微波谐振式传感器具有低成本、高灵敏度、实时、无损检测等特点，在生物、医疗、环境等领域都有着广阔的应用前景.一般来说，微波谐振式传感器通过传输线激励谐振单元，通过谐振频率偏移等特征变化获得待测量.本文对微波谐振式传感器现有研究成果进行了详细的综述.首先简要介绍了微波谐振式传感器分类、基本工作原理及关键性能指标，其次以位移传感器、介质传感器及液体传感器这3种类型总结当前微波谐振式传感器国内外研究进展，之后着重探讨了群智能算法、机器学习等优化算法在微波谐振式传感器优化设计方面的应用，最后展望了微波谐振式传感器的发展前景以及存在的挑战.

网络应用，如网络状态跟踪、服务等级协议保障和网络故障定位等，依赖于完整准确的吞吐量测量数据.由于测量代价大，网络监控系统通常难以获得全网吞吐量测量数据.稀疏网络测量技术基于采样的方式降低测量代价，通过张量填充等算法挖掘数据内部的时空相关性，从部分网络测量数据恢复缺失数据.然而，现有研究仅考虑了单个性能指标，忽略了多个指标之间的关联信息，导致恢复精度受限且整体测量代价依然很大.本文提出了一个面向大规模网络测量的数据恢复算法——基于关联学习的张量填充（Association Learning based Tensor Completion，ALTC）.为了捕获网络性能指标之间的复杂关系，设计了一个关联学习模型，使用低测量开销的往返时延推测高测量开销的吞吐量，降低网络测量代价.在此基础上设计了一个张量填充模型，同时学习吞吐量测量数据内部的时空相关性和来自往返时延的外部辅助关联信息，最终以更高的恢复精度获取全网吞吐量数据.实验表明，在相同的吞吐量测量代价下，本文所提算法的恢复误差比目前主流方法的恢复误差降低了13%，达到了更好的恢复效果.

弹载雷达是实现精确制导的重要传感器，在末制导阶段通常采用单脉冲模式以实现对目标的精确跟踪.角反射器质心干扰是应对弹载雷达跟踪的一种重要的无源干扰方式.在雷达跟踪阶段，舰船释放的角反射器与舰船位于雷达的同一分辨单元，单脉冲测量角度指向两者质心，由于角反射器的雷达回波一般强于舰船，单脉冲测角被诱偏，末制导雷达的跟踪点往往偏向角反射器.随着舰船的快速机动，二者之间的距离逐渐变大，末制导雷达会出现目标“失跟”，使得舰船得以逃脱.对抗质心式干扰本质上是解决未分辨多目标的估计问题，通常分为两步，一是检测到目标后判断是否为“目标+干扰”的混合体，二是从混叠的回波信号中准确测量目标参数.在质心干扰存在性检测方面，主要有波形类方法和统计类方法.前者通过分析目标回波的特征差异检测干扰，例如信号盒形分析、小波变换等，此类方法存在经验判决实际性能有限；后者将“混合体”视作多目标，建立单脉冲比统计模型，通过似然比检测实现干扰存在性判决，此类方法模型推导复杂，且仅适用于单个干扰情况.在目标参数测量方面，干扰抑制类方法利用目标和干扰的极化散射特性差异，通过极化滤波抑制干扰，提升单脉冲测角精度，然而需要干扰极化特性或干扰与目标幅度比等先验信息；而多目标测量方法以单脉冲统计模型为基础，构造统计量实现多目标的角度估计，例如矩估计、极大似然估计等.此类方法存在仅适用于单个干扰、依赖正确的统计模型等不足，并且需要大量脉冲精确估计统计模型参数，在实际应用中受限.舰船目标包含了丰富的散射机理，而角反组的散射机理相对单一，两者极化信息差异明显，可用于提升角反干扰的检测与抑制.然而，现有极化单脉冲测角方法均采用多通道方法处理极化信息，目标间的散射特性差异利用不够充分，实际应用时效能有限.在研究雷达极化过程中，特定极化下相邻目标的合成回波差异很大.通过极化域变焦处理调控雷达收发极化抑制角反回波，可以实现舰船目标角度的准确测量.本文针对角反组合体质心干扰，立足于极化域变焦超分辨理论，分析了极化阵列雷达的特征波束和单脉冲测角的统计分布，阐述了“舰船+角反”混合体检测以及角反干扰抑制原理；在此基础上，结合角反与舰船的极化散射特性，建立了角反质心干扰信号模型，提出了干扰存在性检测与舰船测角算法，实现了抗角度诱偏.仿真结果表明，本文所提方法测角精度可达0.1倍波束宽度，在-\mathrm{20} dB极化隔离度下仍可有效测量，综合质心干扰对抗成功率可达80%以上.

未来卫星通信正不断向多频段大带宽传输、多粒度柔性交换转发、宽带灵活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.传统的卫星通信系统通常采用微波技术进行信号的星上处理和转发，在处理速度和传输带宽等方面存在的电子瓶颈，使之难以在兼顾载荷重量、体积和功耗的前提下，实现多频段、大带宽、多粒度、多通道的数据传输和高速率、大容量星间数据交互，因而难以适应未来卫星通信需求.微波光子学融合了微波和光子两大技术，具有工作频带宽、瞬时带宽大、无电磁干扰、接入灵活、体积小、重量轻等特点，基于微波光子学的卫星通信载荷能够利用光学手段克服传统微波技术的电子瓶颈，大幅度提高卫星通信系统的多频段、大带宽通信信号的传输与处理性能，为卫星通信载荷的设计提供了新的思路.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和实现方案，重点阐述了宽带光电/电光阵列转换模块、大瞬时带宽微波光子信道化单元及多尺度微波光子柔性交换模块的模块组成及功能结构；在此基础上，进一步研究了宽带低杂散微波光子变频、微波光子密集信道化及光交换矩阵等关键技术，给出相应的解决方案，同时为降低系统体积、重量、功耗，提升系统稳定性，探索了系统的芯片化、集成化技术的可借鉴性思路；随后，针对微波光子载荷的卫星通信载荷在未来卫星通信和空间信息网络中潜在的重要作用，分析展望了基于微波光子载荷的卫星通信应用设想，提出了本地数据处理转发、远距离数据传输转发、分布式星群群内协作处理三种典型数据传输模式，支持Q/V、Ka、Ku等多频段、多带宽、多通道、多业务的微波信号接收及发送，以及高速率、大容量、远距离的激光链路数据交互；最后，对基于微波光子的卫星通信载荷技术的发展路线和有待解决的重难点问题进行了总结和展望，为未来多频段一体化卫星通信载荷的设计和应用提供了重要理论参考和关键技术支撑.

大规模多入多出（massive MIMO）天线阵列是5G及下一代移动通信的关键使能技术，可靠可信可行且可按需灵活构建的室内多维度性能测试与验证对推动massive MIMO系统技术的基础理论研究、关键技术突破和商用部署至关重要.为了进行大规模MIMO设备的技术验证、场景完备性测试与技术缺陷评估，发展真实可靠的室内模拟性能测试方法至关重要，其核心挑战是如何为待测设备（Device Under Test，DUT）在测试装置中重建丰富、完备的目标电波传播环境.本文在早期提出的虚拟探头快速位置优化方法及其探头权重计算闭式解和不同信道场景下精确多维度信道重构工作的基础上，提出了一种基于可重构OTA装置的非平稳多维无线信道重构方法，为DUT测试提供了拟真的目标非平稳多维无线信道重构机制，能够有效克服传统多探头微波暗室法（Multi-Probe Anechoic Chamber，MPAC）、辐射两步法（Radiated Two Stage，RTS）以及混响室法（Reverberation Chamber，RC）等三种方法难以满足工作于动态信道环境中大规模MIMO天线系统及其波束性能功能描述问题.本文引进可构建不同比特（bit）数的移相器，重构信道空间谱变化，可开展最大空间相关性误差、加权空间相关性均方根误差（weighted root mean square correlation error）、空间功率角度谱（PAS）相似性（PAS similarity）和固定波束功率损失（fixed beam power loss）评估.本文通过全场景多维度信道重构环境分析表明，4 bit精度移相器可以在保证最佳成本效益的前提下，为室外场景的室内近真实重构提供理想精度的相位矩阵，这也为量化分析移相器误差对虚拟OTA方法影响提供了理论基础和技术途径.本文通过迄今为止未见报道的移相器分辨率因素引入，为传统的相位矩阵虚拟OTA测试装置用于真实复杂电磁传播环境massive MIMO无线设备及其模拟重构，通过相控矩阵调节DUT中各个天线单元的相位响应，模拟探头天线辐射电磁波在自由空间中的传播变化，仿真自适应massive MIMO核心指标与验证，提供了一种有效方法，达成了实际应用场景的信道重构.此外，实验还表明，在虚拟探头数量足够多的情况下，3 bit移相器也能够提供较为理想的信道重构性能，可指导用于室内装置的移相器选择以及低复杂度相控矩阵构建，同时本文也指出虽然4 bit移相器已经能够提供精确信道重构，但也可以选择5 bit移相器提供1 bit安全冗余.进一步，为深入验证本文结果对非标准测量信道场景重构的有效性，本文重构了一个射线追踪模型的动态信道环境，同时，该模型信道在多个空间位置的精确重构也证明了本文方法的广泛适用性与可行性.

5G技术不仅在以蜂窝网络为代表的移动互联网中占据主要角色，还正在积极地为工业场景提供技术变革的契机.目前，国内外已经开展了大量和5G抗干扰技术相关的工作，但仍缺乏对5G在授权和非授权频谱下抗干扰技术的系统性综述.本文分析了5G无线干扰的主要来源，指出了抗干扰研究的技术难点，并以授权频段5G蜂窝网络干扰与非授权频段异构系统间干扰两个关键问题为例，对现有的无线抗干扰方案进行了具体分析和归纳对比，最后对5G技术在授权频段和非授权频段抗干扰技术的未来研究方向进行了展望.

近年来，以机器学习算法为代表的人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了广泛的应用，各式各样的机器学习模型为人们的生活带来了巨大的便利.机器学习模型的工作流程可以分为三个阶段.首先，模型接收人工收集或算法生成的原始数据作为输入，并通过预处理算法（如数据增强和特征提取）对数据进行预处理.随后，模型定义神经元或层的架构，并通过运算符（例如卷积和池）构建计算图.最后，模型调用机器学习框架的函数功能实现计算图并执行计算，根据模型神经元的权重计算输入数据的预测结果.在这个过程中，模型中单个神经元输出的轻微波动可能会导致完全不同的模型输出，从而带来巨大的安全风险.然而，由于对机器学习模型的固有脆弱性及其黑箱特征行为的理解不足，研究人员很难提前识别或定位这些潜在的安全风险，这为个人生命财产安全乃至国家安全带来了诸多风险和隐患.研究机器学习模型安全的相关测试与修复方法，对深刻理解模型内部风险与脆弱性、全面保障机器学习系统安全性以及促进人工智能技术的广泛应用有着重要意义.本文从不同安全测试属性出发，详细介绍了现有的机器学习模型安全测试和修复技术，总结和分析了现有研究中的不足，探讨针对机器学习模型安全的测试与修复的技术进展和未来挑战，为模型的安全应用提供了指导和参考.本文首先介绍了机器学习模型的结构组成和主要安全测试属性，随后从机器学习模型的三个组成部分即数据、算法和实现，六种模型安全相关测试属性即正确性、鲁棒性、公平性、效率、可解释性和隐私性，分析、归纳和总结了相关的测试与修复方法及技术，并探讨了现有方法的局限.最后本文讨论和展望了机器学习模型安全的测试与修复方法的主要技术挑战和发展趋势.

随着国家数字经济战略加快实施建设，算力基础设施成为数字经济发展的重要引擎.新一代网络技术从信息数据通信向信息数据智能化处理转变，泛在的计算、存储以及传输资源的融合逐步形成算力网络.算力网络作为我国率先提出的新型网络架构，是推动我国信息产业发展，支撑我国“十四五”发展规划中“网络强化、数字中国”发展战略的重要基础.在此背景下，算力网络被提出旨在推动网络体系与算力体系的深度融合：一方面通过算力提升网络服务质量，资源调度以及服务功能的编排能力，实现智能高效的网络算力服务；另一方面网络作为连接纽带将离散的数据中心、超算中心等泛在算力进行融合，实现以云为中心的算力资源运营，利用网络促进算力高效调度.然而，算力网络研究尚处于起步阶段，在架构、标准以及技术方面尚未达成共识，相关架构、标准的设计依赖传统网络技术，缺乏构建统一的算力网络标准体系，研究面临诸多新需求和新挑战，如“在哪算”“算什么”和“怎么算”等.本文基于前期“标识网络”与“智慧标识网络”研究，针对异构网络的深度融合与网络智慧化创新两大必然趋势，创造性提出“融算网络”体系及其关键机制，突破多网融合组网与高效兼容、多维统一标识及智能解析映射、按需组网及算网协同传输、算网融合的协同计算与优化等技术，构建算网深度融合的新型网络体系理论，旨在为不同行业和用户按需提供多元化算力服务支撑.“融算网络”突破网络专网发展视角，结合网络融合化、智慧化发展趋势，研究构建新型理论体系与突破关键核心技术，实现核心技术自主可控、可兼容替代现有网络、功能性能领先国际的原创性建设目标，满足国家与行业重大战略需求，促进国家数字经济的发展，为全国一体化算力整体布局奠定理论基础.

微波成像技术在雷达、制导、引信、安防、医疗等领域有极大的应用需求，本文研究了基于透镜成像原理的微波阵列快速成像技术，通过分析透镜成像系统的成像特性以及成像算法，提出了一种适用于阵列成像的快速算法，该方法仅需要执行一次IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)运算即可获得目标的像. 所提出的新方法降低了算法复杂度，具有较快的运算速度. 最后进行了成像验证，采用微波暗室测试散射源近场数据，通过快速成像算法计算目标的像，实验结果证明新算法具有较好的成像效果.

有源相控阵雷达作为支撑国家战略安全的核心装备，承担着国家战略反导、超视距探测、反隐身侦查、远程引导打击等重大任务，维护着我国的国土安全，更是我国大国地位的战略支柱.有源相控阵技术诞生于20世纪60年代的战火之中，军事上的迫切需要使其一经问世就引起了世界的轰动，它的出现甚至影响了世界军事的变革.相比于传统的单脉冲、脉冲多普勒等技术，它使雷达迈入了一个新时代，对雷达发展产生了深远和广泛的影响.有源相控阵雷达中每个天线单元都连接有对应的发射/接收组件，通过控制移相器改变天线孔径上的相位分布，实现天线不做机械转动而天线波束在空间进行快速电扫描.因此，相比于传统机械扫描雷达扫描惯性大、数据率有限、信息通道数少、不易满足自适应和多功能需求等缺点，有源相控阵雷达具备微秒时间内灵活且无惯性扫描、功能多、可靠性高、数据率大、雷达反射截面积低、自适应能力强、不易受到干扰等无可比拟的优势.随着现代国防的重大需求，雷达装备向着超视距、精准探测、极度隐身等方向持续发展，有源相控阵天线向着高频段、高增益、高指向精度、低副瓣电平等方向不断迈进，天线的高电磁指标对结构的刚度、轻量化、高效散热等设计参数提出了严苛的要求，天线内部各参数呈现高维度多场耦合关系，更容易受到战场恶劣环境的干扰而恶化天线的电性能，降低雷达的探测威力、制导精度与战场生存能力等.有源相控阵天线被誉为“三军之眼”，是涉及多学科交叉的典型装备，其结构、热、电磁之间存在的相互影响、相互制约的耦合关系定义为有源相控阵天线的机电热耦合问题.主要耦合问题有四点.其一，馈电误差影响天线电磁性能：有源相控阵天线馈电网络误差、辐射单元失效、热敏电子元器件（如发射/接收组件中的移相器）性能温漂、天线单元互耦等都会引起馈电电流的幅相误差，导致天线电磁性能恶化.其二，结构误差影响天线电磁性能：有源相控阵天线制造、装配存在随机误差，服役中振动、冲击、热功耗等导致阵面变形，最终引起辐射单元位置偏移，天线阵面电磁幅相分布发生变化，导致发射波束变化，最终使天线电性能受到严重影响.其三，热影响天线电磁性能：有源相控阵天线阵面上安装有成千上万的发射/接收组件，热功耗巨大，一方面会导致天线阵面的结构热变形，另一方面也会引起器件的性能下降，最终导致天线电磁性能的恶化.其四，结构、热与电磁性能耦合：三者中任一个变化，都会引起其他两个的变化.有源相控阵雷达在不同占空比工作模式下，其天线阵面电磁幅相会做出相应分布，导致热功耗随之变化，从而引起温度分布发生变化，进而影响天线阵面的结构热变形.因此有源相控阵天线的机电热耦合问题已成为制约其稳健发展，进一步提升性能的瓶颈问题.本文梳理了陆基、舰载、机载、弹载、星载不同平台上有源相控阵天线的发展动态，分析了各武器平台上有源相控阵天线的结构特点，归纳了“陆、海、空、天”不同战场环境的服役载荷对有源相控阵天线的影响，然后总结了天线结构误差、天线罩高温烧蚀、T/R组件馈电误差、天线单元失效等多重因素影响下有源相控阵天线机电热耦合机理分析与建模方法，机电热耦合技术在有源相控阵天线制造精度、高效散热以及轻量化综合优化、稀疏阵设计等领域的应用，以及服役环境下有源相控阵天线状态监测、位移场重构、电性能补偿等关键保障技术，最后探讨了机电热耦合技术的未来研究方向以及在不同研究领域的应用前景.

图像超分辨率重建是计算机视觉中的基本图像处理技术之一，不仅可以提高图像分辨率改善图像质量，还可以辅助其他计算机视觉任务. 近年来，随着人工智能浪潮的兴起，基于深度学习的图像超分辨率重建也取得了显著进展. 本文在简述图像超分辨率重建方法的基础上，全面综述了基于深度学习的单帧图像超分辨率重建的技术架构及研究历程，包括数据集构建方式、网络模型基本框架以及用于图像质量评估的主、客观评价指标，重点介绍了根据网络结构及图像重建效果划分的基于卷积神经网络的方法、基于生成对抗网络的方法以及基于Transformer的方法，并对相关网络模型加以评述和对比，最后依据网络模型和超分辨率重建挑战赛相关内容，展望了图像超分辨率重建未来的发展趋势.

智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface，RIS）作为第六代（Sixth Generation，6G）移动通信中的潜在关键技术之一，具有低成本、低能耗和易于部署等特点.通过给电磁单元上的可调元件施加控制信号，可以实现对入射信号的幅度、相位、极化等调控，从而构造智能化的通信环境，为终端高能效无线通信提供了契机.本文首先基于无人机通信技术发展现状，阐明了将RIS技术引入无人机通信系统的必要性；然后，分析了RIS使能无人机高能效通信信道的传输机理，归纳了信道建模关键技术；最后针对RIS使能无人机高能效通信信道建模，总结和展望了未来的技术挑战与研究方向.

安全多方计算作为密码学的重要分支，长期以来主要致力于解决两方或多方参与者隐私数据的联合计算.集合交集元素和的隐私计算作为安全多方计算中的科学计算问题，在保密计算广告转化率中具有重要作用.我们利用保密替换和加密选择求集合的交集，结合Lifted ElGamal加密算法，研究了不同限制下（数据范围较小和数据范围较大）集合交集元素和多方保密计算.本文方案解决两方计算时，Bob只需从Alice发送的数据中选择数据，避免了复杂的模指数运算，且双方不需多次交互，降低了计算成本和通信次数.多方参与计算时，根据加密选择和保密替换的性质，得到集合交集的密文，然后在密文上计算得到集合交集元素的和.通过理论分析和实验证明，本文协议是高效的.最后利用模拟范例证明本文协议是安全的.

行人轨迹预测是视频监控的重要组成部分，因现有方法未充分利用场景特征信息造成其预测轨迹不符合生活常识，导致行人轨迹预测精度较低出现明显偏离真实轨迹的情况.针对上述不足本文提出一种基于Transformer动态场景信息生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的行人轨迹预测方法.该方法利用动态场景特征提取模块的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）模型对目标行人的动态场景信息进行特征提取，同时生成器网络中的编码器利用Transformer对行人的社会交互信息特征以及轨迹信息特征进行建模.在ETH和UCY数据集上的实验结果表明，与Social GAN模型相比，本文方法在多个场景下的平均位移误差准确率提高了25.61%，最终位移误差准确率提高了38.44%.

随着大规模集成电路器件复杂度与容量的不断提升，现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array, FPGA）以高度的并行、可定制和可重构的特性得到了广泛的关注与应用. 在制约FPGA发展的众多因素中，最为关键的便是电子设计自动化（Electronic Design Automation, EDA）技术，作为FPGA EDA流程中的关键环节，布局和布线技术的研究对于FPGA的重要性不言而喻. 本文综述了面向FPGA的布局和布线技术，包括基于划分的布局、基于启发式的布局、基于解析式的布局、FPGA串行布线和FPGA并行布线等技术，分析对比了不同技术方法的优缺点，在此基础上，本文还展望了未来FPGA布局和布线技术的发展趋势，将为FPGA未来健康可持续的发展提供有力支撑.

实体关系抽取是信息抽取领域的核心任务.从文本中抽取的实体关系三元组是构建大规模知识图谱的基础.传统的流水线方法将实体关系抽取分解为独立的命名实体识别和关系抽取两个子任务.首先，构建一个高效的命名实体识别器，从大规模非结构化文本语句中识别实体边界和类型.然后，将该命名实体识别器识别的实体与类型作为关系抽取任务中所用数据的标注.最后，通过关系抽取器得到两个实体之间的关系类别，进而组合成为结构化的实体关系三元组.命名实体识别任务存在的误差会影响后续的关系抽取任务的性能，这使得流水线方法具有错误累积问题.这是因为关系抽取任务中使用的标注数据来自于前面的命名实体识别任务，这会有一定的误差，进而影响关系抽取的结果质量.此外，流水线方法减弱了两个子任务之间的特征关联，这会出现冗余实体的问题.命名实体识别任务和关系抽取任务独立进行学习训练，导致这两个子任务间缺乏交互，使得文本信息没有得到充分利用，限制了流水线方法的性能瓶颈.由于非结构化文本信息没有得到充分利用，流水线方法在抽取实体间长依赖关系时具有一定局限性，很难达到联合抽取模型的性能指标.实际应用中，实体间往往存在多种关系，流水线方法无法充分使用全局文本信息，且命名实体识别会产生冗余实体，在抽取多元重叠关系时，该方法具有一定的局限性.因此，在构建高准确率实体关系抽取模型时，流水线方法具有欠缺之处.本文对实体关系联合抽取的研究发展全景进行了综述，简要阐明整数线性规划、卡片金字塔解析模型、概率图模型和结构化预测模型这四类基于特征工程的联合模型的共同缺点.本文聚焦基于深度学习的实体关系联合抽取技术，根据近年来实体关系联合抽取前沿研究成果，总结了实体关系联合抽取模型的主流构建方法.按照建模思想的特点总结为三种建模方法：多模块-多步骤、多模块-单步骤以及单模块-单步骤.多模块-多步骤建模方法主要包含实体域映射关系域、关系域映射实体域和头实体域映射关系-尾实体域这三种类别.这三类模型的共同特点都是将三元组的提取过程分为多个模块，通过共享参数的方式整合各个模块，逐步迭代得到三元组.这种方法推动联合模型性能提升，初步解决了流水线方法存在的问题.但每个步骤使用独立的解码算法，导致解码误差累积问题.且共享参数整合各个模块的冗余误差会互相影响预测性能，从而产生级联冗余问题.多模块-单步骤建模方法旨在构建一个最优化的联合解码算法，并对其求取最优解进而得到最优超参数.这种方法设计了简单精确的联合解码算法，并加强了多个子模块间的交互性，减弱了因为逐步迭代导致的解码误差和级联冗余对联合模型性能的影响.然而，模块的分离依然会产生冗余错误，具有一定局限性.单模块-单步骤建模方法可以直接从文本语句中抽取三元组，有效缓解了多模块-多步骤和多模块-单步骤建模方法的级联错误和实体冗余等问题.本文以前沿文献中具有代表性的联合模型为例，详细分析了这些模型的建模思路，剖析了各个模型的优缺点，将多个具有共同建模思路的经典模型进行归类，以阐述实体关系联合抽取模型的发展趋势.本文将单模块-单步骤建模方法的代表模型在公开基准数据集上的模型性能与多模块-多步骤和多模块-单步骤的代表模型性能进行对比分析，阐明实体关系联合抽取模型的建模思路正在从基于多模块-多步骤和多模块-单步骤的复杂建模方法，逐渐向单模块-单步骤的高效建模方法转变的客观趋势.最后，本文对三个实体关系联合抽取的研究方向进行了展望.当下主流的联合模型聚焦于限定域的实体关系抽取任务，对于开放域问题研究得不够.开放域实体关系联合抽取任务是未来的研究人员亟待解决的问题之一.在实际工业应用中，文本语料包含多元信息，如时序信息.而当前的实体关系联合抽取模型大多依据单一文本上下文信息进行特征抽取，从而忽略了时序信息.若融入像时序信息这样的多元信息或能进一步提升联合模型性能，这是未来一项具有重大意义的课题.此外，对于跨文本的实体关系联合抽取模型研究较少，这也是该领域未来的一个研究趋势.本文旨在建立一个完整的基于深度学习的实体关系联合抽取领域研究视图，以对相关领域研究者有所帮助.