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基于子张量重构的宽带信号DOA估计
1
作者
韦娟
陈茂楠
宁方立
《通信学报》
北大核心
2025年第8期31-40,共10页
针对现有宽带信号波达方向估计算法在低信噪比和低快拍条件下估计精度下降的问题,提出一种基于子张量重构的宽带信号DOA估计算法。该算法首先将原始张量沿横轴和纵轴分割成多个子张量,经重拼接形成多维张量,再通过张量维度合并重构为优...
针对现有宽带信号波达方向估计算法在低信噪比和低快拍条件下估计精度下降的问题,提出一种基于子张量重构的宽带信号DOA估计算法。该算法首先将原始张量沿横轴和纵轴分割成多个子张量,经重拼接形成多维张量,再通过张量维度合并重构为优化后的三维张量。然后采用基于张量核范数的低秩张量补全算法对重构张量进行高效补全,并利用张量分解算法得到信号子空间,实现DOA估计。仿真和实验结果表明,所提算法在低信噪比条件下,DOA估计的均方根误差明显优于已有算法,在快拍数低至20时仍有稳定的估计性能,这表明所提算法具有良好的抗噪性和快拍鲁棒性。
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关键词
波达方向估计
宽带信号
张量重构
张量
补全
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职称材料
LRSAR-Net语义分割模型用于新冠肺炎CT图片辅助诊断
被引量：
5
2
作者
张桃红
郭徐徐
张颖
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期48-58,共11页
自2019年末新型冠状病毒(Covid-19)疫情在全球爆发以来,世界各国都处于疫情的危害之下。新冠病毒通过入侵人体的呼吸系统,造成肺部感染,甚至死亡。CT(Computed Tomography)图是医生对肺炎患者进行诊断的常规方法。为了提高医生对新冠感...
自2019年末新型冠状病毒(Covid-19)疫情在全球爆发以来,世界各国都处于疫情的危害之下。新冠病毒通过入侵人体的呼吸系统,造成肺部感染,甚至死亡。CT(Computed Tomography)图是医生对肺炎患者进行诊断的常规方法。为了提高医生对新冠感染者进行诊断的效率,该文提出一种基于低秩张量自注意力重构的语义分割网络LRSAR-Net,其中低秩张量自注意力重构模块用来获取长范围的信息。低秩张量自注意力重构模块主要包括:低秩张量生成子模块、低秩自注意力子模块、高秩张量重构子模块3个部分。低秩张量自注意力模块先生成多个低秩张量,构建低秩自注意力特征图,然后将多个低秩张量注意力特征图重构成高秩注意力特征图。自注意力模块通过计算相似度矩阵来获取长范围的语义信息。与传统的自注意力模块Non-Local相比,低秩张量自注意力重构模块计算复杂度更低,计算速度更快。最后,该文与其他优秀的语义分割模型进行了对比,体现了模型的有效性。
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关键词
语义分割
医疗诊断
卷积神经网络
张量重构
自注意力机制
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职称材料
题名
基于子张量重构的宽带信号DOA估计
1
作者
韦娟
陈茂楠
宁方立
机构
西安电子科技大学通信工程学院
西北工业大学机电学院
出处
《通信学报》
北大核心
2025年第8期31-40,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.52475132)
陕西省重点研发计划基金资助项目(No.2024GX-ZDCYL-01-16)
+1 种基金
航空科学基金资助项目(No.20200015053001)
2023西安市重点产业链技术攻关基金资助项目(No.23ZDCYJSGG0006-2023)。
文摘
针对现有宽带信号波达方向估计算法在低信噪比和低快拍条件下估计精度下降的问题,提出一种基于子张量重构的宽带信号DOA估计算法。该算法首先将原始张量沿横轴和纵轴分割成多个子张量,经重拼接形成多维张量,再通过张量维度合并重构为优化后的三维张量。然后采用基于张量核范数的低秩张量补全算法对重构张量进行高效补全,并利用张量分解算法得到信号子空间,实现DOA估计。仿真和实验结果表明,所提算法在低信噪比条件下,DOA估计的均方根误差明显优于已有算法,在快拍数低至20时仍有稳定的估计性能,这表明所提算法具有良好的抗噪性和快拍鲁棒性。
关键词
波达方向估计
宽带信号
张量重构
张量
补全
Keywords
direction of arrival estimation
wideband signal
tensor reconstruction
tensor completion
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
LRSAR-Net语义分割模型用于新冠肺炎CT图片辅助诊断
被引量：
5
2
作者
张桃红
郭徐徐
张颖
机构
北京科技大学计算机与通信工程学院
材料领域知识工程北京市重点实验室
华北理工大学轻工学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期48-58,共11页
基金
科技部国家重点研发计划(2018YFC1707410)。
文摘
自2019年末新型冠状病毒(Covid-19)疫情在全球爆发以来,世界各国都处于疫情的危害之下。新冠病毒通过入侵人体的呼吸系统,造成肺部感染,甚至死亡。CT(Computed Tomography)图是医生对肺炎患者进行诊断的常规方法。为了提高医生对新冠感染者进行诊断的效率,该文提出一种基于低秩张量自注意力重构的语义分割网络LRSAR-Net,其中低秩张量自注意力重构模块用来获取长范围的信息。低秩张量自注意力重构模块主要包括:低秩张量生成子模块、低秩自注意力子模块、高秩张量重构子模块3个部分。低秩张量自注意力模块先生成多个低秩张量,构建低秩自注意力特征图,然后将多个低秩张量注意力特征图重构成高秩注意力特征图。自注意力模块通过计算相似度矩阵来获取长范围的语义信息。与传统的自注意力模块Non-Local相比,低秩张量自注意力重构模块计算复杂度更低,计算速度更快。最后,该文与其他优秀的语义分割模型进行了对比,体现了模型的有效性。
关键词
语义分割
医疗诊断
卷积神经网络
张量重构
自注意力机制
Keywords
Semantic segmentation
Medical diagnosis
Convolutional Neural Network(CNN)
Tensor reconstruction
Self-attention mechanism
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于子张量重构的宽带信号DOA估计
韦娟
陈茂楠
宁方立
《通信学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
LRSAR-Net语义分割模型用于新冠肺炎CT图片辅助诊断
张桃红
郭徐徐
张颖
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
5
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