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2023年 第36卷 第9期 刊出日期：2023-09-15

  

基于FA-SVR-LSTM组合模型的短期电力负荷预测

文彦飞,王万雄

2023, 36(9):  1-7.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.001

摘要 ( 280 )   HTML ( 55 )   PDF (957KB) ( 67 )  

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短期电力负荷预测作为维护电网系统运行和分析的基础,为电网系统的经济调度、安全分析提供了判断依据和信息,对维护电网系统的正常运行具有重要作用。文中采用萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)将SVR(Support Vector Regression)模型的惩罚因子c、核参数g和LSTM(Long Short-Term Memory)模型的神经元个数m、学习率lr进行优化,利用寻优的最佳参数建立FA-SVR-LSTM组合预测模型,并对样本数据进行预测。以佛罗里达州电力负荷历史数据为例,建立LSTM、SVR、FA-SVR和FA-LSTM4种参照模型,对该地15天360 h的电力负荷进行预测,并与FA-SVR-LSTM预测结果作比较。实验结果表明,FA-SVR-LSTM模型与LSTM模型和SVR模型相比,预测精度分别提高了33.184 9%、 30.326 5%,且MAPE(Mean Absolute Percent Error)和RMSE(Root Mean Square Error)两种误差指标评价值低于其它4种模型。相比于其他模型,FA-SVR-LSTM组合模型预测效果得到了显著提高。

W波段宽带宽角低副瓣类喇叭天线稀布阵

周彪,张帅,张德训,林志成,王建

2023, 36(9):  8-14.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.002

摘要 ( 281 )   HTML ( 12 )   PDF (1500KB) ( 52 )  

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针对大损耗、制作工艺、T/R组件尺寸与通道数量以及位置等因素带来的W波段宽带宽角低副瓣相控阵天线设计难题,文中设计了一款在80~110 GHz频率范围内的宽带类喇叭天线单元,天线驻波比均小于1.8。在充分考虑T/R组件带来的布阵空间限制下,文中仅通过阵元位置优化设计了64元高增益低副瓣宽带宽角阵列天线,并为该阵列设计了小型低剖面空气波导馈电网络。仿真结果表明,64元稀布阵在±40°波束扫描范围内下增益高于22.6 dB,副瓣电平低于-6.2 dB,各阵元有源驻波比均小于2,证实该阵列天线具有宽带宽角、低副瓣、高增益、结构易于加工实现等优点,应用前景良好。

基于轻量级分组密码算法的SoC安全存储器设计

刘伟,曾祥义,肖昊

2023, 36(9):  15-20.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.003

摘要 ( 190 )   HTML ( 14 )   PDF (976KB) ( 60 )  

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针对嵌入式片上系统的RAM(Random Access Memory)、Flash存储器面临的安全风险,文中概述了针对传统SoC(System on Chip)芯片存储器的物理攻击,并提出一种支持加密算法的存储器控制器。使用轻量级分组密码算法LBlock-s,通过密码学安全分析证明了该算法具有较好的抵抗差分分析的能力。相对于传统分组密码算法AES(Advanced Encryption Standard),文中所提方法在保证安全性的前提下减少了硬件资源开销,适用于各种资源受限的安全SoC芯片。为提高数据的吞吐率,将算法的硬件结构进行展开,使标准的32轮加/解密耗时1个时钟周期。该方案在不耗费较多硬件资源和加密延时的前提下,保证了存储器的数据即使被攻击者获取也无法解析出敏感数据,有效避免了安全芯片遭受物理攻击。

基于粒子群优化的TDOA声源定位方法

张大桂,周志峰,张怡,王立端

2023, 36(9):  21-28.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.004

摘要 ( 306 )   HTML ( 16 )   PDF (1009KB) ( 89 )  

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针对平面麦克风阵列的声源三维坐标估计问题,文中在TDOA(Time Difference of Arrival)声源定位算法中引入粒子群优化算法进行位置估计。利用PHAT(Phase Transform)加权函数的广义互相关法计算得到时延差的真实值,结合麦克风的坐标位置,通过几何关系计算出假设声源到达麦克风之间的时延差的估计值。设计时延真实值和估计值差值的平方和为粒子适应度函数,利用粒子群优化算法搜索空间中符合适应度函数的声源点,实现声源位置估计。仿真结果表明,在计算速度与球形插值法相近的情况下,文中所提算法比球形插值法具有更好的鲁棒性和抗噪性。

K波段宽带宽角低副瓣圆极化稀疏阵

周彪,张帅,闫登辉,林志成,王建

2023, 36(9):  29-34.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.005

摘要 ( 122 )   HTML ( 4 )   PDF (1984KB) ( 54 )  

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文中提出了一种适用于K波段的低剖面宽带宽角低副瓣圆极化稀疏相控阵天线,该天线单元的辐射部分由带有寄生环形辐射器的圆形贴片和L形贴片组成。为了与四通道T/R组件集成设计,设计了跨层连接微带传输线,并引入单元旋转技术大幅拓宽了天线的轴比带宽。此外,在考虑T/R组件引入的阵元布局制约下,设计了多约束子阵级优化布阵算法,仅通过子阵位置的优化,设计了400单元规模的宽带宽角低副瓣稀疏阵。仿真结果表明,该稀疏阵在44.6%的稀疏率下的法向增益为30.46 dB,波束宽度小于4.5°,扫描±55°内副瓣电平低于-13.13 dB,适用于K波段卫星通信相控阵天线。

利用深度可变形轮廓模型进行结构体裂纹视觉检测

赖彬,王森

2023, 36(9):  35-40.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.006

摘要 ( 137 )   HTML ( 5 )   PDF (3171KB) ( 59 )  

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目前针对裂纹检测的深度学习实例分割方法主要通过目标检测生成一个边界框进行逐个像素掩码分割,不仅影响结构体裂纹轮廓的检测效果,且伴随着复杂的后处理代价。针对这一问题,文中提出利用深度可变形轮廓算法模型Deep Snake对结构体裂纹进行识别检测。通过对结构体裂纹数据集进行数据增强以提高模型鲁棒性,同时运用迁移学习将大型图片数据集COCO上的预训练网络参数迁移学习到结构体裂纹分割模型中作为初始化。在自制的裂纹图像数据集上进行实验,结果表明训练后的模型能够正确识别的裂纹对象并同时完成多个裂纹目标的分割,在检测平均时间为0.12 s 的前提下AP50达到75.4%,与其他深度学习模型及边缘检测算法进行的比较结果也体现出Deep Snake算法的优越性。

基于块效应谱分析的JPEG图像旋转角度估计

党良慧,张玉金

2023, 36(9):  41-49.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.007

摘要 ( 48 )   HTML ( 2 )   PDF (3902KB) ( 32 )  

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图像旋转可以使图像伪造在几何角度上更加逼真,现有JPEG图像旋转角度估计算法的性能易受到块效应干扰和图像块尺寸大小影响,且对于旋转角度区间为[1°,15°]的估计仍然较为困难。文中提出了一种基于块效应谱分析的JPEG图像旋转角度估计算法:首先,使用变异蚁群算法提取图像的边缘并将其移除以突显块效应,并通过交叉差分进一步减轻图像纹理的影响;然后,通过设定合理的阈值和使用高斯高通滤波器移除傅里叶变换域的无关峰值,以减少干扰;最后,将傅里叶频谱的幅值分量投影到极坐标中,并将极坐标中峰值对应的极角作为旋转角度的估计值。实验结果表明,针对旋转角度位于[1°,15°]区间内的小尺寸JPEG图像检测,文中所提方法比现有方法具有更低的平均绝对误差。此外,当压缩质量因子逐渐下降时,文中所提算法的性能仍然优于现有方法,对JPEG压缩具有更好的鲁棒性。

基于残差注意力和半监督学习的图像去雾算法

孙曦,于莲芝

2023, 36(9):  50-57.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.008

摘要 ( 112 )   HTML ( 5 )   PDF (3402KB) ( 53 )  

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基于训练合成图像的去雾算法往往不能在真实图像数据集上取得较好效果。针对泛化能力不理想等问题,文中提出了一种基于残差注意力机制的半监督学习网络用于单幅图像去雾算法。其主干网络由编码器和解码器构成,通过使用堆叠的残差注意力模块调整不同尺度的特征权重,赋予重要特征更多权重。局部残差学习选择绕过薄雾区域,使模型关注有效信息。文中训练分为有监督学习和无监督学习两个分支,分别输入合成数据和真实数据,其中使用暗通道损失和全变分损失来约束无监督分支。实验结果表明,文中所提算法在合成数据集和真实数据集上均取得了较好的结果,图像的平均处理时间仅为0.01 s,在去雾效果和处理时间上实现了平衡。

基于梯度流固超晶格的宽频透声结构设计

张利娟,张赛,沈佳敏,顾鑫

2023, 36(9):  58-65.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.009

摘要 ( 65 )   HTML ( 2 )   PDF (2791KB) ( 33 )  

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为了弱化周期性流固超晶格结构通带内的吉布斯振荡,文中将结构梯度引入流固超晶格结构设计中,设计了固体层占空比呈对称线性分布的梯度流固超晶格结构(Gradient Fluid-solid Superlattice,GFSL)。基于传递矩阵方法,对GFSL结构的声传输特性进行了计算与研究。在此基础上,讨论了不同梯度参量对GFSL结构透声特性的影响,以实现对通带性能的调控,并通过有限元方法从频域和时域两个角度验证了GFSL结构的声传输特性。研究结果表明,GFSL结构能够有效消除吉布斯振荡,形成平坦的宽频通带。所提出的GFSL结构在水下高强度的超声波能量集中、声阻抗匹配及滤波等方面具有潜在的应用价值。

基于FPGA的2底指数函数算法优化与实现

程甜甜,宋宇鲲

2023, 36(9):  66-72.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.010

摘要 ( 157 )   HTML ( 11 )   PDF (1789KB) ( 70 )  

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针对指数函数的常见硬件实现方法中存在的计算范围小、误差较大等问题,文中提出一种改进的多项式和查找表相结合的2底指数函数y=2^x的浮点硬件实现方法。优化算法采用区间划分的预处理方法将输入x压缩至(-1/512,1/512)后进行指数函数的泰勒级数展开,确保双精度浮点数格式下泰勒级数展开至x⁴项时精度达到10^-16,并通过优化中间数据存储策略,减少存储资源消耗。使用Verilog HDL在Xilinx公司的XC7K325T FPGA(Field Programmable Gate Array)上完成优化算法的硬件设计实现与性能测试。结果表明,在双精度浮点数所能表示的值域范围内,文中所设计的电路能够以较少的存储开销支持全定义域指数函数计算,计算精度不低于10^-16。

GF(2^m)域双参数ECDSA算法优化设计

方应李,方玉明

2023, 36(9):  73-78.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.011

摘要 ( 48 )   HTML ( 2 )   PDF (1534KB) ( 30 )  

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针对经典椭圆数字签名算法中存在的签名效率低以及伪造签名攻击等问题,文中提出了可证明安全性的双参数椭圆曲线数字签名方案,并通过硬件进行实现。在现有研究基础上,利用Lopez-Dahab投影坐标系减少签名过程中模逆运算的使用次数,并对群运算层采用部分并行运算以此提高点乘算法的运算效率。对于有限域运算,通过串并混合结构的快速模乘算法、快速模平方算法以及改进的Itoh-Tsujii模逆算法来实现。方案安全性分析结果表明,该方案可以有效抵抗伪造攻击和随机数替换攻击,可确保消息传递过程中的安全性。时序仿真结果表明,实现一次点乘运算占用23 087个逻辑单元且运算过程仅需要476个时钟数,相比于同类点乘运算的时钟数减少了75%。

一种基于改进遗传算法的动静态负载均衡算法

胡逸飞,包梓群,包晓安

2023, 36(9):  79-85.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.012

摘要 ( 218 )   HTML ( 8 )   PDF (927KB) ( 56 )  

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针对目前负载均衡算法在低负载情况下影响系统效率及在高负载情况下分配效率不佳等问题,基于Nginx服务器,文中提出了一种在改进遗传算法基础上动静态结合的负载均衡算法。该算法选择使用CPU性能、内存性能、磁盘I/O和网络带宽等服务器性能参数作为服务器节点性能评价指标及低负载下的静态加权轮询算法权值,并基于该指标根据节点性能使用率所占集群平均负载使用率的变化,设计了在高负载情况下的动态负载均衡算法。通过引入操作转换阈值及动态三角函数操作概率的改进遗传算法,实现了静态算法优势区转变为动态算法优势区的阈值计算。通过设计对比实验,证明了文中算法在实验环境下相比于加权轮询算法、概率择优算法和dnfs_conn算法更具有较好的负载均衡效果,相比于dnfs_conn算法在平均响应时间和实际并发连接数等数值上具有15%左右的提升。

基于Transformer的机动目标跟踪技术

党晓方,蔡兴雨

2023, 36(9):  86-92.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.013

摘要 ( 122 )   HTML ( 7 )   PDF (1753KB) ( 71 )  

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为解决递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在跟踪机动目标时,由于序列过长容易出现梯度消失和梯度爆炸导致目标发生机动后跟踪效果变差的问题,文中构建了一种基于Transformer的网络(Transformer-Based Network,TBN)来跟踪机动目标。该网络使用基于注意力机制设计的编码器提取目标序列的历史航迹特征,提高对目标机动情况的捕获能力。使用基于卷积网络设计的解码器输出最终的航迹序列,提高机动目标跟踪能力。通过中心最大值(Center-Max,CM)归一化方法,将所有序列减去其初值,降低了网络学习的复杂度,增强了网络的泛化性。实验结果证明,在存在机动情况的大规模航迹数据集下,与长短期记忆网络相比,CM归一化和TBN相组合的方法的位置精度提高了11.2%,速度精度提高了41.9%。文中所提方法在观测值存在缺失时仍能正确跟踪目标。

一种高分辨力雷达扩展目标模拟系统设计与实现

罗杰,孔令峰,张坤峰

2023, 36(9):  93-102.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.09.014

摘要 ( 110 )   HTML ( 6 )   PDF (4455KB) ( 52 )  

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针对高分辨力雷达扩展目标回波模拟,文中设计并实现了一种高分辨力雷达扩展目标模拟系统。建立了一维距离像目标、二维面目标、三维体目标的目标回波模型,结合宽带射频接收机技术、大瞬时带宽基带回波信号产生技术、目标RCS(Radar Cross Section)数据获取与调制技术以及宽带捷变频率合成器等关键技术完成了高分辨力雷达扩展目标模拟系统的设计与实现。使用该系统对某典型战斗机目标进行了射频仿真和二维成像处理,并将射频仿真和二维成像处理结果与使用RadBase仿真软件对该典型战斗机目标的仿真结果进行对比,验证了该系统的有效性。验证结果表明,该系统的射频仿真二维成像处理结果和RadBase仿真软件的仿真结果基本一致。