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题名宽视场激光探测维向分离掩膜编码设计与实现
被引量：1
- 1
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作者
郎文杰
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机构
中北大学信息与通信工程学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2011年第7期142-145,共4页
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基金
山西省青年科技研究基金资助项目(2007021019)
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文摘
在大视场范围内实现任意方向激光探测,且具有结构稳定、响应速度快、低成本等特点,设计了基于维向分离掩膜编码方法的激光方向识别手段。整个探测系统使用6个平窗型探测器。采用了使水平面上二维分离的掩膜方式,利用掩膜与探测角度、距离等关系分析计算激光入射的区域,从而实现探测激光方向。经实验验证,由6个探测器组成的维向分离探测区域可以将上半平面分为最小识别角度为30°的36个区域。再由探测器倾斜照射实验求得,在入射激光最倾斜的条件下探测器最小响应电压是40 mV,可以有效探测并识别激光方向,探测视场为18°～162°之间旋转的空域。
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关键词
激光告警
激光方向探测
掩膜编码
维向分离探测区域
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Keywords
laser warning
laser direction detection
mask code
dimensional-separation field of detection
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分类号
TN247
[电子电信—物理电子学]
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题名基于掩膜自动编码器的对抗对比蒸馏算法
被引量：1
- 2
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作者
张点
董云卫
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机构
西北工业大学计算机学院
西北工业大学软件学院
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出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期2274-2288,共15页
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基金
国家重点研发计划(2022YFB4501801)
西北工业大学博士论文创新基金(CX2024075)资助。
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文摘
随着人工智能的不断发展,神经网络对不同领域的任务都表现出了优异的性能.然而,对抗样本的存在对神经网络在安全相关领域中的应用提出了挑战.为了改善对抗训练耗时和对抗样本缺乏多样性的问题,本文提出一种使用改进掩膜自动编码器训练教师网络的对比蒸馏算法抵御对抗攻击.首先,为了减弱教师模型对图像全局特征的依赖,教师模型在改进的掩膜自动编码器中学习如何根据可见子块推理遮挡子块的特征.然后,为了减弱对抗干扰的影响,本文采用知识蒸馏和对比学习的方法提升目标模型的对抗鲁棒性,通过知识蒸馏转移教师模型的特征到学生模型减少模型对全局特征的依赖,通过对比学习提升学生模型对图像之间细节特征的识别能力.最后,本文采用标签信息对分类头进行调节确保识别准确率.在ResNet50和WideResNet50中进行的实验表明,CIFAR-10中对抗准确率平均提升11.50%;CIFAR-100中对抗准确率平均提升6.35%.实验结果证明基于掩膜自动编码器的对比蒸馏算法能够通过只生成一次对抗样本减弱对抗干扰的影响,并通过随机掩膜构建多样本视角提升样本多样性,增强神经网络对抗鲁棒性.
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关键词
神经网络
对抗样本
对抗训练
掩膜自动编码器
对比蒸馏
对抗鲁棒性
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Keywords
neural networks
adversarial examples
adversarial training
masked auto-encoder
adversarial distillation
adversarial robustness
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于压缩感知的菲涅尔孔径编码无透镜成像(特邀)
被引量：5
- 3
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作者
吴佳琛
曹良才
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机构
清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期261-270,共10页
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基金
国家重点研究发展计划(No.2021YFB2802000)。
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文摘
为了降低菲涅尔孔径编码成像的传输带宽,改善小尺寸像感器拼接成像质量,提出菲涅尔孔径编码成像的压缩感知重建算法。基于压缩感知理论框架对部分采样的编码图像重建可行性进行分析,指出压缩感知重建误差随波带片常数缩小而降低。根据重建图像中孪生像和原始像在梯度域稀疏性的差异,引入全变差正则化实现抑制孪生像的效果。建立压缩感知理论框架下图像重建目标函数,利用交替方向乘子法进行求解。结合编码图像的能量分布和采样模式的可实现性,测试了矩形采样和辐射线采样两种模式,对不同采样数据量下重建图像质量进行分析。结果表明,辐射线采样模式相比矩形采样模式具有更高的图像采样效率,且仅通过7.3%的实验测量数据就可以获得质量良好的图像,为多块小尺寸像感器拼接成像提供了理论基础,有利于拓展编码掩膜无透镜成像的应用领域。
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关键词
无透镜成像
压缩感知
菲涅尔波带片
编码掩膜
图像重建
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Keywords
Lensless imaging
Compressive sensing
Fresnel zone plate
Coded mask
Imaging reconstruction
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分类号
O439
[机械工程—光学工程]
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