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| 电子学报 |
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创刊于1962年，是中国电子学会主办的旗舰学术期刊。 《电子学报》办刊宗旨是反映中国电子与信息科学领域内的新理论、新思想、新技术， 具有国内外先进水平的最新研究成果和技术进展，为促进国内外学术交流，促进中国电子与信息科学技术的快速发展服务。
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- 摘要：3D目标检测是提升智能系统在复杂室内环境下自主决策与精细化感知能力的关键。传统视觉方法受室内物体长尾分布影响显著，且缺乏文本语义的引导，导致模型难以对室内场景中不断涌现的未见类别进行有效泛化。针对室内复杂场景下目标类别繁杂且分布不均导致的多尺度语义混叠问题，以及跨模态异构空间中由于背景噪声引发的表征分布失配挑战，本文提出一种基于空间重构和文本引导的室内开放域3D目标检测方法。在视觉表征前端，本文设计层级边缘聚焦网络，利用分流注意力机制过滤通道冗余并增强跨尺度语义一致性，构建层级融合模块生成自适应层间注意力，从而有效解决由尺度变化引发的检测歧义。在多模态融合阶段，本文构建基于空间重构的跨模态特征融合模块，依据统计特性将异构特征空间解耦为信息流与冗余流，通过提纯高价值视觉特征缓解室内杂乱环境引起的信噪比差异。在解码阶段，本文建立语义增强的文本查询交互机制，将对比语言-图像预训练（Contrastive Language-Image Pre-training，CLIP）文本嵌入作为先验注入解码器，赋予查询向量目标导向的感知能力，降低细粒度类别的识别误差。在SUN RGB-D数据集上的实验结果表明，该方法在新颖类别上的检测精度达11.33%，全类别平均检测精度达19.30%，较基线方法分别提升了1.32%和1.15%，证明了该方法在室内开放域场景下具有优越的3D目标检测性能。
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2026-08-06
- 摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种主动微波遥感成像技术，具备全天时、全天候的工作能力，在海洋环境感知中具有不可替代的作用。SAR舰船检测在海洋监管、海上安全保障和海上交通管理等领域发挥着重要作用，是海上目标感知和安全检测中的重要技术手段，尤其是在复杂海洋环境下。但入射角、海况和噪声水平会导致成像条件不同，SAR舰船数据存在明显的数据分布差异，导致模型在未知场景下不能达到稳定的舰船检测性能。域泛化技术是指仅利用源域数据来学习域不变特征表示，进而提升模型在未见目标域中的舰船检测能力。多源域泛化为学习鲁棒的舰船表征提供了必要的条件，但同时也加大了域间偏移，提升了优化难度。针对上述问题，本文提出一种基于频域感知与原型对齐的多源域泛化SAR舰船检测方法。该方法从频域建模、语义约束和源域加权优化这三个方面联合优化，以综合提高模型的跨域鲁棒性能。具体而言，由于SAR图像上的斑点噪声、海杂波与舰船结构在频域中有不同表现，本文设计了频域感知特征增强模块，利用傅里叶变换对特征进行分解，然后将低频结构信息和高频噪声成分重新加权，从而增强与舰船结构有关的域不变特征，抑制域相关扰动。其次，为缓解不同源域中的舰船目标由成像条件所导致的语义偏移，本文基于候选特征来构建各个源域的舰船语义原型，然后在特征空间里进行显式的对齐，进而达到跨域一致的语义表示，以减少舰船目标之间的语义偏差。最后，考虑到各个源域给模型带来的贡献大小是不一样的，部分源域与未知目标域的分布更加接近，但是部分源域由于噪声过大、样本质量差等原因会对模型造成影响，本文提出了多源自适应加权策略。该策略会根据训练损失来动态分配权重，进而有效地降低不可靠源域所带来的负迁移影响。实验结果表明，本文所提方法在多个SAR舰船检测数据集上显著优于现有方法，且舰船检测精度和泛化能力均取得了显著提升。
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2026-08-06
- 摘要：针对目标数目未知、高速机动且存在杂波干扰和量测噪声的复杂密集目标探测与跟踪问题，本文提出了一种基于多尺度变换的多模态机动多目标航迹检测方法。现有基于显式数据关联和预设运动模型的多目标跟踪方法，在目标数目时变、机动模式差异显著以及密集杂波干扰条件下，通常需要同时处理目标数量判断、量测关联、模型选择与状态估计等多个相互耦合的问题，数学上是一个NP-hard难题，面临关联假设空间膨胀、模型失配和计算开销增大等挑战。为此，本文基于连续时间航迹函数（Trajectory Function of Time，T-FoT）框架，将滑动时间窗内目标运动表示为由有限维参数刻画的连续时间函数，并构建多尺度航迹参数空间，其中不同尺度对应匀速、加速和局部转弯等不同复杂度的T-FoT航迹族。通过将时间滑窗内量测数据投影至各种候选尺度参数空间，目标航迹起始与检测问题被转化为参数空间内量测投影一致性的检测问题：同源量测在相应尺度下会形成局部聚集的支持响应，而杂波量测或尺度不匹配量测通常难以形成稳定聚集。进一步，针对硬支持计数难以区分一致性量测贡献强弱的问题，提出加权支持累积机制，根据候选航迹与量测之间的一致性残差分配支持权重，增强参数空间中的一致性表征能力，从而提高真实航迹峰与伪峰之间的可分性。在算法实现上，所提方法结合随机最小子集采样、局部峰值筛选、非极大值抑制和跨尺度候选融合，在不显式枚举量测关联关系和目标数量假设的情况下提取高支持航迹候选，并为后续递推跟踪提供初始化信息。仿真结果表明，所提方法在白噪声和有色量测噪声两种条件下均能够保持较高的航迹起始成功率和较低的虚假航迹率；在航迹估计阶段，该方法有效平衡估计精度和计算复杂度，可支撑事后航迹复原、运动过程重建及态势分析等复杂任务。
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2026-07-31
- 摘要：在模型互联网场景中，部署于不同边缘节点的异构模型可通过协作推理实现能力互补，从而提升系统在复杂任务上的推理能力。词元级并联协作能够在自回归解码过程中融合多个模型的预测信息，是实现细粒度模型协同推理的重要方式。现有词元级并联协作方法多采用逐词元同步的全程协作策略，即在每个解码步均调用多个模型参与候选词元生成与结果聚合。该策略虽有助于提升词元生成质量，但多模型协作并非在所有解码位置均能产生有效收益。在基模型具有较高预测置信度的词元位置继续执行多模型协作，往往会引入额外的计算开销与同步等待，从而增加单词元生成平均时延。针对上述问题，本文提出一种基于置信度门控的词元级并联协作机制FuseGate，可作为轻量级模块集成至现有词元级并联协作框架中。FuseGate无需额外预训练或模型参数更新，也不改变原有的自回归解码范式。该机制以基模型当前解码步Top-1与Top-2候选词元的logits差值表征预测置信度，并利用滑动窗口记录近期置信度变化，根据历史置信度分布动态调整协作判定阈值。在此基础上，FuseGate判断当前解码位置是否需要触发多模型协作，从而将协作计算优先分配至低置信度位置，减少全程协作产生的冗余计算与同步开销。本文构建多组异构模型组合，并在计算推理、阅读理解、多步数学推理和跨领域知识理解等多类任务上开展实验。实验结果表明，FuseGate能够适配不同类型的词元级并联协作框架，在整体推理准确率与全程协作基本相当的情况下，将单词元生成平均时延降低约46％。进一步分析表明，FuseGate对具有不同能力差距的模型组合均表现出较好的适用性，能够在减少无效协作开销的同时，保留有效协作带来的推理性能增益。研究结果表明，基于置信度的选择性协作能够在推理准确率与生成效率之间取得更优折中，为模型互联网场景下异构模型的高效词元级协同推理提供一种轻量化且具有良好框架兼容性的协作机制。
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2026-07-29
- 摘要：针对具有运动学模型不确定性以及关节角度、速度和加速度等多重物理约束的冗余机器人轨迹跟踪问题，本文提出一种数据驱动模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）方法。现有速度级或加速度级控制方法通常依赖精确解析模型，并将不同层级的约束保守地转换到同一决策层，容易引入额外参数并压缩机器人实际可行域。为此，本文基于冗余机器人的速度级运动学关系构建滚动预测模型，在MPC优化问题中直接施加关节位置、速度和加速度边界，使各类约束按照其原始物理含义参与求解。针对制造装配误差、机械磨损和末端工具变化造成的雅可比矩阵未知或时变问题，设计完全由实时关节速度与末端速度数据驱动的雅可比矩阵在线学习律，并通过有界随机激励增强输入数据的方向丰富性，使估计矩阵在缺少精确几何参数和离线标定模型时仍能持续更新。进一步地，将MPC方案转化为带线性不等式约束的二次规划（Quadratic Programming，QP）问题，根据Karush-Kuhn-Tucker最优性条件构造神经动力学（Neural Dynamics，ND）求解器，以连续状态演化在线获得最优控制信号。该求解器主要由向量运算构成，并可利用上一采样时刻的系统状态作为当前求解初值，适合参数连续变化的滚动优化过程。理论分析给出了雅可比矩阵学习误差的收敛性，并基于李雅普诺夫方法证明ND求解器误差系统的全局渐近稳定性和指数收敛特性。本文在7自由度Franka Emika Panda机器人上开展仿真、同条件对比和实机绘图实验。结果表明：在初始雅可比矩阵设为零的情况下，所提方法仍能使估计误差快速趋近于零，机器人稳定跟踪期望轨迹，关节角度、速度与加速度始终满足各自的物理边界；与现有数据驱动学习方法相比，该方法能够更有效地抑制关节速度抖振并提高轨迹跟踪精度。以1 kHz频率执行的实机实验进一步验证了所提方法在未知结构参数条件下的实时性和工程可行性。
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2026-07-29
- 摘要：超大规模阵列可显著提升频谱效率、空间分辨率与波束聚焦能力，是面向6G无线通信的重要物理层支撑技术。随着阵列孔径和载频持续增大，近场球面波传播特性日益显著，近远场用户共存的混合场通信场景不可避免。现有研究主要考虑均匀线性阵列，而针对均匀平面阵列下远场波束在二维角域内向近场用户泄漏的物理机理及其对可达速率的影响，仍缺乏系统理论刻画。针对上述问题，本文研究超大规模均匀平面阵列下的混合场下行传输系统。首先，基于二维可分离菲涅尔近似，推导近场与远场导向向量之间混合场相关性函数的闭式表达，揭示远场波束向近场用户泄漏的二维耦合特征。其次，构建远场泄漏干扰下近场用户的速率损失模型，给出速率损失的精确表达式，并分析其关于泄漏强度和理想接收信噪比的结构性质。最后，通过数值仿真验证理论分析的准确性，系统考察天线规模、二维角度失配、用户距离和功率分配对混合场干扰与速率损失的影响。结果表明，平面阵列下混合场泄漏具有显著二维耦合特征，速率损失关于泄漏函数单调递增且呈严格凹性；在高理想接收信噪比条件下，近场用户对远场泄漏更加敏感。本文结论可为超大规模平面阵列混合场通信系统中的波束设计、用户调度与干扰管控提供理论依据。
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2026-07-29
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摘要：随着电商领域图像数据的爆炸式增长，针对目标图像的检索成为信息检索研究中的挑战性工作.现有的传统图像检索模型仅依靠单一文本描述或相似图像，难以准确捕捉用户的检索意图，导致检索结果不理想.为了解决该难题，本文提出了一种融合图像与文本特征的组合检索方法，采用Swin Transformer（SwinT）提取参考图像的多层特征，将图像与文本特征在多个层级上进行融合，使文本特征能够多层次、细粒度地修改参考图像特征，以更接近目标图像特征.然后，将修改后的图像特征与目标图像特征嵌入到一个空间中进行相似性度量，并采用基于批次的分类损失来优化检索性能.在Fashion200k、MIT-States和CSS这3个数据集上的实验结果表明，相较于现有主流方法，本文方法在性能上平均提升了5个百分点.1033
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2025-12-08
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摘要：无监督域适应任务中源域和目标域通常不满足独立同分布假设. 为生成目标域可用标签，经典域适应方法选择分类器预测概率最大的类别作为目标样本伪标签，使伪标签中可能包含噪声信息，造成域适应“负迁移”. 此外，传统对抗域适应方法往往考虑对齐领域间全局分布，较少关注样本类别信息，如何在域适应任务中提取判别性类别级特征至关重要. 为此，本文提出一种基于特征异常检测与伪标签回归的无监督对抗域适应方法. 通过分类器预测同类别目标样本组成目标域类别子域，引入高斯均匀混合模型检测与类均值特征距离异常的子域样本，计算样本后验概率并以此度量子域中样本伪标签的正确性，作为损失因子限制伪标签在训练中对模型的影响. 同时，采用伪标签回归函数减小分类器预测标签与高置信度伪标签差异，对无标签目标域进行类别约束，提高特征类别可辨别性. 实验表明，所提方法在数据集Office-31、Image-CLEF和Office-Home上平均识别精度分别为90.2%、89.6%和69.5%，较相关主流算法均有提升.584
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2025-12-08
中国电子学会优秀博士学位论文获得者特约专栏
摘要：本文提出非视距场景下的无接触式人体生命体征感知方法，将可重构智能超表面与人体无线感知技术相结合，利用可重构智能超表面对电磁波的灵活调控能力，实现有障碍物遮挡情况下的人体生命体征监测.本文首先通过视觉辅助机制，利用Yolo-v7深度学习模型，实现人体目标的定位.在此基础上，可重构智能超表面根据人体位置估计结果进行编码优化，进而改变感知信号传播路径，实现非视距场景下的人体感知；同时，本文针对传统变分模态分解算法在人体生命体征感知方面的不足，进一步提出一种基于滤波的变分模态分解算法，实现人体呼吸、心跳速率的精准估计.实验结果表明，视觉辅助模块可以准确定位人体胸腔所在位置，从而使可重构智能超表面能够精准调控电磁波束，使感知信号聚焦于人体.所提出的基于滤波的变分模态分解算法可以实现人体生命体征精准估计，其呼吸和心跳平均估计误差分别为0.6 RPM和5.3 BPM.与此同时，进一步分析与讨论也证明了基于可重构智能超表面的感知方案在非视距场景下进行人体生命体征感知的有效性和准确性.596
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2025-12-08
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摘要：无线供能通信技术是未来6G时代支撑能量可持续无线通信的关键技术.本文首次提出了完整的基于大规模天线的无线供能通信系统的原型设计，并在软件定义无线电平台上实现了由32发射天线基站端、用户端和反馈链路组成的原型系统.在基站端，通过设计灵活的帧结构，原创性地提出了无线能量动态传输方案，实现了原型系统在信道估计准确性与无线能量传输效率之间的性能平衡.在用户端，通过建立实际的非线性能量采集模型和能耗模型，提出了新颖的用户端信息-能量双阈值电池管理方案，以满足不同的信息和能量传输需求.基于用户端状态信息的快速反馈，本文建立了闭环控制的无线能量和信息自适应传输系统框架.丰富的室内和室外实验验证了无线供能通信原型系统良好的无线环境适应性和传输性能.386
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2025-12-11
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2025-12-11
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2025-12-11
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