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2026年第54卷第8期

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优先出版

多模态意图感知Token通信方法
于静, 茹志鹏, 王路娟, 徐浩, 张翰林
当前状态：二校优先
2026: 1-19. DOI: 10.12263/DZXB.20260703
摘要：面向第六代移动通信（sixth-generation mobile communication，6G）人工智能原生网络中可理解、可推理和可协同的多模态传输需求，传统语义通信方法多以文本、图像或多模态特征为传输对象，通常关注源内容压缩和恢复，难以在通信前显式理解并压缩用户由多源信息表达的任务意图。为验证多模态意图在Token通信中的传输价值，本文采用组合图像检索作为下游任务，并提出一种多模态意图感知Token通信方法（Multimodal Intent-Aware Token Communication，MIA-TC）。该方法面向多模态输入中蕴含的任务意图如何在通信前被理解、压缩并传输这一问题，将发送端多模态意图抽取、目标描述生成、文本Token化传输和接收端任务检索组织为统一流程。在具体实现中，发送端不直接传输原始图像、操作文本或高维多模态特征，而是利用多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models，MLLM）从参考图像与操作文本中理解用户检索意图，生成面向任务的目标意图描述，并将该描述离散化为少量文本Token后进入基础Token通信链路。接收端恢复目标描述后，利用视觉语言模型完成文本到图像检索。针对发送端意图压缩，本文设计了包含视觉定位、意图推断、反思过滤和压缩输出的提示词，使模型在传输前完成任务相关信息选择，并把中间推理信息压缩为可通信的目标描述。本文进一步提出Token级通信感知检索得分（Token-level Communication-Aware Retrieval Score，Token-CARS）与信道使用级通信感知检索得分（Channel-use-level Communication-Aware Retrieval Score，Channel-CARS），将下游任务性能分别与Token数量和信道资源消耗进行联合评价；通信链路采用基础Token分组、校验、信道编码、调制以及单次传输和可靠重传流程。组合图像检索（Composed Image Retrieval on Common Objects in context，CIRCO）验证集上的实验结果表明，MIA-TC与原始图文Token传输后推理方案在下游任务指标上保持相近水平，并在中高信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）的可靠传输设置下取得更好结果；在SNR = 5 dB的可靠重传模式下，MIA-TC在下游任务性能指标前5位召回率（Recall at 5，Recall@5）取得了16.82，Token-CARS@5达到0.506，Channel-CARS@5达到7.124，均高于传输后MLLM推理检索和两阶段语义压缩检索；相比原始图文Token方案，平均Token数量减少93.58%，信道使用次数减少87.34%，平均端到端推理时延减少11.89 ms。相比两阶段语义压缩方法，MIA-TC在下游任务检索性能以及Token-CARS和Channel-CARS综合指标上均表现更好。尤其在Token-CARS和Channel-CARS指标上，MIA-TC均高于原始图文Token方案和两阶段语义压缩方法，说明发送端先进行多模态意图理解与语义压缩，能够在保持任务有效性的同时降低通信负载，为6G AI原生语义通信中的多模态意图传输提供了一种可复现的研究范式。
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基于逐级位宽递增优化的高效流水线CORDIC硬件设计
马昕, 刘胜, 吴振宇, 常俊胜, 原博
当前状态：二校优先
2026: 1-14. DOI: 10.12263/DZXB.20260320
摘要：坐标旋转数字计算（CoOrdinate Rotation DIgital Computer， CORDIC）算法利用移位和加减运算实现多类函数计算，具有结构规则、易于流水化等特点，广泛应用于数字信号处理、通信和嵌入式系统等领域。但随着应用规模与计算精度的提高，系统设计面临兼顾高吞吐率与低硬件开销的严峻挑战。传统流水线CORDIC实现通常采用预缩放初值，并在各迭代级配置统一最大位宽，导致迭代初期尚未产生有效低位数据时仍实例化全字长硬件，存在显著的硬件开销。针对这一问题，本文提出一种基于逐级位宽递增优化与重定时技术的高效流水线CORDIC架构。首先，采用整数初始化并将固定缩放因子补偿外置或后置的方法，解除预缩放方式对数据通路的全字长约束，在此基础上，通过分析移位加减过程中低位有效信息的生成特征，建立逐级位宽递增模型。理论分析表明，在达到目标位宽前，数据有效位宽随迭代次数呈二次增长，据此按需裁剪前序迭代级数据通路的寄存器和移位加法器，使迭代初期仅实例化覆盖当前有效信息的逻辑资源，在保持基本微旋转形式和计算精度不变的条件下降低硬件开销。其次，针对非均匀位宽导致的级间延迟不平衡问题，对数据通路关键路径进行分析，并利用前序低位宽流水级的时序裕量，引入低位宽流水级合并与重定时优化，进一步减少流水寄存器及相关面积、功耗开销。实验结果表明，在8位有符号定点数据格式下，与统一位宽CORDIC相比，该架构使电路面积减少16.72%，逻辑单元数量减少22.23%，功耗降低13.97%，结合流水级合并与重定时后，相比未重定时的统一位宽CORDIC，面积减少33.2%，功耗降低20%。该架构在不同精度配置下均保持显著优势，具有良好的可扩展性。该方法还可扩展至采用整数或低精度常数初始化、保持移位加减迭代形式且缩放补偿可外置的其他CORDIC变体，为高吞吐、资源受限的数字信号处理系统提供低面积、低功耗的CORDIC硬件实现方案。
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基于细粒度检索增强的医学报告生成增强出版
牛庆港, 张晓伟, 吕千一, 李真, 闫中敏, 王峻, 郭茂祖, 余国先
当前状态：二校优先
2026: 1-14. DOI: 10.12263/DZXB.20260621
摘要：医学诊断报告的自动生成能减轻医生工作负担、提高报告生成效率，并降低主观偏差。现有检索增强方法将相似病例报告作为参考文本引入生成过程，为模型提供诊断语义提示，来提升生成报告的质量，但多数方法仍停留在粗粒度文本检索层面，易出现“全局相似而局部病灶不一致”的问题，导致参考报告中的无关病灶描述干扰生成结果。此外，不同医生的报告书写风格差异显著，直接引入多个检索文本会因表述风格不一致带来噪声干扰，影响生成结果的准确性。为解决上述问题，本文提出一种基于细粒度检索增强的医学报告生成框架（Fine-grained Retrieval-enhanced Medical Report Generation，FRMRG）。首先，设计解剖感知细粒度校正模块，对检索得到的粗粒度文本进行细粒度校正，保留与当前影像相关的有效信息，削弱不一致病灶描述的干扰；其次，构建结构化提示驱动的初始报告生成模块，将多个相关报告映射到统一语义空间，并通过固定提示模板组织相关诊断报告，削弱报告书写风格差异的影响，生成初始报告；最后，设计多模态最终报告生成模块，将初始报告作为语义先验，结合视觉特征引导大语言模型生成连贯且符合临床事实的医学报告。通过上述设计，FRMRG能够充分挖掘检索报告中的有效诊断信息，同时降低无关病灶描述及书写风格差异带来的干扰，并结合视觉信息对报告生成过程进行约束，从而提升生成内容与医学影像之间的语义一致性。实验结果显示，FRMRG在印第安纳大学胸部X线数据集（Indiana University Chest X-Ray Collection，IU X-Ray）、重症监护医学信息数据库胸部X线数据集（Medical Information Mart for Intensive Care Chest X-Ray，MIMIC-CXR）和私有临床胃镜数据集上的BLEU-1分别较次优方法提升2.8%、2.1%和1.7%，METEOR分别提升1.4%、3.0%和3.2%，表明FRMRG能够提升医学报告生成质量，并具有较好的泛化能力。
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柔直换流阀用4.5 kV IGBT器件大气中子辐射失效率物理建模
杨柳, 梁世维, 周月宾, 饶宏, 涂欣易, 姚茗瀚, 徐启扬, 黄守道, 彭超
当前状态：二校优先
2026: 1-11. DOI: 10.12263/DZXB.20260930
摘要：高海拔地区柔性直流输电系统中的绝缘栅双极晶体管（Insulated Gate Bipolar Transistors，IGBT）长期承受较高阻断电压，易受到大气中子辐射诱发的单粒子烧毁（Single-event Burnout，SEB）威胁，其失效率的准确评估直接关系到换流阀器件选型、运行降额和安全裕度设计。现有失效率模型多依赖经验拟合或单一修正因子，难以同时描述海拔环境与偏置电压对器件辐射失效的耦合作用。本文依托中国散裂中子源（China Spallation Neutron Source，CSNS）大气中子辐照谱仪（Atmospheric Neutron Irradiation Spectrometer，ANIS），对两类4.5 kV IGBT在多组偏置电压和等效海拔条件下开展大气中子加速辐照试验，以漏电流达到10 mA作为失效判据，并依据JEDEC JESD89A和GB/T 4937.44-2025/IEC 60749-44.2016计算自然环境失效率及95%置信区间。在此基础上，首先依据国际标准大气模型建立“海拔高度—大气密度—中子通量”关系；随后结合高压阻断状态下中子诱发二次带电粒子的电荷沉积、载流子漂移、局部电场重构、碰撞电离、雪崩倍增及电热反馈过程，采用局部电场失效概率描述高场敏感区的主导作用，并以二次泰勒展开表征重构峰值电场随偏置电压的非线性增强，最终构建海拔环境项与电压器件响应项耦合的大气中子辐射失效率物理模型，利用试验数据完成关键参数提取。试验结果表明，两类IGBT的失效率均随海拔升高和偏置电压增加显著上升，且不同器件表现出明显的结构敏感性。模型验证结果显示，IGBT-A预测绝对误差不超过0.01 FIT、相对误差不超过0.90%；IGBT-B预测绝对误差不超过0.01 FIT、相对误差不超过0.51%。进一步基于模型获得了不同海拔和偏置电压共同作用下的失效率分布及1 FIT安全工作边界，可为高海拔柔直换流阀中IGBT的可靠性评估、电压降额和运行安全设计提供定量依据。
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基于稀疏贝叶斯学习的快速DOA估计算法
郑阳, 司伟建, 刘睿智, 曲明超, 薛雅琳
当前状态：二校优先
2026: 1-13. DOI: 10.12263/DZXB.20260642
摘要：针对波达方向（Direction of Arrival，DOA）估计中稀疏贝叶斯学习类算法实时性差的问题，本文提出一种基于稀疏贝叶斯学习的快速DOA估计算法。该算法首先采用一种噪声方差预估计方法，在贝叶斯学习迭代前对噪声方差进行独立预估计，从而有效减少贝叶斯学习迭代中未知参数的数量，加快稀疏贝叶斯学习的收敛速度；其次，将空域滤波器和观测协方差矩阵重构结合，通过构造与待估计信号方向匹配的空域滤波器，抑制非目标方向上的能量干扰。同时，针对真实入射信号能量在完备空间网格点上呈现的簇状分布特性，对观测协方差矩阵进行局部重构，提取与目标方向相关联的一簇网格点所对应的协方差信息，减弱信号能量在相邻网格间的泄漏对完备空间功率谱值的影响，从而提高DOA估计精度；最后，为了解决信号频率捷变等问题，所提算法不依赖阵列平移不变性，能够适配非均匀阵列结构，实现对多频段信号进行DOA估计，增强了算法在不同阵列配置和频率条件下的适用性。计算机仿真实验表明，在低信噪比和少快拍数下，所提算法在保证高精度估计的同时，运行时间较对比算法降低了约37.27%，并适用于0.8~6 GHz多频段范围内的窄带信号。最后在微波暗室中用无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）图传信号和标准信号源进行了实测实验，进一步验证了所提算法对无人机图传信号和标准信号源信号等混合信号具有快速收敛和稳定的DOA估计性能。
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基于纠删码的区块链轻量化存储方法
史宇龙, 黄志杰, 张晓, 李浩然, 赵承佳, 赵楠楠
当前状态：二校优先
2026: 1-15. DOI: 10.12263/DZXB.20250898
摘要：区块链技术凭借其去中心化、透明性和不可篡改等核心特性，已成为数据治理与合规性审核的有效解决方案。然而，现有区块链系统普遍采用全网节点全量复制的存储机制，导致存储效率随系统运行时间显著衰减，不仅严重制约了存储可扩展性，也阻碍了网络规模的持续扩张。针对这一挑战，本文提出了一种基于纠删码的区块链轻量化存储方法——聚合纠删编码（Aggregated Erasure Coding，AEC）。其核心创新在于设计了一套动态编码策略，该策略在显著提升存储效率的同时，有效适应网络节点的动态变化。首先，AEC深度整合纠删码与PBFT共识机制，设计了基于容错阈值f的动态编码参数 $(k = 2 f + 3, r = f)$ ，并创新性地引入空白区块预留机制。该机制利用全零空白块实现逻辑占位，从而将逻辑编码参数与物理节点总数解耦，使得在节点数波动但容错阈值未变的情况下，系统可避免对历史区块进行重编码与大规模数据迁移，将动态网络中的维护开销降低约66%。其次，针对纠删码引入后读取路径延长和计算重构所导致的延迟问题，本文设计了一种协同三层缓存结构与提前解码机制的高效区块读取方案，有效降低了节点间的响应延迟及网络尾部延迟，保障了区块数据的高效检索。在开源区块链平台Tendermint上的实验结果表明，相较于BFT-Store等现有方案，AEC在显著降低存储冗余度的同时，将存储效率和读取吞吐量分别提升了25.4%和14.2%，从而进一步增强了区块链技术的实用性。
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