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基于轻量化多尺度神经网络的ZPW-2000移频信号检测方法
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作者 武晓春 刘欣然 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期187-197,共11页
针对ZPW-2000移频信号在不平衡牵引电流干扰时低频信号难以检测的问题,提出基于卷积注意力模块的轻量化多尺度神经网络的移频信号低频信息检测方法。首先,根据ZPW-2000移频信号的载频范围,使用不同卷积核大小的多尺度层提取相应载频调... 针对ZPW-2000移频信号在不平衡牵引电流干扰时低频信号难以检测的问题,提出基于卷积注意力模块的轻量化多尺度神经网络的移频信号低频信息检测方法。首先,根据ZPW-2000移频信号的载频范围,使用不同卷积核大小的多尺度层提取相应载频调制下的移频信号特征;其次,建立线性倒残差模块实现网络轻量化,在保证网络检测准确率的同时减少网络参数,缩短网络检测时长;最后,引入卷积注意力模块,标定通道和空间特征权重,提升网络性能,通过全连接层进行分类,输出18种低频信号的概率分布。结果表明:将含有工频谐波干扰等5类噪声的移频信号输入低频检测模型中进行检测,平均准确率可达99.22%,召回率达到99.21%,综合评价指标值为0.992,检测时间不超过0.249 s。该方法检测效果更优,具有良好的抗干扰能力,可为带内噪声干扰条件下检测ZPW-2000移频信号的低频信息提供重要参考。 展开更多
关键词 轻量化卷积神经网络 谐波干扰 多尺度神经网络 信号检测 ZPW-2000移频信号
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