作者: 刘雨晴,李长庚,庄胤,陈禾,龙腾 (北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所;中南大学物理与电子学院)
出处: 第十五届全国信号和智能信息处理与应用学术会议 中国重庆 2022
会议录: 第十五届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
关键词: 轻量化网络;场景分类;PCANet;多尺度特征融合
摘要: 随着遥感成像技术的快速发展,获取的遥感数据成几何倍数增长,目前面临的问题是获取的海量数据无法有效地下传,形成了巨大的数据资源浪费。因此,急需构建嵌入式实时处理系统有效地处理海量遥感数据,并提取有用的数据进行下传。其中,轻量化智能处理算法是嵌入式实时处理系统的核心,只有构建高精度的轻量化智能处理算法才 ...
作者: 瓢正泉,赵保军,唐林波 (北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所;嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室)
出处: 第十五届全国信号和智能信息处理与应用学术会议 中国重庆 2022
会议录: 第十五届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
关键词: 单目测距;目标检测;深度神经网络
摘要: 视觉感知是自动驾驶技术中的核心要素,单目测距和单目目标检测是视觉感知任务中的两大关键技术。然而当前单目测距与目标检测主要处于两个分离的研究领域,特别地,当前的目标检测技术没有考虑与单目测距技术之间的耦合。从单目测距的角度出发提出目标检测的新需求,并构建一种结合单目测距需求的目标检测模型。在公开的自动 ...
作者: 郭东文,杨艳,郑义,高志强,李军,史青,彭泳卿 (北京理工大学信息与电子学院;中国载人航天工程办公室;北京遥测技术研究所)
出处: 遥测遥控 2022 第43卷 第2期 P120-126
关键词: 空间辐射;飞行器;总剂量;RADFET
摘要: 空间辐射对飞行器可造成辐射损伤甚至失效,对航天员的生命健康安全存在着威胁。随着航天活动的深入,对空间辐射探测技术的发展提出了更高的要求。通过辐射敏感场效应晶体管(RADFET)探测技术设计研制了总剂量探测器,介绍了探测器的设计原理和测试数据分析,以及研究发展方向和空间应用展望。
作者: 郭东文,张焱,刘强,孙兆阳 (北京理工大学信息与电子学院;中国载人航天工程办公室;航天长征火箭技术有限公司)
出处: 遥测遥控 2022 第43卷 第1期 P105-110
关键词: 压控振荡器;多项式拟合;电调特性;线性校正
摘要: 压控振荡器VCO(Voltage Controlled Oscillator)是输入控制电压影响输出频率的振荡电路,可用于产生调频信号。应用于安检成像时,其输出信号的线性度通过影响副瓣电平和距离分辨率,从而决定了安检成像的效果。为了提高安检成像效果,提出了一种基于多项式拟合的VCO开环线性校正法,使 ...
作者: 李宝莲,张倩,谢海瑶 (中国电子科技集团公司第五十四研究所;北京理工大学信息与电子学院)
出处: 石家庄铁道大学学报(自然科学版) 2022 第35卷 第1期 P106-112
关键词: 可靠性试验;方法参数;评估;定时试验提前接收评定
摘要: 可靠性统计试验是衡量可靠性指标的一种重要评估手段,目前工程中采用GJB 899A—2009《可靠性鉴定和验收试验》给出的各种试验统计方法,主要包括定时截尾试验统计方法、序贯试验统计方法2大类,其中包含了经常使用的定时截尾试验提前作出接收评定的方法。明确了各试验方案参数的意义及选取原则,通过对比分析这 ...
作者: 张先超,赵耀,叶海军,樊锐 (东南大学移动通信国家重点实验室;嘉兴学院浙江省医学电子与数字健康重点实验室;北京理工大学信息与电子学院;北京邮电大学信息与通信工程学院;中国电子科学研究院)
出处: 通信学报 2022 第43卷 第2期 P15-21
关键词: 无线网络;多用户干扰管理;发射功率控制;深度强化学习;功率控制时间
摘要: 针对无线网络多用户互相干扰的问题,通过对发射功率进行智能控制,实现干扰管理,保证多用户通信服务质量。首先,考虑复杂动态无线信道环境,建立以无线通信系统加权数据速率最大化为目标的发射功率控制模型。其次,设计以深度强化学习“行动器-评判器”为基本架构的智能发射功率控制算法,缩短功率控制决策时间。仿真验证 ...
作者: Zhuoqun Fang1;Yuexin Yang2;Zhaokui Li2;Wei Li3;Yushi Chen4;Li Ma5;Qian Du6; (1College of Artificial Intelligence, Shenyang Aerospace University, Shenyang 110136, China, and Shenyang Institute of Computer Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110168, China. ;2School of Computer Science, Shenyang Aerospace University, Shenyang 110136, China. ;3School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China. ;4School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China. ;5School of Mechanical Engineering and Electronic Information, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China. ;6Department of Electrical and Computer Engineering, Mississippi State University, Starkville, MS 39762 USA.)
出处: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2022 P1
关键词: Adaptation models;Training;Hyperspectral imaging;Noise measurement;Neural networks;Feature extraction;Data models
摘要: Cross-domain hyperspectral image classification is one of the major challenges in remote sensing, especially for target domain data without labels. Re ...
作者: 冯丽源,邓云开,聂祥飞,杨鸿 (重庆三峡学院电子与信息工程学院三峡库区地质环境监测与灾害预警重庆市重点实验室;北京理工大学信息与电子学院)
出处: 信号处理 2022 第38卷 第1期 P100-108
关键词: 地基差分干涉雷达;相位图噪声;平滑参数模型
摘要: 地基差分干涉雷达相位图中,往往含有大量相位噪声,严重影响相位解缠和形变测量结果。有鉴于此,本文提出一种改进的自适应非局部均值(Non-Local Means)组合滤波算法。该算法首先利用相干系数构造出可自适应的平滑参数模型,有效改善了Non-Local Means算法在滤波参数选择上的固定性。其次, ...
作者: 周玉金,谢宜壮,乔婷婷,冯杏 (北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所;嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室;华北电力大学电气与电子工程学院)
出处: 信号处理 2022 第38卷 第2期 P426-431
关键词: Jetson;TX2;SAR图像;船只检测
摘要: 深度学习技术在SAR(Synthetic Aperture Radar)船只目标检测领域应用越来越广泛。然而,移动平台(机载/星载)有限的资源限制了基于深度学习的SAR船只目标检测技术应用。为了促进深度学习技术在移动平台的应用,本文开展了基于改进YOLOv2 的SAR 目标检测算法Jetson TX ...
作者: 董桂官,吴双彤,张汉琦 (中国电子技术标准化研究院;北京理工大学信息与电子学院)
出处: 电脑与信息技术 2022 第30卷 第2期 P1-4
关键词: 深度学习;卷积神经网络;全景图像;可变卷积核;超分辨率
摘要: 文章提出了一种基于卷积神经网络结构的全景图像超分辨率算法3D-WDSR,在单帧图像超分网络WDSR基础上引入可变卷积核结构以减小参数量,节省计算资源。实验结果表明,在不同尺度的超分辨率任务中,先经过预训练后的网络具有更好的性能表现,所提出的3D-WDSR算法的超分辨率重建效果要高于双三次插值方法和E ...