2020年, 第48卷, 第12期　刊出日期：2020-12-25

  

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  基于介电非线性机制的微带电路无源互调效应研究

  赵小龙, 叶鸣, 张松昌, 曹智, 张可越, 张安学, 贺永宁

  电子学报. 2020, 48(12): 2289-2296. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.001

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  微带电路无源互调产生机制尚无定论并且缺乏可靠的理论预测方法，本文基于等效受控源模型，建立了基于介电非线性机制的微带线无源互调的解析计算模型，同时，通过对比测试聚四氟乙烯玻纤布介质微带线和空气介质微带线的三阶互调规律验证了介质非线性是微带电路无源互调的一种主要非线性来源，并提取了非线性参数.实验结果显示聚四氟乙烯玻纤布介质微带线比空气介质微带线的传输互调高了约20dB，反射互调高了约15dB，表明介质非线性是聚四氟乙烯玻纤布介质微带线互调的主要来源.同时，根据本文建立的微带线互调计算解析模型，提取聚四氟乙烯玻纤布介质基板的三阶非线性相对介电常数.本文研究方法可以进一步用于其它微带电路无源互调规律计算研究.
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  MCDP:基于神经网络的多集群分布式差分隐私数据发布方法

  陈思, 付安民, 柯海峰, 苏铓, 孙怀江

  电子学报. 2020, 48(12): 2297-2303. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.002

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  大数据应用能够为人们的生活和工作方式提供便捷，但包含消费记录、社交关系、地理位置等个人隐私信息的数据在发布过程中可能被服务提供商收集，用户隐私面临巨大威胁.本文首次提出了一个基于神经网络的多集群分布式差分隐私数据发布方法，能够显著缓解单服务器的数据处理压力.同时，利用神经网络算法进行隐私参数预测明显提高了预测精度和预测效率，并且集群之间不同的隐私参数也保证了方案的灵活性.此外，由于中心服务器存储的是经过差分隐私处理后的统计数据，即使中心服务器由于遭受攻击导致存储的数据泄露，也能确保用户数据隐私.实验对比分析表明，我们的方法在隐私处理效率、隐私保护强度、预测精度和预测效率等方面都有明显优势.
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  基于磁势梯度与高斯过程的空间磁场构建方法

  吴志东, 唐涛, 王鼎

  电子学报. 2020, 48(12): 2304-2312. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.003

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  构建准确的空间磁场是实现地磁室内定位的基础，针对传统构建模型未考虑磁场分布规律，导致其构建磁场精度差的问题，本文提出了基于磁势梯度与高斯过程的磁场构建方法.首先，将磁势梯度和磁场的关系中引入高斯过程，并用平方指数核函数的空间梯度与地球磁场分布的方差和作为高斯过程核函数；然后，将带有约束的超参数优化问题转换为无约束优化问题，并利用Rprop算法优化超参数；最后，通过仿真分析了新方法相比于传统方法的优势，讨论了超参数对构建精度的影响，并且使用三轴矢量磁传感器，分别在小区域较强磁场异常环境、开阔区域强磁场异常环境和弱磁场异常环境中开展磁场构建实验，结果证明提出的方法能够用于真实环境下空间磁场的准确构建.
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  1200V大容量SiC MOSFET器件研制

  刘新宇, 李诚瞻, 罗烨辉, 陈宏, 高秀秀, 白云

  电子学报. 2020, 48(12): 2313-2318. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.004

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  采用平面栅MOSFET器件结构，结合优化终端场限环设计、栅极bus-bar设计、JFET注入设计以及栅氧工艺技术，基于自主碳化硅工艺加工平台，研制了1200V大容量SiC MOSFET器件.测试结果表明，器件栅极击穿电压大于55V，并且实现了较低的栅氧界面态密度.室温下，器件阈值电压为2.7V，单芯片电流输出能力达到50A，器件最大击穿电压达到1600V.在175℃下，器件阈值电压漂移量小于0.8V；栅极偏置20V下，泄漏电流小于45nA.研制器件显示出优良的电学特性，具备高温大电流SiC芯片领域的应用潜力.
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  电离层中ELF辐射源向下传播衰减理论分析

  杨巨涛, 李清亮, 郝书吉, 董慧

  电子学报. 2020, 48(12): 2319-2325. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.005

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  利用大功率高频（HF）电波调制加热电离层可在电离层中有效形成辐射源，并用于辐射ELF电磁波.本文基于磁流体力学的基本方程通过对电离层中极低频（ELF）辐射源的辐射场分析，获得ELF电磁波在电离层中传播的色散关系式，建立电离层中的ELF辐射源向下传播衰减模型.并依据建立的传播衰减模型，分析不同纬度地区传播衰减的差异，以及传输频率和背景电离层参数对传播衰减的影响.
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  一种基于多传感器的复合量测IMM-EKF数据融合算法

  叶瑾, 许枫, 杨娟, 王佳维

  电子学报. 2020, 48(12): 2326-2330. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.006

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  为了提高多传感器系统的目标跟踪精度，且解决传感器数量多导致的耗时长的问题，提出了一种复合量测IMM-EKF（Interacting Multiple Model-Extended Kalman Filter）融合算法.该算法根据各传感器的测量精度，对各传感器关于同一目标的量测点迹进行加权融合，再将融合后的点迹进行IMM-EKF滤波处理.通过仿真及实验数据处理，将复合量测IMM-EKF融合算法与加权IMM-EKF融合算法、扩维IMM-EKF融合算法进行了对比分析，比较了三种算法的跟踪精度及耗时长度.结果表明，扩维IMM-EKF融合算法具有最优的跟踪精度，复合量测IMM-EKF融合算实时性最好.最后分别给出了三种算法的适用场合.
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  一种基于电荷泵锁相环的高精度数字移相方法

  唐跞, 丁满来, 王雪梅, 曲佳萌, 温智磊

  电子学报. 2020, 48(12): 2331-2337. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.007

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  移相器是相控阵雷达的核心器件，随着工作频率的逐步提升，传统移相器的插入损耗和相位控制误差恶化严重，导致额外增加的功耗及波束性能变差.本文基于电荷泵锁相环（Charge Pump Phase-Locked Loop，CP-PLL）开展了高精度数字移相方法的研究.在分析CP-PLL相位数学模型与移相机理的基础上，提出了通过数控电流源的方法实现对输出信号相位的精确控制，建立电路模型开展仿真分析，并设计了实验电路模块，通过仿真和实测的对比验证了该方法的有效性和精确性，实现了移相步进优于1°，移相精度优于移相值的10%.该CP-PLL可通过作为本振信号或直接产生发射信号应用于相控阵雷达系统中，具有精度高、功耗低、易集成等特点，从而取代移相器，有效提升相控阵雷达的性能.
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  基于监督学习的协作宽带压缩频谱检测方案

  马彬, 王宏明, 谢显中

  电子学报. 2020, 48(12): 2338-2344. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.008

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  宽带压缩频谱检测存在信号稀疏度未知和次用户检测开销过大的问题.因此，本文提出一种高效的协作宽带压缩频谱检测方案.首先，推导了一种基于学习的稀疏度自适应预测模型.其次，设计了一种宽带频谱筛选算法.最后，提出一种协作宽带压缩频谱检测方案.仿真结果表明，自适应预测模型的拟合效果优于现有预测模型，并且所提检测方案也有效地降低了次用户采样率和频谱重构时延.
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  一种基于全局和局部标记相关性的多标记分类算法

  朱赛赛, 贾修一, 李泽超

  电子学报. 2020, 48(12): 2345-2351. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.009

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  多标记学习用于处理一个示例同时与多个类别标记相关的问题.在多标记学习中，标记相关性能够显著提升学习算法的性能.大多数现有的多标记学习算法在利用标记的相关性时，要么只使用被所有示例所共享的全局标记相关性，要么就使用局部标记相关性，它们认为不同簇中的示例应该存在不同的标记相关性.本文中，我们提出了一种同时利用全局和局部标记相关性的多标记学习算法，从而为学习进程提供更全面的标记信息.在计算全局和局部标记相关性时，我们使用了余弦相似性来获取不同标记之间的正相关性和负相关性，这样有助于我们进一步实现更可靠的多标记学习.我们在多种类型的数据集上进行了广泛的对比实验来验证所提算法的有效性.实验结果表明，该算法显著优于大多数对比算法，展现出其在多标记学习中的突出性能.
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  基于灰色关联分析和模糊综合评判的GNSS欺骗干扰效能评估

  王月, 郝金明, 刘伟平

  电子学报. 2020, 48(12): 2352-2359. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.010

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  GNSS（Global Navigation Satellite System）欺骗干扰装备，是"导航战"重要组成，对其效能的有效评估决定了目标任务的成功.但目前存在影响因素的模糊性和不确定性大、因素间影响关系的传递性弱、评估方法适用性差、评估效率低等难点问题.针对这些问题，本文提出一种基于灰色关联分析和模糊综合评判的评估方法.在指标体系搭建完成的基础上，利用层次分析法确定指标权重，并通过纵向计算灰色关联度，得到最优方案；再通过模糊综合评判，得到最优方案的评估结果；最后通过横向计算灰色关联度，来选取与评估结果关联度高的指标.实验证明，本文提出的方法解决了评估存在的难点问题，达到有效评估的目的.
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  基于细化多尺度深度特征的目标检测网络

  李雅倩, 盖成远, 肖存军, 吴超, 刘佳甲

  电子学报. 2020, 48(12): 2360-2366. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.011

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  现有深度卷积神经网络中感受野尺度单一，无法适应目标的尺度变化和边界形变，故此本文提出了一种提取并融合多尺度特征的目标检测网络.该网络通过减少池化并在网络底层加入空间加信道压缩激励模块来突出可利用的细节信息，生成高质量的特征图；此外，在深层网络中加入可变多尺度特征融合模块，该模块具有多种尺度的感受野并可根据物体边界预测采样位置，最后通过融合多尺度特征使网络具有更强的特征表达能力并且对不同尺度实例及其边界信息更具鲁棒性.实验证明，本文结构实现了比原有结构更高的平均精度，与目前主流目标检测算法相比也具有一定优势.
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  射频能量捕获传感网移动能量源的布置策略研究

  王海东, 刘云敬, 康琳, 武迎春

  电子学报. 2020, 48(12): 2367-2375. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.012

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  射频能量捕获传感网（RF Energy Harvesting Wireless Sensor Network，RFEH-WSN）由专用射频能量源设备（Energy Transmitter，ET）和具有射频能量捕获功能的传感器节点（Energy Harvesting Recevier，简称EHR）组成.该网络解决了传感器网络中电池不易更换与节点能量容易耗尽的问题，使得RFEH-WSN应用前景更加广阔.RFEH-WSN应用中一个值得研究的问题是如何布置ET的充电位置，降低ET能耗且提高覆盖率.已有的工作主要考虑ET布置中单目标优化问题，如最小充电时间、最小功耗、最大覆盖率等.本文以时间最小和覆盖率最大为目标建立多目标优化模型，并提出利用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）求解多目标函数（Multiple Object Program，MOP）的低复杂度近似算法，获得了最优Pareto解集.仿真结果表明，多目标优化可以满足不同情况的需求，提高充电效用.
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  移动低占空比传感网中基于分段拟合压缩的数据容灾存储算法

  蒋婵, 梁俊斌, 马方强, 李陶深

  电子学报. 2020, 48(12): 2376-2383. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.013

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  数据存储是无线传感器网络中数据管理的基础操作.在移动低占空比传感网中，由于节点的移动性，每个节点需要频繁更新邻居节点集合，使得节点能量消耗过大；同时，节点大部分时间处于睡眠状态，仅在少部分时间内苏醒工作，造成数据备份的通信延迟过大.提出一种快速的低能耗数据保存机制.首先，源节点基于连续时间序列对感知数据进行分段线性拟合压缩；接着，节点根据预估故障概率和存储空间大小，计算出合理的压缩数据备份数量.在此基础上，设计一种动态自适应传输协议.实验仿真表明，与已有存储算法比较，该机制具有更低的传输能耗和通信延迟.
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  基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法研究

  欧先锋, 晏鹏程, 王汉谱, 涂兵, 何伟, 张国云, 徐智

  电子学报. 2020, 48(12): 2384-2393. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.014

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  复杂场景中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要问题，其检测准确度仍然是一大挑战.本文提出并设计了一种用于复杂场景中运动目标检测的深度帧差卷积神经网络（Deep Difference Convolutional Neural Network，DFDCNN）.DFDCNN由DifferenceNet和AppearanceNet组成，不需要后处理就可以预测分割前景像素.DifferenceNet具有孪生Encoder-Decoder结构，用于学习两个连续帧之间的变化，从输入（t帧和t+1帧）中获取时序信息；AppearanceNet用于从输入（t帧）中提取空间信息，并与时序信息融合；同时，通过多尺度特征图融合和逐步上采样来保留多尺度空间信息，以提高网络对小目标的敏感性.在公开标准数据集CDnet2014和I2R上的实验结果表明：DFDCNN不仅在动态背景、光照变化和阴影存在的复杂场景中具有更好的检测性能，而且在小目标存在的场景中也具有较好的检测效果.
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  基于互补对称滤波器的APCMA信号的盲分离算法

  刘秋红, 许漫坤, 李天昀, 陆明明

  电子学报. 2020, 48(12): 2394-2401. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.015

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  针对小站信号带宽大于主站信号的新非对称成对载波多址（Asymmetric Paired Carrier Multiple Access，APCMA）信号背景，在一种低复杂度的盲抵消结构基础上，提出基于互补对称滤波器的盲分离算法.该算法采用互补对称滤波器从时频域上将混合信号分解为同时含主站信号与小站信号，以及只含小站信号的两路分量信号，在保证采样率不变的情况下对含主站信号的信号分量做进一步的信号分离，通过两路分量信号的同步处理确保了分离之后的两路信号分量中小站信号的可加性和完整性.仿真结果表明，与原低复杂度算法相比，本文算法有效地提升了混合信号的分离性能.此外，本文提出的具有信息不变性的互补对称滤波器有较广泛的应用前景，可用于宽带多信号抵消、信道估计以及隐蔽传输下的扩频检测等问题中.
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  基于重要度传输矩阵的复杂网络节点重要性辨识方法

  胡钢, 高浩, 徐翔, 许丽鹏

  电子学报. 2020, 48(12): 2402-2408. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.016

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  复杂网络中节点重要性辨识对分析网络结构和功能具有重要作用.为了辨识节点重要性，分析节点自身和关联节点的作用，本文构建了一种基于重要度传输矩阵的节点重要性辨识模型.首先，基于关联节点与节点之间的最优路径长度、最优路径数目和信息传播率定义了节点间的传输能力.其次，依据度值和传输能力构建重要度传输矩阵，综合节点局部重要性和全局属性指标评价节点的重要性.最后，对"ARPA"网络和四个真实网络进行破坏性仿真分析，结果本文方法表明对网络造成更大的破坏，证明了该方法的有效性和可靠性.
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  基于Grad-CAM与KL损失的SSD目标检测算法

  侯庆山, 邢进生

  电子学报. 2020, 48(12): 2409-2416. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.017

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  鉴于Single Shot Multibox Detector（SSD）算法对中小目标检测时会出现漏检甚至错检的情况，提出一种改进的SSD目标检测算法，以提高中小目标检测的准确性.运用Gradient-weighted Class Activation Mapping（Grad-CAM）技术对检测过程中的细节作可视化处理，并以类激活图的形式呈现各检测层细节，分析各检测层的类激活图发现SSD算法中待检测目标的错检以及中小目标的漏检现象与回归损失函数相关.据此，采用Kullback-Leibler（KL）边框回归损失策略，利用Non Maximum Suppression（NMS）算法输出最终预测框.实验结果表明，改进算法相较于已有检测算法具有更高的准确率以及稳定性.
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  一种针对格式文件的符号执行优化方法

  汪孙律, 杨秋松, 李明树

  电子学报. 2020, 48(12): 2417-2424. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.018

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  为了解决符号执行中路径爆炸、新路径发现率低等问题，提出了针对文件格式数据块约束的符号执行分析方法（FFCBSE，File Format Constraint Based Symbolic Execution）优化框架.文件格式信息的缺失会影响符号执行的效率以及测试用例生成，该方法通过分析程序代码自动分析程序读取的格式文件数据块之间的依赖关系并建立相关约束，随后使用这些约束引导符号执行更关注于核心功能代码区域.在KLEE中实现了上述优化框架，并对Tcpdump、Readelf、Elfdump、File、Zlib等7个常用文件处理程序做了检测.和KLEE以及DASE相比，FFCBSE发现了13个之前未知的缺陷，在指令覆盖率和分支覆盖率有10%~225%不同程度的提升.
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  TCP SkyLine:数据中心网络高吞吐率传输

  王娟, 夏羽

  电子学报. 2020, 48(12): 2425-2433. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.019

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  针对数据中心网络在"多对一"并发流量模式下，TCP（Transmission Control Protocol）及其现有改进方案在单轮数据传输和多轮数据传输下吞吐率低下问题，提出了一种通过数据包标记实现丢包快速发现和快速重传并动态调整拥塞窗口初始值的策略，称为TSL（TCP SkyLine）.TSL同时解决了传统TCP Incast问题和多轮数据传输下由遗留窗口引发的TCP Incast问题.实验表明，TSL在单轮数据传输和多轮数据传输下均能获得90%以上的带宽利用率.在10Gbps网络中，其支持的并发连接数与传统TCP和DCTCP相比分别提升了5倍和1倍，有效吞吐率分别提升了18倍和8.6倍；在1Gbps网路中，支持的并发连接数较传统TCP和DCTCP分别提升了5.8倍和1倍.
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  基于编辑行为码的图概要技术

  王雄, 董一鸿, 潘剑飞, 陈华辉, 钱江波

  电子学报. 2020, 48(12): 2434-2443. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.020

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  图数据的处理面临庞大规模和复杂结构的制约.图的概要化，旨在寻找一组简洁的超图或稀疏图，阐明原始图的主要结构信息或变化趋势.针对属性图提出了基于编辑行为码的概要模型，遵循最小描述长度原理（Minimum Description Length，MDL），将结构的相似性和属性的相似性统一为存储代价，构建编辑行为码.在此模型基础上提出了Greedy算法和Random算法，存储属性和结构的编辑信息，生成高质量的超图，并支持原始图的重构.实验结果表明本文提出的概要模型和算法相比于其他图概要算法，在压缩率和时间代价等指标上具有一定的优越性.
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  基于特征聚类对群三元组损失的车辆再识别

  吴燕雄, 蔡建羡, 滕云田

  电子学报. 2020, 48(12): 2444-2452. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.021

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  车辆再识别旨在从多个摄像机拍摄的图像中识别出同一车辆.本文提出了一种对群三元组损失函数，以特征中心点替代均值，并将对群思想和三元组损失相结合，优化了困难样本的识别.车辆再识别过程中，对群损失函数的训练过程扩大了样本规模，增加了计算量，且传统对群损失函数无法准确处理困难正样本.为此，提出了一种特征聚类对群三元组损失函数.本方法采用正样本特征聚类中心并改进了三元组损失函数的设计，从而优化了对群损失函数.在不扩增输入样本数量的同时提升了算法处理困难样本的能力.实验表明，与主流车辆再识别算法相比，本方法可有效提升车辆再识别的准确率.
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  光谱加权协同稀疏和全变差正则化高光谱图像解混

  张绍泉, 黄志浩, 邓承志, 李璠, 徐晨光, 吴朝明, 汪胜前

  电子学报. 2020, 48(12): 2453-2461. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.022

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  针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题，本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上，提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权因子进一步刻画丰度系数的行稀疏性，以促进所有像元之间的联合稀疏性；另一方面引入各向异性全变差空间正则化促进图像同质区域的平滑性，以提高解混的准确性.通过交替方向乘子法求解该模型，通过迭代，利用内外部双循环迭代方法对光谱加权因子和丰度系数进行优化.模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的算法与现有同类算法相比能大幅提高混合像元分解的精度，在稀疏解混方面展现出了巨大的潜力.
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  基于元胞自动机的S盒的性质与神经网络实现研究

  黄俊君, 关杰

  电子学报. 2020, 48(12): 2462-2468. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.023

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  基于元胞自动机（CA）的S盒密码学性质良好且软硬件实现代价低，被用于Keccak、SIMON等密码算法.本文研究了基于CA的S盒的性质，给出并证明了此类S盒的三个重要性质：移位不变性、镜面对称性和互补性；同时研究了基于CA的S盒的神经网络实现方法，指出相比一般的S盒，基于CA的S盒在进行神经网络实现时可以用更简单的结构、消耗更少的资源来完成，并且给出了一种权重阈值搜索算法可以方便快速地实现基于CA的S盒的神经网络结构.
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  基于变分模态分解的癫痫脑电信号分类方法

  张学军, 景鹏, 何涛, 孙知信

  电子学报. 2020, 48(12): 2469-2475. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.024

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  癫痫是一种常见的脑部疾病，通过脑电图能非侵入地定位人脑中的致痫区域.为了辨别病灶性和非病灶性癫痫脑电信号，文章提出一种基于变分模态分解的癫痫脑电信号自动检测方法，首先将原信号分割成多个子信号，并对各子信号进行变分模态分解，然后从分解后的不同变分模态函数中提取精细复合多尺度散布熵和精细复合多尺度模糊熵两个特征并利用支持向量机进行分类.针对癫痫脑电的公共数据集，最终的实验结果表明，准确率、灵敏度和特异度三个性能指标分别达到94.24%，95.58%和90.64%，ROC曲线下面积达0.978.
综述评论
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  基于深度学习的图像实例分割技术研究进展

  梁新宇, 林洗坤, 权冀川, 肖铠鸿

  电子学报. 2020, 48(12): 2476-2486. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.025

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  随着深度学习算法在图像分割领域的成功应用，在图像实例分割方向上涌现出一大批优秀的算法架构.这些架构在分割效果、运行速度等方面都超越了传统方法.本文围绕图像实例分割技术的最新研究进展，对现阶段经典网络架构和前沿网络架构进行梳理总结，结合常用数据集和权威评价指标对各个架构的分割效果进行比较和分析.最后，对目前图像实例分割技术面临的挑战以及可能的发展趋势进行了展望.
科研通信
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  基于ANSYS的射频功率放大器热特性研究

  李军, 尹希雷, 代法亮, 朱佳垟, 刘春秀, 应祥岳, 刘太君

  电子学报. 2020, 48(12): 2487-2492. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.026

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  论文首先仿真设计了一款射频功率放大器，接着构建了该射频功率放大器热特性分析模型，并采用有限元方法分析了该射频功率放大器热特性，然后研究了增加过孔以及不同覆铜层厚度、环境温度、耗散功率四种情况对射频功率放大器的温度、热应力和热形变的影响，最后基于上述分析结论加工制作并测试了该款射频功率放大器.在3.3GHz~3.6GHz范围内其输出功率不低于39.2dBm，增益不低于12dB，功率附加效率为62.6%~69%；在环境温度为21℃下，运用红外温度扫描仪进行测试，该款射频功率放大器最高温度达到90.0℃，测试结果与仿真分析结果相近.论文的研究为未来射频功率放大器的设计及制作提供了重要指导.
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  新型单相全桥谐振直流环节逆变器

  王强, 李兵, 王天施, 刘晓琴

  电子学报. 2020, 48(12): 2493-2496. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.027

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  为改善单相全桥逆变器的性能，提出了一种新型单相全桥谐振直流环节逆变器.位于直流环节的辅助电路能提升直流母线电压稳态值，减少直流母线电压的零状态对直流电压利用率的负面影响.文中分析了逆变器的换流过程.实验结果表明开关器件完成了软切换，逆变器性能得到了改善.
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  电子学报. 2020, 48(12): 2497-2498.

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