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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

    基于改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法

    程换新乔庆元骆晓玲于沙家...
    871-881页
    查看更多>>摘要：针对现存无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、模型较为复杂的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法.在骨干网络引入多尺度注意力EMA,捕捉细节信息,以提高模型的特征提取能力;改进C2f模块,减小模型的计算量.提出了轻量级的Bi-YOLOv8特征金字塔网络结构改进YOLOv8的颈部,增强了模型多尺度特征融合能力,改善网络对小目标的检测精度.使用WIoU Loss优化原网络损失函数,引入一种动态非单调聚焦机制,提高模型的泛化能力.在无人机航拍数据集VisDrone2019上的实验表明,提出算法的mAP50为40.7％,较YOLOv8s提升了 1.5％,参数量降低了42％,同时相比于其他先进的目标检测算法在精度和速度上均有提升,证明了改进算法的有效性和先进性.

    航拍图像小目标检测YOLOv8Bi-YOLOv8轻量化

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    串行链路IBIS-AMI模型信号完整性分析及优化

    杨云普王青曾燕萍
    882-891页
    查看更多>>摘要：为解决高速串行链路通信时由于均衡器未精细配置导致的信号完整性问题,通过研究IBIS-AMI模型均衡结构对信号完整性的影响,使用田口试验法建立仿真试验,实现各均衡参数优化,解决了均衡器参数需要精细配置的问题.建立并分析一阶线性模型,对最佳参数组合下的眼图做出预测,并将仿真值与预测值进行对比,验证了最佳参数组合的准确性.在最佳均衡参数下,发射端与接收端得到的预测值和仿真值最大偏差不超过6％,证明了该最佳参数组合是准确的.眼图扩张程度提升了 25％,信号质量明显变好,为系统驱动程序设置与信号完整性研究提供了较好的指导与参考.

    信号完整性IBIS-AMI田口试验高速串行链路眼图

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    基于深度学习的智能表面毫米波MIMO信道估计

    张思伟袁德成王国刚
    892-899页
    查看更多>>摘要：研究了一个基于深度学习的大型智能表面(Large Intelligent Surface,LIS)毫米波多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统.为了克服波长和阵列间距相差较大的信号传输问题,传统的均匀线性阵列(Uniform Linear Array,ULA)被替代为均匀平面阵列(Uniform Planar Array,UPA).提出了一种基于改进的双卷积神经网络——ChannelNet的信道估计方法.采用最小二乘(Least Squares,LS)算法获取初始化的信道信息,使用ChannelNet获得更高精度的信道信息,并重点探究了在UPA结构下的表现.通过与LS算法和多层感知器算法进行比较.结果表明,该算法在信道估计精度和效率方面均优于以上2种算法,且使用UPA结构的ChannelNet算法相对于使用ULA结构的表现更好.该方法在毫米波MIMO信道估计方面具有更好的性能.

    大型智能表面信道估计ChannelNet均匀线性阵列均匀平面阵列

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    动态场景下融合YOLOv5s的视觉SLAM算法研究

    赵燕成魏天旭仝棣赵景波...
    900-910页
    查看更多>>摘要：为了解决视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统在动态场景下容易受到动态物体干扰,导致算法定位精度和鲁棒性下降的问题,提出了一种融合YOLOv5s轻量级目标检测网络的视觉SLAM算法.在ORB-SLAM2的跟踪线程中添加了目标检测和剔除动态特征点模块,通过剔除图像中的动态特征点,提高SLAM系统的定位精度和鲁棒性.改进了 YOLOv5s的轻量化目标检测算法,提高了网络在移动设备中的推理速度和检测精度.将轻量化目标检测算法与ORB特征点算法结合,以提取图像中的语义信息并剔除先验的动态特征.结合LK光流法和对极几何约束来剔除动态特征点,并利用剩余的特征点进行位姿匹配.在TUM数据集上的验证表明,提出的算法与原ORB-SLAM2相比,在高动态序列下的绝对轨迹误差(Absolute Trajectory Error,ATE)和相对轨迹误差(Relative Pose Error,RPE)均提高了 95％以上,有效提升了系统的定位精度和鲁棒性.相对当前一些优秀的SLAM算法,在精度上也有明显的提升,并且具有更高的实时性,在移动设备中拥有更好的应用价值.

    视觉同步定位与建图动态场景轻量级网络目标检测LK光流法

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    基于注意力机制引导深度残差网络的RIS辅助通信信道估计

    张静张强苏颖
    911-917页
    查看更多>>摘要：用可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)增强无线覆盖和信道容量是未来通信网络的候选方案之一.为估计RIS辅助的多用户(Multi User,MU)通信系统上行链路的信道状态信息,提出一种基于注意力机制的深度残差网络,构建了包含稀疏块、特征增强块、注意力引导块和重构块的网络结构,隐式地学习残差噪声,利用注意力机制加强对特定信道噪声特征的提取.仿真结果表明,该方法的估计精度略低于线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE)估计,在高信噪比时比常规深度残差去噪网络的估计精度更高.

    可重构智能表面信道估计深度学习注意力机制

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    基于改进混合灰狼优化算法的无人机三维路径规划

    王海群邓金铭张怡曹清萌...
    918-927页
    查看更多>>摘要：针对传统灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法求解无人机三维路径规划问题时会出现收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进混合灰狼优化算法——CLGWO.基于Cat混沌映射和反向学习策略初始化灰狼种群,为算法全局搜索过程中丰富种群多样性奠定基础;提出新型非线性收敛因子的改进策略,提高算法全局搜索能力.在灰狼位置更新中提出引入狮群优化(Lion Swarm Optimization,LSO)算法的扰动因子和动态权重,使灰狼具有主动的搜索能力,避免因灰狼失去种群多样性而陷入局部最优.为验证改进算法的有效性,进行了 8个国际通用的标准测试函数收敛性对比实验和无人机三维路径规划仿真实验.实验结果表明,CLGWO算法在单峰、多峰函数上均有较好的收敛性、较高的寻优精度;三维路径仿真环境下,CLGWO算法的平均路径长度、平均迭代次数、平均运行时间相比于GW0算法分别优化了 33％、31％、52％,且路径转折少,能较好地得到全局最优值,验证了 CLGWO算法的有效性.

    无人机三维路径规划混合灰狼优化算法Cat混沌映射狮群优化算法

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    基于自适应蜣螂算法的无人机三维路径规划方法

    远翔宇杨风暴杨童瑶
    928-936页
    查看更多>>摘要：山区地势具有陡峭、沟深壑大的环境特点,导致基于启发式算法的山区无人机路径规划速度慢、质量差,针对该问题提出了基于自适应动作策略蜣螂算法的路径规划方法.以路径长度、飞行安全性以及路径平滑度构建路径规划目标函数;在蜣螂算法中引入种群相似性动作变异策略和反向学习策略,平衡局部优化和全局优化能力;通过对比麻雀算法、蜣螂算法和灰狼算法在12个基准函数上的算法性能,结果表明所提方法具有更快的收敛速度、不易陷入局部最优.山区路径规划仿真实验表明,所提方法比蜣螂算法的路径规划质量提高了 37.66％.

    路径规划蜣螂算法反向学习自适应动作策略

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    基于改进YOLOv7的无人机图像目标检测算法

    梁秀满贾梓涵于海峰刘振东...
    937-946页
    查看更多>>摘要：针对无人机图像中由于目标微小且相互遮挡、特征信息少导致检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv7的无人机图像目标检测算法.在颈部和检测头中加入了坐标卷积,能更好地感受特征图中目标的位置信息;增加P2检测层,减少小目标特征丢失、提高小目标检测能力;提出多信息流融合注意力机制 Spatial and Channel Attention Mechanism(SCA),动态调整注意力对空间信息流和语义信息流的关注,获得更丰富的特征信息以提高捕获目标的能力;更换损失函数为SIoU,加快模型收敛速度.在公开数据集VisDrone2019上进行对比实验,改进后算法的mAP50值相比YOLOv7提高了 4％,达到了 52.4％,FPS为37,消融实验验证了每个模块均提升了检测精度.实验表明,改进后的算法能较好地检测无人机图像中的目标.

    无人机小目标检测多信息流融合注意力机制YOLOv7损失函数

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    利用新型遥感生态指数的南宁市环境质量动态变化分析

    欧阳心如陈天伟杨卫聪
    947-953页
    查看更多>>摘要：随着遥感技术的快速发展,利用遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index,RSEI)进行区域生态环境质量监测取得了一定进展,但是RSEI在应用不同区域中很少考虑空气质量对当地生态环境的影响.针对这一局限性,以南宁市为例,在RSEI的基础上,加入能精准监测城区高分辨率空气质量的差值霾指数(Difference Haze Index,DHI),构建新型遥感生态指数(new Remote Sensing Ecological Index,RSEInew),随后对 比分析RSEI与RSEInew的平均相关度和PC1,验证了构建的RSEInew模型更具有表征区域生态环境的代表性.利用RSEInew模型对南宁市生态环境质量进行动态变化分析,结果表明,2013-2021年,南宁市生态环境质量得到优化,RSEInew提升了 15％,整体生态环境水平处于中等(0.4～0.6)以上.

    新型遥感指数主成分分析生态环境质量南宁市

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    基于小波变换和DNN算法的GNSS-IR 土壤湿度反演

    张杰刘小芳姚蕊
    954-961页
    查看更多>>摘要：针对如何有效提高全球导航卫星系统干涉反射(Global Navigation Satellite System Interferometric Reflectometry,GNSS-IR)土壤湿度反演的精度,提出了一种结合数字信号分析和深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的土壤湿度反演方法.该方法利用小波变换(Wavelet Transform,WT)方法代替传统的多项式拟合法降噪,从而有效提高反射信号提取精度;利用希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)获得观测信号的平均瞬时属性,即每个观测周期的平均瞬时振幅、平均瞬时频率和平均瞬时相位;利用DNN算法建立上述3个属性与土壤湿度的非线性映射关系,从而实现土壤湿度的反演.利用2015和2016年在美国科罗拉多州查塔菲县附近的PBO P037测站收集的GNSS观测数据进行模型建立和评估分析.结果表明,该方法的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为0.009 5 cm3/cm3,相对于传统线性回归模型具有很大的改善,有效提高了 GNSS-IR 土壤湿度反演的精度.

    全球导航卫星系统干涉反射土壤湿度反演小波变换深度神经网络

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