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Integrated Scheduling of Communication,Sensing,and Control for UAV-aided FSO Systems
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作者 LU Dingshan YU Yinchang +1 位作者 SU Daopeng WANG Jinyuan 《电讯技术》 北大核心 2025年第6期892-902,共11页
Recently,unmanned aerial vehicle(UAV)-aided free-space optical(FSO)communication has attracted widespread attentions.However,most of the existing research focuses on communication performance only.The authors investig... Recently,unmanned aerial vehicle(UAV)-aided free-space optical(FSO)communication has attracted widespread attentions.However,most of the existing research focuses on communication performance only.The authors investigate the integrated scheduling of communication,sensing,and control for UAV-aided FSO communication systems.Initially,a sensing-control model is established via the control theory.Moreover,an FSO communication channel model is established by considering the effects of atmospheric loss,atmospheric turbulence,geometrical loss,and angle-of-arrival fluctuation.Then,the relationship between the motion control of the UAV and radial displacement is obtained to link the control aspect and communication aspect.Assuming that the base station has instantaneous channel state information(CSI)or statistical CSI,the thresholds of the sensing-control pattern activation are designed,respectively.Finally,an integrated scheduling scheme for performing communication,sensing,and control is proposed.Numerical results indicate that,compared with conventional time-triggered scheme,the proposed integrated scheduling scheme obtains comparable communication and control performance,but reduces the sensing consumed power by 52.46%. 展开更多
关键词 FSO communications integrated scheduling of communication sensing and control unmanned aerial vehicle(UAV)
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改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法 被引量:5
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作者 梁燕 何孝武 +1 位作者 邵凯 陈俊宏 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期121-130,共10页
针对无人机航拍图像存在多个小目标聚集、目标尺度变化大的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法TS-YOLO(tiny and scale-YOLO)。在主干部分去除冗余的特征提取层,设计了一种高效特征提取模块(efficient feature extraction module,EF... 针对无人机航拍图像存在多个小目标聚集、目标尺度变化大的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法TS-YOLO(tiny and scale-YOLO)。在主干部分去除冗余的特征提取层,设计了一种高效特征提取模块(efficient feature extraction module,EFEM),避免小目标特征消失在冗余信息中。在颈部设计了一种双重跨尺度加权特征融合方法(dual cross-scale weighted feature-fusion,DCWF),融合多尺度信息的同时抑制噪声干扰,提升特征表达能力。通过构建一种参数共享检测头(parameter-shared detection header,PSDH),使回归和分类任务实现参数共享,保证检测精度的同时有效降低了模型的参数量。所提模型在VisDrone-2019数据集上的精度(P)和召回率(R)分别达到54.0%、42.5%;相比于原始YOLOv8s模型,mAP50提高了5.0个百分点,达到44.5%,且参数量减少了55.8%,仅有4.94×106;在DOTAv1.0遥感数据集上,mAP50达到71.9%,仍具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 目标检测 无人机航拍图像 YOLOv8 小目标 特征融合
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基于无人机多源遥感数据和机器学习的高通量棉花估产研究
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作者 冯美臣 苏悦 +3 位作者 林涛 余汛 宋扬 金秀良 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期169-179,共11页
为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步... 为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步确定了估产的最佳生育时期,并对比了多源传感器数据在棉花产量估算中的效果,最后量化了各类输入特征的贡献度。采集棉花冠层RGB(Red green blue)、多光谱(Multispectral,MS)和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)3种传感器数据,通过对棉花光谱植被指数与产量进行相关性分析,确定了棉花产量估算最佳生育时期,进而构建了基于偏最小二乘法回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、极致梯度提升(Extreme gradient boost,XGBoost)3种机器学习模型的棉花产量估算方法,并评估了基于2种最常用的传感器(RGB和MS相机)的性能。最终确定了光谱特征、冠层结构、纹理特征这3类特征信息在产量估算中的贡献度。研究结果表明,盛花期是棉花估产的最佳生育时期;基于盛花期的UAV数据,XGBoost模型取得了最高的产量估算精度(R^(2)为0.70,RMSE为611.31 kg/hm^(2),rRMSE为10.60%),在对比基于RGB和MS图像数据提取的特征时,基于MS图像数据提取的特征建模结果更好,同时将RGB和MS相机2种传感器数据提取的特征作为输入时,模型结果高于单一传感器;使用夏普利加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)算法分析了机器学习模型中各个输入特征对于估产的贡献度,发现基于3种传感器的3种特征信息在产量估算方面都具有重要意义,其中,纹理特征与冠层结构在产量估算中展现出了较好的潜力。本研究可为棉花智慧化管理中高通量棉花产量估算提供理论和技术支持。 展开更多
关键词 棉花 估产 无人机遥感 多源数据 XGBoost 夏普利加性解释
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基于系统成本函数优化的无人机辅助通感一体化系统数据调度、雷达预编码及飞行轨迹优化方法
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作者 柴蓉 王丙燕 +1 位作者 孙瑞锦 景小荣 《电子学报》 北大核心 2025年第3期744-753,共10页
本文针对多天线无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助的通信感知一体化场景,综合考虑目标感知及用户通信性能,定义系统成本函数为系统能耗与用户速率的加权和,将通信感知调度、感知预编码设计以及UAV飞行轨迹优化问题建模为一个满... 本文针对多天线无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助的通信感知一体化场景,综合考虑目标感知及用户通信性能,定义系统成本函数为系统能耗与用户速率的加权和,将通信感知调度、感知预编码设计以及UAV飞行轨迹优化问题建模为一个满足约束条件的系统成本函数优化问题.由于所建模优化问题为一个变量高度耦合且非凸的混合整型优化问题,难以直接求解,本文将原优化问题拆分为三个子问题,即UAV飞行轨迹优化子问题、通信感知调度子问题和雷达感知预编码子问题,并提出一种迭代嵌套方法来求解这些子问题.针对UAV飞行轨迹优化子问题,将其建模为马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP),并提出一种基于双重深度Q网络的UAV轨迹优化算法.对于给定的MDP系统状态,采用拉格朗日对偶变换方法和二次变换方法求解通信感知调度子问题,并通过引入辅助变量及约束条件等价转换方法求解雷达感知预编码子问题.基于所得到的通信感知调度策略和雷达感知预编码,更新MDP奖励函数,确定UAV飞行轨迹,以迭代实现通信感知调度策略、感知预编码设计及UAV飞行轨迹的联合优化.最后,通过仿真验证了本文所提算法的有效性. 展开更多
关键词 无人机(UAV) 通信感知一体化 数据调度 轨迹优化 预编码
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复杂场景伪装小目标机载偏振遥感检测方法
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作者 沈英 张硕 +3 位作者 王舒 苏云 薛芳 黄峰 《兵工学报》 北大核心 2025年第7期337-348,共12页
无人机遥感探测在军事侦察领域发挥着重要作用,偏振探测利用偏振光与物体相互作用产生的偏振变化来提高目标对比度。然而在复杂场景下,伪装小目标与背景特征差异较小且空间信息不足,存在检测困难的问题。为此提出一种偏振伪装小目标检... 无人机遥感探测在军事侦察领域发挥着重要作用,偏振探测利用偏振光与物体相互作用产生的偏振变化来提高目标对比度。然而在复杂场景下,伪装小目标与背景特征差异较小且空间信息不足,存在检测困难的问题。为此提出一种偏振伪装小目标检测算法(Polarization Camouflaged Small Object Detection-YOLO,PCSOD-YOLO),设计了高效层注意力模块-坐标注意力特征提取模块和空间金字塔池化跨阶段局部通道-3D权重注意力感受野模块,捕获目标的偏振特征和语义信息,增强上下文信息理解能力;设计了动态小目标检测头,通过动态卷积增强对小目标特征提取能力的同时,利用不同尺度的特征信息,联合多通道特征信息输出小目标检测结果。构建伪装小目标偏振图像数据集(Polarization Image of Camouflaged Small Objects,PICSO)。在PICSO数据集上的实验表明,所提出的方法可以有效检测伪装小目标,mAP_(0.5)达到92.4%,mAP_(0.5:0.95)达到47.8%,检测速率达到60.6帧/s,满足实时性要求。 展开更多
关键词 无人机 小目标检测 深度学习 偏振成像 动态卷积
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基于无人机影像和MDIEA-YOLO苗木识别模型的造林验收智能系统
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作者 王武魁 廉瑞峰 +3 位作者 吴明晶 张大兴 石燕妮 谷亚宇 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第5期14-25,共12页
【目的】传统造林验收方法效率低且难以适应复杂场景,同时无人机影像难以直接用于AI模型输入,制约了造林智能化验收的实现。本研究针对造林验收场景提出一种基于无人机影像的MDIEA-YOLO检测模型,旨在实现对造林幼苗的高效识别与计数,提... 【目的】传统造林验收方法效率低且难以适应复杂场景,同时无人机影像难以直接用于AI模型输入,制约了造林智能化验收的实现。本研究针对造林验收场景提出一种基于无人机影像的MDIEA-YOLO检测模型,旨在实现对造林幼苗的高效识别与计数,提高造林验收的精确度和效率,为林业管理现代化提供技术支持。【方法】为实现上述目标,本研究开发了“多维交互增强注意力模块”(MDIEA),该模块融合了卷积块注意力机制和Shuffle Attention机制,能够高效处理复杂场景和小目标特征,显著提升网络的解析能力。通过将MDIEA嵌入YOLOv8特征提取网络,细化的通道和空间注意力加权增强了关键特征的识别能力。此外,引入XIoU损失函数优化了模型对小型和重叠目标的边界定位能力,进一步提升检测精度。最终,构建了基于无人机影像和MDIEA-YOLO模型的端到端影像预处理流程,实现了造林幼苗的自动识别与计数。【结果】在福建将乐国有林场的实验中,MDIEA-YOLO模型在1年生、2年生、3年生数据集上分别获得了97.5%、96.1%、96.8%的mAP0.5值,明显优于其他对比模型。在不同光照和分辨率条件下,MDIEA-YOLO模型的m AP0.5值均保持在92%以上,显示出良好的鲁棒性。在处理100张影像时,MDIEA-YOLO模型的CPU与GPU处理效率相近,无明显差异,表明该系统在实际应用中具有较高的灵活性和适应性。与人工检验对比发现,该系统在关键指标上展现了与人工检验相当甚至更高的准确性和效率,证明了系统的可靠性和实用性。【结论】本研究提出的造林验收无人机影像预处理系统,有效推动了造林验收的智能化进程,显著提升了验收效率和精度,为造林验收领域提供了新的技术解决方案,具备广泛的应用前景。未来,将继续优化模型性能,扩大数据集规模,以适应更广泛的应用场景,推动林业管理的现代化进程。 展开更多
关键词 数字化造林验收 无人机(UAV) 图像识别 小目标检测 YOLOv8 注意力机制 损失函数优化
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无人机遥感作物估产研究进展 被引量:1
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作者 郑恒彪 吉文翰 +7 位作者 郭彩丽 张小虎 邱小雷 姚霞 江冲亚 朱艳 曹卫星 程涛 《南京农业大学学报》 CAS 北大核心 2025年第1期1-13,共13页
快速、准确估测作物产量不仅有利于提前掌握粮食生产状况,而且对国家粮食政策的制定至关重要。无人机遥感技术因其快速、便捷、成本低等优势,以及可同时搭载多种传感器获取高时空分辨率影像,在作物产量估测研究中发挥了重要作用。本文... 快速、准确估测作物产量不仅有利于提前掌握粮食生产状况,而且对国家粮食政策的制定至关重要。无人机遥感技术因其快速、便捷、成本低等优势,以及可同时搭载多种传感器获取高时空分辨率影像,在作物产量估测研究中发挥了重要作用。本文首先介绍了无人机遥感估产的相关背景;其次对近二十年来无人机遥感估产的研究现状进行了概述,分别从无人机平台、传感器、估产模型构建等方面重点综述了近年来国内外无人机遥感估产的研究进展;最后讨论了影响无人机遥感估产精度的因素、尚未解决的关键技术问题以及无人机遥感估产的未来发展前景。本文可为了解无人机遥感估产研究前沿、技术瓶颈、发展前景提供重要参考,为精确栽培、智慧育种提供技术支撑。 展开更多
关键词 作物 产量 估测 无人机遥感 传感器 建模方法 研究进展
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5G-A通感一体基站组网低空感知关键技术 被引量:1
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作者 刘斌越 杨建强 +2 位作者 徐波 王博磊 蔡华 《信号处理》 北大核心 2025年第5期787-806,共20页
随着低空经济的兴起,对低空无人机进行监管成为支撑低空经济发展的必然要求。本文深入分析了城市环境下无人机雷达检测的技术难点。一方面,消费级无人机的小型化、高机动特征对雷达目标检测性能带来了巨大挑战。另一方面,密集城区环境... 随着低空经济的兴起,对低空无人机进行监管成为支撑低空经济发展的必然要求。本文深入分析了城市环境下无人机雷达检测的技术难点。一方面,消费级无人机的小型化、高机动特征对雷达目标检测性能带来了巨大挑战。另一方面,密集城区环境下动、静杂波也带来了雷达检测率低与虚警率高的挑战。单雷达检测能力在这些挑战问题中表现不佳,这使得单站雷达在密集城区场景下存在较大的应用局限性。雷达组网感知技术从检测率提升和虚警率降低两个指标上都大幅提升了单站雷达能力,因此,雷达组网技术成为现代雷达技术发展趋势。虽然雷达组网技术有诸多优势,但要实现大规模雷达组网,也存在大量需要解决的技术与工程问题。相较于传统雷达组网存在的诸多局限,5G-A通感基站凭借其独特优势,能够充分复用5G-A通信基础网络的能力,进而成功攻克大规模雷达组网中时、频、空配准的关键技术难题。基于5G-A通感一体基站组网架构,得以实现基于相参或非相参机制的多站联合信号检测技术,以及基于点云数据融合或轨迹级关联的联合目标追踪与多站联合目标识别等一系列核心技术。这些技术经理论分析与实践验证,在提升低空无人机检测能力方面成效显著,满足低空感知指标要求,从而使得5G-A通感一体基站组网成为城市环境低空感知体系中不可或缺的关键构成部分。 展开更多
关键词 低空无人机感知 5G-A 通感一体 雷达网络
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基于强化学习的无人机通信感知一体化能耗优化 被引量:2
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作者 李新民 张徐浩 +2 位作者 刘易阳 曹辉 张晓强 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期23-28,51,共7页
通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户... 通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户通信速率和目标感知波束图增益约束下,通过构建与无人机能耗、发射波束和通信速率相关的线性加权奖励函数,以实现智能化的无人机功率分配和轨迹设计,从而最小化无人机通信感知一体化系统的能耗。仿真结果表明,该方案相较于基准方案降低了12.36%~21.08%的无人机能耗,并拥有更优的收敛性能。 展开更多
关键词 通信感知一体化 无人机 强化学习 能耗优化
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面向远距离高速无人机检测的OFDM通信感知一体化参考信号设计 被引量:1
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作者 唐爱民 王书涵 曲文泽 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第4期842-853,共12页
随着低空经济的兴起,无人机的通信和检测问题受到了广泛的关注。该文研究了OFDM通信感知一体化中的感知参考信号设计,用于远距离高速无人机的检测。为了实现无人机在远距离和高速度情况下的不模糊检测,传统的参考信号设计需要较密的感... 随着低空经济的兴起,无人机的通信和检测问题受到了广泛的关注。该文研究了OFDM通信感知一体化中的感知参考信号设计,用于远距离高速无人机的检测。为了实现无人机在远距离和高速度情况下的不模糊检测,传统的参考信号设计需要较密的感知参考信号布置,从而带来较大的资源开销。此外,基于OFDM波形的远距离检测,还面临码间串扰的挑战。首先,针对远距离检测的问题,该文设计了支持远距离检测且抗码间串扰的感知参考信号模式,可以在较少资源开销下达到系统的最大不模糊检测距离。然后,基于前述参考信号的排布模式,针对高速度检测的问题,该文在基于中国剩余定理消除模糊方法的基础上,引入距离变化率。通过合理的参考信号配置与幽灵目标消除算法,可以在较小的资源开销下,大幅增加不模糊检测速度,且有效避免幽灵目标的产生。上述方法的有效性最后通过仿真进行了验证。仿真结果表明,针对远距离高速目标的检测,相比于传统方法,该文所提的方法可降低72%的参考信号开销。 展开更多
关键词 通信感知一体化 参考信号设计 无人机 雷达感知 正交频分复用
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基于分数阶微分和无人机高光谱指数优选的油菜产量预测
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作者 马瑜蔓 段博 +7 位作者 徐宾灿 邹冉 石宇辰 余强毅 史云 陆苗 吴文斌 宋茜 《农业工程学报》 北大核心 2025年第10期166-175,共10页
准确、及时地预测油菜产量对保障国家粮油安全具有重要意义。无人机高光谱技术通过获取油菜大量连续窄波段信息,能够精确表征其生理和生化特征,为预测油菜产量提供更精准的数据支持。该研究通过无人机平台获取油菜花期高光谱影像,基于... 准确、及时地预测油菜产量对保障国家粮油安全具有重要意义。无人机高光谱技术通过获取油菜大量连续窄波段信息,能够精确表征其生理和生化特征,为预测油菜产量提供更精准的数据支持。该研究通过无人机平台获取油菜花期高光谱影像,基于分数阶微分(fractional-order differentiation,FOD)和优选的多维光谱指数,构建油菜产量预测模型,评估优选光谱指数在油菜产量预测中的有效性。首先,对油菜冠层的高光谱数据进行分数阶微分处理,并基于不同阶数的处理结果计算二维(two-dimensional,2D)和三维(three-dimensional,3D)光谱指数;其次,通过对各光谱指数与实际产量数据进行相关性分析,筛选出对产量预测敏感的光谱指数;最后,利用支持向量回归算法,构建基于分数阶微分光谱指数的油菜产量预测模型,并评估不同分数阶微分光谱指数组合对产量预测精度的影响。结果表明,FOD处理突出了细微的光谱特征,有效挖掘了潜在有效的油菜光谱信息。该研究构建的3种3D光谱指数与产量的相关系数均超过0.77,显著高于2D光谱指数。基于FOD的2D光谱指数的最高相关性出现在1.8阶,相关系数为0.868。3D光谱指数的最高相关性出现在1.6阶,相关系数为0.887。基于3D光谱指数构建的产量预测模型精度表现优于2D光谱指数。3D指数R2集中在0.880~0.897,2D指数R^(2)集中在0.624~0.896之间。基于分数阶微分和光谱指数优选方法构建的油菜产量预测模型为油菜产量预测提供了参考。 展开更多
关键词 油菜 产量 高光谱影像 分数阶微分 无人机 光谱指数
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无人机航拍参数对林木冠层三维点云重构的影响
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作者 魏倪彬 余坤勇 刘健 《福建农林大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期410-419,共10页
【目的】探究3种航拍参数(飞行高度、航向重叠度、旁向重叠度)对林木冠层三维点云重构及其结构参数估算精度的影响,为提升无人机影像点云(drone-based image point clouds,DIPC)在冠层结构监测中的应用能力提供参考。【方法】以桂花树... 【目的】探究3种航拍参数(飞行高度、航向重叠度、旁向重叠度)对林木冠层三维点云重构及其结构参数估算精度的影响,为提升无人机影像点云(drone-based image point clouds,DIPC)在冠层结构监测中的应用能力提供参考。【方法】以桂花树林为研究对象,设置4组飞行高度(40、80、120、160 m)、3组航向重叠度(70%、80%和90%)和3组旁向重叠度(70%、80%和90%)采集DIPC数据。利用地基激光雷达数据,对不同飞行参数下DIPC的重构质量(通过点云高程变异系数衡量)以及冠层结构参数(树冠体积、树冠垂直投影面积、冠幅、冠长和树高)的估算精度进行评价。【结果】在80~160 m飞行高度,DIPC的高程变异系数显著降低;在40~120 m,冠层结构参数的估算精度较高且趋于稳定,但在120~160 m,其估算精度显著降低。随着航向重叠度的升高,DIPC的高程变异系数逐渐升高;航向重叠度为70%~80%时,冠层结构参数的估算精度显著升高,但航向重叠度为80%~90%时,其估算精度的变化趋于稳定。随着旁向重叠度的升高,DIPC的高程变异系数呈升高趋势;旁向重叠度为70%~80%时,冠层结构参数的估算精度显著升高,旁向重叠度为80%~90%时,其估算精度的变化趋于稳定。【结论】航向与旁向重叠度由70%增至80%对冠层结构参数估算精度提升作用最大,且航向重叠度对冠层结构参数估算精度的影响大于旁向重叠度。飞行高度由120 m增至160 m会显著降低冠层结构参数的估算精度。 展开更多
关键词 林木冠层 三维结构 无人机遥感 点云数据 飞行高度 图像重叠度
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基于YOLOv5的无人机桥面病害检测算法研究
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作者 戴鹏飞 邹京汕 +2 位作者 杨柳 刘恒 阴慧颖 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期7-12,共6页
桥梁病害(如混凝土剥落、桥梁裂纹、铆钉锈蚀等)大多发生在局部区域,而目前对桥梁病害的检测通常没有实现病害在全桥的定位。结合无人机的高清摄像功能和YOLOv5的实时目标检测能力,可以实现对桥面病害的全场快速定位和检测。为此,提出... 桥梁病害(如混凝土剥落、桥梁裂纹、铆钉锈蚀等)大多发生在局部区域,而目前对桥梁病害的检测通常没有实现病害在全桥的定位。结合无人机的高清摄像功能和YOLOv5的实时目标检测能力,可以实现对桥面病害的全场快速定位和检测。为此,提出一种基于YOLOv5的无人机桥面病害检测算法。采用无人机对桥梁路面进行数据采集,将轻量化模型YOLOv5s作为基础检测模型,并对YOLOv5s模型做如下改进:在模型现有的3个不同尺度特征图检测的基础上额外增加2个尺度,提高较大目标和较小目标的检测准确性;采用Soft-NMS算法替代NMS算法,同时为保证密集病害检测的全场快速定位和检测精度,将采集到的桥梁路面数据输入到改进YOLOv5s模型中,该模型输出即为桥面病害检测结果。实验结果表明,经过优化的YOLOv5s模型的mAP@0.5值达到了92.0%,mAP@0.5:0.95值也达到了73.2%。此外,该模型处理速度达到134 f/s,高效准确地识别了桥梁路面病害,显著提升了检测的精准性和效率。 展开更多
关键词 桥面病害检测 YOLOv5 无人机 图像采集 多尺度检测 特征融合
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基于传输公平性的多无人机通感一体化空间部署与波束成形设计
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作者 时统志 李博 +2 位作者 杨洪娟 张桐 王钢 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期57-65,共9页
针对农村偏远地区通信不畅的临时突发性问题,该文提出一种自适应的多无人机(UAV)辅助通感一体化(ISAC)机制,在地面用户和感测目标呈簇状随机分布的情况下,通过合理调度多无人机实现覆盖式通信保障,为无人机使能的通感一体系统提供了一... 针对农村偏远地区通信不畅的临时突发性问题,该文提出一种自适应的多无人机(UAV)辅助通感一体化(ISAC)机制,在地面用户和感测目标呈簇状随机分布的情况下,通过合理调度多无人机实现覆盖式通信保障,为无人机使能的通感一体系统提供了一种新的解决思路和方案。该文主要研究了无人机空间部署及其对地面设备的波束成形等问题,在空地关联约束条件下,系统可通过优化无人机的通信和感知波束成形变量组,最大限度地提高用户传输可达速率的下限,同时保证基本的通感需求。为了有效解决所考虑的非凸优化问题,该文借助基于高斯核的均值漂移算法(MS),用以处理关联策略中的混合整型线性问题,此外,结合2次变换与连续凸逼近(SCA)的相关技巧,采用块坐标下降(BCD)的方式优化波束成形,以获取次优解。数值结果验证了自适应机制的有效性。 展开更多
关键词 无人机 通信感知一体化 空间部署 波束成形
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多无人机分布式感知任务分配-通信基站关联与飞行策略联合优化设计
15
作者 何江 喻莞芯 +1 位作者 黄浩 蒋卫恒 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第5期1402-1417,共16页
针对多无人机(UAV)分布式感知开展研究,为协调各UAV行为,该文设计了任务感知-数据回传协议,并建立了UAV任务分配、数据回传基站关联与飞行策略联合优化混合整数非线性规划问题模型。鉴于该问题数学结构的复杂性,以及集中式优化算法设计... 针对多无人机(UAV)分布式感知开展研究,为协调各UAV行为,该文设计了任务感知-数据回传协议,并建立了UAV任务分配、数据回传基站关联与飞行策略联合优化混合整数非线性规划问题模型。鉴于该问题数学结构的复杂性,以及集中式优化算法设计面临计算复杂度高且信息交互开销大等不足,提出将该问题转化为协作式马尔可夫博弈(MG),定义了基于成本-效用复合的收益函数。考虑到MG问题连续-离散动作空间复杂耦合特点,设计了基于独立学习者(IL)的复合动作表演评论家(MA-IL-CA2C)的MG问题求解算法。仿真分析结果表明,相对于基线算法,所提算法能显著提高系统收益并降低网络能耗。 展开更多
关键词 无人机 分布式感知 联合优化 强化学习 马尔可夫博弈
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通信感知一体化低空无人机关键技术研究综述
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作者 夏昊 林粤伟 +1 位作者 颜军 许灵军 《电讯技术》 北大核心 2025年第6期838-847,共10页
低空无人机可以扩展通信网络的覆盖范围,并增强其通信和感知功能。近年6G、低空飞行技术、低空经济发展较为迅速,通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)中的低空无人机相关理论与技术成为研究热点,带来了新的机遇... 低空无人机可以扩展通信网络的覆盖范围,并增强其通信和感知功能。近年6G、低空飞行技术、低空经济发展较为迅速,通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)中的低空无人机相关理论与技术成为研究热点,带来了新的机遇和挑战。梳理并归纳了面向6G的ISAC低空无人机研究成果。首先介绍ISAC低空无人机领域的研究背景,然后梳理了近几年来国内外对ISAC低空无人机领域的相关研究,从波形设计、雷达成像、干扰管理、资源管理与轨迹设计、人工智能技术应用5个方面展开综述,最后对低空无人机的ISAC技术未来发展趋势及相关挑战进行展望。 展开更多
关键词 6G 通信感知一体化(ISAC) 低空经济 无人机(UAV) 人工智能(AI)
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面向通信感知一体化的无人机集群上行链路物理层安全传输
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作者 东润泽 王布宏 +2 位作者 张杰勇 翁江 方声忠 《信号处理》 北大核心 2025年第7期1143-1152,共10页
作为第六代(the Sixth Generation,6G)通信网络的关键技术之一,通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)通过共享硬件架构与信号处理机制,在完成无线通信的同时实现对环境的感知,提高频谱效率,降低硬件成本。同时,... 作为第六代(the Sixth Generation,6G)通信网络的关键技术之一,通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)通过共享硬件架构与信号处理机制,在完成无线通信的同时实现对环境的感知,提高频谱效率,降低硬件成本。同时,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)作为三维空间智能节点,凭借其机动灵活、覆盖广、成本低的优势,在军事侦察、物流配送、灾害救援等领域具有广泛应用。有必要研究融入UAV的ISAC网络以提升频谱效率和低空资源利用率。此外,无线通信的广播特性对ISAC网络敏感信息的传输带来了严重挑战,亟需基于物理层安全技术提升信息传输的安全性能。该文考虑ISAC场景下UAV集群的上行链路物理层安全传输问题,其中一个地面ISAC基站向UAV集群传输保密信息,同时对多个地面目标进行感知。UAV集群附近存在多个窃听UAV对保密信息进行窃听。为提升地面基站执行ISAC任务时的物理层安全性能,对其发射波束形成以及UAV集群的轨迹进行联合优化,并提出一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的算法完成对该优化问题的求解。首先提出感知性能约束下总的平均保密速率最大化问题并将其归结为马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP),随后通过精心设计的动作网络与策略网络实现优化变量的联合优化,最终提升了所考虑ISAC网络的物理层安全性能。仿真实验表明,与基准算法相比,本文所提方法能够实现185.3%的平均保密速率提升,并验证了所提方法进行轨迹规划及波束形成设计的有效性。 展开更多
关键词 UAV集群 通信感知一体化 物理层安全 深度强化学习 波束形成
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深度强化学习驱动的低空安全通信:感通一体化设计
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作者 魏志强 张家烁 +2 位作者 刘凡 杨在 费泽松 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第4期1005-1018,共14页
针对低空无人机通信中的物理层安全挑战,该文提出了一种感通一体化(ISAC)方案,并据此基于深度强化学习(DRL)方法在线优化通信无人机的航迹和通信资源分配策略。所提方案通过复用通信无人机传输的人工噪声,同时实现对窃听无人机的感知与... 针对低空无人机通信中的物理层安全挑战,该文提出了一种感通一体化(ISAC)方案,并据此基于深度强化学习(DRL)方法在线优化通信无人机的航迹和通信资源分配策略。所提方案通过复用通信无人机传输的人工噪声,同时实现对窃听无人机的感知与干扰,保障地面用户的安全通信服务。基于对窃听无人机的状态估计和预测,该文将在线无人机航迹和通信资源分配联合设计建模为马尔可夫决策过程,基于深度确定性策略梯度(DDPG)方法,逐步学习最优策略,动态优化通信无人机的航迹与通信资源分配策略,最大化系统的长期感知和安全通信性能。仿真结果表明,该文所提方案和优化方法在感知性能不损失的前提下,安全通信性能上优于基线方案,在感知和安全通信性能之间实现更好的折中,验证了感知和在线航迹规划的增益,也验证了深度强化学习优化方法在感知、通信和航迹规划联合设计问题中的可行性和先进性。 展开更多
关键词 感通一体化 在线航迹优化 无人机通信 物理层安全 深度确定性策略梯度
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草类植物无人机遥感图像中深度学习应用综述
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作者 李少波 王晓强 +2 位作者 郭利彪 红英 王志国 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第5期1157-1176,共20页
草类植物入侵后争夺农作物生长所需的资源,严重影响农作物的产量和品质;蒿属植物等草类植物释放过敏性花粉引起人体过敏反应,影响人们的身体健康。因此将深度学习与无人机遥感技术相结合,并对草类植物进行高效识别与检测,在植物入侵预... 草类植物入侵后争夺农作物生长所需的资源,严重影响农作物的产量和品质;蒿属植物等草类植物释放过敏性花粉引起人体过敏反应,影响人们的身体健康。因此将深度学习与无人机遥感技术相结合,并对草类植物进行高效识别与检测,在植物入侵预防、过敏原监测、农业生产管理等方面具有重要的现实意义。目前遥感图像存在分辨率较低、背景信息较复杂、细节信息不明显等问题,深度学习结合无人机遥感RGB图像、多光谱图像等可以解决草类植物密度大、种类多、覆盖范围广、识别困难等各种应用问题。对深度学习技术应用于草类植物的无人机遥感图像的研究进展进行了全面而深入的综述。阐述了在草类植物研究中广泛应用的多种无人机遥感图像技术,着重介绍了可见光RGB和多光谱遥感技术的应用。详细总结了无人机航拍草类植物数据集,并重点介绍了目前将深度学习应用于草类植物遥感图像中所采用的主要网络结构和方法。最后归纳了目前草类植物无人机遥感图像应用深度学习技术面临的主要问题,并展望了未来发展趋势。 展开更多
关键词 深度学习 无人机(UAV) 遥感图像 草类植物
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基于IRCF模型的无人机低空遥感影像田块边界提取方法研究
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作者 何思涵 胡佳慧 +2 位作者 何忠秀 李青涛 王霜 《南方农业学报》 北大核心 2025年第1期111-123,共13页
【目的】构建无人机低空遥感影像田块边界提取新方法,为解决丘陵山区小面积田块边界信息提取难题提供技术支持。【方法】利用无人机低空遥感技术获取指定田块的高分辨率影像,制作单个田块图像数据集;在深度学习边缘检测算法RCF模型的基... 【目的】构建无人机低空遥感影像田块边界提取新方法,为解决丘陵山区小面积田块边界信息提取难题提供技术支持。【方法】利用无人机低空遥感技术获取指定田块的高分辨率影像,制作单个田块图像数据集;在深度学习边缘检测算法RCF模型的基础上,通过减少池化层、增加注意力机制模块,构建准确性能更高的Improve-RCF(IRCF)模型进行田块边界识别,然后对识别后的边界图像进行轮廓检测量化处理,将连续的边界线转换成由多个像素点组成的离散化边界线以便获取像素坐标,再通过高斯—克吕格投影转换为适用于农机作业的平面坐标,并以田块有效面积比和坐标平均偏差2个指标进行田块边界提取准确性验证。【结果】相对于RCF模型,IRCF模型的算法性能得到提升,其检验结果不仅在数据集尺度最佳(ODS)中的F_(1)值领先1.8368%,在图像尺度最佳(OIS)中的F_(1)值也领先2.7969%,且平均精度(AP)提升3.8540%。田块边界线经量化处理后,计算所得的内边界范围内像素总数为21339个,进一步换算求得提取的田块边界线围成面积为1841.32 m^(2),IRCF模型提取率为91.02%。将IRCF模型与Canny测算子边界量化相结合,通过对比分析实际测量值与提取值,发现平面坐标在X轴方向上的平均偏差为0.613 m,在Y轴方向上的平均偏差为0.744 m,均小于0.800 m,说明能提供较准确的边界坐标信息。【结论】基于IRCF模型的无人机低空遥感田块边界提取方法能解决传统边缘检测算法难以识别田块图像数据集中狭窄田块边界的问题,获得的田块边界图像经轮廓检测量化处理后能实现田块边界平面坐标准确获取,实现了丘陵山区小面积田块边界信息的高效率自动提取。 展开更多
关键词 田块边界 IRCF模型 边缘检测算法 无人机低空遥感影像 坐标获取
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