上海大学上海先进通信与数据科学研究院
- 作品数：70 被引量：135H指数：5
- 相关机构：华中科技大学光学与电子信息学院上海健康医学院医疗器械学院复旦大学附属华山医院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市科学技术委员会资助项目上海市浦江人才计划项目更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术医药卫生天文地球更多>>
- 基于遥感数据的植被吸收光合有效辐射估算研究被引量：2
- 2020年
- 基于MODIS遥感数据、辐射传播模型和光能利用率模型,估算位于中高纬度的美国伊利诺伊州植被吸收的光合有效辐射(APAR),结果较好地反映了该地区植被吸收的光合有效辐射的时空分布。2006-2016年该地区APAR年均值介于35. 10~39. 58 W·m^-2·a^-1,季节变化明显。夏季的APAR均值最高,集中在80~120 W·m^-2·d^-1,其次是春秋两季。基于Mann-Kendall非参数估计方法,模拟了伊利诺伊州地区2006-2016年不同季节平均APAR的变化趋势。夏季,中部、北部的APAR平均值升高幅度最大,为0. 6~1. 0 W·m^-2·a^-1,而南部的平均值呈较为明显的下降趋势;春季,中部范围APAR均值升高;秋季,南部的APAR均值升高幅度较大,而中部和北部变化幅度较小。通过水热条件变化等分析,该地区气温总体在升高,更利于中部、北部的植被生长分布,一定程度上延长了植被的生长季,而南部夏季在相对较高的温度基础上进一步升温,高温抑制植被对辐射的吸收,导致植被吸收的光合有效辐射呈下降趋势。
- 张璟谢亚楠汪鸣泉王茂华
- 关键词：植被
- 双极化方向回溯整流天线阵列设计与实验被引量：4
- 2018年
- 提出了由双极化方向回溯Van Atta天线阵和差分整流电路组成的方向回溯整流天线阵,它能够避免接收波束未对准和收发天线极化失配而造成整流天线转换效率的急剧下降,使整流天线在宽入射角和任意极化时仍能保持稳定的直流输出.设计并测试了C波段2×2元阵列.实验结果表明,当入射波功率密度为3.43mW/cm^2时,双极化方向回溯整流天线阵列的垂直和水平极化端口归一化电压比大于0.8的入射角度范围分别为[-38°,38°]和[-31°,31°].当功率密度为4.32mW/cm^2时,两个极化端口均获得70.8%的最高整流效率.
- 杨雪霞梅欢朱戈亮
- 关键词：整流天线阵列整流效率双极化
- 基于深度学习的虚拟边界检测方法被引量：3
- 2018年
- 针对传统边缘检测方法无法对材料微观图像中不同区域间存在的"虚拟边界"(VB)进行准确检测的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的虚拟边界检测模型,称之为"虚拟边界网络"(VBN)。该模型对VGGNet深度学习模型进行了简化,并在模型训练过程中采用了dropout以及Adam算法等优化策略。VBN以图像中每个像素为中心所取的图像块作为输入,然后输出该图像块所属的类别并据此判断中心像素是否属于虚拟边界。在对两类材料图像进行虚拟边界检测的实验中,VBN的平均检测精度到达92.5%,平均召回率达到89.5%,证明该模型能够准确、有效地对图像中的虚拟边界进行检测,是一种替代低效率人工分析方法的有效手段。
- 赖传滨韩越兴顾辉王冰
- 关键词：边缘检测卷积神经网络图像分割
- 强电磁干扰环境下光纤束传像系统的设计研究被引量：2
- 2020年
- 为解决电磁辐射干扰环境中图像稳定传输的问题,设计并开发了具有抗强电磁干扰能力的光纤束传像系统。利用ZEMAX光学设计软件,对传像系统中前置物镜和后置目镜分别进行了设计,并根据物镜和目镜的初始像差分布情况,利用优化函数,结合各种操作数,对系统的像差进一步优化。优化结果表明,物镜各视场的光学调制传递函数(MTF)值在空间频率为38 lp/mm处大于0.85,目镜各视场的MTF值在空间频率为120 lp/mm处大于0.3,具有较高的成像质量。针对选用的物镜、目镜、光纤束及CCD的结构特点,设计并制备出系统连接的耦合器件,并搭建了一套传像系统,进行图像传输实验。对系统的成像质量以及影响因素进行分析,采用Gamma算法提高像面亮度,获得了高质量的传输图像。
- 徐冬金黄怿邓传鲁胡程勇张小贝王廷云
- 关键词：图像传输光纤束光学设计抗电磁干扰
- 压缩感知测量矩阵互相关度对荧光显微成像分辨率的影响
- 2019年
- 压缩感知可以利用稀疏性实现单幅超分辨成像,但需要满足两个条件:一是信号是稀疏或变换后稀疏,二是测量矩阵的有限等距性质,可以等价为评价矩阵互相关度。矩阵的互相关度影响着压缩感知的成像分辨能力。将压缩感知应用到超分辨荧光显微镜中,利用投影梯度稀疏重构算法(GPSR)实现单帧超分辨显微成像。为了进一步提高成像分辨率,通过梯度迭代方法优化测量矩阵从而降低矩阵互相关度。还建立了矩阵互相关度与分辨率关系,这对进一步提高荧光显微成像分辨率并实现快速超分辨荧光显微镜有着重大意义。
- 李文文刘书鹏
- 关键词：压缩感知超分辨
- 前列腺癌病人的组织拉曼光谱检测与分析
- 2018年
- 前列腺癌是人类健康的杀手,前列腺癌的早期检测诊断、合理的手术方案以及有效的药物治疗都有助于前列腺癌的治疗。选取24例前列腺良性增生、7例低危前列腺癌、21例高危前列腺癌的组织进行拉曼测量,对拉曼光谱减去荧光背底并平均,利用主成分分析-线性判别分析法对3组不同病理情况的前列腺组织的拉曼光谱进行分类。实验结果表明,拉曼光谱结合主成分分析-线性判别分析法可以对不同病理情况的前列腺组织进行分类,其准确度为94.2%。还对前列腺良性增生和前列腺癌、低危前列腺癌和高危前列腺癌分别进行分析分类。其中前列腺良性增生和前列腺癌的分类准确度为91.7%,低危前列腺癌和高危前列腺癌的分类准确度为100%。研究结果显示前列腺组织的拉曼光谱具有应用于前列腺癌诊疗的临床应用前景。
- 刘书朋傅冰傅冰陈振宜邵晓光陈振宜
- 关键词：前列腺癌拉曼光谱主成分分析
- 一种融合深度基于灰度共生矩阵的感知模型被引量：7
- 2019年
- 恰可察觉失真模型(JND)是一种人眼感知模型,它是图像/视频压缩中去除冗余最为有效的方法之一。针对现有JND模型对比掩盖效应(CM)的计算不够完善及深度信息的考虑不够准确的问题,文中提出了一种融合深度基于灰度共生矩阵的JND模型。首先,采用总变分分解模型将图像分解为结构部分和纹理部分,对结构部分采用Canny算子处理,对纹理部分采用灰度共生矩阵处理,两个部分形成更准确的CM模型;结合背景亮度掩盖效应,建立了一种基于灰度共生矩阵的像素域JND模型。然后,在对人眼深度感知进行研究的基础上,引入新的深度加权模型。最后,建立了一种新的融合深度基于灰度共生矩阵的感知模型。实验结果表明,所提出的模型更一致于人的视觉感知。相对于已有的JND模型,所提JND模型能够容忍更多的失真,且拥有更好的感知质量。
- 叶鹏王永芳王永芳安平
- 关键词：图像分解灰度共生矩阵深度信息
- 基于联邦深度强化学习的车联网资源分配被引量：4
- 2021年
- 车辆通信(V2X)能够有效地提高交通安全性和移动性,是车辆部署场景中的关键技术之一。V2X通信链路需要满足不同应用的服务质量(QoS)要求,如车对车(V2V)链路的延迟和可靠性要求。面向车辆高速移动性导致的无线信道快速变化,为保证不同车辆链路的QoS约束和车辆动态网络的鲁棒性,提出一种基于联邦深度强化学习(FDRL)的频谱分配和功率控制联合优化框架。框架首先根据不同车辆链路需求提出了对应的优化问题,并定义了强化学习的状态空间、动作空间和奖励函数;然后介绍了联邦深度强化学习的训练框架;最后,通过分布式的车辆端强化学习和基站聚合平均训练,找到最佳的频谱分配和功率控制策略。仿真结果表明,与其他对比算法相比,所提出算法能够提高车对基站(V2I)的总用户信道容量,并保证了新加入车辆时动态网络的鲁棒性。
- 王晓昌吴璠孙彦赞孙彦赞
- 关键词：车辆通信资源分配
- 基于DQN的超密集网络能效资源管理被引量：5
- 2021年
- 小基站的密集随机部署会产生严重干扰和较高能耗问题,为降低网络干扰、保证用户网络服务质量(QoS)并提高网络能效,构建一种基于深度强化学习(DRL)的资源分配和功率控制联合优化框架。综合考虑超密集异构网络中的同层干扰和跨层干扰,提出对频谱与功率资源联合控制能效以及用户QoS的联合优化问题。针对该联合优化问题的NP-Hard特性,提出基于DRL框架的资源分配和功率控制联合优化算法,并定义联合频谱和功率分配的状态、动作以及回报函数。利用强化学习、在线学习和深度神经网络线下训练对网络资源进行控制,从而找到最佳资源和功率控制策略。仿真结果表明,与枚举算法、Q-学习算法和两阶段算法相比,该算法可在保证用户QoS的同时有效提升网络能效。
- 郑冰原孙彦赞孙彦赞王涛吴雅婷
- 关键词：能效资源分配功率控制
- 基于图卷积网络的车联网资源管理被引量：1
- 2021年
- 车辆到一切(V2X)通信是有效地提高交通安全性和移动性的解决方案。为了解决深度学习在功率分配中存在的需要大量训练数据和泛化性问题,减少车辆网络信道干扰,提出了基于图卷积神经网络(GCN)的总用户速率最大化,总用户能效最大化的两种准则下的功率分配框架。所提出的框架首先将无线干扰信道转化为图数据结构,证明了干扰信道的无序性;其次根据不同功率分配准则的特点,构建了GCN网络结构,同时提出相应的损失函数。通过与基于加权最小均方误差(WMMSE)算法训练的多层感知器(MLP)网络对比,仿真数据表明,在小样本训练、可扩展性、可泛化性几个方面,所提出方案优于对比算法。
- 王晓昌朱文星孙彦赞孙彦赞王涛
- 关键词：车辆网络能源效率功率分配
