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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：近年来，随着多模态预训练模型取得长足进步，图像描述生成任务已不再局限于概括性的简短描述，而是追求更加具体生动、细致灵活的内容表达。然而，目前图像描述仍然主要集中在图像中包含的物体类别、外观特征、空间位置等表观视觉内容，无法很好地解决实际应用领域中用户对类别细分、功能用途以及外部相关背景知识等全方位了解的需求。特别是像博物馆导览、艺术品讲解等知识密集型垂直领域里，用户不仅想获悉对图像的浅层视觉描述，还需要获得这张图像所涉及的历史来源、艺术流派、象征意义等额外的深层内容。除此之外，如果将解说内容与图像中的关键视觉区域进行显式对齐，将文本片段同步定位至图像中对应的区域，可以帮助用户更直观地理解相关知识内容，并且支持围绕具体细节展开进一步交互与探索。因此，本文提出区域关联图像解说生成任务，给定图像与用户的多模态指令，生成包含丰富信息量、合理逻辑关系、准确区域位置的图文融合解说。为了实现这个目标，本文提出一种基于知识检索增强的解说生成方法，首先主动从外部知识库中获取丰富的相关背景信息，然后引入跨模态关联知识与区域定位双路约束的思维链推理机制，筛选符合用户问题的有效知识，同时利用视觉区域定位使生成的解说文本能够更好地与图像局部区域进行匹配，最终实现指令问题的层次化分解推理与解说内容的结构化生成。在数据构建方面，本文对百科类图像解说数据集ImgNarr-23K进行了关联区域标注的扩充，并且构建了面向艺术品领域的ArtNarr数据集，为知识密集型图像解说生成研究提供数据支撑。实验结果表明，所提出方法在多个领域的数据集上均取得了优于现有基于主流多模态大模型的对比方法的性能，能够生成图文并茂的高质量图像解说，包含完整准确的图像内容与相关知识，并具有良好的区域对齐效果，展现出在实际多模态垂域场景中的发展潜力与应用价值。
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2026-09-22
- 摘要：针对毫米波双极化相控阵在宽角扫描时存在阵元方向图与阵因子包络不匹配、扫描增益波动增大的问题，本文提出了一种加载介质钉层（Dielectric Pin Array，DPA）的宽角低扫描增益波动相控阵设计方法。首先，基于方向图互补思想，采用平面DPA对双极化阵元上方近场进行弱加载和空间重分布，使阵元形成中心凹陷的宽波束方向图，从而增强大离轴角方向辐射并抑制宽角扫描时的增益下降；随后，设计并加工了加载平面DPA的1 × 8毫米波双极化相控阵天线，测试结果表明，DPA能够扩展扫描范围和抑制扫描增益波动；进一步地，针对平面DPA导致的法向增益下降问题，提出了一种类透镜排布的拱形DPA结构，通过连续空间介质加载改善口径相位分布，在保持大角度方向增益补偿能力的同时提升法向辐射性能，使法向与大角度扫描状态之间获得更好的增益平衡。仿真结果表明，加载拱形DPA后，阵列在24～29 GHz频段内两个极化方向均可实现约 ± 60°的宽角扫描，且扫描端点增益相对于法向增益未出现明显下降，表明该结构能够有效改善宽角扫描过程中的增益稳定性。所提出的DPA为外加载结构，具有低剖面、结构简单、易加工和便于与PCB毫米波相控阵集成等优点，可为毫米波宽角扫描相控阵的低增益波动设计提供参考，对于毫米波通信、雷达探测等需要宽角覆盖的阵列应用具有一定工程应用价值。
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2026-09-22
- 摘要：为解决低轨（Low Earth Orbit，LEO）卫星网络中因卫星高速移动和地面业务动态变化造成的资源受限与利用率较低等问题，本文研究了基于混合业务场景的上行链路随机接入（Random Access，RA）与数据传输（Data Transmission，DT）联合优化方法。该方法通过分析实时（Real Time，RT）业务与尽力而为（Best Effort，BE）业务对时延和带宽的不同需求，采用单位阶跃函数来表示RT业务的资源需求，而对于BE业务对资源的弹性需求则采用指数效用函数来表示，并基于两业务效用函数建立了面向混合业务共存的网络效用最大化模型。由于地面业务负载在不同周期存在波动，为解决该问题，本文引入了基于矩估计（Method of Moments，MOM）的业务负载预测机制，该机制主要通过观察空闲、成功接入和冲突的接入机会数量来对活跃用户进行估计。基于此预测机制，设计了一种迭代资源调度算法，即基于预测的负载来动态调整接入控制概率以及RA和DT阶段的时频资源块（Resource Block，RBs）分配方案。仿真结果表明，所提方法在不同业务负载和网络条件下表现出的性能都接近于理论最优值。在与固定资源比例基准方法的对比中，本文方法相比于在不同比例设置下的基准方法，可将网络平均效用分别提升约37%、17%和9%。同时，在多周期动态流量场景下，平均效用的提升幅度进一步达到了57%、26%和10%。由仿真实验结果可得出，该方法不仅能有效降低RA阶段的冲突概率，确保RT业务质量的同时提升BE业务的吞吐量，而且还能显著改善LEO卫星网络的整体服务质量（Quality of Service，QoS）与资源利用率。
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2026-09-22
- 摘要：RNA序列设计与生成是功能RNA元件研发的核心关键技术。针对当前RNA序列生成领域存在的序列表征能力不足、结构约束建模困难、生成序列质量偏低等核心问题，本文提出一种融合上下文无关文法与语义嵌入的变分自编码器生成方法（CFG-Embed-RNAgenor）。该方法构建了支持间隔（gap）字符处理的扩展G5文法，依托该文法将RNA序列及其二级结构转化为解析树，并据此推导得到对应的产生式规则序列。随后，本文对规则序列进行整数编码，实现了对RNA序列信息与二级结构约束的联合建模。在此基础上，本文设计融合卷积神经网络与语义嵌入的变分自编码器架构，摒弃传统独热编码方式，通过引入语义嵌入捕捉产生式规则间的内在语义关联，有效提升模型对RNA序列特征的表征能力。基于Rfam数据库中10个RNA家族开展的对比实验结果表明，相较于现有主流方法RNAgg，本文所提方法生成序列的bit score指标显著提升，验证了该方法在高质量RNA序列生成任务上的优越性。消融实验充分证实了各核心模块的有效性：融合CNN与语义嵌入的特征学习策略更有效地提升生成序列的质量；序列比对信息与RNA结构信息均对模型生成性能具有正向增益，其中序列比对信息的优化作用更为显著；同时，模型潜在空间能够有效承载RNA系统发育树特征信息。此外，本文引入温度采样机制，可灵活调控生成序列的多样性与一致性，有效平衡模型的综合生成性能。本研究不仅为RNA家族的精准序列设计提供了新的计算方法，也为RNA序列与结构的联合表示学习提供了新的研究思路。
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2026-09-22
- 摘要：持续集成（Continuous Integration，CI）环境下的测试用例优先级排序（Test Case Prioritization，TCP）方法是加速缺陷暴露、缩短反馈周期的关键手段。然而，现有基于机器学习的TCP方法在特征构建上局限于测试用例个体维度，未能适配工业级CI环境中多阶段流水线结构所特有的组织层级信息，导致该结构性上下文缺失。同时，模型在训练与预测过程中缺乏面向当前周期的特征重要性评估机制，无法动态选取契合当前周期预测信号的关键特征，导致模型对当前周期失效模式的适配能力不足。基于此，提出一种面向持续集成的多维上下文特征与周期感知双模型TCP方法MCCD-TCP。首先，构建涵盖执行时间分布、流水线阶段风险与测试类关联的多维上下文特征，将特征空间从个体属性拓展至组织层级，为模型提供个体属性之外的失效预测维度。其次，设计周期感知随机森林双模型排序机制，自适应选择当前周期关键特征，以全局特征和关键特征构成的特征向量集分别训练各自的随机森林模型并加权融合进行预测，得到最佳优先级排序测试序列，这在兼顾排序稳定性与周期失效模式适配性的同时，增强模型对动态CI测试环境的适应能力。最后，为验证所提方法在复杂CI场景中的应用价值，在涵盖10个大型开源项目、具备真实多阶段流水线结构的LRTS数据集上进行较全面评估。对比实验结果表明，所提方法是可行且有效的，在APFD与APFDc指标上较现有经典的、先进的对比方法分别平均提升1.21%和1.22%，其中在Hadoop和James项目上与效果最佳的对比方法相比，分别提升2.28%、2.19%和2.05%、3.36%；同时，RFTC指标结果进一步反映出其较早的故障暴露能力。消融实验结果进一步表明，多维上下文特征提取和周期感知随机森林双模型排序的组合设计是有效的，相较于各变体模型具有明显优势。此外，冷启动分析表明多维上下文特征增益随历史累积逐步显现并趋于稳定，且所提方法整体开销是可控的。
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2026-09-22
- 摘要：杂凑函数是构成现代密码体系的基础原语，其安全性通常需要满足三个基本性质：抗原像性、抗第二原像性以及抗碰撞性。杂凑结构通过并行或串行组合多个杂凑函数来保持较高的安全性，因而广泛部署于TLS、SSL等协议中。与传统的随机预言机模型相比，弱理想压缩函数模型的安全假设更弱，因而对组合结构的安全性分析提出了更高的要求。近些年随着量子技术的发展，尤其是Grover算法对搜索问题带来的平方级加速，显著威胁此类结构的安全边界，学界亟须在量子敌手模型下对现有杂凑结构的安全性进行重新评估。针对基于弱理想压缩函数的杂凑结构（杂凑异或组合（XOR combiner）、Zipper杂凑、两次杂凑（Hash-Twice））的安全性分析，本文首先在传统环境下结合Joux多碰撞技术构造多碰撞-双钻石结构并优化相关参数，提出了对两次杂凑的原像攻击。其次，在大量廉价量子随机存储可用和量子随机存储有限且昂贵的场景下，本文利用基于BHT算法或CNS算法的量子多碰撞技术，将传统环境下的逆钻石结构和多碰撞-双钻石结构推广到量子环境，构造其相应的量子版本。再次，对于两次杂凑的原像攻击和已有的杂凑异或组合与Zipper杂凑第二原像攻击，本文利用量子逆钻石结构和量子多碰撞-双钻石结构，并结合量子碰撞搜索算法将其转化为量子环境下的通用攻击，并分析上述攻击在两种场景下的攻击代价。基于上述技术，本文发现在传统环境下，当底层压缩函数为弱理想压缩函数时，对两次杂凑原像攻击的时间复杂度为
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2026-09-22
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学术论文
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.1181
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2025-12-08
学术论文
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.651
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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.677
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2025-12-08
学术论文
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.434
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2025-12-11
学术论文
摘要：随着第五代移动通信（5G）技术的快速发展，车联网（Internet of Vehicles，IoV）已成为5G的重要应用场景之一.针对IoV应用对即时性内容缓存的迫切需求，本文研究了支持动态内容缓存的移动边缘缓存方案以确保动态内容的时效性，该方案允许车辆从边缘缓存接入点（Caching-enabled Access Point，CAP）获得具有新鲜度约束的缓存内容.此外，本文基于协作缓存，利用概率论建立了CAP缓存刷新和交付的随机模型.同时，以基于信息年龄（Age of Information，AoI）的缓存命中率为IoV缓存的服务质量（Quality of Service，QoS）指标，建立了系统缓存命中的价值模型.为确保缓存内容的有效性，本文在分层切片框架中考虑了两种具有不同AoI要求的车辆内容请求.最后，本文提出了一个基于协作内容放置的系统内容缓存命中价值最大化的优化问题，这是一个NP-hard多目标多维多选择背包问题.因此，本文将其划分为若干个相互独立的优化问题并设计了一种基于内容年龄价值的最大增量算法进行求解.仿真结果表明，本文采用的CAP协作内容放置策略的性能优于其他传统方法.371
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2025-12-11
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