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高琛, 张帆, 高彦钊

电子学报. 2021, 49(2): 209-215. https://doi.org/10.12263/DZXB.20190773

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针对长短时记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型计算开销大、冗余计算较多的问题，本文提出一种利用输入数据稀疏性的LSTM加速器设计方案.本方案基于Delta网络算法，对输入序列的稀疏性进行构建，在避免数据不规则加载的前提下，对冗余矩阵向量乘法运算进行过滤；针对矩阵向量乘法计算模式进行建模，寻找最高效的并行阵列计算架构设计.在MNIST标准数据集上的实验表明，当Delta网络算法的过滤门限不超过0.5时，LSTM神经网络算法检测准确率不变，计算性能提高了21.53倍.

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基于编译优化的软件缺陷预测研究

陈勇, 徐超, 何炎祥, 沈凡凡

电子学报. 2021, 49(2): 216-224. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200607

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软件缺陷预测有助于提高软件质量，合理配置软件测试资源，目前已经有不少基于软件度量指标的缺陷预测模型.然而，现有的软件度量指标主要集中在源代码的结构信息上，程序语义信息考虑较少.编译优化是对程序语义进行深入分析的结果，直观地认为它应该在一定程度上能够反映程序的语义信息，有助于软件缺陷预测.因此，为分析编译优化度量指标对软件缺陷预测的影响，本文首先基于当前编译器中广泛使用的优化选项，设计了9种编译优化度量指标.结合源代码结构层面的度量指标，构建了5种软件缺陷预测度量模型.利用weka中提供的13种常用的分类器，对比分析了添加不同优化度量指标的模型效果，对编译优化度量与软件缺陷预测之间的关系进行了评价，同时与DP-CNN（Defect Prediction via Convolutional Neural Network）模型进行了对比.实验结果表明：编译优化度量指标对软件缺陷预测的召回率有显著影响；在代码复杂度度量指标的基础上增加编译优化度量指标，可以提升所有软件缺陷预测模型的性能，平均提升幅度约为5%；基于代码大小的优化度量和基于性能的优化度量具有各自的特点，两者相结合可以在软件缺陷预测中获得更好的性能.

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基于EDA的绿色零等待作业车间调度问题求解

姚友杰, 钱斌, 董钰明, 胡蓉, 王凌

电子学报. 2021, 49(2): 225-232. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200091

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针对绿色零等待作业车间调度问题，本文提出一种基于分布估计算法（Estimation of Distribution Algorithm，EDA）的多目标优化算法，用于最小化最大完工时间和总能量消耗.采用双种群增加种群的多样性，并加入启发式操作NEH（Nawaz-Enscore-Ham，NEH）来提高初始解的质量.设计自适应学习速率来控制优良解信息在整个算法搜索过程中的引导作用.结合零等待作业车间调度问题的结构性质与解码方式，提出基于前端省略的快速评价方法，同时利用Insert操作构建两种局部搜索策略，进而加强算法的搜索效率和深度.通过仿真实验和算法对比验证所提算法的有效性.

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融合序列分解与时空卷积的时序预测算法

金苍宏, 董腾然, 陈天翼, 吴明晖, 李国军, 周胜利

电子学报. 2021, 49(2): 233-238. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200738

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现有深度学习方法在对时间序列预测时，未充分考虑空间依赖性，且长期预测的准确率也较低.针对此问题，提出一种融合时间序列分解策略和时空卷积神经网络的时序预测模型SDBRNN（Series-Decomposition-Block Recurrent Neural Network）.该模型首先学习序列的多周期值并对序列进行最优STL分解；然后结合相邻观察点构造兼具时空数据块；再采用Block-LSTM中的三维卷积模块对时空数据块进行特征提取，让三维块在LSTM细胞中参与状态更新和反向传播，最终实现模型对时空特征的学习.结合多个时空序列测试数据分析，表明该模型在具有空间依赖关系的时序数据集上，比传统的时间卷积模型和循环神经网络具有更好的时空特征提取能力和拟合预测能力，验证了该模型的有效性.

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利用多种纠错方式进行优化的Turbo码交织器识别

李卓伦, 韩卓茜

电子学报. 2021, 49(2): 239-247. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200575

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针对现有基于校验关系的Turbo码交织器识别算法在低信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）时适应性较弱以及识别过程中容易出现差错传播的问题，为了进一步提升交织识别的容错性与实时性，在基于最大序列相关识别算法的基础上加入迭代译码和小范围遍历两种纠错算法，更加充分的利用了接收数据的同时增强了抗误码能力.仿真结果表明，加入纠错算法使得原有算法的交织识别性能明显改善，相同条件下完成全部交织参数识别所需数据量仅需原有的1/3；在相同数据量的条件下实现全部交织参数识别时的SNR增益大于2dB.此外，基于译码纠错的方法具有通用性，同样适用于其他基于校验关系的识别算法.

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基于错误驱动的语义文法自动扩展学习方法研究

王东升, 王卫民, 祁云松, 王石, 曹存根

电子学报. 2021, 49(2): 248-259. https://doi.org/10.12263/DZXB.20190159

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面向领域的自然语言理解技术是垂直搜索引擎、领域相关问答系统等应用的核心技术之一.本文在已构建的基于本体和语义文法的自然语言理解系统的基础上，提出一种基于错误驱动的语义文法自动扩展学习方法，对于解析错误的句子，利用核心文法生成部分解析树，按照打分函数选择一组最佳的部分解析树，利用预测模型预测部分解析树的上层节点并试图构建完整的解析树，从而学习得到新的文法规则，对于学习得到的不同类型的规则进行验证并更新核心文法库，通过对句子的可学习性度量来筛选学习对象，从而提高文法扩展学习的整体质量和效率.分别在两个不同规模的领域数据集进行了测试，在交互式学习范式下，测试对比了学习算法在不同规模领域的学习效率，在批量学习范式下，测试对比了更新后的文法和核心文法在两个领域数据集上的准确率和识别率等性能指标.实验结果表明，本文所提出的方法是有效的.

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基于RLWE问题的后量子口令认证密钥交换协议

李子臣, 谢婷, 张卷美

电子学报. 2021, 49(2): 260-267. https://doi.org/10.12263/DZXB.20190101

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基于口令的认证密钥交换协议在现代通信网络中有很强的实用性.量子技术的迅速发展使得传统公钥密码体制的安全性面临严峻的形势，基于格理论构造密码系统已成为当前后量子密码研究的热点.本文基于格理论环上误差学习（RLWE）问题，使用Peikert式误差协调机制构造了一个C/S模式下的口令认证密钥交换协议（PAKE），设置了合理的参数保证双方以显著概率得到相同的会话密钥，并使用Java在Eclipse平台上进行了此协议的模拟实现.协议在C/S模式的PAKE安全模型下可证明安全，可抵御量子攻击，与现有的基于格理论设计的PAKE协议相比，通信量较低并且在安全度上有较强的优势，是一种简洁高效的后量子口令认证密钥交换协议.

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融合两级相似度的跨媒体图像文本检索

李志欣, 凌锋, 张灿龙, 马慧芳

电子学报. 2021, 49(2): 268-274. https://doi.org/10.12263/DZXB.20191037

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为了更好地揭示图像和文本之间潜在的语义关联，提出了一种融合两级相似度的跨媒体检索方法，构建两个子网分别处理全局特征和局部特征，以获取图像和文本之间更好的语义匹配.图像分为整幅图像和一些图像区域两种表示，文本也分为整个语句和一些单词两种表示.设计一个两级对齐方法分别匹配图像和文本的全局和局部表示，并融合两种相似度学习跨媒体的完整表示.在MSCOCO和Flickr30K数据集上的实验结果表明，本文方法能够使图像和文本的语义匹配更准确，优于许多当前先进的跨媒体检索方法.

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三值光学计算机中SJ-MSD加法器的设计与实现

江家宝, 张晓峰, 沈云付, 欧阳山, 周时强, 彭俊杰, 刘跃军, 金翊

电子学报. 2021, 49(2): 275-285. https://doi.org/10.12263/DZXB.20180572

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本文介绍三值光学计算机的一种新型并行加法器—SJ-MSD加法器的设计与实现.介绍判断一组三值逻辑变换能够实现并行无连续进位二进制MSD数加法的充分条件（沈氏充分性定理）.给出了构成SJ-MSD加法器的五个三值逻辑变换：S₁、S₂、J₁、J₂和J₃（简称SJ变换），及其操作规则（简称SJ规则），并依据沈氏充分性定理推证了SJ变换和SJ规则构成MSD并行加法器的可靠性.尔后又详细阐述了SJ-MSD加法器在三值光学计算机原型系统SD16上的设计方案和实现方法，并阐述了流水计算和多数据共享SJ-MSD加法器的实现方法.文中最后详细介绍了对SJ-MSD加法器的测试实验.与先期的TW-MSD加法器相比，SJ-MSD加法器减少占用处理器位数约25%，有效提高了三值光学处理器的使用率.

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一种基于混合学习的恶意代码检测方法

梁光辉, 摆亮, 庞建民, 单征, 岳峰, 张磊

电子学报. 2021, 49(2): 286-291. https://doi.org/10.12263/DZXB.20180711

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近年来，自动化沙箱被广泛部署并应用于恶意代码分析与检测，然而随着恶意代码数量的激增和抗分析能力的增强，如何有效应对海量恶意代码分析任务，提高沙箱系统分析效率，是增强网络安全防御能力的一个重要研究方向.本文利用不同学习方式以及恶意代码动、静态特征的特点，提出了一种基于混合学习模型的恶意代码检测方法，分别提取恶意代码的静态模糊哈希特征和动态行为特征，然后将无监督聚类学习与有监督的分类学习相结合用于恶意代码检测.实验表明，在不影响检测精度的情况下，只利用了原有系统0.02%分析时间提高了整个系统25.6%的检测速度.

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水声传感器网络中粒子群与蒙特卡罗优化的移动定位算法

郝诗雅, 杨媛媛, 董怡靖, 赵晓旭, 陈嘉兴

电子学报. 2021, 49(2): 292-299. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200030

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针对水声传感器网络中移动定位算法的误差和鲁棒性问题，提出两种蒙特卡罗移动定位算法：CRMCL（Circular Ring Monte Carlo Localization）和PRMCL（Particle Swarm Optimization for Circular Ring Monte Carlo Localization）.CRMCL利用1跳锚节点构建圆形采样区域和圆环过滤器.通过定义样本密度得到合理的样本数，论证圆环参数与过滤区域面积的关系.通过仿真实验得到合理的圆环参数，并以此构建高效的过滤器，降低定位误差.PRMCL使用粒子群算法优化CRMCL过滤后的样本，降低了无效样本的数目，增强了算法的鲁棒性.仿真表明，在不需要额外硬件的情况下，CRMCL和PRMCL比蒙特卡罗及其改进算法误差小、鲁棒性强.

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基于滑动窗口的接入新方案

李军, 孙君, 余云河, 贾志豪

电子学报. 2021, 49(2): 300-305. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200166

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在大规模机器类通信（Machine Type Communication，MTC）中，当短时间内大量的设备涌入LTE-A（Long Term Evolution-Advanced）网络，同时发起随机接入的时候就会造成严重的网络拥塞，需要采取合适的措施对拥塞加以控制.为此，本文提出了一种基于滑动窗口的拥塞控制方案，通过窗口的大小控制同时发起接入尝试的设备数量，降低设备间的碰撞概率，能够有效提高系统接入成功率，缓解网络拥塞.本文在不同负载场景中，将提出的方案与静态ACB（Access Class Barring）策略、动态ACB策略的接入性能进行了比较.仿真结果表明，本文所提出的方案能够实现接近100%的接入成功率，同时进一步降低平均接入时延与系统总体服务时长.

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加载语义似然估计的粒子滤波重定位

蒋林, 向超, 朱建阳, 刘奇

电子学报. 2021, 49(2): 306-314. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200396

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针对移动机器人全局重定位时易出现定位错误的问题，本文提出一种基于构建的语义地图，并加载语义似然估计的粒子滤波重定位的解决方法.利用激光雷达建立环境栅格地图，同时结合三维深度相机对物体的识别与定位信息，赋予栅格语义信息，得到环境语义地图.在重定位过程中，通过粒子滤波方法同时进行栅格地图结构匹配与环境语义信息的匹配，以推算机器人在地图上的实际位置.通过实验证明所提出方法克服了现有粒子滤波方法仅利用环境结构信息进行匹配的不足，有效解决机器人全局重定位容易出错的问题，增强了重定位的鲁棒性，同时增强了重定位的收敛速度.

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双路注意力引导图卷积网络的关系抽取

李志欣, 孙亚茹, 唐素勤, 张灿龙, 马慧芳

电子学报. 2021, 49(2): 315-323. https://doi.org/10.12263/DZXB.20191105

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为了更好地学习节点依赖并利用结构信息，本文提出一种以完全依赖树作为直接输入的新方法，利用图卷积网络并结合两个并行的注意力模块，自主学习如何有选择地关注对关系抽取任务有用的信息.该方法将样本表示成图上的各节点，一个模块用于计算节点特征位置之间的影响，使特征向量可以包含更广范围的语义信息，另一个用于计算节点依赖的关系特征，以增强节点间的全局依赖.两个模块并行相互提升，可以得到完整的特征表示.在TACRED和SemEval数据集上的实验结果表明，该方法能够更有效地获取对关系抽取任务有益的信息，在各评价指标上取得了更好的性能.

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带运输资源约束柔性作业车间调度问题的人工蜂群算法

李俊青, 杜宇, 田杰, 段培永, 潘全科

电子学报. 2021, 49(2): 324-330. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200382

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本文针对一类柔性作业车间调度问题，综合考虑运输资源约束、工件间准备时间约束等条件，以最小化最大完工时间和能耗为目标，提出了一种改进的人工蜂群优化算法.为求解该问题，算法采用二维向量编码，即调度向量记录工件的调度顺序，机床分配向量记录工件分配可用机床情况，解码过程充分考虑运输资源、工件间准备时间等约束条件.在局部搜索策略方面，提出了五种不同的调度邻域结构，并根据目标特点，设计了一种机床分配邻域结构.围绕人工蜂群算法的三个阶段，提出了不同的改进策略.为进一步提升算法的全局搜索能力，嵌入了模拟退火接受准则.实验结果验证了所提算法的优势显著.

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一种脉冲神经元监督学习的直接计算方法

陈国军, 蔺想红, 王国恩, 王向文

电子学报. 2021, 49(2): 331-337. https://doi.org/10.12263/DZXB.20190350

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精确脉冲定时作为一种神经元信息编码方式更具生物可解释性，使用精确脉冲定时编码的脉冲神经元具有更为强大的时空信号处理能力.脉冲神经元监督学习是神经计算的重要方面，目的是使神经元对给定输入脉冲在期望时刻发放脉冲.通过分析输入脉冲序列、期望输出脉冲序列与实际输出脉冲序列的关系，发现已有脉冲神经元监督学习算法的脉冲选择与计算较为复杂，致使不能达到理想学习效果.通过去除影响整体学习效果的多余脉冲计算，构建用于脉冲神经元突触权值调整的双脉冲单元，提出了一种适用于脉冲神经元监督学习的直接计算方法.该方法基于输入脉冲，使用期望输出脉冲与实际输出脉冲的时序关系，直接计算突触权值的调整量；每个输入脉冲在每次迭代中最多计算一次，有效减少了脉冲计算次数.实验结果表明，直接计算方法作为脉冲神经元监督学习的一般性脉冲计算优化策略，可以大幅提高已有算法的学习准确率.

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自适应界面视觉搜索认知特性研究

瞿珏, 朱帅, 王崴, 李芳正, 胡波

电子学报. 2021, 49(2): 338-345. https://doi.org/10.12263/DZXB.20190286

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自适应界面中经常遇到调整界面项目区域位置和增大区域面积，吸引用户注意，提高交互效率的情况.本文对自适应界面项目区域位置变化和区域面积增大过程中人的认知特性进行了研究，为自适应界面设计提供依据.设计了工效学实验，使界面自适应项目在中间位置和其他位置进行随机切换，界面自适应项目在原面积界面和增大面积界面之间随机切换，模拟界面元素的自适应过程，要求被试完成视觉搜索任务，记录被试反应时间和正确率.研究表明，在区域位置随机切换条件下，变化方向（上下左右）、变化距离对反应时间均有显著影响；由反应时间随距中心位置距离变化曲线图，眼动热点图，发现被试者对上下方向的变化更敏感；在本文实验条件下，界面项目上下方向自适应变化距离不能超过该方向屏幕尺寸的15%，左右变化不能超过该方向屏幕尺寸的25%；当增大的面积大于原面积的125%时，动态切换因素对反应时间影响显著，所以增大的面积不能超过原面积100%.

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一种基于多节点充电模型的按需顺带充电方案

水九生, 徐向华

电子学报. 2021, 49(2): 346-353. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200363

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在无线可充电传感器网络中，针对提高充电能量效率问题，提出了一种按需多节点顺带充电调度方案.考虑移动充电器在为请求节点充电时，允许其为覆盖范围内的非请求节点同时充电.为了进一步减少分组个数，通过对已有的算法改进提出了一种更有效的启发式算法，并证明了停止点选择的正确性.分析了低效率分组对充电性能的影响，并提出了拆分低效率分组的有效策略，以局部优化行驶路径.仿真结果表明，在离线和按需场景中，所提算法和方案可以减少能耗和提高充电能效.

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基于SIMM-UKF和电阻率成像技术的滑坡体形变预测算法研究

徐哈宁, 肖慧, 邓居智

电子学报. 2021, 49(2): 354-361. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200391

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土体渗流场动态变化和其产生的深部位移是滑坡地质灾害的主要诱因.针对现有的深部位移监测技术无法在空间上完整描述和解释滑坡体变形过程的问题，提出一种基于简化交互多模型（Simplified Interactive Multiple Model，SIMM）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）的滑坡体内部结构成像预测技术.利用电法勘探具有快速、准确采集地下介质电性信息，并实现多维电阻率剖面成像的特点，依据地质条件，将不同勘探装置采集的电阻率模型作为输入.通过门限检测，判别滑移面周边电阻率值变化速度是否超过预警值，对各模型数据进行无迹卡尔曼滤波并交互输出.现场实验证明，该算法解决了电阻率采集装置间灵敏度匹配问题，实现了滑坡地质体内部结构快速、多维成像，提高了滑坡内部形变过程解释的有效性.

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瞬态电子技术及其军事应用

魏伟, 任向红, 杜思燕, 周锋

电子学报. 2021, 49(2): 362-371. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200819

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基于可降解材料的瞬态电子器件，在完成指定功能或废弃后，受预定触发因素刺激，可实现短时间内部分退化或全部降解.凭借先进加工工艺和特殊的功能材料，瞬态电子器件在性能方面可与传统电子器件相媲美，并在功能上形成补充，将应用范围扩展到绿色电子、信息安全存储、植入式医疗和环境监测传感器等前沿领域.文章综合分析了瞬态电子的概念、组成、制造技术、降解机理以及重要瞬态器件，从信息安全存储、战场侦察监视、士兵伤情防治、物资精确投送4个方面，阐述了瞬态电子技术在军事方面的应用.总结了瞬态电子技术发展存在的问题，展望了其未来研究的发展趋势.

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基于神经进化的深度学习模型研究综述

韩冲, 王俊丽, 吴雨茜, 张超波

电子学报. 2021, 49(2): 372-379. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200139

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深度学习研究发展至今已可以胜任各类识别、分类、生成任务，但是对于不同的任务，神经网络的结构或参数不可能只是微小的变化，依然需要专家进行调整.在这样的情况下，自动化地调整神经网络的结构或参数成为研究热点.其中，以达尔文自然进化论为灵感的神经进化成为主要优化方法.利用神经进化优化的深度学习模型以种群为基础，通过突变、重组等操作进化，可实现自动地、逐步地构建神经网络并最终选择出性能最优的深度学习模型.本文简述了神经进化与进化计算；详细概述了各类基于神经进化的深度学习模型；分析了各类模型的性能；总结了神经进化与深度学习融合的前景并探讨下一步的研究方向.

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高光谱微波辐射计宽带高速数字系统设计

罗阳锦, 张升伟, 陆浩

电子学报. 2021, 49(2): 380-386. https://doi.org/10.12263/DZXB.20190815

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高光谱微波辐射计是基于频谱分析技术的精细谱段微波辐射计，通过增加探测通道实现高垂直分辨率大气探测，解决传统微波辐射计通道数少，频谱分辨率低的问题.该系统采用高性能模数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）实现对模拟输入信号进行10Gsps采样，8bit量化，并基于高性能现场可编程门阵列（Field Programming Gate Array，FPGA）芯片获取输入信号的功率谱.文章详细介绍了宽带高速数字系统设计、器件选型和测试方法，给出了测试结果，分析表明硬件系统设计符合设计要求.

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改进DLMD和TKEO的滚动轴承故障特征提取方法

罗亭, 马军, 王晓东, 杨创艳, 李卓睿

电子学报. 2021, 49(2): 387-393. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200423

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针对微分局部均值分解（Differential Local Mean Decomposition，DLMD）不能自适应判断微分次数的问题，提出一种改进DLMD和Teager能量算子（Teager-Kaiser Energy Operator，TKEO）解调的滚动轴承故障特征提取方法.首先，构建中点-局部均值距离与绝对偏度之和的DLMD微分次数判定指标，将信号分解为若干个乘积函数（Product Function，PF）分量；其次，计算敏感因子筛选有效PF分量并重构；最后，计算TKEO谱，提取滚动轴承的故障特征.实验对比分析表明，所提方法能自适应判断DLMD的微分次数，并有效提取滚动轴承故障特征.

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32nm CMOS工艺三点翻转自恢复锁存器设计

黄正峰, 潘尚杰, 曹剑飞, 宋钛, 欧阳一鸣, 梁华国, 倪天明, 鲁迎春

电子学报. 2021, 49(2): 394-400. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200530

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CMOS工艺的特征尺寸不断缩减，电荷共享效应诱发的单粒子三点翻转成为研究热点.本文提出了一种单粒子三点翻转自恢复的抗辐射加固锁存器：Hydra-DICE（Dual Interlocked Storage Cell）.该锁存器基于24个同构的交叉耦合单元（Cross-Coupled Elements，CCE）排列成阵列结构.当内部任意三个节点同时发生单粒子翻转时，该锁存器都可以自行恢复到正确的逻辑值.与具有等效三点自恢复能力的TNURL（Triple Node Upset Self-Recoverable Latch）锁存器相比，该Hydra-DICE锁存器面积开销降低50%，延迟降低48.28%，功耗降低25%，功耗延迟积降低61.21%.仿真结果表明，该加固锁存器在容错性能、面积开销、延迟和功耗方面取得了很好的折中.

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基于层次化修正框架的文本纠错模型

叶俊民, 罗达雄, 陈曙

电子学报. 2021, 49(2): 401-407. https://doi.org/10.12263/DZXB.20200448

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文本中存在的表达冗余、词汇误用和内容缺失等错误会显著影响文本语义的理解，当前解决上述文本错误的纠错模型存在两个主要的问题：当前的文本纠错模型主要基于编码器-解码器框架，解码速度较慢；许多工作将错误检测和修正分离成两个任务，没有形成统一的整体.为此，提出了一种基于层次化修正框架的文本纠错模型.首先，基于预训练模型建模得到文本的多种语义表示；其次，利用文本的语义表示识别出文本中错误的位置；最后，利用层次化修正框架计算精化的修正操作并完成对错误的修正.针对公开文本纠错数据集CONLL-14进行了相关实验，结果表明本文模型比所选取的对比模型有更快的解码速度和更高的召回率.

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基于Wi-Fi的室内实时角度定位算法

田增山, 未平, 李泽, 周牧

电子学报. 2021, 49(2): 408-416. https://doi.org/10.12263/DZXB.20190352

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针对现有商用Wi-Fi接入点（Access Point，AP）天线的个数限制了基于多天线到达角（Angle of Arrival，AoA）高精度定位的问题，本文提出了一种基于Wi-Fi的室内实时角度定位算法.提出了基于Wi-Fi系统的角度估计算法，能够在天线数量以及快拍数少的情况下快速地估计直视（Line of Sight，LoS）路径的到达角，保证定位的实时性；利用IEEE 802.11 Saleh-Valenzuela（S-V）信道模型分析了多径信号对直达信号能量谱峰的影响；为了提高定位精度提出了基于天线选择的多AP联合定位算法；为了验证系统的有效性搭建了实时定位演示系统.本文通过实际测试验证了所提算法可以达到67% 1.2m的定位精度，定位时延在0.5s以内.

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电子学报. 2021, 49(2): 417-418.

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2021年, 第49卷, 第2期　刊出日期：2021-02-25

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