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三峡工程 42

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2020 23

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三峡升船机 10

升船机 10

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学术会议 4

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认知中继三跳网络联合优化 Article

澄赵,万良王,信威姚,双华杨

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 253-261 doi: 10.1631/FITEE.1601414

摘要：认知中继网络中，传输的吞吐量和传输距离一直是衡量性能的重要指标。现有的研究多数都集中在两跳网络的优化，但其也存在着传输距离不长，只能进行单项传输等缺点。本文提出了一种新的使用认知中继的三跳网络传输方案，通过三阶段的传输过程，实现了次级用户之间的双向传输。同时，引入了叠加编码技术来处理网络中双接收节点的情况。本文将这个三阶段的联合优化问题转化为一个非线性的优化问题，并进行了求解。仿真结果表明，本文提出的优化方法可以在不增加中继跳数的情况下，延长主用户传输距离，并同时提高次级用户的传输吞吐量。

关键词：解码转发；三跳；认知中继网络；时间功率分配；叠加编码

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基于非线性能量收集器的无线充电中继系统保密中断性能分析 Article

继亮张,高峰潘,宜原解

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 246-252 doi: 10.1631/FITEE.1601352

摘要：本文考虑了一个包含单一信源、单一信宿、N (N>1)个无线充电中继和单一窃听者的协作系统。本文假设每个中继都拥有一个非线性的能量收集器，且该能量收集器存在一个饱和阈值以限制收集能量的大小。在考虑解码转发和功率分配接收器的场景中，本文选择第K个最优中继来协助信源−中继−信宿链路的传输。同时，本文还推导了保密中断概率的解析表达式，并用通过仿真验证了分析结果。

关键词：解码转发；能量收集；非线性；保密中断概率

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大规模天线多入多出认知无线网络中的多用户传输速率和能量分析 None

Shang LIU, Ishtiaq AHMAD, Ping ZHANG, Zhi ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第5期页码 674-684 doi: 10.1631/FITEE.1700081

摘要：讨论了在包含中继和大规模多入多出天线下的认知无线网络传输性能和能量分配问题。首先得到了在不考虑认知情况下的中继辅助大规模天线网络的下行传输性能，运用功率分配准则，第k个用户的渐近信干噪比与快衰落无关，当基站天线数和中继天线数的比值趋于无穷大时，整个传输过程的传输性能只与从中继到用户侧的传输有关接着给出了在完美和非完美信道情况下的认知大规模多入多出天线中继网络性能的闭式表达式。定义了主用户网络的效用函数，通过凸优化分析得到最佳中继发射功率。系统仿真验证了该结论。通过仿真，得到了系统传输速率与天线数目、中继功率、天线数目比值的关系。在多用户认知无线网络中，运用大规模多入多出天线的线性预编码方式能够极大减少干扰，提高传输效率，主用户网络和次级用户网络可以独立传输。

关键词：大规模多入多出；认知无线电；中继网络；传输速率；功率分析

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一种新颖的多小区正交频分多址中继网络资源优化分配算法 Article

Ning DU,Fa-sheng LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第8期页码 825-833 doi: 10.1631/FITEE.1500294

摘要：在蜂窝网络中，用户通过各自的基站相互通信，且通常位于不同的小区内。对于用户来说，基站相当于一个解码转发中继节点。在这种情况下，基站可作为双向中继取代传统的解码转发中继，实现信息交换。多小区正交频分多址网络同时包含了这两种类型的用户。其中，资源优化分配是我们的研究重点。特别地，我们联合优化子载波分配、子载波成对和功率分配，从而最大化加权速率。通过拉格朗日对偶分解近似求解在用户功率固定的情况下基站资源的最优化问题。仿真结果表明，本文提出的策略优于现有的策略。

关键词：双向中继；子载波分配；子载波成对

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基于双向深度生成模型和功能磁共振成像数据的大脑编码和解码 Review

杜长德, 李劲鹏, 黄利皆, 何晖光

《工程（英文）》 2019年第5卷第5期页码 948-953 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.010

摘要：

通过功能磁共振成像（fMRI）进行大脑编码和解码是视觉神经科学的两个重要方面。尽管以前的研究人员在大脑编码和解码模型方面取得了显著进步，但是现有方法仍需要使用先进的机器学习技术进行改进。例如，传统方法通常会分别构建编码和解码模型，并且容易对小型数据集过度拟合。实际上，有效地统一编码和解码过程可以进行更准确的预测。在本文中，我们首先回顾了现有的编码和解码方法，并讨论了“双向”建模策略的潜在优势。接下来，在体系结构和计算规则方面，我们证明了深度神经网络和人类视觉通路之间存在的对应关系。此外，深度生成模型[如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）]在大脑编码和解码研究中产生了可喜的成果。最后，我们提出了最初为机器翻译任务设计的对偶学习方法，该方法通过利用大规模未配对数据提高了编码和解码模型的效果。

关键词：大脑编码和解码功能磁共振成像深度神经网络深度生成模型双重学习

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无线传感器网络中基于尺度的协同中继跨层QoS路由算法

徐楠,孙亚民,于继明,王华

《中国工程科学》 2011年第13卷第3期页码 45-49

摘要：

提出了一种基于尺度的协同中继自主转发跨层QoS路由算法(MCRICQR)。节点根据能量、信道、拥塞以及与汇点的距离等综合因素形成一个选择度量，度量最大的节点根据自己所处状态自主选择直接转发、中继转发以及跃进转发数据包。仿真结果表明，该算法能根据网络状况及时转发数据，提高网络可靠性，对网络负载进行均衡，提高网络吞吐量和能量效率，从而延长网络寿命，保障了无线传感器网络的QoS需求。

关键词：服务质量跨层设计协同中继自主转发无线传感器网络

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一种新的通信抗干扰技术体制：预编码跳码扩谱

姚富强,张毅

《中国工程科学》 2011年第13卷第10期页码 69-75

摘要：

基于常规直扩体制的不足，笔者分析了跳码扩谱的必要性，提出和研究了一种新的预编码跳码扩谱通信抗干扰技术体制，重点讨论了预编码跳码扩谱的基本原理与自编码跳码扩谱的异同点

关键词：通信抗干扰直接序列扩谱预编码跳码扩谱自编码跳码扩谱

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一种OFDM系统动态子载波比特和功率分配联合算法

高欢芹,酆广增,朱琦

《中国工程科学》 2006年第8卷第3期页码 62-65

摘要：

提出一种多用户OFDM（orthogonal frequency division multiplexing）系统下行链路，具有信道变化实时性的动态子载波、比特和功率分配联合算法（UA），在满足各个用户数据速率和BER要求的同时使总的发送功率最小。提出的算法与动态子载波分配算法（WSA）相比，计算复杂度相当，在移动信道环境下仿真结果表明性能有一定的改善。

关键词： OFDM 动态子载波分配算法（WSA）联合子载波比特和功率分配算法（UA）

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认知无线网络中一种基于投影梯度的多用户功率控制方法 None

Yun-zheng TAO, Chun-yan WU, Yu-zhen HUANG, Ping ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第3期页码 367-378 doi: 10.1631/FITEE.1700067

摘要： 5G网络被认为能够支持未来爆炸性增长的数据需求，这主要得益于不断增长的高速移动用户数量以及人与物之间的交互预期。认知无线电（cognitive radio, CR）是提高频谱利用率的有效技术之一，可适应日益增长的数据流量和稀缺的频谱资源。本文研究了基于衬垫式频谱共享的认知无线网络中的次用户功率控制问题。我们将功率控制问题描述为一个具有耦合约束的非合作博弈，其帕累托最优性和最大次网络吞吐量可通过纳什均衡解得。仿真结果验证了所提出算法的收敛性、有效性和优势，并且在网络规模增大的情况下验证了算法的鲁棒性。

关键词：认知无线网络；多用户功率控制；非合作博弈；纳什均衡；投影梯度

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5G最小代价多播网络中的次优编码子图算法 None

Feng WEI, Wei-xia ZOU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第5期页码 662-673 doi: 10.1631/FITEE.1700020

摘要：为降低具有控制—数据分离架构的5G网络中多播的传输代价，本文关注无线网络中两多播共存时的功率代价最小网络编码子图形成问题。提出两个基于Steiner树的扩展次优算法：当两个具有相同吞吐量的多播组共存时，C1CPE算法通过复用拓扑中已经占用链路的方式寻找可行的最小代价方案，并采用节点涂色的方式保证网络编码方案可解码。仿真结果表明，两个算法在功率代价上都有良好表现，在密集部署下性能仍可进一步提升。

关键词：网络编码子图；最小功率代价；5G；分离架构

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命名数据多跳无线网络中的联合优化的拥塞控制、转发策略和链路调度

Cheng-cheng Li, Ren-chao Xie, Tao Huang, Yun-jie Liu,lengcangche@bupt.edu.cn,renchao_xie@bupt.edu.cn,htao@bupt.edu.cn

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第10期页码 1573-1590 doi: 10.1631/FITEE.1601585

摘要：概要：作为一种非常有希望的未来网络架构，命名数据网络已经被公认为一种非常适合多跳无线网络的网络协议。在命名数据的多跳无线网络中，拥塞控制是一个关键问题。在利用互联网协议（internet protocol, IP）构造的多跳无线网络中，已经有很多跨层的拥塞控制机制。然而，这些机制无法应用在命名数据的多跳无线网络中，因为IP与命名数据网络的通信特点不同。本文研究了命名数据的多跳无线网络的联合拥塞控制、转发策略和链路调度问题。该问题被建模为一个网络效益最优化（network utility maximization, NUM）问题。就我们所知，我们的算法是命名数据的多跳无线网络中的第一个跨层的拥塞控制机制。通过与现有的拥塞控制机制对比，证明了JOCFS在网络吞吐量、公平性和待定兴趣表大小方面性能更优。

关键词：信息中心网络；拥塞控制；跨层优化；多跳无线网络

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深度三维重建：方法、数据和挑战 Review Article

刘彩霞1,孔德慧1,王少帆1,王志勇2,李敬华1,尹宝才1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000068

摘要：三维形状重建是计算机视觉、计算机图形学、模式识别和虚拟现实等领域的重要研究课题。现有三维重建方法通常存在两个瓶颈：（1）它们涉及多个人工设计阶段，导致累积误差，且难以自动学习三维形状的语义特征；（2）它们严重依赖图像内容和质量，以及精确校准的摄像机。基于深度学习的三维重建方法通过利用深度网络自动学习低质量图像中的三维形状语义特征，克服了这两个瓶颈。然而，这些方法具有多种体系框架，但是至今未有文献对它们作深入分析和比较。本文对基于深度学习的三维重建方法进行全面综述。首先，基于不同深度学习模型框架，将基于深度学习的三维重建方法分为4类：递归神经网络、深自编码器、生成对抗网络和卷积神经网络，并对相应方法作详细分析。再次，对基于深度学习的三维重建方法进行综合比较，包括不同方法在同一数据库、同一方法在不同数据库以及同一方法对于不同视角个数输入的结果比较。最后，讨论了基于深度学习的三维重建方法的发展趋势。

关键词：深度学习模型；三维重建；循环神经网络；深度自编码器；生成对抗网络；卷积神经网络

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一种端到端语音合成中的高效解码自注意力网络 Research Article

赵伟1,2,许力1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1127-1138 doi: 10.1631/FITEE.2100501

摘要：自注意力网络由于其并行结构和强大的序列建模能力，被广泛应用于语音合成（TTS）领域。然而，当使用自回归解码方法进行端到端语音合成时，由于序列长度的二次复杂性，其推理速度相对较慢。为解决该问题，提出一种高效解码自注意力网络（EDSA）作为替代。通过一个动态规划解码过程，有效加速TTS模型推理，使其具有线性计算复杂度。

关键词：高效解码；端到端；自注意力网络；语音合成

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一种基于区域拓扑信息的转发图映射算法 Article

Hong-chao HU, Fan ZHANG, Yu-xing MAO, Zhen-peng WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1854-1866 doi: 10.1631/FITEE.1601404

摘要：转网络功能虚拟化（etwork function virtualization, NFV）是近年提出一种用于动态和有效地构建和管理网络功能的新技术。如何为虚拟网络功能的转发图分配资源是NFV研究中的关键难题之一。本文将转发图映射（forwarding graph embedding, FGE）问题建模为0-1整数规划问题，旨在增加服务提供商的收益并降低开销，同时满足受限资源和虚拟功能需要的约束。接着，设计了量化每个底层节点嵌入潜力的新型区域资源聚类指标，，并提出基于拓扑感知的转发图映射算法，即基于区域资源聚类的转发图算法（regional resource cluster-FGE, RRC-FGE

关键词：网络功能虚拟化；虚拟网络功能；转发图映射

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基于注意力的高效机器人抓取检测网络 Research Article

秦晓飞1,胡文凯1,肖晨2,何常香2,裴颂文1,3,4,张学典1,3,4,5

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1430-1444 doi: 10.1631/FITEE.2200502

摘要：为平衡抓取检测算法的推理速度和检测精度，本文提出一种编码器–解码器结构的像素级抓取检测神经网络，称为基于注意力的高效机器人抓取检测网络（AE-GDN）。在编码器阶段引入3个空间注意模块以增强细节信息，在解码器阶段引入3个通道注意模块以提取更多语义信息。采用多个轻量高效的DenseBlocks连接编码器和解码器，提高AE-GDN的特征建模能力。

关键词：机器人抓取检测；注意力机制；编码器–解码器；神经网络