刘之洋 作品数:11 被引量:17 H指数:3 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>>
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:3 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:3 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 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 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 基于生成对抗网络提高动脉自旋标记图像质量及量化精度分析 2021年 目的探讨利用深度学习方法提高动脉自旋标记(ASL)图像质量,并优化其对脑血流量(CBF)的定量准确性。方法回顾性分析2018年5月至2019年8月天津市环湖医院101例脑血管病患者临床及影像资料,分为训练集71例和验证集30例。训练集中男53例,女18例,年龄55.0(41.3,64.5);测试集中男23例,女7例,年龄57.5(49.0,65.0)。以定量灌注加权成像为参考标准,通过训练一个深度学习生成对抗网络(GAN)重建原始ASL-CBF图像。通过结构相似指数和标准均方根误差比较原始ASL-CBF与GAN-CBF的图像质量,并使用Pearson相关分析比较不同脑血管供血区及卒中病灶区ASL-CBF、GAN-CBF与定量灌注的相关性,验证GAN对ASL的图像质量与量化精度的提升性能。结果训练集和验证集两组患者性别、年龄、疾病类型、卒中病灶位置及大小差异均无统计学意义(均P>0.05)。GAN-CBF比ASL-CBF的结构相似指数更高(0.888比0.801,P<0.001),且标准均方根误差更低(0.628比0.775,P<0.001)。在不同血管供血区及卒中病灶区,GAN-CBF比ASL-CBF与定量灌注的相关性更高,以中动脉穿通支供血区(r=0.853)与卒中病灶区(r=0.765)的相关性提升最为明显(均P<0.001)。结论生成对抗网络可以在不增加扫描时间而提高ASL的图像质量与量化精度,拓展了ASL的临床应用价值。 曹宸 刘之洋 郭瑜 夏爽关键词:动脉 缺血性脑卒中 医学影像 面向室内人员被动感知的CSI幅值平稳性分析方法 2023年 室内复杂环境下,多径效应导致无线信号的接收信号强度(RSS)分辨率较低,非视距条件造成室内人员的检测准确率不佳,现有技术对室内静态人员的漏检率与设备成本偏高,且构建系统较复杂。针对以上问题,提出一种仅使用单接入点(AP)的面向室内人员被动感知的信道状态信息(CSI)幅值平稳性分析方法。首先对采集的CSI提取幅值矩阵并进行数据预处理;在此基础上分别计算CSI幅值的全局稳定度与局部稳定度,最终基于双阈值联合判定方法实现室内有无人员的轻量化快速判定。实验结果表明,该方法在视距下对动态人员的被动感知准确率达99.6%,在非视距条件下对静态人员感知准确率仍可达91.87%。该方法突破了需要携带并修改设备、部署传感器和视距等条件限制,在降低成本的同时有效提高了系统的可靠性与易用性。 薛明明 刘之洋 吴虹关键词:双阈值