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基于时空卷积网络的通信信号调制识别 被引量：1
1
作者 陈发堂 刘泽 范子健 《电讯技术》 北大核心 2025年第4期518-524,共7页
针对基于深度学习的调制识别方法存在的未利用原始信号顺序信息、识别率低、参数量大的问题,提出一种基于时空卷积网络(Spatiotemporal Convolutional Network,SCN)的调制识别算法。为防止信号的顺序信息的丢失,该网络先提取信号的时域... 针对基于深度学习的调制识别方法存在的未利用原始信号顺序信息、识别率低、参数量大的问题,提出一种基于时空卷积网络(Spatiotemporal Convolutional Network,SCN)的调制识别算法。为防止信号的顺序信息的丢失,该网络先提取信号的时域特征,再提取信号的空间特征,其中时域特征提取采用时序卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)结构,空间特征提取采用二维卷积神经网络(Two-Dimensional Convolution Neural Network,2D-CNN),最后的分类识别采用全局平均池化(Global Average Pooling,GAP)替代展平(Flatten)层。由于TCN中因果膨胀卷积和GAP的应用使网络高识别率的同时参数大幅减少。在未经预处理的IQ信号调制识别中,与传统的CNN2、ResNet、DenseNet、CLDNN和LSTM2相比,参数量最少,平均识别精度提升4.9%~16.5%。 展开更多
关键词 通信信号 调制识别 深度学习 时域特征 空间特征 全局平均池化
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融合多特征的水声通信信号调制识别方法
2
作者 王洋 沈同圣 +3 位作者 汪涛 乔钢 周锋 刘峰 《声学学报》 北大核心 2025年第5期1338-1348,共11页
针对水声通信信号的特征易受信道噪声和多径效应等复杂水声环境的影响导致识别率较低的问题,提出了一种融合多特征的水声通信调制识别方法。首先,为获取抗噪性能更强的信号特征,设计了小波时频特征与平方功率谱、自相关谱的最强两谱线... 针对水声通信信号的特征易受信道噪声和多径效应等复杂水声环境的影响导致识别率较低的问题,提出了一种融合多特征的水声通信调制识别方法。首先,为获取抗噪性能更强的信号特征,设计了小波时频特征与平方功率谱、自相关谱的最强两谱线特征相融合的方法;其次,基于迁移学习理论构建轻量化网络模型,以时频特征完成2FSK和4FSK信号的识别;最后,设计粒子群优化的支持向量机,根据最强两谱线特征实现对非频移键控信号(包括BPSK、QPSK、DSSS和OFDM信号)的识别。仿真结果表明该方法对水声信道和环境噪声具有良好的泛化能力,海试数据验证了该方法的识别率优于现有的神经网络模型。 展开更多
关键词 水声通信 调制识别 多特征融合 轻量化网络
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一种航空集群机间协同高精度时钟自同步方法
3
作者 尚耀波 林晋福 +2 位作者 任宝祥 李哲 雷鹏飞 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第4期19-29,共11页
航空集群机间协同高精度时钟同步是影响机间协同作战效能的关键技术之一。围绕航空集群节点间的高精度时钟同步问题,提出了一种高精度时钟自同步算法。以询问-应答同步原理为基础,通过分析航空节点的相对运动对同步精度的影响,推导了包... 航空集群机间协同高精度时钟同步是影响机间协同作战效能的关键技术之一。围绕航空集群节点间的高精度时钟同步问题,提出了一种高精度时钟自同步算法。以询问-应答同步原理为基础,通过分析航空节点的相对运动对同步精度的影响,推导了包含相对径向运动速度变量的同步误差解算方程。在此基础上,提出了基于分段相关与频域处理的伪码捕获算法,该捕获算法具有较强的抗多普勒频移能力。仿真实验表明,该算法可以有效消除相对运动引起的时钟同步误差,具有较高的信号到达时间(TOA)、多普勒频偏估计精度和较低的计算复杂度。 展开更多
关键词 航空集群 任务协同 高精度时钟同步 TOA估计 多普勒频移
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基于深度学习的智能反射面辅助通信系统信道估计
4
作者 王丹 张文豪 彭丽娟 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1613-1618,共6页
针对智能反射面(RIS)辅助通信系统中信道估计精度低的问题,提出一种基于信道去噪网络(CDN)的信道估计方案,将信道估计问题建模为信道噪声消除的问题。首先使用传统算法对接收到的导频信号进行初步预估计,随后将该预估计信号输入信道估... 针对智能反射面(RIS)辅助通信系统中信道估计精度低的问题,提出一种基于信道去噪网络(CDN)的信道估计方案,将信道估计问题建模为信道噪声消除的问题。首先使用传统算法对接收到的导频信号进行初步预估计,随后将该预估计信号输入信道估计网络以学习噪声特征并进行去噪处理,从而恢复出精确的信道系数。为了提高网络的去噪能力,设计了加权注意力块(WAB)和膨胀卷积块(DCB)以增强网络对噪声主体特征的提取,同时设计多尺度特征融合模块以防止浅层特征的丢失。仿真结果表明,与经典的DnCNN (Denoising Convolutional Neural Network)和CDRN (Convolutional neural network-based Deep Residual Network)方案相比,所提方案的归一化均方误差(NMSE)在不同信噪比(SNR)下平均降低了2.89 dB和2.01 dB。 展开更多
关键词 深度学习 智能反射面 信道估计 注意力机制 卷积神经网络
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LFTA:轻量级特征提取与加性注意力的特征匹配方法
5
作者 郭志强 汪子涵 +1 位作者 王永圣 陈鹏羽 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2872-2882,共11页
近年来,特征匹配技术在计算机视觉任务中得到了广泛应用,如3维重建、视觉定位和即时定位与地图构建(SLAM)等。然而,现有匹配算法面临精度与效率的权衡困境:高精度方法常因复杂模型设计导致计算复杂度攀升,难以满足实时需求;而快速匹配... 近年来,特征匹配技术在计算机视觉任务中得到了广泛应用,如3维重建、视觉定位和即时定位与地图构建(SLAM)等。然而,现有匹配算法面临精度与效率的权衡困境:高精度方法常因复杂模型设计导致计算复杂度攀升,难以满足实时需求;而快速匹配策略通过特征简化或近似计算虽实现亚线性时间复杂度,却因表征能力受限与误差累积,无法达到实际应用中的精度要求。为此,该文提出一种基于加性注意力的轻量化特征匹配方法—LFTA。该方法通过轻量化多尺度特征提取网络生成高效特征表示,并引入三重交换融合注意力机制,提升了在复杂场景下的特征鲁棒性;同时提出了自适应高斯核生成关键点热力图和动态非极大值抑制算法,以提高关键点的提取精度;此外,该文设计了结合加性Transformer注意力机制和深度可分离卷积位置编码的轻量化模块,对粗粒度匹配结果进行微调,从而生成高精度的像素级匹配点对。为了验证所提方法的有效性,在MegaDepth和ScanNet两个公开数据集上进行了实验评估,并通过消融实验和对比实验验证了各模块的贡献和模型的综合性能。实验结果表明,所提算法在姿态估计上的性能相比于轻量化的算法有显著提升,且与性能较高的算法相比推理时间有显著下降,实现了高效性与高精度的平衡。 展开更多
关键词 特征匹配 加性注意力机制 轻量化网络 自适应关键点提取 像素级匹配
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基于印刷量子点的可靠性复合光谱图像编解码算法研究 被引量：3
6
作者 赵文康 曹鹏 《包装工程》 北大核心 2025年第7期173-182,共10页
目的为提高印刷量子点图像的鲁棒性、识读速度和信息隐藏容量,提出一种可靠性复合光谱印刷量子点图像编解码算法。方法首先结合ChaCha20加密算法、SHA-256哈希算法、(331,225,367)卷积码和交织编码,将明文信息编码成具有安全验证和纠错... 目的为提高印刷量子点图像的鲁棒性、识读速度和信息隐藏容量,提出一种可靠性复合光谱印刷量子点图像编解码算法。方法首先结合ChaCha20加密算法、SHA-256哈希算法、(331,225,367)卷积码和交织编码,将明文信息编码成具有安全验证和纠错能力的二进制秘密信息,再插入伪随机同步信息,并进行掩膜矩阵置乱,映射成可通过相邻数据联合解算的印刷量子点图像,最后利用2组印刷量子点图像对载体图像进行信息调制,实现复合光谱大容量信息隐藏。结果实验结果显示,生成的复合光谱印刷量子点图像可抵抗20%以内的噪声攻击,识读时间在0.1 s左右,嵌入率为2 bpp,与原始载体图像的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)约为40 dB,结构相似性(Structural Similarity,SSIM)约为0.97。结论本算法与其他算法相比,在高嵌入率下具有更高的鲁棒性和更好的不可见性,识读速度更快。 展开更多
关键词 印刷量子点图像 复合光谱 卷积码 信息隐藏
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基于多注意力残差网络和GRU的自动调制识别算法 被引量：3
7
作者 李鸣皓 解志斌 +2 位作者 颜培玉 李思 宋科宁 《无线电工程》 2025年第1期36-44,共9页
针对自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)技术在复杂电磁环境下部分调制信号易混淆、识别准确率较低的问题,提出一种基于多注意力残差网络和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的AMR模型。通过数据预处理增强信号... 针对自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)技术在复杂电磁环境下部分调制信号易混淆、识别准确率较低的问题,提出一种基于多注意力残差网络和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的AMR模型。通过数据预处理增强信号的相位特征信息,利用自注意力机制使模型有效提取信号的相位偏移特征;设计了由坐标注意力机制、多尺度卷积和通道注意力机制组成的融合注意力残差模块(Fusion Attention Residual Block,FARB),增强对信号空间特征的关注度,有效提取信号的空间特征;使用GRU提取信号的时序特征,通过结合信号的时空特征,提高调制识别精度;通过全连接层进行调制信号分类。仿真结果表明,在RadioML2016.10b数据集上,提出的模型识别准确率有较大提升,且模型参数量少于大多现有模型。此外,对于其他模型易混淆的16-QAM和64-QAM两种信号,所提模型具有较好的识别能力。 展开更多
关键词 自动调制识别 深度学习 卷积神经网络 注意力机制 门控循环单元
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基于卷积复运算和神经网络的调制识别方法
8
作者 李丽文 鲁进 刘浩 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2211-2218,共8页
针对现有的调制识别研究存在的低信噪比下识别率低、算法的特征单一、缺乏互补信息等问题,提出了基于卷积复运算网络的多融合调制识别方法。提取幅度/相位的复数特征,与同相/正交的互补特征进行融合,送入多层残差网络中对融合特征进行... 针对现有的调制识别研究存在的低信噪比下识别率低、算法的特征单一、缺乏互补信息等问题,提出了基于卷积复运算网络的多融合调制识别方法。提取幅度/相位的复数特征,与同相/正交的互补特征进行融合,送入多层残差网络中对融合特征进行充分挖掘,再由双向长短期记忆网络聚合上下文信息,并设计了通道和空间注意力网络来捕捉关键特征。在RML2018.01a上的实验结果表明,所提方法在信噪比为6 dB时的平均识别率为90.35%,优于其它深度学习方法,改善了高阶QAM调制的混淆情况。 展开更多
关键词 调制识别 深度学习 卷积复运算网络 多融合 残差网络 双向长短期记忆网络 注意力机制
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载波功率稳定的参量阵预处理方法
9
作者 樊博 时洁 +1 位作者 施浩康 路正华 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期652-659,共8页
为了解决现有基于Berktay远场解理论对宽带参量阵的预处理方法无法保持载波功率稳定的问题,本文研究了一种载波功率稳定的平方根幅度调制方法。通过调整包络表达式中的直流分量,适应调制系数和线谱数量的变化,达到稳定载波功率不变的目... 为了解决现有基于Berktay远场解理论对宽带参量阵的预处理方法无法保持载波功率稳定的问题,本文研究了一种载波功率稳定的平方根幅度调制方法。通过调整包络表达式中的直流分量,适应调制系数和线谱数量的变化,达到稳定载波功率不变的目的。针对与传统单边带幅度调制方法的差频一致性、差频相对功率可控性和其载波功率稳定性等进行分析,设计了相应的水池实验。研究表明:在载波功率稳定的条件下,本文能够定量控制差频相对功率的大小,其中,载波功率的波动范围为-1.5~1.5 dB。本文方法在差频相对功率可控的同时,实现了对载波功率的稳定控制,为后续工作的可靠性提供保证。 展开更多
关键词 非线性声学 水声参量阵 Bertkay远场解 参量阵预处理 载波功率 差频相对功率 单边带幅度调制 平方根幅度调制
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基于相位参数估计和空间重建的自动调制识别
10
作者 张子胤 李大鹏 单国强 《电讯技术》 北大核心 2025年第11期1859-1868,共10页
针对现有深度学习调制识别算法在复杂信号环境下的鲁棒性和泛化能力不足的问题,提出了一种基于相位参数估计和空间重建的多通道网络(Phase Estimation and Spatial Reconstruction-based Attention Mechanism Multi-channel Network,PET... 针对现有深度学习调制识别算法在复杂信号环境下的鲁棒性和泛化能力不足的问题,提出了一种基于相位参数估计和空间重建的多通道网络(Phase Estimation and Spatial Reconstruction-based Attention Mechanism Multi-channel Network,PET-SAMCL)。首先,将输入的同相正交信号(In-phase Quadrature,IQ)通过相位参数估计转换,分成3个模块分别提取IQ的幅度-相位特征、IQ合路以及分路特征。在特征提取模块中加入空间重建单元(Spatial Reconstruction Unit,SRU),减少冗余特征的影响。利用全局平均池化和软注意力操作对空间特征进行提炼与融合,通过门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)及双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)提取时间和空间特征。通过消融实验确定了最优模型结构。该模型在RML2016.10a数据集上表现优异,在14 dB时达到了93.9%的最高识别准确率,平均识别率相较其他模型最大提高了7.7%。 展开更多
关键词 自动调制识别 深度学习 相位参数估计 空间重建单元 注意力机制
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基于多模态和CGB-ResNet的信号调制识别方法
11
作者 窦雲 李秋生 《安徽大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期60-70,共11页
随着通信技术的快速发展,调制形式日益多样化,信号密度不断增大,电磁环境日趋复杂,传统调制识别方法已难以适应当前的信号调制识别要求.该文提出了一种基于多模态和CGB-ResNet的信号调制识别方法,通过融合同相-正交信号与幅度-相位信号... 随着通信技术的快速发展,调制形式日益多样化,信号密度不断增大,电磁环境日趋复杂,传统调制识别方法已难以适应当前的信号调制识别要求.该文提出了一种基于多模态和CGB-ResNet的信号调制识别方法,通过融合同相-正交信号与幅度-相位信号特征以获取互补识别特征,用于识别无线通信信号调制样式.结果表明,当信噪比大于-2 dB时,信号调制识别率超过95%,当信噪比大于0 dB时,其识别率达到98%以上,较单一特征识别率高出3%~10%;在同一数据集上,其识别率比现有多模态模型识别率提高2%~3%. 展开更多
关键词 信号调制识别 多模态 深度学习 特征融合
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基于自纠错编码的印刷可变点阵编码及译码算法
12
作者 李笑宇 李蔚 +3 位作者 余文波 邓鑫宇 吴量 郭赫胤 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第1期82-92,共11页
商品货物信息的防伪和隐藏的市场需求日益增加,因此需要设计一种具有隐藏信息和自纠错能力的Meta码来实现防窜溯源。本研究基于印刷信息点,采用DET重组、二维奇偶校验、LDPC编码、回转定位、周期性定位等方法完成Meta码的构造,并通过旋... 商品货物信息的防伪和隐藏的市场需求日益增加,因此需要设计一种具有隐藏信息和自纠错能力的Meta码来实现防窜溯源。本研究基于印刷信息点,采用DET重组、二维奇偶校验、LDPC编码、回转定位、周期性定位等方法完成Meta码的构造,并通过旋转矫正和编码的逆运算来完成码阵的信息识别。实验结果表明,所设计的Meta码具有较强的防伪、自纠错能力和鲁棒性,能够成功地从Meta码所组成的码阵中解析出明文信息。基于自纠错编码的印刷可变点阵编码及译码算法可以很好地适应市场的需求,对于印刷信息点在防伪方面具有较大的意义。 展开更多
关键词 防窜溯源 码字自纠错 信息点图像
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基于深度学习的通信信号自动调制识别方法综述 被引量：3
13
作者 陈昊 郭文普 +3 位作者 巨西诺 康凯 施昊 高绍原 《无线电工程》 2025年第3期526-539,共14页
自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)用于检测接收信号的调制样式,是通信系统进行后续信息处理的关键前提,在电子对抗、频谱管控和认知无线电等多方面获得了广泛应用。近年来深度学习(Deep Learning,DL)发展迅猛,神经... 自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)用于检测接收信号的调制样式,是通信系统进行后续信息处理的关键前提,在电子对抗、频谱管控和认知无线电等多方面获得了广泛应用。近年来深度学习(Deep Learning,DL)发展迅猛,神经元非线性变换处理和各种神经网络的灵活拼接方法使得网络模型具备较强的特征提取能力,为DL-AMR方法研究奠定了坚实基础。相较于传统的AMR方法,DL-AMR方法在识别精度和计算复杂度等方面更具优势。基于此,从AMR概览、网络模型作用机理、AMR信号模型、DL-AMR方法、开源基准数据集、模型评价指标及基线模型仿真实验六方面着手,对DL-AMR方法进行了系统综述,对研究现状进行分析总结,展望未来研究方向,进一步推动DL-AMR研究进展。 展开更多
关键词 自动调制识别 深度学习 卷积神经网络 循环神经网络 混合神经网络
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基于FPGA的DRM编码与调制器的实现
14
作者 王明伟 焦鹏原 +5 位作者 毛菲 王文畅 李晓伟 赵佳奇 张友锺 胡开元 《广播电视网络》 2025年第1期47-52,共6页
本文基于DRM编码与调制器的系统结构,设计DRM数字广播译码与解调方案并基于FPGA进行实现,对比解调完成后的数据流与DRM内容服务器的输出数据,证明解调过程的准确无误。将解调后的主业务信道数据流通过调用音频解码库进行解码得到原始.wa... 本文基于DRM编码与调制器的系统结构,设计DRM数字广播译码与解调方案并基于FPGA进行实现,对比解调完成后的数据流与DRM内容服务器的输出数据,证明解调过程的准确无误。将解调后的主业务信道数据流通过调用音频解码库进行解码得到原始.wav音频文件,将该音频数据送入DRM适配板进行处理,通过FPGA的调制和解码,实现了原始广播音频的恢复。 展开更多
关键词 DRM数字广播 FPGA 编码与调制 MATLAB
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基于多通道注意力网络的调制信号分类识别算法
15
作者 周俊 文鸿 《电脑知识与技术》 2025年第6期1-4,11,共5页
传统神经网络在区分易混淆调制信号方面表现不足,限制了识别精度的进一步提升。为克服这一局限,文章提出了一种基于多通道注意力网络的调制信号分类识别算法。该算法结合混合数据增强技术,提升模型的泛化能力,并设计了融合残差网络、LST... 传统神经网络在区分易混淆调制信号方面表现不足,限制了识别精度的进一步提升。为克服这一局限,文章提出了一种基于多通道注意力网络的调制信号分类识别算法。该算法结合混合数据增强技术,提升模型的泛化能力,并设计了融合残差网络、LSTM网络和专家特征网络的多通道架构,全面提取调制信号的关键特征,包括时间动态特征、空间结构特征以及易混淆信号的区分性特征。为了进一步提升分类性能,算法引入了自适应多头注意力网络,对提取的特征进行加权融合。实验结果表明,该算法在调制信号分类任务中实现了高达95%的分类准确率,显著优于现有主流网络模型。 展开更多
关键词 自动调制识别 多通道注意力网络 混合数据增强 特征融合 残差网络
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基于卷积自适应降噪网络的自动调制识别方法 被引量：1
16
作者 陈昊 郭文普 +1 位作者 康凯 施昊 《无线电工程》 2025年第2期291-297,共7页
针对自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)方法在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)条件下识别准确率较低的问题,提出了一种基于卷积自适应降噪(Adaptive Noise Reduction,ANR)网络的AMR方法。相位变换用于降低相位... 针对自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)方法在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)条件下识别准确率较低的问题,提出了一种基于卷积自适应降噪(Adaptive Noise Reduction,ANR)网络的AMR方法。相位变换用于降低相位偏移对调制识别的影响;卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)分别用于提取信号的空间特征和时间特征;在CNN后加入ANR模块,用于在不同SNR条件下对卷积特征进行自适应软阈值处理,提升网络鲁棒性。在基准数据集RML2016.10a上的仿真结果表明,提出的模型较其他网络模型,在SNR大于-8 dB时识别准确率得到了较好的提升。 展开更多
关键词 自动调制识别 卷积神经网络 自适应降噪模块 软阈值
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基于时频特征融合的自动调制识别方法
17
作者 薄丹 王凯 +1 位作者 刘云升 王树彬 《无线电工程》 2025年第11期2163-2173,共11页
针对自动调制识别(Automatic Modulation Recognition, AMR)在实际应用中受限于小样本数据、时频多模态信息融合不充分,进而导致识别准确率较低的问题,对AMR领域现有技术的局限性进行了简要分析,提出了一种融合扩散模型与对比学习机制... 针对自动调制识别(Automatic Modulation Recognition, AMR)在实际应用中受限于小样本数据、时频多模态信息融合不充分,进而导致识别准确率较低的问题,对AMR领域现有技术的局限性进行了简要分析,提出了一种融合扩散模型与对比学习机制的跨模态自监督学习框架。该框架通过引入扩散模型,利用其生成能力实现通信信号高质量数据合成与增强,有效缓解小样本数据对模型训练的约束;同时结合跨模态对比学习机制,构建模态间关联学习模块,充分挖掘和利用时频不同模态表示之间的内在关联与互补信息,解决多模态信息融合不充分的痛点,最终基于上述设计构建了“扩散-对比混合网络(Diffusion-Contrastive Hybrid Network, DCHN)”模型。实验结果显示,该模型在RML2016.10a数据集上的识别准确率较其他网络模型有较大提升,具备较好的识别能力。 展开更多
关键词 自动调制识别 特征融合 扩散模型 对比学习
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联合VMD与改进小波阈值去噪的调制识别研究
18
作者 罗今梅 刘颖 《内江科技》 2025年第9期71-73,133,共4页
通信信号传播过程中噪声是不可避免的,且噪声会影响调制识别准确率。因此,为了提高具有电磁干扰的调制信号的识别准确率,本文提出一种基于变分模态联合小波阈值去噪的预处理方法。首先,改进小波阈值降噪所采用的阈值函数,解决传统硬、... 通信信号传播过程中噪声是不可避免的,且噪声会影响调制识别准确率。因此,为了提高具有电磁干扰的调制信号的识别准确率,本文提出一种基于变分模态联合小波阈值去噪的预处理方法。首先,改进小波阈值降噪所采用的阈值函数,解决传统硬、软阈值函数存在的不连续、恒定偏差等缺陷。其次,联合变分模态分解去噪,改善单一方法的去噪效果。最后,以典型的神经网络作为特征提取模型,将联合去噪处理后的RML2016.10a数据集进行调制识别分类。实验结果表明,所提方法对噪声具有抑制作用,有效地改善了低信噪比下的识别精度。 展开更多
关键词 调制识别 小波阈值去噪 变分模态分解
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种群优化联合鲁棒距离度量的公平性K-means算法
19
作者 谢一涵 毕鹏飞 王爱萍 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第6期121-133,共13页
随着聚类算法在智能测量系统、多源传感数据分析与嵌入式状态识别等场景中的广泛应用,如何在保证聚类质量的同时兼顾敏感属性的公平性,已成为制约聚类算法在关键测量任务中应用效果的瓶颈问题。为解决上述问题,提出了一种创新的种群优... 随着聚类算法在智能测量系统、多源传感数据分析与嵌入式状态识别等场景中的广泛应用,如何在保证聚类质量的同时兼顾敏感属性的公平性,已成为制约聚类算法在关键测量任务中应用效果的瓶颈问题。为解决上述问题,提出了一种创新的种群优化联合鲁棒距离度量的公平性K-means聚类算法(PODM-Kmeans)。该方法在构建过程中,充分考虑到敏感属性的公平性与聚类质量之间的平衡性,引入改进的布谷鸟搜索算法以实现初始聚类中心选择过程中的全局搜索能力和局部搜索能力的平衡,有效增强了聚类效果的稳定性。在此基础上,在聚类迭代目标函数的构建上,该方法有效采用了公平性约束和簇大小约束机制,并融合了灵活的加权欧氏范数作为距离度量方法,合理抑制了异常值所带来的消极影响,助力了公平性的提升。通过在5个合成数据集和5个真实数据集上进行的大量实验结果表明,PODM-Kmeans在同类方法中具有较优的性能表现,尤其在Adult、Bank、Census1990和CreditCard 4个数据集上,在维持一定的聚类效果的同时,PODM-Kmeans的公平性比率(FR)指标均超过0.95。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 公平性 种群优化 鲁棒距离度量 布谷鸟搜索算法 欧式距离
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基于小波能量比和改进阈值函数的通信信号降噪算法
20
作者 连家威 张晓林 +1 位作者 颜品 孙溶辰 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第7期2098-2109,共12页
为了提高低信噪比下采样率受限且中心频率未知的通信信号质量,提高识别性能,本文实现中心频率的自适应估计并提出一种改进的小波降噪算法。中心频率估计部分利用11类通信信号在功率谱上的差异实现粗分类,基于不同分类结果对频率居中法... 为了提高低信噪比下采样率受限且中心频率未知的通信信号质量,提高识别性能,本文实现中心频率的自适应估计并提出一种改进的小波降噪算法。中心频率估计部分利用11类通信信号在功率谱上的差异实现粗分类,基于不同分类结果对频率居中法进行改进以实现中心频率的估计。改进的小波降噪算法一方面针对软硬阈值函数存在的问题提出一种参数可调且连续的改进小波阈值函数;另一方面采用小波能量比刻画不同中心频率的通信信号小波系数能量分布,根据大小对小波系数采取不同的处理方法。最后,针对11类通信信号,在[-10,10]dB的信噪比范围内进行调制识别实验。仿真结果表明,所提降噪算法对11类通信信号都有显著的降噪效果,在[-10,0]dB的信噪比范围内相较于未降噪时的信号平均识别率提升了10%~40%。 展开更多
关键词 低信噪比 未知中心频率 改进小波阈值 小波能量比 调制识别
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