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题名基于深度展开的大规模MIMO系统CSI反馈算法
被引量：3
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作者
廖勇
程港
李玉杰
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机构
重庆大学微电子与通信工程学院
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期77-88,共12页
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基金
重庆市自然科学基金资助项目(No.cstc2019jcyj-msxm X0017)。
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文摘
针对现阶段大规模MIMO系统中基于深度学习的信道状态信息(CSI)反馈算法待训练参数过多、可解释性不强的问题,提出了2种基于深度展开的CSI反馈算法。一种是基于可学习参数的近似消息传递(AMP)算法,该算法利用深度学习中的可学习参数将AMP算法中阈值函数的阈值和Onsager校正项的参数替换,增强了阈值函数在应对非严格稀疏数据时的非线性能力。另一种是基于卷积网络的AMP算法,该算法将阈值函数模块替换为卷积残差学习模块,利用该模块去除AMP算法中每轮迭代产生的高斯随机噪声。仿真分析表明,所提算法具有比AMP算法更好的CSI反馈表现,其中基于卷积网络的AMP算法具有比基于深度学习的代表性方法更优异的CSI重构性能。
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关键词
CSI反馈
深度学习
深度展开
近似消息传递
可学习参数
卷积网络
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Keywords
CSI feedback
deep learning
deep unfolding
approximate message passing
learnable parameter
convolutional network
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于局部特征和焦点融合的车辆重识别算法
被引量：2
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作者
李浩
杨超
黄友新
陈嘉哲
詹瑞典
鲍鸿
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机构
广东工业大学先进制造学院
广东工业大学自动化学院
广东工业大学实验教学部
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第18期167-174,共8页
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基金
广东省重点领域研发计划项目(2019B010140002)资助。
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文摘
由于城市监控中存在大量相似的车辆,造成了车辆重识别匹配率低。车头、车窗、车顶等局部特征是相似车辆细微差异性的所在。根据车辆检测算法卷积特征热力图注意力分布特性,提出了针对车辆局部特征区域检测的MCRF-SSD算法,并与GMM-EM聚类算法相结合,检测性能在公开的数据集上均优于目前主流算法。同时为了增大类间距离、缩小类内距离将Arcface损失函数引入到了特征提取阶段。为了提高车辆重识别匹配性能,在全局特征与局部特征融合阶段提出了一种保留特征图空间分布的焦点融合(FFS)方法,并引入了一个可学习参数,提高了特征融合效率。实验结果表明,所提出的算法在公开的VehicleID和VeRi数据集中性能表现优于目前性能最优的方案。
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关键词
车辆重识别
局部特征
聚类
特征提取
全局特征
特征融合
焦点融合
可学习参数
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Keywords
vehicle re-identification
local features
clustering
feature extraction
global features
feature fusion
focus fusion structure
learnable parameter
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于三维姿态估计的智能康复运动检测系统应用研究
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作者
张堃
张鹏程
陈孝豪
张彬
华亮
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机构
南通大学电气与自动化学院
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出处
《仪器仪表学报》
2025年第6期181-193,共13页
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基金
江苏省研究生实践创新项目(KYCX25_3747)资助。
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文摘
在康复运动场景中,运动输入通常是视频序列,基于主流的2D人体姿态估计方法和深度相机进行的伪3D方案无法对视频中的骨骼点测距,影响最终评估效果。为了解决这个问题,提出一种针对视频的序列到序列3D帧聚焦姿态识别方法用于康复评估。其目的是从最原始的二维噪声场景中直接提取更全面、更详细的三维坐标信息,并基于这些信息进行运动序列分析。该方法采用四支路流式变换器,能够捕获长序列时间与空间之间的交互关系,同时分别对原始2D输入进行时序与空间处理。这四支路信息通过可学习比例参数进行整合,并通过一个额外模块,结合空间编码器和增强型时间解码器获得最终输出。所提方法在Human 3.6M数据集上的表现优于最先进方法,平均关节位置误差仅为14.4 mm,三维姿态坐标误差最低,证明了所提主干架构能够有效处理更复杂的康复运动视频序列任务,同时在实际康复视频序列的对比实验也验证了本方法的有效性。此外,基于先进的人体姿态估计方法,研发了一种新颖的多维度智能康复运动评估分析系统,能够对人体各个关节120个动作进行运动指标估计,已进入临床验证阶段,并完成2000余例病人测试,平均准确率93.2%。
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关键词
序列到序列
FFPose算法
四支路流式变换器
可学习比例参数
无接触式
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Keywords
sequence-to-sequence
FFPose algorithm
quadruple-stream Transformer
learnable scaling parameters
contactless
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分类号
TH701
[机械工程]
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