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优先发表
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, 最新更新时间 , doi: 10.12178/1001-0548.2023035
摘要:
基于配体-受体(Ligand-Receptor, L-R)互作的细胞间通讯是细胞相互协同完成复杂生命活动的重要方式。随着单细胞测序技术的快速发展，在单细胞水平上系统地解析细胞间通讯网络及功能迅速成为细胞生物学研究的热点。生物信息学家已开发了大量细胞间信号通讯预测方法及平台，为细胞间信号通讯研究提供了重要技术支撑。该文简要阐述了细胞间通讯的基本生物学过程；并系统比较了目前较具代表性的细胞间通讯预测相关数据库、算法以及评测分析研究；最后系统总结了细胞间通讯预测方法的发展趋势，并展望了其未来的研究方向。
基于配体-受体(Ligand-Receptor, L-R)互作的细胞间通讯是细胞相互协同完成复杂生命活动的重要方式。随着单细胞测序技术的快速发展，在单细胞水平上系统地解析细胞间通讯网络及功能迅速成为细胞生物学研究的热点。生物信息学家已开发了大量细胞间信号通讯预测方法及平台，为细胞间信号通讯研究提供了重要技术支撑。该文简要阐述了细胞间通讯的基本生物学过程；并系统比较了目前较具代表性的细胞间通讯预测相关数据库、算法以及评测分析研究；最后系统总结了细胞间通讯预测方法的发展趋势，并展望了其未来的研究方向。
, 最新更新时间 , doi: 10.12178/1001-0548.2022283
摘要:
针对数字子阵体制雷达在强主瓣干扰存在情况下弱目标的到达方向(Direction of Arrival, DOA)估计问题，本文提出了一种和差波束测角方法。首先，建立了多子阵和差波束结构下的主瓣干扰与目标回波的接收模型；然后，根据目标回波与干扰信号在时域上的不相关特性，对每个子阵列采用盲源分离算法分离目标回波与干扰信号，进而联合各子阵分离的目标回波/干扰信号，采用单脉冲测角技术实现目标/干扰DOA估计；最后通过数值仿真实验验证分析算法的有效性及性能。
针对数字子阵体制雷达在强主瓣干扰存在情况下弱目标的到达方向(Direction of Arrival, DOA)估计问题，本文提出了一种和差波束测角方法。首先，建立了多子阵和差波束结构下的主瓣干扰与目标回波的接收模型；然后，根据目标回波与干扰信号在时域上的不相关特性，对每个子阵列采用盲源分离算法分离目标回波与干扰信号，进而联合各子阵分离的目标回波/干扰信号，采用单脉冲测角技术实现目标/干扰DOA估计；最后通过数值仿真实验验证分析算法的有效性及性能。
, 最新更新时间 , doi: 10.12178/1001-0548.2022133
摘要:
序列预测旨在利用历史序列模式信息预测未来长时间跨度的趋势，在工业领域具有众多的实际应用需求。针对工业数据序列预测问题中时序长度较长的特点，提出了一种高效的自注意力机制以适用于长序列数据建模与预测。该模型构建了新的嵌入表示，增加了池化操作，并且使用了生成式推断，实现长距离依赖建模和时序信号预测。相比于之前的自注意力模型，该模型有效解决了之前方法在面对长序列预测时存在的预测精度不足、训练耗时过长等问题。在真实的大规模水电站水轮机顶盖水位预测这一实际工业应用场景中，相比其它基准模型，新模型显著提高了长序列水位预测的精度和效率。
序列预测旨在利用历史序列模式信息预测未来长时间跨度的趋势，在工业领域具有众多的实际应用需求。针对工业数据序列预测问题中时序长度较长的特点，提出了一种高效的自注意力机制以适用于长序列数据建模与预测。该模型构建了新的嵌入表示，增加了池化操作，并且使用了生成式推断，实现长距离依赖建模和时序信号预测。相比于之前的自注意力模型，该模型有效解决了之前方法在面对长序列预测时存在的预测精度不足、训练耗时过长等问题。在真实的大规模水电站水轮机顶盖水位预测这一实际工业应用场景中，相比其它基准模型，新模型显著提高了长序列水位预测的精度和效率。
, 最新更新时间 , doi: 10.12178/1001-0548.2022119
摘要:
基于人工智能深度强化学习算法提出了一种公平性、扩展性及智能性较高的一种智能选择模式。在人工智能深度强化学习算法的基础上，创新性引入了动作抑制、四重Q学习(QQL)，以及归一化Q-value等机制，研究并实现了在满足业务延迟要求及公平性的原则下，物联终端更智能地选择其接入或切换边缘服务器。本方案减少了业务延迟，提高了业务响应效率，对提高业务安全及运营管理水平具备较好的价值意义。
基于人工智能深度强化学习算法提出了一种公平性、扩展性及智能性较高的一种智能选择模式。在人工智能深度强化学习算法的基础上，创新性引入了动作抑制、四重Q学习(QQL)，以及归一化Q-value等机制，研究并实现了在满足业务延迟要求及公平性的原则下，物联终端更智能地选择其接入或切换边缘服务器。本方案减少了业务延迟，提高了业务响应效率，对提高业务安全及运营管理水平具备较好的价值意义。
, 最新更新时间 , doi: 10.12178/1001-0548.2022183
摘要:
针对传统爬虫方法存在搜索易陷入局部最优，且很少考虑结合历史爬行经验对爬行路径进行修正的缺陷，提出一种基于WL抽样的主题爬行方法。该方法分别使用向量空间模型(VSM)和PageRank算法对链接的相关性和重要性进行评价，采用区域竞争策略从具有主题相关或潜在价值的链接集合中选出目标链接。基于概率密度函数，WL抽样算法对侯选集中选出的目标链接进行抽样判断，根据历史统计经验来指导爬虫的后续爬行，从而优化搜索路径。以暴雨灾害和台风灾害为主题的实验结果表明，提出的基于WL抽样的主题爬虫方法比文献中其他主题爬虫方法能搜索到更多主题相关的网页，其爬准率和所有下载网页主题相关度的标准差也具有明显优势。
针对传统爬虫方法存在搜索易陷入局部最优，且很少考虑结合历史爬行经验对爬行路径进行修正的缺陷，提出一种基于WL抽样的主题爬行方法。该方法分别使用向量空间模型(VSM)和PageRank算法对链接的相关性和重要性进行评价，采用区域竞争策略从具有主题相关或潜在价值的链接集合中选出目标链接。基于概率密度函数，WL抽样算法对侯选集中选出的目标链接进行抽样判断，根据历史统计经验来指导爬虫的后续爬行，从而优化搜索路径。以暴雨灾害和台风灾害为主题的实验结果表明，提出的基于WL抽样的主题爬虫方法比文献中其他主题爬虫方法能搜索到更多主题相关的网页，其爬准率和所有下载网页主题相关度的标准差也具有明显优势。
, 最新更新时间 , doi: 10.12178/1001-0548.2022111
摘要:
为提升现有高阶社区检测算法性能，提出一种基于模体的模块度优化高阶社区检测算法。通过量化网络模体数量为节点间权重，将高阶基于模体的社区检测转化为低阶基于边的加权网络社区检测，并构造为加权模块度优化问题求解。为保证加权模块度优化性能以获得逼近全局最优的高阶社区划分，一方面采用典型的生物启发式算法为优化策略；另一方面综合利用网络低阶和高阶拓扑结构信息，通过节点邻域社区修正操作和局部搜索操作，进一步提升社区划分质量并防止算法陷入局部最优。在人工合成和真实世界网络上实验表明，利用模体高阶结构信息有助于提升复杂网络社区检测性能，尤其是在社区结构较为模糊情况下。提出算法能够有效实现基于模体的高阶社区检测，与现有基于模体的典型方法相比在精确性和质量性上表现出一定优势，有助于加深对网络高阶结构及功能特性的理解。
为提升现有高阶社区检测算法性能，提出一种基于模体的模块度优化高阶社区检测算法。通过量化网络模体数量为节点间权重，将高阶基于模体的社区检测转化为低阶基于边的加权网络社区检测，并构造为加权模块度优化问题求解。为保证加权模块度优化性能以获得逼近全局最优的高阶社区划分，一方面采用典型的生物启发式算法为优化策略；另一方面综合利用网络低阶和高阶拓扑结构信息，通过节点邻域社区修正操作和局部搜索操作，进一步提升社区划分质量并防止算法陷入局部最优。在人工合成和真实世界网络上实验表明，利用模体高阶结构信息有助于提升复杂网络社区检测性能，尤其是在社区结构较为模糊情况下。提出算法能够有效实现基于模体的高阶社区检测，与现有基于模体的典型方法相比在精确性和质量性上表现出一定优势，有助于加深对网络高阶结构及功能特性的理解。
, 最新更新时间 , doi: 10.12178/1001-0548.2022335
摘要:
为了解决超电大尺寸海面舰船场景中电磁散射计算瓶颈问题，研究基于多图像处理单元(Multi-GPU)并行加速技术的弹跳射线法(SBR)。借助统一设备计算架构(CUDA)提供的多线程服务(MPS)，构建Multi-GPU并行加速框架，研究基于区域射线束划分GPU计算任务和实现方式；研究基于矩阵网格的任务分割技术，最大限度提高GPU全局内存利用率；针对不同运算单元间的差异所带来的计算不同步问题，设计基于动态负载均衡算法的调度系统，进而提高计算资源利用率。仿真结果表明，在双GPU硬件平台上，该方案与现有并行技术算法相比，在确保结果准确性的情况下加速比接近甚至超过200%。因此，该技术方案能够有效解决超电大海面舰船电磁散射问题。
为了解决超电大尺寸海面舰船场景中电磁散射计算瓶颈问题，研究基于多图像处理单元(Multi-GPU)并行加速技术的弹跳射线法(SBR)。借助统一设备计算架构(CUDA)提供的多线程服务(MPS)，构建Multi-GPU并行加速框架，研究基于区域射线束划分GPU计算任务和实现方式；研究基于矩阵网格的任务分割技术，最大限度提高GPU全局内存利用率；针对不同运算单元间的差异所带来的计算不同步问题，设计基于动态负载均衡算法的调度系统，进而提高计算资源利用率。仿真结果表明，在双GPU硬件平台上，该方案与现有并行技术算法相比，在确保结果准确性的情况下加速比接近甚至超过200%。因此，该技术方案能够有效解决超电大海面舰船电磁散射问题。
, 最新更新时间 , doi: 10.12178/1001-0548.2022142
摘要:
针对城市复杂的交通环境导致车载通网络信息传输安全性低、数据速率缓慢以及地面中继受限等问题，提出一种可重构智能表面(RIS)辅助无人机(UAV)中继协作的车载通信系统安全传输方案。该方案首先根据系统平均传输速率最大化来设计无人机轨迹优化问题。接着，通过引入松弛变量的序列凸规划交替迭代算法解决无人机轨迹的非凸问题，得到平均速率最大化的UAV飞行轨迹。最后，通过适当调整RIS与窃听用户之间的位置来降低窃听信道容量，改善无线传输环境。数值分析表明，优化无人机轨迹，可以得到最优平均传输速率。在RIS技术辅助下通过合理设置参数，该传输方案能有效提高通信系统的传输速率，同时也能保证安全性能。
针对城市复杂的交通环境导致车载通网络信息传输安全性低、数据速率缓慢以及地面中继受限等问题，提出一种可重构智能表面(RIS)辅助无人机(UAV)中继协作的车载通信系统安全传输方案。该方案首先根据系统平均传输速率最大化来设计无人机轨迹优化问题。接着，通过引入松弛变量的序列凸规划交替迭代算法解决无人机轨迹的非凸问题，得到平均速率最大化的UAV飞行轨迹。最后，通过适当调整RIS与窃听用户之间的位置来降低窃听信道容量，改善无线传输环境。数值分析表明，优化无人机轨迹，可以得到最优平均传输速率。在RIS技术辅助下通过合理设置参数，该传输方案能有效提高通信系统的传输速率，同时也能保证安全性能。
, 最新更新时间 , doi: 10.12178/1001-0548.2022205
摘要:
针对高速铁路正交频分复用(OFDM)通信系统在高速移动场景下，难以准确对快时变信道状态信息进行估计的问题，提出了一种基于多尺度残差注意力网络的高速铁路OFDM信道估计方法。首先，设计多尺度信道特征提取结构，对低分辨率信道矩阵采用多尺度多维特征提取，增强了信道不同尺度信息的提取能力。然后，构建残差注意力级联深度网络进行信道特征重构映射，将局部残差反馈结合注意力机制促进深层特征的融合和利用，提升OFDM信道矩阵的重构映射能力。最后，使用子像素卷积重构生成高分辨率信道矩阵，完成信道估计。通过频域和时域信道估计测试分析表明：在低速及高速铁路场景下，该方法与其他方法相比，信道估计的精度和复杂度等客观性评价指标均优于比较算法，能够满足OFDM信道估计的要求。
针对高速铁路正交频分复用(OFDM)通信系统在高速移动场景下，难以准确对快时变信道状态信息进行估计的问题，提出了一种基于多尺度残差注意力网络的高速铁路OFDM信道估计方法。首先，设计多尺度信道特征提取结构，对低分辨率信道矩阵采用多尺度多维特征提取，增强了信道不同尺度信息的提取能力。然后，构建残差注意力级联深度网络进行信道特征重构映射，将局部残差反馈结合注意力机制促进深层特征的融合和利用，提升OFDM信道矩阵的重构映射能力。最后，使用子像素卷积重构生成高分辨率信道矩阵，完成信道估计。通过频域和时域信道估计测试分析表明：在低速及高速铁路场景下，该方法与其他方法相比，信道估计的精度和复杂度等客观性评价指标均优于比较算法，能够满足OFDM信道估计的要求。
, 最新更新时间 , doi: 10.12178/1001-0548.2022342
摘要:
零中频接收机无需中频处理单元，具有结构简单、设计难度低、功耗低等优点，得到了广泛应用。然而，由于器件设计误差等原因的限制，零中频接收机存在正交混频器电路中同相/正交(I/Q)信号失衡的问题，从而导致接收机的镜像抑制能力急剧下降，系统的动态范围受到很大影响。设计了一种计算并补偿I/Q信号线性相位失衡的方法，对解调后的I/Q两路基带信号进行互功率谱及其相位谱的计算，利用三点法进行相位解缠，最后根据解缠后的群延时差和相位偏置设计分数延时滤波器，进行相位补偿，还原出消除I/Q失衡后的时域信号。经仿真及硬件平台实验测试，该方法补偿效果好、实现简单、算法复杂度低、实时性高。
零中频接收机无需中频处理单元，具有结构简单、设计难度低、功耗低等优点，得到了广泛应用。然而，由于器件设计误差等原因的限制，零中频接收机存在正交混频器电路中同相/正交(I/Q)信号失衡的问题，从而导致接收机的镜像抑制能力急剧下降，系统的动态范围受到很大影响。设计了一种计算并补偿I/Q信号线性相位失衡的方法，对解调后的I/Q两路基带信号进行互功率谱及其相位谱的计算，利用三点法进行相位解缠，最后根据解缠后的群延时差和相位偏置设计分数延时滤波器，进行相位补偿，还原出消除I/Q失衡后的时域信号。经仿真及硬件平台实验测试，该方法补偿效果好、实现简单、算法复杂度低、实时性高。
, 最新更新时间 , doi: 10.12178/1001-0548.2022356
摘要:
We construct a new quantum channel composed of two multi-particle partially entangled states for quantum teleportation (QT). Two explicit controlled probabilistic teleportation tripartite schemes are proposed for arbitrary three-particle partially entangled GHZ state and W state by using our constructed channel. The arbitrary GHZ state and W state can be teleported with a certain probability to the receiver who introduces an auxiliary particle and performs the corresponding unitary operation, with the help of the measurement of Bell-state and single-particle from the sender and the controller. The overall success probabilities of two QT schemes are both\begin{document}$8d^2n^2$\end{document} ![]()
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We construct a new quantum channel composed of two multi-particle partially entangled states for quantum teleportation (QT). Two explicit controlled probabilistic teleportation tripartite schemes are proposed for arbitrary three-particle partially entangled GHZ state and W state by using our constructed channel. The arbitrary GHZ state and W state can be teleported with a certain probability to the receiver who introduces an auxiliary particle and performs the corresponding unitary operation, with the help of the measurement of Bell-state and single-particle from the sender and the controller. The overall success probabilities of two QT schemes are both
