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在智能反射表面（IRS）辅助太赫兹（THz）通信系统中,为突破信道稀疏性对系统空间多路复用增益的限制,提出收发端采用宽间隔多子阵列混合波束成形架构,设计IRS多分区辅助THz多子阵列的传输方案。首先,基于频谱效率最大化原则,构建一个含有多变量耦合和非凸约束的非凸目标函数;然后,将… … 相似文献
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针对1点对多点同时激光通信光端机的小型化、轻量化、网络化的技术需求,该文简化了光端机上的多个陀螺,提出一种利用单陀螺实现多个光学视轴同时稳定的方案。为求解多光学视轴姿态,根据欧拉定理重新定义了每个指向镜的坐标系,建立了基于转动4元数的多光学视轴姿态数学模型。为了求解该数学模型的参数,给出了相对应的4阶龙格库塔解算方法,并进行了“三子样”算法优化。最后,将数值解算结果与3种典型圆锥运动的真值进行比较,获得了不同指向镜视轴姿态的解算误差曲线。结果表明,在60 s仿真时间内4阶龙格库塔法对4个光学视轴姿态的联合解算精度优于10–4 μrad,验证了该模型的有效性。经过“三子样”算法优化后,3种典型圆锥运动的解算精度分别提高了3个数量级、3个数量级和1个数量级,达到了精度优化的目的。该方法的提出,为捷联稳定技术在激光通信组网中的应用提供了理论依据。… … 相似文献
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目的 基于Transformer架构的网络在图像分类中表现出优异的性能。然而,注意力机制往往只关注图像中的显著性特征,而忽略了其他区域的次级显著信息,基于自注意力机制的Transformer也是如此。为了获取更多的有效信息,从有区别的潜在性特征中学习到更多的可判别特征,提出了一种互补注意多样性特征融合网络（complementary attention diversity feature fusion network,CADF）,通过关注次显特征和对通道与空间特征协同编码,以增强特征多样性的注意感知。方法 CADF由潜在性特征模块（potential feature module,PFM）和多样性特征融合模块（diversity feature fusion module,DFFM）组成。PFM模块通过聚合空间与通道中感兴趣区域得到显著性特征,再对特征的显著性进行抑制,以强制网络挖掘潜在性特征,从而增强网络对微小判别特征的感知。DFFM模块探索特征间的相关性,对不同尺寸的特征交互建模,以得到更加丰富的互补信息,从而产生更强的细粒度特征。结果 本文方法可以端到端地进行训练,不需要边界框和多阶段训练。在CUB-200-2011（Caltech-UCSD Birds-200-2011）、Stanford Dogs、Stanford Cars以及FGVC-Aircraft （fine-grained visual classification of aircraft）4个基准数据集上验证所提方法,准确率分别达到了92.6%、94.5%、95.3%和93.5%。实验结果表明,本文方法的性能优于当前主流方法,并在多个数据集中表现出良好的性能。在消融研究中,验证了模型中各个模块的有效性。结论 本文方法具有显著性能,通过注意互补有效提升了特征的多样性,以此尽可能地获取丰富的判别特征,使分类的结果更加精准。… … 相似文献
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目的 机器人在进行同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）时需要有效利用未知复杂环境的场景信息,针对现有SLAM算法对场景细节理解不够及建图细节信息缺失的问题,本文构造出一种将SLAM点云定位技术与语义分割网络相结合的未知环境地图构建方法,实现高精度三维地图重建。方法 首先,利用场景的实时彩色信息进行相机的位姿估计,并构造融合空间多尺度稀疏及稠密特征的深度学习网络HieSemNet（hierarchical semantic network）,对未知场景信息进行语义分割,得到场景的实时二维语义信息;其次,利用深度信息和相机位姿进行空间点云估计,并将二维语义分割信息与三维点云信息融合,使语义分割的结果对应到点云的相应空间位置,构建出具有语义信息的高精度点云地图,实现三维地图重建。结果 为验证本文方法的有效性,分别针对所构造的HieSemNet网络和语义SLAM系统进行验证实验。实验结果表明,本文的网络在平均像素准确度和平均交并比上均取得了较好的精度,MPA（mean pixel accuracy）指标相较于其他网络分别提高了17.47%、11.67%、4.86%、2.90%和0.44%,MIoU（mean intersection over union）指标分别提高了13.94%、1.10%、6.28%、2.28%和0.62%。本文的SLAM算法可以获得更多的建图信息,构建的地图精度和准确度都更好。结论 本文方法充分考虑了不同尺寸物体的分割效果,提出的HieSemNet网络能有效提高场景语义分割准确性,此外,与现有的前沿语义SLAM系统相比,本文方法能够明显提高建图的精度和准确度,获得更高质量的地图。… … 相似文献
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目的 手写汉字纠错（handwritten Chinese character error correction,HCCEC）任务具有两重性,即判断汉字正确性和对错字进行纠正,该任务在教育场景下应用广泛,可以帮助学生学习汉字、纠正书写错误。由于手写汉字具有复杂的空间结构、多样的书写风格以及巨大的数量,且错字与正确字之间具有高度的相似性,因此,手写汉字纠错的关键是如何精确地建模一个汉字。为此,提出一种层级部首网络（hierarchical radical network,HRN）。方法 从部首字形的角度出发,挖掘部首形状结构上的相似性,通过注意力模块捕获包含部首信息的细粒度图像特征,增大相似字之间的区分性。另外,结合汉字本身的层级结构特性,采用基于概率解码的思路,对部首的层级位置进行建模。结果 在手写汉字数据集上进行实验,与现有方案相比,HRN在正确字测试集与错字测试集上,精确率分别提升了0.5%和9.8%,修正率在错字测试集上提升了15.3%。此外,通过注意力机制的可视化分析,验证了HRN可以捕捉包含部首信息的细粒度图像特征。部首表征之间的欧氏距离证明了HRN学习到的部首表征向量中包含了部首的字形结构信息。结论 本文提出的HRN能够更好地对相似部首进行区分,进而精确地区分正确字与错字,具有很强的鲁棒性和泛化性。… … 相似文献
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三维重建是指从单幅或多幅二维图像中重建出物体的三维模型并对三维模型进行纹理映射的过程。三维重建可获取从任意视角观测并具有色彩纹理的三维模型,是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的三维重建方法通常需要输入大量图像,并进行相机参数估计、密集点云重建、表面重建和纹理映射等多个步骤。… … 相似文献
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目的 与标准RGB图像相比,高光谱图像（hyperspectral image,HSI）具有更为精细的光谱划分,这一特点可以为后续的图像分析处理带来更好的性能。然而在采集过程中,HSI可能会受到严重的噪声污染,比如高斯噪声、脉冲噪声、条纹噪声和死线噪声。受到污染的HSI在一定程度上会影响后续分析算法的性能,因此在进行图像分析处理之前,对采集到的HSI进行降噪是非常重要的。方法 为了得到干净的HSI,本文提出了一种新的结构型张量分解算法,并将其应用于HSI降噪。该算法根据HSI的线性子空间模型,将干净的高光谱图像分解为矩阵向量外积的和,其中向量表示光谱的正交基,矩阵表示基对应的系数,即特征图像。考虑特征图像的低秩性,矩阵核范数算子被直接施加在特征图像上,这样既可以充分探索高光谱图像的全局信息,又可以避免对原始张量进行低秩约束所带来的计算负担。l1-范数和F-范数（Frobenius norm）最小化算子分别用来去除脉冲噪声、死线和条纹在内的稀疏噪声和一些现实场景中的高斯噪声。此外,为了提升图像恢复的质量,添加了各向异性全变分算子来探索高光谱图像的空间局部平滑属性。经典的交替方向乘子法用于求解所提出的低秩降噪模型。结果 在2个模拟数据集和2个真实数据集上与最新的7种方法进行对比,其中,在具有脉冲噪声的模拟数据上,尤其在实验3和实验4的噪声环境下,相比于性能第2的模型,平均峰值信噪比增加了2.1 dB,无量纲全局相对综合误差降低了15.5%。同时,真实数据集中,在数据具有高斯、条纹和死线噪声的情况下,提出的降噪算法提高了HSI的空间分辨率。结论 本文提出的HSI降噪模型考虑了HSI的线性张量子空间模型,在处理混合噪声时恢复性能更好,因此在应用于较为复杂的场景时具有显著优势。… … 相似文献
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