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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

    基于多核扩展卷积的无监督视频行人重识别

    刘仲民张长凯胡文瑾
    1192-1203页
    查看更多>>摘要：行人重识别旨在跨监控摄像头下检索出特定的行人目标.由于存在姿态变化、物体遮挡和背景干扰的不同成像条件等问题,导致行人特征提取不充分.本文提出一种利用多核扩展卷积的无监督视频行人重识别方法,使得提取到的行人特征能够更全面、更准确地表达个体差异和特征信息.首先,采用预训练的ResNet50作为编码器,为了进一步提升编码器的特征提取能力,引入了多核扩展卷积模块,通过增加卷积核的感受野,使得网络能够更有效地捕获到局部和全局的特征信息,从而更全面地描述行人的外貌特征;其次,通过解码器将高级语义信息还原为更为底层的特征表示,从而增强特征表示,提高系统在复杂成像条件下的性能;最后,在解码器的输出中引入多尺度特征融合模块融合相邻层中的特征,进一步减少不同特征通道层之间的语义差距,以产生更鲁棒的特征表示.在3个主流数据集上进行离线实验,结果表明该方法在准确性和鲁棒性上均取得了显著的改进.

    行人重识别多核扩展卷积无监督学习特征提取注意力机制

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    基于背景修复的动态SLAM

    李嘉辉范馨月张干张阔...
    1204-1213页
    查看更多>>摘要：视觉同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)过程中,动态物体引入的干扰信息会严重影响定位精度.通过剔除动态对象,修复空洞区域解决动态场景下的SLAM问题.采用Mask-RCNN获取语义信息,结合对极几何方法对动态对象进行剔除.使用关键帧像素加权映射的方式对RGB和深度图空洞区域进行逐像素恢复.依据深度图相邻像素相关性使用区域生长算法完善深度信息.在TUM数据集上的实验结果表明,位姿估计精度较ORB-SLAM2 平均提高85.26%,较DynaSLAM提高28.54%,在实际场景中进行测试依旧表现良好.

    同时定位与地图构建语义分割对极几何RGB修复深度修复

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    基于双向融合纹理和深度信息的目标位姿检测

    张亚炜付东翔
    1214-1227页
    查看更多>>摘要：针对在硬件设备资源有限的情况下,深度相机在非结构化场景如何获取物体精确的位姿信息问题,提出一种基于双向融合纹理和深度信息的目标位姿检测方法.在学习阶段,两个网络采用全流双向融合(FFB6D)模块,纹理信息提取部分引入轻量的 Ghost 模块,减少了网络的计算量,并加入能增强有用特征的注意力机制CBAM,深度信息提取部分扩展了局部特征并多层次特征融合,获取更全面的特征;在输出阶段,为提高效率利用实例语义分割结果过滤背景点,再进行3D关键点检测,最终通过最小二乘拟合算法得到位姿信息.在LINEMOD、Occlusion LINEMOD和YCB-Video公共数据集上验证,其精度分别达到了99.8%、66.3%和94%,且参数量减少了31%,表明改进的位姿估计方法在保证精度的同时,也减少了参数量.

    双向融合Ghost注意力机制深度学习位姿估计

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    基于改进级联R-CNN的钢材带状碳化物检测与分级

    郝亮周诗洋莫允扬陈勇勇...
    1228-1239页
    查看更多>>摘要：在钢铁行业中,碳化物是钢材中一种非常重要的组成成分,其在钢材中的分布对于评估钢材的质量具有很高的参考价值.然而,目前棒材碳化物的检测手段主要为人工检测,成本高昂且缺乏稳定性.引入人工智能领域的深度学习技术,收集并标注了3 192张高质量钢铁棒材带状碳化物图像与11个完整样品数据,创建了工业场景下的棒材带状碳化物目标检测数据集(Banded carbide dataset on object detection for steel bar,BCDOD).使用深度学习领域中常见的目标检测方法对数据集进行了实验分析,针对应用场景与数据的特点,引入旋转数据增强、Focal Loss函数与负样本微调对级联R-CNN模型进行改进,提升了模型的性能,平均精度达到96%.同时,在完整样品数据取得了100%的识别准确率,取得了较为理想的效果,弥补了人工智能技术在碳化物金相检测领域的空缺.

    碳化物金相组织缺陷检测目标检测级联R-CNN

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    集成自注意力机制的医学图像分割方法

    赵凡张学典
    1240-1250页
    查看更多>>摘要：针对UNet架构在医学图像分割中捕捉局部特征及保留边缘细节的局限性,提出了一种融合自注意力机制的改进型UNet算法.该算法基于传统编码-解码结构,引入多尺度卷积(Multi-scale convolution,MSC)模块以实现多粒度特征提取,同时集成卷积-自注意力(Convolution mixer attention,CMA)模块,结合卷积层的局部特征建模和自注意力层的全局上下文建模.在BUSI和DDTI数据集分割任务中,相比现有经典网络架构,大量实验数据验证了本模型优异的分割能力.此外,统计学数据分析、消融实验进一步验证了MSC和CMA模块的有效性.该研究为高精度医学图像分割提供了一种创新方法,对于促进医学诊断的精确性和效率具有重要的理论与实践意义.

    UNet医学图像分割卷积神经网络多尺度卷积注意力机制

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    智能反射面辅助的星地认知网络多播传输鲁棒优化设计

    马彪赵柏季铭仪丁昌峰...
    1251-1259页
    查看更多>>摘要：针对智能反射面(Intelligent reflecting surface,IRS)辅助的星地认知网络(Cognitive satellite and terrestrial networks,CSTN),提出了一种基于用户非完美信道状态信息的鲁棒多播传输算法,进一步提高了系统频谱效率.卫星采用多播技术服务多个主用户,同时共享频谱资源的地面基站(Base station,BS)通过空分多址和智能反射面分别服务直达用户和遮挡用户.然后,以地面网络发射功率最小化为优化目标,同时将地面用户的中断概率和主用户所受的最大干扰功率作为约束条件,提出联合优化问题.针对此非凸问题,首先借助指数分布的累积分布函数将非凸的中断概率约束转化为可解形式.接着,提出了一种结合交替优化与半正定松弛的鲁棒波束成形算法,以获得较优性能的解.计算机仿真结果证明了所提算法的鲁棒性和优越性.

    星地认知网络智能反射面多播传输鲁棒波束成形中断约束

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    基于稀疏贝叶斯学习的混合mMIMO系统波达方向估计

    慕欣茹傅海军戴继生
    1260-1270页
    查看更多>>摘要：波达方向估计是混合mMIMO系统波束成形得以应用的前提,基于协方差矩阵重构的子空间方法在相干信号和有限快拍数条件下性能损失较大.为了应对上述挑战,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的混合mMIMO系统波达方向估计方法,主要创新之处在于:将混合mMIMO系统的波达方向估计问题转化为稀疏信号恢复问题,从而绕过空间协方差矩阵重构,避免了其带来的性能损失.为了便于进行贝叶斯推断,进一步利用变分贝叶斯近似思想,在恢复稀疏信号的同时,自适应估计出未知参数,显著改善了对噪声和相干信号的鲁棒性,提升了有限快拍数情况下的波达方向估计性能.数值模拟结果验证了所提方法的优越性.

    波达方向估计模数混合结构大规模多输入多输出系统稀疏贝叶斯学习变分贝叶斯推断

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    无人机数据采集系统中基于动态干扰的轨迹优化方案

    朱江王彦敏
    1271-1286页
    查看更多>>摘要：针对无人机数据采集中的动态干扰问题,提出一种无人机飞行轨迹实时优化方案.在采集距离有限的情况下,通过优化无人机飞行轨迹,使无人机在有限任务时间内的能耗最小.为了规避干扰,该方案分为初始轨迹规划和在线轨迹优化2个阶段.初始轨迹规划阶段,不考虑干扰,根据轨迹成本和转角能耗进行离线规划;在线轨迹优化阶段,在初始轨迹基础上,考虑动态干扰,设计出基于马尔可夫预测模型的干扰定位算法,同时还提出干扰势场,对初始轨迹进行优化.仿真分析表明,所提方案可以有效改善无人机通信的抗干扰性能,提高无人机数据采集能力.

    无人机通信动态干扰轨迹优化数据采集马尔可夫预测模型

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    协作IRS辅助的CoMP-NOMA网络传输方案

    瞿儒枫王鸿
    1287-1296页
    查看更多>>摘要：为解决多小区网络中上行传输功率最小化问题,本文提出了一种基于多智能反射面(Intelligent reflecting surface,IRS)的协作多点非正交多址接入(Coordinated multiple point-nonorthogonal multiple access,CoMP-NOMA)系统上行传输方案.具体来说,在小区中心与边缘分别部署IRS提升小区中心用户与边缘用户的传输质量,同时考虑中心和边缘IRS之间的信号反射.为了求解建立的总发射功率最小化问题,本文推导了发射功率与相位偏移之间的关系,并进一步将功率分配系数和相位偏移联合优化问题转化为纯相位优化问题,并进一步采用顺序旋转法将转换后的问题分解为多个一维搜索问题进行求解.仿真结果表明,在相同仿真环境下,本文提出的解决方案在发射功耗方面明显优于其他基准方案.

    非正交多址接入协作多点智能反射面顺序旋转法发射功耗

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    基于NOMA的室内可见光通信最优功率分配方案

    周围徐锐李倩倩窦文静...
    1297-1308页
    查看更多>>摘要：在基于非正交多址接入技术的多用户下行室内可见光通信(Visible light communication system based on non-orthogonal multiple access technology,VLC-NOMA)系统中,针对和速率与用户公平性冲突的问题,提出一种基于加权和速率最大化的迭代功率分配方案.该方案以最大化加权和速率为目标,可通过改变权重因子来调节用户公平性.由于目标问题属于非凸优化问题,通过辅助变量法和凸优化理论将该非凸问题转化为凹问题,再通过拉格朗日对偶法进行求解,并根据问题的解设计了一种迭代功率分配算法.对所提算法的收敛性、系统和速率以及用户公平性进行了仿真.结果表明,所提迭代功率分配算法具有良好的收敛性,相较于VLC-OMA系统,VLC-NOMA系统能够获得更好的和速率性能.通过调整权重因子,在牺牲较小系统和速率的情况下能够获得比现有功率分配方案更好的系统和速率与用户公平性.

    可见光通信非正交多址接入加权和速率最大化功率分配用户公平性

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