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基于载波相位差分的形变监测高精度定位算法 被引量：7
1
作者 陈凯 孙希延 +2 位作者 纪元法 王守华 陈紫强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1234-1239,共6页
传统载波相位差分算法在形变监测领域适用性不足,实时动态定位(RTK)精度难以满足要求,而载波双差静态相对定位连续解算时形变跟踪性能较低等。针对这些问题,在对动静态算法深入研究的基础上,提出一种基于载波相位差分的动静态自适应融... 传统载波相位差分算法在形变监测领域适用性不足,实时动态定位(RTK)精度难以满足要求,而载波双差静态相对定位连续解算时形变跟踪性能较低等。针对这些问题,在对动静态算法深入研究的基础上,提出一种基于载波相位差分的动静态自适应融合算法。通过方差变化法实时判断定位结果是否收敛,自适应调节扩展卡尔曼滤波(EKF)状态先验估计过程。在收敛时刻增大位置参数的先验估计误差的协方差值,使EKF后验估计过程倾向于信赖测量值;未收敛时刻通过EKF迭代,使EKF后验估计过程倾向于信赖状态预测值。实验结果表明:相比传统RTK新算法精度有明显提高,水平达±2 mm内,高程达到±4 mm内;相比静态定位则缩减了观测周期,提高了微小形变跟踪性能。 展开更多
关键词 形变监测 实时动态定位 静态定位 方差变化 定位精度
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无等待与时隙映射复用结合的时间触发流调度方法
2
作者 何倩 郭雅楠 +2 位作者 赵宝康 潘琪 王勇 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期192-204,共13页
工业控制系统中众多应用的正常运行依赖于确定性低时延的网络传输,这一需求推动了时间敏感网络的发展。为保证工业控制系统中流量传输的确定性,提出了无等待与时隙映射复用结合的时间触发流调度方法。首先,对工业控制系统时间敏感网络... 工业控制系统中众多应用的正常运行依赖于确定性低时延的网络传输,这一需求推动了时间敏感网络的发展。为保证工业控制系统中流量传输的确定性,提出了无等待与时隙映射复用结合的时间触发流调度方法。首先,对工业控制系统时间敏感网络的通信要素进行建模,通过分析时间触发流的特性,简化了链路、流传输、流隔离和帧隔离等约束条件;其次,使用基础周期作为调度循环时间,实时流采取无等待调度,循环流采取时隙映射复用,从而缩短了门控列表长度;然后,提出了基于数据帧传输区间中点的冲突判别方法,降低了时隙冲突判断的时间复杂度;最后,设计了时间触发流调度优化函数,并基于改进的多目标遗传算法进行求解。实验验证了该方法的正确性与可行性,平均门控列表长度缩短了59.7%。 展开更多
关键词 工业互联网 时间敏感网络 时隙映射复用 多目标优化
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基于格理论的模糊度快速解算方法 被引量：1
3
作者 王守华 吴黎荣 +1 位作者 纪元法 孙希延 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第8期2299-2304,共6页
为了兼顾未来全球卫星导航系统(GNSS)的兼容与互操作,解决多频多模高维模糊度在常规方法下解算效率低的问题,基于格理论,提出了一种最近格点(CLP)搜索算法对模糊度整型值进行搜索。首先,将模糊度搜索转化为对格中已知格点的最近格点搜... 为了兼顾未来全球卫星导航系统(GNSS)的兼容与互操作,解决多频多模高维模糊度在常规方法下解算效率低的问题,基于格理论,提出了一种最近格点(CLP)搜索算法对模糊度整型值进行搜索。首先,将模糊度搜索转化为对格中已知格点的最近格点搜索问题;然后,根据格基规约改进得出具有最小可能长度且相互正交的格基向量;最后,采用CLP搜索算法搜索出最优的模糊度参数值。通过模拟实验和实测数据实验验证得出,所提的CLP搜索算法理论上相较经典的最小二乘模糊度降相关(LAMBDA)和改进的LAMBDA(MLAMBDA)算法对模糊度参数的解算效率更高且更可靠,且CLP搜索算法每一个参数搜索时间稳定在0.01 s,即使在高维情况下,CLP搜索算法的搜索依然稳定可靠。 展开更多
关键词 高维模糊度 格理论 最近格点搜索算法 降相关处理
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具有双层路由注意力的YOLOv8道路场景目标检测方法 被引量：27
4
作者 魏陈浩 杨睿 +3 位作者 刘振丙 蓝如师 孙希延 罗笑南 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1104-1111,共8页
随着机动车的数量不断增加,道路交通环境变得更加复杂,尤其是光照变化以及复杂背景都会干扰目标检测算法的准确性和精度,同时道路场景下多变形态的目标也会给检测任务造成干扰。针对这一系列问题,提出了一种YOLOv8n_T方法,在YOLOv8的基... 随着机动车的数量不断增加,道路交通环境变得更加复杂,尤其是光照变化以及复杂背景都会干扰目标检测算法的准确性和精度,同时道路场景下多变形态的目标也会给检测任务造成干扰。针对这一系列问题,提出了一种YOLOv8n_T方法,在YOLOv8的基础上首先针对骨干网络构建了基于可变形卷积的D_C2f块,强化了特征提取网络对复杂背景下目标的特征学习,更好地适应道路目标复杂多变的情形;其次增加了双层路由注意力模块,以查询自适应的方式去除不相关的区域,留下相关度最高的区域;最后针对道路上行人、交通灯等小目标增加小目标检测层。实验表明,本文提出的YOLOv8n_T有效提高了模型在道路场景下的目标检测精度,在BDD100K数据集上的平均精度比原始YOLOv8n提升了6.8个百分点,比YOLOv5n提升了11.2个百分点。 展开更多
关键词 可变形卷积 道路场景 目标检测 YOLO 注意力机制
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基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法 被引量：9
5
作者 白钊铭 廖可非 +2 位作者 欧阳缮 李晶晶 黎爱琼 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第14期5709-5714,共6页
在组网认知雷达中,针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)按优先级进行资源调度时易造成目标任务丢失的问题,提出基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法。该算法将搜索与跟踪任务的时间窗考虑到目标函数中,通过目... 在组网认知雷达中,针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)按优先级进行资源调度时易造成目标任务丢失的问题,提出基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法。该算法将搜索与跟踪任务的时间窗考虑到目标函数中,通过目标任务的重要性(优先级)和有效性(时间窗)两个因素的加权来表示雷达对目标任务的调度效益,根据调度效益最大准则建立并利用遗传算法求解资源调度模型。对仿真结果分析表明,该方法能够提高组网认知雷达的整体效能。 展开更多
关键词 组网雷达 资源调度 调度效益 遗传算法
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基于Spark的合成孔径雷达压缩感知分布式成像 被引量：4
6
作者 郑灿 廖可非 +2 位作者 欧阳缮 谢宁波 蒋俊正 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第10期4005-4010,共6页
压缩感知(compressive sensing,CS)方法在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像中应用广泛,但其存在计算时间长和计算能力扩展性不足等问题。为了解决上述问题,提出了一种基于Apache Spark的SAR压缩感知成像分布式成像方法... 压缩感知(compressive sensing,CS)方法在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像中应用广泛,但其存在计算时间长和计算能力扩展性不足等问题。为了解决上述问题,提出了一种基于Apache Spark的SAR压缩感知成像分布式成像方法。该方法首先将压缩后的数据沿方位角方向按每一行划分为行向量,然后通过Spark分布式计算平台进行距离向分布式并行重构;将距离向成像的结果矩阵按每一列划分成列向量,再通过Spark分布式计算平台进行方位向分布式并行重构,完成SAR压缩感知成像。此方法利用Spark基于内存的分布式并行计算优势,实现了计算速度是SAR压缩感知的1.9倍,是MapReduce的SAR压缩感知(MR-CS)方法的1.4倍,可见本文方法能够实现SAR压缩感知成像的加速。 展开更多
关键词 SPARK 压缩感知 雷达成像 分布式并行计算
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基于MapReduce的合成孔径雷达后向投影快速成像方法 被引量：2
7
作者 李长树 廖可非 +2 位作者 欧阳缮 蒋俊正 杜毅 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第11期4389-4394,共6页
针对雷达大场景高分辨率高精度快速成像的应用需求,提出一种基于MapReduce的合成孔径雷达后向投影快速成像方法,将方位向成像任务划分成若干个成像单元,进行分布式并行化方位向成像计算,最后将所有成像单元的计算结果进行相参累加。该... 针对雷达大场景高分辨率高精度快速成像的应用需求,提出一种基于MapReduce的合成孔径雷达后向投影快速成像方法,将方位向成像任务划分成若干个成像单元,进行分布式并行化方位向成像计算,最后将所有成像单元的计算结果进行相参累加。该方法对每个脉冲数据标上天线阵元的位置信息,使得各个脉冲数据可以并行补偿相位;采用相等脉冲数划分成一个数据块的方式提高计算效率和实现负载均衡;设置Combiner函数对成像单元内的计算结果进行提前聚合,解决后期聚合时间较长的问题。实验验证了该方法的有效性,在保证成像准确的前提下,该方法的方位向成像在4台物理计算机搭建的分布式计算平台中进行,其计算速度是单机计算的后向投影方位向成像方法的3.7倍,可见该方法可以实现合成孔径雷达大场景高分辨率高精度快速成像。 展开更多
关键词 MAPREDUCE 后向投影算法 雷达成像 分布式计算
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基于MobileNetV2的圆形指针式仪表识别系统 被引量：20
8
作者 李慧慧 闫坤 +2 位作者 张李轩 刘威 李执 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期1214-1220,共7页
针对目前指针式仪表识别任务在使用深度学习算法时存在模型参数量大、计算量大、准确率较低的问题,提出一种基于改进预训练MobileNetV2网络模型与圆形Hough变换相结合的圆形指针式仪表智能检测和识别系统。首先,采用Hough变换解决复杂... 针对目前指针式仪表识别任务在使用深度学习算法时存在模型参数量大、计算量大、准确率较低的问题,提出一种基于改进预训练MobileNetV2网络模型与圆形Hough变换相结合的圆形指针式仪表智能检测和识别系统。首先,采用Hough变换解决复杂场景内非圆形区域的干扰问题;然后,提取圆形区域以构建数据集;最后,使用基于改进预训练MobileNetV2网络模型对圆形指针式仪表进行识别。为客观反映所提模型的性能优劣,采用平均混淆矩阵来衡量模型性能。实验结果表明,该系统在圆形指针式仪表识别任务中的识别率达到99.76%。同时,将所提模型与其他5种不同的网络模型进行对比的结果表明,该模型与ResNet50的准确率最高,但在模型参数量和模型计算量方面,所提网络模型相较于ResNet50分别降低了90.51%和92.40%,可见该模型有助于进一步在移动端或嵌入式设备中部署和实现工业级的实时圆形指针式仪表检测和识别。 展开更多
关键词 圆形指针式仪表 圆形Hough变换 预训练模型 MobileNetV2 平均混淆矩阵
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基于判别性矩阵分解的多标签跨模态哈希检索 被引量：1
9
作者 谭钰 王小琴 +2 位作者 蓝如师 刘振丙 罗笑南 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1349-1354,共6页
现有的跨模态哈希算法低估了不同类别标签之间语义差异的重要性,忽略了哈希向量的平衡条件,导致所学习到的哈希码的判别性能差。此外,一些方法利用标签信息构造相似性矩阵,并将多标签数据视为单标签数据进行建模,这在多标签跨模态检索... 现有的跨模态哈希算法低估了不同类别标签之间语义差异的重要性,忽略了哈希向量的平衡条件,导致所学习到的哈希码的判别性能差。此外,一些方法利用标签信息构造相似性矩阵,并将多标签数据视为单标签数据进行建模,这在多标签跨模态检索中造成了较大的语义损失。为了保留异构数据之间精确的相似程度和哈希向量的平衡特性,提出了一种新的有监督哈希算法——基于判别性矩阵分解的多标签跨模态哈希检索(DMFH)。该方法利用核化特征的协同矩阵分解(CMF)获得了一个共享的隐式子空间;同时利用数据之间共有标签的比例来描述异构数据的相似程度;此外,利用标签的平衡信息构造平衡矩阵,生成具有平衡特性的哈希向量,并最大化不同类别标签之间的类间距。在两个常用多标签数据集MIRFlickr和NUS-WIDE上与7种先进的跨模态哈希方法进行对比,在“以图搜文”(I2T)和“以文搜图”(T2I)任务上,DMFH均取得了最高的平均精度均值(mAP),而且T2I任务的mAP更优,说明DMFH能够更有效地利用文本模态中的多标签语义信息。还分析了所构造的平衡矩阵与相似性矩阵的有效性,验证了DMFH算法能有效保持语义信息和相似性关系,在多标签跨模式检索中是有效的。 展开更多
关键词 跨模态检索 矩阵分解 哈希学习 平衡向量 多标签数据
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基于烛台图模式匹配的PM_(2.5)扩散特征的提取
10
作者 许睿 梁爽 +3 位作者 万航 文益民 沈世铭 李建 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1394-1400,共7页
现有大气质量预测方法多基于单纯的时间序列数据进行趋势预测,忽略了污染物传输和扩散规律及其分类间模式特征的问题。为此,提出一种基于烛台图模式匹配(CPM)的PM_(2.5)(大气细颗粒物污染)扩散特征提取方法。首先,利用基于卷积神经网络(... 现有大气质量预测方法多基于单纯的时间序列数据进行趋势预测,忽略了污染物传输和扩散规律及其分类间模式特征的问题。为此,提出一种基于烛台图模式匹配(CPM)的PM_(2.5)(大气细颗粒物污染)扩散特征提取方法。首先,利用基于卷积神经网络(CNN)的卷积思想从大量历史PM_(2.5)序列中生成基础周期烛台图;然后,通过距离公式对不同烛台图特征向量的浓度模式进行聚类分析;最后,结合CNN在图像识别中的独特优势,形成融合图形特征与时序特征序列的混合模型,判断带有反转信号的烛台图将导致的趋势反转情况。在桂林市大气质量在线监测站的监测时序数据集上的实验结果表明,与使用单一时间序列数据的深度卷积神经网络VGG(Visual Geometry Group)相比,基于CPM的提取方法准确率提升了1.9个百分点。可见,基于CPM的方法能有效提取PM_(2.5)趋势特征,可以用于预测未来污染物浓度周期变化。 展开更多
关键词 大气污染现象 烛台图理论 模式匹配 卷积神经网络 PM_(2.5)
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