作者单位
摘要
陆军工程大学 通信工程学院,南京 210016
为进一步提高无线紫外光通信网络的信息传输质量和网络性能,提出了一种新型无线紫外光协作通信网络,网络中各节点采用解码转发方式,设定各节点优先级,从而实现了网络节点实时转发的协作策略。仿真分析了有无缓存设置和有无协作条件下无线紫外光通信网络的归一化吞吐量、各节点平均时延等性能。仿真结果表明:无缓存设置时,随着数据帧传输成功率的增加,高优先级节点一直有较高的归一化吞吐量,而低优先级节点数据帧丢失,归一化吞吐量下降;有缓存设置时,随着缓存的增加,各节点归一化吞吐量均有所增加;与无协作相比,有协作的紫外光通信网络具有更高的节点归一化吞吐量和平均时延。
紫外光通信网络 协作通信 归一化吞吐量 网络时延 ultraviolet light communication network, cooperati 
光通信技术
2023, 47(3): 0037
作者单位
摘要
1 宜宾学院智能制造学部, 四川宜宾 644000
2 广西科技大学广西土方机械协同创新中心, 广西柳州 545006
3 云南财经大学信息学院, 云南昆明 650221
4 中国科学院光电技术研究所, 四川成都 610209
为有效去除动态背景对弱小目标信号的干扰, 提出改进特征空间的红外弱小目标背景建模法来抑制背景。先采用改进的各向异性滤波算法从空域角度进行滤波以约束图像各个组分的差异, 紧接着取连续时间域上多帧滤波后的图像组成一个特征矩阵, 借助于主成分分析法进行特征分解, 最后将输入图像投影到特征空间上进行背景建模, 同时为了适应动态变化的背景, 在时域上以一定学习率来更新背景模型。实验结果表明, 提出的算法比传统的算法取得更好的背景估计效果, 结构相似性 SSIM、对比度增益 I和背景抑制因子 BIF分别大于 0.97、15.46和 5.25。
弱小目标 动态背景建模 各向异性滤波 主成分分析 dim and small target dynamic background modeling anisotropic filtering Principal Component Analysis 
太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(9): 1109
陈龙 1,2张建林 1,*彭昊 1,2李美惠 1[ ... ]魏宇星 1
作者单位
摘要
1 中国科学院光电技术研究所,四川 成都 610209
2 中国科学院大学电子电气与通信工程学院,北京 100049
To improve the performance of few-shot classification, we present a general and flexible method named Multi-Scale Attention and Domain Adaptation Network (MADA). Firstly, to tackle the problem of limited samples, a masked autoencoder is used to image augmentation. Moreover, it can be inserted as a plug-and-play module into a few-shot classification. Secondly, the multi-scale attention module can adapt feature vectors extracted by embedding function to the current classification task. Multi-scale attention machine strengthens the discriminative image region by focusing on relating samples in both base class and novel class, which makes prototypes more accurate. In addition, the embedding function pays attention to the task-specific feature. Thirdly, the domain adaptation module is used to address the domain shift caused by the difference in data distributions of the two domains. The domain adaptation module consists of the metric module and the margin loss function. The margin loss pushes different prototypes away from each other in the feature space. Sufficient margin space in feature space improves the generalization performance of the method. The experimental results show the classification accuracy of the proposed method is 67.45% for 5-way 1-shot and 82.77% for 5-way 5-shot on the miniImageNet dataset. The classification accuracy is 70.57% for 5-way 1-shot and 85.10% for 5-way 5-shot on the tieredImageNet dataset. The classification accuracy of our method is better than most previous methods. After dimension reduction and visualization of features by using t-SNE, it can be concluded that domain drift is alleviated, and prototypes are more accurate. The multi-scale attention module enhanced feature representations are more discriminative for the target classification task. In addition, the domain adaptation module improves the generalization ability of the model.
小样本图像识别 注意力机制 领域自适应 相似性度量 few-shot image classification attention mechanism domain adaptation similarity metric 
光电工程
2023, 50(4): 220232
作者单位
摘要
中国人民解放军陆军工程大学, 南京 210007
在分层非对称限幅光正交频分复用(LACO-OFDM)中, 采用离散哈特莱变换(DHT)可以弥补采用快速傅里叶变换(FFT)时存在的频谱效率不高的缺陷, 但在接收端多层信号的分离仍存在计算复杂度高的问题。结合DHT-LACO-OFDM信号的时域对称和反对称特性, 提出一种基于时域重构的分层信号接收方法, 在时域把叠加的信号进行分层接收。研究结果表明, 相比于传统的时频域结合的迭代接收方式, 基于时域重构的分层信号接收方法在误比特性能上与传统的迭代接收方式几乎相同, 但计算复杂度约降低为原来的一半。
正交频分复用 离散哈特莱变换 分层非对称限幅光正交频分复用 时域重构 计算复杂度 误码性能 orthogonal frequency division multiplexing discrete Hartley transform layered asymmetrically clipped optical orthogonal time domain reconstruction, computational complexi 
光通信技术
2023, 47(2): 48
彭昊 1,2王婉祺 1,2陈龙 1,2彭先蓉 1,*[ ... ]李美惠 1
作者单位
摘要
1 中国科学院光电技术研究所,四川 成都 610209
2 中国科学院大学,北京 100049
针对少量样本条件下模型易过拟合、目标错检与漏检问题,本文基于TFA (two-stage fine-tuning approach)提出了一种在线推断校准的小样本目标检测框架。该框架设计了一种全新的Attention-FPN网络,通过建模特征通道间的依赖关系选择性融合特征,结合分级冻结的学习机制引导RPN模块提取正确的新类前景目标;同时,构建了一种在线校准模块对样本进行实例分割编码,对众多候选目标进行评分重加权处理,纠正误检和漏检的预测目标。结果表明,所提算法在VOC数据集Novel Set1中,五个任务的平均nAP50提升10.16%,在性能上优于目前的主流算法。

小样本目标检测 Attention-FPN 特征通道 分级冻结 在线校准 RPN few-shot object detection attention-FPN feature channels hierarchical freezing online calibration RPN 
光电工程
2023, 50(1): 220180
作者单位
摘要
陆军工程大学 通信工程学院, 南京
在无线紫外光通信网络中, 采用与其相适应的有效组网方法可以进一步提高信息传输质量及网络覆盖范围等网络性能。提出了一种新型无线紫外光协作通信组网方法; 基于无线紫外光协作网络模型, 设计了网络节点协作通信策略; 研究了多中继环境下的放大转发和解码转发方式; 仿真分析了采用不同中继转发方式时, 紫外光协作网络的误码率、通信范围、发射功率以及其网络性能增益, 仿真结果验证了理论分析的正确性。研究结果表明, 多中继协作通信可有效提高无线紫外光通信网络性能; 相同误码率条件下, 采用放大转发和解码转发的紫外光协作组网的通信范围明显优于非协作网络, 且所需的发射功率更小; 解码转发方式优于放大转发方式; 协作通信节点数越多, 无线紫外光协作通信网络的通信范围越大。
紫外光通信网络 协作通信 放大转发 解码转发 ultraviolet (UV) light communication network cooperative communication amplify and forward decode and forward 
光电技术应用
2022, 28(6): 82
作者单位
摘要
1 陆军工程大学 通信工程学院, 南京 210001
2 中国人民解放军 31121部队
为进一步分析艾里光在光通信中的可行性, 以艾里光为载波, 研究了弱湍流下基于对数正态分布湍流信道模型的自由空间光(FSO)通信系统的平均误码率、中断概率及平均信道容量, 与相同湍流条件和传输距离下以高斯光为载波的FSO通信系统性能进行了对比, 同时讨论了艾里光自身的光束宽度、指数截断因子及传输距离对系统性能的影响。仿真结果表明, 在湍流条件及传输距离相同时, 基于艾里光的FSO通信系统的性能明显优于基于高斯光的FSO通信系统性能, 且随着平均信噪比的增加, 以艾里光为载波的链路性能优势体现更为显著。
艾里光束 自由空间光通信 弱湍流 对数正态分布 性能分析 Airy beam, free space optical communication, weak 
光通信技术
2022, 46(4): 46
作者单位
摘要
1 宜宾学院智能制造学部, 四川 宜宾 644600
2 广西科技大学, 广西土方机械协同创新中心, 广西 柳州 545006
3 国家卫星气象中心, 北京 100081
4 中国科学院光电技术研究所, 四川 成都 610209
为了有效解决动态背景变化导致弱小目标检测率低的问题, 文中提出了改进时空滤波的红外弱小目标检测算法。首先在分析红外图像成像特性的基础上, 针对目标区、背景区和边缘轮廓区不同梯度特性的差异, 提出改进的各向异性空域滤波算法, 该算法充分利用空间域的梯度信息来构建不同方向的扩散滤波函数, 并结合图像不同特性的梯度差异选取扩散函数值最小的两个方向的均值作为时域滤波结果, 以最大限度地保留目标信号; 接着为有效增强弱小目标的能量, 针对高阶累积量仅利用像元点时域信息来构建能量增强的不足, 提出了一种结合时空邻域块的能量增强算法, 实验表明, 本文提出的算法能有效提升动态场景下的弱小目标的检测能力。
弱小目标 改进各向异性 能量增强 目标检测 dim and small target, improve anisotropic filterin 
红外技术
2022, 44(5): 475
作者单位
摘要
1 中国科学院光电技术研究所, 成都 610209
2 中国科学院大学, 北京 100049
为提高单应性估计的准确性和解决真实标注难获取的问题, 提出一种具有修正功能的无监督单应性估计算法。该算法采用级联结构, 其思想类似于迭代, 其中每一级网络都保持相同的层数和参数量, 下一级网络输出的单应性矩阵为真实矩阵与之前输出单应矩阵和的残差。考虑到模型复杂度和实时性的需求, 文章采用两级网络级联。通过在COCO数据集中的5000张图片上进行验证, 结果表明, 相比传统方法和其他基于深度学习的方法, 所设计的级联无监督算法具有更准确的估计能力, 其在测试集中的平均像素误差为0.54, 较传统方法下降95.38%, 运行速度达到95f/s。
单应性估计 无监督学习 级联结构 回归网络 深度学习 homography estimation unsupervised learning cascade structure regression network deep learning 
半导体光电
2022, 43(1): 158
作者单位
摘要
1 中国人民解放军陆军工程大学 通信工程学院, 南京 210001
2 苏州高博软件技术职业学院, 江苏 苏州 215163
逆向调制无线光通信在无人机、小型化平台等领域具有广阔的应用前景, 但是易受大气湍流的影响, 接收信号会出现较大的低频随机性起伏,使用固定阈值的硬判决方法判决时误码率较高。为了提高信号判决的准确率, 提出一种基于K均值算法的信号判决方法, 通过学习接收到样值点的内在特征, 依据其相似性动态自适应地对该窗口内的样值点进行分类。研究结果表明: 湍流信道条件下, 与传统的硬判决方法相比, 基于K均值算法的信号判决方法误码性能更优, 误码率为10-6时, 信噪比需求降低约2 dB。
光通信 逆向调制 湍流 K均值算法 判决解调 optical communication reverse modulation turbulence K-means algorithm decision demodulation 
光通信技术
2021, 45(12): 46

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