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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：在扇出型晶圆级封装（Fan-Out Wafer Level Packaging，FOWLP）中，重布线层（ReDistribution Layer，RDL）承担芯片间信号传输的关键作用，通过对灵活通孔与不规则I/O焊盘结构的支持，实现异构系统的高度集成。然而，随着芯片互连密度的持续提升，RDL布线资源的高效利用面临严峻挑战：缺乏合理划分方式的布线图往往会降低布线解的质量；同时，全局布线前确定通孔插入位置，削弱了灵活通孔在减少线长与提升可布通性方面的潜在优势。针对FOWLP中芯片间RDL布线所面临的复杂问题，本文提出一种基于自适应通孔插入的布线算法，在同时考虑灵活通孔与不规则焊盘结构的基础上，提升RDL布线质量。所提出的算法包括以下三项关键策略：（1）一种在全局布线中引入容量感知A*搜索与自适应通孔插入的策略，综合路径长度与资源占用情况选择布线路径，并依据相邻层网格间可用重叠区域动态确定通孔插入位置，以提升布通率并降低线长；（2）一种面向详细布线阶段的最小化划分策略，仅划分受到布线影响的必要区域，以保留连续可用的布线空间，减少资源浪费并降低布线图更新开销；（3）一种基于自由度扩展的线长精炼策略，用于增加线段可调整范围以增强线性规划的解空间，从而进一步降低总线长。实验结果表明，相较于最新布线算法，本文算法平均实现了5.65%的线长缩短，最大缩短率为8.50%。
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2026-09-02
- 摘要：穿墙雷达成像（Through-the-Wall Radar Imaging，TWRI）技术在反恐侦察、灾害救援及安全监控等领域应用需求迫切，多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）体制凭借虚拟孔径合成技术可实现高分辨率墙后探测，但墙体强反射杂波能量较目标回波高出数十倍，极易淹没微弱目标信号，是当前技术实用化的核心瓶颈。现有基于低秩稀疏分解（Low-Rank and Sparse Decomposition，LRSD）的算法，尤其是鲁棒主成分分析（Robust Principal Component Analysis，RPCA），普遍存在弱目标保留与计算效率难以兼顾的问题：RPCA对正则化参数极度敏感，参数设置偏差易导致目标过抑制或杂波残留；其核心的奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）运算复杂度高，难以满足实时成像需求；现有改进方案多采用RPCA与线性预处理的级联架构，如目前性能较优的奇异值阈值-鲁棒主成分分析-离散小波变换（Singular Value Thresholding-Robust Principal Component Analysis-Discrete Wavelet Transform，SVT-RPCA-DWT）融合方法，虽能提升目标杂波比（Target-to-Clutter Ratio，TCR），但多级串联易引入信号畸变、丢失目标细节，且线性方法缺乏对非平稳雷达回波的自适应能力，在复杂多径环境下性能急剧下降。为此，本文提出一种自适应复数经验模态阈值（Complex Empirical Mode Thresholding，CEMT）与RPCA联合的杂波抑制算法（CEMT-RPCA）。该算法首先采用基于信号导数相位符号变化的极值点检测方法，解决复数信号实部、虚部分离处理导致的相位失配问题，利用复数经验模态分解（Complex Empirical Mode Decomposition，CEMD）的数据驱动特性，将雷达复信号自适应解构为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF），突破传统线性滤波基函数失配的限制；进而引入基于统计假设检验的能量显著性筛选准则，构建纯噪声IMF能量的95%置信区间，精准剔除噪声模态并重构目标信号，实现对弱目标的非线性增强。经此预处理，输入矩阵的低秩性与稀疏性显著优化，大幅降低了后续RPCA对参数的敏感性及迭代收敛次数。在混凝土、木质及砖墙等多种介质下的实测实验表明：相较于SVD、奇异值阈值（Singular Value Thresholding，SVT）-RPCA及当前先进的SVT-RPCA-DWT融合算法，所提算法在TCR和成像保真度上均取得最优表现，在混凝土墙单目标场景下TCR提升至57.6 dB，较对比算法提高约20 dB；在多目标分辨实验中，可无粘连还原横向间距1 m的邻近目标，未出现弱目标被误判为杂波丢失的问题。同时，得益于CEMD的高计算效率及预处理对RPCA迭代次数的缩减，平均处理时间较SVT-RPCA-DWT缩短了85%以上，满足实时成像需求。参数敏感性分析进一步证实，CEMT预处理有效拓宽了算法的最优参数区间，显著增强了系统鲁棒性。本研究为强杂波背景下的穿墙雷达弱目标检测提供了一种兼顾高成像质量与高计算效率的可靠解决方案，具备较高的工程适配价值。
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2026-09-02
- 摘要：分组密码是信息安全领域的核心技术，也是保障数据安全的重要基石。差分密码分析作为评估分组密码算法抗攻击能力的经典方法，其有效性高度依赖于能否找到算法中概率最高的差分特征，即最优差分特征。基于布尔可满足性（Boolean SATisfiability，SAT）理论的自动化搜索技术，是评估分组密码算法安全性的重要手段之一。基于字节模型的最小活跃S盒数量的方法虽然模型简单、求解速度快，但忽略了差分传播的具体概率，导致评估精度欠佳；而基于比特模型的最优差分特征方法虽能够提供更精确的安全性度量但其搜索模型复杂，尤其是8比特S盒差分分布表的复杂约束刻画导致模型求解效率低且难以在合理时间内完成高轮数下的有效搜索。本文针对基于8比特S盒的分组密码算法，提出基于SAT的最小双权差分特征自动化搜索新模型MDW（Minimum Double-Weight）。不同于传统方法将差分传播概率统一转换为等权重辅助变量进行约束，MDW模型将其拆分为两种不同权重的辅助变量，从而有效减少了SAT建模所需的变量数和子句数。为此本文构建了新的边界确定算法以及权重递增与拆分算法，分别用于计算两种权重辅助变量的边界值、在搜索无解时增加目标概率权重或将总权重拆分为可能的两种辅助变量组合，从而实现了对搜索空间的高效剪枝，使得模型的求解效率得到有效提升。进一步，将新模型MDW应用于中国商用密码标准SM4分组密码算法（SM4 block cipher algorithm，SM4）中，完成了全32轮局部最优差分特征的自动化搜索。与已有方法对比，结果显示：新模型约束变量数与子句数最大降低量分别能达到89%和7%，在高轮次场景下搜索效率提升显著，其中在第20轮时提升倍数可达约30倍；1~18轮最优差分特征概率与已有结果完全一致，且得到了目前最紧的21~32轮最优差分特征概率下界。该技术为快速评估分组密码算法抵抗差分分析能力提供了一种新的有效工具。
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2026-09-02
- 摘要：近年来，高速数字接口（如HDMI、USB、DisplayPort）传输速率持续攀升，差分数据线缆凭借其优异的共模抑制能力和强抗干扰特性，已成为高速互连的首选物理层载体。工程实践中，通常依赖电磁场全波数值方法对线缆进行三维建模与仿真，以预测其宽频带传输特性和信号完整性。然而，当线缆屏蔽层采用绕包铝箔麦拉结构时，全波方法面临严峻挑战：铝箔厚度仅为微米级，螺旋重叠区域几何尺寸极小，导致自适应网格剖分极为困难，计算资源消耗巨大且仿真时间过长；同时，由于全波方法难以精确复现绕包铝箔的螺旋平移周期性而引入建模误差，致使计算结果与实测数据产生明显偏差。为此，本文提出了一种包含绕包铝箔屏蔽的数据线缆信号完整性解析计算方法，在Vance经典屏蔽理论的基础上进行关键拓展，旨在兼顾计算效率与预测精度。首先，针对铝箔外边界因地线紧贴而产生的局部凸起不规则形状，通过椭圆参数方程描述二层介质外边界，建立铝箔曲面边界的周长解析表达式，基于Vance转移阻抗公式，建立铝箔单位长度电阻和电容等效模型，将绕包铝箔屏蔽层表征为频率相关的电阻-电容等效网络，有效计及重叠不连续引入的电磁泄漏效应。其次，在准TEM近似下，针对线缆内部双层介质构成的非同心椭圆结构，通过对椭圆径向距离进行对数平均积分将其等效为同轴圆柱结构，从而在保持单位长度电容不变的前提下，提取单根芯线的单位长度电阻、电感、电容和电导（RLGC）参数。最后，鉴于绕包铝箔沿轴向呈现周期性重复，采用分段级联策略将整段线缆划分为若干均匀的等长单元，构建各单元ABCD传输矩阵并计算整段线缆的级联传输矩阵，进而求解该线缆在100 MHz至12 GHz宽频带内的差分插入损耗（SDD21）幅值与相位响应。为验证方法的有效性，以HDMI 2.1线缆为例，分别采用本文解析方法、HFSS全波仿真、CST内置解析模型和实物测试进行对比。结果表明，解析方法计算的插入损耗幅值与实测结果在全频带内最大偏差仅为0.3 dB，其一致性优于其他方法的结果，证明本文方法具有更高的精度；在计算效率上，解析方法相比HFSS全波仿真的计算速度提升逾500倍，内存占用降低约16%。本文提出的解析方法不仅避免了繁琐的三维建模与网格剖分，而且在大幅缩减计算资源的同时实现了优于全波仿真的精度，为含绕包铝箔屏蔽的高速数据线缆信号完整性快速评估与工程设计提供了可靠、高效的解析工具。
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2026-09-01
- 摘要：二值分割将图像像素划分为前景与背景，是自然场景分析、医学图像处理和复杂环境感知中的基础任务。显著目标检测、伪装目标检测、海洋动物分割、镜面检测、息肉分割和阴影检测虽然均输出二值掩码，但不同任务对前景的定义并不一致，所依赖的判别线索也存在明显差异。显著目标检测关注视觉上突出的区域，伪装目标检测需要从低对比度、弱边界和相似纹理中发现隐藏目标，其他任务还分别涉及医学结构、反射特性、光照变化和水下成像退化等先验。现有方法通常针对单一任务设计独立网络，或在共享骨干上为不同任务保留专用参数，因而容易造成模型冗余、训练开销增加和多任务部署不便。针对上述问题，本文提出面向多类型二值分割任务的混合专家自适应统一框架。该框架以预训练视觉基础编码器作为共享骨干，冻结其主体权重，并在编码阶段交替嵌入标准适配器（Adapter）和混合专家适配器（Mixture-of-Experts Adapter，MoE-Adapter）。标准适配器学习不同任务共有的边缘、纹理和区域结构，混合专家适配器依据任务语义动态调节特征，从而兼顾共享表征与任务差异。本文进一步设计任务感知门控模块，并采用对比语言-图像预训练模型（Contrastive Language-Image Pre-training，CLIP）编码任务文本。该模块将用户输入映射到统一语义空间，再结合任务信息生成连续的专家门控权重，以动态组合不同专家的输出。编码器产生的多层特征经过特征增强、空间注意力和通道上采样后完成融合，模型采用由加权二值交叉熵损失和加权交并比损失组成的多尺度结构损失进行训练。本文在6类任务和18个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，UniBS-MoE在多数任务上取得了领先或具有竞争力的性能。消融实验表明，标准适配器与混合专家适配器的交替设置能够在性能与参数开销之间取得较好平衡，任务感知门控模块对不同形式的任务描述具有稳定的适配能力。随着联合训练任务数由2类增加至6类，已有任务性能未出现持续退化。上述结果说明，文本驱动的专家适配能够在统一权重下兼顾任务共享性与任务差异性，减少为不同任务分别训练和维护完整模型的需求，并为多类型二值分割的统一训练与部署提供可行方案。源代码地址为：https：//github.com/typist2001/TAMT。
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2026-09-01
- 摘要：宽带太赫兹频段可为6G通信感知一体化（Integrated Sensing And Communication，ISAC）和物理层安全传输提供重要支撑。可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surface，RIS）能够在遮挡场景中构造可控反射链路。在宽带系统中，多天线基站和RIS阵列的阵元间几何传播时延会随阵列孔径累积，频率无关的移相器难以在全带宽内保持相位一致，从而引起波束斜视和阵列增益损失。现有研究通常将波束斜视作为通信的不利条件，并将未知窃听链路的信道不确定性设为外部给定参数，难以刻画感知时长、角度估计精度和鲁棒保密性能之间的内在关系。针对这一问题，本文提出一种RIS辅助宽带太赫兹ISAC感知驱动鲁棒保密传输方法，在多天线基站侧和RIS侧引入时延线（True Time Delay，TTD）与移相器（Phase Shifter，PS）相结合的调控结构。一个传输帧被划分为感知阶段和通信阶段：感知时利用RIS侧波束斜视实现被动窃听者的快速角度感知；通信时根据感知结果进行鲁棒保密传输。本文建立窃听者角度感知模型并推导角度估计误差的克拉美-罗下界（Cramér-Rao Bound，CRB），进一步构建由CRB到子载波级窃听信道不确定性半径的映射关系，使窃听信道误差范围由感知时长和感知精度共同确定。以平均鲁棒保密速率最大化为目标，联合优化RIS反射相位、RIS侧TTD时延和感知时长。通过一维搜索、交替优化（Alternating Optimization，AO）、逐次凸近似（Successive Convex Approximation，SCA）、半正定松弛（SemiDefinite Relaxation，SDR）和S-过程（S-Procedure），将原非凸问题转化为可由CVX求解的凸子问题。仿真结果从角度估计CRB、算法迭代收敛、感知时长折中和发射功率变化等方面验证了所提方法的有效性。结果表明，所提方法能够减轻宽带波束斜视造成的阵列失配，改善窃听者角度感知精度，并在感知资源与通信资源之间取得较好的折中，从而提升鲁棒保密传输性能。将感知结果直接传递至通信阶段，有助于定量刻画感知质量与安全传输性能之间的关系，并为RIS辅助宽带太赫兹ISAC系统的感知与通信资源分配提供依据。
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2026-08-31
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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.1095
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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.616
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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.624
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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.405
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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.352
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2025-12-11
学术论文
摘要：目前针对RSA-CRT的建模类攻击研究较少，本文以模约减操作为研究对象，提出了一种针对RSA-CRT实现的模板攻击方法.该方法的核心是解决了如何由模约减后中间值的汉明重量恢复RSA-CRT私钥的难题.该方法的特点是基于模约减后中间值的汉明重量模型建模，通过采集选择密文模约减的能量迹进行模板匹配获取模约减后中间值的汉明重量，由汉明重量变化值恢复中间值，进一步恢复RSA-CRT算法的私钥.另外，该方法的优点在于理想情况下，基于中间值汉明重量模型建立的模板之间可以共用，且对中间值以多少位大小建模没有限制，可以选择字节大小，64位大小，甚至私钥303
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2025-12-11
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