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期刊信息/Journal information
陆军工程大学学报
陆军工程大学学报

王昌度

双月刊

2097-0730

jfjlgdxb@163.net

025-80820432，80820433,80820434

210007

南京市后标营路88号

陆军工程大学学报/Journal Journal of Army Engineering University of PLACSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《解放军理工大学学报（自然科学版）》是自然科学类综合性学术期刊，双月刊，由解放军理工大学主办，主要刊登通信、工程、气象、数理等学科领域的优秀论文和技术报告等，有电子、通信与自动控制，计算机科学与技术，土木建筑工程，机械工程，大气科学•海洋科学，运筹学与系统工程，应用数学•应用物理学等主要栏目。本刊除被国内主要文献数据库收录外，还被俄罗斯《文摘杂志》、英国《科学文摘》等国际著名文献数据库收录，是中国科技论文统计源期刊和中文核心期刊。
正式出版
收录年代

    多用户大规模MIMO-OTFS信道参数估计方法

    许魁张咪夏晓晨刘洋...
    1-9页
    查看更多>>摘要：高速移动环境会导致信道的双弥散效应,给无线通信系统带来巨大挑战.正交时频空间(orthog-onal time frequency space,OTFS)调制通过将时-频域的双弥散信道转换为时延-多普勒域的平坦衰落信道,能够有效缓解双弥散信道带来的频率和时间选择性衰落的影响.针对多用户大规模多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)OTFS系统中的信道参数估计问题,通过对多天线信道结构特征进行深入分析,将用户与基站间的信道建模为稀疏结构模型.将大规模MIMO信道划分为多个群组,设计了适用于多用户大规模MIMO-OTFS系统的导频图案,提出了基于群组块共稀疏阈值结构化贝叶斯学习信道估计算法.利用估计得到的信道状态信息设计了分数多普勒频移、到达角度等信道参数估计方法,从而进一步感知用户状态.仿真结果表明,提出的信道参数估计算法具有更高的估计精度和系统频谱效率.

    大规模多输入多输出正交时频空间调制信道估计稀疏贝叶斯学习信道结构共稀疏

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    无人机辅助铁路边缘计算网络动态计算任务卸载策略

    代海波鞠颖慧梁轶群田园...
    10-17页
    查看更多>>摘要：在无人机辅助铁路移动边缘计算(moving edge computing,MEC)系统下,以服务时延和任务失败的执行成本为性能指标,同时保证无人机能耗稳定性和计算时延约束要求,提出了一种有效的计算任务卸载和功率控制方法.利用Lyapunov优化理论将基于长期性能指标的优化问题转化为多个时隙的子问题,提出了一种基于域自适应学习的动态计算卸载算法,对每个时隙内的计算任务进行卸载决策.同时在每个时隙内,当卸载决策决定计算任务在本地设备上执行时,所提算法还需联合优化得出业务数据下载的传输功率.实验结果表明,所提算法能够有效缩短服务时延、提高任务完成效率.

    铁路边缘计算任务卸载无人机能耗低延迟域自适应算法

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    基于克拉美罗界加权的GNSS干扰源定位方法

    崔智超胡婧张剑程剑...
    18-25页
    查看更多>>摘要：利用多普勒测量信息,低轨卫星能够实现对全球导航卫星系统(global navigation satellite sys-tem,GNSS)干扰源的快速普查.然而,由于低轨卫星的高动态特性,获得的多普勒观测量有限,导致基于经典最小二乘(least squares,LS)算法得到的定位精度有限.为提高GNSS干扰源的定位精度,提出一种基于多普勒测量克拉美罗界(Cramér-Rao bound,CRB)加权的LS定位算法,利用多普勒采样时刻的信噪比计算多普勒观测量的CRB,在LS定位算法中进行加权,使不同时刻多普勒观测量的噪声服从同方差性,则关于干扰源位置的LS解接近最优估计.在不同采样率、信噪比以及采样时长下,仿真验证了所提算法的有效性,同时通过构建基于FPGA的GNSS干扰采集和定位系统进行了实验验证.仿真及实测结果表明,该算法能够有效提升定位精度,相较于LS算法,定位性能改善比例为17.43％.

    克拉美罗界全球导航卫星系统干扰源定位加权最小二乘

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    基于结构信息的可见光和SAR图像两阶段配准方法

    贾蕾蕾史林刘利民史冬冬...
    26-34页
    查看更多>>摘要：针对可见光和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像配准中存在的配准精度低和非线性辐射差异问题,提出了一种新的基于结构信息的可见光和SAR图像两阶段配准算法.在粗配准阶段,利用改进的最大自不相似性检测器(maximal self-dissimilarity detector,MSD)分别检测可见光和SAR图像中的特征点,基于图像局部自相似性提取图像结构信息构建最大自相似性索引图,利用最近邻与次近邻之比和快速抽样一致性识别正确匹配点对,估计变换模型.在精配准阶段,分别建立可见光和SAR图像的像素化结构特征表示,在可见光图像中以特征点为中心选取模板窗口,利用变换模型估计SAR图像中相对应的搜索区域,采用欧氏距离作为模板匹配的相似性度量,并利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)加速计算模板匹配过程.在9对真实可见光和SAR图像上的实验结果表明,该算法在可见光和SAR图像配准方面具有明显优势.较 RIFT、HAPCG、OSS、LNIFT 和 ASS 算法,正确匹配数(number of correct matches,NCM)分别提高了 7.95、10.86、29.32、14.75 和 9.84 倍,定位精度分别提高了 0.44、0.42、0.35、0.41 和 0.40 pixel.

    可见光图像SAR图像两阶段配准结构信息局部自相似性像素化结构特征表示

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    图双线性池化特征编码的细粒度目标识别方法

    芮挺杜晓明王东郑南...
    35-41页
    查看更多>>摘要：针对细粒度图像识别领域中经典双线性池化模型存在的视觉突发与特征冗余问题,提出了 一种图双线性池化模型.该模型将图网络嵌入双线性池化模型,利用图网络的聚合能力,将差异性图像特征编码为高阶特征,改善了编码过程中的视觉突发现象.在CUB、Cars和Aircrafts 3个公共数据集上进行实验,模型的精确度分别达到87.8％、93.5％和89.6％.相较于分解双线性池化,该模型参数量仅为基线模型的25％,识别精度分别提高2.4％、1.7％和1.3％,充分验证了模型的有效性,可为军事目标细粒度识别提供方法参考.

    细粒度识别高阶特征编码双线性池化图神经网络

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    基于角度边界的二进制函数对比学习模型

    孙瑞锦郭世泽黎维詹达之...
    42-50页
    查看更多>>摘要：现有代码相似性检测模型主要关注编码器的构建,对深度学习的损失函数研究较少.针对二进制函数嵌入向量评估被忽略的问题,提出了一种基于角度边界的二进制代码对比学习模型(angular margin-based binary code contrastive learning framework,AngCLF).通过优化对比学习的目标函数,提高了模型的准确性并加快了收敛速度.分析了模型产生效果的原因,并引入多个评估二进制代码向量空间的指标.通过实验验证了 AngCLF的准确性,发现其在准确性上超越了包括j Trans模型在内的6个模型,并且收敛速度更快,对齐度和均匀性等指标也有明显优势.

    对比学习角度边界嵌入学习二进制代码相似性检测

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    标签平滑的孪生高分辨率变化检测方法

    潘畅李阳张旭波马鑫骥...
    51-59页
    查看更多>>摘要：针对现有变化检测方法编解码过程中出现的噪声失准、物体边界模糊和小目标变化检测率低等问题,提出了一种变化检测方法HAPNet-CD.该方法编码器采用孪生分支,使用HRNetV2作为骨干网,并在其中嵌入对齐扰动辅助差异模块提取变化特征和差异信息,使提取特征过程中始终保持高分辨率特征表示,进而在空间上得到更精确的特征.HAPNet-CD解码器利用变化特征和差异信息构建混合解码器和差异解码器进行解码,通过设计一种基于标签平滑的损失函数,使网络更加关注物体边界和小目标的变化,提高了物体边界和小目标变化检测准确率.在公开数据集DSIFN-CD和LEVIR-CD上进行测试,实验结果表明,相较于其他9种主流方法,HAPNet-CD在DSIFN-CD数据集上,Precision、Recall、F1和IoU指标分别提升了 2.55％、4.58％、3.59％和 5.9％;在 LEVIR-CD 数据集上,Precision 指标提升了 0.54％,Recall、F1和IoU指标均接近最先进水平.

    变化检测孪生网络高分辨率标签平滑

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    机器学习优化地理空间域计算强度预测与分解方法

    高凡李娜甘麟露
    60-67页
    查看更多>>摘要：并行计算被广泛应用于地理空间大数据分析,其中利用地理空间域表征计算强度实现负载均衡是目前并行地理计算中的热点.针对现有地理空间计算强度建模方法过分依赖专家知识,导致建模过程复杂、适用性差的问题,从数据科学的角度出发,提出了一种利用机器学习预测地理空间域计算强度的方法.以矢量空间相交为例,分析提取矢量相交的候选特征空间,结合机器学习特征选择和回归拟合算法,自动寻找最优地理空间域特征空间,从而实现地理空间域计算强度的准确预测,在此基础上完成地理空间域的均衡分解.实验对比了机器学习优化方法和传统域分解方法的性能,结果证明了所提方法的可行性和高效性.该方法为运用机器学习构建地理空间域计算强度预测模型和优化地理空间域分解提供了参考.

    并行计算地理空间域计算强度机器学习

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    4种MOFs应用于沙漠地区ABAWH技术的材料分析

    丁珂龙力汪毅王婧...
    68-77页
    查看更多>>摘要：金属有机骨架(metal organic frameworks,MOFs)应用于吸附式空气取水(adsorption-based at-mospheric water harvesting,ABAWH)技术是解决低湿度条件下空气取水的有效手段.然而目前鲜有对MOFs的系统评价,且缺乏MOFs的热稳定性与毒理性研究.以某沙漠低湿高温的气候条件为研究背景,建立多维评价体系(物理性能、吸附-解吸等温线、水稳定性、热稳定性以及毒理性),采用层次分析法(analyt-ic hierarchy process,AHP)对比研究了 4 种 MOFs 材料(MOF-801、富马酸铝、MIL-100 和 CAU-10H).实验结果表明:比表面积和吸附-解吸性能方面,MIL-100具有明显优势;热稳定性方面,富马酸铝最佳,CAU-10H优于MOF-801和MIL-100;安全性方面,MIL-100和MOF-801更为可靠.综合得出,MIL-100更适合作为ABAWH装置的吸附剂.

    吸附式空气取水金属有机骨架MIL-100MOF-801富马酸铝CAU-10H

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    重复爆炸载荷下聚脲涂覆储罐的动力损伤研究

    曹杨昊纪冲王昕王钰婷...
    78-85页
    查看更多>>摘要：立式圆筒型钢制储罐作为常见的储油设施,在遭受重复爆炸等强动载作用时,罐体易发生整体变形或局部破坏失效,进而产生难以估量的损失.为了改善这一现状,采用聚脲喷涂的快速加工方式提升现有钢制储罐的抗爆能力,并对喷涂过后的复合型储罐开展了抗爆实验.实验结果表明,重复爆炸载荷作用下,储罐在涂覆聚脲后,迎爆面内凹屈服面横向宽度和最大挠度值分别减小12.3％和12.5％,表明聚脲层有效吸收了部分爆轰产物的能量.利用LS-DYNA进行数值模拟对实验进行复现,将数值模拟结果与实验在内凹屈服面的形状与罐壁塌陷深度两个方面进行比对,宏观上验证了数值模拟的可靠性.进一步探究可知,聚脲涂层减缓和弥散了重复爆炸载荷的局部强冲击,削弱了冲击波对罐壁的局部冲击压缩能力,弱化了在罐壁和焊缝处的应力集中,从而防止部分罐壁进入塑性阶段并产生局部失效.此外,聚脲涂层还减少了重复爆炸载荷作用下储罐27.8％峰值动能,减弱了储罐整体的塌陷程度,保护了储罐结构的完整性.

    钢制储罐聚脲重复爆炸动力损伤

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