首页期刊导航|数据采集与处理
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

    OSIC检测中高效排序QR分解FPGA实现

    王海麟冯献礼辜方林高明柯...
    1420-1431页
    查看更多>>摘要：排序连续干扰消除(Ordered successive interference cancellation,OSIC)是多输入多输出(Multiple input multiple output,MIMO)系统中一种常用的信号检测算法,但该算法的吞吐量、时延等指标受制于信道矩阵逆运算.因此,计算复杂度低且能高速实现矩阵求逆分解预处理是算法硬件实现的关键.本文采用对信道矩阵进行排序正交三角(Orthogonal triangle,QR)分解的矩阵预处理硬件加速方案,其中排序过程引入对复值1范数的快速估计方法消除复数模计算,QR分解过程利用深度流水化坐标旋转数字计算(Coordinate rotation digital computer,CORDIC)迭代方法消除Givens旋转过程中的元素矢量化,计算置零旋转角度,实现了面向QR分解的可复用Givens旋转结构的流水线电路结构设计,使矩阵分解过程中无需乘法器.仿真结果表明,本文所提OSIC改进算法误比特率性能与基于信噪比的OSIC检测算法性能基本一致,所提的基于CORDIC迭代的Givens旋转结构能够高度分时复用,显著提升系统并行度并极大减少资源占用,系统设计时钟最高能达到250 MHz,矩阵分解吞吐量能达到1.88 M Matrices/s,能够满足4天线及以上MIMO系统接收端吞吐量和时延需求.

    多输入多输出信号检测排序连续干扰消除排序QR分解Givens旋转现场可编程门阵列

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于数据压缩的无人机边缘计算卸载优化

    李斌朱潇王俊义
    1432-1444页
    查看更多>>摘要：数据压缩技术通过压缩计算任务可以降低移动边缘计算(Mobile edge computing,MEC)网络中终端用户的卸载能耗.针对终端用户与基站之间的通信链路被障碍物阻挡对通信质量有影响问题,为满足应急通信和节能卸载需求,提出了一种无人机搭载中继设备和边缘服务器辅助MEC中基于数据压缩的任务卸载方案.考虑任务压缩比例、系统资源和无人机机载能量等约束条件,建立用户总能耗最小化问题.将该非凸优化问题建模成一个马尔可夫决策过程,使用深度强化学习中柔性演员-评论家算法求解.仿真结果表明,所提方案具有良好的收敛性,与基准算法相比,能耗降低了24.7%～42.2%.

    移动边缘计算数据压缩无人机深度强化学习任务卸载

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于机载视频的无人机降落区域检测研究

    曹亚楠李明磊李佳陈广永...
    1445-1454页
    查看更多>>摘要：提升无人机的自主着陆能力对于提高无人机的作业效率和野外生存能力具有重要意义.本文提出了一种基于机载视频的无人机降落区域自动检测方法,目的是在缺乏场景先验知识的情况下,提高无人机的自主避障着陆能力.本文将多视图几何约束方法的深度学习网络融入到视觉同步定位与制图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)算法中,旨在构建场景的三维地图,同时主动判别潜在障碍物.随后,提出了一种顾及降落区域面积及平坦度等因素的降落区域检测算法,通过体素网格地图的空间分析方式,判别出无人机着陆区域.在不同类别场景中分别进行实验,结果表明了提出方法的准确性.

    无人机降落区域检测动态场景目标检测同步定位与制图

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    MSDAB-DETR:一种多尺度遥感目标检测算法

    李烨周生翠张驰
    1455-1469页
    查看更多>>摘要：由于遥感图像中的目标尺寸差异大,且捕获不同尺度目标的信息非常困难,因此难以有效识别不同尺度目标.同时,传统Transformer在处理高分辨率图像时会出现计算资源不足的问题;单一的损失计算方式和匈牙利算法结合会增大代价损失的波动性,影响算法的收敛速度和精度.基于上述问题,本文提出一种基于改进DAB-DETR的多尺度遥感目标检测算法(Multi-scale dynamic anchor boxes for DETR,MSDAB-DETR).首先,该算法通过创建一种新型的多尺度注意力融合模块,利用不同分辨率特征信息之间的差异,实现了对遥感图像的多尺度预测.其次,采用高效注意力机制对Transformer模型中的自注意力机制进行改进,降低原始模型的内存占用量.最后,利用SIoU损失函数作为边界框回归损失,与匈牙利算法相结合,削弱了二分图匹配的波动性,加快了收敛速度,并进一步改善了边界框的回归能力.实验结果表明,该方法在NWPU VHR-10和DIOR数据集上的检测精度分别高达95.3%和71.5%;在NWPU VHR-10数据集上,小、中、大3种尺度目标的平均检测精度相较于DAB-DETR模型分别提升了10.5%、1.8%和2.7%;内存占用量减少约9%.

    遥感图像检测DAB-DETR模型多尺度注意力融合高效注意力TransformerSIoU损失

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于自适应平滑KF-PDA算法的舰船单目标跟踪

    任明亮贾志强盛庆红孙珠磊...
    1470-1478页
    查看更多>>摘要：针对概率数据互联(Probability data association,PDA)算法在杂波环境下计算复杂度高的问题,设计了一种基于PDA算法的数据关联方法,当波门内量测点数量大于阈值时,采用PDA算法更新目标状态;当波门内量测点数量小于等于阈值时,采用最近邻思想筛选目标量测点,接着利用卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法实现杂波环境下的快速滤波更新.在此基础上,通过自适应区间平滑方法,动态修正平滑区间,实现整体状态估计的反向平滑,从而提升算法的精度.不同杂波环境下的实验结果表明,本文方法相较于PDA算法与KF-PDA算法,在保证跟踪效率的同时,有效提升了系统状态的估计精度,验证了该方法的鲁棒性和有效性.

    自适应平滑区间卡尔曼滤波算法概率数据互联算法状态估计

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    多目标跟踪中基于SOT和重匹配的防遗漏机制

    张毅锋张嘉成李元浩
    1479-1492页
    查看更多>>摘要：数据关联是多目标跟踪(Multiple object tracking,MOT)中的重要步骤,一般需要根据特征相似性实现目标和检测物体之间的身份匹配.部分目标或检测物体可能在匹配结束后仍处于孤立状态,可能导致轨迹中断或身份错乱的遗漏现象.为改善MOT的精度和稳定性,抑制数据关联中的遗漏现象,提出了一种基于高性能单目标跟踪器(Single object tracker,SOT)和重匹配的防遗漏机制.该机制运用Transformer和扩散模型,设计了一款契合MOT需求的SOT用于追踪遗漏目标,并通过记忆目标信息对遗漏检测物体实施重匹配.通过消融实验验证了SOT和重匹配方法在防遗漏机制中的作用,并在标准数据集上测试了该机制对MOT算法跟踪性能的影响.结果表明,各算法加入该机制后性能获得全面改善,该机制可有效抑制MOT中的遗漏现象.

    多目标跟踪数据关联遗漏现象单目标跟踪器重匹配

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于金字塔分割注意力和联合损失的表情识别模型

    谷瑞顾家乐宋翠玲
    1493-1504页
    查看更多>>摘要：如何提取多尺度特征和建模远程通道间的语义依赖仍是表情识别网络面临的挑战.本文提出一种基于金字塔分割注意力的残差网络(Residual network based on pyramid split attention,PSA-ResNet)模型,该模型将ResNet50残差模块中的3×3卷积替换成金字塔分割注意力,以有效提取多尺度特征,增强跨通道语义信息的相关性.同时,为缩小同类表情之间的差异,扩大不同类表情之间的距离,在训练过程中引入了Softmax loss和Center loss联合损失函数优化模型参数.本文所提出的方法在Fer2013和CK+两个公开的数据集上进行仿真实验,分别取得了74.26%和98.35%的准确率,进一步证实了该方法相比前沿算法具有更好的表情识别效果.

    表情识别金字塔分割注意力多尺度特征残差网络

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    多级注意力特征优化的道路场景实时语义分割

    张鹏彭宗举张文瑞罗英国...
    1505-1516页
    查看更多>>摘要：针对复杂多变道路场景下目标重叠导致图像边缘难以分割、小目标特征提取困难等问题,提出一种多级注意力特征优化的道路场景实时语义分割方法.首先,设计深度残差注意力模块,考虑不同层级下特征权重的差异性,通过压缩注意力机制来优化图像局部特征,从而改善像素之间的边缘效应;然后,设计通道注意力和深度聚合金字塔池化模块进一步加强语义上下文信息的提取,小目标信息丢失问题得到了改善;最后,设计注意力融合模块自上而下地融合不同尺度下的特征信息,实现全局特征信息下的有效交互,增强网络对重要特征的表达.Cityscapes和CamVid道路场景数据集上进行的实验测试分别达到74.4%和67.7%的分割精度,138帧/s和148帧/s的推理速度.与近几年其他优秀方法相比,该方法改善了图像边缘信息丢失,优化了对图像中小目标的分割准确度.

    道路场景语义分割空洞卷积注意力机制特征融合

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于深度强化学习的不确定作业车间调度方法

    吴新泉燕雪峰魏明强关东海...
    1517-1531页
    查看更多>>摘要：作业车间调度是具有非确定性多项式(Non-deterministic polynomial,NP)难的经典组合优化问题.在作业车间调度中,通常假设调度环境信息已知且在调度过程中保持不变,然而实际调度过程往往受到诸多不确定因素影响(如机器故障、工序变化).本文提出基于混合优先经验重放的近端策略优化(Proximal policy optimization with hybrid prioritized experience replay,HPER-PPO)调度算法,用于求解不确定条件下的作业车间调度问题.将作业车间调度问题建模为马尔科夫决策过程,设计作业车间的状态特征、回报函数、动作空间和调度策略网络.为了提高深度强化学习模型的收敛性,提出一种新的混合优先经验重放模型训练方法.在标准数据集和基于标准数据集生成的数据集上评估了提出的调度方法,结果表明:在静态调度试验中,本文提出的调度模型比现有的深度强化学习方法和优先调度规则取得了更精确的结果.在动态调度试验中,针对作业车间的工序不确定性,本文所提出的调度模型可以在合理的时间内获得更精确的调度结果.

    作业车间调度深度强化学习近端策略优化优先经验重放

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于智能合约和联邦存储的异步联邦学习模型

    刘星辰杜军平梁美玉李昂...
    1532-1542页
    查看更多>>摘要：公共安全突发事件中对数据安全的重视程度越来越高,联邦学习由于不再需要上传数据到中心服务器进行计算,减少了隐私泄露的可能而受到广泛关注.然而当前基于智能合约的联邦学习由于运算较大,存在着效率低等缺陷,因此本文提出了一种面向公共卫生突发事件检测的智能合约与联邦存储的异步联邦学习方法.该方法允许联邦节点在任何时间加入和退出联邦学习;依托智能合约与分布存储,进一步增加了公共卫生安全领域的数据安全与训练效率;同时采用自适应的差分隐私对其上传到分布式存储节点的梯度进行动态保护,进一步降低了隐私泄露的风险.在公共数据集和公共卫生安全数据集上大量的实验表明,本文提出的方法在精度上优于已知的对比方法,且在达到相同精度的情况下所需时间更少.

    智能合约联邦学习公共卫生突发事件联邦存储

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据