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期刊信息/Journal information
无线电工程
中国电子科技集团公司第五十四研究所
无线电工程

中国电子科技集团公司第五十四研究所

屈永欣

月刊

1003-3106

gch4954@163.com

0311-86924962

050081

河北省石家庄市中山西路590号

无线电工程/Journal Radio Engineering 北大核心
查看更多>>《无线电工程》（月刊）创刊于1971年，由中国电子科技集团公司第五十四研究所主办，国内外公开发行。本刊坚持学术性与技术性相结合，以跟踪遥感遥测遥控学科发展、交流测控领域学术与技术应用成果为主要报道内容，突出高科技并兼顾其他相关专业。《中文核心期刊要目总览》收录期刊，多次荣获工业和信息化部编辑质量优秀奖、出版质量优秀奖，河北省出版物印刷优质产品（一等品）。
正式出版
收录年代

    精准时空感知赋能数字经济发展

    邓中亮高彦彪张耀
    1-5页
    查看更多>>摘要：当前数字经济的发展愈发依赖于精准时空信息,分析了通信导航融合感知网络对实现精准时空感知的作用与挑战,介绍了我国在通导融合研究方面取得的突破性进展,阐述了隐嵌信噪定位技术对 5G网络定位性能的提升、异构多网多源融合对定位鲁棒性的保障,对北斗与 5G深度融合的增量效应进行了讨论.从精准时空感知如何赋能数字经济发展的角度对通信导航融合网络做出进一步规划.

    数字经济通信导航融合北斗5G高精度定位

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    基于注意力机制与多尺度融合的PCB缺陷检测

    陆维宽周志立阮秀凯聂赛赛...
    6-13页
    查看更多>>摘要：针对印制电路板(PCB)缺陷区域受背景干扰过多以及缺陷目标尺度较小导致缺陷检测精度低的问题,提出了一种基于注意力机制与多尺度融合的 PCB缺陷检测方法.在 YOLOv5 模型的特征提取网络中,引入一种三维注意力模块,以增强缺陷目标特征的显著度,使模型更加注重目标特征;为充分利用微小缺陷目标的多尺度特征,在特征融合网络中引入加权双向特征金字塔网络(Bi-directional Feature Pyramid Network,BiFPN),减少缺陷目标特征信息的丢失,提高模型对微小缺陷目标的检测精度.实验结果表明,该方法能够准确检测出 PCB图像中的缺陷目标,在保证实时性的同时,较原方法的平均检测精度提高了 3.9%,表明了该方法的有效性.

    印制电路板缺陷检测YOLOv5注意力机制多尺度融合

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    基于双目视觉的车前行人检测方法研究

    王正家王思宇景嘉宝
    14-23页
    查看更多>>摘要：当前的汽车安全辅助驾驶和无人驾驶汽车是图像领域的研究热点,针对汽车在启动或行驶时车前存在行人可能导致的安全问题,着重研究了基于双目视觉的车前行人检测方法.进行了双目相机的相机标定和立体标定;通过改进后半全局立体匹配算法获取深度图,确定车前行人所处位置的感兴趣区域(Region of Interest,ROI),剔除冗余的背景信息;分割并提取了图像的降维梯度直方图(Histogram of Gradients,HOG)特征信息;将特征输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器训练,检测并标记出车前的行人目标.实验证明,所提算法对车前场景下的动态行人可以更为有效地检测,具备更优的检率精度、时效性和鲁棒性.

    行人检测立体匹配双目视觉降维梯度直方图支持向量机分类器

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    基于残差神经网络和注意力机制的频谱感知方法

    王安义孟琦峰王明博
    24-31页
    查看更多>>摘要：随着通信技术的发展,频谱感知技术已经成为解决频谱资源稀缺的重要解决手段之一.针对传统的频谱感知方法在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)下准确率较低的问题,提出一种基于残差神经网络和注意力机制相结合的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)频谱感知方法.将频谱感知问题转化为图像二分类任务.通过分析 OFDM信号的循环自相关特征,将其灰度处理以生成循环自相关灰度图像.利用改进后的残差神经网络进行训练,提取这些灰度图像的深层特征,使用测试数据验证所得到的频谱感知模型.仿真实验结果表明,在低 SNR条件下,所提方法表现出更出色的频谱感知性能,优于传统频谱感知技术.

    频谱感知残差神经网络注意力机制循环自相关

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    基于用户行为和上下文语义的分层ST-LSTM位置预测

    彭薇江昊刘卉芳彭诗雅...
    32-40页
    查看更多>>摘要：当前的位置预测方法大多没有考虑到用户行为信息,由于用户的访问时间、行为模式等能够在很大程度上反映所处位置,因此在对位置潜在向量进行预训练时有必要使用该信息.进行位置预测时,采样粒度较细的序列长度较长,难以捕获长距离依赖.针对这 2 个问题,提出了基于用户行为和上下文语义的分层时空长短期记忆网络(Hierarchical Spatiotemporal Long Short-Term Memory Based on User Behavior and Contextual Semantics,CHST-LSTM)模型.该模型通过Transformer编码层处理轨迹数据,将用户相关行为信息考虑在内,融合位置的上下文语义信息,通过预训练得到位置的嵌入表征.根据用户的行为状态分割轨迹阶段,采用编码器-解码器方式对ST-LSTM进行分段分层扩展,利用BiLSTM对全局信息建模,同时处理轨迹的长短期变化,解决长序列的长距离依赖问题.对外卖员用户群体的真实移动轨迹数据进行分析和实验,通过聚类发现其特有的工作模式,在预训练时加入工作模式信息与到访时间信息,得到位置的特征向量并用于预测模型.结果表明 CHST-LSTM模型在预测用户下一位置时精度更高.

    位置预测位置嵌入行为模式长距离依赖时空轨迹

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    反向散射中基于载波索引的混合NOMA方案

    李世宝陆锐
    41-46页
    查看更多>>摘要：基于功率域非正交多址的环境反向散射通信系统上行链路常通过距离差完成用户配对.无源反向散射系统的双重信道衰落,导致远端边缘设备无法满足通信所需功率或解码所需信干噪比(Signal-to-Interference-Noise Ratio,SINR)约束.为了解决上述问题,提出一种OFDM和具有索引调制(Index Modulation,IM)的OFDM混合的上行NOMA方案,该方案由标签调制方案和反射系数调节方案组成.OFDM-IM提供了更好的能量效率,可以使功率水平低的设备满足通信条件.反向散射设备(Backscatter Devices,BD)根据接收到的功率水平,灵活地选择 OFDM或者 OFDM-IM,并在功率域叠加;通过调节反射系数保证叠加信号的功率差,接收机利用功率电平来执行多用户检测.实验结果表明,该方能够有效地提高远端用户解码的成功率,并且解码用户数量的增加提高了系统容量.

    反向散射非正交多址接入索引调制多载波

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    基于UI-LSTM模型的短时降水预测研究

    包顺秦华旺戴跃伟陈浩然...
    47-54页
    查看更多>>摘要：降水临近预报是为了预测未来短时间的降雨量.现有大多数基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的降水预报模型,采用单一的卷积核对输入和隐藏状态的特征进行提取存在局部性,不能捕获雷达回波图中复杂的物理变化,且未有效提取时空相关性和对强降雨区域的精准预测.针对现有模型存在的问题,提出了 UI-LSTM模型用于降水临近预报,能够有效地提取雷达回波序列的时空相关性,采用了 U形结构,同时使用跳过连接进行特征拼接,学习到整个雷达回波图的上下文语义信息,且将浅层和深层信息进行特征融合.加入了 Inception结构来代替 ConvLSTM细胞结构中输入到输入和状态到状态的卷积,通过不同大小的卷积核,有效提取输入,隐藏状态的特征.在公开数据集(CIKM AnalytiCup 2017)进行实验并与其他模型进行对比实验.实验结果表明,UI-LSTM模型在 HSS、CSI、MAE和 SSIM指标整体上要远高于其他对比模型,且提高强降水天气预测的准确率.

    降水临近预报循环神经网络特征融合UI-LSTMInception

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    基于感知哈希算法的特征融合玻璃瓶缺陷检测

    傅莉吉宏轩张宇峰任艳...
    55-62页
    查看更多>>摘要：特征提取作为玻璃瓶缺陷检测任务中至关重要的一环,特征集中丰富的特征信息将直接影响缺陷检测的准确率.传统的单一特征提取算法提取的特征信息往往过于单一,使得最终的检测准确率偏低.针对上述问题,提出了方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征与尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)特征融合的特征提取算法.针对不同缺陷边缘提取轮廓不够准确的问题,提出了基于感知哈希算法(Perceptual Hash Algorithm,PHA)的边缘检测算子选择方法.通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练和验证.实验结果表明,提出的边缘检测算子选择方法可以针对不同缺陷选择最适合的边缘检测算子,特征融合算法的瓶身缺陷检测平均准确率可达88.7%.较单一的 HOG特征提取算法提升了 7.99%,较单一的 SIFT特征提取算法提升了 2.97%.

    缺陷检测方向梯度直方图特征SIFT特征支持向量机感知哈希算法

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    基于注意力机制和复数卷积循环网络的汽车雷达干扰抑制

    吴秋雨高勇
    63-70页
    查看更多>>摘要：随着自动驾驶技术的发展,越来越多的汽车装载车载雷达,不同车辆的车载雷达之间会产生相互干扰,导致虚假目标的出现或基底噪声的增加,降低检测性能.针对汽车雷达之间的相互干扰问题,提出了一种基于注意力机制的深度复数卷积循环网络(Deep Complex Convolution Recurrent Network with Attention,DCCRN-Attention),在频域实现干扰抑制.模型使用复数网络将信号的实部和虚部联合起来进行特征学习,能同时预测干扰抑制后目标的幅度和相位,并在跳跃连接中引入注意力机制聚焦于更重要的特征信息,抑制无关信息.实验结果表明,所提模型能有效抑制干扰、提高目标的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR),在评价指标上均优于基线方法.

    汽车雷达干扰抑制深度复数卷积循环网络注意力机制

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    基于MHSA-YOLOv7的小麦赤霉病感染率检测

    张正华吴宇金志琦
    71-77页
    查看更多>>摘要：在抗病育种中小麦赤霉病感染率是衡量籽粒抗性表型鉴定的重要衡量指标,针对目前小麦赤霉病感染率检测存在检测时间长、硬件成本高以及检测方式破坏植株等问题,设计了一种适用于麦穗籽粒此类小目标检测的深度学习网络模型——MHSA-YOLOv7.通过在原 YOLOv7 主干网络中融合多头自注意力(Muti-Head Self-Attention,MHSA)机制来提高模型对深层语义特征的提取能力,并使用加权双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network,BiFPN)实现模块间的跨层连接,使该模型能够提取和传递更丰富的特征信息.实验结果表明,MHSA-YOLOv7 在小麦单穗赤霉病数据集上达到了 90.75%的检测精度,相较于原 YOLOv7 模型,改进后的算法对于麦穗籽粒此类小目标物体具有更强的特征提取能力,检测精度、召回率、F1 值、mAP@0.5 以及 mAP@0.5 ∶ 0.95 分别提高了 0.33%、1.83%、0.011、1.19%以及0.38%,有效满足了小麦赤霉病感染率的精确检测,为实现小麦植株病害走势的长期观测以及小麦籽粒抗性的准确评估提供了技术支持.

    多头自注意力YOLOv7目标检测小麦赤霉病

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