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期刊信息/Journal information
吉林大学学报（信息科学版）
吉林大学
吉林大学学报（信息科学版）

吉林大学

刘大有

双月刊

1671-5896

nhxb@jlu.edu.cn

0431-85152552;85152551

130012

长春市南湖大路5372号

吉林大学学报（信息科学版）/Journal Journal of Jilin University(Information Science Edition)CSTPCD
查看更多>>本刊主要刊登信息与通信工程、控制科学与工程，计算机科学与工程、仪器科学与工程，电子科学与技术、管理科学与工程，电器工程等方面的学术论文及研究报告。本刊既反映基础理论研究又反映应用技术研究，并注意报道技术开发工作的最新成果，在理论与实践相结合，促进科技成果转化方面具有自己的特色。
正式出版
收录年代

    基于社交关系及能量缓存的D2D通信中继选择算法

    任晶秋刘琪张光华卢为党...
    997-1003页
    查看更多>>摘要：针对D2D(Device-to-Device)通信系统中源节点与目的节点间的距离过大时出现通信时延大、通信过程中断等问题,提出了一种基于社交关系及能量缓存的D2D通信中继选择算法.该算法在限定中继节点的位置前提下,不仅考虑传输速率、中继的剩余能量及剩余缓存空间等常规条件,还考虑了节点间的社交关系以及链路的中断概率,综合计算每条链路权重,权重最高的链路被选中进行数据传输.仿真实验表明,该算法有效降低了 D2D通信链路的传输时延,提高了系统成功传输概率,进而提升了中继系统的稳定性.

    社交关系中断概率中继选择能量感知D2D通信

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    基于KM算法的D2D通信信道分配最优化数学模型

    胡俊华
    1004-1010页
    查看更多>>摘要：针对现阶段D2D(Device-to-Device)通信信道分配效果不佳等问题,提出基于匈牙利(KM:Kuhn Munkras)算法的D2D通信信道分配最优化数学模型.在D2D通信系统模型构建的基础上,计算D2D通信信道传输速率,将系统中的各个变量表示在一个二维坐标系中,构建线性规划图,根据该图求解D2D用户的最佳发射功率;基于KM算法建立D2D通信信道分配最优化数学模型,实现D2D通信信道分配.实验结果表明,所提方法D2D通信信道分配最优化数学模型的实际应用效果更好,通信系统的吞吐量更大.

    KM算法通信系统模型线性规划图D2D通信信道分配分配模型

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    基于稀疏编码的数字视频图像压缩方法研究

    张舒野
    1011-1017页
    查看更多>>摘要：针对数字视频图像采集过程中受外部环境噪声干扰及原始图像分辨率低的影响,在压缩过程中可能出现很多的失真和伪影,并且每次压缩和解压缩都会引入一定的误差,误差逐渐积累,导致最终的压缩效果较差的问题,提出基于稀疏编码的数字视频图像压缩方法研究.利用多阈值迭代方法对数字视频图像中的噪声实施去除,利于后续的图像压缩处理;通过稀疏编码方法获取去噪后的数字视频图像的正交基系数,对该系数进行冗余字典稀疏编码和压缩传输,建立多帧去压缩伪影网络,利用网络中的运动补偿模块对数字视频图像实施运动偏移估计以及像素补偿;将运动补偿帧输入去压缩伪影模块中完成压缩伪影的消除,实现数字视频图像压缩.实验结果验证该方法能有效去除压缩数字视频图像中的伪影,具有较高的压缩效率和信噪比.

    稀疏编码数字视频图像压缩图像去噪小波变换去压缩伪影

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    基于改进CNN的弱边缘超声图像分割方法

    朱彦华
    1018-1024页
    查看更多>>摘要：为解决弱边缘超声图像分割难度大的问题,提出基于改进CNN(Convolutional Neural Networks)的弱边缘超声图像分割方法.该方法首先利用平稳小波变换去除图像中的噪声,并通过加权最小二乘滤波器强化图像边缘细节,然后将改进卷积注意力模块添加到残差网络模型中提取图像特征,最后通过优化损失函数提高图像的分割精度.实验结果表明,所提方法对超声图像的弱边缘细节处理效果好,可提高对医学超声图像的分割精度.

    超声图像分割图像预处理卷积神经网络平稳小波变换加权最小二乘滤波器

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    基于强化学习的无人机航线规划研究

    何庆新涂晓彬于银辉
    1025-1030页
    查看更多>>摘要：为解决无人机的低通信能耗比问题,并在维持高通信质量的同时降低能耗,提出了一种基于强化学习的无人机航线规划方案.将连续的飞行空间划分为多层二维网格以便于生成无人机状态点,并建立一个基于通信质量和能耗参数的奖励函数,通过Q-Learning算法学习获得通信能耗比最优航线.实验结果表明,该学习模型规划的航线能获得较高的通信能耗比,具有一定应用价值.

    航线规划Q-Learning算法无人机

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    基于自适应邻域及重构权重的局部线性嵌入算法

    梁磊刘远红甘智峰
    1031-1040页
    查看更多>>摘要：针对局部线性嵌入(LLE:Locally Linear Embedding)算法邻域选择不精确及度量方法缺陷导致不能提取流形真实结构的问题,提出一种基于自适应邻域及重构权重的局部线性嵌入算法(AN-RWLLE:Locally Linear Embedding Algorithm Based on Adaptive Neighborhood and Reconstruction Weight).首先,通过计算高维样本点的余弦相似性,筛选出每个样本点的局部邻域,再从该邻域中自适应选择最优邻域.其次,融合最优邻域内样本点的距离和结构特征,充分挖掘高维数据流形结构,实现权重重构.最后,利用支持矢量机对特征进行识别,在低维空间保持高维数据的本质特征.实验结果表明,AN-RWLLE算法具有很好的可视化和聚类效果,在两组轴承故障数据集上都具有很好的特征提取能力.

    局部线性嵌入特征提取自适应邻域重构权重轴承故障诊断

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    IRS辅助C-IoT系统的联合波束形成设计

    孙振兴沙国辉南春萍胥子昂...
    1041-1047页
    查看更多>>摘要：针对多输入多输出(MIMO:Multiple Input Multiple Output)认知物联网(C-IoT:Cognitive Internet of Things)系统中存在频谱效率低的问题,提出了一种基于智能反射面(IRS:Intelligent Reflecting Surface)辅助的交替迭代的块坐标下降算法.以主接收机处的干扰功率、次发射机处的发射功率和IRS处的单位模为约束条件,通过联合优化次发射机处的主动波束形成和IRS处的被动波束形成最大化系统加权和速率.将复杂的非凸优化问题分解为子问题后,分别使用拉格朗日对偶法和逐次凸逼近法对子问题进行处理.仿真结果表明,在多天线用户场景下所提算法可以快速收敛,通过增加IRS反射元件的数量或正确部署IRS的位置可以有效提高C-IoT系统的频谱效率.

    智能反射面认知物联网多输入多输出波束形成

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    基于UPCBAM-RYOLO V5的光学遥感舰船小目标检测

    杨笑天鱼昕刘铭王梁...
    1048-1057页
    查看更多>>摘要：针对光学遥感数据中舰船小目标数量占比大,长宽比大且多个目标紧密排列难以检测的问题,提出一种基于YOLO V5(You Only Look Once V5)的光学遥感舰船小目标检测算法—UPCBAM-RYOLO V5(Upsampling Convolutional Attention Block Module-RYOLO V5)算法.该算法设计了一种上采样注意力机制模块,增强了网络对小尺寸目标特征提取能力,并在边框回归公式中引入旋转角度损失,提高了算法对舰船外观和方向的感知能力.基于GF1、GF2组成的舰船小目标数据集实验,结果表明,UPCBAM-RYOLO V5算法模型提升了舰船小目标检测的定位精度和分类精度,其中P、R、MAP(Mean Average Precision)值分别达到93％、94％和95％,较传统YOLO V5模型分别提高3％、7％和7％.对网络中上采样注意力机制模块添加位置的消融实验结果表明,相较于在Backbone和Prediction处加入UPCBAM,在Neck处加入UPCBAM对遥感影像舰船小目标的检测影响最大,性能最优,P、R和MAP值分别提高了 5％、4％和2％.从而验证了 UPCBAM-RYOLO V5模型在光学遥感舰船小目标检测方面具有一定的研究意义.

    光学遥感数据舰船小目标UPCBAM-RYOLOV5算法上采样注意力机制旋转角度

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    基于均值滤波的遥感模糊图像对比度增强方法

    张艳晓
    1058-1065页
    查看更多>>摘要：为提高遥感模糊图像对比度增强效果,增加清晰度,提出基于均值滤波的遥感模糊图像对比度增强方法.首先,采用快速中值自适应均值滤波算法对遥感模糊图像整体进行去噪处理;其次,结合遥感图像边缘的分形自相似特征以及灰度梯度变化实现对图像边缘点的提取,并将图像的整体区域划分为明亮和暗淡区域;最后,采用细节保留映射算法和感知对比度映射方法分别增强两个区域的对比度,完成对遥感模糊图像整体的对比度增强,实现对该图像的色彩还原.实验结果表明,该方法增强图像能有效去噪,绝对均值差小于0.85,在图像对比度和清晰度增强方面表现出良好的性能.

    均值滤波遥感图像对比度增强去噪边缘提取色彩还原

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    基于混沌哈里斯鹰算法的最大功率追踪

    付光杰朱永浩
    1066-1073页
    查看更多>>摘要：针对当光伏板处于不均匀的太阳光照射时,产生发电效率低的问题,提出一种混沌哈里斯鹰算法与电导增量法结合的算法.哈里斯鹰算法引入Levy飞行函数和Henon混沌映射,在跟踪早期,扩大算法的搜索范围.再引入最优个体策略,可进一步减少算法的迭代次数.该算法使系统更易跳出局部最大功率点,而在跟踪后期,算法精确运行在小范围内,提高了局部搜索能力.实验结果表明,电导增量法的加入缓解了系统位于全局最大功率点(GMPP:Global Maximum Power Point)附近时的功率振荡,稳定输出.

    Henon混沌映射混沌哈里斯鹰算法Levy飞行电导增量法全局最大功率点

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