可见光色分复用通信系统研究与实验

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作者 邓健志 徐铭君 唐超尘 《光通信技术》 北大核心 2024年第5期14-19,共6页

针对单色光通信不便用于照明、普通白光通信频谱利用率较低的问题,设计了一个可见光色分复用通信系统。该系统在保持发光二极管(LED)正常照明功能的同时,还具备信息传递功能。在发送端,采用3种具有固定波长的LED进行调制;在接收端,使用... 针对单色光通信不便用于照明、普通白光通信频谱利用率较低的问题,设计了一个可见光色分复用通信系统。该系统在保持发光二极管(LED)正常照明功能的同时,还具备信息传递功能。在发送端,采用3种具有固定波长的LED进行调制;在接收端,使用与发送端波长相匹配的窄带滤光镜来分离各个信道的光信号。分离后的光信号经由单片光电二极管转换成电信号,这些电信号再经过与预设阈值的比较后,被微控制器接收并解码。测试结果表明:接收端的窄带滤光镜能有效区分来自3个特定波长LED的广播信号;当发送速率低于50 kHz时,眼图效果良好,能够实现稳定的通信;但当发送速率提升至50 kHz以上时,图像会出现错误色块和偏移失真。 展开更多

关键词 可见光通信 色分复用 窄带滤光镜 脉冲相位编码

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基于智能优化算法的边坡稳定性预测方法研究 被引量：1

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作者 杨小平 段生锐 +1 位作者 蒋力 刘光辉 《水电能源科学》 北大核心 2024年第5期96-100,共5页

针对边坡稳定性预测中数据分析片面、模型预测精度低的问题,基于302个边坡案例,选取6个变量特征,利用麻雀搜索算法(SSA)更新BP神经网络的敏感因子,建立SSA-BP边坡稳定性预测模型。采用混淆矩阵、受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积A_(... 针对边坡稳定性预测中数据分析片面、模型预测精度低的问题,基于302个边坡案例,选取6个变量特征,利用麻雀搜索算法(SSA)更新BP神经网络的敏感因子,建立SSA-BP边坡稳定性预测模型。采用混淆矩阵、受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积A_(UC)值作为衡量指标,通过五折交叉验证法提高模型的泛化能力并与RF、BP、SVM、PSO-BP、GA-BP和LSTM 6种机器学习算法进行预测效果对比。结果表明,SSA-BP模型的A_(UC)值、准确率和F_1分数均最高,分别为91.90%、85.81%和85.87%,相较于优化前的BP网络A_(UC)值提高了23%。经典算例证明SSA-BP预测模型与ABAQUS计算的安全系数相近,并可给出可靠的预测结果,为岩土工程中边坡稳定性预测提供了一种新方法。 展开更多

关键词 边坡 稳定性预测 机器学习 麻雀搜索算法(SSA) BP网络 混淆矩阵

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用于高功率微波系统的全介质透镜阵列天线

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作者 张峰 卢佩 +2 位作者 赵加宁 杨若洋 陈俊达 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期11-17,共7页

为了实现透镜阵列天线所需的移相范围,设计了两种不同的单元结构,通过优化参数,在保证良好的传输幅值的基础上实现相移范围的互补。为了探索在高功率微波系统应用,对两种单元的功率容量也开展了详细研究。在无限周期情况下,随着单元尺... 为了实现透镜阵列天线所需的移相范围,设计了两种不同的单元结构,通过优化参数,在保证良好的传输幅值的基础上实现相移范围的互补。为了探索在高功率微波系统应用,对两种单元的功率容量也开展了详细研究。在无限周期情况下,随着单元尺寸变化,单元功率容量范围为1.08~19.37 MW;通过研制口径为315 mm×315 mm的透镜天线来构建有限周期条件,并仿真计算得到该天线最大功率容量为226.553 MW,功率密度可以达到2283.23 W/mm^(2),并且该天线在中心频点10 GHz处峰值增益可达到29.37 dBi,口径效率为62.43%,副瓣电平约为-21.54 dBi。结果表明所提出单元的有效性与正确性,也说明设计的透镜阵列天线不仅具有良好的辐射特性,同时具有MW量级的功率容量。 展开更多

关键词 高功率透镜阵列天线 高功率容量 高增益 全介质 口径效率

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无线传感网合作式充电与数据收集算法研究 被引量：1

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作者 神显豪 许航瑀 +1 位作者 邓酩 牛少华 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期2070-2076,共7页

为同时改善无线传感器网络的能量补充效率和网络服务质量,本文提出了一种利用电子标签的无线传感器网络合作式无线充电和数据收集算法,根据通信方式的不同,具体提出了TBR和TDC 2种方案,通过将网络中的节点进行分簇,并在单个簇内部署簇... 为同时改善无线传感器网络的能量补充效率和网络服务质量,本文提出了一种利用电子标签的无线传感器网络合作式无线充电和数据收集算法,根据通信方式的不同,具体提出了TBR和TDC 2种方案,通过将网络中的节点进行分簇,并在单个簇内部署簇内移动读取器进行路径移动,对簇内的各个节点进行充电和数据收集;在簇间部署簇间移动读取器收集簇内读取器内的数据并将数据传输给汇聚节点进行数据处理,通过分簇完成对节点充电和数据收集任务的分层处理。通过仿真验证,证明合作式充电策略可应用在大型区域内部署的网络,并且保证所需的移动读取器数量最少,数据传输至汇聚节点的时延最短,TBR方案与TDC方案有效。 展开更多

关键词 无线传感器网络 射频识别标签 充电 分簇 数据信道 合作式策略 非合作式策略 数据收集

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滑坡监测预警云平台系统的设计及应用 被引量：4

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作者 杨小平 黄然 +1 位作者 王洋 刘光辉 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第1期59-64,共6页

设计一套滑坡监测预警的云平台系统,采用模块化设计方式建立云平台系统网络,开发独立的监测管理软件系统;在云平台中建立灰色Verhulst模型,对实测数据进行处理,通过灰色Verhulst模型对边坡的变形趋势进行预测,预测边坡可能产生滑坡的时... 设计一套滑坡监测预警的云平台系统,采用模块化设计方式建立云平台系统网络,开发独立的监测管理软件系统;在云平台中建立灰色Verhulst模型,对实测数据进行处理,通过灰色Verhulst模型对边坡的变形趋势进行预测,预测边坡可能产生滑坡的时间,实现对滑坡的提前预警.系统经过调试后部署于广西百色市田林县公路两旁的边坡进行实测,结果表明:滑坡云平台系统能够有效地监测边坡的变形,通过灰色Verhulst模型可实现对山体滑坡的预警. 展开更多

关键词 滑坡预警 边坡变形监测 云平台系统 灰色VERHULST模型

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云环境下基于多代理系统的三层架构信任管理模型 被引量：3

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作者 谢晓兰 梁荣华 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第4期884-890,共7页

为增强云计算环境中的安全性,提高云计算环境中的交易安全和可信程度,针对云计算环境的用户与云服务提供商的交易信任问题,提出了一种基于多Agent系统的三层架构云计算信任模型。模型针对云计算环境和多Agent系统的特点,提出了信任管理A... 为增强云计算环境中的安全性,提高云计算环境中的交易安全和可信程度,针对云计算环境的用户与云服务提供商的交易信任问题,提出了一种基于多Agent系统的三层架构云计算信任模型。模型针对云计算环境和多Agent系统的特点,提出了信任管理Agent、服务管理Agent和信任评估Agent三层架构,基于三层架构的信任管理模型,结合3种信任模式和根据历史交易记录的信任模型选择方法对云计算交易中的信任度进行判断。通过仿真实验证明,本文模型在多Agent交易情况和多Agent节点安全性的测试优于对比模型,并能在一定程度上减少云计算环境用户交易中的欺诈行为,减少用户损失,提高云环境下交易信任的安全程度。 展开更多

关键词 云计算 信任模型 网络安全 多代理系统

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黑茶陈化工艺研究进展 被引量：1

7

作者 杨小平 赵晓 +1 位作者 罗跃新 诸葛天秋 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期309-318,共10页

黑茶陈化工艺一般是指将发酵晾置后的茶叶自然放置这一过程。陈化是黑茶加工的最后一个环节,也是品质二次提升的关键工艺,然而当前陈化多依靠经验进行。为深入了解黑茶陈化机理和工艺现状,该文介绍了黑茶加工工艺、茶叶发酵程度智能判... 黑茶陈化工艺一般是指将发酵晾置后的茶叶自然放置这一过程。陈化是黑茶加工的最后一个环节,也是品质二次提升的关键工艺,然而当前陈化多依靠经验进行。为深入了解黑茶陈化机理和工艺现状,该文介绍了黑茶加工工艺、茶叶发酵程度智能判定技术、黑茶陈化工艺技术研究,尤其是物理和生物环境对陈化工艺的影响,并对黑茶陈化工艺未来发展进行了展望,以期为深入研究陈化机理,依托智能化手段调控陈化工艺参数,提升黑茶成品品质提供借鉴与参考。 展开更多

关键词 黑茶 品质 发酵 智能陈化 工艺优化

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基于ASO-BP神经网络的屈服强度预测技术研究

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作者 杨小平 武修瑞 +3 位作者 郑许 任月路 朱玉涛 何克准 《兵器材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期6-10,共5页

针对传统屈服强度预测模型通用性较差的问题,提出一种采用原子搜索优化算法优化BP神经网络,建立多类型合金屈服强度预测模型的方法。以Kaggle公开数据为研究对象,对89种钢合金建立ASO-BP神经网络屈服强度预测模型,同时与PSO-BP,GA-BP,B... 针对传统屈服强度预测模型通用性较差的问题,提出一种采用原子搜索优化算法优化BP神经网络,建立多类型合金屈服强度预测模型的方法。以Kaggle公开数据为研究对象,对89种钢合金建立ASO-BP神经网络屈服强度预测模型,同时与PSO-BP,GA-BP,BP神经网络模型对比。结果表明:ASO-BP预测模型平均绝对百分比误差(MAPE)为6.98%,相关系数达到0.98716,效果优于其他对比模型。验证了预测多种类型合金屈服强度的合理性和可靠性,为工程实际应用和合金屈服强度检测提供较好的辅助判断。 展开更多

关键词 低合金钢 屈服强度 预测模型 原子搜索优化算法 BP神经网络

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混合云环境下考虑工作流的任务调度策略 被引量：4

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作者 翟青海 谢晓兰 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第4期891-896,共6页

针对混合云环境下的工作流调度问题,提出一种结合黏菌算法和粒子群算法思想的工作流调度算法。利用粒子群算法的优点,对较差解进行引导,加快较差解的收敛速度,对质量较好的解进行局部变异,避免陷入局部最优,同时增加交叉算子,细化算法... 针对混合云环境下的工作流调度问题,提出一种结合黏菌算法和粒子群算法思想的工作流调度算法。利用粒子群算法的优点,对较差解进行引导,加快较差解的收敛速度,对质量较好的解进行局部变异,避免陷入局部最优,同时增加交叉算子,细化算法在任务调度问题中的寻优粒度,根据混合云环境下的工作流调度模型,进行离散编码,完成对多个调度目标的优化。在现实工作流下进行仿真实验,结果表明,本文算法与单一启发式算法以及对应改进算法相比,具有更好的优化性能。 展开更多

关键词 云计算 混合云 任务调度 工作流 黏菌算法 粒子群算法

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基于机器学习算法的滑坡土壤含水率预测方法研究 被引量：1

10

作者 杨小平 段生锐 +1 位作者 蒋力 刘光辉 《水电能源科学》 北大核心 2024年第3期73-77,共5页

土壤含水率是影响坡体稳定性的决定因素之一。针对滑坡体内部土壤水分信息难以准确感知的问题,建立了一种基于机器学习算法树突神经网络的土壤含水率预测模型(DDNN),通过分析土壤水分垂向变化特征和数据相关性确定关键的影响因子后,将... 土壤含水率是影响坡体稳定性的决定因素之一。针对滑坡体内部土壤水分信息难以准确感知的问题,建立了一种基于机器学习算法树突神经网络的土壤含水率预测模型(DDNN),通过分析土壤水分垂向变化特征和数据相关性确定关键的影响因子后,将水分预测模型DDNN与GA-BP、RF、RBFNN三种算法进行对比试验。发现DDNN预测模型的拟合优度R2最高为0.998,均方根误差和平均绝对误差均最小,分别为0.091、0.059,其预测精度明显高于其他三种算法。并采用关系谱探究了相关影响因素对土壤含水率的敏感程度。结果表明,敏感度由高到低依次为气温、降水、初始水分、风速、地温,研究结果可为滑坡体稳定性分析提供技术方法支撑。 展开更多

关键词 机器学习算法 树突神经网络 滑坡体 土壤含水率预测 相关性 敏感性

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基于深度神经网络的7065铝合金厚板应力检测模型

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作者 杨小平 武修瑞 +5 位作者 郑许 任月路 朱玉涛 何克准 卢祥丰 莫红楼 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3787-3796,共10页

针对工业生产中传统超声应力检测法对铝合金厚板在不同拉伸率和不同温度条件下存在的测量误差的问题,以7065铝合金厚板为实验对象,提出一种在不同拉伸率和不同温度条件下的基于树突神经网络的应力预测模型与传统超声检测法融合的应力检... 针对工业生产中传统超声应力检测法对铝合金厚板在不同拉伸率和不同温度条件下存在的测量误差的问题,以7065铝合金厚板为实验对象,提出一种在不同拉伸率和不同温度条件下的基于树突神经网络的应力预测模型与传统超声检测法融合的应力检测模型,然后使用改进的GSA-GRNN对该应力检测模型进行温度补偿。以南南铝公司生产的7065铝合金厚板为研究对象,使用恒温槽为超声检测提供恒温环境,分别对不同拉伸率、不同温度下的7065铝合金厚板进行超声检测,将声时差、拉伸率作为输入参数,应力作为输出参数,创建一个基于树突神经网络的应力检测模型,然后将应力检测模型的输出作为输入,使用改进的GSA-GRNN建立温度补偿模型对应力检测模型进行温度补偿。研究结果表明:融合了传统超声声时差的检测模型均方根误差为0.84636,相关系数为0.99743,和其他神经网络模型对比,该模型拥有更好的精度;在对该模型进行温度补偿后,模型的应力均方根误差和相关系数分别可以达到0.78848和0.99844,模型的精度得到了进一步的提升。证明基于数据驱动的神经网络融合传统超声检测可以有效降低检测误差,同时省去传统检测方法人工计算应力的时间,提高了检测效率。研究结果可以为基于数据驱动的应力检测模型提供进一步的优化参考。 展开更多

关键词 应力检测 树突神经网络 粒子群算法 万有引力搜索算法 声时差

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基于双路时延神经网络的说话人及性别识别

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作者 叶汉民 蒲立力 程小辉 《桂林理工大学学报》 北大核心 2024年第4期715-721,共7页

为提高说话人和性别识别性能,提出一种新的时延神经网络(time delay neural network,TDNN)变体——双路时延神经网络。在网络架构层面,通过神经网络底层设置不同上下文大小时延单元捕捉说话人声纹信息特征,构建双路并行网络使得网络学... 为提高说话人和性别识别性能,提出一种新的时延神经网络(time delay neural network,TDNN)变体——双路时延神经网络。在网络架构层面,通过神经网络底层设置不同上下文大小时延单元捕捉说话人声纹信息特征,构建双路并行网络使得网络学习丰富异构特征,同时将通道注意力与空间注意力双机制融合于深度网络模型进而提取语音信息特征,在保证精度的前提下使得该网络实现说话人身份和性别的同时识别。基于公共数据集Librispeech、ST-CMDS的测试结果表明,该方法对说话人识别准确率分别能达到76.43%和75.82%,说话人性别识别准确率分别能达到91.69%和90.06%,比原有时延神经网络在说话人识别准确率上分别提高7.90和8.11百分点。 展开更多

关键词 说话人识别 性别识别 时延神经网络 通道注意力 空间注意力

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基于深度学习的室内点云语义分割研究进展

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作者 李新 孙钰奇 +1 位作者 宋刘广 曾佳全 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第8期6-18,共13页

点云是一种被广泛使用的三维数据,而语义分割作为三维场景理解的关键技术,人们对其的需求也越来越广泛。近三年来,点云语义分割技术的发展迅速,为了展示基于深度学习的室内场景三维点云语义分割方面的进展,着重整理了其近三年最新的研... 点云是一种被广泛使用的三维数据,而语义分割作为三维场景理解的关键技术,人们对其的需求也越来越广泛。近三年来,点云语义分割技术的发展迅速,为了展示基于深度学习的室内场景三维点云语义分割方面的进展,着重整理了其近三年最新的研究动向。首先介绍了点云语义分割常用的数据集以及评价指标,接着对近三年的各种点云语义分割方法进行分类,并从间接、直接处理点云的角度,按照不同类别分析总结了各种方法的框架结构以及其创新点,在S3DIS、ScanNet等几种最常使用的室内数据集上对各种算法的mIou等评价指标进行了对比展示。最后,根据现有的点云的语义分割技术的研究现状和存在的问题进行了总结以及展望。 展开更多

关键词 点云数据 室内场景 语义分割 深度学习

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基于OISL-OSU的通算一体卫星路由优化算法 被引量：1

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作者 周伟 罗青松 +3 位作者 谢晓兰 敬超 程小辉 潘必韬 《光通信技术》 北大核心 2024年第5期51-59,共9页

为了进一步解决多星及星地间通信和计算系统资源的高度整合与互馈增强问题,提出了一种基于卫星间光链路光业务单元(OISL-OSU)的通算一体卫星路由优化算法——OISL-DDPG算法。该算法采用深度确定性策略梯度(DDPG)优化方法,提高了卫星光网... 为了进一步解决多星及星地间通信和计算系统资源的高度整合与互馈增强问题,提出了一种基于卫星间光链路光业务单元(OISL-OSU)的通算一体卫星路由优化算法——OISL-DDPG算法。该算法采用深度确定性策略梯度(DDPG)优化方法,提高了卫星光网络QoS性能。仿真实验表明:采用基于时间窗口的网络切片方法符合国内低轨星座真实网络运行状态;与最小跳数算法相比,所提出的算法以增加微小时延为代价,获得更高的链路利用率和链路占用率;与多约束最短路由优先(MCSPF)算法相比,该算法的收敛性更好,时延和丢包率更低。 展开更多

关键词 卫星光网络 光业务单元 业务承载 路由优化

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基于三次指数平滑法和时间卷积网络的云资源预测模型 被引量：24

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作者 谢晓兰 张征征 +1 位作者 王建伟 程晓春 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期143-150,共8页

以Docker和Kubernetes为代表的容器云具有额外的资源开销更小、启动销毁时间更短等优点,但它仍然存在过度供应和供应不足等资源管理问题。为了使Kubernetes集群对部署在其上的应用资源使用量能“提前”响应,并根据预测值为应用及时、准... 以Docker和Kubernetes为代表的容器云具有额外的资源开销更小、启动销毁时间更短等优点,但它仍然存在过度供应和供应不足等资源管理问题。为了使Kubernetes集群对部署在其上的应用资源使用量能“提前”响应,并根据预测值为应用及时、准确、动态地调度和分配资源,提出了一种基于三次指数平滑法和时间卷积网络的云资源预测模型,根据历史数据预测未来的资源需求。为了找到参数的最优组合,使用TPOT调参思想对参数进行优化。对Google数据集CPU和内存的预测实验表明,所提模型与其他模型相比具有更好的预测性能。 展开更多

关键词 资源预测 Kubernetes 指数平滑法 时间卷积网络

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深度学习在肺炎检测中的研究综述 被引量：7

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作者 李新 陈帆 +2 位作者 郝海江 黄琳 刘亚荣 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2020年第4期859-866,共8页

针对专业影像医生每天因阅览大量胸片所导致的视觉疲劳,会在一定程度上影响医生的诊断,从而出现假阳率过高、误诊漏诊等问题。为了减少这类情况的出现,近年来大量研究将深度学习技术应用于医学影像辅助诊断方面以减轻医生负担、提高医... 针对专业影像医生每天因阅览大量胸片所导致的视觉疲劳,会在一定程度上影响医生的诊断,从而出现假阳率过高、误诊漏诊等问题。为了减少这类情况的出现,近年来大量研究将深度学习技术应用于医学影像辅助诊断方面以减轻医生负担、提高医院检测工作效率。本文对比了深度学习中几种常用的卷积神经网络模型,并且总结了几个比较大型的肺炎公开数据集,然后以肺炎检测为综述对象,从传统方法和深度学习方法两个方面和分类、目标检测两个角度,详细分析了近年来国内外的研究现状、取得成果以及所面临的问题,并给出相关建议。 展开更多

关键词 深度学习 医学影像 肺炎检测 计算机辅助诊断

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LED路灯可见光通信模型的研究 被引量：18

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作者 邓健志 孙科壮 程小辉 《光通信技术》 北大核心 2020年第5期53-57,共5页

针对智慧路灯及车联网的应用需求,设计了基于可见光发光二极管(LED)路灯的通信模型。首先,提出LED单路稳定和多路稳定的照度预均衡方法,并测试了预均衡接收效果。其次,根据单侧、双侧对称和双侧非对称等路灯安装方式,用朗伯特模型构造... 针对智慧路灯及车联网的应用需求,设计了基于可见光发光二极管(LED)路灯的通信模型。首先,提出LED单路稳定和多路稳定的照度预均衡方法,并测试了预均衡接收效果。其次,根据单侧、双侧对称和双侧非对称等路灯安装方式,用朗伯特模型构造和仿真了3种路灯的空间照度分布数学模型,分析了道路近地区域的平均照度。最后,据此设计了可见光信号的车辆接收模型和LED路灯到车辆的色分多路复用(CDM)可见光通信模型,并分析了模型的信号接收波形和该模型的多径效应。 展开更多

关键词 可见光通信 智慧路灯 车联网 灯车通信模型

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一种基于完全子图与标签传播的重叠社区检测算法 被引量：1

18

作者 桂琼 邓锐 +1 位作者 程小辉 吕永军 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第3期561-569,共9页

提出了一种基于完全子图和标签传播的重叠社区检测CLPOA算法。该算法首先搜寻完全子图,并为每个子图分配唯一标签,实现快速标签预处理;然后根据每个节点的邻接节点标签来更新该节点的标签,同时提出接触频数优化标签选择策略降低标签随... 提出了一种基于完全子图和标签传播的重叠社区检测CLPOA算法。该算法首先搜寻完全子图,并为每个子图分配唯一标签,实现快速标签预处理;然后根据每个节点的邻接节点标签来更新该节点的标签,同时提出接触频数优化标签选择策略降低标签随机传播概率;最后,通过网络标签分布情况进行社区划分。选取两个小规模标准数据集和两个大规模网络数据集进行实验,结果表明CLPOA算法能保持和COPRA算法相同社区划分质量,同时具有更好的算法稳定性和时间性能。 展开更多

关键词 复杂网络 社区发现 完全子图 标签传播

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制造云服务组合中支持服务关联的QoS感知评估模型 被引量：3

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作者 谢晓兰 曾兰英 翟青海 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期118-129,共12页

为了更好地从大量候选云服务集中选出满足制造需求且服务质量较优的制造云服务协同完成制造任务,针对QoS准确性给组合筛选带来的影响,基于接口关联、业务实体关联、统计关联,提出了一种支持服务关联的QoS感知评估模型。引入企业合作时间... 为了更好地从大量候选云服务集中选出满足制造需求且服务质量较优的制造云服务协同完成制造任务,针对QoS准确性给组合筛选带来的影响,基于接口关联、业务实体关联、统计关联,提出了一种支持服务关联的QoS感知评估模型。引入企业合作时间、KULC和IR参数,利用历史信息进行预测对统计关联QoS变化量进行动态调整,保证了时效性。通过算例分析验证了所提方法的可行性,实验结果表明该方法能为服务需求方提供更切合实际的解决方案。 展开更多

关键词 服务关联 服务组合 QOS感知 制造云

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用于倾角监测中的MEMS加速度计补偿方法 被引量：3

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作者 杨小平 谭凯 +2 位作者 蒋力 刘光辉 李哲宏 《微纳电子技术》 CAS 北大核心 2022年第9期911-919,965,共10页

针对在山体滑坡倾角监测中微电子机械系统(MEMS)加速度计存在误差的问题,传统方法的补偿效果欠佳,且无法很好地对时间序列数据进行分析。为了提高山体姿态监测的精度,采用了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)与长短期记忆(LSTM)网络相... 针对在山体滑坡倾角监测中微电子机械系统(MEMS)加速度计存在误差的问题,传统方法的补偿效果欠佳,且无法很好地对时间序列数据进行分析。为了提高山体姿态监测的精度,采用了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)与长短期记忆(LSTM)网络相结合的MEMS加速度计误差补偿方法。将采集到的加速度数据转换成角度数据,然后通过1D-CNN与LSTM网络模型进行训练,设计了误差补偿的硬件系统,从而实现实时误差补偿。实验结果表明,与卡尔曼滤波和反向传播(BP)神经网络相比,X轴的均值和标准差分别为0.000 057°和0.000 033°,误差下降了一个数量级,说明1D-CNN与LSTM相结合的网络对MEMS加速度计具有更好的补偿效果,为将来应用在山体滑坡倾角监测中奠定了基础。 展开更多

关键词 微电子机械系统(MEMS) 加速度计 误差补偿 一维卷积神经网络(1D-CNN) 长短期记忆(LSTM)网络 倾角监测

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