基于Transformer的实时语义分割网络及应用北大核心CSCD

为提升机器人对电缆隧道场景的环境感知能力,提出了一种适用于电缆隧道场景的实时语义分割网络。使用Transformer结构提取图像全局语义信息,同时使用卷积神经网络捕获图像局部细节信息,将二者结合增强图像分割精度。同时,针对机器人以及隧道特点,将语义分割结果转化为机器人前方目标信息以及机器人偏离情况信息,辅助机器人导航避障。实验结果表明,所提出的网络在公共数据集Cityscapes、CamVid上平均交叉联合度量分别为77.2%、76.8%,相比BiSeNet分别提高了8.8%、8.1%,并能较好地适应于实际电缆隧道环境中,提供有效的场景感知信息,实现自主避障。     

大功率量子级联激光器的光学与热学协同优化设计北大核心CSCD

针对大功率量子级联激光器存在热积累严重的问题,本文基于MBE与MOCVD结合的二次外延生长InP基量子级联激光器结构的工艺方法,设计优化中波单管4W连续光输出的大功率量子级联激光器光学与散热性能。通过COMSOL软件对器件结构进行建模,设计器件光学和热学结构模型,分析不同结构参数对器件性能的影响,得到最优结构参数:在In053Ga047As层厚度为50nm,波导下包层InP为1μm,上包层InP为2μm,封装金层厚度为3μm时,器件光学和热学综合性能最优,其中波导光限制因子为074,核心区温度为378 K。本文研究相关结论可为后续大功率中波量子级联激光器结构与工艺设计提供指导。     

地方高校电气类专业产教多维融合改革

产教融合作为地方应用型高校培养工程创新人才的有效途径日益得到重视。在实施产教融合过程中,由于学校和企业利益着眼点、管理体制的差异,导致产业企业在应用型人才工程实践能力、工程创新能力培养过程中的参与深度不足、效果不佳的问题。针对上述不足,本文以江苏省地方应用型高校—南京工程学院的电气类产教融合模式探索为例,通过建立互利共赢的多元协同育人机制,实施匹配工程场景项目化教学改革,施行全程贯穿的工程创新训练,以期提升产教融合的育人效果,为产教深度融合提供借鉴。     

RIS辅助卫星物联网中基于压缩感知的SCMA信号重构

卫星物联网是未来6G网络重要组成部分,在地面部署可重构智能反射面（Reconfigurable Intelligence Surface, RIS）则能进一步增强天地之间信号的传输能力;然而海量设备的接入和检测,以及RIS的引入带来的较高复杂度,给系统设计与实现带来挑战。针对卫星物联网设备和业务稀疏特性,本文提出了一种基于压缩感知的信号重构算法,旨在提高系统的接入用户数和检测成功率,同时降低检测的复杂度。首先,介绍了RIS辅助的卫星物联网系统架构,构建了天地信道模型和星上接收信号模型。然后考虑到卫星物联网地面终端的稀疏性和业务的稀疏性,结合稀疏码分多址（Sparse Code Multiple Access,SCMA）和压缩感知的信号处理方法,通过合理设计SCMA中的稀疏码字,将多用户检测转化为压缩感知理论中的信号重构。最后提出了一种演进的近似消息传播算法（Evolved Approximate Message-Passing,EAMP）来实现压缩感知中的信号重构。仿真结果表明,RIS辅助的SCMA系统与功率域的非正交多址接入技术相比可以提高系统的吞吐量性能,同时EAMP算法相比传统的SIC算法具有更高的正确检测概率和更低的算法复杂度。      

网络安全态势感知方法研究

安全防护是网络安全领域的关键问题之一。网络安全态势感知是一种实现安全防护的新兴技术,其核心思想是提取并理解态势信息,预测安全趋势,全面把握网络安全状态,及时制定决策,将被动检测转换为主动防御,提高网络的安全防护能力和应急响应能力,恢复网络系统弹性。对态势感知技术进行了介绍,分析了网络安全态势感知的3个阶段,分别梳理了这3个阶段的研究成果,归纳了一些常用的研究方法及其实现的功能,总结了网络安全态势感知方法的应用。     

人工智能视听感知机器人虚拟仿真实验平台设计与应用

针对实体机器人价格昂贵、应用困难等问题,文中设计一种人工智能视听感知机器人虚拟仿真实验平台。该平台旨在培养学生运用人工智能技术去设计与开发基于视听觉感知信息控制机器人的能力,拓展学生跨学科知识,提升多专业综合应用能力和自主编程创新能力。通过将自主学习元素融入平台实验设计过程,教会学生运用汉字、语音、手势等方法控制虚拟与实体机器人,实现人工智能技术“理解-部署-调试-应用”一体化。文中对实验平台在实际教学中的应用进行详细介绍,并通过学生反馈给出实验平台的综合评价。     

基于双解码路径DD-UNet的脑肿瘤图像分割算法

针对医学图像中病灶区域尺度不一、边界模糊和周围组织强度不均匀所导致的分割精度降低问题,提出了一种基于双解码器的脑肿瘤图像分割模型。为了增强特征的表征力,提出了高阶微分残差模块并使用不同空洞率的扩张卷积用于提取特征编码,提高了网络模型的分割性能;引入上下文语义信息感知模块(multi scale dilation, MSD),从不同的目标尺度中提取更多的精细信息,提高了对结构细节信息的捕获能力,同时减少了编解码器之间的特征差异;在空间解码路径中使用选择性聚合空间注意力模块(spatial aggregation attention module, SAAM),增加了对有效空间特征的权重比例,减少了无效的特征干扰。在脑肿瘤数据集上进行了实验验证,实验结果表明,所提算法的Dice系数、平均交并比、敏感性、特异性、准确率等指标分别为：93.35%、90.71%、91.15%、99.94%、96.75%。     

基于改进蝴蝶算法的协同干扰资源分配方法

针对协同对抗下雷达干扰资源的管理决策问题开展研究,提出了一种基于改进蝴蝶算法的干扰资源分配方法。首先,用模糊综合评价的方法量化影响辐射源威胁等级和干扰效能的因素;然后,确定目标函数并计算干扰效能矩阵,建立干扰资源分配模型;最后,把自适应启发项和劣解接纳操作引入蝴蝶算法(BOA)对模型求解。仿真结果表明：引入改进项提高BOA探索能力和搜索效率,有效解决算法局部收敛的缺陷。对比四种经典算法和两种改进BOA算法,该算法在收敛精度和算法稳定性方面均更优,制定的干扰资源分配方案可信度更高。     

一种基于态势的多传感器任务规划调度方法

分析了一种基于态势的多传感器任务规划调度方法。首先,根据传感器探测能力、目标预测轨迹,生成多传感器协同探测任务,并分解合并形成若干个探测子任务;然后,基于构建的协同探测效能函数,对每个探测任务进行传感器资源分配,通过特殊降维处理,实现传感器与目标分配方案的快速生成;最后,仿真分析了协同探测任务调度算法模型。特别地,针对传感器、目标规模都较大时,提出了一种经过改进的多传感器协同探测目标资源分配方案快速生成的优化方法,可满足多传感器协同探测任务高实时高可靠分配调度要求。     

基于图着色模型的弹性光网络频谱分配算法

为了有效降低弹性光网络的频谱碎片程序和阻塞率,提出一种基于图着色模型的弹性光网络频谱分配算法。首先,对弹性光网络建立图着色模型,将频谱分配问题转化为带权值的图上色问题,然后提出了2种改进的上色算法(链式搜索法和改进的贪心算法)。仿真结果表明:与度最大着色算法相比,改进的2种上色算法能更好地优化频谱资源并降低平均链路阻塞率。