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  • 潘杰, 刘波, 邹筱瑜
    预出版日期: 2025-01-22
    摘要 (110) PDF全文 (109) HTML (5)   可视化   收藏

    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.

  • 陈进朝, 王洋, 张营, 尤涛, 卢岩涛, 杜承烈
    预出版日期: 2025-01-22
    摘要 (60) PDF全文 (31) HTML (0)   可视化   收藏

    覆盖路径规划是无人机集群实现搜索、搜救等全面探测性任务的关键技术之一.当前研究往往只关注单一区域内飞行路径的设计与优化,而较少能在多区域环境中依据无人机的性能实现区域的合理分配和区域间路径的高效寻优.同时,现有方法大多采用同构无人机集群来执行覆盖路径规划任务,忽略了无人机个体的能力差异,致使集群资源利用率不足且难以适应任务与环境的不确定性变化.本文聚焦于异构无人机集群在多区域上的覆盖路径规划问题.首先,构建了具有异构特性的无人机模型,分析了覆盖路径规划问题的路径要求和能耗约束,并以最小化任务完成时间为目标,给出了基于混合整数线性规划的精确求解公式,以获得无人机集群的最佳飞行路径方案.随后,进一步提出了一种基于时空密度聚类的启发式算法来提高覆盖路径规划问题的求解效率,依据区域在时间和空间上的密度进行汇聚,形成各个无人机待覆盖的区域簇,并优化簇内区域间的覆盖顺序和区域内的扫描路径,以保证覆盖任务的高效完成.实验结果表明,所提出方法可在较短时间内产生有效的飞行路径,且路径长度可缩短10.55%、任务完成时间可降低5.47%.

  • 伍瀚, 孙浩, 计科峰, 匡纲要
    预出版日期: 2025-01-22
    摘要 (49) PDF全文 (34) HTML (2)   可视化   收藏

    多无人机多目标跟踪旨在从多架无人机同时捕获的视频中预测所有目标的轨迹和身份标识,以解决单个无人机视频受遮挡和杂乱背景等干扰时跟踪性能衰退的问题.然而,不同无人机捕获的图像视角和尺度差异通常较大,导致对齐和融合不同无人机图像特征困难.针对该问题,本文提出一种通过时序信息引导跨视角特征融合的跟踪算法—TCFNet.该算法首先设计一种目标感知的对齐网络(Object-aware Alignment Network,OAN),利用跟踪过程中的目标轨迹先验估计先前时刻不同视角无人机视频帧间的转换关系.其次,构建一种时序感知的对齐网络(Temporal-aware Alignment Network,TAN),探索前后时刻同一架无人机捕获图像的信息对不同视角图像的转换关系进行精调.最后,基于OAN和TAN估计的不同无人机图像间的转换关系,设计一个跨机特征融合网络(Cross-drone Feature Fusion Network,CFFN)对不同无人机捕获的视觉信息进行融合,解决了复杂场景下模型跟踪性能衰退的问题.在MDMT数据集上的实验结果表明,所提出的TCFNet相比其他主流的跟踪方法更具竞争力,在跟踪准确率、识别F1值和多机目标关联分数上超出当前的先进算法2.23百分点、1.67百分点和2.15百分点.

  • 李新羽, 张静远, 蔡子轩, 秦世龙, 马骞, 游检卫, 崔铁军
    预出版日期: 2025-01-20
    摘要 (59) PDF全文 (52) HTML (0)   可视化   收藏

    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0.6RPM和5.3BPM.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.

  • 任杰, 王洪超, 王钦定, 熊豪, 杨冬, 张宏科, 谭斌, 郭勇, 黄光平
    预出版日期: 2025-01-14
    摘要 (61) PDF全文 (44) HTML (68)   可视化   收藏

    随着人工智能、大数据、云计算等新技术和新业务的蓬勃发展,其中起支撑性作用的互联网应用间的通信范式也逐步由传统的“请求—获取”一段式演进到复杂的“请求—计算—获取”二段式.新的通信范式不仅要求网络提供传统的数据传输与信息传递的渠道,还要求网络将计算以互联网公共服务的形式对外开放,深化计算与网络融合,促进社会的数字经济发展.然而,在当前TCP/IP架构为代表的网络体系架构中,解析发现、网络感知、路由计算等关键机制存在一些弊端,使其难以成为面向通信计算融合新型应用的数据基座.本文提出服务感知网络(Service Aware Network,SAN)实现架构,该架构系统性地改变了现有主机互联的设计,为算网融合等新应用场景提供全面、开放、有保障的内生服务互联支持.在SAN中,语义服务标识使用户终端能根据服务类型发起位置无关的高效端到端连接,算网需求感知为网络主动获取算力与带宽需求提供有效途径,两级两层路由既实现了联合算网2维资源的路由编排,又保障了在不同的网络开放程度下SAN部署的可行性和有效性.SAN的重要优势是在设计之初就系统性考虑了与现有网络基础设施的兼容和共存,通过增量部署的方式避免对现有网络进行重大改造,在不影响现网已有功能的同时实现全新机制,推动网络从主机互联到服务互联的平滑演进.实验表明SAN路由机制与基准路由算法相比分别降低了35.4%和17.5% 的服务完成时间上限,同时实现了更为均衡高效的算网资源使用.

  • 盖珂珂, 陈思源, 祝烈煌
    预出版日期: 2025-01-13
    摘要 (69) PDF全文 (67) HTML (72)   可视化   收藏

    隐私保护和交易数据审计是区块链系统相关方较为冲突的两个需求.比特币采用未花费交易输出(Unspent Transaction Output,UTXO)的方式,保证用户能迅速查询到每笔交易的资金来源和去向,具有天然的可溯源性,确保了资金不会被“双花”.然而,由于每笔交易的交易金额及交易双方的地址都公开存储于账本,用户的交易行为变得公开可追溯,导致用户面临隐私风险.对交易数据进行加密是一种简单有效的隐私保护手段,但也给交易的验证和审计带来不便.本文提出了一种可审计的隐私保护机密交易方案,利用Pederson承诺实现交易合理性的公开可验证而不泄露交易的具体金额;支持交易发起方独立发起交易而无需经过接收方许可,与其他需要交易双方进行通信的机密交易方案相比,更符合实际情况同时节约了通信开销;引入陷门机制,账本和监管方外其他用户无法辨认交易发起方身份,保护了用户身份隐私;实现了多种审计功能,并根据监管方和私人审计者出不同的审计方式;本文给出了一种新的范围证明方法,在适用于大数时较Prcash具有一定优势:对于256位大数的范围证明生成时间与Prcash基本相同,对于512位大数的范围证明生成时间节省29.78%,对于1024位大数的范围证明生成时间节省56.86%.

  • 刘松, 罗杨宇, 许佳培, 张建忠
    预出版日期: 2025-01-13
    摘要 (69) PDF全文 (66) HTML (68)   可视化   收藏

    随着边缘计算的发展,深度学习模型的训练越发依赖于大量边缘设备生成的隐私数据.在此背景下,联邦学习因其突出的隐私保护能力而受到学术界和工业界的广泛瞩目.在实践中,联邦学习面临着因数据异质性和计算资源受限导致的训练效率低下和模型质量不理想的问题.本文受知识蒸馏理念的启发,提出一种采用轻量自蒸馏技术的高效联邦学习算法(efficient Federated learning with lightweight Self Knowledge Distillation,FedSKD),该算法首先利用自蒸馏技术挖掘训练过程中的内在知识,以减轻本地模型的过拟合问题并增强其泛化能力,并通过服务端参数聚合将本地模型的泛化能力转移到全局模型,从而提高全局模型质量和收敛速度.其次,通过动态同步机制,进一步提高全局模型的准确率和训练效率.实验结果表明,FedSKD算法在非独立同分布数据划分策略下,在降低训练代价的同时,提高了模型准确率和训练效率.在CIFAR10/100数据集上,与最新的基线算法FedMLD算法相比,FedSKD算法在准确率上取得了平均2%的提升,并降低了平均56%的训练代价.

  • 文珺, 杨磊, 孙玲
    预出版日期: 2025-01-13
    摘要 (201) PDF全文 (153) HTML (164)   可视化   收藏

    国家自然科学基金委员会信息科学部一处“信息获取与处理”领域涉及信号与信息的感知、获取、处理及应用等相关研究.本文统计了2024年度该领域国家自然科学基金面上项目、青年科学基金项目、地区科学基金项目、重点项目、优秀青年科学基金项目、杰出青年科学基金项目、创新研究群体项目、基础科学中心项目以及青年学生基础研究项目的申请与资助情况,分析了领域自然科学基金研究方向发展趋势,并对2025年度科学基金工作进行了展望.

  • 郭曦, 王盼
    预出版日期: 2025-01-07
    摘要 (75) PDF全文 (48) HTML (77)   可视化   收藏

    在程序缺陷分析、恶意代码发掘等过程中,通常需要对二进制程序的行为相似性进行分析.目前基于语法的相似性分析方法忽略了程序的执行语义,存在分析精度不高的问题.基于语义的相似性分析方法在符号逻辑公式生成过程中,频繁地调用约束求解器进行语义相似性比较,会产生巨大的计算开销.提出一种基于统计推理的代码相似性模糊匹配分析方法,从指令级别相似度的计算开始,逐级对基本块及函数间的语义相似性进行推理.首先将二进制代码按照一定的规则划分为具有规范形式的片段集合,在基本块粒度上使用动态规划的方法构建有相同执行语义的存储表,从而获得基本块间的指令初始语义映射.然后通过邻域搜索的方法将该映射拓展到目标分析函数,并在该过程中提取函数的执行语义.最后通过对相似函数的结果进行统计分析,进而计算二进制文件的相似度.同时采用无监督的预训练分析方法,通过调优预训练模型的参数从而提高代码相似分析的精度.从跨平台及优化选项的角度对13个主流的开源项目进行了实验,实验结果表明相较于对比工具,本文方法的分析精度平均提高7.26%,同时消融实验表明,本文的预训练模型可以有效提高二进制程序语义匹配的性能.

  • 罗可, 李桅, 蹇雨根, 高宏宇, 张克政, 廖彦哲, 吴宇飞, 陈进才, 卢萍
    预出版日期: 2025-01-06
    摘要 (47) PDF全文 (34) HTML (3)   可视化   收藏

    随着磁存储记录密度的提高,记录位间距减小,磁化跃迁噪声显著提高,由此极大地影响回读信号质量.为了降低超高密度磁存储系统记录图案磁化跃迁噪声的干扰,本文分析研究了磁化跃迁噪声对回读信号质量的影响,提出了限制连续跃迁的最大跃迁游程长度受限(Maximum Transition Run,MTR)约束编码MTR(j=1),与允许连续跃迁的约束编码MTR(j=2)和MTR(j=3)相比,可有效抑制磁化跃迁噪声.通过实验测试了回读信号的检测效果,当信噪比为12 dB时,与MTR(j=2)、MTR(j=3)相比,MTR(j=1)相对误码率分别降低了约30%和60%,证实了限制连续跃迁约束编码MTR(j=1)的数据检测可靠性更高.

  • 牛玉贞, 张凌昕, 兰杰, 许瑞, 柯逍
    预出版日期: 2025-01-06
    摘要 (69) PDF全文 (75) HTML (66)   可视化   收藏

    增强水下图像质量对水下作业领域的发展具有重要意义.现有的水下图像增强方法通常基于成对的水下图像和参考图像进行训练,然而实际获取与水下图像对应的参考图像比较困难,相比之下获得非成对高质量水下图像或者陆上图像较为容易.此外,现有的水下图像增强方法很难同时针对各种失真类型进行图像增强.为了避免对成对训练数据的依赖和进一步降低获得训练数据的难度,并应对多样的水下图像失真类型,本文提出了一种基于分频式生成对抗网络(Frequency-Decomposed Generative Adversarial Network,FD-GAN)的非成对水下图像增强方法,并在此基础上设计了高低频双分支生成器用于重建高质量水下增强图像.具体来说,本文引入特征级别的小波变换将特征分为低频和高频部分,并基于循环一致性生成对抗网络对低频和高频部分区分处理.其中,低频分支采用结合低频注意力机制的编码-解码器结构实现对图像颜色和亮度的增强,高频分支则采用并行的高频注意力机制对各高频分量进行增强,从而实现对图像细节的恢复.在多个标准水下图像数据集上的实验结果表明,本文提出的方法在使用非成对的高质量水下图像和引入部分陆上图像的情况下,均能有效生成高质量的水下增强图像,且有效性和泛化性均优于当前主流的水下图像增强方法.

  • 李竟博, 马礼, 李阳, 傅颖勋, 马东超
    预出版日期: 2025-01-02
    摘要 (52) PDF全文 (53) HTML (3)   可视化   收藏

    人工智能技术广泛应用于海洋气象预报,且越来越依靠物联网获取海洋环境中多种模态的海量感知数据.针对数据的获取数量和传输速度不足以支撑模型精准预报的问题,提出了面向海洋气象预报的低时延智能物联网构建方案.首先,设计了智能物联网海洋气象预报融合架构,该架构不仅充分适配了人工智能技术和物联网技术,更实现了对海洋气象数据的高效采集、处理与分析,为海洋气象预报提供了有效灵活的底层结构.其次,优化了异构海洋感知设备协同组网方法,通过优化多层耦合网络拓扑,实现了异构海洋感知设备的高效互联,保证了数据收集的全面性和准确性.最后,提出了海洋感知网络低时延路由算法,该算法通过智能路径选择和数据传输优化,减少了信息从感知设备到数据中心的传输延迟,确保预报数据的快速更新.经实验验证,该方案充分利用智能物联网的优势,解决了海洋气象预报中数据获取难和处理延迟长的问题,所提方案的时延均值降低37%,时延中值降低38%,为海洋气象实时和准确的预报提供有力支持.

  • 综述评论
    唐华, 余贶琭, 施阁
    预出版日期: 2025-01-02
    摘要 (130) PDF全文 (110) HTML (46)   可视化   收藏

    本文对2024年度“半导体科学与信息器件”(F04)学科的项目申请、受理与资助等相关数据进行了分析,首先介绍了2024年度国家自然科学基金委员会推行的改革措施,以及本年度“半导体科学与信息器件”学科领域面上项目、青年科学基金项目、地区科学基金项目、重点项目、优秀青年科学基金项目和国家杰出青年科学基金项目的申请与资助情况.其次梳理了上述各类项目申请的依托单位分布情况,以及“负责任、讲信誉、计贡献”(Responsibility,Credibility,Contribution,RCC)评审机制试点工作情况.最后对“半导体科学与信息器件”领域项目申请进行了总结和展望.

  • 蔡穗华, 王义文, 白宝明, 马啸
    预出版日期: 2025-01-02
    摘要 (61) PDF全文 (169) HTML (0)   可视化   收藏

    高可靠低时延通信技术是目前无线通信领域的热点问题之一,其关键在于高性能的中短码长信道编码技术的实现.与以往长码设计不同的是,在有限码长下,编码速率受误码率性能制约,因而需要针对性地进行编码构造、译码算法设计以及编码性能分析与优化.目前已有面向中短码长的极化码、咬尾卷积码等编码技术的研究,但主要都是面向特定码长码率的优化设计,难以满足实际应用对灵活编码参数的要求.基于此,本文对中短码长编码技术进行全面归纳梳理与深度探讨分析,首先综述了现有有限码长编码性能界的理论分析方法,随后对近年来提出的编码技术进行了梳理,并分析比较每种编码技术的优缺点,最后详细探讨了针对低时延高可靠场景的新型编码技术,并对未来研究方向与发展趋势进行探讨和展望.

  • 王楠井, 刘阿建, 梁凤梅, 张小梅, 万军, 谢珺, 雷震
    预出版日期: 2025-01-02
    摘要 (56) PDF全文 (47) HTML (55)   可视化   收藏

    近年来,通过图像与文本的联合表示,基于对比语言-图像预训练(Contrastive Language-Image Pre-training,CLIP)的方法将文本信息作为分类器的权值,在通用图像识别任务中展现出卓越性能.但是现有方法仅单独构建类别文本提示,比如上下文优化(Context Optimization,CoOp)和条件上下文优化(Conditional Context Optimization,CoCoOp)等,没有考虑图像的内容语义信息与类别的重要性,限制了模型对图像类别的理解与判别.为了解决上述问题,本文在CLIP的基础上提出了一种新方法:基于图像内容理解的判别性类别提示学习(Discriminative Category Prompt Learning based on image content understanding,DCPL),借助图像中丰富的内容特征来学习文本提示,提高文本提示对类别的判别性.具体来说,DCPL包含提示生成(Prompt Generation,PG)模块和文本监督(Text Supervision,TS)模块. PG模块将图像特征和初始化的查询向量作为输入,通过自注意力机制和交叉注意力机制使输出的文本提示中包含充分的图像语义信息;TS模块将固定的类别提示模板作为监督,为可学习文本提示在类别层面和logits层面注入类别信息,增强了类别的重要性.最后,DCPL在ImageNet、Caltech101和Oxford-Pets等11个公开分类数据集上的16-shots平均准确率达到了81.84%,较以往方法提升0.98%.

  • 秦钰淑, 杨良怀, 朱艳超, 龚卫华
    预出版日期: 2025-01-02
    摘要 (73) PDF全文 (64) HTML (68)   可视化   收藏

    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%.

  • 方帅, 张小溪, 张晶
    预出版日期: 2024-12-30
    摘要 (73) PDF全文 (33) HTML (72)   可视化   收藏

    本文从空间维度和时间维度分析了场景弱变化区域和类型变化区域的融合规律、物理模型的差异性和效果上的互补性,提出了共享超分辨率的双分支(Shared Super-Resolution Dual-Branch,SSRDB)遥感图像时空融合算法.该算法具有如下3个特点:(1)构建了互补性的网络框架,虽然该框架是端到端的深度学习模型,但每个模块有各自的物理意义和任务,通过增加中间监督,分别实现空间维的超分建模,时间维的变化预测建模,以及两者优势互补的融合建模;(2)对变化预测的数学表示进行推演,利用一个非线性补偿模块,使得两分支共享超分模块,在共享超分模块和递归复用超分单元的双重策略下,显著降低了网络参数;(3)递归超分模块使用固定的2倍率超分单元,在有效监督和有效参考下,渐进式进行特征增强与图像重建,这可以有效提高超分精度,且通过调整超分单元个数,灵活适应不同倍率差异的时空融合任务.SSRDB算法在空间和光谱特性上以及变化区域上都展现了优秀的融合效果,RMSE(Root Mean Squared Error)、SAM(Spectral Angle Mapper)和SSIM(Structural Similarity)3个定量评价指标显示,在CIA(Coleambally lrrigation Area)数据集上分别优于次优方法7.067%、2.065%、0.563%;在LGC(Lower Gwydir Catchment)数据集上分别优于次优方法5.319%、5.490%、1.455%;在Nanjing数据集上分别优于次优方法6.486%、16.290%、0.481%.

  • 孙霆, 王威, 高婧洁, 陈鹏, 董阳阳, 董春曦
    预出版日期: 2024-12-30
    摘要 (56) PDF全文 (32) HTML (58)   可视化   收藏

    现有无源定位模型均假定运动传感器的位置在电磁波信号传播过程中不变或近似不变,该模型对于自由空间中电磁波信号定位场景较为合理.然而在声波、地震波等慢信号定位场景中,传感器与目标相对运动导致的定位移动距离与信号传播距离的比值不容忽略,继续采用现有无源定位模型可能会带来较大性能损失.针对该问题,本文以水声定位为例,开展存在传感器运动效应(Sensor Motion Effect,SME)和未知水声信号传播速度的无源定位方法研究.首先建立存在SME的水下无源定位观测模型,分析现有定位模型未考虑SME的性能损失原因,并导出新模型下的克拉美-罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB);随后提出联合估计合作目标位置与水声信号传播速度的闭式解;最后通过理论分析与仿真实验验证了所提方法的有效性和优越性.

  • 赵义轩, 李昶, 张璇, 潘廷炀, 段冰, 杨大全
    预出版日期: 2024-12-30
    摘要 (31) PDF全文 (46) HTML (29)   可视化   收藏

    作为回音壁模式(Whispering Gallery Mode, WGM)光学微腔的重要参数之一,超高的品质因子意味着微腔可以在非线性光学、相干光通信以及微波光子学等领域具备更优异的特性,更广阔的应用前景.为了提高微腔的品质因子,本文基于自动化程序控制微腔制备,并优化了抛光以及退火工艺,所制备得到的二氧化硅微棒腔具有超高品质因子、低成本、高效率等特点,品质因子最高可达3×109.基于集成温控的模块化封装方案,提高了微腔耦合系统的抗干扰能力,1 h的频率偏移量可以降低为原来的1/10.超高品质因子带来了超低的非线性效应阈值功率(低至266 μW),本文基于微棒腔产生的克尔光频梳进行了传感应用实验,实现了传感灵敏度为8.40 pm/℃,测量范围超过30 ℃的环境温度多模传感.本文的研究成果为高精度传感、大容量光通信、低阈值激光器等应用提供了强有力的工具.

  • 唐华, 岳俊
    预出版日期: 2024-12-28
    摘要 (101) PDF全文 (143) HTML (94)   可视化   收藏

    半导体器件物理作为研究半导体器件工作机理及相关物理现象的关键科学,是半导体科学与信息器件领域的重要基础研究方向.它融合了材料学、物理学、化学和微电子学的多学科理论,为推动信息技术与半导体产业发展提供了理论支持.本文统计了近五年来(2020—2024)半导体科学与信息器件领域F0405代码方向各类项目的申请量、资助率情况,并通对过近五年资助项目题目和关键词的热点词云进行分析,总结半导体器件物理方向基础研究的主题和热点变化.本文旨在探究近年来半导体器件物理领域的自然科学基金资助特点,为国内科研院所、企事业单位的研究人员了解该领域的研究热点、未来发展方向及路径提供借鉴.

  • 许小龙, 杨威, 杨辰翊, 程勇, 齐连永, 项昊龙, 窦万春
    预出版日期: 2024-12-26
    摘要 (84) PDF全文 (107) HTML (84)   可视化   收藏

    车联网(Internet of Vehicles,IoV)边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合,实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉,从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而,车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算负载不均衡,进而影响车联网服务的实时响应.为此,本文提出了一种车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略.具体而言,首先设计了能充分挖掘路段间连通性和距离信息的切比雪夫图加权网络(Chebyshev graph Weighted Network,ChebWN)进行交通流量预测.然后,设计了一种基于深度强化学习的二元任务卸载方法(DRL-based Binary task Offloading Algorithm,DBOA),该算法将二元任务卸载的决策过程分为两个阶段,即首先通过深度强化学习得到卸载策略,再通过一维双端查找算法确定最大化总计算速率的时间片分配方案,降低了决策过程的复杂度.最后,通过大量的对比实验验证了ChebWN在预测交通流量方面的准确性,以及DBOA在提升车联网服务响应速度方面的优越性.

  • 谭育正, 寇丹阳, 张树新
    预出版日期: 2024-12-24
    摘要 (73) PDF全文 (112) HTML (69)   可视化   收藏

    为了降低网状天线形态机电集成优化设计时的高昂分析成本,提出了一种基于自适应空间映射的多可信度建模方法.根据分析模型中天线桁架与索网组合结构的连接关系,将网状天线分析模型划分为高、低可信度模型.通过空间映射矩阵,首先将高可信度样本映射至低可信度样本空间中,提升高低可信度分析之间的相关性;其次根据映射后高可信度样本与低可信度样本建立多可信度模型;最后将其应用于网状天线中.相比于传统的多可信度模型,在具有空间偏差的测试函数上,基于空间映射的多可信度模型平均成功率提高了47.3%.在网状天线形态机电集成优化设计应用案例中,与传统粒子群优化(PSO)相比,在保持相同计算成本的情况下,所提方法优化结果的天线增益平均提升0.515 dB,与利用原始多可信度模型优化相比,优化效果平均提升0.321 dB.通过数值实验和网状天线的形态机电集成优化设计应用测试,验证了该方法的有效性.

  • 朱政宇, 赵航冉, 王梓轩, 王忠勇, 巩克现, 梁静
    预出版日期: 2024-12-24
    摘要 (86) PDF全文 (48) HTML (82)   可视化   收藏

    针对传统跳频网台分选技术在低信噪比条件下检测效果不佳且实时性差的问题,本文提出一种基于YOLOv8的跳频信号分选算法.首先,对接收到的混叠信号进行短时傅里叶变换生成灰度时频图作为YOLOv8网络模型的输入.其次,针对混叠信号中扫频、定频信号以及跳频信号之间发生频率碰撞对检测精度的影响,在C2f层中引入可变形卷积核(Deformable Convolutional Net-works v2, DCNv2)提高网络特征提取的泛化能力.再次,在Backbone层中加入SimAM注意力机制,解决低信噪比下背景噪声易与跳频信号混淆影响检测精度的问题.最后,将Detect检测头的卷积核替换为局部卷积核(Partial Convolution, PConv),在mAP@0.5精度损失不超过0.37%的情况下使网络计算复杂度降低32.18%,提高网络模型的推理速度.实验结果表明,本文所提算法在信噪比为-5 dB时分选率达到97.68%,且模型收敛快,鲁棒性强.

  • 曾凯, 万子鑫, 王铭涛, 沈韬
    预出版日期: 2024-12-23
    摘要 (56) PDF全文 (26) HTML (46)   可视化   收藏

    将权重分布、激活分布和梯度尽可能的还原为原始全精度网络数据,能够极大提高二值网络的推理能力.然而,现有方法将正向传播中的还原操作直接作用于二值数据,同时用以控制反向传播的梯度近似函数均为固定或手动方式确定,导致二值网络的还原效率有待改进.针对这一问题,构建了高效还原式二值神经网络.首先提出面向信息熵最大的分布恢复方法,通过对原始全精度权重均值平移和模长缩放,使量化后的二值权重直接具备分布最大还原特性,同时采用基于简单统计的平移和缩放因子,极大提高了权重和激活的还原效率;进一步提出基于自适应分布近似的梯度函数,根据当前全精度数据的实际分布,以P分位动态确定当前梯度的更新范围,进而自适应改变近似函数的形状,使训练过程中的梯度得到高效更新,从而提高了模型的收敛能力.在保证执行效率提升的前提下,通过理论分析证实了本文方法能够使二值数据达到最大程度还原.与当前现有的先进二值网络模型相比本文方法实验结果表现优异,其中针对ResNet-18和ResNet-20量化的分布还原操作计算时间开销分别下降了60%和67%;同时在CIFAR-10数据集上针对VGG-Small二值量化取得93.0%的准确率,在ImageNet数据集上针对ResNet-18二值量化取得61.9%的准确率,均为当前二值神经网络的最佳性能表现.相关代码开源在https://github.com/sjmp525/IA/tree/ER-BNN.

  • 金峥, 贾克斌
    预出版日期: 2024-12-23
    摘要 (58) PDF全文 (54) HTML (52)   可视化   收藏

    睡眠是人体保持健康的重要生理过程,基于多导睡眠图(Polysomnography,PSG)的睡眠分期是诊疗睡眠疾病和评估睡眠质量的重要依据.人工睡眠分期法在处理大规模PSG数据时存在耗时久、效率低的问题,采用深度学习模型有效表征PSG的自动睡眠分期法显现出广阔的研究前景.针对现有模型未充分考虑PSG片段内波形信息、通道间相关性信息、片段间睡眠转换信息的问题,本文提出一种基于Transformer架构的多层级睡眠分期网络模型(Hierarchical Transformer Sleep Staging Model,简称HierFormer),采用Transformer编码器有效提取片段内波形特征、通道相关性特征、片段间转换特征,并结合注意力机制综合提升模型对于PSG片段内、通道间、片段间三种视角信号特性的可解释性.基于睡眠集-欧洲数据格式(sleep-European Data Format,sleep-EDF)扩展睡眠数据集开展的实验结果表明:本文模型利用更少的参数量取得优于多种现有基线模型的分期性能,分类准确率、宏平均精确率、宏平均召回率、宏平均F1分数、科恩卡帕系数分别可达到0.807、0.784、0.735、0.750和0.721.通过在三种视角下不同特征编码方式的性能对比和注意力分数的可视化,本文进一步证明了所提模型良好的编码能力和可解释性.本研究旨在为睡眠分期领域的深度学习应用提供新途径和新技术,从而辅助医生提升睡眠疾病诊疗效率.

  • 葛宏义, 贾柯柯, 蒋玉英, 张元, 季晓迪, 贾志远, 补雨薇, 张玉洁
    预出版日期: 2024-12-23
    摘要 (41) PDF全文 (12) HTML (34)   可视化   收藏

    传统可调谐太赫兹宽带吸收器大多具有结构复杂和功能单一等特点,使其实际应用场景受到局限性.针对这一问题,本文基于二氧化钒(VO2)的热相变特性与光敏硅(Si)的泵浦光敏感特性提出了一种双功能THz超材料吸收器.通过调节VO2与Si的电导率不仅可实现宽带吸收与电磁诱导透明(EIT)之间的动态切换,还可以动态调节吸收率与EIT谐振峰的振幅值.当σ(VO2)=2×105 S/m且σ(Si)=10 S/m时,吸收器在1.24~3.65 THz范围内表现为平均吸收率在94%以上的宽频带吸收.当σ(VO2)=20 S/m且σ(Si)=1×106 S/m时,吸收器的透射传输曲线表现为EIT效应,在1.50~2.50 THz范围内形成了幅度大于90%的谐振透明窗口.此外,利用阻抗匹配和等效电路理论进一步分析了吸收器的物理机制.随后分析了EIT谐振峰的折射率传感特性,f 1f 2的传感灵敏度分别为224 GHz/RIU和310 GHz/RIU,Q值分别为3.82和18.5,具有良好的传感性能.最后分析了EIT窗口的慢光效应,结果表明该器件具有良好的慢光效果.本文提出的吸收器结构简单、工作频带宽、可调谐范围大以及双功能可切换,未来在光学器件、电磁隐身和传感检测等领域具有潜在的应用前景.

  • 彭锐晖, 郭玮, 钱海宁, 谭顺成, 谭硕
    预出版日期: 2024-12-23
    摘要 (61) PDF全文 (31) HTML (52)   可视化   收藏

    由于航空目标相对地面目标具有更快的运动速度、更广的运动范围,对航空目标的三维精确定位极具挑战性.本文提出了一种多传感器组网的航空目标三维定位算法,以两个高空无人飞艇各载一部光学传感器设备,无人机-艇载双基地两坐标雷达,多平台协同实现对航空目标的精确定位为研究背景,解决了由于各传感器量测维度欠完备、无法独立获得目标三维空间精确位置,导致传统点迹关联、目标定位方法失效等问题.首先,在空间对准的基础上提出了基于角度-距离两级点迹关联算法,实现多传感器缺维量测的有效关联;其次,通过目标引导点构建、椭球空间Nelder-Mead欧氏距离寻优、方位面空间投影,在各空间量测模型上确定目标初始定位点;最后,通过无迹变换和同源数据压缩得到目标精确定位点.仿真结果表明,该算法实现了缺维情况下雷达-双光学量测数据的稳定关联,且对航空目标的最优定位误差可达到115.7 m.

  • 张青龙, 韩锐, 刘驰
    预出版日期: 2024-12-17
    摘要 (64) PDF全文 (90) HTML (65)   可视化   收藏

    边缘侧大模型外部环境的不确定性(如路边摄像头画面中天气、光照、物体密度的变化),导致其输入数据分布持续改变,因此需进行重训以维持高精度.受限于设备可用资源和重训窗口,现有技术仅能训练固定压缩模型,其有限的泛化能力导致模型精度显著降低.本文提出云边协同大模型块粒度重训方法,引入模型重训缩放定律评估不同块对边缘侧当前数据的精度贡献,以此为依据生成有限资源下最优重训方案,将云平台大模型中精度最相关部分动态转换为边缘侧可重训小模型,构建大小模型协同训练系统.通过真实云边平台上对比实验表明本文方法可以在相同资源消耗下提升大模型重训精度81.24%,并支持最大至330亿参数大模型重训.

  • 贾修一, 林乔万尼, 郑卓然, 石争浩
    预出版日期: 2024-12-16
    摘要 (80) PDF全文 (53) HTML (69)   可视化   收藏

    随着超高清(Ultra-High-Definition,UHD)成像技术的应用,生成高质量的UHD图像通常需要融合多幅曝光水平不同的UHD图像.然而,目前基于深度学习的多曝光图像融合方法直接融合从不同曝光水平的图像中提取的特征图,未能充分利用不同曝光级别图像中的特征信息,而这些特征信息对于获得良好的多曝光融合结果至关重要.为解决这一问题,我们提出了一种新颖的UHD多曝光图像融合方法,该方法结合了图像的局部和长距离依赖特征,旨在挖掘不同曝光级别图像之间的依赖关系,提取出更高阶的语义和特征.进而,利用不同级别的短连接来聚合不同粒度的特征.最后,为了过滤带噪声的特征,我们还提出了带有门控机制的多层感知器来生成高质量的超高清图像.为了更好地展示实验结果,我们还针对多曝光融合任务建立了一个UHD图像数据集.实验结果表明,在单个显存24G的GPU上执行UHD多曝光图像融合任务时,我们的方法明显优于现有方法.

  • 张宇翔, 李伟, 张蒙蒙, 陶然
    预出版日期: 2024-12-10
    摘要 (100) PDF全文 (169) HTML (94)   可视化   收藏

    在跨场景分类任务中,大多数领域自适应方法(Domain Adaptation,DA)关注于源域数据和目标域数据由相同传感器获得且具有相同地物类别的迁移任务,然而当目标数据中存在新类别时自适应性能会显著下降.此外,大多数高光谱图像分类方法采用全局表征机制,即针对固定大小窗口的样本进行表征学习,其地物类别表征能力有限.本文提出了一种基于局部表征的少样本学习框架(Local representation Few Shot Learning, LrFSL),尝试在少样本学习中构建局部表征机制突破全局表征能力上限.在提出框架中,对所有具有标签的源域数据和少量具有标签的目标域数据构建元任务,依照元学习策略同步进行情景训练,与此同时设计了域内局部表征模块(Intra-domain Local Representation block, ILR-block)用于挖掘样本中多个局部表征的语义信息,设计了域间局部对齐模块(Inter-domain Local Alignment block, ILA-block)进行跨域逐类别分布对齐以缓解领域偏移对少样本学习的影响.在三个公开高光谱图像数据集上的实验结果证明了该方法显著优于目前最先进的方法.

  • 李浩然, 黄志杰, 史宇龙, 赵承佳, 赵楠楠, 张晓
    预出版日期: 2024-12-06
    摘要 (40) PDF全文 (21) HTML (39)   可视化   收藏

    纠删码技术和近数据处理技术是构建高效的云边端协同数据管理系统的两大基石,前者通过对数据添加编码冗余方式来保障系统的可用性,而后者则通过在存储端处理数据的方式避免大量的网络传输开销.云边端协同的数据管理系统通常采用成熟的分布式存储系统作为底层存储引擎,然而主流的分布式存储系统中的纠删码实现方式并不能高效地支持近数据处理.本文提出了一种支持近数据处理的纠删码技术架构,其基本原理是通过对待编码的1组数据进行重新布局,保证语义相关数据被存储在同1个存储设备上,避免执行近数据处理时的跨节点数据传输.该方案在分布式存储系统Ceph上获得实现,并测试典型场景的读写性能.实验结果表明,在近数据处理场景下和常规数据读取场景下读取对象的性能分别提升59.4%和10%,对象写入性能则保持与原版一致.

  • 苏越阳, 姚迪, 毕经平
    预出版日期: 2024-12-06
    摘要 (75) PDF全文 (87) HTML (73)   可视化   收藏

    车辆轨迹异常检测为各种位置信息服务提供了重要的安全保障,基于机器学习的方法作为主流检测方法已经被广泛的应用于交通、军事等各个领域. 然而受限于噪声标签问题,现有的异常检测方法在实际应用中性能不佳.为解决这个问题,本文提出了一种基于噪声标签重加权的车辆轨迹异常检测方法(noise label ReWeighting-based vehicle Trajectory Anomaly Detection,RW-TAD).该方法采用自监督的方式构建样本权重估计模块,通过计算轨迹的生成概率评估给定标签的可信度.然后使用基于加权损失的检测模型判定异常轨迹.在训练过程中,RW-TAD模型使用基于双层损失的协同优化机制联合学习样本权重估计模块和异常检测模块.实验结果表明该方法可以有效缓解噪声标签样本对模型训练的干扰,取得了较好的性能.相比于已有的方法,RW-TAD在检测准确率和性能稳定性上都有很大的提升.

  • 曹烨彤, 李凡, 刘晓晨, 谢睆冉, 陈慧杰
    预出版日期: 2024-11-28
    摘要 (79) PDF全文 (19) HTML (45)   可视化   收藏

    连续监测心电信号对于加强心血管疾病的早期筛查和诊断至关重要.然而,现有的心电信号监测方法存在依赖昂贵设备、依赖用户执行特殊操作、应用场景受限等弊端,无法满足广泛人群在日常生活状态下长期连续监测心电的迫切需求.为了克服上述问题,本研究提出了一种基于改进的非负矩阵分解技术的抗运动干扰心电信号感知方法.其基本思想是利用成本低廉的腕戴式智能设备集成的陀螺仪,连续感知身体振动中隐含的心脏活动信息并生成细粒度心电信号.为了有效应对身体运动干扰难以消除的固有挑战,本研究提出了一种基于改进的非负矩阵分解技术的创新方法.该方法能够在未经训练的情况下,成功提取因心跳引发的微弱心冲击振动信号,有效克服运动干扰问题.此外,针对心冲击振动信号在心动周期中波形动态性强且缺乏明确起止点的特点,本研究首次提出了四种全新的形态特征,并结合机器学习算法,精准识别心冲击振动信号中的尖峰点,从而实现对心动周期的精确切分.最后,本研究基于循环生成对抗网络,构建了心冲击振动信号与心电信号之间的映射关系.得益于该网络的创新设计,模型在无需用户提供训练数据的情况下,也能高效生成精准的心电波形.本研究对18位志愿者进行了大量实验,结果表明所提出的连续心电信号监测方法非常有效,抗运动干扰效果显著.在身体静止和运动的情况下,平均幅值误差分别为7.92%和9.02%,均满足医学标准规定的误差范围低于10%的要求.

  • 张正宇, 何睿斯, 杨汨, 张雪剑, 戚子羿, 元媛, 艾渤
    预出版日期: 2024-11-28
    摘要 (84) PDF全文 (198) HTML (88)   可视化   收藏

    随着移动通信技术的发展演进,6G(6th-Generation)网络作为新一代智能化数字信息基础设施,将不再仅聚焦信号的传输和复现,更需要基于电磁传播过程实现对周围环境的高效感知和理解,从而获取信道语义知识,协助智能通信体的预测、决策、波束成形等.因此,相较于传统信道而言,赋予无线信道模型对物理环境的语义理解、重构、表达能力,已成为智能无线信道模型的重要特征.本文提出了一种无线信道语义的分析和建模方法,将信道语义定义为状态语义、行为语义和事件语义3种层级,分别对应信道瞬态多径、信道时变轨迹和信道拓扑结构.此外,基于车载通感一体化(Integrated Sensing And Communication,ISAC)信道测量系统,开展了28 GHz下面向信道语义表征的无线信道测量,基于实测数据对信道语义进行解构、标识、建模,重点分析了3种不同语义下的信道多径分布特性,完成了语义导向的信道生成,结果表明信道语义模型能够在生成较准确信道的同时,表达更丰富的语义信息.本文工作是在语义层面上探索智能信道建模的新方法,通过深入挖掘无线信道的内在语义特征,促进通信系统在理解和认知环境方面的能力,从而提高通信效率和质量.

  • 卢启军, 韩大伟, 张浩, 张涛, 朱樟明
    预出版日期: 2024-11-28
    摘要 (81) PDF全文 (25) HTML (73)   可视化   收藏

    针对宽带功率分配器面积大、回波损耗差等问题,本文提出了一款基于阻抗补偿技术的毫米波超宽带威尔金森功率分配器.在传统集总功分器输出端口添加并联LC谐振网络,可以补偿功分器的输入和输出阻抗并引入额外的匹配和无损耗频率点,进而有效地提高功分器的分数带宽.提出的功率分配器采用65 nm互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)工艺设计并测试验证,核心面积紧凑,仅有0.021 mm2.测试结果表明,该功分器的插入损耗为1.35~1.55 dB,0.2-dB幅度带宽为44~96 GHz,输入输出回波损耗和隔离性能在整个工作频段内均优于11 dB.与已发布的毫米波功率分配器相比,提出的功率分配器在保持良好端口匹配的同时实现了较高的幅度带宽.

  • 刘绥阳, 郭仲杰, 许睿明, 余宁梅
    预出版日期: 2024-11-28
    摘要 (29) PDF全文 (24) HTML (27)   可视化   收藏

    列级读出电路是目前提升平面图像传感器读出效率最为明显的方式,但是对于亿级像素超大面阵规模下的大数据大负载高速读出,列级到输出级并串转换中的列级缓冲设计面临极大的挑战.本文提出一种基于双反馈环路的列级缓冲设计方法,该方法通过在列级缓冲的近端输出与远端输出间实现双反馈环路,有效抑制了列级总线的超大寄生参数对建立时间的影响,同时确保了低噪声高动态下的模拟信号精度.基于55 nm互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)工艺,在一款12 288×12 288像素规模的红外图像传感器中进行了成功的应用,结果表明:与传统列级缓冲相比,本文提出的双反馈环路列级缓冲设计方法可以将上升建立时间缩短23.4%,下降建立时间缩短21.9%,亿级高速图像传感器的帧率提升29.6%.

  • 杨维静, 徐瑞, 顾浩文, 陈涛, 舒祥波, 姚亚洲
    预出版日期: 2024-11-28
    摘要 (60) PDF全文 (125) HTML (60)   可视化   收藏

    语义分割技术能够对复杂、多元的场景实现细粒度理解,是促进无人系统高效、智能工作的关键技术之一.大规模无监督语义分割旨在从大规模未标记图像中学习语义分割能力.然而,现有方法由于自学习伪标签存在类别混淆和形状表示欠佳的问题,导致最终分割精度较低.为此,本文提出一种伪标签去噪和SAM优化(Pseudo-label Denoising and SAM Optimization,PDSO)方法以解决大规模无监督语义分割问题.本文设计了一种基于去噪的特征微调模块,在基于小损失准则从大规模数据集中筛选出具有干净图像级伪标签的潜在样本后,利用这些干净样本对预训练的主干网络进行微调,使网络获得更稳健的类别表示.为了进一步减少伪标签中的类别噪声,设计了一种基于聚类的样本去噪模块,根据类别占比和样本与聚类中心之间的距离来去除干扰聚类任务的噪声样本,从而提升聚类性能.本文还设计了一种SAM提示优化模块,根据聚类距离识别出图像中的活跃类别,以过滤噪声目标,并将点和框作为SAM的目标提示信息,生成预期的目标掩膜以细化伪标签中目标的边缘.实验结果表明,在大规模语义分割数据集ImageNet-S50、ImageNet-S300和ImageNet-S919的测试集上,本文方法在平均交并比指标上分别达到了45.0%、26.6%和14.5%,显著提高了分割目标的类别准确率和边缘精度.

  • 杨柳, 张永真, 田静, 宋苏文, 王中风
    预出版日期: 2024-11-28
    摘要 (39) PDF全文 (54) HTML (40)   可视化   收藏

    当前美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)对后量子密码(Post-Quantum Cryptography,PQC)标准化方案的评估已进入第四轮,位翻转密钥封装(Bit Flipping Key Encapsulation,BIKE)协议是目前被评估的四个候选方案之一.在BIKE的密钥生成算法中,多项式乘法作为众多密码系统中特别耗时的操作之一,耗费了大量的时间和面积资源.针对此问题,本文设计了一种基于Karatsuba算法(Karatsuba Algorithm,KA)的无交叠多项式乘法器,可高效实现万级比特位宽的多项式乘法,具有低时延、高性能和面积小的特点. 同时,本文将该优化乘法器应用于BIKE密钥生成算法中,并基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)对其进行硬件架构实现,改进了原有的紧凑多项式乘法和多项式求逆算法. 本文提出的乘法器通过采用不同的操作数位宽,可适应对面积和延时的不同需求. 与BIKE原本的设计相比,改进的设计使密钥生成模块的延时减小了36.54%,面积延迟积(Area Delay Production,ADP)减小了10.4%.

  • 武永
    预出版日期: 2024-11-28
    摘要 (33) PDF全文 (32) HTML (31)   可视化   收藏

    本文研究了InSb材料的近零折射率特性在实现角度选择窗口方面的潜力.角度选择结构由主结构和抗反射结构组成,其中主结构用于产生角度选择特性,而抗反射结构用于抑制电磁波泄漏.结果表明,对于太赫兹TE波入射,在2.65 THz附近产生显著的角度选择窗口,而对于太赫兹TM波入射,在10.5 THz附近产生角度选择窗口.对于不同的极化形式,控制温度都能够显著地调节角度窗口的角度范围.此外,临界角特性对于背景介质的折射率变化非常敏感,可以通过调控温度实现拓展测量范围的目的.当温度分别为300 K,298 K,296 K时,测量范围分别为1.1~1.3 RIU,1.3~1.5 RIU,1.5~1.7 RIU.相比于恒温测量,折射率量程拓展了200%.所提出的结构采用了新颖的临界角原理用于折射率传感,并且通过温控的方式拓宽了检测范围,为可变量程折射率传感器的发展提供了新的思路.

  • 王潘丰, 蔡懿慈
    预出版日期: 2024-11-28
    摘要 (41) PDF全文 (22) HTML (39)   可视化   收藏

    随着智能时代的到来,越来越多的设备拥有摄像头和显示屏,而它们具有各种各样不同接口和视频格式,视频桥接面临新的挑战.以往的解决方案是根据接口和视频格式的需求采用不同的电路,如现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)、图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)和专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)等.但这种单一的电路模式难以同时满足低成本、超低功耗和小型化的要求,尤其是在移动显示领域.本文提出了一种新的异构体系架构,它将FPGA、微控制单元(Microcontroller Unit,MCU)、ASIC和存储器无缝集成到一个芯片中.该芯片不仅实现了小型化,而且具有低成本和低功耗的优势;更重要的是该款芯片可以支持不同接口和视频格式的桥接需求.针对不同算法的应用,本文给出了使用该芯片的评估方法和解决方案,为架构设计提供了依据.该芯片已成功在22 nm工艺流片,整体尺寸约为4 mm×4 mm,总功耗约为200 mW.它可以支持3 840×2 160分辨率和144 Hz刷新率的视频输入格式,1 080×2 340分辨率和90 Hz刷新率的视频输出格式.在实现同样视频桥接功能的应用时,我们芯片的面积和功耗均小于AMD芯片XC7K325T和Zynq Z7035的1/10.换而言之,针对于此类场景的应用,我们的方案在成本和功耗方面相比于传统商业FPGA有显著优化.