基于相干双反馈Sagnac光纤干涉仪的设计与优化

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作者 冯晓宇 聂敏 杨光 《激光杂志》 北大核心 2025年第8期15-25,共11页

为了提高Sagnac光纤干涉仪的测量精度,提出了一种基于相干双反馈的Sagnac光纤干涉仪及其对应的优化策略。通过建立理论模型,分析了在理想情况和光子损耗下的干涉仪相位灵敏度,并研究了反馈强度、增益系数以及不同输入态类型(真空态、压... 为了提高Sagnac光纤干涉仪的测量精度,提出了一种基于相干双反馈的Sagnac光纤干涉仪及其对应的优化策略。通过建立理论模型,分析了在理想情况和光子损耗下的干涉仪相位灵敏度,并研究了反馈强度、增益系数以及不同输入态类型(真空态、压缩真空态和双相干态)对干涉仪相位灵敏度的相互作用。研究表明,相比于无反馈的情况,在低反馈强度下,双反馈结构能够显著提高干涉仪的相位灵敏度;向双反馈结构中注入压缩真空态或第二束相干态均能进一步提升干涉仪的相位灵敏度;在光子数损耗的条件下,双反馈结构仍显示出优于无反馈结构的相位灵敏度。这些发现不仅证实了相干双反馈Sagnac光纤干涉仪在精密测量领域的应用潜力,而且为量子光学测量技术的未来发展提供了新的方向。 展开更多

关键词 量子精密测量 相干反馈控制 SAGNAC干涉仪 相位灵敏度

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图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法 被引量：2

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作者 赵凤 程艳阳 +1 位作者 刘汉强 刘琳 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第9期1750-1762,共13页

粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信... 粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信息的自适应阈值策略,用于确定粗糙模糊聚类的上下近似,将图像空间信息引入到粗糙模糊聚类,构造了融合空间信息的粗糙模糊聚类目标函数,克服方法对于图像噪声的敏感性,此外,为进一步提升聚类性能,将模糊聚类中的抑制式学习思想引入到粗糙下近似集中像素的模糊隶属度的修正,实现了粗糙和模糊思想的深度融合。本文算法是更具混合智能机理的粗糙模糊聚类图像分割算法,实验结果表明了本文算法的有效性。 展开更多

关键词 图像分割 粗糙模糊聚类 抑制式学习 图像信息 自适应阈值

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低信噪比下信号联合参数测量与识别方法 被引量：2

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作者 王胜华 邓宇坤 +2 位作者 赵晨博 贺鹏超 曹运合 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第5期507-514,共8页

针对传统的辐射源信号参数测量方法精度不高、工程实现困难且需要单独的信号调制识别步骤,本文基于信号的瞬时相位差特征提出了一种适用于低信噪比下的信号联合参数测量与识别方法,并进行了工程实现。该方法运用非相参累积检测算法提高... 针对传统的辐射源信号参数测量方法精度不高、工程实现困难且需要单独的信号调制识别步骤,本文基于信号的瞬时相位差特征提出了一种适用于低信噪比下的信号联合参数测量与识别方法,并进行了工程实现。该方法运用非相参累积检测算法提高低信噪比时域参数测量精度,获取信号瞬时相位差特征,联合测量并识别载频信息和调制方式,算法计算复杂度低、便于工程实现。经仿真和实测结果验证,对二相编码信号、线性调频信号和单载频信号有较高的测量精度和识别概率。 展开更多

关键词 参数测量 脉内调制识别 低信噪比 FPGA实现

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基于修正频域滤波器的信号波形畸变校正方法 被引量：1

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作者 王胜华 赵晨博 +2 位作者 邓宇坤 徐家宁 贺鹏超 《电子测量技术》 北大核心 2024年第9期191-196,共6页

针对窄脉冲信号经过放大、变频等模拟器件发生波形畸变问题,提出一种基于修正频域滤波器的信号波形畸变校正方法。传统校正方法仅利用有效带宽内信号进行校正,校正后脉冲时域性能较差。为提高校正精度,保证信号时域波形特性,本文利用有... 针对窄脉冲信号经过放大、变频等模拟器件发生波形畸变问题,提出一种基于修正频域滤波器的信号波形畸变校正方法。传统校正方法仅利用有效带宽内信号进行校正,校正后脉冲时域性能较差。为提高校正精度,保证信号时域波形特性,本文利用有效带宽及带外部分高频区域频率响应求解信号波形畸变校正滤波器;但带外频段校正滤波器频谱起伏波动较大,并伴随较多尖峰、毛刺,无法直接用于求解校正滤波器系数。本文对幅频和相频响应校正曲线进行中值滤波后,进行多项式拟合,通过优化求解校正滤波器阶数和系数获得良好的波形校正性能。最后,通过实测数据处理验证了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 窄脉冲 波形畸变 校正 滤波器

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面向空天地网络的弹性语义通信

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作者 王文远 周明宇 +6 位作者 王朝炜 许霁松 张云泽 庞明亮 江帆 徐乐西 张治 《电子与信息学报》 2025年第10期3646-3657,共12页

针对空天地网络中图像传输面临的带宽受限和信道损伤等挑战,该文提出一种弹性语义通信方案。该方案基于信息瓶颈(IB)理论构建了增强的率失真(RD)函数,采用Gumbel-Softmax方法和可变速率网络实现动态速率自适应,并设计了加权多重非对称... 针对空天地网络中图像传输面临的带宽受限和信道损伤等挑战,该文提出一种弹性语义通信方案。该方案基于信息瓶颈(IB)理论构建了增强的率失真(RD)函数,采用Gumbel-Softmax方法和可变速率网络实现动态速率自适应,并设计了加权多重非对称高斯分布来表征不同语义特征的概率密度。在架构设计上,该方案采用注意力机制和残差学习,根据信噪比(SNR)要求自适应地选择网络模块,实现计算效率和传输可靠性之间的最佳权衡。实验表明,与传统方案相比,所提方案在信道带宽比(CBR)和重建质量方面均取得了显著提升,特别是在具有挑战性的信道条件下,表现出更强的鲁棒性和更高的图像保真度。 展开更多

关键词 空天地网络 语义通信 信道自适应 拓展的信息瓶颈理论 信源信道联合编码

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结合多尺度深度学习网络和Retinex理论的低光照图像增强算法 被引量：12

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作者 刘卫华 薛岩松 +1 位作者 益琛 王富平 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第1期105-115,共11页

针对低光照增强任务缺乏参考图像及现有算法存在的色彩失真、纹理丢失、细节模糊、真值图像获取难等问题,本文提出了一种基于Retinex理论与注意力机制的多尺度加权特征低光照图像增强算法。该算法通过基于Unet架构的特征提取模块对低光... 针对低光照增强任务缺乏参考图像及现有算法存在的色彩失真、纹理丢失、细节模糊、真值图像获取难等问题,本文提出了一种基于Retinex理论与注意力机制的多尺度加权特征低光照图像增强算法。该算法通过基于Unet架构的特征提取模块对低光照图像进行多尺度的特征提取,生成高维度的多尺度特征图;建立注意力机制模块凸显对增强图像有利的不同尺度的特征信息,得到加权的高维特征图;最后反射估计模块中利用Retinex理论建立网络模型,通过高维特征图生成最终的增强图像。设计了一个端到端的网络架构并利用一组自正则损失函数对网络模型进行约束,摆脱了参考图像的约束,实现了无监督学习。最终实验结果表明本文算法在增强图像的对比度与清晰度的同时维持了较高的图像细节与纹理,具有良好的视觉效果,能够有效增强低光照图像,视觉质量得到较大改善;并与其他多种增强算法相比,客观指标PSNR和SSIM得到了提高。 展开更多

关键词 低光照图像增强 Retinex模型 多尺度提取特征 注意力机制 无监督学习

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基于激光雷达点云多特征提取的车辆目标识别算法 被引量：15

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作者 李欣 李京英 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第10期138-141,共4页

目标识别是智能车感知周围环境实现智能行驶的重要技术,高精度的目标识别算法可为智能车的安全行驶提供保障,因此提出一种基于三维激光雷达点云多特征提取的车辆识别算法。将提取的激光雷达数据的12维特征与分类器相结合识别城市道路中... 目标识别是智能车感知周围环境实现智能行驶的重要技术,高精度的目标识别算法可为智能车的安全行驶提供保障,因此提出一种基于三维激光雷达点云多特征提取的车辆识别算法。将提取的激光雷达数据的12维特征与分类器相结合识别城市道路中的车辆目标。算法首先对非地面激光雷达点云进行聚类,对聚类后的每簇点云数据提取12维特征;然后根据这12维特征训练四种分类器;最后使用KITTI数据集进行仿真,比较四种分类器的性能和三种不同维度特征(12维、26维、8维特征)识别车辆目标的准确率。仿真结果表明:提取的12维特征相比较于其它两种维度的激光雷达特征,可以提高车辆目标分类的准确性,与随机森林结合的识别精度优于其他分类器方法。另外,在百度Apollo数据集的道路场景中也验证了该算法的性能,结果表明其可满足车辆识别的精度。 展开更多

关键词 智能车 多线激光雷达点云 多特征 车辆识别

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融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类图像分割

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作者 赵凤 吝晓娟 刘汉强 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第9期1544-1556,共13页

现有的直觉模糊聚类算法应用于图像分割时,往往只考虑图像的像素信息,忽略了图像的几何特征和区域信息,使得分割效果不太理想。为了提高直觉模糊聚类算法的分割性能,提出一种融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类算法。该算法... 现有的直觉模糊聚类算法应用于图像分割时,往往只考虑图像的像素信息,忽略了图像的几何特征和区域信息,使得分割效果不太理想。为了提高直觉模糊聚类算法的分割性能,提出一种融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类算法。该算法首先对图像进行对称轴检测获取图像的对称特性,接着利用图像的对称特性进行对称像素的标签传递并改进像素对聚类中心的直觉模糊距离测度,然后设计一种混合标签传递半监督策略,对所有像素进行隶属度的估计并将其作为监督隶属度进行引入,随后构建融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类目标函数,通过聚类获得最终的分割结果。两个彩色图像库上的实验结果表明,该算法能够将目标从复杂背景中完整的分割出来,分割性能优于对比算法。 展开更多

关键词 图像分割 直觉模糊聚类 半监督聚类 对称特性 混合标签传递

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时变工况下基于精细复合多尺度散度熵的旋转机械故障诊断方法 被引量：3

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作者 卢太武 马洪波 +1 位作者 王先芝 陈改革 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第21期211-218,共8页

时变工况下旋转机械的振动信号具有明显的时变调制的特点,熵值方法在提取该类信号特征时具有独特的优势。为了克服传统的熵值方法计算速度慢、熵值不稳定等问题,提出了一种基于精细复合多尺度散度熵的时变工况下旋转机械故障诊断方法,... 时变工况下旋转机械的振动信号具有明显的时变调制的特点,熵值方法在提取该类信号特征时具有独特的优势。为了克服传统的熵值方法计算速度慢、熵值不稳定等问题,提出了一种基于精细复合多尺度散度熵的时变工况下旋转机械故障诊断方法,能够更有效地提取故障特征信息并提高故障诊断准确率。首先,采用重采样的方法将时域信号转为角域信号,并利用变分模态分解和独立分量分析相结合的方法对角域信号进行去噪。其次,采用精细复合多尺度散度熵对去噪后的角域信号进行特征提取,然后将提取到的特征输入LR(logistic regression)分类器中识别故障类型。最后,通过时变工况下的齿轮试验对所提方法进行验证,结果表明,所提出的方法有效提高了时变工况下故障诊断准确率。 展开更多

关键词 故障诊断 时变工况 精细复合多尺度散度熵 变分模态分解 独立分量分析

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邻居关系感知的图卷积网络推荐模型 被引量：2

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作者 孙爱晶 王国庆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第9期112-122,共11页

现有的基于图神经网络的推荐模型在更新目标节点向量时大多对邻居节点信息进行无差别的聚合,没有结合推荐系统本身引入更多有用的先验知识,从而区分目标节点与不同邻居节点之间的关系。针对此问题,提出一种基于邻居关系感知的图卷积网... 现有的基于图神经网络的推荐模型在更新目标节点向量时大多对邻居节点信息进行无差别的聚合,没有结合推荐系统本身引入更多有用的先验知识,从而区分目标节点与不同邻居节点之间的关系。针对此问题,提出一种基于邻居关系感知的图卷积网络推荐模型(neighbor relation-aware graph convolutional network,NRGCN),分别引入评分数值、评论文本和评分时间三种先验辅助信息实现对邻居节点的多层次聚合。具体来讲,以用户对物品的真实评分数值作为网络中不同邻居关系紧密程度的基础,利用评论文本的情感倾向对邻居关系进行修正补充,最后考虑到用户的兴趣随时间的变化情况,使用评分时间来标记不同时间交互下的邻居关系。在3组公开的数据集上,NRGCN的召回率高于多个基准算法,最大提高了12%。 展开更多

关键词 图神经网络 邻居关系 评论文本 情感倾向 评分时间

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结合Tri-training和CV-CNN的半监督PolSAR图像分类

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作者 谢雯 马改妮 +2 位作者 赵凤 刘汉强 张璐 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第8期2537-2542,共6页

现有深度学习算法应用于PolSAR图像分类时,较少考虑该图像数据的复数特点,使得数据的复数域信息不能被充分利用;同时,深度学习需要大量的标签样本作为模型的训练样本,但是PolSAR图像可获取的标签样本十分有限。针对上述问题,结合Tri-tra... 现有深度学习算法应用于PolSAR图像分类时,较少考虑该图像数据的复数特点,使得数据的复数域信息不能被充分利用;同时,深度学习需要大量的标签样本作为模型的训练样本,但是PolSAR图像可获取的标签样本十分有限。针对上述问题,结合Tri-training算法和复值卷积神经网络(CV-CNN)提出了半监督PolSAR图像分类算法。首先通过Wishart分类器和Tri-training算法获取一些可靠性较高的伪标签样本,然后将其加入到复值卷积神经网络的训练样本中并用于模型训练,最终完成图像分类任务。通过四幅PolSAR图像分类的仿真实验表明,该算法不仅能够有效提升伪标签样本的可靠性,同时还可提高模型的分类准确率。 展开更多

关键词 PolSAR图像分类 Wishart分类器 Tri-training算法 复值卷积神经网络

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无人机GNSS-R时延多普勒计算关键技术

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作者 刘原华 刘张文 牛新亮 《导航定位学报》 CSCD 2021年第6期90-95,共6页

针对海面风场反演中,采用不同的镜面反射点估计算法计算结果存在较大差异,导致等延迟环和等多普勒带的大小和分布不同,从而使得散射信号二维时延-多普勒相关功率计算的不一致等问题,提出在机载场景下,利用接收机相对于卫星发射机的仰角... 针对海面风场反演中,采用不同的镜面反射点估计算法计算结果存在较大差异,导致等延迟环和等多普勒带的大小和分布不同,从而使得散射信号二维时延-多普勒相关功率计算的不一致等问题,提出在机载场景下,利用接收机相对于卫星发射机的仰角,来计算二维相关值参考点的时延和多普勒的方法。实验结果与实测数据对比表明,机载条件下,采用该方法计算真实有效,且无需计算镜面反射点的位置,简化了计算过程。 展开更多

关键词 镜面反射点 时延 多普勒 卫星高度角 全球卫星导航系统反射信号

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基于CWGAN-SLM的多小波OFDM系统峰均比抑制算法研究

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作者 杨光 吴朝阳 +2 位作者 聂敏 闫晓红 江帆 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期99-110,共12页

为满足未来6G星地一体化系统对正交频分复用(OFDM)技术低峰均比(PAPR)的需求,首先提出一种将选择映射(SLM)算法与多小波OFDM技术相结合的算法,但此算法降低PAPR的幅度有限,并且计算复杂度较高。因此,进一步提出基于条件Wasserstein生成... 为满足未来6G星地一体化系统对正交频分复用(OFDM)技术低峰均比(PAPR)的需求,首先提出一种将选择映射(SLM)算法与多小波OFDM技术相结合的算法,但此算法降低PAPR的幅度有限,并且计算复杂度较高。因此,进一步提出基于条件Wasserstein生成对抗网络(CWGAN)和SLM的峰均比抑制算法,即CWGAN-SLM算法,并将其应用于多小波OFDM系统,该算法通过引入CWGAN,生成多个时域备选信号,以达到降低峰均比的目的。仿真结果表明,CWGAN-SLM算法能够有效降低系统的PAPR和计算复杂度,而且具有较低的误码率,与GAN和WGAN相比,CWGAN具有训练容易、稳定性强且PAPR性能好的特点。 展开更多

关键词 星地一体化 正交频分复用 峰均比 多小波OFDM 计算复杂度

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