卫星网络中基于SDN的多径路由算法研究
许向阳;张一帆;高慧敏;为应对卫星网络中的动态拓扑、链路不稳定和资源有限等问题，文章研究了基于软件定义网络(SDN)的多径路由算法。该算法通过SDN对卫星网络进行集中管理，获取卫星的链路时延、带宽和节点负载，构建传输成本模型，并优化数据传输路径，从而提高网络传输可靠性，降低传输延迟。实验结果表明，该算法在降低平均端到端时延、减少丢包率和提高网络吞吐量方面优于传统Dijkstra和LCRA算法。
基于滑窗关联检测的信号分选方法研究
纪风有;雷达信号分选作为电子侦察系统的重要组成部分，在日益复杂的电磁环境中变得尤为重要。文章提出一种基于滑窗关联检测的信号分选方法。在复杂电磁环境中，超视距侦察到的远距离雷达信号主要是其主瓣波束扫描信号。在一个处理周期内，感兴趣的雷达脉冲数量往往非常少，依靠传统的信号分选处理过程，难以在单个处理周期内得到正确的信号分选结果。针对此类问题，提出在处理过程中对输入的脉冲描述字(Pulse Description Word,PDW)进行动态滑窗累积的方法。利用同一部雷达信号在多个主瓣扫描周期内的连续性，对侦察得到的脉冲描述字进行动态滑窗累积，并每次处理滑窗内累积得到的PDW数据。通过仿真验证，该方法对超视距远距离雷达信号能够达到良好的分选效果。
双频可切换上变频组件的设计
彭泓渊;张馨;肖如奇;针对雷达探测领域设计了一款双频可切换上变频组件，其主要功能是将720 MHz的基波信号经过滤波、混频和放大等过程后，变频至15～17 GHz或35～37 GHz的射频信号。文章首先介绍了上变频组件的设计方案和工作原理，然后对双频可切换链路进行了分析，并详细介绍了关键部件的设计过程和仿真结果。测试结果表明，15～17 GHz频段信号的输出功率为24 dBm，35～37 GHz频段的输出功率为31.1 dBm，两个输出频段的谐波和杂散抑制均达到60 dBc。两个可切换的输出频段的方案和测试技术指标均满足目标指标要求。
一种基于DBF阵列天线的干涉仪测向信号处理方法
哈章;胡春江;黎伟;段乐帆;针对从DBF阵列天线抽取阵元构成干涉仪测向系统时，使用阵元数较少的干涉仪系统无法充分利用DBF阵列天线阵元的问题，提出了一种基于DBF阵列天线的干涉仪测向信号处理方法。通过改进干涉仪测向解算算法，使抽取自DBF阵列天线的全部阵元通道数据参与测向运算，提高了解模糊概率。同时，采用多条等长基线正确测向结果求平均的方法，进一步提高了测向精度，改善了系统测向性能。经理论推导和仿真试验验证了该方法的有效性。
基于机器学习的城市空气质量预测模型分析
朱效锋;张倩;朱小平;文章针对提升城市空气质量预测的精度，研究分析基于不同机器学习的预测模型。以2018年广州空气质量为例，首先，通过时间序列和相关性研究城市空气质量和特征之间的相关性；然后，分别基于随机森林回归、决策树回归、梯度提升树算法，构建AQI预测模型，确定较优模型；最后，进行网格搜索调参优化模型。结果表明，最佳的预测模型是基于随机森林回归，均方根误差为8.93，拟合优度为0.88，具有较强的预测精准度，能够有效地预测城市空气质量指数。
深度神经网络低比特量化方法综述
田程;李正杰;陈功富;赵明;冯树萱;近年来，深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)在计算机视觉和自然语言处理等领域都取得了突破性进展。然而，DNNs通常包含大量参数，并消耗大量的计算资源，这限制了它们在资源受限设备上的部署与应用。为了减少内存占用和计算负担，有关模型压缩与加速的研究工作不断涌现，模型低比特量化是其中主要的方法之一。模型低比特量化旨在将原始高精度的FP32的浮点运算替代为效率更高的低精度(≤8 bit)定点或位运算，从而大大减少模型的计算成本，使量化后的网络能够部署在边缘设备上。针对计算机视觉领域的图像分类与目标检测任务，全面调研模型低比特量化技术的相关现状，并深入分析这些方法的优缺点；此外，将概述深度神经网络低比特量化基础，并对比部分代表性的方法在不同数据集上的性能表现；最后，对模型低比特量化的未来发展趋势进行展望。
基于改进YOLOv5算法的钢轨扣件状态检测
狄嘉钰;胡璐萍;臧凯;王剑楠;潘光权;针对传统钢轨扣件检测方法存在的检测效率低、成本高、人工劳动强度大、危险系数高等问题，文章尝试将深度学习应用于钢轨扣件检测中。文章以钢轨扣件为研究对象，结合CBAM注意力机制和YOLOv5模型，对钢轨扣件进行检测。实验结果表明：基于改进的YOLOv5钢轨扣件检测模型能够有效检测钢轨缺陷，检测精度为0.93，召回率为0.86，F1分数为0.92，表明该模型为钢轨扣件检测提供了一种有效的检测方法。
基于改进AOD-Net算法的道路交通去雾方法
宋宇博;李紫玄;李祯;针对交通图像去雾后容易出现细节信息丢失、图像清晰度降低等问题，提出了一种改进的AOD-Net算法。针对特征提取深度不足导致信息丢失的问题，设计了级联卷积网络，以更准确地识别和提取图像中的细粒度特征；同时，为解决AOD-Net算法未充分考虑特征权重、易导致信息冗余的问题，引入自适应权重分配机制，根据不同信息的重要性进行动态调整，从而避免细节信息的丢失。此外，通过引入Smooth L1损失函数优化模型，提升了去雾后图像的清晰度。实验在公开数据集RESIDE上进行，结果表明，与基线模型相比，改进算法的峰值信噪比(PSNR)提升了0.52 dB，结构相似性(SSIM)提升了0.0868，信息熵提升了0.76。去雾后的图像更加清晰，有效提升了图像质量。与其他算法相比，该方法在处理交通场景图像时表现出显著优势。
基于集成算法的管道水质评估研究
聂立俊;文章利用水质综合指数模型进行场景创新，结合管道内水质物理环境稳定的特点，基于集成学习算法，开发了管道水质模型PWQI(Pipeline Water Quality Index)。该模型选取17项管道水质参数并分为5类。为避免水质参数赋权的单一性，采用专家意见与熵权法进行水质参数组合赋权。采用CatBoost算法进行回归预测，与传统水质评估方法对比，结果表明PWQI模型对管道水质状况的预测效果最为显著，能准确反映管道水质状况，为管道水质评价提供了依据。
基于YOLOv8-cls改进算法的移网覆盖图片分类方法
唐天彪;王舒波;移动网络覆盖问题是通信领域的研究热点。传统的MR.TadvRsrp图分类与诊断依赖于工程师的技能和经验，过程烦琐且实时性差。为解决这一问题，文章提出了一种基于改进YOLOv8-cls算法的智能分类方法。该方法采用YOLOv8n-cls网络作为特征提取网络，在骨干网络中融合混合注意力模块(CBAM)，提升特征提取能力，并加入空间金字塔池化模块(SPP-Fast)，增强多尺度特征聚合效果。通过设计多层级感受野融合结构(MF)，弥补了YOLOv8n-cls网络中缺少颈部结构(Neck)导致的特征融合不足问题。改进后的算法显著提升了图片分类的准确性和处理速度。实验结果表明，该方法对某地4G/5G网络覆盖切片图的分类与诊断准确率达到了95.7%，处理速度(FPS)达到了110帧/秒，具备高准确性和强实时性，为网络规划和运营优化提供了高效的评估支撑。
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期刊名称： 现代信息科技
主管部门： 广东省科学技术协会
主办单位： 广东省电子学会
国内统一刊号(CN)：44-1736/TN
国际标准刊号(ISSN)：2096-4706
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