江西理工大学信息工程学院，江西 赣州 341000
单幅图像超分辨率重建在众多领域应用广泛，然而现有算法大多通过扩展卷积神经网络深度和宽度来提取更多特征细节，导致算法计算复杂度的提高和模型参数量的增大。为解决上述问题，提出一种自适应残差注意力的轻量级超分辨率网络算法。首先通过改进坐标注意力网络，生成了关注高频位置信息的注意力特征图；接着将改进的自适应残差注意力信息提取模块和坐标注意力模块双支路并行连接，使输出的特征信息包含更多图像细节；同时采用多尺度上采样方法，使训练得到的网络模型（单次训练）一次输出多个不同尺度的超分辨率图片。通过和经典的轻量级超分辨率算法比较，所提算法得到的4倍重建图片在4个公共数据集上的平均峰值信噪比（PSNR）提高了1.06 dB，模型参数量减少了59%，图像观感更为清晰，包含更多高频细节。
图像超分辨率 轻量级 注意力机制 卷积神经网络 残差学习 激光与光电子学进展
2022, 59(16): 1610007
Author Affiliations
Abstract
Sun Yat-sen University (SYSU), Guangzhou 510275, China
High-rate techniques, such as optical orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) and color shift keying (CSK), have been proposed for visible light communication (VLC). To fully exploit their advantages, in this Letter, we design a modulation scheme called rotated polarity modulation (RPM) aided complex CSK (CCSK) for OFDM-based VLC systems and derive its theoretical bit error rate and an optimal scaling factor. Analytical and simulation results show that in comparison to the existing schemes, the new RPM-CCSK-OFDM system offers an improved link performance and data rate under a modest complexity. It can also be applied to VLC systems equipped with different types of LED devices, thus enabling flexible deployments.
060.4510 Optical communications 060.4080 Modulation 230.3670 Light-emitting diodes Chinese Optics Letters
2019, 17(10): 100602
1 安徽工程大学 电气工程学院, 安徽 芜湖241000
2 安徽工程大学 检测技术与节能装置安徽省重点实验室, 安徽 芜湖241000
3 北京大学物理学院 宽禁带半导体研究中心, 北京100871
为了优化InGaN太阳能电池结构并有效地指导实际电池的制备, 研究了n-i-p(p层在下)In组分梯度渐变结构的InGaN太阳能电池的性能特征。通过APSYS软件模拟计算, 对比采用p-i-n渐变结构(p层在上)和n-i-p渐变结构(p层在下)的InGaN太阳能电池的器件性能。结果表明, 采用n-i-p渐变结构的InGaN电池, i-InGaN层在低In组分下没有明显的优势, 而在高In组分下的器件性能较好。在In组分为0.62时, 转换效率最高达到8.48%。分析表明, p层在下的n-i-p渐变结构使得InGaN电池的极化电场与耗尽区的内建电场方向一致, 有利于载流子的输运。采用n-i-p渐变结构有利于制备高性能的InGaN太阳能电池。
太阳能电池 n-i-p结构 InGaN InGaN solar cell n-i-p structure
1 北京航空航天大学电子信息工程学院，北京 100191
2 国家空管新航行系统技术重点实验室，北京 100191
优先级队列(PQ)算法虽然能够保证高优先级业务的服务质量，但低优先级业务的性能较差，整体性能不佳，公平性较低。针对这些不足，提出优先级与带宽需求相结合的调度算法(PRQ)，在优先级调度的基础上，使用带宽需求对调度概率进行调整，提高低优先级业务的调度概率，进而改善其服务质量，同时改善整体性能，提高公平性。仿真结果表明，PRQ 算法能够显著改善低优先级业务的性能和整体性能，公平性较PQ 算法高。
分组调度 优先级 丢包率 时延 时延抖动 吞吐量 公平性 packet scheduling priority packet loss rate delay delay jitter throughput fairness 太赫兹科学与电子信息学报
2015, 13(1): 46
