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期刊信息/Journal information
重庆邮电大学学报（自然科学版）
重庆邮电大学
重庆邮电大学学报（自然科学版）

重庆邮电大学

刘宴兵

双月刊

1673-825X

journal@cqupt.edu.cn

023-62461032

400065

重庆南岸区

重庆邮电大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊主要刊登通信与信息系统，信号与信息处理，计算机应用技术，计算机软件与理论，电磁与微波技术，微电子学与固体电子学，控制理论与控制工程以及相关基础技术领域的学术论文、研究报告、综述、研究简报及学位论文。中国科技核心期刊、教育部优秀期刊、全国优秀学报、重庆市“十佳”科技期刊、重庆市优质期刊；英国科学文摘（SA）、英国INSPEC数据库、美国剑桥科学文摘（CSA）、俄罗斯文摘（AJ）、中国科技论文与引文数据库（CSTPC）、学术期刊综合评价数据库等收录。
正式出版
收录年代

    基于Q-learning的自适应链路状态路由协议

    吴麒左琳立丁建邢智童...
    945-953页
    查看更多>>摘要：针对大规模无人机自组网面临的任务需求多样性、电磁环境复杂性、节点高机动性等问题,充分考虑无人机节点高速移动的特点,基于无人机拓扑稳定度和链路通信容量指标设计了 一种无人机多点中继(multi-point relay,MPR)选择方法;为了减少网络路由更新时间,增加无人机自组网路由策略的稳定性和可靠性,提出了一种基于Q-learning的自适应链路状态路由协议(Q-learning based adaptive link state routing,QALSR).仿真结果表明,所提算法性能指标优于现有的主动路由协议.

    无人机自组网路由协议强化学习自适应

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    基于深度学习的表面微小缺陷检测方法综述

    郑太雄黄鑫尹纶培朱意霖...
    954-965页
    查看更多>>摘要：表面微小缺陷具有尺度小、对比度低和样本数量不足等特点,导致基于深度学习的缺陷检测精度低和漏检率高,故基于视觉的表面微小缺陷检测一直是一项具有挑战性的工作.研究发现,增强网络模型特征提取能力、减少特征丢失或梯度消失以及采用注意力机制关注图像中重要的区域有利于提高表面微小缺陷的检测精度.该文系统分析了能够有效提高表面微小缺陷检测精度的ResNet、DenseNet、FPN等网络结构,总结了注意力机制在表面微小缺陷检测中的应用,分析了生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)针对表面微小缺陷样本不足问题的解决方案和具体应用,全面总结了微小表面缺陷检测中有效的网络结构和解决机制.

    注意力机制缺陷检测特征提取特征融合生成对抗网络计算机视觉

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    结合自注意力机制和软阈值降噪的对比联邦学习特征聚合算法

    王毅瞿治国孙乐
    966-973页
    查看更多>>摘要：传统人工智能(artificial intelligence,AI)技术在智慧视觉领域的应用面临着数据异构分布、数据隐私保护和噪声数据干扰等一系列技术难点.为了克服这些挑战,在联邦学习和信号降噪算法的思想上,提出了一种基于降噪和数据特征聚合的对比联邦学习算法(comparative federated learning aggregation feature algorithm with noise reduc-tion,FedCAFNR).FedCAFNR引入自注意力机制和深度残差网络,构建自适应阈值降噪网络,提高联邦学习从异构性数据中学习关键特征的能力.通过对比学习模型之间的差异,提升局部训练精度,有效增强了个体与全局模型的一致性,进一步提高了模型对非独立同分布数据的鲁棒性.采用3种多分类数据集进行仿真实验,在数据隐私保护的前提下证明了 FedCAFNR算法具有良好的收敛性和可拓展性.此外,新算法改进了学习效率,并提高了异构数据环境下联邦学习现有算法的一致性、鲁棒性.

    联邦学习降噪自注意力机制特征聚合

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    融合时间序列和知识增强的双图融合对话情感识别

    陈晏伊李卫疆
    974-982页
    查看更多>>摘要：针对对话中的情感识别主要集中在对话的上下文建模以及说话者之间的依赖关系建模,而忽略了对话的时间序列特征问题,通过时间编码分析会话情感在时间序列上的变化,更好地捕捉情感变化的趋势;引入外部知识作为辅助信息,并设计3个步骤进行知识选择,为对话有效选择相关的知识信息,为移情反应提供一定的指导;设计了 一个双图融合模块进行对话信息的交互,以此提升模型的整体性能.在两个公开数据集上实验表明,提出的模型与基线模型相比,性能指标更优,效果更好.

    对话情感分析时间序列知识增强移情反应图结构

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    一种低静态电流LDO的设计

    杨靳唐威康敏安郭世骁...
    983-991页
    查看更多>>摘要：为了延长宽输入电子设备的续航时间,设计了一种低静态电流低压差线性稳压器(low dropout regulator,LDO).设计中将带隙基准电路所有的MOS管设置在亚阈值区,同时添加一条快速上电通路,这样在兼顾上电时间的同时又保证了低静态电流的需求.利用动态电流偏置技术和瞬态增强电路,解决低静态电流和瞬态响应的矛盾;采用伪等效串联电阻(equiralent series resistance,ESR)补偿、零点补偿等方法,解决低静态电流和稳定性的矛盾.芯片采用0.18 μm 30 V BCD工艺.LDO输入电压为2.7～30 V,输出电压为1.2～6.5 V,最大负载电流150 mA.仿真结果表明,该LDO的静态电流仅1.3 μA,负载电流在1～150 mA跳变时,上冲电压为54 mV,下冲电压为75 mV.

    低压差线性稳压器低静态电流动态电流偏置技术瞬态响应

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    YOLO-ML:基于多尺度特征层注意力机制的滑轨缺陷检测方法

    王月刘永旭王鹏银兴行...
    992-1003页
    查看更多>>摘要：汽车拉索滑轨外观质量是保障车窗升降系统良好工作的重要保障,外观缺陷会导致车窗升降系统晃动、异响、卡顿、腐蚀等问题,因此对汽车拉索滑轨外观进行缺陷检测至关重要.提出了一种用于汽车拉索滑轨外观缺陷的检测方法,该方法使用YOLO V8作为基础模型,通过加入小目标检测头、多尺度序列特征金字塔(multi-scale se-quence feature based feature pyramid network,multi-SSFPN)模块、多尺度特征层注意力(layer-attention)模块,实现了滑轨外观多尺寸缺陷的实时检测.实验和现场测试结果表明,该方法在滑轨缺陷数据集上的平均检测精度Box-mAP50为91.5％,Mask-mAP50为89.4％,能够很好地识别滑轨外观缺陷.为了进一步验证了该方法的有效性,在公开数据集NUE-DET和GC 10-DET上对方法进行了评估,分别取得了平均检测精度78.5％和70.8％,与当前数据集上最好效果相比取得了有竞争力的结果.

    缺陷检测拉索滑轨特征金字塔注意力机制

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    ERP全景视频VVC帧内编码CU快速划分算法

    李强董阳赵宇
    1004-1014页
    查看更多>>摘要：针对等矩柱状投影(equirectangular projection,ERP)全景视频多功能视频编码(versatile video coding,VVC)帧内编码复杂度过高的问题,提出一种编码单元(coding unit,CU)快速划分算法.根据ERP采样特性,将编码帧分为不同纬度区域.基于不同纬度区域CU四叉树深度的分布特性和相邻CU的相关性,对当前CU的划分模式进行提前终止决策;利用梯度差异评估当前CU纹理特性,跳过冗余的水平或垂直划分模式.针对纹理模糊CU,通过纬度采样权重加权的二次比较,判断是否跳过垂直划分模式;利用二维哈尔小波变换系数评估当前CU子块间的差异,判断是否跳过三叉树划分模式.实验结果表明,在全帧内模式下,与VVC官方测试平台相比,所提算法能节省43.85％的编码时间,码率仅增加0.85％,视频质量没有明显下降.

    ERP全景视频CU划分纹理特征子块差异

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    改进TCN结合Bi-GRU的人体动作识别方法

    路永乐罗毅肖轩粟萍...
    1015-1022页
    查看更多>>摘要：针对传统人体动作识别方法特征提取不完善和泛化性能不足导致识别精度不高的问题,提出一种基于深度学习的动作识别模型.改进了传统时域卷积网络(TCN),逐层指数级缩减空洞率,优化了时域卷积的残差结构,实现在浅层网络中提取到长时间间隔数据之间的时域特征和规范网络输出.重构结构进一步结合双向门控循环单元网络(Bi-GRU),提取数据局部特征输入到全连接层整合特征并进行Softmax分类.实验表明,提出的模型在自建数据集和公开数据集UCI-HAR上保持较低参数量的同时,准确率分别达到99.61％和94.16％,具备可靠的识别性能.

    人体动作识别惯性传感器时域卷积网络双向门控循环单元

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    融合多知识点与群体特征的个性化知识推荐方法

    蔡林沁刘昱辰任波蔡志伟...
    1023-1031页
    查看更多>>摘要：个性化知识点推荐是智慧教育中的重要问题,旨在提供个性化学习服务和提升学习效果.现有基于深度知识追踪的推荐方法,难以直接处理包含多知识点的综合性习题.仅依赖学习者自身的知识状态进行推荐,存在数据稀疏和结果单一的问题.提出一种多知识融合深度知识追踪与群体特征协同过滤性的个性化知识点推荐方法,将习题对应的多个知识点视为习题特征,引入多热编码表示习题与知识点间的关系,对学习者知识状态建模;通过考虑目标学习者的知识水平和学习者群体的近邻信息,获得相似学习者,并利用协同过滤算法获取群体学习偏好进行知识点推荐.该方法可以更好地适应多知识点习题推荐,同时挖掘群体学习特征,提升推荐效果.

    多知识融合知识追踪协同过滤群体特征

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    注意力感知特征提取和融合的多模态人脸防伪检测方法

    刘苏何岱蔚黄颖万邦睿...
    1032-1041页
    查看更多>>摘要：针对多模态人脸防伪检测中如何有效融合多模态信息的问题,提出一种注意力感知特征提取和融合的多模态人脸防伪检测方法(attention-aware feature extraction and fusion,AFEF).在跨模态特征融合部分利用通道和空间注意力机制探索不同模态之间的互补信息,以弥补单一模态特征表达不足的问题;利用卷积融合方式融合多模态特征,以避免信息覆盖或者无关信息强化的问题;在特征提取部分引入CBAM注意力机制,获得更细粒度的各模态特征表示,便于后续进行跨模态特征融合.实验结果表明,与当前其他主流多模态人脸防伪算法相比,提出的方法在CASIA-SURF和CeFA两个多模态数据集上的平均分类错误率(average classification error rate,ACER)均最低,算法有效.

    人脸防伪多模态跨模态特征融合通道和空间注意力

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