网络首发

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    1. 基于微波光子的卫星通信载荷架构及关键技术
    何元智, 尹浩, 谭庆贵, 文爱军, 刘韵
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211196
    预出版日期: 2022-12-01

    摘要10)   在线全文3)    PDF下载 (1567KB)(9)    收藏

    未来卫星通信正朝着多频段大带宽传输和空间高速组网的方向发展,对卫星通信载荷的处理交换能力以及高速传输能力提出了更高的要求,传统微波技术在处理速度和传输带宽等方面存在的电子瓶颈,使之难以适应未来卫星通信需求.本文针对基于传统微波技术的卫星通信所存在的局限性,探索未来新型微波光子卫星通信载荷架构,提出了微波光子通信载荷系统构成模块及功能结构.在此基础上,进一步研究了宽带低杂散微波光子阵列变频、微波光子信道化、光交换转发及芯片化、集成化等关键技术,给出相应的解决方案,并且提出了基于微波光子载荷的卫星通信应用设想,为未来多频段一体化的通信载荷的设计和应用提供了关键技术支撑.

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    2. 雷达极化域变焦角反组合体对抗方法:抗冲淡式干扰
    吴国庆, 王罗胜斌, 庞晨, 李永祯, 王雪松
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220979
    预出版日期: 2022-12-01

    摘要13)   在线全文2)    PDF下载 (6485KB)(9)    收藏

    雷达导引头末制导阶段易被角反干扰诱偏,导致对海精确打击效能急剧下降,导引头抗角反干扰能力提升需求迫切.新型充气式角反覆盖频段广,散射截面积大,多个角反阵列排布可模拟类似于舰船的假目标,形成冲淡式干扰态势,需要对角反阵列进行辨识.常用的对抗手段包括一维距离像特征鉴别和极化分解特征鉴别,前者受限于空间几何关系,后者受限于极化测量精度,抗干扰效能皆有限.物理上,舰船为包含复杂结构的连续刚体,角反阵列为散射结构一致的多个离散点,两者回波的极化特性存在显著差异.本文从极化域变焦超分辨原理出发,建立了角反阵列和舰船的极化雷达信号模型,通过调控收发极化改变散射点的相干叠加效果,构建“极化-距离”二维图像并提取相关性特征参数表征目标差异,结合支持向量机提出角反阵列辨识算法,实现抗冲淡式角反干扰.仿真实验结果表明,所提算法角反鉴别性能鲁棒性强,可有效对抗冲淡式干扰,鉴别精度优于极化特征分解方法,在低信噪比条件下平均提升7.5%,在交叉极化隔离度高于-25 dB条件下平均提升27.3%.

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    3. 基于共腔罗特曼透镜的毫米波十字扫描多波束阵列天线
    连继伟, 班永灵, 顾鹏飞, 丁大志
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220005
    预出版日期: 2022-12-01

    摘要6)   在线全文2)    PDF下载 (2424KB)(3)    收藏

    该文设计了由基片集成波导共腔罗特曼透镜馈电的毫米波十字扫描多波束阵列天线.核心在于提出一种针对罗特曼透镜的共腔设计拓扑结构:这一拓扑结构主要由两组子网络正交放置组合形成,并且两组子网络共享罗特曼透镜的腔体.这一共腔罗特曼透镜可在两个维度同时实现电磁波相位和幅度的控制,与辐射结构连接后可用于产生十字扫描多波束.与传统设计相比,该方法可以降低馈电网络的设计复杂度和提高设计集成度.

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    4. 高可靠性InGaZnO薄膜晶体管集成栅极驱动电路的研究
    周刘飞, 邵贤杰, 陈旭, 王海宏, 王保平
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220916
    预出版日期: 2022-11-26

    摘要22)   在线全文17)    PDF下载 (1398KB)(32)    收藏

    InGaZnO薄膜晶体管(InGaZnO Thin Film Transistor,IGZO TFT)具有高迁移率特性,易实现高分辨率且高刷新率的有源矩阵液晶显示(Liquid Crystal Displays,LCD). 然而,由于IGZO TFT长期运行后较严重的性能下降,导致集成栅极驱动电路(Gate Driver on Array,GOA)的使用寿命受到限制,这成为IGZO GOA在大尺寸LCD应用的一个关键障碍. 本文提出一种具有双维持模块的高可靠性IGZO GOA电路,适用于大尺寸高分辨率LCD,其中维持电路产生的双极性脉冲偏压可以有效抑制IGZO TFT阈值电压(Threshold Voltage,VTH)漂移. 详细分析了该GOA电路的工作原理,并进行了相关电学模拟. 再者,表征了偏压温度应力下的TFT稳定性,以证明双极性脉冲偏压抑制VTH漂移的有效性. 采用本文提出的新型GOA电路,制作了55英寸UHD(3840 × 2160)高分辨率LCD,具有5mm窄边框特征,其中GOA电路仅占用1.47mm. 此外,信赖性测试中,该GOA电路在高温高湿(60°C/90%)环境稳定工作1000小时. 这些结果表明本文提出的IGZO GOA电路应用于大尺寸高分辨率LCD具有足够的可靠性.

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    5. 氮化铝Lamb波谐振器的能量损耗分析研究
    赵继聪, 吕世涛, 张敖宇, 宋晨光, 孙海燕
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220897
    预出版日期: 2022-11-26

    摘要24)   在线全文8)    PDF下载 (2372KB)(33)    收藏

    本文介绍了工作频率为400 MHz和2 GHz氮化铝Lamb波谐振器的结构设计、微纳制造及测试表征.研究了锚点损耗和声子间相互作用损耗对Lamb波谐振器品质因数( Q 值)的影响,并分析了不同工作频率的Lamb波谐振器的主要能量损耗来源.研究发现:对于低频谐振器,锚点损耗为其主要能量损耗来源,因此减小支撑轴宽度可减少通过支撑轴泄漏至衬底的能量,进而提高 Q 值;对于高频谐振器,声子间相互作用损耗为其主要能量损耗来源,因此相比于金(Au),采用铝(Al)作为叉指电极(IDT)材料的谐振器具有更高 Q 值.针对Lamb波谐振器的结构特点,设计了一套基于七步光刻工艺的微纳制程,成功制备了具有微型化释放腔体的Lamb波谐振器,并具备优异的性能.测试结果表明,工作频率为400 MHz和2 GHz的Al-IDT谐振器的串联品质因数( Q s )分别达到2 590和1 192.

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    6. GeTe相变射频开关综述
    帅陈杨, 付云起, 郑月军, 陈强, 王忠宝
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220829
    预出版日期: 2022-11-26

    摘要10)   在线全文2)    PDF下载 (3613KB)(14)    收藏

    GeTe相变射频(Radio Frequency,RF)开关作为一门新兴的射频开关技术,一经提出便迅速成为研究热点.该开关利用GeTe相变材料热致相变特性,实现晶态低电阻和非晶态高电阻之间的相互转换,具有低插损、高截止频率、低功耗、非易失、易集成等特点,在5G、毫米波以及未来的6G无线通信中具有巨大的应用价值.本文系统阐述了GeTe相变射频开关的工作原理、结构与工艺的进展、重要性能指标的优化以及应用现状,指出了其在未来的发展方向和应用前景,以期对后续GeTe相变射频开关的研究提供有益的参考.

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    7. 绝缘体上硅功率半导体单芯片集成技术
    张龙, 刘斯扬, 孙伟锋, 马杰, 盘成务, 何乃龙, 张森, 苏巍
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220492
    预出版日期: 2022-11-26

    摘要23)   在线全文7)    PDF下载 (2848KB)(15)    收藏

    利用单芯片集成技术制造的智能功率芯片具有体积小、寄生小、损耗低等方面的优势,其技术难度远高于传统的多芯片、单封装形式的智能功率模块.本文首先介绍了单片智能功率芯片的架构与技术需求.然后,探讨了绝缘体上硅功率半导体单芯片集成的工艺流程和器件类型.接着,总结了高压横向IGBT器件技术、续流二极管器件技术、LDMOS器件技术的特征和效果.此外,还讨论了单片智能功率芯片的相关可靠性问题,包括高压互连线效应和低温雪崩不稳定.本课题组在功率半导体集成型器件的电流能力、关断速度、短路承受能力、反向恢复峰值电流、安全工作区、高压互连线屏蔽、低温可靠性等关键特性优化或可靠性提升方面进行了自主创新,构建了基于绝缘体上硅的功率半导体单芯片集成技术,并成功研制了单片智能功率芯片.

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    8. 基于改进CNN的恶意软件分类方法
    轩勃娜, 李进
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220818
    预出版日期: 2022-11-25

    摘要22)   在线全文8)    PDF下载 (5442KB)(13)    收藏

    越来越多的恶意软件变种给网络安全带来了巨大的威胁,导致了现有基于CNN(Convolutional Neural Networks)的恶意软件分类方法的泛化能力弱和准确性不足.为了解决这些问题,本文提出了一种新的方法,即基于改进CNN的恶意软件RGB(Red Green Blue)可视化的分类方法,可以抵御变种和混淆性恶意软件. 首先,提出了一种基于RGB图像的特征表示方法,该方法更加关注恶意软件的二进制和汇编信息、API信息间的语义关系,生成具有更丰富纹理信息的图像,可以挖掘恶意代码原始与变种之间更深层的依赖关系.其次,针对恶意软件的加密和混淆问题,使用坐标注意力模块(Coordinate Attention Attention Module,CAAM)获取更大范围的空间信息来强化特征.最后,结合空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)来改进CNN模型,解决因图像尺寸归一化导致的信息丢失和冗余.实验结果表明,上述方法在最近的先进方法中脱颖而出,对Kaggle数据集和DataCon数据集的准确率分别达到99.48%和97.78%.与其它方法相比,该方法对Kaggle数据集的准确率提高了0.22%,对DataCon数据集的准确率提高了0.80%.本文方法可以有效地分类恶意软件和恶意软件家族变种,具有良好的泛化能力和抗混淆能力.

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    9. 基于多分支瓶颈结构的轻量型图像分类算法研究
    苏田田, 王慧敏, 张小凤
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220920
    预出版日期: 2022-11-25

    摘要13)   在线全文6)    PDF下载 (3109KB)(8)    收藏

    传统卷积神经网络存在着参数量大、训练耗时长、轻量级模型的识别准确度不足的问题.本文提出了一种基于ResNet网络的多分支结构轻量化网络(Residual multi-branch structured Network,RemulbNet),通过在残差结构的主干中使用多分支结构增加特征多样性,利用变体的深度可分离卷积缩减模型参数量,采用Mish激活函数增加网络的非线性表达能力,在有效减少模型体积的情况下,提升网络的分类准确率.利用图像识别数据库,对网络性能进行测试.研究表明,对于5分类花卉识别问题,RemulbNet相比ResNet网络识别准确率提高3.9%,模型参数量减小71%,模型体积减小77%,缩短了约40%训练耗时;与轻量级网络(MobileNet v2和ShuffleNet v2)相比,RemulbNet在识别准确度、模型体积、训练时长和不同的图像分类数据集上都表现出优良的性能.

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    10. 一种联合时域和空域残差的网络异常检测与节点定位方法
    金明, 丁蓉
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220910
    预出版日期: 2022-11-25

    摘要9)   在线全文0)    PDF下载 (1390KB)(20)    收藏

    无线传感器网络中,有效检测网络异常并定位异常节点是确保数据可靠性的前提.传统的基于图信号处理的网络异常检测和异常节点定位方法无法兼顾检测性能和定位性能.为克服此缺点,提出了一种联合图信号时域和空域残差的网络异常检测与节点定位方法.首先,建立一个基于历史数据相关性和节点距离的图信号模型.接着,联合图信号高频分量的时域残差和空域残差实现网络异常检测.然后,利用图信号时域残差把传感器节点分成两组.在分组过程中,通过最大化有序残差分组间的均值差将异常节点划分到同一组.最后,判定具有较大残差值分组的传感器节点为异常节点.基于全球海平面压力和温度数据的仿真结果表明了所提方法的有效性.针对异常节点海平面压力误差为4 kPa、温度误差为5 ° C 和3 ° C 的三种情况,与双通道图滤波方法相比,所提方法的检测概率提高了至少20%,正确定位率提高了至少15%.

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    11. 采用多头注意力机制的C&RM-MAKT预测算法
    王炼红, 罗志辉, 林飞鹏, 李潇瑶
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220790
    预出版日期: 2022-11-25

    摘要13)   在线全文0)    PDF下载 (1607KB)(9)    收藏

    针对深度知识追踪模型中普遍存在知识状态向量可解释性弱、缺失历史序列数据语义特征信息、忽视历史序列数据对预测结果影响程度等问题,本文提出了一种融合认知诊断理论和多头注意力机制的预测模型C&RM-MAKT(Cognitive & Response Model- Multi-head Attention Knowledge Tracing).C&RM-MAKT采用Word2Vec和BiLSTM网络将时序数据变换为低维连续实值向量,引入C&RM训练出的可解释性参数来建模学生学习状态,在模型机理层面将知识状态向量扩展为知识状态矩阵.最后,C&RM-MAKT使用多头注意力机制计算出历史序列数据对预测结果的影响程度,以提高模型的可解释性与精度.预测实验结果表明:C&RM-MAKT在HNU_SYS1、HNU_SYS2、Math1和Frcsub四个数据集上都取得了最佳性能结果,尤其在HNU_SYS2中,C&RM-MAKT相较于现有知识追踪模型在AUC(Area Uder the Curve)、ACC(ACCuracy)和F1(F-Measure)指标上分别提升了4.3%、3.6%和5.9%.此外,HNU_SYS2数据集上的可解释性分析表明:C&RM-MAKT模型内部参数可解释性强,一定程度上缓解了深度模型的“黑箱”特性.

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    12. 面向物联网的多协议僵尸网络检测方法
    杨宏宇, 王泽霖, 张良, 成翔
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220881
    预出版日期: 2022-11-24

    摘要14)   在线全文7)    PDF下载 (1268KB)(16)    收藏

    针对现有僵尸网络检测方法采样不均、特征选择差、泛化能力较弱,导致检测分类效果偏低且对计算和存储资源受限的物联网环境的适应性较差等不足,本文提出了一种面向物联网的多协议僵尸网络检测方法.通过所设计的基于地址三元组和时间窗口的IP聚合与特征重构方法整合从物联网网关中获取的网络流量,得到重构样本集.采用所提出的自修正混合加权采样算法平衡重构样本集中正常流量与僵尸流量,得到重采样样本集.采用所提出的基于多属性决策和邻接关系链的序列前向选择算法剔除重采样样本集中的冗余特征,得到最优特征子集.采用所设计的基于阵发混沌的秃鹰搜索算法优化后的两阶段混合异构模型,对经最优特征子集筛选后的重采样样本集进行检测分类.实验结果表明,所提方法对僵尸网络的检测效果较好,检测准确率为99.24%,马修斯相关系数为98.49%,误报率为0.17%,漏报率为1.29%,优于现有方法.该方法能够有效降低采样与特征选择的时空开销,可较好地适应资源受限的物联网环境.

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    13. 面向医学图像生成的鲁棒条件生成对抗网络
    刘少鹏, 赵慧民, 洪佳明, 吴晓航, 许发宝, 欧阳佳, 梁鹏, 熊建斌
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210051
    预出版日期: 2022-11-09

    摘要30)   在线全文7)    PDF下载 (1459KB)(37)    收藏

    医学图像生成是计算机辅助诊断技术的关键组成,具有广泛应用场景.当前基于生成对抗网络的端对端学习模型,依靠生成器和判别器两者对抗训练,获取真实数据的概率分布,从而指导图像生成.但标注有限的医学图像及其高分辨率特点,加大模型训练难度,影响图像生成质量;同时,模型未纳入数据扰动因素,鲁棒性有限,容易被恶意攻击.为此,本文提出一个基于鲁棒条件生成对抗网络的医学图像生成模型——MiSrc-GAN.该模型包括精度渐进生成器、多尺度判别器以及对抗样本配对构造模块,有效融合GAN框架和对抗样本,改善判别器鲁棒性,有利于学习原始图像与待生成图像的联合概率分布.在真实数据集CSC和REFUGE上的实验表明,MiSrc-GAN生成的图像质量优于现有模型.

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    14. 通用CPU性能基准测试研究综述
    史惠康, 王泽胜, 张士宗, 高翔, 赵有健
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220169
    预出版日期: 2022-11-09

    摘要31)   在线全文4)    PDF下载 (978KB)(50)    收藏

    CPU性能基准测试旨在给出可对比、定量的指标数据,为产品选型提供依据,已成为引领计算产业发展的风向标之一.CPU技术发展迅速,性能基准测试也在不断演进.本文针对包含SPEC CPU在内的主流基准测试进行了研究,从测试目标、测试方法等角度,综述主流CPU基准测试的演进过程、最新研究成果,以及通用CPU性能指标和基准测试需求,分析了通用CPU性能基准测试所面临的挑战,并对今后可能的研究趋势进行了展望.

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    15. 基于重要特征的视觉目标跟踪可迁移黑盒攻击方法
    姚睿, 朱享彬, 周勇, 王鹏, 张艳宁, 赵佳琦
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220057
    预出版日期: 2022-10-31

    摘要66)   在线全文5)    PDF下载 (1338KB)(69)    收藏

    针对目标跟踪的黑盒攻击受到越来越多的关注,以对目标跟踪器的稳健性进行评估。目前大部分的研究都为基于查询的黑盒攻击,尽管取得较好的攻击效果,但在实际应用中往往不能获取大量的查询以进行攻击。本文提出一种基于迁移的黑盒攻击方法,通过对特征中与跟踪目标高度相关而不受源模型影响的重要特征进行攻击,将其重要程度降低,同时增强不重要的特征以实现具有可迁移性的攻击;即通过反向传播获得的所对应的梯度来体现其特征的重要程度,随后通过梯度得到的加权特征以进行攻击。此外,本文使用视频相邻两帧之间相似这一时序信息,提出基于时序感知的特征相似性攻击方法,通过减小相邻帧之间的特征相似度以进行攻击。本文在目前主流的深度学习目标跟踪器上评估了提出的攻击方法,在多个数据集上的实验结果证明了本文方法的有效性及强可迁移性,在OTB数据集中,SiamRPN跟踪模型被攻击后跟踪成功率以及精确度分别下降了71.5%、79.9%。

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    16. 基于矩阵偏序关系的形态学算子
    王娜, 王俊平, 朱俊辉
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220007
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要33)   在线全文8)    PDF下载 (1196KB)(34)    收藏

    已有形态偏序由于忽略了图像像素的局部相关性导致运算结果产生噪声叠加、拓扑失真等问题,本文在矩阵Frobenius范数的基础上定义了一种新的偏序关系,从理论上证明了该序满足的自反性、传递性和反对称性.在此基础上,本文提出了基于新序的形态学膨胀、腐蚀算子和相关的梯度运算算子.为了验证序和算子的有效性,通过与已有的算法进行对比,实验结果表明新序和相应的算子在保证颜色分量相关性的同时,利用矩阵运算保证了像素的局部相关性,在抑制噪声和边缘保持方面均优于现有的算法.同时,通过结果对比和理论分析发现新的形态算子对结构元素尺寸的包容性强,克服了形态算子在应用时难以选择合适结构元素大小的问题.这种新序是多通道图像处理的基础,可以扩宽形态学理论的应用范围.

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    17. Mobile_BLNet:基于Big-Little Net的轻量级卷积神经网络优化设计
    袁海英, 成君鹏, 曾智勇, 武延瑞
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211671
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要38)   在线全文3)    PDF下载 (1417KB)(23)    收藏

    针对深度卷积神经网络难以部署到资源受限的端侧设备这一问题,本文提出一种高效精简的轻量化卷积神经网络Mobile_BLNet,在模型规模、计算量和性能之间取得了良好的平衡.该网络引入深度可分离卷积和倒残差结构,通过合理分配不同分支的运算量缩减模型规模并节省大量计算资源;采用通道剪枝操作压缩网络模型,基于占总和比值方法裁剪对模型贡献度低的卷积通道,在相同压缩效果情况下提升了分类准确率;基于通道裁剪情况重构网络,进一步降低模型所需计算资源.实验结果表明,Mobile_BLNet结构精简、性能优异,在CIFAR-10/CIFAR-100数据集上以0.1 M/0.3 M参数量、9.6 M/12.7 M浮点计算量获得91.2%/71.5%分类准确率;在Food101/ImageNet数据集上以1.0 M/2.1 M参数量、203.0 M/249.6 M浮点计算量获得82.8%/70.9%分类准确率,满足轻量化卷积神经网络的端侧硬件高能效部署需求.

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    18. 机载全极化微波辐射计系统设计及海面亮温的提取方法
    王振占, 丁甲, 陆浩, 刘璟怡, 佟晓林, 李彬, 董帅, 王特, 霍长兴, 叶云华, 张祥坤, 董晓龙
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220439
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要18)   在线全文1)    PDF下载 (3106KB)(8)    收藏

    机载全极化微波辐射计(Airborne full Polarization Microwave Radiometer,APMR)是国家重大科技基础设施航空遥感系统的主要载荷之一,用于获取来自地球表面和大气的微波辐射电场的极化信息,从而反演地球表面和大气的物理参数.APMR是一个5频点的被动微波遥感器,中心频点分别为10.7 GHz,18.7 GHz,23.8 GHz,37.0 GHz和90 GHz.其中,23.8 GHz和90 GHz采用水平和垂直极化接收方式;10.7 GHz,18.7 GHz和37.0 GHz采用全极化接收方式,同时接收观测场景辐射的4个Stokes参数亮温.该文在介绍我国第一台机载全极化微波辐射计APMR系统主要技术特点和基本性能指标的基础上,提出了由辐射计输出参数进行全极化定标、再进行海面亮温提取的二级数据处理方法,从而得到海面亮温的4个Stokes参数信息,其可用于海面风向、风速等参数的反演.APMR于2020年6月在东营进行了海上的搭载飞行试验,从实验结果中提取到的海面亮温与预期情况一致,这使仪器的工作性能以及海面亮温的提取方法得到验证,为未来机载平台获得海洋表面参数提供了新的技术手段.

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    19. 基于深度先验的盲图像去模糊算法
    白勇强, 禹晶, 李一秾, 肖创柏
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211483
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要47)   在线全文3)    PDF下载 (5099KB)(31)    收藏

    盲图像去模糊旨在模糊核未知的情况下从模糊图像恢复清晰图像,这是一个欠定逆问题,需要引入图像先验信息限定解空间.受到SelfDeblur的启发,本文提出了一种基于深度先验的盲图像去模糊算法,结合深度网络与正则化模型对清晰图像与模糊核联合建模,交替迭代估计清晰图像与模糊核.在图像估计子问题中,在模糊核参与RGB三通道损失函数的约束下,利用隐含图像平滑性约束的深度卷积神经网络DIP-Net生成清晰图像;在模糊核估计子问题中,直接求取模糊核正则化约束模型的全局极小解,不同于SelfDeblur的全连接网络使用梯度下降法更新模糊核.本文算法结合深度网络实现正则化方法,与监督学习相比,无需成对的模糊/清晰图像数据集训练网络;与传统模型方法相比,无需通过多级金字塔的方式由粗到细地估计模糊核.在模拟与真实模糊图像上的实验结果表明本文算法能够快速、准确地估计出清晰图像和模糊核,并能够有效抑制图像复原过程中存在的噪声放大问题.

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    20. Si/SiC混合开关最优门极延时及其在逆变器中的应用
    周郁明, 穆世路, 杨华, 王兵, 陈兆权
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211094
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要13)   在线全文1)    PDF下载 (1794KB)(3)    收藏

    由大电流硅绝缘栅双极型晶体管(Silicon Insulated-Gate Bipolar Transistor,Si IGBT)和小电流碳化硅金属-氧化物-半导体场效应晶体管(Silicon Carbon Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor,SiC MOSFET)并联构成的Si/SiC混合开关具有低成本、高效率的特点.Si/SiC混合开关门极关断延时的控制是提高混合开关效率的关键因素,本文首先研究了在不同工作电流下Si/SiC混合开关关断损耗随门极关断延时的变化,结果表明,Si/SiC混合开关有一个最优的关断延时,此时混合开关的关断损耗最低,并且最优门极关断延时随混合开关工作电流的增大而减小.将所得到的Si/SiC混合开关最优门极关断延时应用在单相全桥逆变器中,实验结果表明,逆变器的转换效率比同等条件下固定关断延时的最高转换效率提高了0.67%.

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    21. 基于MR-MWC系统的载频与DOA联合估计
    国强, 李沛, 徐伟, 戚连刚, Mykola Kaliuzhny
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220322
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要15)   在线全文2)    PDF下载 (1399KB)(7)    收藏

    针对传统奈奎斯特采样会产生庞大的数据量以及现有的阵列压缩采样系统存在结构复杂、重构运算量大等问题,本文提出了一种基于均匀线型阵列的改进型调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter,MWC)的阵列接收系统,无需重构即可直接对接收信号的压缩采样数据进行载频与波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计.所提系统在MWC测频支路中采用周期性循环移位伪随机序列作为混频函数以求得子带索引估计,采用基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)谱线插值法进行基带频率估计,且将MWC测向分支中混频函数设置为相同的伪随机序列,便可直接利用高分辨率的多重信号分类(MUltiple SIgnal Classification,MUSIC)算法对组合压缩采样数据完成DOA估计.实验仿真结果证明了所提系统能较好地从压缩采样数据中完成对目标的载频与DOA参数估计.

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    22. 基于FPGA的Skynet网络结构优化及高时效实现
    唐维伟, 钟胜, 卢金仪, 颜露新, 谭富中, 邹旭, 徐文辉
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210028
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要20)   在线全文5)    PDF下载 (2553KB)(9)    收藏

    基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法有着鲁棒性强、准确度高等优点,被广泛用于计算机视觉任务领域.然而,CNN参数量大、计算量大的特性使得其难以在边缘计算平台实时实现,为此,本文针对目标检测网络Skynet进行结构优化,并基于高效的层内并行流水的加速架构,在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)上对其进行实时实现.该方法对Skynet进行剪枝,合并其卷积层与归一化层,利用(Kullback-Leibler,KL)相对熵及极大值量化方法对权重及特征图进行8 bit定点量化,同时将偏置参数及缩放系数定点化,并合并激活操作与饱和截断操作,在减少存储量和计算量的同时,加快前向推理速度.此外,以滑窗操作为基础,采用通道及像素并行计算,设计深度可分离卷积的流水策略,将串行的前向推理结构优化为并行流水的结构,极大减少了前向推理的时间.实验表明,在UA-DETRAC数据集上,本文实现的系统识别精度为0.752,在160×160的图像分辨率上,速度达到115FPS,与CPU相比,提速11倍,达到了GPU的75%,功耗分别为CPU的10.6%,GPU的7.43%,而且,与同类基于FPGA的CNN加速工作相比,本文方法在速度和能效比上均表现最优.

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    23. 面向超大面阵CMOS图像传感器的列总线自加速建立方法研究
    郭仲杰, 程新齐, 余宁梅, 许睿明, 李晨, 苏昌勖
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220002
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要11)   在线全文1)    PDF下载 (1781KB)(11)    收藏

    在超大面阵CMOS图像传感器(COMS Image Sensor,CIS)中,由于像素面阵输出的列总线上存在超大的寄生电阻电容,导致列总线信号建立速度的主导因素发生改变,严重影响了读出速度.为了解决这一问题,本文提出了一种可应用于超大面阵CIS列并行读出机制的列总线自加速建立方法,基于电流增益增强理论,在不引入额外总线的前提下,通过对模拟信号建立过程的实时跟踪,加快列总线信号的变化过程,在列总线终端实现了自加速,将超长列总线的读出速度提升了一个数量级.55 nm工艺下的测试与实验结果显示,采用本文提出的方法后,在亿级像素规模CIS列总线引入的寄生电容与寄生电阻分别为47 pF和20 kΩ的情况下,光电信号从像素节点到列级电路采样节点的上升建立时间由4 μs缩短至790 ns,下降建立时间由22.43 μs缩短至1.17 μs,将亿级像素规模的CMOS图像传感器帧频提升至100帧,压缩了相关双采样的取样间隔时间,从而拓宽了噪声抑制的频率范围.本文方法实现了在保持低噪声和高速读出的同时,单列功耗仅有6.6 μW.

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    24. 弱标签声音事件检测的空间-通道特征表征与自注意池化
    杨利平, 侯振威, 辜小花, 郝峻永
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210035
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要12)   在线全文3)    PDF下载 (1337KB)(7)    收藏

    深度神经网络声音事件检测方法需要大量标记声音事件类别和起止时间的强标签音频样本,然而强标签标注非常困难和耗时.弱标签声音事件检测是解决这一困难的有效途径.本文将弱标签声音事件检测作为多实例学习问题,并基于卷积循环神经网络提出弱标签声音事件检测的空间-通道特征表征与自注意池化方法.该方法研究多实例弱标签声音事件检测的特征表征和帧级预测结果池化两个方面的内容.在特征表征方面,为了增强卷积神经网络的特征表征能力,结合上下文门控和通道注意机制构建门控注意力结构并嵌入到卷积循环神经网络中,实现了音频样本特征的空间和通道特征选择;在预测结果池化方面,引入自注意思想设计音频帧预测结果的自注意池化方法,增强了音频样本中事件帧之间的相关度,使事件帧获得更大的权重.本文方法通过对卷积循环神经网络特征表征和预测结果池化的革新,有效提升了模型的检测性能.本文提出的方法在DCASE 2017任务4和DCASE 2018任务4数据集的评估集中分别取得了52.47%和31.00%的F1得分,性能优于当前绝大部分的弱标签声音事件检测方法.实验结果表明:本文提出的空间-通道特征表征与自注意池化方法能显著改善弱标签声音事件检测的综合性能.

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    25. 面向亿级CMOS图像传感器的高速全并行两步式ADC设计方法
    郭仲杰, 许睿明, 程新齐, 余宁梅, 苏昌勖, 李晨
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220022
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要19)   在线全文1)    PDF下载 (2498KB)(3)    收藏

    针对传统单斜式模数转换器(Analogue-to-Digital Conversion,ADC)和串行两步式ADC在面向大面阵CMOS图像传感器读出过程中的速度瓶颈问题,本文提出了一种用于高速CMOS图像传感器的全并行两步式ADC设计方法,该ADC设计方法基于时间共享和时间压缩思想,将细量化时间提前到粗量化时间段内,解决了传统方法的时间冗余问题;同时针对两步式结构在采样过程中的电荷注入和时钟馈通问题,提出了一种基于误差同步存储技术的误差校正方法,消除了采样电路非理想因素对ADC性能的影响.本文基于55 nm 1P4M CMOS工艺对所提出的方法完成了详细电路设计和全面测试验证,在模拟电压3.3 V,数字电压1.2 V,时钟频率250 MHz,输入信号范围1.472 V的设计条件下,本文设计实现的13 bit ADC转换时间为512 ns,DNL(Differential NonLinearity)为 + 0.8 / - 0.8 L S B ,INL为 + 2.1 / - 3.5 L S B .信噪失真比(Signal to Noise and Distortion Ratio,SNDR)达到70 dB,有效位数11.33 bit,列级功耗47 μW.相比于现有的先进ADC,本文提出的方法在保证低功耗高精度的同时,ADC转换速率提高了74.4%以上,为高速高精度CMOS图像传感器的读出与量化提供了一定的理论支撑.

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    26. 文物图像的超分辨率重建算法研究
    刘杰, 葛一凡, 田明
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211647
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要18)   在线全文1)    PDF下载 (2768KB)(15)    收藏

    文物的数字化保护与分类识别是当前图像处理研究的热点之一.针对常规超分辨率算法不能充分描述现实世界中文物图像复杂纹理结构的问题,本文提出一种基于回归环金字塔型生成对抗网络的文物图像超分辨率算法CPIGAN(Closed-loop Pyramid Information Generative Adversarial Network).考虑文物图像的噪声等不定因素,本文采用不同的降采样方式构建了两种文物数据集且探索了一种改进信息块提取策略,提高了原始高分辨率文物图像中高频信息的利用率.本文进一步设计了一种金字塔型生成对抗网络并融入回归环结构,增强了网络从低分辨率图像到高分辨率图像映射的能力.基于自建文物图像数据集,本文算法与多种算法进行了实验对比分析,多个客观指标均有所提升且重建图像主观上更符合人类视觉标准.

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    27. 基于伪孪生神经网络的低纹理工业零件6D位姿估计
    王神龙, 雍宇, 吴晨睿
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211688
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要11)   在线全文1)    PDF下载 (1589KB)(6)    收藏

    从单帧RGB图像中获取目标物体的6D位姿信息在机器人抓取、虚拟现实、自动驾驶等领域应用广泛.本文针对低纹理物体位姿估计精度不足的问题,提出一种基于伪孪生神经网络的位姿估计方法.首先,通过渲染CAD模型的方式,获取不同观察角度下的RGB图作为训练样本,解决了深度学习中数据集获取与标注较为繁琐的问题.其次,利用伪孪生神经网络结构学习二维图像特征和物体的三维网格模型特征之间的相似性,即分别采用全卷积网络和三维点云语义分割网络构成伪孪生神经网络,提取二维图像和三维模型的高维深层特征,使用网络推断密集的二维-三维对应关系.最后,通过PnP-RANSAC方法恢复物体的位姿.仿真数据集的实验结果表明,本文所提出的方法具有较高的准确性和鲁棒性.

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    28. 中文电子病历命名实体识别的研究与进展
    杜晋华, 尹浩, 冯嵩
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220485
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要122)   在线全文14)    PDF下载 (1581KB)(135)    收藏

    海量电子病历(Electronic Medical Record,EMR)数据是支撑医疗智能化研究的重要原料,其结构化的不完全性给有用信息抽取带来了较大困难.自命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)成为对电子病历进行自动化信息抽取的核心技术后,近年来受到越来越多的关注.鉴于中文电子病历(Chinese Electronic Medical Record,CEMR)独特的文本特征给该研究带来了诸多挑战,本文综述了中文电子病历命名实体识别的概念、相关理论模型以及制约中文电子病历命名实体识别准确率和识别效率的主要原因,详细分析了中文电子病历命名实体识别近年来的主要研究进展.通过对主流模型的实验验证与深入分析,指出了现有模型的不足与改进方向.

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    29. 基于GOSSA和HMM的时间序列预测算法
    李大社, 孙元威, 阮俊虎
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220856
    预出版日期: 2022-10-20

    摘要30)   在线全文4)    PDF下载 (2071KB)(24)    收藏

    时间序列具有非线性和不稳定性等特点,当前时间序列预测研究面临模型训练参数多、泛化能力差等挑战,其预测精度无法保证.基于此,本文提出一种基于全局最优的麻雀搜索算法(Globally Optimal Sparrow Search Algorithm,GOSSA)和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)相融合的时间序列预测模型(GOSSA-HMM).根据隐马尔可夫模型在模式识别和分类上的优势,对原始数据做差值处理并划分类别属性,以此作为隐马尔可夫模型的输入.采用全局最优的麻雀搜索算法对隐马尔可夫模型的参数进行训练,以解决参数训练过程中存在的收敛速度慢,对初始值设置敏感的问题.将赋予类别属性的差值数据进行分段,利用改进之后的隐马尔可夫模型测算每段序列走势的概率,从与当前数据走势相匹配的过去数据集中定位相同的模型实现预测.通过对山东半岛15个海洋牧场的溶解氧数据进行预测分析,结果表明与当前主要时间序列预测算法相比,GOSSA-HMM训练的参数较少,计算成本较低,具有更好的预测精度和泛化能力.

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    30. 基于动态搜索策略离散粒子群算法的稀疏阵列约束优化
    曾浩, 蔡万翰, 任志刚, 陈毅乔
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB
    预出版日期: 2022-10-11

    摘要35)   在线全文2)    PDF下载 (1499KB)(95)    收藏

    针对目前稀疏阵列优化算法搜索策略单一和适用范围受限问题,对离散粒子群(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法进行改进,提出了一种基于多种融合的综合粒子学习策略的算法,用其设计具有多个约束条件的稀疏平面阵列.该方法在粒子速度更新时使用基于小生境的分散解集合替换群体最优解,以形成高多样性种群.为了增强后期局部收敛性,在适时启动局部变异策略,利用变异概率自适应地调整粒子位置,并通过两个观测参数监控其运动状态.经典函数测试和平面稀疏阵列数值仿真结果证明了算法的有效性和鲁棒性.相同仿真条件下,相比于现有三种算法,该算法峰值旁瓣电平(Peak Side-Lobe Level,PSLL)分别降低了8.45%,6.77%和8.27%.

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    31. 双注意力引导的细节和结构信息融合图像去雾网络
    高继蕊, 李华锋, 张亚飞, 谢明鸿, 李凡
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211549
    预出版日期: 2022-09-30

    摘要46)   在线全文9)    PDF下载 (2972KB)(76)    收藏

    雾图像结构信息弱化、边缘细节信息丢失,严重影响其在高水平视觉任务的使用.现有大部分去雾方法对图像细节信息的恢复并不理想,影响了图像去雾的整体效果.为此,本文提出一种双注意力引导的细节和结构信息融合去雾网络.该网络主要由空间-通道双注意力联合模块、细节和结构信息融合模块以及多尺度特征重建模块组成.其中,空间-通道双注意力联合模块通过联合空间和通道两个维度的注意力进行特征提取,实现雾图像中细节和结构信息的增强.细节和结构信息融合模块将结构信息和边缘细节信息融合为注意力权重和逆向注意力权重,以进一步增强这两种信息.多尺度特征重建模块将提取到的特征重建为清晰图像.实验结果表明,本文方法的去雾效果在定量评价和视觉效果上均优于对比方法.

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    32. 基于动静态特征双输入神经网络的咳嗽声诊断新冠肺炎算法
    张永梅, 孙捷
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211630
    预出版日期: 2022-09-30

    摘要43)   在线全文8)    PDF下载 (1423KB)(113)    收藏

    新冠肺炎爆发以来已经在世界范围内造成了严重影响,在防控疫情方面学者们进行了大量研究.利用咳嗽声判断病变部位来诊断新冠肺炎具有非接触、成本低、易获取等优点,但是此类研究在国内较为匮乏.梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)特征仅能够表示声音的静态特征,而一阶差分MFCC特征还能反应声音的动态特征.为了更好地防治新冠肺炎,本文提出了基于动静态特征双输入神经网络的咳嗽声诊断新冠肺炎算法,通过咳嗽声诊断新冠肺炎.在Coswara数据集基础上,对咳嗽声的音频进行裁剪,提取MFCC和一阶差分MFCC特征训练了一个动静态特征双输入神经网络模型.本文模型采用统计池化层,可以输入不同长度的MFCC特征.实验结果表明,与现有模型相比较,本文算法明显提升了识别准确率、召回率、特异性和F1值.

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    33. 基于FastICA和G-G聚类的多元时序自适应分段
    王玲, 李泽中
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220649
    预出版日期: 2022-09-23

    摘要64)   在线全文7)    PDF下载 (2817KB)(96)    收藏

    现有多元时间序列的分段方法主要通过检测时序数据统计特性或形状的变化情况,并以此为依据对分段点的位置进行“硬划分”.然而,这些分段方法无法对两个分段之间的过渡区间长度进行准确估计,且普遍需要人为预先设置参数,在高维且噪声较强的情况下分段效果较差.本文针对现有分段方法存在的诸多不足,提出一种基于FastICA(Fast Independent Component Analysis)和G-G(Gath-Geva)模糊聚类的多元时序自适应分段方法.该方法利用FastICA进行特征提取,采用DW(Durbin-Watson)指数自动选取高信噪比的主成分,并根据最小描述长度(Minimum Description Length,MDL)设计基于G-G模糊聚类的自适应分段模型,实现对于多元时间序列的“软划分”.基于多种领域的真实数据集实验结果表明:与现有主流的分段方法相比,本文方法在上述数据集上的平均F1和MAE(Mean Absolute Error)可分别提升8.4%~16.8%和3.06%~6.56%.

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    34. 面向对流层散射传输的星地联合检测定位技术
    郝本建, 周玫汝, 严少虎, 李明惺, 段玉锦
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211104
    预出版日期: 2022-09-16

    摘要30)   在线全文5)    PDF下载 (2000KB)(39)    收藏

    针对地面超远距离目标进行到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)被动定位时,将天基监测卫星与地面监测站点相联合,可有效规避天基多星联合体制成本高、调度灵活性受限等问题,但受地面目标与地面监测站之间对流层散射传播非直线路径关系影响,星地联合定位精度常难以满足实际应用需求.针对此问题,本文提出一种面对对流层散射传播超视距的超远距离目标星地联合定位技术,通过地面目标与地面监测站之间对流层散射传播路径等效地球半径数学模型构建,以描述二者之间非直线路径光程长度关系,进而联合目标与天基监测卫星之间直线传播路径数学模型,构建新的星地联合TDOA被动定位方程组,最后,通过牛顿迭代法对该非线性方程组进行解析获得定位结果.本文给出了星地联合的对流层散射目标定位克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)推导,并且验证了本文针对远距离目标提出的定位方法的估计性能.计算机仿真验证表明,所提技术可有效消除对流层散射传播非直线关系对定位精度恶化影响,实现了星地联合超远距离目标TDOA被动定位精度有效提升.

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    35. 事件触发策略下多移动机器人抗干扰固定时间编队控制
    王健安, 闫慧娴, 赵志诚
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211610
    预出版日期: 2022-09-16

    摘要26)   在线全文2)    PDF下载 (1626KB)(22)    收藏

    为节约有限通信资源,针对不确定多移动机器人系统的编队控制问题,提出一种基于抗干扰观测器的事件触发固定时间编队控制方法.首先,设计了一类自适应固定时间滑模干扰观测器(Adaptive Fixed-time Sliding Mode Disturbance Observer,AFSMDO),用来估计系统模型参数不确定和未知扰动.其次,在干扰观测器的基础上,结合反步法和固定时间理论,引入事件触发机制,设计固定时间分布式编队控制器,实现多机器人系统固定时间编队且收敛时间不依赖于系统初始状态,并经理论推导无Zeno行为.最后,通过对三个移动机器人进行编队仿真研究,验证了方法的有效性.

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    36. 多策略融合的改进天鹰优化算法
    张长胜, 张健忠, 钱斌, 胡蓉
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220205
    预出版日期: 2022-09-16

    摘要79)   在线全文8)    PDF下载 (1182KB)(77)    收藏

    为了解决天鹰优化算法(Aquila Optimization algorithm,AO)易陷入局部最优及收敛速度慢的问题,本文提出一种多策略融合的改进天鹰优化算法(Multi-Strategy Integration Aquila Optimization algorithm,MSIAO).该算法采用结合Tent混沌映射的折射反向学习初始化种群以提高算法前期的搜索效率,根据种内互助及优化策略解决算法寻优停滞的缺陷,并通过基于Bernoulli混沌序列的自适应权重策略提高算法的收敛速度,引入了柯西-高斯变异算子增强算法迭代后期逃逸局部极值的能力.本文对10个基准函数、部分CEC2014测试函数集进行实验,并将MSIAO用于2个工程设计优化问题.结果表明,对于高维单峰、高维多峰以及固定维复杂多模态函数,MSIAO比AO具有更高的收敛精度和更快的收敛速度;MSIAO对压力容器与焊接梁优化设计的经济成本较AO分别节约4.62%、0.77%,验证了MSIAO对于处理机械工程问题的实用性和优越性.

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    37. 一种基于深度强化学习的动态自适应干扰功率分配方法
    彭翔, 许华, 蒋磊, 张悦, 饶宁
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220391
    预出版日期: 2022-09-16

    摘要39)   在线全文3)    PDF下载 (1926KB)(64)    收藏

    针对传统干扰功率分配方法在干扰目标策略未知的情况下容易造成资源浪费和干扰效费比低的问题,本文提出一种基于深度强化学习的动态自适应干扰功率分配方法.在目标通信功率及功率控制策略完全未知的情况下,该方法将空间分布的侦察节点的观测值作为连续状态输入,利用深度强化学习方法进行干扰功率的辅助决策,可通过对目标策略的有效学习实现自适应稳定干扰.为进一步提升算法性能,本文设计了基于时序误差的优先经验回放机制和自适应探索策略.仿真结果表明,所提方法在与传统干扰功率分配方法干扰效果相当的情况下可节约42.5%的功率资源,提升了干扰效费比,且成功率和功率损耗皆优于对比的智能算法.

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    38. 基于新型区间直觉模糊算子的变权防空目标威胁评估方法
    范成礼, 付强, 卢盈齐, 郭蓬松, 朱晓雯
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220402
    预出版日期: 2022-09-16

    摘要21)   在线全文2)    PDF下载 (1086KB)(27)    收藏

    为提高不确定环境下目标威胁评估的可靠性和精确度,本文提出基于新型区间直觉模糊算子的变权防空目标威胁评估方法.针对现有区间直觉模糊算子由于忽略集结数据间的关系而造成决策结果精度不高的问题,本文定义新的区间直觉模糊运算规则,提出新型区间直觉模糊算术加权平均(Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Weighted Arithmetic Averaging,IVIFWAA)算子和几何加权平均(Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Weighted Geometric Averaging,IVIFWGA)算子,并证明其代数性质.在此基础上,本文构建防空作战目标威胁评估指标体系,引入变权理论,构造权值优势度函数,通过变权函数对威胁指标权重进行调整,并利用IVIFWAA和IVIFWGA算子对多属性、多决策者的决策信息进行集结,得到加权融合的目标威胁评估结果.仿真对比实验验证了本文方法的可行性和优越性.

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    39. 基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法
    金天虎, 陶砚蕴, 李佐勇
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211566
    预出版日期: 2022-07-26

    摘要130)   在线全文14)    PDF下载 (12057KB)(76)    收藏

    本文针对暗通道先验去雾算法在天空等明亮区域存在明显的噪声放大和色彩失真的问题,从大气散射模型和暗通道先验理论出发修正大气光值和非暗通道区域透射率,提出了基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法.本文算法基于大气散射模型和暗通道先验理论建立雾天成像模型;通过超像素阈值分割算法将图像分为暗通道区域和非暗通道区域,暗通道区域(Dark Channel Region,DCR)即图像中符合暗通道先验理论的部分,非暗通道区域(Non-Dark Channel Region,NDCR)即图像中不符合暗通道先验理论的部分;再分别通过非暗通道区域和暗通道区域的超像素,估计全局大气光值,修正非暗通道区域透射率;最终根据大气散射模型恢复无雾图像.本文算法提高了全局大气光值的准确性,有效抑制了天空等非暗通道区域的失真,复原图像更加清晰自然,增强了视觉效果.主观和客观评价的实验表明,本文算法能够取得比传统算法更优的去雾效果.

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    40. 雨衰时间序列的混沌识别与预测
    张轶, 翟盛华, 陶海红
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210030
    预出版日期: 2022-07-25

    摘要55)   在线全文6)    PDF下载 (1157KB)(38)    收藏

    针对传统模型在高频段雨衰预测时存在参数计算复杂、实时性差的问题,设计了一种新的非线性动态预测模型.通过混沌识别证明了雨衰时序具备混沌的动力学特性及采用混沌预测方法的可行性.该方法以雨衰前导数据为训练样本建立非线性自适应滤波器,可忽略不同地理区域降雨分布差异性的影响.仿真结果表明,嵌入维数是影响预测精度的最主要因素,在满足嵌入维数为8、重构时延为3 s、采样间隔为1 s条件时预测相对误差可达0.05以下.同时表明预测的雨衰时间概率分布与ITU-R模型相比有较好的一致性,验证了所提方法具备参数配置简单、可用度高的优点.

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