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基于MW-FDTD与树木精细模型的树林电波传播研究
1
作者
刘健明
陈鹏
+2 位作者
杨永钦
苏婷
迟阔
《电波科学学报》
北大核心
2025年第3期559-566,共8页
随着城市低空经济的提出和发展,对城市无线通信信道精细化建模仿真提出了更高的要求。特别是在无人机等应用场景中,城市树林环境对电波传播的影响不可忽略。本文首先提出了树木精细建模方法,相较于传统的树木近似建模方法,所提方法能够...
随着城市低空经济的提出和发展,对城市无线通信信道精细化建模仿真提出了更高的要求。特别是在无人机等应用场景中,城市树林环境对电波传播的影响不可忽略。本文首先提出了树木精细建模方法,相较于传统的树木近似建模方法,所提方法能够更精确地描述树木特征;其次,引入向量化滑动窗时域有限差分(moving window finite-difference time-domain,MW-FDTD)方法,提高了树林电波传播问题的计算效率;最后,针对两类典型城市植被环境,进行了树林电波传播测量,并将测量数据与数值仿真结果进行了对比。数据对比结果表明,与传统MW-FDTD相比,向量化MW-FDTD具有更高的计算效率;与树木近似模型相比,树木精细模型的仿真结果与实测数据的均方根误差更小。
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关键词
传播模型
时域有限差分(FDTD)法
滑动窗
树木模型
电波传播特性
在线阅读
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职称材料
三维多层次特征协同的无人机遥感目标检测算法
被引量：
5
2
作者
吕伏
傅宇恒
+1 位作者
贺丽娜
杨冬鹏
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第5期1301-1317,共17页
针对无人机航拍图像小目标占比大和背景复杂的特点,当前目标检测模型存在精度低和小目标漏检等问题。基于YOLOv8s模型,提出了三维多层次特征协同的无人机遥感目标检测算法。首先,在坐标注意力的基础上提出了三维多分支坐标注意力(MBCA)...
针对无人机航拍图像小目标占比大和背景复杂的特点,当前目标检测模型存在精度低和小目标漏检等问题。基于YOLOv8s模型,提出了三维多层次特征协同的无人机遥感目标检测算法。首先,在坐标注意力的基础上提出了三维多分支坐标注意力(MBCA),通过增加通道维度的信息交互和扩展分支的拆分融合,减少空间维度的计算量,提高了模型全局特征提取能力。其次,采用SPD-Conv替换部分标准卷积,在下采样时有效保留更多特征信息并加快推理速度。然后,在C2f模块中采用了更高效的FastDBB_Bottleneck模块,结合PConv与DBB结构重参数化叠加,以进一步降低模型计算量。最终,通过引入PG-Detect检测头,显著减少计算量并有效降低小目标的漏检率。在VisDrone2019数据集上的实验结果显示,该方法的mAP50值达到了44.5%,较YOLOv8s基线模型提升了5.7个百分点。同时,在自建水坝裂缝数据集上,进行裂缝检测验证实验,改进方法的mAP50值相比YOLOv8s提升了3.3个百分点,FPS达到289帧。实验结果表明在复杂场景目标检测中,所提方法提升了检测模型的精度和实时性,具有良好的适应性和鲁棒性。
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关键词
无人机遥感
三维多分支坐标注意力(MBCA)
YOLOv8
多层次特征融合
小目标检测
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职称材料
题名
基于MW-FDTD与树木精细模型的树林电波传播研究
1
作者
刘健明
陈鹏
杨永钦
苏婷
迟阔
机构
海南大学
信息
与通信工程学院
无锡飞谱电子信息技术有限公司
出处
《电波科学学报》
北大核心
2025年第3期559-566,共8页
基金
国家自然科学基金(62061013,61701533,61971439,U22B2002)
海南省自然科学基金(621RC1041,622RC619)
江苏省自然科学基金(BK20191329)。
文摘
随着城市低空经济的提出和发展,对城市无线通信信道精细化建模仿真提出了更高的要求。特别是在无人机等应用场景中,城市树林环境对电波传播的影响不可忽略。本文首先提出了树木精细建模方法,相较于传统的树木近似建模方法,所提方法能够更精确地描述树木特征;其次,引入向量化滑动窗时域有限差分(moving window finite-difference time-domain,MW-FDTD)方法,提高了树林电波传播问题的计算效率;最后,针对两类典型城市植被环境,进行了树林电波传播测量,并将测量数据与数值仿真结果进行了对比。数据对比结果表明,与传统MW-FDTD相比,向量化MW-FDTD具有更高的计算效率;与树木近似模型相比,树木精细模型的仿真结果与实测数据的均方根误差更小。
关键词
传播模型
时域有限差分(FDTD)法
滑动窗
树木模型
电波传播特性
Keywords
propagation model
finite-difference time-domain(FDTD)
moving window
tree model
characteristics of radio wave propagation
分类号
TN011 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
三维多层次特征协同的无人机遥感目标检测算法
被引量：
5
2
作者
吕伏
傅宇恒
贺丽娜
杨冬鹏
机构
辽宁工程
技术
大学软件学院
辽宁工程
技术
大学基础教学部
无锡飞谱电子信息技术有限公司
辽宁省水利水电勘测设计研究院
有限
责任
公司
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第5期1301-1317,共17页
基金
国家自然科学基金面上项目(51874166,52274206)
国家自然科学基金青年基金(51904144)。
文摘
针对无人机航拍图像小目标占比大和背景复杂的特点,当前目标检测模型存在精度低和小目标漏检等问题。基于YOLOv8s模型,提出了三维多层次特征协同的无人机遥感目标检测算法。首先,在坐标注意力的基础上提出了三维多分支坐标注意力(MBCA),通过增加通道维度的信息交互和扩展分支的拆分融合,减少空间维度的计算量,提高了模型全局特征提取能力。其次,采用SPD-Conv替换部分标准卷积,在下采样时有效保留更多特征信息并加快推理速度。然后,在C2f模块中采用了更高效的FastDBB_Bottleneck模块,结合PConv与DBB结构重参数化叠加,以进一步降低模型计算量。最终,通过引入PG-Detect检测头,显著减少计算量并有效降低小目标的漏检率。在VisDrone2019数据集上的实验结果显示,该方法的mAP50值达到了44.5%,较YOLOv8s基线模型提升了5.7个百分点。同时,在自建水坝裂缝数据集上,进行裂缝检测验证实验,改进方法的mAP50值相比YOLOv8s提升了3.3个百分点,FPS达到289帧。实验结果表明在复杂场景目标检测中,所提方法提升了检测模型的精度和实时性,具有良好的适应性和鲁棒性。
关键词
无人机遥感
三维多分支坐标注意力(MBCA)
YOLOv8
多层次特征融合
小目标检测
Keywords
UAV remote sensing
3D multi-branch coordinate attention(MBCA)
YOLOv8
multi-layer feature fusion
small target detection
分类号
TP391 [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MW-FDTD与树木精细模型的树林电波传播研究
刘健明
陈鹏
杨永钦
苏婷
迟阔
《电波科学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
三维多层次特征协同的无人机遥感目标检测算法
吕伏
傅宇恒
贺丽娜
杨冬鹏
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024
5
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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