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期刊信息/Journal information
数据采集与处理
中国电子学会 中国仪器仪表学会信号处理学会　中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会　南京航空航天大学
数据采集与处理

中国电子学会 中国仪器仪表学会信号处理学会　中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会　南京航空航天大学

贲德

双月刊

1004-9037

sjcj@nuaa.edu.cn

025-84892742

210016

南京市御道街29号1016信箱

数据采集与处理/Journal Journal of Data Acquisition & ProcessingCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国科协主管，由中国电子学会、中国仪器仪表学会所属信号处理学会，中国仪器仪表学会、中国物理学会所属微弱信号检测学会和南京航空航天大学联合主办，南京航空航天大学出版，向国内外公开发行的技术刊物。主要反映信号处理、测试工程和计算机应用的科技成果，为中文核心期刊，中国科技论文统计周期刊，中国科学引文数据库(CSCD)中文核心期刊统计源，并被美国Ei Page One数据库、俄罗斯《文摘杂志》、《中国电子科技文摘》、《中国无线电电子学文摘》、《计算机网用文摘》、《中国导弹与航天文摘》等多种国内外著名检索刊物列为统计源。并是“中国国防科技中文期刊文献数据库”和“中国学术期刊(光盘版)”的成员。
正式出版
收录年代

    基于改进YOLOv5的船舶多尺度SAR图像检测算法

    李生辉李晓飞宋璋晗王必祥...
    120-131页
    查看更多>>摘要：针对复杂场景下合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像船舶目标像素尺度差异大和船舶密集排列造成目标漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv5的船舶多尺度SAR图像检测算法.对于YOLOv5的颈部网络,采用双向特征金字塔结构(Bi-directional feature pyramid network,BiFPN)提升网络多尺度特征融合能力,并在其自下而上的特征融合支路中,基于深度可分离卷积(Depthwise separable convolution,DSC)和通道MLP构建EC-MLP(Enhanced channel-MLP)模块,从而丰富语义信息,提供更充分的船舶目标上下文特征;引入全局注意力机制(Global attention mechanism,GAM),使网络对输入特征进行针对性提取并运算,减少网络的信息丢失;此外,使用SIoU损失函数进一步提高网络的训练收敛速度和检测精度.在SSDD和HRSID数据集上与其他8种方法(Faster R-CNN、Libra R-CNN、FCOS、YOLOv5s、PP-YOLOv2、YOLOX-s、PP-YOLOE-s和YOLOv7-tiny)进行对比实验.实验结果表明:改进后算法在SSDD数据集上的AP50达到了96.7％,在HRSID数据集上AP50达到了95.6％,优于对比方法.

    合成孔径雷达船舶目标检测双向特征金字塔网络深度可分离卷积全局注意力机制

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    一种相控阵雷达横滚角标校方法

    陈皓雷艺
    132-139页
    查看更多>>摘要：提出了一种相控阵雷达横滚角标校方法,利用相控阵雷达横滚角与目标俯仰角测量误差之间的近似线性关系,结合雷达自带的角度测量误差标定手段,快速地计算得到雷达的横滚角,进而大幅提高相控阵雷达的角度测量精度.实验证明,使用该方法计算得到的横滚角与使用激光测量仪器测得的横滚角结果精度相当,完全能够满足高精度测量雷达的需求.

    相控阵雷达横滚角标校测量误差

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    STAR-RIS辅助通信感知一体化系统联合波束成形设计

    朱小双傅友华
    140-153页
    查看更多>>摘要：提出同时将透射和反射可重构智能表面(Simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surfaces,STAR-RIS)与 通 信 感 知 一 体 化(Integrated sensing and communication,ISAC)系统结合,以实现全空间的通信与感知.同时在STAR-RIS上应用一种低成本的传感器实现了在STAR-RIS上进行目标感知,解决了雷达感知的严重路径损耗问题.基于此,本文研究了 STAR-RIS 辅助位于 STAR-RIS 两侧的多用户多输入单输出(Multi-user multi-input single-output,MU-MISO)以及一个位于 STAR-RIS透射侧的目标的 ISAC系统,旨在联合优化STAR-RIS的被动波束成形矩阵和ISAC基站处的主动波束成形矩阵,以最大化用户的通信和速率,同时满足目标感知的最低信噪比要求.为了解决优化过程中的非凸问题,提出了一种基于分式规划的块坐标上升算法,将优化变量分为几个块变量交替优化.在迭代优化后续波束成形问题上,应用了连续凸逼近和半正定松弛算法.与传统的可重构智能表面相比,仿真结果验证了在ISAC系统中部署STAR-RIS的优点.同时将所提的基于分式规划的算法与基于加权最小均方误差的算法进行了对比并验证了所提算法在提高通信和速率上的优势和有效性.

    通信感知一体化同时透射和反射可重构智能表面波束成形分式规划块坐标上升

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    图引导的特征融合和分组对比学习的域自适应语义分割

    赵伟枫谢明鸿张亚飞李华锋...
    154-166页
    查看更多>>摘要：在无监督域自适应语义分割任务中,有效地融合源域和目标域的特征以及解决不同类别像素数量分布不均衡的问题是提升跨域语义分割网络性能的关键.为了充分融合源域和目标域的特征,建立源域和目标域之间的长距离上下文关系,本文构建了双跨域图卷积网络,利用图卷积来引导源域和目标域的特征进行融合.本文分别构造了跨域位置相似矩阵和通道相似矩阵,提出了跨域位置图卷积和跨域通道图卷积.为了解决数据集中存在的类不平衡问题,同时提取到更多域不变特征,本文提出了分组对比学习策略,通过在组内构造正负样本,拉近2个域相同类之间的距离并拉远2个域不同类之间的距离.实验证明,本文提出的方法在数据集GTA5到Cityscapes和SYNTHIA到Cityscapes上的跨域语义分割均取得了良好的效果.

    图卷积对比学习语义分割域自适应

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    面向畸变扭曲文档的两种图像矫正网络

    冯瑾池越周亚同何静飞...
    167-180页
    查看更多>>摘要：由于文档纸张的几何形变、拍摄场景的干扰及拍摄角度不理想导致的透视失真,移动设备获取的文档图像的光学字符识别(Optical character recognition,OCR)性能受到很大挑战.针对折叠和扭曲的畸变文档图像预处理问题,设计了两种基于自编码器的网络结构,以实现自适应性图像矫正并提高文字识别正确率.首先提出空洞残差块和非对称卷积残差块两种残差块,然后将残差块与自编码器相结合,设计了一种非对称空洞自编码器网络;同时利用空间金字塔池化代替全连接层,并用非对称卷积残差块实现特征提取,设计了另一种空间金字塔自编码器网络.实验结果表明,与畸变图像相比,经非对称空洞自编码器网络矫正后的图像在OCR正确率、OCR召回率和文本相似度上分别提高了26.3％、20.4％和12.3％,而经空间金字塔自编码器网络矫正后的图像在正确率、召回率和文本相似度上分别提高了27.7％、22.0％和15.5％.与RectiNet等其他图像矫正网络相比,这两种网络可以自适应矫正多种类型的畸变文档图像,且矫正后的图像在文字识别上表现更为优异.本文提出的两种矫正网络能有效提高图像文字识别正确率、召回率和文本相似度,同时在鲁棒性、泛化性等方面与现有矫正网络相比具有明显的优势.

    图像矫正畸变文档图像机器学习自编码器卷积残差块空间金字塔池化

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    基于邻域量化容差条件熵增量式更新的网络入侵检测方法

    骆公志侯若娴
    181-192页
    查看更多>>摘要：网络入侵检测系统是网络信息安全防护的重要防御工具,而复杂的、冗长的网络入侵行为特征严重影响了网络入侵检测的效果.针对网络入侵检测中信息量增长迅速、数据不完备的现实问题,提出一种基于邻域量化容差条件熵增量式更新的特征选择算法.首先,在邻域量化容差粒计算的基础上,结合条件熵在刻画特征不确定性、对特征之间的相关或依赖程度方面的显著特性,研究了邻域量化容差条件熵的增量式更新机制;然后,基于该更新机制提出动态数据库增量式更新的特征选择算法;最后,通过数据实验分析验证了所提出的算法能有效提高不完备信息系统特征选择的计算效率.新提出的算法在网络入侵检测实例应用中体现的计算复杂度及虚警率低的优势,表明其可为网络信息安全防护提供有效可行的具体方法.

    不完备信息系统邻域粗糙集条件熵增量式学习网络入侵检测

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    基于字句动态特征和自注意力的情感分析方法

    刘强朱金森赵龙龙沙宇晨...
    193-203页
    查看更多>>摘要：针对评论情感分析任务中文本长度失衡引起的特征稀疏、特征缺失和提取信息不全等问题,提出了一种基于字句动态特征和自注意力的情感分析方法.首先基于预训练模型对评论进行动态特征编码,使用句向量对不足固定长度的部分进行补全,并表征超出的截断部分,以缓解批训练下文本尺寸失衡引起的特征稀疏和特征缺失问题.然后使用基于自注意力机制的特征重组方法动态整合字句融合特征,并优化权重参数以降低计算和训练时间复杂度.最后在开源数据集上分别进行了消融实验和对比实验.测试结果表明,本文方法在准确率上有较优的改进效果.

    情感分析特征编码预训练模型自注意力机制权重参数

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    基于时空依赖关系和特征融合的弱监督视频异常检测

    柳德云李莹周震吉根林...
    204-214页
    查看更多>>摘要：弱监督视频异常检测由于抗干扰性强、数据标注要求低,成为视频异常事件检测研究的热点.在现有的工作中,大多数弱监督视频异常检测方法认为各个视频段独立同分布,单独判断每个视频段是否异常,忽略了视频段间的时空依赖关系.为此,提出了一种基于时空依赖关系和特征融合的弱监督视频异常检测方法,在保留视频段原始特征的同时,使用视频段之间的索引距离和特征相似程度拟合视频段的时间和空间依赖关系,构建视频段的关系特征.通过融合原始特征和关系特征,更好地表达视频的动态特性和时序关系.在UCF-Crime和ShanghaiTech 两个基准数据集上进行了大量实验,实验结果表明所提方法的AUC指标优于其他方法,AUC值分别达到了80.1％和94.6％.

    视频异常事件检测时空依赖关系特征融合图卷积神经网络注意力机制

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    一种面向大规模资源发现的分布式局部聚类方法

    孟新宇潘文宇马艺宁
    215-222页
    查看更多>>摘要：在大规模资源环境下,传统的资源索引机制导致Peer结点数量急剧增加和负载均衡性能下降,影响查询效率和系统稳定性.本文提出了一种质心模型的局部资源聚类方法,通过将相近资源聚类于单一结点并选出代表性键,有效减少了P2P(Peer-to-peer)网络中的Peer结点规模.此外,局部聚类机制集中处理距离相近的键,避免了资源覆盖的过度膨胀.实验结果显示,基于质心模型的Skip Graph算法不仅降低了查询复杂度,提高了负载均衡性能,而且在网络规模、数据量及查询复杂度方面展现出优秀的扩展性,更好地适应大规模资源发现的需求.

    局部聚类资源发现P2P网络质心模型

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    基于多重注意力和schatten-p范数的息肉分割网络

    李苏刘国奇刘栋赵曼琪...
    223-235页
    查看更多>>摘要：自动准确的息肉定位分割方法可以在结直肠癌病变早期及时地发现息肉,大大降低癌变几率.编解码结构作为近年来息肉分割中最主流的网络结构,已经得到了很大的改进,如提高模型捕获全局上下文特征和局部特征的能力,使用深层特征对浅层解码做指导.但是息肉形状和大小不一,在编码时,由于卷积特性容易过于陷入局部信息挖掘,而失去远程信息依赖关系;还有一些息肉图像存在对比度低、空间复杂的特性,导致息肉与背景两者极易混淆.本文提出了基于多重注意力和schatten-p 范数的息肉分割网络.其中,轴向多重注意力模块利用轴向注意力补充图像中的远程上下文关系,同时补充对边缘、背景信息的关注以实现特征互补,在注意全局特征的同时加强对局部细节特征的捕捉;利用矩阵奇异值和矩阵隐含信息的关联性,引入schatten-p 范数作约束,从矩阵角度分析数据,辅助模型辨别前景和背景.通过设置大量实验,证明了本文提出方法的有效性,并且MASNet在Kvasir-SEG数据集上对比不同的方法,取得了较好的分割结果.

    息肉分割卷积注意力schatten-p范数

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