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多接入边缘计算赋能的AI质检系统任务实时调度策略
周晓天, 孙上, 张海霞, 邓伊琴, 鲁彬彬
2024, 46(2): 662-670. doi: 10.11999/JEIT230129  刊出日期:2024-02-10
关键词: 多接入边缘计算, 任务调度, 资源分配, 深度强化学习, AI质检系统
AI质检是智能制造的重要环节,其设备在进行产品质量检测时会产生大量计算密集型和时延敏感型任务。由于设备计算能力不足,执行检测任务时延较大,极大影响生产效率。多接入边缘计算(MEC)通过将任务卸载至边缘服务器为设备提供就近算力,提升任务执行效率。然而,系统中存在信道变化和任 务随机到达等动态因素,极大影响卸载效率,给任务调度带来了挑战。该文面向多接入边缘计算赋能的AI质检任务调度系统,研究了联合任务调度与资源分配的长期时延最小化问题。由于该问题状态空间大、动作空间包含连续变量,该文提出运用深度确定性策略梯度(DDPG)进行实时任务调度算法设计。所设计算法可基于系统实时状态信息给出最优决策。仿真结果表明,与基准算法相比,该文所提算法具有更好的性能表现和更小的任务执行时延。
多用户MIMO-OFDM系统中的资源分配
杨睿哲, 袁超伟, 滕颖蕾, 黄韬
2009, 31(5): 1229-1232. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00036  刊出日期:2009-05-19
关键词: MIMO;OFDM;自适应资源分配;信号与干扰加噪声比
该文针对多用户MIMO-OFDM系统,基于最大化信号与干扰加噪声比(Signal-to Jamming and Noise Ratio,SJNR)预编码,提出了实用的自适应资源分配方法。根据各用户SJNR值,提出采用递增(Incremental Algorithm,IA)和递减(Decremental Algorithm,DA)两种方法为各子载波选择用户集合,使各子载波被多个用户最优复用,实现多用户分集,以达到最大化系统吞吐量的目的。此外,基于DA思想,给出了考虑不同用户QoS要求下分配子载波的方法(QoS Decremental Algorithm,QDA)。分析和仿真结果表明,IA和DA在大大降低算法复杂度的同时使性能很好地接近最优算法,QDA能在满足不同用户QoS要求的同时最大化系统吞吐量。
机载超宽带天线罩物理光学分析方法
张强, 曹伟
2006, 28(1): 100-102.  刊出日期:2006-01-19
关键词: 机载宽带天线罩;口径积分-表面积分;物理光学方法
该文提出了机载超宽带天线罩口径积分-表面积分-自适应网格(AI-SI-AG)分析方法。给出了用AI-SI-AG的计算和实测结果。理论分析和实验结果表明,该算法能够高效地预测定向和全向天线的带罩方向图,理论计算与实际测试符合较好,在工程应用中有较大的实用价值。
面向遥感图像场景分类的双知识蒸馏模型
李大湘, 南艺璇, 刘颖
2023, 45(10): 3558-3567. doi: 10.11999/JEIT221017  刊出日期:2023-10-31
关键词: 遥感图像分类, 知识蒸馏, 双注意力, 空间结构
为了提高轻型卷积神经网络(CNN)在遥感图像(RSI)场景分类任务中的精度,该文设计一个双注意力(DA)与空间结构(SS)相融合的双知识蒸馏(DKD)模型。首先,构造新的DA模块,将其嵌入到ResNet101与设计的轻型CNN,分别作为教师与学生网络;然后,构造DA蒸馏损失函数,将教师网络中的DA知识迁移到学生网络之中,从而增强其对RSI的局部特征提取能力;最后,构造SS蒸馏损失函数,将教师网络中的语义提取能力以空间结构的形式迁移到学生网络,以增强其对RSI的高层语义表示能力。基于两个标准数据集AID和NWPU-45的对比实验结果表明,在训练比例为20%的情况下,经知识蒸馏之后的学生网络性能分别提高了7.69%和7.39%,且在参量更少的情况下性能也优于其他方法。
低轨道卫星CDMA系统发信机的FPGA实现
赵国栋, 陈晓挺, 刘会杰, 杨根庆
2008, 30(4): 768-771. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01467  刊出日期:2008-04-19
关键词: 低轨道卫星; CDMA; FPGA; 成型滤波; CIC插值滤波
该文研究了低轨道(LEO)卫星CDMA系统发信机的数字部分,介绍了其结构、算法原理及其具体实现。重点介绍了发信机数字信号处理部分在FPGA的实现,主要包括信息数据流的处理及编码、交织、成型滤波、CIC插值滤波和数字上变频等。在设计上采用了基于多相滤波结构和分布式算法(DA)的成型滤波器以及高效CIC插值滤波器,节省了系统的硬件资源,提高了系统的性能。
速度拖引干扰和杂波背景下脉冲多普勒雷达目标跟踪算法
李迎春, 王国宏, 关成斌, 孙殿星
2015, 37(4): 989-994. doi: 10.11999/JEIT140856  刊出日期:2015-04-19
关键词: 雷达, 目标跟踪, 速度拖引干扰, 双模型, 幅度信息, 卡方检验
针对在速度拖引干扰和杂波背景下脉冲多普勒(PD)雷达无法精确跟踪目标的问题,该文提出基于双模型(DM)和幅度信息(AI)的目标跟踪算法。分别建立基于位置、幅度量测的跟踪模型和基于位置、速度、幅度量测的跟踪模型。两个模型均使用基于幅度信息的概率数据互联(AI-PDA)尽可能地降低杂波的影响,然后使用常规方法进行滤波估计。若没有速度拖引干扰,则两个模型估计具有位置和速度上的相关性;若存在干扰,由于速度量测是虚假的,则两个模型估计不具有相关性。据此,进行卡方检验(chi-square test),分析影响检验结果的因素,进而确定最终的估计结果。仿真验证了该算法的有效性。
面向6G全域融合的智能接入关键技术综述
王雪, 孟姝宇, 钱志鸿
2024, 46(5): 1613-1631. doi: 10.11999/JEIT231224  刊出日期:2024-05-30
关键词: 6G, 网络架构, 接入技术, 空天地一体化接入网络, 空口技术
针对空天地一体化接入网络,该文在总结相关研究的基础上,阐述了未来空天地一体化接入架构的关键技术,分析了空口技术、多址技术、干扰分析、计算技术和人工智能(AI)技术等几个重点方向的研究进展,提出了多种接入形式并存的灵活性网络架构。针对6G全域融合网络接入的重点研究问题,结合用户的服务质量需求,构建了一体化AI赋能架构,提出了大规模混合多址接入及弹性资源适配策略。基于网络架构立体化、网络协同传输、一体化网络资源管理、未来空天地接入技术以及网络协同计算等未来重点研究方向进行了讨论和展望。
AccFed:物联网中基于模型分割的联邦学习加速
曹绍华, 陈辉, 陈舒, 张汉卿, 张卫山
2023, 45(5): 1678-1687. doi: 10.11999/JEIT220240  刊出日期:2023-05-10
关键词: 边缘智能, 联邦学习, 端边云协同, 模型分割
随着物联网(IoT)的快速发展,人工智能(AI)与边缘计算(EC)的深度融合形成了边缘智能(Edge AI)。但由于IoT设备计算与通信资源有限,并且这些设备通常具有隐私保护的需求,那么在保护隐私的同时,如何加速Edge AI仍然是一个挑战。联邦学习(FL)作为一种新兴的分布式学习范式,在隐私保护和提升模型性能等方面,具有巨大的潜力,但是通信及本地训练效率低。为了解决上述难题,该文提出一种FL加速框架AccFed。首先,根据网络状态的不同,提出一种基于模型分割的端边云协同训练算法,加速FL本地训练;然后,设计一种多轮迭代再聚合的模型聚合算法,加速FL聚合;最后实验结果表明,AccFed在训练精度、收敛速度、训练时间等方面均优于对照组。
基于概率假设密度滤波和数据关联的脉冲多普勒雷达多目标跟踪算法
谭顺成, 王国宏, 王娜, 何友
2013, 35(11): 2700-2706. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00106  刊出日期:2013-11-19
关键词: 多目标跟踪, 概率假设密度滤波(PHDF), 距离模糊, 粒子滤波, 脉冲重复频率(PRF)
为了解决杂波环境下脉冲多普勒(PD)雷达的多目标跟踪问题,提出一种距离模糊情况下基于概率假设密度滤波(PHDF)和数据关联(DA)的联合解距离模糊和多目标跟踪方法。该方法使雷达采用一组脉冲重复频率(PRF)交替变换的工作模式,并对雷达生成的模糊量测进行多假设,得到扩展量测集;然后,利用PHDF可以有效滤除杂波和避免目标-量测数据关联的突出优点,对扩展量测集进行滤波,得到粗略的目标状态估计;最后,对PHDF的滤波结果进行航迹-估计值关联,给出多目标航迹信息。仿真结果表明,该算法可以同时给出目标个数和各目标状态估计,实现杂波环境和距离模糊条件下对多目标的有效跟踪。
一种面向多任务的无人机辅助的通信网络资源分配与轨迹优化研究
裴二荣, 娄宇涵, 李永刚, 黎伟
doi: 10.11999/JEIT230974
关键词: 无人机通信, 移动边缘计算, 数据采集, 凸优化
装载各种有效荷载的无人机(UAV)能够实现传感、通信和计算等多任务,因而常被部署到数据采集(DA)和辅助计算等领域。但是到目前为止,绝大多数研究仅专注于单一功能的无人机辅助的通信网络资源分配与轨迹优化,对于面向多任务的资源分配和轨迹优化问题还未解决。为此,该文提出一种综合考虑无人机数据采集、数据广播以及计算任务卸载的无人机辅助的通信网络资源优化的分配策略,旨在通过联合优化传输占空比、用户发射功率与无人机轨迹,在满足目标位置采集数据实时广播的前提下,最大化用户卸载量。为了解决多变量耦合优化问题,提出了基于块坐标下降(BCD)和连续凸逼近(SCA)的高效迭代优化算法,将耦合优化问题分解为3个子问题进行迭代优化。最后,大量仿真结果表明,该算法在公平性和总卸载计算量方面都优于其他测试方案。
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