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聚类是机器学习的核心任务之一。聚类效果高度依赖于数据的特征表示。一个好的特征表示能够大幅度提高聚类效果,因此经典聚类算法使用特征提取算法提取一个利于聚类的特征表示。特征提取算法与聚类算法相互独立,导致特征提取与聚类算法脱钩。近些年,基于深度神经网络的聚类算法联合优化了特征提取过程与聚类过程,使用神经网络提取聚类导向的特征表示。目前,基于深度神经网络的聚类算法已经证明了其优越性。因此,全面回顾现有的深度聚类算法,并从神经网络的角度出发对现有深度聚类算法进行分类。
随着宽带波形和宽带数字化通信技术的发展,传统的短波建链模式已不能满足特定的宽带业务需求。如何实现短波宽带快速建链,是推动短波通信系统发展的关键之一。因此,设计一种针对实时话音或短消息的短波宽带快速建链协议,将信号带宽从传统的3 kHz发展到12 kHz。对短波全频段通信系统架构进行简要介绍,详细阐述了建链协议中协议数据单元结构、建链状态转移过程、波形设计和时序分析,并进行了仿真分析。结果表明,所提方案提高了建链速率和建链可靠性。
针对典型数字集群通信系统在通信过程中无线入侵的检测问题,利用协议自身特性以及外加辅助信息,提出了两种入侵检测方法。一是以陆上集群无线电(Terrestrial Trunked Radio,TETRA)系统为基础提取固定序列进行对比的干扰检测方法。此方法提取协议中所有固定序列作为干扰检测的判别条件集合,对接收到的协议报文提取对应位置的序列并进行对比,判别协议是否受到干扰。二是基于格雷互补序列的入侵检测方法。该方法在通信信息发送前在协议数据信息段插入具有特殊性质的格雷互补序列,用于辅助通信方检测协议信息是否被
卫星互联网具备全球广域无缝覆盖能力,是未来陆海空天一体化网络的重要组成部分。首先,讨论了卫星互联网体系架构,包括系统一般组成、组网方式、工作过程等,研究了卫星互联网场景下的宽带和窄带业务模型建模方法,以提取业务的空时分布不均特征;然后,分析了频谱共享中的星间同频干扰问题,初步分析表明未来非地球同步轨道(NGSO)星座间会存在较严重的同频干扰,探讨了低轨卫星波束成形设计和高轨卫星跳波束设计方案,通过
近年来,知识图谱领域中实体关系抽取技术得到快速发展,其准确性也大幅提升。然而,大部分文献都没有提供能够反映其内容的、直观的数据结构。依靠人工阅读文本产生实体、关系的方法,在多源、海量文档数据的今天越来越不能满足实际应用的需求,因此提出一种抽取文本中实体关系的方法。该方法基于哈工大语言技术平台(Language Technology Plantform,LTP)和双向编码器(Bidirectional Encoder Representations from Transformer,BERT)模型,可对文本
无线军用通信网络对抗技术是当今各军事强国的一个研究热点,对天线系统提出了诸多特殊的要求。相控阵技术由于其自身的优点,在网络对抗中大显身手,其优势尤其体现在相控阵方向图的灵活可控性以及高射频效率上。通过介绍主要的相控阵波束综合方法,对基于基因遗传算法的波束综合方法进行了重点研究,并进行了实例分析。可以看出,基于该算法的波束综合方法具有较大的灵活性,可对任意目标方向图进行综合,并且可以方便地限定辐射单元的馈电幅度和相位的取值范围。
显著性目标检测旨在提取图像场景中最显著的目标成分。常规的显著性目标检测算法主要对单一的图像进行处理,得到的检测结果往往不够准确,存在检测错误的情况。为解决上述问题,提出基于协同特征的显著性目标检测算法,通过利用图像组之间的协同性来实现对显著目标的准确检测。通过在已公开的数据集进行实验表明,所提算法在检测效果上优于目前的主流算法,具有较强的鲁棒性。
实践发现工程应用中语音关键词触发的具体定位能给下游模块提供有价值的信息,由此提出采用一种多任务学习机制对流式语音关键词进行检测的同时进行精确定位的方法。以语音关键词的定位为辅助任务联合优化模型,当检测到语音关键词时,激活设备并输出语音关键词的起始与结束帧,且整个模型建立在区域提案网络(Region Proposal Network,RPN)的端到端结构当中。实验结果表明在Mobvoihotwords数据集上,基于多任务学习的系统比基线系统的相对性能提升了6%~10%。实验模型在每小时较低次数误唤醒的指标下
针对无人机航拍图像线性拼接算法不适用于不规则融合区域的问题,提出了一种基于欧氏距离变换的无人机航拍图像融合算法。先通过加速鲁棒特性(Speeded-Up Robust Features,SURF)算法进行图像匹配,再采用欧式距离变换法来实现在重叠区域的加权融合。实验结果表明,相对于传统的线性加权融合算法,该方法显著消除了融合过程中出现的拼接痕迹和鬼影问题。对于航拍图像拼接等重叠区域不规则、重叠位置
无监督特征选择(Unsupervised Feature Selection,UFS)是一种应用广泛的大数据降维技术,然而传统的无监督特征选择算法并不适用于不完整数据集。近年来研究不完整数据下无监督特征选择的关键是如何依靠不完整数据中的信息以获得特征的紧凑筛选。针对不完整数据集的信息利用不够完全以及现有方法填充不够准确的特点,提出基于矩阵分解填充的无监督特征选择方法。该方法利用所有已知信息对不完整数据集进行填充,之后利用基于l2.1范数的无监督最大间隔特征选择方法进行特征选择。实验结