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基于动态网络的文本敏感信息感知脑响应检测模型 被引量:1
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作者 李慧敏 曾颖 +2 位作者 童莉 鲁润南 闫镔 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第4期152-156,共5页
针对文本敏感信息感知过程复杂和个体差异大造成敏感信息感知脑响应潜伏期不确定性的问题,提出了一种基于动态卷积神经网络的脑响应检测模型——DyCNN_CBAM。该模型通过增加的动态卷积模块,让每层的卷积参数在训练的时候随着输入可变,... 针对文本敏感信息感知过程复杂和个体差异大造成敏感信息感知脑响应潜伏期不确定性的问题,提出了一种基于动态卷积神经网络的脑响应检测模型——DyCNN_CBAM。该模型通过增加的动态卷积模块,让每层的卷积参数在训练的时候随着输入可变,可提升模型的尺寸与容量。然后在模型第一、二层后增加的注意力机制模块,自动计算贡献度较高的时空信息。实验结果表明:该模型比现有的单尺度模型平均分类准确率提高了4%,F1分数提高6.7%,同时比现有多尺度网络平均分类准确率提高了2%,F1分数提高1.2%。此外,在公开数据集上取得最好的F1分数。由此说明,该网络更够适应文本敏感信息感知脑信号潜伏期抖动性,有效地提升了文本敏感信息检测模型的稳定性。 展开更多
关键词 文本敏感信息 脑电信号 目标检测 动态卷积神经网络 注意力机制
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无人机系统级线缆电磁效应与耦合特征分析
2
作者 周佳乐 余道杰 +5 位作者 柴梦娟 白艺杰 杜剑平 李涛 张霞 姚振宁 《强激光与粒子束》 北大核心 2025年第2期70-77,共8页
无人机系统级线缆耦合特征对于无人机电磁效应与机理分析具有重要意义。针对无人机系统中多类型线缆建立了线缆电磁干扰场路联合仿真模型,分析了无人机不同类型线缆的耦合特征,并结合无人机系统复杂物理结构对无人机系统级线缆耦合特征... 无人机系统级线缆耦合特征对于无人机电磁效应与机理分析具有重要意义。针对无人机系统中多类型线缆建立了线缆电磁干扰场路联合仿真模型,分析了无人机不同类型线缆的耦合特征,并结合无人机系统复杂物理结构对无人机系统级线缆耦合特征展开研究,基于无人机系统表面电流分布情况,在无人机飞控端口线缆处、机翼线缆处、旋翼线缆处设置电压监测点,得到了无人机系统线缆耦合的薄弱环节。仿真结果表明,平面波以不同角度入射相同长度线缆时,电场矢量与线缆所在平面平行时耦合峰值电压最大,且不同类型线缆耦合敏感频点相同,平面波以相同角度入射不同长度线缆时,谐振频点的倒数满足与线缆长度相同的倍数关系;无人机系统线缆辐照场景下,飞控线缆耦合敏感频段为300~600 MHz;无人机机翼线缆与旋翼线缆耦合敏感频段为300~430 MHz,且飞控线缆耦合峰值电压明显大于机翼线缆与旋翼线缆处峰值电压。 展开更多
关键词 无人机电磁效应 线缆耦合特征 场路联合仿真 电压监测 耦合敏感频段
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电子系统高功率微波效应研究进展
3
作者 陈凯柏 高博 +4 位作者 高敏 余道杰 周晓东 宋燕燕 王越 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第8期2429-2443,共15页
开展电子系统高功率微波(high-power microwave,HPM)效应研究对信息化战争意义重大。本文基于HPM技术发展历程,首先介绍了电子系统面临的HPM威胁。其次,阐述了电子系统HPM效应研究的主要问题,分析了解析法、数值法和试验法的研究现状。... 开展电子系统高功率微波(high-power microwave,HPM)效应研究对信息化战争意义重大。本文基于HPM技术发展历程,首先介绍了电子系统面临的HPM威胁。其次,阐述了电子系统HPM效应研究的主要问题,分析了解析法、数值法和试验法的研究现状。最后,探讨了效应研究的下一步发展趋势。当前,针对复杂电子系统开展HPM效应研究仍面临算法和模型优化、数据精确测量等现实问题。传统理论分析方法可与人工智能技术有机融合,提高计算精度和效率。在大模型技术的驱动下,HPM效应评估技术将进一步发展,有效提升电子系统HPM防护能力。 展开更多
关键词 电子系统 高功率微波 效应研究 人工智能 效应数据库
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基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法 被引量:5
4
作者 赵永威 郭志刚 +2 位作者 李弼程 高毫林 陈刚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期2472-2480,共9页
传统的视觉词典法(Bag ofVisual Words,BoVW)具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题,且当目标区域所包含的信息不能正确或不足以表达用户检索意图时就得不到理想的检索结果.针对这些问题,本文提出了基于随机化视... 传统的视觉词典法(Bag ofVisual Words,BoVW)具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题,且当目标区域所包含的信息不能正确或不足以表达用户检索意图时就得不到理想的检索结果.针对这些问题,本文提出了基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法.首先,该方法采用精确欧氏位置敏感哈希(Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing,E2LSH)对局部特征点进行聚类,生成一组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,利用查询目标及其周围的视觉单元构造包含上下文语义信息的目标模型;最后,引入K-L散度(Kullback-Leibler divergence)进行相似性度量完成目标检索.实验结果表明,新方法较好地提高了目标对象的可区分性,有效地提高了检索性能. 展开更多
关键词 目标检索 上下文语义信息 精确欧氏位置敏感哈希 随机化视觉词典组 K-L散度
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基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法 被引量:14
5
作者 张瑞杰 李弼程 魏福山 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期646-652,共7页
传统视觉词典模型没有考虑图像的多尺度和上下文语义共生关系.本文提出一种基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法.首先,对图像进行多尺度分解,从多个尺度提取不同粒度的视觉信息;其次利用基于密度的自适应选择算法确定最优概率... 传统视觉词典模型没有考虑图像的多尺度和上下文语义共生关系.本文提出一种基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法.首先,对图像进行多尺度分解,从多个尺度提取不同粒度的视觉信息;其次利用基于密度的自适应选择算法确定最优概率潜在语义分析模型主题数;然后,结合Markov随机场共同挖掘图像块的上下文语义共生信息,得到图像的多尺度直方图表示;最后结合支持向量机实现场景分类.实验结果表明,本文算法能有效利用图像的多尺度和上下文语义信息,提高视觉单词的语义准确性,从而改善场景分类性能. 展开更多
关键词 场景分类 多尺度信息 概率潜在语义分析 自适应主题数 上下文语义信息
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融合多普勒频移信息的阵列数据域直接定位方法 被引量:3
6
作者 王大鸣 任衍青 +2 位作者 逯志宇 巴斌 崔维嘉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1219-1225,共7页
相比于传统两步定位方法,直接定位方法具有更高的定位精度,但现有的基于阵列模型的直接定位方法未能够有效利用多普勒频移信息,其定位精度有待进一步提升。针对上述问题,该文提出一种融合多普勒频移信息的阵列数据域直接定位方法。首先... 相比于传统两步定位方法,直接定位方法具有更高的定位精度,但现有的基于阵列模型的直接定位方法未能够有效利用多普勒频移信息,其定位精度有待进一步提升。针对上述问题,该文提出一种融合多普勒频移信息的阵列数据域直接定位方法。首先构建了融合多普勒信息的直接定位模型,然后基于最大似然准则将信号源位置估计转化为求解位置信息矩阵最大特征值问题,并结合矩阵转置性质降低复杂度,最后通过2维搜索得到目标信号源位置估计。仿真结果表明,所提方法较目前的阵列数据域直接定位方法和多普勒频移直接定位方法的定位精度具有较大提高。 展开更多
关键词 阵列信号处理 直接定位 多普勒频移 波达方向
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基于联合信息的重加权置信传播算法 被引量:1
7
作者 段琳琳 王忠勇 +1 位作者 王玮 张传宗 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期581-586,共6页
针对最优映射下低密度奇偶校验(LDPC)编码调制系统无迭代增益的问题,采用因子图和互信息方法对系统进行了研究,提出了一种基于联合信息的重加权置信传播算法。和传统迭代接收算法相比,该算法改进了迭代结构,不仅增加了调制器,获得了格... 针对最优映射下低密度奇偶校验(LDPC)编码调制系统无迭代增益的问题,采用因子图和互信息方法对系统进行了研究,提出了一种基于联合信息的重加权置信传播算法。和传统迭代接收算法相比,该算法改进了迭代结构,不仅增加了调制器,获得了格雷映射下的迭代增益,而且在解调器的外信息中引入加权符号信息,在译码器的外信息中引入指数型先验信息,合成为联合信息,增大解调器和解码器之间的平均互信息值,进一步提高了系统性能。从互信息角度说明该算法的合理性,同时分析了权值和自适应指数对算法性能的影响。给出了在瑞利衰落信道下的仿真结果,验证了该算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 LDPC编码调制系统 重加权置信传播算法 联合信息 互信息
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基于星座软信息的猝发信号盲均衡算法 被引量:1
8
作者 黄焱 邱钊洋 欧阳喜 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期568-574,共7页
针对非协作通信中猝发类幅相调制信号先验信息少,数据量小,信噪比低等特点,该文在修正常模算法(MCMA)数据重用算法基础之上提出一种基于星座软信息的猝发信号盲均衡算法,采用接收信号的统计信息代替调制信息,并引入循环迭代的思想,实现... 针对非协作通信中猝发类幅相调制信号先验信息少,数据量小,信噪比低等特点,该文在修正常模算法(MCMA)数据重用算法基础之上提出一种基于星座软信息的猝发信号盲均衡算法,采用接收信号的统计信息代替调制信息,并引入循环迭代的思想,实现了猝发信号的快速盲均衡。此方案不需要调制方式等先验信息,复杂度低,灵活性好,适合非合作接收条件。仿真表明,在抗噪声,抗频偏,抗相偏性能与传统算法基本保持一致的前提下,该文算法在收敛速度,稳态误差等方面均优于原算法,对深衰落信道效果显著,可应用于工程实践。 展开更多
关键词 非合作接收 猝发信号 盲均衡 循环迭代
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融合边界信息的语音样例快速检索
9
作者 冯志远 张连海 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第6期743-752,共10页
提出了一种融合音素边界信息的语音样例快速检索方法。该方法首先提取查询样例和测试集的音素后验概率;然后,运用层次凝聚聚类算法将音素后验概率序列分段(即音素边界检测),计算每个分段的平均向量并将其分别组成新查询和新索引,再运用... 提出了一种融合音素边界信息的语音样例快速检索方法。该方法首先提取查询样例和测试集的音素后验概率;然后,运用层次凝聚聚类算法将音素后验概率序列分段(即音素边界检测),计算每个分段的平均向量并将其分别组成新查询和新索引,再运用动态时间规整进行语音样例的检索;最后,使用虚拟相关反馈技术对检索结果进行修正。实验结果表明:尽管此方法的检索精度略低于直接运用动态时间规整进行检索的检索精度,但其检索速度大大优于后者,且与其他相关文献提出的方法相比,此方法在检索速度方面也具有明显优势。 展开更多
关键词 音素后验概率 层次凝聚聚类 动态时间规整 虚拟相关反馈
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基于软信息的扰码盲识别方法 被引量:8
10
作者 陈泽亮 彭华 +1 位作者 巩克现 于沛东 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期174-182,共9页
针对非合作接收的加扰信号,提出2种基于软信息的扰码盲识别方法。方法 1利用软信息建立了扰码系数的代价函数,采用实数域的优化理论进行正向求解,不再需要对多项式测试闭集进行遍历;方法 2利用软信息建立了符合度的概念,以每个测试扰码... 针对非合作接收的加扰信号,提出2种基于软信息的扰码盲识别方法。方法 1利用软信息建立了扰码系数的代价函数,采用实数域的优化理论进行正向求解,不再需要对多项式测试闭集进行遍历;方法 2利用软信息建立了符合度的概念,以每个测试扰码多项式符合度的大小作为判别的标准,相比硬判决识别算法,其对接收信息得到了更充分的利用。仿真结果表明,方法 1相比Cluzeau提出的遍历方法,其自同步扰码多项式的识别时间可从5 min 18s缩短为8s;方法 2与现有硬判决算法相比,达到较高正确率时,具有约2 dB的信噪比增益。 展开更多
关键词 软信息 扰码盲识别 代价函数 符合度 抗噪性能
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基于软信息联合修正的非对称PCMA盲分离算法 被引量:4
11
作者 黄强 彭华 +1 位作者 李天昀 巩克现 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期178-189,共12页
针对非对称PCMA信号盲分离问题,在一种低复杂度的盲分离结构基础上,提出基于软信息联合修正提高强弱信号解调性能的盲分离算法。该算法利用强弱信号解调相互的影响,通过尝试修正高出错概率的强信号接收符号,比较修正前后强弱信号符号星... 针对非对称PCMA信号盲分离问题,在一种低复杂度的盲分离结构基础上,提出基于软信息联合修正提高强弱信号解调性能的盲分离算法。该算法利用强弱信号解调相互的影响,通过尝试修正高出错概率的强信号接收符号,比较修正前后强弱信号符号星座质量(软信息)的优劣来决定是否修正当前强弱信号的硬判决值,从而降低强弱信号解调误码率。仿真结果表明,当强信号信噪比高于17 dB时,强弱信号解调误码率分别降低近2个数量级,且算法计算复杂度低于传统基于重构抵消算法的计算复杂度。 展开更多
关键词 非对称PCMA 盲分离 软信息 联合修正
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基于软信息的分组交织和卷积码联合识别 被引量:3
12
作者 陈泽亮 巩克现 +1 位作者 彭华 于沛东 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1454-1460,共7页
针对非合作数字通信系统中分组交织和卷积码的盲识别问题,提出了一种基于软信息的信道编码识别方法.该方法利用软信息建立了符合度的概念,首先利用采样序列的总符合度实现交织行数和卷积码校验向量的识别;然后通过每路采样序列平均符合... 针对非合作数字通信系统中分组交织和卷积码的盲识别问题,提出了一种基于软信息的信道编码识别方法.该方法利用软信息建立了符合度的概念,首先利用采样序列的总符合度实现交织行数和卷积码校验向量的识别;然后通过每路采样序列平均符合度的变化规律实现交织起点行坐标的识别;最后根据解交织后数据的符合度实现交织列数和交织起点列坐标的识别.仿真结果表明,本文算法能在较高误码率下实现分组交织和卷积码的盲识别,与硬判决算法相比,达到较高正确率时,本文算法具有约5d B的信噪比增益. 展开更多
关键词 非合作数字通信系统 分组交织 卷积码 盲识别 软信息 信道编码
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基于SQLite的战场态势信息快速存取研究 被引量:2
13
作者 王浩 邵高平 胡泽明 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第8期2743-2749,共7页
为满足使用移动终端设备的作战单元对于战场态势信息的实时查询需求,提出了一种以小型嵌入式数据库SQLite为底层存储的查询预处理方法。根据态势信息的描述方式建立了信息存储模型,在此基础上结合Hash表检索思想设计了表结构,进而采用... 为满足使用移动终端设备的作战单元对于战场态势信息的实时查询需求,提出了一种以小型嵌入式数据库SQLite为底层存储的查询预处理方法。根据态势信息的描述方式建立了信息存储模型,在此基础上结合Hash表检索思想设计了表结构,进而采用抽取压缩的思想实现态势信息的快速查询,通过仿真分析表明了该方法具有较好的效果。 展开更多
关键词 战场态势信息 存取 哈希表 存储模型 嵌入式系统
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基于多策略的短文本信息流会话抽取 被引量:3
14
作者 李天彩 王波 席耀一 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期997-1002,共6页
互联网中存在大量的短文本信息流,需要对其进行会话抽取,将相同主题的内容合并到同一会话中。会话中的内容、时间和用户关系都会对会话抽取的性能产生影响,针对该问题提出了一种基于多策略的会话抽取算法。首先,基于内容、时间和用户关... 互联网中存在大量的短文本信息流,需要对其进行会话抽取,将相同主题的内容合并到同一会话中。会话中的内容、时间和用户关系都会对会话抽取的性能产生影响,针对该问题提出了一种基于多策略的会话抽取算法。首先,基于内容、时间和用户关系进行会话分割得到会话片段;然后,利用词向量计算内容语义相似度,并结合时间信息计算会话片段间的相关度,对其进行聚类,实现会话抽取。在三个来源于真实聊天记录的数据集上进行实验的结果表明,本方法优于传统方法,综合F值分别提高了38.5%、15.7%和26.8%。 展开更多
关键词 会话抽取 短文本 短文本信息流 词向量 聊天记录
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基于降噪自编码器网络与词向量的信息推荐方法 被引量:2
15
作者 郭喻栋 郭志刚 席耀一 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期173-178,共6页
基于降噪自编码器的推荐方法缺乏对项目共现关系的分析能力,且模型存在参数冷启动问题。为此,基于降噪自编码器网络与词向量,提出一种信息推荐方法。将用户看作文档,将用户评价过的项目看作词语,以此构建训练语料。利用词向量模型对语... 基于降噪自编码器的推荐方法缺乏对项目共现关系的分析能力,且模型存在参数冷启动问题。为此,基于降噪自编码器网络与词向量,提出一种信息推荐方法。将用户看作文档,将用户评价过的项目看作词语,以此构建训练语料。利用词向量模型对语料进行训练,得到隐含上下文信息的项目向量。将所有项目向量作为初始权重构建降噪自编码器神经网络,训练得到模型参数。通过模型预测用户评分完成top-N推荐。在标准数据集上的实验结果表明,该方法能提高推荐准确率,训练速度优于降噪自编码、奇异值矩阵分解和协同过滤推荐方法。 展开更多
关键词 信息推荐 神经网络 降噪自编码器 词向量 参数冷启动
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带目标高度约束信息的TOA无源定位 被引量:14
16
作者 邓兵 孙正波 +2 位作者 杨乐 彭华峰 熊瑾煜 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期133-137,共5页
针对目标位于地球表面且高程已知的情形,首先推导了在到达时间定位体制下,接收站存在站址误差时,目标定位的克拉美罗下限;然后基于目标高度约束信息,简化定位方程,并利用加权最小二乘定位算法,实现了目标位置的定位解算.同时在理论上分... 针对目标位于地球表面且高程已知的情形,首先推导了在到达时间定位体制下,接收站存在站址误差时,目标定位的克拉美罗下限;然后基于目标高度约束信息,简化定位方程,并利用加权最小二乘定位算法,实现了目标位置的定位解算.同时在理论上分析了高程信息对目标定位精度的改善效果以及所提算法的性能,证明了算法的有效性.仿真结果表明,该算法具有较好的定位精度. 展开更多
关键词 无源定位 到达时间 站址误差 加权最小二乘估计 克拉美罗界下限
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基于信息传播节点集的CTDN节点分类算法 被引量:2
17
作者 黄鑫 李赟 熊瑾煜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期188-196,共9页
针对连续时间动态网络的节点分类问题,根据实际网络信息传播特点定义信息传播节点集,改进网络表示学习的节点序列采样策略,并设计基于信息传播节点集的连续时间动态网络节点分类算法,通过网络表示学习方法生成的节点低维向量以及OpenNE... 针对连续时间动态网络的节点分类问题,根据实际网络信息传播特点定义信息传播节点集,改进网络表示学习的节点序列采样策略,并设计基于信息传播节点集的连续时间动态网络节点分类算法,通过网络表示学习方法生成的节点低维向量以及OpenNE框架内的LogicRegression分类器,获得连续时间动态网络的节点分类结果。实验结果表明,与CTDNE和STWalk算法相比,该算法在实验条件相同的情况下,网络表示学习结果的二维可视化效果更优且最终的网络节点分类精度更高。 展开更多
关键词 信息传播节点集 连续时间动态网络 网络表示学习 节点分类 随机游走 Skip-Gram模型
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基于干扰序列图的无人机定位系统电磁效应分析
18
作者 白艺杰 周佳乐 +4 位作者 柴梦娟 余道杰 李涛 王怡澄 梁丽月 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期124-132,共9页
无人机定位系统是无人机与外部环境进行信息交互的重要核心模块,同时也为电磁干扰信号提供了耦合路径。围绕无人机定位系统电磁效应分析展开研究,关注未采取电磁加固措施的消费级无人机,基于无人机定位系统内部结构,建立了无人机定位系... 无人机定位系统是无人机与外部环境进行信息交互的重要核心模块,同时也为电磁干扰信号提供了耦合路径。围绕无人机定位系统电磁效应分析展开研究,关注未采取电磁加固措施的消费级无人机,基于无人机定位系统内部结构,建立了无人机定位系统的干扰序列图,进而推导出无人机定位系统各模块的瞬态响应函数,基于干扰序列图构建了无人机定位系统物理模型,开展了定位系统电磁效应场路联合分析,仿真分析了定位系统及其敏感单元磁场强度H和磁感应强度B的分布与规律,得到了无人机定位系统的电磁效应分布特征与电磁薄弱环节。仿真结果表明:无人机定位系统电磁薄弱环节在芯片线路连接点处,且随着电磁脉冲干扰时间的增加,电磁效应持续累积且呈现趋势一致的震荡效应。 展开更多
关键词 无人机定位系统 电磁脉冲效应 电磁拓扑 干扰序列图 瞬态响应转移函数
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PCMA系统双同步序列联合盲估计
19
作者 李放 邱钊洋 +3 位作者 查雄 李钟书 李天昀 张昊 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第2期313-325,共13页
成对载波多址(Paired Carrier Multiple Access,PCMA)使用同一频率传输通信双方的调制波形,是一种重要的卫星通信多址方式。对PCMA信号进行盲分离是无线电频谱监测的重要内容,高精度的调制参数信息是盲分离的必要基础,同步序列辅助的调... 成对载波多址(Paired Carrier Multiple Access,PCMA)使用同一频率传输通信双方的调制波形,是一种重要的卫星通信多址方式。对PCMA信号进行盲分离是无线电频谱监测的重要内容,高精度的调制参数信息是盲分离的必要基础,同步序列辅助的调制参数估计方法具有精度高、鲁棒性好等特点。然而在PCMA信号的盲接收中,往往无法预知同步序列,且两路同步序列估计需要在无法完成分离解调的条件下得到,因此难度较大。本文针对幅相调制(Amplitude-Phase Modulation,APM)类PCMA信号,利用通信系统数据帧的结构特性,采用子空间分解思想,重点分析了不同条件下的信号相关矩阵奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)结果,推导了特征值、特征向量与两路信号同步波形间的近似数学关系;提出“先整体后局部”的算法流程,首先对信号按帧长分段做整体SVD分解得到对同步波形及其位置的粗估计,而后对同步波形位置的原始PCMA信号做局部SVD分解,进一步提高估计性能,解决了PCMA信号盲接收中双同步序列估计的难题。仿真结果表明,本文算法可广泛适用于APM类PCMA信号的同步波形和同步序列盲估计问题,在低信噪比条件下算法性能优于最大似然的估计方法,随着信噪比的提升和使用数据量的增加,估计性能不断提高,能够得到对PCMA信号双同步序列的高精度估计,为数据辅助的参数估计方法应用于工程实践提供了先决条件,为PCMA信号调制参数估计和后续的盲分离技术研究提供重要基础。 展开更多
关键词 成对载波多址 奇异值分解 同步序列 参数估计
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基于FEW-YOLOv8遥感图像目标检测算法 被引量:1
20
作者 席阳丽 屈丹 +1 位作者 王芳芳 都力铭 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期62-69,共8页
针对遥感图像目标检测任务中进行特征提取时缺少小目标信息,特征融合过程中部分信息丢失,小目标特征信息不明显,导致小目标检测精度不高的问题,提出了一种基于FEW-YOLOv8模型的遥感图像目标检测算法。首先,优化骨干网络架构,使用Faster... 针对遥感图像目标检测任务中进行特征提取时缺少小目标信息,特征融合过程中部分信息丢失,小目标特征信息不明显,导致小目标检测精度不高的问题,提出了一种基于FEW-YOLOv8模型的遥感图像目标检测算法。首先,优化骨干网络架构,使用FasterNet骨干网络,更有效地提取了遥感图像中小目标的空间特征,使得网络模型更专注于微小目标,从而提升小目标检测精度。其次,使用EMA注意力与C2f构建全新的C2f_EMA模块,替换Neck结构中的C2f模块,在融合特征前进行特征注意力加强操作,使网络模型更突出特征信息中小目标部分,有效解决特征融合过程中小目标特征丢失问题。最后,采用带有动态非单调FM的WIoUv3作为边界框的损失函数,提高了模型的边界框定位精度,并且提升了对小目标的检测性能。实验结果显示:在NWPU VHR-10数据集上经过优化的YOLOv8算法的mAP 50相较于原始YOLOv8算法提高了7.71百分点,在HRSC2016和DOTA v1.0上分别提高了9.70百分点和12.32百分点,证明所提算法能够有效提升遥感图像中小目标的检测精度。 展开更多
关键词 遥感图像 YOLOv8 FasterNet骨干网络 EMA注意力机制 WIoU损失函数
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