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    1. 基于属性密码体制的区块链安全技术研究进展
    陈露, 相峰, 孙知信
    电子学报    2021, 49 (1): 192-200.   DOI: 10.12263/DZXB.20191375
    摘要582)      PDF下载 (3963KB)(1734)    收藏
    区块链是一种集合了分布式存储、点对点传输、共识机制、密码学算法和智能合约等关键技术的分布式账本,具有去中心化、不可篡改、透明化等特性.近年来区块链技术的安全性问题逐渐显露,阻碍了区块链应用的发展.本文介绍了区块链的基本概念与安全模型,分析了区块链的安全性问题;然后,基于属性密码体制,从访问控制、密钥管理、数据隐私保护这三个方面分析了区块链安全技术的各类研究,论述了主要的解决方案的特点;最后,总结了基于属性密码体制的区块链安全技术研究进展,并对未来的研究工作进行了讨论.
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    2. 基于深度学习的目标检测研究综述
    罗会兰, 陈鸿坤
    电子学报    2020, 48 (6): 1230-1239.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.06.026
    摘要1358)      PDF下载 (3163KB)(1306)    收藏
    目标检测是计算机视觉领域内的热点课题,在机器人导航、智能视频监控及航天航空等领域都有广泛的应用.本文首先综述了目标检测的研究背景、意义及难点,接着对基于深度学习目标检测算法的两大类进行综述,即基于候选区域和基于回归算法.对于第一类算法,先介绍了基于区域的卷积神经网络(Region with Convolutional Neural Network,R-CNN)系列算法,然后从四个维度综述了研究者在R-CNN系列算法基础上所做的研究:对特征提取网络的改进研究、对感兴趣区域池化层的改进研究、对区域提取网络的改进研究、对非极大值抑制算法的改进研究.对第二类算法分为YOLO(You Only Look Once)系列、SSD(Single Shot multibox Detector)算法及其改进研究进行综述.最后根据当前目标检测算法在发展更高效合理的检测框架的趋势下,展望了目标检测算法未来在无监督和未知类别物体检测方向的研究热点.
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    3. 基于深度学习的通用目标检测研究综述
    程旭, 宋晨, 史金钢, 周琳, 张毅锋, 郑钰辉
    电子学报    2021, 49 (7): 1428-1438.   DOI: 10.12263/DZXB.20200570
    摘要1096)   在线全文81)    PDF下载 (905KB)(1190)    收藏

    目标检测是计算机视觉领域中最基础且最重要的任务之一,是行为识别与人机交互等高层视觉任务的基础.随着深度学习技术的发展,目标检测模型的准确率和效率得到了大幅提升.与传统的目标检测算法相比,深度学习利用强大的分层特征提取和学习能力使得目标检测算法性能取得了突破性进展.与此同时,大规模数据集的出现及显卡计算能力的极大提高也促成了这一领域的蓬勃发展.本文对基于深度学习的目标检测现有研究成果进行了详细综述.首先回顾传统目标检测算法及其存在的问题,其次总结深度学习下区域提案和单阶段基准检测模型.之后从特征图、上下文模型、边框优化、区域提案、类别不平衡处理、训练策略、弱监督学习和无监督学习这八个角度分类总结当前主流的目标检测模型,最后对目标检测算法中待解决的问题和未来研究方向做出展望.

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    4. 一种基于图神经网络的SDN路由性能预测模型
    车向北, 康文倩, 邓彬, 杨柯涵, 李剑
    电子学报    2021, 49 (3): 484-491.   DOI: 10.12263/DZXB.20200120
    摘要312)      PDF下载 (2948KB)(1095)    收藏
    软件定义网络作为未来网络架构的发展方向,通过分离数据平面与控制平面高效设定路由方案.而在路由方案的优化过程中,准确预估给定路由方案下的网络性能是其关键.本文基于图神经网络建模网络中物理链路与路由方案路径的关系,在给定的路由方案与网络流量下对网络中的各项端到端性能指标(如延迟、抖动)进行准确预估,以辅助优化路由方案.本文基于OMNeT++来生成数据并进行实验,实验结果表明本文提出的模型能够针对延迟抖动等端到端性能指标进行准确预估,预估平均相对误差不超过4.1%.实验也对比了传统最短路径路由算法与基于该预测模型给出的最优路由方案下的端到端性能,相比传统最短路径路由算法,平均延迟和平均抖动分别降低了19.8%和33.52%,最大延迟和最大抖动降低了36.18%和35.45%.
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    5. 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.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.025
    摘要645)      PDF下载 (5923KB)(1064)    收藏
    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.
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    6. 基于直觉模糊Memetic框架的双粒子群混合优化算法
    王毅, 王侃琦, 张茂省, 李静
    电子学报    2021, 49 (6): 1041-1049.   DOI: 10.12263/DZXB.20201144
    摘要725)      PDF下载 (1868KB)(1022)    收藏
    为了平衡粒子群算法多样性与收敛速度,本文在Memetic框架下结合多属性决策,提出基于直觉模糊Memetic双种群混合优化算法.算法采用探索与开发分布式策略,在探索阶段,设计了社会强化算子和碰撞反弹算子提升种群多样性与勘探更多新区域;通过建立直觉模糊多属性决策对探索区域综合评估并生成可能存在的全局最优解区域,进而指导具有拉马克学习的开发种群进行局部精细搜索,实现不同策略下种群间的分布式协作与计算资源的合理分配.通过与其它5种新型进化算法在23个基准函数测试结果中体现出本算法具有更好的综合优化能力.
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    7. 基于深度学习的小目标检测研究与应用综述
    刘颖, 刘红燕, 范九伦, 公衍超, 李莹华, 王富平, 卢津
    电子学报    2020, 48 (3): 590-601.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.03.024
    摘要777)      PDF下载 (5252KB)(927)    收藏
    目标检测在基于传统手工特征及深度学习算法上已经取得较大发展,然而针对小目标检测的研究近几年才开始出现,研究成果较少,且大都是在已有目标检测算法基础上进行改进,以提高小目标检测的检测精度.小目标像素点少,本身携带的特征少,多次下采样后就更难进行特征提取,因而小目标检测面临极大挑战.小目标检测在自动驾驶、遥感图像检测、刑侦等领域都有广泛应用需求,对于小目标检测技术的研究有重要的实用价值.本文对小目标检测的现有研究成果进行了详细综述.首先,将现有算法按照检测需要的阶段数分为一阶段、二阶段、多阶段,描述了RetinaNet、CornerNet-Lite、特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)等算法的原理并进行了对比分析.其次,本文描述了小目标检测技术在不同领域的应用情况,并汇总了MS COCO、PASCAL VOC、DOTA、KITTI等数据集及算法性能评价指标.最后,总结了小目标检测面临的挑战,并展望了未来的研究方向.
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    8. 区块链的安全风险评估模型
    秦超霞, 郭兵, 沈艳, 苏红, 张珍, 周驰岷
    电子学报    2021, 49 (1): 117-124.   DOI: 10.12263/DZXB.20180962
    摘要550)      PDF下载 (2048KB)(892)    收藏
    随着区块链技术在社会经济领域的应用不断扩大,区块链的安全问题受到越来越多的关注.本文提出了一种新的区块链安全风险评估方法,分别从技术架构和算力两方面量化区块链的安全风险.我们首先根据区块链技术体系架构建立了区块链可信计算基(Blockchain Trusted Computing Base,BTCB),进而设计了一种结合层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)和配对比较的安全敏感性分析方法,为每个安全风险影响因素分配权重,最终构造了一个区块链的安全风险评估模型.在实验部分,我们采用该模型为当下15个常见公有链区块链项目打分,并与市场认可度较高的四家区块链评级机构的评测数据进行对比分析,实验结果表明我们的模型具有一定的可行性.
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    9. 基于变分模态分解的自适应滤波降噪方法
    吴龙文, 聂雨亭, 张宇鹏, 何胜阳, 赵雅琴
    电子学报    2021, 49 (8): 1457-1465.   DOI: 10.12263/DZXB.20190972
    摘要735)   在线全文273)    PDF下载 (3419KB)(891)    收藏

    为了提高分析信号的信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解的变步长归一化最小均方自适应滤波降噪方法.该方法对原信号进行变分模态分解并区分信号分量和噪声分量,再对噪声分量进行间隙阈值降噪处理并将其作为参考信号输入自适应滤波器,通过自适应算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并通过重构算法得到最终降噪后的信号.本文还在变分模态分解的基础上使用小波阈值降噪和间隙阈值降噪方法按不同方案进行降噪处理并得到最佳算法,将其与所提算法进行对比.实验结果表明,本文所提自适应滤波降噪方法的降噪效果比阈值降噪最佳方法效果更好.

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    10. 射频连接器与微带线组件焊接过渡段阻抗补偿研究
    宋凯旋, 高锦春, 王紫任, 谢刚, 李晓明, 石国超
    电子学报    2019, 47 (11): 2241-2247.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.11.001
    摘要211)      PDF下载 (2132KB)(888)    收藏
    射频连接器与微带线组件常用于通信系统电路中,而组件焊接过渡段的阻抗不连续会使电路中的信号损耗增大.针对该问题,本文对射频连接器与微带线组件焊接过渡段进行研究,基于传输线理论,建立焊接过渡段的等效电路模型.讨论了焊接过渡段特征阻抗不连续的原因,同时提出了补偿优化方案.此外,通过电磁场与电路的联合仿真,提取出补偿前后等效电路模型的电参数,从等效电路模型的角度分析了补偿方案对组件过渡段复杂电磁特性的影响.有限元仿真分析与实验测试结果显示,补偿后组件的性能显著提高,证明了补偿方案有效可行.
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    11. 基于深度学习的显著性目标检测方法综述
    罗会兰, 袁璞, 童康
    电子学报    2021, 49 (7): 1417-1427.   DOI: 10.12263/DZXB.20200651
    摘要817)   在线全文61)    PDF下载 (1125KB)(856)    收藏

    显著性目标检测旨在对图像中最显著的对象进行检测和分割,是计算机视觉任务中重要的预处理步骤之一,且在信息检索、公共安全等领域均有广泛的应用.本文对近期基于深度学习的显著性目标检测模型进行了系统综述,从检测粒度的角度出发,综述了将深度学习引入显著性目标检测领域之后的研究成果.首先,从三个方面对显著性目标检测方法进行了论述:稀疏检测方法,密集检测方法以及弱监督学习下的显著性目标检测方法.然后,简要介绍了用于显著性目标检测研究的主流数据集和常用性能评价指标,并对各类主流模型在三个使用最广泛的数据集上进行了性能比较分析.最后,本文分析了显著性目标检测领域目前存在的问题,并对今后可能的研究趋势进行了展望.

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    12. 基于深度网络的图像语义分割综述
    罗会兰, 张云
    电子学报    2019, 47 (10): 2211-2220.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.10.024
    摘要304)      PDF下载 (919KB)(854)    收藏
    图像语义分割不仅预测一幅图像中的不同类别,同时还定位不同语义类别的位置,具有重要的研究意义和应用价值.本文阐述了图像语义分割最新的研究成果和方法,从三个角度综述了基于深度卷积神经网络的图像语义分割模型,分别是基于候选区域模型、基于全卷积网络模型和基于弱监督学习的语义分割模型,对这三类模型的方法和结构进行了详细的研究和分析.并在PASCAL VOC 2012数据集上对一些代表性的语义分割算法的性能进行了比较分析.
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    13. 基于神经进化的深度学习模型研究综述
    韩冲, 王俊丽, 吴雨茜, 张超波
    电子学报    2021, 49 (2): 372-379.   DOI: 10.12263/DZXB.20200139
    摘要649)      PDF下载 (2107KB)(841)    收藏
    深度学习研究发展至今已可以胜任各类识别、分类、生成任务,但是对于不同的任务,神经网络的结构或参数不可能只是微小的变化,依然需要专家进行调整.在这样的情况下,自动化地调整神经网络的结构或参数成为研究热点.其中,以达尔文自然进化论为灵感的神经进化成为主要优化方法.利用神经进化优化的深度学习模型以种群为基础,通过突变、重组等操作进化,可实现自动地、逐步地构建神经网络并最终选择出性能最优的深度学习模型.本文简述了神经进化与进化计算;详细概述了各类基于神经进化的深度学习模型;分析了各类模型的性能;总结了神经进化与深度学习融合的前景并探讨下一步的研究方向.
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    14. 自适应分解式多目标粒子群优化算法
    韩红桂, 阿音嘎, 张璐, 乔俊飞
    电子学报    2020, 48 (7): 1245-1254.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.001
    摘要463)      PDF下载 (4381KB)(834)    收藏
    为了提高多目标粒子群优化算法解的分布性,文中提出了一种自适应分解式多目标粒子群优化算法(Adaptive Multiobjective Particle Swarm Optimization based on Decomposed Archive,AMOPSO-DA).首先,设计了一种基于优化解空间分布信息的外部档案更新策略,有效提升了AMOPSO-DA的空间搜索能力;其次,提出了一种基于粒子进化方向信息的飞行参数调整方法,有效平衡了AMOPSO-DA的探索和开发能力.最后,将提出的AMOPSO-DA应用于多目标优化问题,实验结果表明,文中提出的AMOPSO-DA能够获得分布性较好的优化解.
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    15. 基于注意力机制特征融合网络的SAR图像飞机目标快速检测
    赵琰, 赵凌君, 匡纲要
    电子学报    2021, 49 (9): 1665-1674.   DOI: 10.12263/DZXB.20200486
    摘要879)   在线全文151)    PDF下载 (9889KB)(824)    收藏

    针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标散射点离散化程度高,周围背景干扰复杂,现有算法对飞机浅层语义特征表征能力弱等问题,本文提出了基于注意力特征融合网络(Attention Feature Fusion Network,AFFN)的SAR 图像飞机目标检测算法.通过引入瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module,BAM),本文在AFFN中构建了包含注意力双向特征融合模块(Attention Bidirectional Feature Fusion Module,ABFFM)与注意力传输连接模块(Attention Transfer Connection Block,ATCB)的注意力特征融合策略并合理优化了网络结构,提升了算法对飞机离散化散射点浅层语义特征的提取与判别.基于自建的Gaofen-3 与TerraSAR-X 卫星图像混合飞机目标实测数据集,实验对AFFN与基于深度学习的通用目标检测以及SAR图像特定目标检测算法进行了比较,其结果验证了AFFN对SAR图像飞机目标检测的准确性与高效性.

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    16. 基于少量样本学习的多目标检测跟踪方法
    罗大鹏, 杜国庆, 曾志鹏, 魏龙生, 高常鑫, 陈应, 肖菲, 罗琛
    电子学报    2021, 49 (1): 183-191.   DOI: 10.12263/DZXB.20180045
    摘要336)      PDF下载 (2672KB)(770)    收藏
    视频目标检测跟踪算法一直是计算机视觉领域的研究热点,目前大部分方法均需人工采集样本训练检测模型,搭建目标检测跟踪系统.当目标成像条件发生变化时,需重新采集样本,训练模型,调试整个检测跟踪系统,耗费大量人力、物力.本文提出一种基于少量样本学习的多目标检测跟踪算法,只需在监控视频第一帧指定待检测目标,即可自主生成混合分类模型,进行目标检测.采用在线渐进学习算法学习目标姿态变化,更新该模型.结合基于颜色的目标跟踪算法,自动构建高精度目标检测跟踪系统.整个过程无需手工采集、标注训练样本.因此,易于扩展到其它监控场景,通过自主学习形成该场景专用的检测跟踪系统,实现不同监控环境下,不同成像条件下都有较好的检测跟踪效果.实验表明,本方法能自主学习多种监控场景下的目标姿态,无需手工标注训练样本,在基于在线学习的算法中有最佳的检测精度,此外也取得了和离线目标检测跟踪系统相似的性能.
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    17. 智能合约的形式化验证方法研究综述
    朱健, 胡凯, 张伯钧
    电子学报    2021, 49 (4): 792-804.   DOI: 10.12263/DZXB.20200723
    摘要842)      PDF下载 (900KB)(767)    收藏
    形式化方法是在安全关键软件系统中被广泛采用而有效的基于数学的验证方法,而智能合约属于安全关键代码,采用形式化方法验证智能合约已经成为热点研究领域.本文对自2015年以来的47篇典型相关论文进行了研究分析,对技术进行了详细的分类研究和对比分析;对形式化验证智能合约的过程中使用的形式化方法、语言、工具和框架进行综述.研究表明,其中定理证明技术和符号执行技术适用范围最广,可验证性质最多,很多底层框架均有所涉及,而运行时验证技术属于轻量级的新验证技术,仍处于探索阶段.由此我们列出了一些关键问题如智能合约的自动化验证问题,转换一致性问题,形式化工具的信任问题和形式化验证的评判标准问题.本文还展望了未来形式化方法与智能合约结合的研究方向,对领域研究有一定的推动作用.
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    18. 一种非开关型快速随机脉冲噪声降噪算法
    徐少平, 刘婷云, 罗洁, 张贵珍, 李崇禧
    电子学报    2019, 47 (12): 2622-2629.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.12.023
    摘要212)      PDF下载 (5894KB)(760)    收藏
    为提高现有开关型随机脉冲噪声(Random-Valued Impulse Noise,RVIN)降噪算法的降噪性能,提出了一种基于卷积神经网络的非开关型RVIN快速降噪算法(Fast Non-switching RVIN Denoising Algorithm,FNRDA).首先,利用噪声检测器随机地检测给定噪声图像中少量不同位置处的像素点;然后,将检测为RVIN噪声点的个数除以被检像素点总数转化为噪声比例值;最后,根据噪声比例值调用相应预先训练好的非开关型卷积神经网络降噪模型,快速且高质量地完成图像降噪任务.实验结果表明:所提出的非开关型FNRDA算法在各噪声比例下的综合性能(降噪效果和执行效率)优于经典的开关型RVIN降噪算法,适用于图像恢复、信号检测、无线通讯等实时系统中.
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    19. 策略三十六计和算法三十六计
    林闯
    电子学报    2020, 48 (2): 209-237.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.02.001
    摘要495)      PDF下载 (1178KB)(758)    收藏
    本着文化自信的精神,深入学习具有三千多年历史的《易经》,挖掘《易经》形象思维的抽象和推理的理念,结合现代计算机学科的发展和作者本身的专业经历,给出了计算机系统设计策略三十六计和算法三十六计的初步成果.本文提出了计算机学科的四个基本对立统一关系,即四个基本科学问题:集分定位、刚柔相摩、供需相应、串并转换.从集分定位出发,在策略三十六计中提出了架构设计十八计,它包括了时空转换和多种计算模式的计策.从刚柔相摩出发,在策略三十六计中提出了系统特性十八计,它包括了八类特性设计的计策,例如,可控性、效率性、安全性、可变性等方面的计策.供需相应和串并转换所涉及的科学问题,主要体现在资源管理和任务调度的算法三十六计中.这些算法计策中包含了计算机学科的经典和热点问题,例如,可计算性、多目标优化、云计算、软件定义系统、大数据思维和人工智能等.策略三十六计和算法三十六计可以为计算机专业人员在学习和系统研发工作中提供思维框架、策略辩证思路和需要的计策及实例,更为重要的是可以进一步理解事物的哲学道理.
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    20. 空天地一体化无线光通信网络关键技术及其发展趋势
    赵雄文, 张钰, 秦鹏, 王晓晴, 耿绥燕, 宋俊元, 刘瑶, 李思峰
    电子学报    2022, 50 (1): 1-17.   DOI: 10.12263/DZXB.20210690
    摘要670)   在线全文140)    PDF下载 (1334KB)(744)    收藏

    构建空天地一体化信息网络是第六代通信系统(the Sixth Generation,6G)的重要目标,无线光通信相较于射频(Radio Frequency,RF)通信技术具有容量大、速率高、抗干扰能力强等优势,已成为建立全球无缝覆盖空间网络的重要技术.本文综述了基于自由空间光通信(Free Space Optical Communication,FSOC)的空天地一体化网络国内外建设及相关标准化现状,相较于现有综述文献,涵盖了更多最新研究工作,并针对物理层和上层指出一体化FSOC网络设计需要关注的重要因素,对大气信道建模、“捕获、瞄准和跟踪”(Acquisition Pointing and Tracking,APT)、拓扑控制、路由、资源分配、可靠传输协议、微波协作传输几种重要通信技术进行总结和分析,并指出其未来发展趋势和面临的挑战.

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    21. 高速移动环境下基于深度学习的信道估计方法
    廖勇, 花远肖, 姚海梅, 杨馨怡
    电子学报    2019, 47 (8): 1701-1707.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.08.013
    摘要967)      PDF下载 (1143KB)(740)    收藏
    针对高速移动环境下信道快时变、非平稳特性导致下行链路信道估计性能受限的问题,本文提出一种基于深度学习的信道估计网络,即ChanEstNet.ChanEstNet使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取信道响应特征矢量和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)进行信道估计.我们利用标准的高速信道数据对学习网络进行离线训练,充分挖掘训练样本中的信道信息,使其学习到高速移动环境下信道快时变和非平稳的特点,更好的跟踪高速环境下信道的变化特征.仿真结果表明,在高速移动环境下,与传统方法相比,所提信道估计方法计算复杂度低,性能提升明显.
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    22. 采用深度学习与图像融合混合实现策略的低照度图像增强算法
    徐少平, 林珍玉, 张贵珍, 陈孝国, 李芬
    电子学报    2021, 49 (1): 72-76.   DOI: 10.12263/DZXB.20191286
    摘要360)      PDF下载 (1717KB)(733)    收藏
    提出了一种采用深度学习与图像融合混合实现策略的低照度图像增强算法.首先,利用照射分量预测模型直接基于输入的低照度图像快速地估计出其最佳照射分量并在Retinex模型框架下获得一张整体上适度曝光图像;其次,将低照度图像本身及它的过曝光图像作为适度曝光图像的修正补充图像参与融合;最后,采用局部结构化融合和色度加权融合机制技术将制备好的3张待融合图像进行融合以获得最终的增强图像.实验数据表明:本文算法相较于各种主流对比算法在主客观图像质量评价指标上均有显著优势,在局部图像结构细节上具有更好的边缘保持和颜色保真效果.
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    23. 图像超分辨率重建研究综述
    唐艳秋, 潘泓, 朱亚平, 李新德
    电子学报    2020, 48 (7): 1407-1420.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.022
    摘要671)      PDF下载 (1622KB)(729)    收藏
    图像超分辨率重建(Super-resolution Reconstruction,SR)是由一张或多张低分辨率图像得到高分辨率图像的过程.近年来,SR技术不断发展,在许多领域被广泛应用.本文在回顾SR技术发展历史的基础上,全面综述了SR技术在各个时期的代表性方法,重点介绍了基于深度学习的图像超分辨率工作.我们从模型类型、网络结构、信息传递方式等方面对各种算法进行了详细评述,并对比了其优缺点.最后探讨了图像超分辨率技术未来的发展方向.
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    24. 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.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.011
    摘要313)      PDF下载 (18910KB)(726)    收藏
    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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    25. 空间上下文与时序特征融合的交警指挥手势识别技术
    张丞, 何坚, 王伟东
    电子学报    2020, 48 (5): 966-974.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.05.018
    摘要919)      PDF下载 (5493KB)(715)    收藏
    针对无人驾驶汽车快速准确识别交警指挥手势的需求,本文在分析交警指挥手势的关节铰接特征基础上,建立基于关节点和骨架的交警指挥手势模型;其次,引入卷积姿势机(Convolutional Pose Machine,CPM)提取交警指挥手势的关键节点,进而提取交警指挥手势中骨架的相对长度及其与重力加速度的夹角作为空间上下文特征,并引入长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)提取交警指挥手势的时序特征;最后,设计了融合空间上下文和时序特征的交警指挥手势识别机(Chinese Traffic Police Gesture Recognizer,CTPGR),创建了包含8种交警指挥手势、时长约2小时的交警指挥手势视频库对CTPGR进行训练验证,并通过实验将CTPGR与已有交警手势识别算法进行了对比分析.实验证明CTPGR可以快速准确地识别交警指挥手势,系统对复杂背景和动态交警指挥手势具有较强的适应能力.
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    26. 安全的两方协作SM2签名算法
    侯红霞, 杨波, 张丽娜, 张明瑞
    电子学报    2020, 48 (1): 1-8.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.01.001
    摘要401)      PDF下载 (624KB)(706)    收藏
    在签名算法中,一旦签名私钥被窃取,敌手就可以随意伪造合法用户的签名,从而致使合法用户的权益受到侵害.为了降低签名私钥泄露的风险,本文提出了一种安全的两方协作SM2数字签名算法,该算法将签名私钥拆分成两个部分,分别交由两方来保管,通过采用零知识证明、比特承诺、同态加密等密码学技术保证了只有合法的通信双方才能安全地协作产生完整的SM2签名,任何一方都不能单独恢复出完整的签名私钥,方案的安全性在通用可组合安全框架下被证明,与已有的SM2协作签名方案相比,本文方案具有交互次数少、协作签名效率高等优势.
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    27. 基于随机扰动技术的共形阵列失效单元非凸压缩感知近场诊断方法
    李玮, 邓维波, 杨强, Marco Donald Migliore
    电子学报    2019, 47 (12): 2449-2456.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.12.001
    摘要228)      PDF下载 (1501KB)(692)    收藏
    在基于压缩感知的阵列失效单元近场诊断方法中,使用结构化随机采样策略构造的观测矩阵约束等距特性未知,采用1范数极小化凸优化算法将无法确保阵列失效单元的高概率精确诊断.针对这一不足,本文在深入研究非凸优化算法的基础上提出了一种基于随机扰动技术的非凸压缩感知近场诊断算法.首先在失效单元个数满足稀疏性的前提下构造差异性阵列,其次按照随机欠采样方式获取近场幅相信息,最后利用所提基于随机扰动技术的非凸优化算法对差异性阵列激励进行重构,从而实现对阵列失效单元的高概率精确诊断.数值仿真实验表明,所提算法避免了由于观测矩阵的约束等距特性未知对诊断性能造成的不利影响,并且克服了非凸范数易于陷入局部最优解的弊端,有效提高了阵列失效单元的诊断成功概率.
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    28. 微波光子传感技术研究进展综述
    王彬, 张伟锋, 赵双祥, 樊昕昱
    电子学报    2022, 50 (4): 769-781.   DOI: 10.12263/DZXB.20211186
    摘要425)   在线全文116)    PDF下载 (2004KB)(686)    收藏

    微波光子学是一门研究光与微波相互作用的新型交叉学科,旨在利用现代光学技术实现高频宽带微波信号产生、传输、处理和测量.其中,微波光子传感是微波光子学一个重要的研究领域,它采用光学传感器实现温度、应变、压力等传感参量光域感知,基于微波光子技术实现光域传感信息到微波域的线性映射和转换,结合微波信号处理技术实现传感信号解调,具有传感精度高、测量速度快等显著优势.本文系统性地回顾了微波光子传感技术最新研究进展,介绍了各类微波光子传感技术的基本工作原理,并展望了未来的研究方向和发展趋势.

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    29. 基于组合-卷积神经网络的中文新闻文本分类
    张昱, 刘开峰, 张全新, 王艳歌, 高凯龙
    电子学报    2021, 49 (6): 1059-1067.   DOI: 10.12263/DZXB.20200134
    摘要547)      PDF下载 (3199KB)(669)    收藏
    目前的新闻分类研究以英文居多,而且常用的传统机器学习方法在长文本处理方面,存在局部文本块特征提取不完善的问题.为了解决中文新闻分类缺乏专门术语集的问题,采用构造数据索引的方法,制作了适合中文新闻分类的词汇表,并结合word2vec预训练词向量进行文本特征构建.为了解决特征提取不完善的问题,通过改进经典卷积神经网络模型结构,研究不同的卷积和池化操作对分类结果的影响.为提高新闻文本分类的精确率,本文提出并实现了一种组合-卷积神经网络模型,设计了有效的模型正则化和优化方法.实验结果表明,组合-卷积神经网络模型对中文新闻文本分类的精确率达到93.69%,相比最优的传统机器学习方法和经典卷积神经网络模型精确率分别提升6.34%和1.19%,并在召回率和F值两项指标上均优于对比模型.
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    30. 正则化超限学习机的最大分划广义交替方向乘子法
    侯秀聪, 赖晓平, 曹九稳
    电子学报    2021, 49 (4): 625-630.   DOI: 10.12263/DZXB.20200310
    摘要536)      PDF下载 (825KB)(669)    收藏
    借助交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),将多变量正则化最小二乘拟合问题,分解为多个可并行执行的标量优化问题,并引入可调步长因子加速算法,得到一个高度并行的最大分划广义ADMM算法,并应用于正则化超限学习机.建立了算法的收敛条件,分析了算法的计算复杂度,通过基准现实数据集实验与新近文献方法——最大分划松弛ADMM进行了收敛率比较.在GPU并行加速实验中,基于最大分划广义ADMM的正则化超限学习机获得的大GPU加速比,表明了该算法的高度并行性.
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    31. 面向C-V2I的基于边缘计算的智能信道估计
    廖勇, 田肖懿, 蔡志镕, 花远肖, 韩庆文
    电子学报    2021, 49 (5): 833-842.   DOI: 10.12263/DZXB.20200953
    摘要683)      PDF下载 (2000KB)(658)    收藏
    车联网对于超高可靠与低时延通信(Ultra-Reliable and Low Latency Communications,URLLC)具有严格的要求,特别对于车到基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)场景,URLLC对传输管理交通状况至关重要.3GPP Cellular-V2X(C-V2X)作为现在支撑车联网URLLC主流的无线技术,仍存在技术挑战.为进一步提升通信性能,本文在V2I场景下,基于车载终端、路侧单元(Road Side Unit,RSU)与边缘计算车联网服务器(Internet of Vehicles Server,IoV Server)的交互,设计了一种基于C-V2I规范的智能信道估计框架.在IoV Server中,本文提出了一种基于深度学习的信道估计算法,该算法利用一维卷积神经网络(One Dimensional Convolution Neural Network,1D CNN)完成频域插值和条件循环单元(Conditional Recurrent Unit,CRU)进行时域状态预测,通过引入额外的速度编码矢量和多径编码矢量跟踪环境的变化,对不同移动环境下的信道数据进行精确训练.最后通过系统仿真与分析表明,所提算法能够通过信道参数编码追踪不同高速移动环境下的信道变化,实现对信道数据的精确训练.与车联网代表性信道估计算法相比,所提算法提升了信道估计精度,降低了误码率和增强了鲁棒性.
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    32. 基于模糊聚类的图像分割研究进展
    雷涛, 张肖, 加小红, 刘侍刚, 张艳宁
    电子学报    2019, 47 (8): 1776-1791.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.08.023
    摘要493)      PDF下载 (11419KB)(642)    收藏
    模糊聚类算法(Fuzzy C-Means,FCM)是一种基于软划分的聚类过程,已被广泛应用于机器学习、图像处理和计算机视觉等领域.虽然当前已涌现出大量关于FCM的图像分割算法,但仍然面临诸多挑战.本文将基于FCM的图像分割算法归纳为三类:基于空间邻域信息的FCM算法、基于直方图信息的快速FCM算法及基于维度加权的FCM算法.首先系统分析和阐述了各类FCM算法的研究现状,然后通过实验分析各类算法的性能,最后总结了FCM算法在图像分割中存在的问题以及将来的研究方向.
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    33. 两源交叉眼与多源线阵交叉眼的干扰性能分析
    周亮, 刘永才, 孟进, 杨浩楠
    电子学报    2021, 49 (12): 2289-2298.   DOI: 10.12263/DZXB.20200898
    摘要594)   在线全文470)    PDF下载 (2059KB)(611)    收藏

    交叉眼干扰是单脉冲雷达最有效的干扰方式之一,增益是衡量交叉眼干扰性能的重要指标.本文在两源反向交叉眼干扰(TRCJ, Two source Retro-directive Cross-eye Jamming)和多源线阵反向交叉眼干扰(LMRCJ, Linear array Multi-source Retro-directive Cross-eye Jamming)增益模型的基础上,以4源线阵反向交叉眼干扰为例,对相同幅值比下LMRCJ的增益最大值进行了推导,提出了LMRCJ整体相位容限计算方法,综合考虑LMRCJ不同环路之间的相位控制方式、幅相波动以及平台回波等因素,对比分析了LMRCJ和TRCJ的增益值和幅相容限.仿真结果表明:不考虑平台回波时,在相同的幅值比下,TRCJ的增益最大值不低于LMRCJ的增益最大值,且增益值高时TRCJ的相位容限比LMRCJ的相位容限更宽松;当LMRCJ和TRCJ的幅相控制能力相同且均较弱时,LMRCJ的增益值高于TRCJ的增益值;考虑平台回波时,在高干信比(JSR, Jam-to-Signal Ratio)下,LMRCJ和TRCJ的增益及相位容限规律与隔离平台回波时的一致.论文研究可以为交叉眼干扰机的工程设计提供指导.

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    34. 混合均值中心反向学习粒子群优化算法
    孙辉, 邓志诚, 赵嘉, 王晖, 谢海华
    电子学报    2019, 47 (9): 1809-1818.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.09.001
    摘要322)      PDF下载 (825KB)(599)    收藏
    为平衡粒子群算法勘探与开发能力,本文提出混合均值中心反向学习粒子群优化算法.算法将所有粒子和部分优质粒子分别构造的均值中心进行贪心选择,得出的混合均值中心将对粒子所在区域进行精细搜索.同时对混合均值中心进行反向学习,使粒子能探索更多新区域.将本文算法与最新改进的粒子群算法、人工蜂群算法和差分算法在多种测试函数集上进行比较,实验结果验证了混合均值中心反向学习策略的有效性,算法的综合优化性能更强.
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    35. SSCDenseNet:一种空-谱卷积稠密网络的高光谱图像分类算法
    刘启超, 肖亮, 刘芳, 徐金环
    电子学报    2020, 48 (4): 751-762.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.017
    摘要395)      PDF下载 (9357KB)(599)    收藏
    基于深度学习的高光谱遥感图像地物分类是目前研究的热点.但由于其参数规模大以及结构复杂,深度网络通常需要大量训练样本和较长训练时间,如何在小规模样本下建立深度学习监督分类模型是需要解决的关键问题.本文提出了一种小规模样本下高光谱图像分类的空-谱卷积稠密网络算法,称为SSCDenseNet,其包含三种新颖的架构策略:(1)空-谱分离卷积,即采取光谱维一维卷积和空间维二维卷积的分离卷积结构构成隐层单元,并通过多个隐层单元堆叠构造深度网络;(2)隐层单元中使用批归一化,减少数据协方差漂移及加速网络训练;(3)隐层单元间构建稠密连接,缓解梯度消失问题并实现特征复用.通过Indian Pines、Pavia University与Salinas数据集进行综合测评,表明该方法优于若干最新深度学习方法,特别在小规模样本下具有优异的分类性能.
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    36. 基于深度强化学习的云边协同计算迁移研究
    陈思光, 陈佳民, 赵传信
    电子学报    2021, 49 (1): 157-166.   DOI: 10.12263/DZXB.20200131
    摘要384)      PDF下载 (5522KB)(594)    收藏
    基于单一边缘节点计算、存储资源的有限性及大数据场景对高效计算服务的需求,本文提出了一种基于深度强化学习的云边协同计算迁移机制.具体地,基于计算资源、带宽和迁移决策的综合性考量,构建了一个最小化所有用户任务执行延迟与能耗权重和的优化问题.基于该优化问题提出了一个异步云边协同的深度强化学习算法,该算法充分利用了云边双方的计算能力,可有效满足大数据场景对高效计算服务的需求;同时,面向边缘云中边缘节点所处环境的多样及动态变化性,该算法能自适应地调整迁移策略以实现系统总成本的最小化.最后,大量的仿真结果表明本文所提出的算法具有收敛速度快、鲁棒性高等特点,并能够以最低的计算成本获得近似贪心算法的最优迁移决策.
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    37. 高级地图匹配算法:研究现状和趋势
    于娟, 杨琼, 鲁剑锋, 韩建民, 彭浩
    电子学报    2021, 49 (9): 1818-1829.   DOI: 10.12263/DZXB.20200379
    摘要622)   在线全文58)    PDF下载 (1110KB)(593)    收藏

    地图匹配是许多位置服务与轨迹挖掘应用的基础.随着定位技术和位置服务应用的发展,地图匹配研究不断演进,从早期基于高采样率GPS(Global Position System)的实时匹配,到近期基于低采样率GPS轨迹的离线匹配、再到当前非GPS定位数据或高精度地图匹配。迄今已有许多地图匹配算法相继提出,但鲜有研究对这些算法进行全面总结.为此,对近十年提出的地图匹配算法进行调研,归纳出地图匹配算法的统一框架及常用时空特征.从模型或实现技术角度分类发现:现有算法大都采用HMM(Hidden Markov Model)模型,其次是最大权重模型;深度学习技术近期开始用于地图匹配,将是未来高精度地图匹配研究的趋势.

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    38. 基于改进YOLOv3算法的带钢表面缺陷检测
    李维刚, 叶欣, 赵云涛, 王文波
    电子学报    2020, 48 (7): 1284-1292.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.006
    摘要701)      PDF下载 (1146KB)(591)    收藏
    针对热轧带钢表面缺陷检测中存在的检测速度慢、检测精度低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法模型.使用加权K-means聚类算法来优化确定先验框参数,提高先验框(priors anchor)与特征图层(feature map)的匹配度;同时,调整YOLOv3算法的网络结构,融合浅层特征与深层特征,形成新的大尺度检测图层,提高网络对带钢表面缺陷的检测精度.实验结果表明,改进后的YOLOv3算法在NEU-DET数据集上平均精度均值达到了80%,较原有的YOLOv3算法提高了11%;同时检测速度保持在50fps,优于目前其它深度学习带钢表面缺陷检测算法.
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    39. 基于相对测量的水下机器人主动定位方法研究
    冀大雄, 方文巍, 朱华, 李硕, 唐元贵, 田宇, 姚倩
    电子学报    2021, 49 (7): 1249-1256.   DOI: 10.12263/DZXB.20200632
    摘要682)   在线全文234)    PDF下载 (1717KB)(585)    收藏

    水下机器人的自主快速精确定位是完成海洋资源勘探、目标探测定位与追踪等水下作业任务的前提.论文研究基于相对测量的水下机器人主动定位方法,解决存在大的初始定位偏差情况下多水下机器人的快速定位问题.论文提出包括测量、估计和控制三个模块的多水下机器人快速主动定位框架,降低相对测量误差、初始偏差带来的定位不确定性,同时使多机器人定位具有良好的可扩展性.提出的主动接近信标策略优势在于:被定位机器人与信标的相对几何位置收敛过程中,机器人的定位估计快速指数收敛.利用受噪声干扰的相对测距信息,论文采用强化学习方法实现提出的主动接近信标机动策略.开展的数值仿真实验结果表明:相对于基于圆形轨迹、梳状形轨迹机动策略的定位方法,论文所提方法使得水下机器人定位过程具有更好的快速性和鲁棒性.

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    40. 基于深度学习的地址信息自动标注研究
    凌广明, 徐爱萍, 王伟
    电子学报    2020, 48 (11): 2081-2091.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.11.001
    摘要384)      PDF下载 (1299KB)(579)    收藏
    文本序列的自动标注能够解决深度学习普遍面临的人工标注成本过高的问题.本文针对地址信息的实体表述特征,构建基于实体边界矩阵(Entity Boundary Matrix,EBM)的表示模型,在此基础上提出了一种基于深度学习和KNN标签修正算法(K-Nearest Neighbours Correction Algorithm,KNN-CA)的不需要任何人工标注训练集的自动标注算法.首先获取预置小区数据集并构建离线特征库和初始化在线特征库;接着通过匹配算法求解EBM并利用KNN-CA进行优化,再通过数据增广得到自动标注的训练集;然后训练BiLSTM-CRF深度学习模型并预测所有未曾标注的地址信息的序列标注;最后再次利用KNN-CA优化可求解EBM的序列标注,由此构建适用于中文地理命名实体(Chinese Geospatial Named Entities,CGSNE)识别及相关研究的序列标注语料库.实验表明,标注数据的 F1值达到了95.35%.
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