张铖
- 作品数：59 被引量：14H指数：2
- 供职机构：东南大学更多>>
- 发文基金：江苏省杰出青年基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术动力工程及工程热物理更多>>
- 一种车载毫米波雷达线性调频连续波运动频率扩展校正方法
- 本发明公开一种车载毫米波雷达线性调频连续波频率扩展校正方法，该方法步骤为：首先对每根接收天线的线性调频连续波中频信号，按慢时间维补零并进行FFT运算；其次，根据系统的速度分辨率计算新的慢时间维频谱单元对应的速度刻度；接着...
- 黄永明曹孟德宫玉琴张铖王海明
- 基于宽学习的毫米波MIMO基站协作波束选择方法
- 本发明提供了基于宽学习的毫米波MIMO基站协作波束选择方法，针对多点协作毫米波MIMO场景的下行波束选择问题，借鉴纵向联邦学习框架，将原集中式的多基站上行宽波束响应与最佳传输窄波束的映射问题，通过垂直切割数据特征空间，转...
- 张铖黄永明陈乐明张璐佳俞菲
- 一种基于滑窗的连续帧联合速度解模糊方法
- 本发明公开一种基于滑窗的连续帧联合速度解模糊方法，该方法步骤为：首先在固定帧长的雷达体制内，为奇数帧和偶数帧分别设置不同扫频重复周期；其次，对当前检测帧接收的中频信号做目标检测和参数估计，得到当前帧的距离估计值和模糊速度...
- 黄永明宋依欣张铖李杨王海明
- 文献传递
- 一种基于目标检测模型的轻量化电力巡检方法
- 2023年
- 针对电力巡检场景中的实时检测要求,设计了一种轻量级的目标检测算法,通过引入新的融合方式GroupFuse和AFuse赋予网络自适应的特征整合能力,以提高特征融合质量并提升模型精度;通过交叉验证法调整和优化了网络结构,为模型选择了最适用于电力巡检场景的卷积策略、特征提取模块ShuffleCSP级联方法以及融合模块GroupFuse分组模式,在轻量化模型的同时提升检测性能。实验结果表明,该方法可满足电力巡检场景的应用需求。
- 周子纯袁逸凡张铖丁忠林黄永明
- 关键词：目标检测故障识别
- 基于多智能体强化学习的异构网络CRE偏置动态优化算法
- 2023年
- 为应对无线网络用户激增导致的高吞吐量需求,针对宏微异构网络干扰场景,提出一种基于多智能体强化学习的小区范围扩展(CRE)偏置动态优化算法。基于协作多智能体强化学习的值分解网络框架,通过合理利用并在微微基站间交互系统内用户分布及其所受干扰水平,实现所有微微基站的个性化CRE偏置值在线本地化决策。仿真结果表明,与CRE=5 dB、分布式Q-Learning算法相比,所提算法在提高系统吞吐量、均衡各基站吞吐量及改善边缘用户吞吐量方面具有明显优势。
- 张铖朱家烨刘泽宁黄永明
- 关键词：异构网络多智能体强化学习
- 一种面向无线通信网络优化的信道波束图样拓展方法
- 本发明公开了一种面向无线通信网络优化的信道波束图样拓展方法，首先，获取实际无线通信网络中的位置信息、工程参数以及通过波束训练得到的信道波束图样，对数据进行预处理，筛选合适的数据特征，并建立用于信道波束图样拓展的数据集。接...
- 黄永明何伟梁葛瑶张铖王梦哲尤肖虎
- 一种基于电控电磁铁和纳米燃油相结合的燃烧系统
- 本发明公开了一种基于电控电磁铁和纳米燃油相结合的燃烧系统，电磁铁布置在中空排气门、活塞底部和密封壳内，密封壳设在水道上下壁之间，电磁铁通过开关连接高压直流电源，高压直流电源与电子控制单元相连，当转速和功率改变时，电子控制...
- 毛功平张铖王威孙超石凯凯
- 文献传递
- 一种适用于短距离车载雷达的测角补偿方法
- 本发明公开一种适用于短距离车载雷达的测角补偿方法，所述测角补偿方法基于FFT测角法，利用一种峰值序号查表法对短距离情况下方位角进行精确测量。本发明方法分为以下步骤：首先，建立短距离下目标模型和天线相对于目标的距离关系；其...
- 黄永明宋依欣曹孟德张铖王海明
- 一种无蜂窝大规模MIMO智能分布式波束选择方法
- 本发明公开了一种无蜂窝大规模MIMO智能分布式波束选择方法。各基站训练本地无监督网络，基于完整信道状态信息的低开销表征，如同步信号块波束的接收信号强度指示，进行波束空间的压缩，提高波束选择的效率；将各基站划分为多个包含少...
- 张铖徐琴珍张筱进何梦晴黄永明杨绿溪
- 面向电力巡检的轻量化目标检测与故障识别方法研究被引量：5
- 2022年
- 目前电力巡检的2个基本需求是硬件资源占用率低和实时检测速率高,然而现有技术仍面临计算成本与检测速率的挑战,因此基于YOLO系列目标检测算法,设计了可在轻量化平台上部署的网络模型Power Net。Power Net中设计了轻量化特征提取模块Shuffle CSP和特征图感知融合模块Fuse,取得了检测速率与精度的良好折中。最终的模型可达到76.8%的平均准确率,且参数量和浮点运算次数仅有5.5 M和12.8 G,在TESLA V10016 GB GPU和Intel i5-8400 CPU上的检测速度分别达到200~400 fps和2~5 fps,符合实时检测的要求。
- 袁逸凡周子纯张铖丁忠林黄永明
- 关键词：目标检测故障识别
