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刘之洋: 作品数：13 被引量：22H指数：4; 供职机构：南开大学电子信息与光学工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金天津市科技计划天津市科技支撑计划更多>>; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术医药卫生文化科学更多>>

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基于深度强化学习的无蜂窝系统无线接入点选择算法: 2024年; 面向以用户为中心的无蜂窝分布式多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)架构,研究利用不完备信道状态信息(Channel State Information, CSI)下实现无线接入点(Access Point, AP)与用户(User Equipment, UE)之间的选择,提出基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的高效分配算法,通过使用不完备CSI快速生成以用户为中心的AP集合,减少了对前馈链路容量的占用。仿真结果表明,与其他传统选择算法相比,所提出的DRL接入点选择算法可以获得至少22.48%的总遍历频谱效率增益;与深度Q网络(Deep-Q-Network, DQN)算法相比,可以获得约14.17%的总频谱效率增益。; 赵婉楠宋晓阳赵迎新吴虹刘之洋; 关键词：MIMO

深度学习在缺血性脑卒中的影像学研究进展与挑战被引量：6: 2021年; 深度学习已广泛应用于缺血性脑卒中的影像学研究中,包括梗死核心与缺血半暗带的测量、最终梗死容积与侧支循环的分析、卒中发病时间与亚型的判断等方面,以期实现对卒中的个体化精准诊断,但也遇到了诸多问题。笔者就此领域的临床应用与挑战进行综述。; 曹宸刘之洋夏爽; 关键词：卒中脑缺血医学影像

基于负熵最大化的压缩感知信道估计算法: 2021年; 讨论了在5G时代随着移动终端和网络流量的增长、大规模机器类型通信的产生以及天基卫星网络与地面蜂窝主干网络的结合,使得移动无线通信的频谱使用范围更宽,导致信道具有更为明显的稀疏性,从而得以利用无线信道的稀疏性引入压缩感知技术来进行无线通信系统的信道估计。通过负熵最大化算法与l_(p)正则化改进现有的压缩感知信道估计算法,将传统的最小化误差函数均方误差替代为最大化目标函数的负熵以适应信道非高斯噪声,同时稀疏约束采用更为精确的l_(p)正则化以加强信道估计算法的稀疏表示。研究表明,该算法不仅可以提高信道估计精度,增强抗噪声鲁棒性;另一方面可以利用更少的导频实现更高精度的信道估计,具备提高系统频谱利用率的作用。; 赵迎新王长峰吴虹吴虹黄英杰王乐耕刘之洋; 关键词：信道估计压缩感知

一种自适应高动态GMSK信号相干解调算法被引量：6: 2019年; 针对最大加速度为20 g的高斯最小频移键控(GMSK)高动态调制信号解调技术展开研究.研究了高动态GMSK信号的捕获和跟踪技术,得到高动态环境下GMSK信号的相干解调门限和误码率性能.结果表明,最大加速度20 g、符号速率8 k波特、帧长4 192 bit条件下,Ecn0≥2 dB时可闭环锁相工作,相比无动态GMSK信号解调性能恶化约0.4-0.6 d B.随着符号速率的上升,高动态带来的性能恶化会减小.; 穆巍炜王冲唐然刘兵马肖旭赵迎新刘之洋吴虹; 关键词：高动态高斯最小频移键控解调

基于循环前缀频域自相关的OFDM信号频谱感知被引量：4: 2021年; 针对无线通信频谱资源有限并且利用率非常低的问题,研究了认知无线电系统中基于信号典型特征的频谱感知策略,并进行动态频谱检测。提出了一种基于循环前缀频域自相关的频谱感知算法,利用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号的循环前缀具有循环平稳特性,在信号频域进行自相关运算,设定判决门限,完成对信号频谱的检测,同时具备较好的抑制平稳噪声和干扰的能力。在低信噪比或者噪声不确定度大的应用场景下,能够获得比能量检测方法更优、更稳定的频谱感知效果,增强了噪声鲁棒性。在算法中采用双门限检测,进一步减弱了噪声不确定度对检测性能的影响,提高了频谱感知性能。; 赵迎新王乐耕赵婉楠吴虹吴虹; 关键词：OFDM信号频谱感知循环前缀双门限检测

面向C-RAN的群稀疏线性预编码被引量：1: 2020年; 云无线接入网络(cloud radio access network,C-RAN)是一种能够集中处理信号的网络架构。C-RAN能够通过算法动态选择无线电单元(remote radio head,RRH)来调整用户通信速率。而通信速率作为用户服务质量(quality of service,QoS)的关键部分,当参与服务的RRH越多时,用户的通信速率更大且体验更好,但同时所带来的能源损耗越大,因此本文研究通信速率和功率消耗二者之间的权衡关系。提出一种优化算法,将权衡问题建模成一个单目标优化模型,通过权衡系数来协调速率和RRH激活个数之间的矛盾。为了解决l0-范数的非凸问题,本文使用重复加权l1-范数去近似l0-范数,同时使用加权最小均方误差(weighted minimum mean square error,WMMSE)的方法将通信速率从非凸问题转换成一个凸问题,最后使用改进的次梯度法对预编码矩阵进行更新。仿真结果证明该算法减少了时间复杂度,同时达到了与穷举法相近的性能。; 丁冠翔刘之洋吴虹赵迎新; 关键词：预编码

基于“公能素质教育”理念的通信工程专业课程体系改革: 2015年; 合理定位人才培养目标,建立符合专业发展要求的课程体系,是培养新时期创新型人才的关键。根据现代工学学科建设的需要和通信工程专业的特点,从课程体系建设、课程内容优化、增加实践比重和加强教学管理等方面,对我校通信工程教学体系进行改革探索与实践,以期建立具有南开大学"公能"特色的课程体系结构,从而培养高水平的专业人才。; 赵迎新吴虹刘之洋; 关键词：通信工程课程体系

颞下颌关节紊乱病智能诊断系统的研究与实现: 2024年; 颞下颌关节紊乱病(TMD)是一种常见的口腔颌面部疾病,前期症状不明显,不易被发现。本文提出了一种可用于边缘计算设备的TMD智能诊断系统,实现了在临床诊断中快速筛查TMD,以辅助临床对TMD进行早期干预。该系统首先对颞下颌关节各解剖部位进行自动化分割,然后对关节间隙进行定量测量,最后基于测量结果进行预测。在分割方面,本文利用半监督学习技术,实现了颞下颌关节部位的精确分割,平均戴斯系数(DC)达到了0.846。本文还提出颞下颌关节三维(3D)间隙区域自动提取算法,建立了TMD自动诊断模型,最终准确率达到83.87%。综上,本文开发了TMD智能诊断系统,并将其部署在局域网内的边缘计算设备上,以期实现隐私保障下的TMD的快速筛查和智能诊断。; 张明浩杨东李小囡张倩刘之洋; 关键词：颞下颌关节紊乱半监督学习

基于贝叶斯学习的OTFS系统信道估计算法: 2024年; 针对OTFS系统,提出了一种基于贝叶斯学习的信道估计方案.由于实际传输环境中散射体的数目通常是有限的,因此OTFS的时延-多普勒域原始信道响应具有稀疏特性,通过在时延-多普勒域建立虚拟采样网格可将信道估计问题转化为一维离网稀疏信号恢复问题,并提出一种基于扰动稀疏贝叶斯学习的信道估计方法.首先利用一阶线性插值的方式来近似真实观测矩阵,随后利用EM算法联合估计稀疏向量与网格偏移量.仿真结果表明,该算法具有较好的信道估计性能与较低的导频负载率,优于基于贪婪类算法的信道估计方法.; 吴虹董志瑜陈琢慈骋刘之洋; 关键词：信道估计压缩感知

AIS多小区同频信号实时盲分离的FPGA设计被引量：1: 2017年; 针对船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)中相邻多个小区的同频信号相互干扰、无法解调的问题,该文采用多天线接收混合信号,通过在FPGA上设计独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)算法来对混合信号进行实时盲分离.为满足实时性,文中用符号函数代替双曲正切函数对样点数据作非线性映射,简化迭代运算;并将样点数据分块存储,用于并行计算.同时实现了高精度特征分解(Eigen Value Decomposition,EVD),用于对混合数据进行白化.最后将设计的FPGA系统在Xilinx Isim中仿真,结果表明,主频20MHz时,系统在850μs内完成了从4路512点AIS混合信号中分离出了三路源信号.本文的设计也可应用于雷达、声纳等可能存在同频干扰的实时信号处理系统.; 唐然吴虹吴虹穆巍炜赵迎新马肖旭穆巍炜刘之洋; 关键词：多天线盲分离

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