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当期目录

2024年 第53卷  第1期

电子科学与技术
基于体弹跳射线法的等离子体目标散射建模技术研究
杨伟, 蔡宇峰, 胡皓全, 陈波, 赵志钦, 肖礼康
2024, 53(1): 1-7. doi: 10.12178/1001-0548.2022384
摘要:
针对非均匀等离子体包裹目标的电磁散射问题,提出了一种基于体射弹射线法的建模技术,重点研究电磁波在介质体中的传播特性及散射分析方法。针对在介质体中透射与反射射线数据量激增的问题,提出了基于迭代追踪加速技术以此提高体介质散射中透射反射射线的追踪效率。仿真实例表明,与传统弹跳射线法相比,体弹跳射线法能更快速准确地计算出等离子体目标的散射特性。采用所提出的技术研究了等离子体鞘套对阿波罗号返回舱雷达散射截面积的影响,验证了等离子体对目标雷达散射截面积有一定缩减作用。
2~6 GHz 100 W高效率平衡式功率放大器的研制
来晋明, 徐会博, 李志友, 倪涛, 王超杰, 银军, 王海龙, 马晓华
2024, 53(1): 8-13. doi: 10.12178/1001-0548.2023054
摘要:
为解决传统宽带大功率放大器工作效率低的问题,采用新型电阻电抗连续B/J类功放模式拓展晶体管高效率的输出负载阻抗空间,从而提高宽带功放的漏级输出效率。提出了一款基于0.25 μm栅长的氮化镓高电子迁移率晶体管(GaN HEMT)的平衡式功放。该功放将LC匹配网络和切比雪夫阻抗变换器相结合实现GaN HEMT器件宽带输入输出阻抗匹配,并利用3 dB Lange耦合器实现宽带平衡式功率合成。在连续波测试条件下,该平衡式功放在2~6 GHz频带内输出功率大于100 W,漏极效率大于45%,功率增益大于9.0 dB,抗负载失配比优于5:1。
空腔石墨烯的盐模板制备及其吸波性能
张强, 周成华, 张鸿鹄, 赵睿
2024, 53(1): 14-20. doi: 10.12178/1001-0548.2022389
摘要:
目前电磁波辐射控制材料正朝着“薄、轻、宽、强”的方向发展。在此背景下,碳基吸波材料,尤其是石墨烯基电磁波吸收材料受到了大量的关注。为了解决制备特殊形貌的石墨烯的难题,实验采用固相热解法,利用氯化钠作为模板、无金属酞菁作为碳源,合成了空腔立方体状的少层石墨烯。在制备过程中,利用反溶剂法制备氯化钠立方体模板,利用溶剂分散无金属酞菁,实现了碳源与盐模板的均匀混合,探究了不同热解温度对电磁波吸收性能的影响。实验结果表明,700 ℃热解得到的产物,在填充装载度仅为4 wt%、模拟涂层匹配厚度为2.5 mm时有效吸收带宽高达6.7 GHz。该实验为新型低维石墨烯基电磁波吸收材料的大规模制备和应用研究提供了一条新思路。
基于MEMS技术的集成压力−湿度传感器
陈果, 刘正波, 王韬, 张万里
2024, 53(1): 21-28. doi: 10.12178/1001-0548.2023017
摘要:
设计了一种高灵敏度的集成压力和湿度传感单元的芯片。压力传感单元基于SOI和蛇形电阻结构。室温下,传感器在载压范围为3~129 kPa内灵敏度为0.026 mV/kPa,与有限元仿真基本吻合。传感器在25~120 ℃范围内的热灵敏度漂移为0.004‰ FS/℃,热零点漂移为0.25% FS/℃。湿度传感单元采用的叉指电极和电容式结构,引入含氟PI作湿度敏感膜。设计Mo电阻加热结构加快传感器降湿过程,缩短降湿时间近32%。在10%~90%RH的湿度范围,含氟PI湿度传感器的灵敏度为0.121 pF/%RH,略低于无氟PI器件。含氟基团的引入,使得传感器的湿滞较无氟PI降低16%。“电容−湿度”曲线呈指数分布,相关系数R2=0.996。测试结果发现,湿度传感单元和压力传感单元拥有良好的独立工作性能。
信息与通信工程
车辆边缘计算中基于深度学习的任务判别卸载
章坚武, 戚可寒, 章谦骅, 孙玲芬
2024, 53(1): 29-39. doi: 10.12178/1001-0548.2022376
摘要:
车辆边缘计算(VEC)将移动边缘计算(MEC)与车联网(IoV)技术相结合,将车载任务下沉至网络边缘,以此解决车辆终端计算能力有限问题。为了克服任务数量骤增的车载任务调度难题并提供一个低时延服务环境,首先依据所选的5大特征参数的动态关联变化准则,使用改进型层次分析法(AHP)将车载任务划分为3类主要任务,基于3种卸载决策进行资源分配联合建模;随后,利用调度算法和罚函数来消除建模的约束条件,所获的代价值为之后的深度学习算法提供输入;最后,提出一种基于深度学习的分布式卸载网络算法来有效降低VEC系统的能耗与时延。仿真实验结果表明,所提卸载方案相较传统深度学习卸载方案具有更好环境适应性与稳定性,并降低了任务平均处理时延与能耗。
复杂环境下电磁目标信号认知处理架构与应用研究
张伟, 李想, 翟志凯, 张谦, 邵怀宗, 孟建
2024, 53(1): 40-49. doi: 10.12178/1001-0548.2022400
摘要:
针对现代电磁频谱设备或终端具有网络化、捷变性、多功能、自适应、种类复杂多样和使用环境复杂多变等特性给认知电磁频谱战系统的信号分析与处理带来的巨大挑战的问题,提出了一种结合人工智能、适合复杂电磁环境下电磁目标信号认知处理与分析的架构。在该架构下电磁目标信号分析与处理被分为目标信号参数估计、目标信号类型分类、辐射源个体识别和目标信号的特征建库与知识图谱[1-3]的构建等4个层次,可以很好适应闭集和开集电磁目标信号的分析与处理;此外,在此架构下提出了未知辐射源辨识、跨模态辐射源智能识别和电磁辐射源的个体识别的算法框架,在实测数据集上的验证实验表明,该算法在闭集和开集电磁信号分析中有效可行。
深度强化学习下连续和离散相位RIS毫米波通信
胡浪涛, 杨瑞, 刘全金, 吴建岚, 嵇文, 吴磊
2024, 53(1): 50-59. doi: 10.12178/1001-0548.2022285
摘要:
在分布式智能反射面(RIS)辅助多用户毫米波(mmWave)系统中,利用深度强化学习(DRL)理论学习并调整基站发射波束赋形矩阵和RIS相位偏转矩阵,联合优化发射波束赋形和相位偏转,实现加权和速率最大化。即在离散动作空间中,设计了功率码本与相位码本,提出了用深度Q网络(DQN)算法进行优化发射波束赋形与RIS相位偏转矩阵;在连续动作空间中,采用双延迟策略梯度(TD3)算法进行优化发射波束赋形与RIS相位偏转矩阵。仿真分析比较了在不同码本比特数下离散动作空间和连续动作空间下系统的加权和速率。与传统的凸优化算法以及迫零波束赋形随机相位偏转算法进行了对比,强化学习算法的和速率性能有明显提升,连续的TD3算法的和速率超过凸优化算法23.89%,在码本比特数目为4时,离散的DQN算法性能也优于传统的凸优化算法。
计算机工程与应用
面向骨架手势识别的全局时空可变形网络
石东子, 林宏辉, 刘一江, 张鑫
2024, 53(1): 60-66. doi: 10.12178/1001-0548.2022401
摘要:
基于骨架序列进行手势识别关键在于如何融合时空信息提取可分辨性强的特征。该文提出关键点聚焦模块,通过全局上下文建模和不受限于固定形式的卷积方式,网络可以跨越多帧和不相关的关键点,在全局范围内自适应地聚合与手势动作密切相关的关键点信息,提取手势的时空特征。实验表明该方法在ChaLearn2013和SHREC数据集上得到的准确率可以达到94.88%和95.23%,优于现有方法。此外,该方法在处理噪声数据和动态手势方面稳定性更好。
基于兴趣注意力网络的会话推荐算法
崔少国, 独潇, 张宜浩
2024, 53(1): 67-75. doi: 10.12178/1001-0548.2022307
摘要:
针对现有基于图神经网络的会话推荐算法对用户主要兴趣偏好提取不充分的问题,提出了一种基于兴趣注意力网络的会话推荐算法(Session-Based Recommender Method Based on Interest Attention Network,SR-IAN)。首先,使用图神经网络捕获物品之间的上下文转换关系,得到物品的图嵌入向量;其次,将图嵌入向量输入兴趣注意力网络中,提取用户的主要兴趣偏好;然后通过注意力层对物品的图嵌入向量进行加权区分;最后,通过预测层得到候选物品的点击概率值并对其进行排序。算法模型在3个公开数据集Diginetica、Retailrocket和Tmall上进行了实验验证,相比基准模型在MRR@20指标上分别有0.942%、1.183%和2.977%的提升,同时降低了模型时间复杂度,验证了该方法的有效性和高效性。
先验知识辅助的金属涂层损伤分割方法
谢洲洋, 舒畅, 傅彦, 周俊临, 蒋家玮, 陈端兵
2024, 53(1): 76-83. doi: 10.12178/1001-0548.2022373
摘要:
金属涂层损伤的自动识别是一项具有重大实际应用价值的研究。随着深度学习在各类材质的表面损伤图像分割任务中取得突破性进展,大部分研究工作使用端到端的深度卷积神经网络分割模型分割损伤区域。然而,端到端深度学习方法很难利用金属涂层损伤相关的先验知识来识别损伤尺度差异大、训练数据不足等问题。因此,设计了一种基于先验知识的金属涂层损伤区域分割算法,结合深度学习分割模型U-Net实现金属涂层损伤的自动识别。该算法基于Hue通道分布和边缘响应对金属涂层图像中的异常区域进行分割,深度学习分割模型利用先验知识排除异常样本,可有效避免过拟合。在含有开裂、起泡、生锈和脱落这4类损伤的金属涂层数据集中,该算法取得了81.24% mIoU的分割效果,优于端到端的深度学习方法。实验结果表明,先验知识辅助能够有效提升深度学习分割模型对金属涂层损伤的分割效果。
基于脑电信号空域特征的紧急制动行为识别
袁月婷, 闫光辉, 常文文, 张玉婵
2024, 53(1): 84-91. doi: 10.12178/1001-0548.2022380
摘要:
基于脑电信号对紧急制动行为的分类识别和预测,是开发以人为中心的智能辅助驾驶系统的关键问题。为实现对驾驶过程中紧急制动和正常驾驶行为的分类识别,提出了基于PLV的特征表示方法来构建功能性脑网络,结合对网络特征参数的统计分析,确定显著性差异的特征参数,以及通过对数欧式距离提取脑电信号空域特征,并结合机器学习算法完成对紧急制动和正常驾驶行为的分类识别。实验结果表明,针对17名被试的紧急制动和正常驾驶的分类准确率均高于84%,最高准确率达到95.7%;对功能性脑网络的分析结果表明,在两种驾驶行为过程中,脑区间的交互都涉及全脑区,且在紧急制动过程中,脑区间的交互主要出现在额−中央−颞叶区,这与紧急制动下大脑更专注于判断决策相符。研究结果对理解驾驶过程中,尤其是紧急制动过程中驾驶员对应脑区间的依赖关系,以及开发智能辅助驾驶系统在驾驶过程中提前识别紧急制动意图具有一定的参考价值。
一种多状态空间信息网络拓扑生成算法的优化
杨鹏, 张嘉颖, 周世杰, 周湘阳
2024, 53(1): 92-101. doi: 10.12178/1001-0548.2022377
摘要:
空间信息网络是一种具有节点运转高速性、周期性的网络。随着近地轨道卫星日益增多,空间信息网络拓扑动态性极强,网络拓扑抗毁优化问题将具有研究意义。在考虑卫星组网的可视性、卫星节点的连接度、以及整个网络通信链路数等多种状态情况下,以最小化网络中卫星节点间的端到端时延为优化目标,构建一个满足多种约束条件的网络拓扑优化模型,提出一种优化后的模拟退火算法对模型进行求解,在模拟退火过程中创新性的提出了网络流算法进行邻域求解。实验表明,模拟退火混合求邻域算法显著优于模拟退火随机求邻域算法。
基于小波采样理论的新型准则函数
毛伟伟, 张治国, 金晓宇
2024, 53(1): 102-109. doi: 10.12178/1001-0548.2022128
摘要:
为解决在噪声环境下建模的过拟合问题,基于小波采样理论,提出一种适用于小波神经网络的新型准则函数,并设计了相应的训练算法。这种算法能够利用样本分布和误差训练输入和输出层权值,因此可以大大提高小波神经网络的学习效率。理论和试验表明,新型准则函数有力地保证了小波神经网络的泛化能力,其相应的算法具有全局收敛性,并对噪声变化具有良好的鲁棒性。
复杂性科学
量子自注意力神经网络的时间序列预测
陈欣, 李闯, 金凡
2024, 53(1): 110-118. doi: 10.12178/1001-0548.2022340
摘要:
在“量子−经典”混合模式下,设计了多头量子自注意力神经网络预测模型(MQSAPN)用以进行时间序列预测,模型包括多头量子自注意力模块以及变分量子线路预测模块两部分。通过对输入数据按时间步长分别进行量子态编码以及 K Q V 的计算,借鉴已有研究使用高斯函数进行自注意力系数的估计方式,将量子自注意力特征提取后的数据再次编码到变分预测线路中,经过线路演化及测量,最终获取预测结果。完整流程与模型搭建均采用VQNet框架实现。在天气学变量的时间序列预测任务中,该模型表现出与经典多头自注意力模型预测模型以及长短期记忆单元网络模型相当的预测精度。此外,相对于同样是量子机器学习的data-reuploading变分线路而言,在近乎同等规模线路深度与参数量的前提下,表现出更高的预测精度,这也进一步验证了引入量子自注意力机制的有效性。值得指出的是,作为预测部分的变分线路会随着输入数据量的增多(如时间窗加长、特征变量规模增加等),其参数量与线路深度也会显著增加,尽管多层QSA能够较好地进行特征表达,但依然有可能因遇到“贫瘠高原”困难而成为整个网络的瓶颈。
基于引力模型的城市外部经济环境影响分析
周天鸿, 韩筱璞, 李睿琪
2024, 53(1): 129-143. doi: 10.12178/1001-0548.2023022
摘要:
作为现代经济增长的重要引擎,城市发展同时受到其内部动力学机制与城市间交互影响的驱动与制约。文章从经济连接性角度出发,基于引力模型的理论假设来近似定义各个城市所受到的来自其他城市的影响,构建出同城市自身经济没有直接关系的指标——“外部影响场强”来刻画影响城市发展的外部经济环境。一个城市所受的外部影响总场强F和该场强来源分布的Zipf指数α强烈正相关于该城市自身的经济规模,而城市经济总量的增长中超过50%比例可以被Fα的变化所描述,揭示出城市外部经济环境的变化对城市经济发展的强烈影响。通过分析Fα等指标的空间自相关性及其变化趋势,观察到不同层级的城市的局部空间自相关性变化趋势呈现显著的异质性,高层级城市趋向增强,而低层级城市趋于减弱;对比不同行政区的城市在局部空间自相关性变化趋势上的差异,发现人口较少、经济体量较小的行政区往往更倾向于集中发展少数城市。以上结果显示出,外部影响场强作为一个同城市自身经济无直接关系的指标,能够有效分离城市发展中所受到的内外部影响,深化对城市自身发展与其他城市的经济互动之间的关系的认知。
量子信息
AES-128中S盒变换的量子线路优化
刘建美, 王洪, 马智, 段乾恒, 费洋扬, 孟祥栋
2024, 53(1): 144-148. doi: 10.12178/1001-0548.2022346
摘要:
使用空间资源优化的量子Karatsuba乘法来优化实现AES-128中的\begin{document}$ 8 \times 8 $\end{document} S盒变换,同时引入了衡量时间资源代价和空间资源代价折衷的指标——量子比特数目与T门深度之积。对实现\begin{document}$ 8 \times 8 $\end{document} S盒变换的分析表明,利用空间资源优化的量子Karatsuba乘法的求乘法逆线路具有更优性能,其Toffoli门数目、量子比特数目、量子比特数目与T门深度之积更优。此外,使用加窗量子查表方法,进一步优化了求乘法逆以及实现S盒所需的量子资源。在此基础上,基于Qiskit分析验证了所需的量子资源。
量子模糊朴素贝叶斯分类算法
侯敏, 张仕斌, 黄曦
2024, 53(1): 149-154. doi: 10.12178/1001-0548.2022344
摘要:
以传统朴素贝叶斯算法为基础,研究并提出一种高效、准确的量子模糊贝叶斯分类算法。首先将“模糊集合理论 + 朴素贝叶斯理论”交叉融合,定义模糊先验概率、模糊条件概率,将朴素贝叶斯推广至模糊朴素贝叶斯,构建模糊贝叶斯模型;其次,将“模糊贝叶斯模型 + 量子计算”交叉融合,将模糊数据集量子化(编码到量子态上)并设计量子线路,提出一种量子模糊朴素贝叶斯分类算法;最后,将该算法应用到鸢尾花数据集。仿真实验表明,与传统朴素贝叶斯分类算法相比,该算法具有较高的分类效率和准确率。
一种MCT门量子可逆线路分解与优化方法
张苏嘉, 管致锦, 杨雪婷
2024, 53(1): 155-160. doi: 10.12178/1001-0548.2022233
摘要:
为提高可逆线路中MCT门的分解和优化效率,提出了一种MCT门的优化分解方法,根据该方法得出MCT分解模板并验证了正确性。基于该模板给出了相应的分解与优化算法,算法对MCT门分解出的Toffoli线路进行分类,使用优化分解模板将其分解为NCV线路。该算法的时间复杂度为O(m),优于传统算法的复杂度O(m2)。通过对控制位m∈{3,10}的MCT门与Benchmark可逆线路的实验,验证了该算法优化和分解的有效性。