卫星导航与定位技术

• 北斗三号PPP-B2b差分码偏差对UPPP解算的影响

  肖恭伟;卞逸驰;何在民;广伟;尹翔飞;张润芝;

  通过北斗三号精密单点定位服务信号(Precise Point Positioning B2b, PPP-B2b)差分码偏差(Differential Code Biases, DCB)对实时非组合精密单点定位(Uncombined Precise Point Positioning, UPPP)解算参数的影响进行研究。基于PPP-B2b服务的UPPP模型，分析了DCB对UPPP定位、收敛时间、对流层、钟差及斜向电离层解算的影响。在非组合模型下，采用北斗三号PPP-B2b实时精密单点定位(Real-Time Precise Point Positioning B2b, RTPPP-B2b)软件对接收机实测数据进行实验分析。实验结果表明：载波与伪距观测值权比为10~3∶1时，DCB对定位精度和收敛时间影响均较小，载波与伪距观测值权比为10~2∶1时，无DCB校正的UPPP定位误差收敛时间会变长；DCB对解算对流层天顶总延迟的影响可以忽略，对接收机钟差影响在亚纳秒级别；在使用UPPP提取斜向电离层过程中，DCB主要影响斜向电离层的计算精度。

  2024年02期 v.29;No.167 1-10页 [查看摘要][在线阅读][下载 1089K]
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• 基于注意力机制的GRU神经网络辅助INS/GNSS组合导航算法

  黄庆东;王皓;郭振;李佳欣;张典;

  针对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)信号失锁导致定位精度低的问题，提出一种基于注意力机制的门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)神经网络辅助惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)和全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)的组合导航算法。在惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)信号中采用5点中值滤波降低随机噪声，训练结合注意力机制的GRU神经网络辅助组合导航。当GNSS信号失锁时，预测伪GNSS位置辅助组合导航，以解决惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)位置随时间发散的问题。仿真结果表明，与基于多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP)神经网络的算法和基于长短期记忆递归(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的算法相比，所提算法在转弯和直线场景下，北向和东向位置最大误差均低于对比算法，可以在GNSS信号失锁的情况下提高导航定位精度。

  2024年02期 v.29;No.167 11-19页 [查看摘要][在线阅读][下载 695K]
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• 混合信道下基于到达时间的快速直接定位算法

  万鹏武;李文杰;彭康;

  为了实现复杂环境下视距(Line-of-Sigh,LOS)与非视距(Non-Line-of-Sigh,NLOS)同时存在的混合信道中的目标辐射源直接定位(Direct Position Determination,DPD),提出基于到达时间(Time-of-Arrival,TOA)的快速直接定位算法。该算法充分挖掘不同信道信号中的信息参数，采用最小二乘法原理构建代价函数，无需估计定位参数，避免了传统两步定位法所需的NLOS识别与数据关联。引入粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法精确估计目标辐射源的位置信息，以降低计算复杂度。将所提定位算法与基于TOA的两步定位法在定位精度方面进行对比，仿真结果表明，所提算法定位精度高于两步定位法，且可以逼近克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB),能够快速定位混合信道中的目标辐射源。

  2024年02期 v.29;No.167 20-26页 [查看摘要][在线阅读][下载 458K]
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通信与电子

• 基于多维拍卖与主从博弈的联邦学习激励机制

  江帆;陈紫东;王军选;禹忠;

  为了在复杂的用户成本与有限的基站预算下保证训练用户持续参与整个联邦学习训练过程，提出一种基于多维拍卖与主从博弈模型的联邦学习激励机制。该机制结合用户自身的数据质量、数量及历史声誉等指标，采用多维拍卖法从所有拟参与拍卖的用户中选出排名前K名的用户参与联邦学习训练过程。利用主从博弈法得到基站的最优奖励和训练用户的最佳训练成本，并确定双方博弈的纳什均衡解。仿真结果表明，与固定激励机制及无激励机制相比，在数据独立同分布(Independent Identically Distributed, IID)和非独立同分布(Non-Independent Identically Distributed, Non-IID)情况下，所提机制的准确率与全局训练损失均优于对比机制，能够保证训练用户持续参与整个联邦学习训练过程。

  2024年02期 v.29;No.167 27-37页 [查看摘要][在线阅读][下载 882K]
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• RIS辅助的多层增广空域图案索引调制方案

  刘超文;任彦磊;边嘉慧;王明哲;余飞;刘伯阳;

  面向未来网络信息高效、可靠传输的实现要求，提出了一种可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)赋能的多层增广空域图案索引调制(Augmented Pattern Index Modulation, APIM)方案。该方案利用收发空域图案索引与RIS反射空域图案索引分别承载传输信息，以实现多路数据的高效并行传输。利用面向RIS阵元和子集相位对齐的反射策略，以最大化目的接收天线信号功率，同时满足实现不同复杂度要求。在接收信号检测方面，分别引入了最优联合检测与次优分离检测两种算法，以达成检测性能与复杂度之间均衡的设计要求。构建基于同变量矩生成函数分析的多层RIS-APIM系统误码与容量性能分析统一框架，以评估所提多层RIS-APIM系统的可达性能。仿真结果表明，与单层RIS-APIM系统相比，所提多层RIS-APIM系统成倍地提升了数据传输速率。与经典APIM方案相比，所提方案的系统误码率较低，信息传输的有效性较高。

  2024年02期 v.29;No.167 38-52页 [查看摘要][在线阅读][下载 1243K]
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• 一种超宽共模输入范围的CAN FD接收器

  汪西虎;秦鹏;郭仲杰;孙洋;张格凡;

  针对在负压干扰条件下，控制器局域网(Control Area Network, CAN)总线接收器存在工作异常以及传输延时较大的问题，设计了一种超宽共模输入范围的可变速率的CAN(CAN with Flexible Data rate, CAN FD)接收器。该设计通过电平移位与共射级相结合的方式，以减少总线信号对输入级静态工作点影响，拓展接收器的负压输入范围；采用电阻分压的方式衰减总线信号电平，以减轻输入级差分对管的耐压负担；引入低温漂电压，以产生高精度的翻转阈值；在输出级模块增添限幅晶体管，以限制接收器输出摆幅，提升传输速度。芯片采用0.18μm 60 V双极、互补、双扩散金属氧化物半导体工艺进行电路设计。仿真结果表明，在5 V电源电压条件下，设计接收器的共模输入范围为-60～60 V,阈值电压为0.71 V,迟滞门限为120 mV,温漂为0.057 mV/℃,平均传输延时小于55 ns。与相关设计相比，设计的接收器具有较宽的共模输入范围，传输延时较小，符合CAN协议规范。

  2024年02期 v.29;No.167 53-63页 [查看摘要][在线阅读][下载 850K]
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• 同步整流电路中SGT MOSFET尖峰震荡的优化设计

  商世广;王洋菲;马一洁;刘厚超;段兵青;

  针对同步整流电路中屏蔽栅沟槽型场效应晶体管(Shielded Gate Trench Metal-Oxide-Semiconductor Field Effect Transistor, SGT MOSFET),在工艺加工过程中形成的热氧结构导致控制栅极电压尖峰震荡幅度大、电路能量转换效率低等问题，提出了一种SGT MOSFET电压尖峰震荡的优化设计。采用电路仿真的方法，以分析电容对电路电压开关震荡的影响；采用拉偏结构参数的方法，以确定器件的工艺参数；采用增加湿法刻蚀屏蔽栅多晶硅和注入多晶硅两道工艺的方法，以消除热氧结构，减小器件电容，从而减小器件在电路中的电压尖峰震荡幅度和时间，提升电路的能量转换效率。实验结果表明，优化设计后的栅漏电容减小了约43%,控制栅极电压的尖峰震荡降低了约56%,电路能量转换效率提升了约4.6%,器件剖面扫描电镜(Scanning Electron Microscope, SEM)图表明，所提设计方法可以消除SGT MOSFET的热氧结构。

  2024年02期 v.29;No.167 64-73页 [查看摘要][在线阅读][下载 681K]
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计算机技术及应用

• 代理多目标粒子群驱动的粗糙聚类图像分割算法

  赵凤;孙磊;刘汉强;

  为了提高粗糙聚类算法应用于图像分割时的分割效果，提出一种代理多目标粒子群驱动的粗糙聚类图像分割算法。首先，通过自适应确定粗糙聚类上、下近似的阈值，减少人为干预；其次，利用粗糙聚类中边界样本占比构建动态惩罚因子，进而结合聚类的紧致性和可分性度量构造粗糙聚类目标函数，并联合聚类的连通性函数从不同角度共同评价聚类质量；最后，设计代理辅助的精英多目标粒子群优化策略，筛选精英粒子更新种群，得到最终的聚类中心，从而避免粗糙聚类算法对初始中心敏感和易陷入局部最优的问题并提升优化效率。实验结果表明：所设计的优化策略在标准测试问题上能够得到更好的优化结果；对比其他图像分割算法，该算法分割效果最佳。

  2024年02期 v.29;No.167 74-83页 [查看摘要][在线阅读][下载 712K]
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• 基于密集连接编解码网络的HDR重建算法

  刘卫华;何佳斐;益琛;

  针对动态场景下高动态范围(High Dynamic Range, HDR)重建会出现伪影现象的问题，提出一种基于密集连接编解码网络的HDR重建算法。该算法基于通道和空间维度的注意力机制模块，根据注意力特征图引导并提取不同曝光低动态范围图像相对应的图像特征，自动抑制由失准和过饱和引起的不期望分量，增强非参考图像中所期望的精细细节。通过密集连接编解码网络模块，在编码部分逐步提取特征图的多层次细节，并利用密集连接增强信息交互，使用解码器还原图像细节特征，最终生成少伪影、高质量的高动态范围图像。实验结果表明，该算法可以有效减弱伪影现象，得到细节丰富的高动态范围图像。

  2024年02期 v.29;No.167 84-93页 [查看摘要][在线阅读][下载 1091K]
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• 基于有监督对比学习的哈希图像检索方法

  江祥奎;呼飞;

  针对哈希图像检索方法检索精度低的问题，提出一种有监督对比学习的哈希图像检索方法。在残差网络50 (Residual Network 50,ResNet50)中嵌入协调注意力模块，提取图像的关键信息，优化网络的特征提取能力，并采用有监督对比学习方法进行训练，增强网络的类区分能力。在目标函数中引入量化约束减小误差，保持生成哈希码间的平衡性和相似性，提升哈希码的质量。实验结果表明，所提方法优于其他基于哈希的图像检索方法，能够实现较高的检索精度。

  2024年02期 v.29;No.167 94-102页 [查看摘要][在线阅读][下载 575K]
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• 深度学习结合超分辨率重建技术的电力终端设备识别系统

  蒋跃宇;张鹏程;杨凯;王霄聪;王康;

  为了提高无线专网电力终端设备布设、故障处理的效率，设计一种基于深度学习结合超分辨率重建技术的电力终端设备识别系统。该系统利用超分辨率重建技术和Overlap切分法，改善识别大尺寸遥感图像时产生的漏检问题。加入由空间到深度(Space-to-Depth,SPD)层和非Stride卷积Conv层组成的SPD-Conv模块优化YOLOv5算法，以增强小目标检测的效果，并在自建的输电杆塔遥感图像数据集进行训练。实验结果表明，该系统对于单个设备的识别速度可达到毫秒级，mAP指标为0.833,能够有效提高电力终端设备检测的效率。

  2024年02期 v.29;No.167 103-110页 [查看摘要][在线阅读][下载 868K]
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