西安电子科技大学学报

协作干扰时频同步误差对安全通信性能影响

肖尚辉,陈燕铭,王梓豫,郭文博,邵士海

2022, 49(3): 1-9. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.001

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安全通信的前提是在授权接收机对协作干扰信号进行精准重建和对消,但因硬件和传播环境的影响,且受实际工程精度的制约,始终存在时频同步误差。因此,针对物理层安全通信中协作干扰抑制收发非完美时频同步问题,在高斯窃听信道模型下推导了存在时频同步误差的残余干扰功率,从理论上分析时频同步误差对系统性能的影响,得到了授权用户干扰抑制比、解调误码率和安全通信保密容量3个性能评价指标的闭合表达式,进而分析时频同步误差对这3个指标的影响,并对理论性能进行了计算机仿真验证。仿真结果显示,时频同步误差对系统安全性能的影响并不单一。随着时延或频偏增大,系统对协作干扰信号的抑制程度降低,授权用户干扰抑制比、保密容量降低,解调误码率增加;而在一定范围内,时频同步误差不会影响这3个指标性能。当信噪比为10 dB,归一化时延小于0.06且归一化频偏小于10^-5时,时延和频偏对系统安全通信的性能影响较小,保密容量损失小于16%。据此,分析时频同步误差对协作干扰安全指标产生的影响,可以为设计安全通信系统提供指导和理论支持。

无人机辅助通信的密集无线网络MAC协议

杨欣,毛雅淇,王伶

2022, 49(3): 10-20. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.002

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面向无人机辅助下的密集无线网络通信场景,针对地面固定基站传输造成的网络吞吐量受限问题,聚焦无人机覆盖范围内通信网络的性能提升,提出了一种无人机辅助通信的密集无线网络媒体访问控制协议。首先,基于密集无线网络中不同位置通信设备形成的通信异构性,构建了一种新型的无人机辅助密集无线网络通信模型;其次,引入初始竞争窗口系数、子系数及其权值的概念,创新设计了通信节点的初始竞争窗口,分析了无人机移动环境下通信节点的退出概率,提出了一种新型媒体访问控制协议;最后,采用三维马尔可夫模型对协议的归一化饱和吞吐量及访问公平性进行评估,进而确定了一定条件下吞吐量最大化时的初始竞争窗口子系数权值。仿真分析表明,与现有媒体访问控制协议相比,本协议平均归一化饱和吞吐量在基础接入机制下约增长1倍,在RTS/CTS机制下提升约51%,同时,本协议实现了对接入时间短的节点传输性能提升,即可获得较大的吞吐量和较短的时延。

自适应上下文感知相关滤波类目标跟踪算法

孙雅媚,肖嵩,曲家慧,董文倩

2022, 49(3): 21-27. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.003

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由于传统的相关滤波目标跟踪算法余弦窗和搜索区域的限制,在复杂场景下容易产生跟踪漂移,上下文感知算法提出一个框架允许将上下文纳入相关滤波器,但其没有计算上下文信息对目标的干扰程度而直接采用相同的抑制权重,因此无法对干扰程度不同的上下文信息自适应赋予不同程度的抑制。基于此,提出一种上下文抑制权重自适应的相关滤波类目标跟踪算法。首先,将目标周围的背景信息学习到滤波器中,增强滤波器模板对于目标和上下文背景信息的分类能力,同时引入自适应权重系数向量;其次,提出一个上下文信息干扰系数公式,用于定量评估目标上下文信息对于目标的干扰程度;再次,依据所提出的公式分别计算出上下文信息的干扰程度之后,将其与自适应权重系数向量匹配,从而实现对目标干扰程度越大的上下文信息,抑制的程度越大;最后,基于OTB100数据集验证了该算法的有效性。实验结果表明,这种算法的成功率和精确度较其基准算法分别提升了约5.7%和4.3%,具有较强的鲁棒性。

一种引入注意力机制的红外目标检测方法

杨子轩,肖嵩,董文倩,曲家慧

2022, 49(3): 28-35. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.004

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针对红外目标纹理细节少、检测精度低的问题,提出在红外检测场景下引入注意力机制的Cascade-RCNN算法,设计了一种适用于红外场景的注意力机制以提升算法检测精度。由于基于深度学习的注意力机制常在可见光数据集上进行性能验证,首先在红外检测数据集上测试常见于可见光场景注意力机制的检测精度,对于以上注意力机制在红外目标检测场景的优缺点进行分析,提出一种显隐性通道交互的注意力机制,主要由显性特征交互和隐性特征交互两种方式组成;在显性特征交互方式上采用因子分解机的方法,在隐性特征交互方式上采用全连接层的方式;最后将两种交互方式通过全连接层到同维希尔伯特空间并进行信息融合,将通道关系从显性和隐性角度进行建模。同时,提出一种局部池化替换全局池化以获取更多红外目标空间纹理信息,结合在空间维度上使用多尺度卷积提取不同感受野的目标信息,进一步提升了算法精度。在FLIR公开红外数据集上进行实验,相比于基准算法Cascade RCNN,新方法在不引入过多参数量的同时,检测性能在不同的骨干网络上有2%左右的mAP提升。

改进型多用户高效DCSK通信方案的性能分析

张刚,董江涛,张天骐,吴雪霜

2022, 49(3): 36-47. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.005

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针对传统高效差分混沌移位键控系统存在误码率高且传输速率较低的缺点,提出一种改进型多用户高效差分混沌移位键控通信方案。该方案引入了一种正交混沌信号发生器,可产生两路相互正交的混沌信号。发送端的发送信号分为两个时隙,第1个时隙传输两路正交混沌信号的线性组合作为参考信号,第2个时隙将两路混沌信号分别调制信息比特后叠加传输,最后通过正交调制技术实现传输速率的翻倍。系统还引入了正交的沃尔什码序列,达到传输多用户信息的目的。在接收端,从接收信号中分离出参考信号和信息信号,利用相关解调的方法恢复出发送的信息比特。通过引入均值滤波器对部分接收信号进行平均,进一步提升系统误码性能。推导了加性高斯白噪声信道和多径瑞利衰落信道下系统的理论误码率公式,并通过蒙特卡罗实验仿真进行了验证。结果显示:该方案的设计能够有效提升系统的传输速率和误码性能。当用户数为2时,相较高效差分混沌移位键控系统,该系统传输速率提升了约300%,误码性能提升近1 dB。

QoE感知的V-CRAN视频传输资源分配策略

张鸿,黄闯,邹虹,王汝言,徐瑞鑫,李职杜

2022, 49(3): 48-58. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.006

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在如今视频业务要求不断提高的发展趋势下,针对云无线接入网络传输中光域和无线域资源分配不平衡与用户体验质量差的问题,提出了一种在虚拟化云无线接入网中视频体验质量感知的传输资源分配策略。首先,根据不同用户的带宽需求,分别构建了光传输波长分配的前传带宽效率模型、波长调谐开销模型以及光网络间的负载均衡性评估模型,并提出了一种基于合并与分裂规则的光网络单元联盟形成算法,用于构建虚拟化云无线接入网。进一步地,对传输速率以及视频中断危险程度对用户体验质量的影响趋势进行了分析,并在保证资源总量不变的情况下,建立起用户和虚拟化云无线接入网两阶段的Stackelberg博弈,并证明了其纳什均衡解的存在与唯一性。最终,在提升用户体验质量的同时,优化了有限的无线资源分配以保证服务提供商的效用。大量的仿真结果表明,在不同用户数量以及负载率的场景下,所提策略在保证鲁棒性的前提下不仅满足了用户观看视频的体验质量,而且有效地提升了光域和无线域的资源利用率。

软件定义卫星网络多控制器部署策略

陈金涛,梁俊,郭子桢,肖楠,刘波

2022, 49(3): 59-67. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.007

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软件定义网络依赖于可编程与可重构的概念,将在未来卫星网络发展中发挥重要作用。通过解耦控制平面和数据平面,软件定义网络方法简化了网络管理,加快了网络创新。伴随着卫星“轨道革命”的全面深化以及卫星通信需求的不断增长,对软件定义卫星网络的关注和研究正不断深入,并使其成为一种新的范式,该架构提供了灵活管理卫星网络所需的可编程性。控制器部署作为影响网络性能的关键,是构建软件定义卫星网络的基础。在现有研究中,处理时延和链路状态对网络性能的影响往往被忽略,而这可能造成控制域规划不合理并进而导致控制器负载不均衡、网络可靠性差等问题。因此,与以往工作不同,在将处理时延和链路状态纳入优化模型的基础上,提出了针对软件定义卫星网络的基于控制时延的多控制器可靠部署策略。实验结果表明,所提策略在具有合理重构开销的条件下能够明显提升网络负载均衡性能;此外,相较于对比方案,该策略使控制时延降低近35%,且增强了网络可靠性。

无线传感器网络能量高效分簇的一种改进方法

窦佩佩,曾玉琴,卢毅,马洪亮,徐梦颖,周杰

2022, 49(3): 68-73. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.008

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无线传感器网络主要用于采集数据和处理数据,因此被广泛应用于多个领域。然而,网络中大多数由电池供电的传感器节点体积较小,导致其无法长时间工作,所以设计了一种能够有效提高能源利用率、降低网络通信能耗的分簇方法。分簇方法是无线传感器网络的重要研究方向之一。针对传统分簇方法选出的簇头节点方案存在的通信能耗较高问题,提出了一种基于克隆精英遗传算法的无线传感器网络能量高效分簇方法。在进行分簇时,利用克隆精英遗传算法在监测范围内选择部分传感器节点作为簇头节点,进而对网络通信能耗进行优化。在迭代过程中,克隆算子和精英算子将能耗小的簇头节点方案尽可能保留下来,减少了运行时间,同时也增大了获得较优簇头节点方案的可能性。把所提方法与基于精英遗传算法的分簇方法、基于蛙跳算法的分簇方法进行了仿真比较。仿真结果表明,基于克隆精英遗传算法的分簇方法与另外两种方法相比显著地降低了网络通信能耗,提高了能量利用效率,有效地延长了网络寿命。

降噪自编码器辅助的下行MIMO-SCMA编解码方法

蒋芳,黄兴,胡梦钰,王翊,许耀华,胡艳军

2022, 49(3): 74-82. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.009

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为了改善稀疏码分多址系统在多天线应用中的误码率性能,将深度学习引入多输入多输出稀疏码分多址系统,提出了一种降噪自编码器辅助的编解码方法。发射端使用多个深度神经网络单元构建多天线稀疏码分多址编码器,通过神经网络的学习获得每个用户在不同发射天线上的码本,采用降噪自编码器的结构在输入端引入噪声层,使得编码器的输出为更具鲁棒性的特征表示;接收端设计了一个全链接的深度神经网络作为解码器,该解码器将多天线检测与多用户检测联合进行,一次解码即可获得用户数据;采用端到端的训练方式对编解码器进行训练,优化神经网络的结构与参数,使得神经网络能够快速收敛。实验结果表明,提出的编解码方法可以降低多输入多输出稀疏码分多址系统的误码率,同时减少接收端检测的时间。

能量收集多天线发送机的功率控制和天线选择

宁晓晗,雷维嘉

2022, 49(3): 83-92. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.010

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针对能量收集多输入单输出无线通信系统传输过程中的速率最大化问题,提出一种基于李雅普诺夫优化框架的在线功率控制和天线选择策略。系统中源节点为能量收集设备供电的多天线节点,且天线激活后的射频电路功耗不可忽略。激活天线数越多,发送天线阵列增益越大,但电路功耗也越大,需要在二者间进行平衡。源节点应根据可用能量和信道状态来选择合适的发送天线和传输功率。由于能量到达和信道衰落是随机过程,该速率最大化问题是一个随机优化问题。由可充电电池的电量构造能量虚队列,而速率的负值作为惩罚项,再利用李雅普诺夫优化框架将功率控制与天线选择的优化问题转换为瞬时队列漂移加惩罚函数最小化问题。每时隙遍历电池电量支持的激活天线数,并优化发送功率,选取使漂移加惩罚最小的天线数和发送功率作为最优解。仿真结果表明,相比3种对比算法,算法能够获得明显更高的传输速率。所提算法仅依据当前的信道状态和电池电量状态做出决策,且计算复杂度低,是一种实用的算法。

一种动态校正的信号双尺度近邻定位方法

孙顺远,朱红洲,秦宁宁

2022, 49(3): 93-100. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.011

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在大型室内定位场景中,利用接收信号强度的指纹定位算法存在信号传播不稳定、计算复杂度高以及定位精度低等问题。为解决该问题,提出一种动态校正的信号双尺度近邻定位算法。根据目标区域的物理连通性,采用一对多支持向量机构建分区模型,缩小信号变化范围,减小在线阶段的数据计算量。以高斯过程回归训练接入点信号距离模型预测分区路径损耗特性,校正信号波动值,使定位结果更加稳定。在线阶段,引入斯皮尔曼相似系数来衡量信号间的相似度,减小指纹库中异常值带来的影响,基于动态邻近算法计算信号间的差异值,然后使用Blending模型融合算法将这两种尺度进行线性融合,建立具备动态高斯校正能力的双尺度近邻定位算法,并设计环境参数自适应获取近邻k值,减小环境噪声的影响,克服了单一的信号尺度易导致定位结果波动较大的问题。测试结果表明,所提算法在房间和走廊区域定位精度均小于0.517 3 m,相较于传统算法,定位精度提升约25%以上。

运动参数辅助的无人机单站机会信号定位方法

卞志昂,卢虎,史浩东

2022, 49(3): 101-110. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.012

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当前,无人机的位置估计严重依赖于卫星导航系统。针对此问题,提出了一种利用无人机动力学参数辅助的射频机会信号单站定位算法。给出了系统运动状态转移方程和位置估计输出方程建立的详细步骤;推导了无人机位置估计的可观性条件;通过设置可变自适应平滑窗口,达到了运动参数估计和误差抑制的效果,并给出了窗口设置的判决门限;最终依靠运动状态递推和单测距射频信号站,实现了对不同运动状态无人机的位置估计。理论仿真表明,在卫星导航定位系统拒止环境下,利用动力学参数辅助的射频机会信号单站定位算法,能够实现对不同运动状态无人机的鲁棒定位,满足无人机巡航、侦查和投送等常规任务需求;利用超宽带机会信号信标的实际测试,进一步验证了所提方法的精确性和有效性。相较于卫星导航定位系统,所提算法的定位均方根误差约为2.7 m,验证了在拒止环境下无人机利用机会信号实现较高精度定位的可行性,降低了无人机对传统导航定位系统传感器的依赖性。

一种双信标机制下的指纹库构建方法

秦宁宁,吴忆松,孙顺远

2022, 49(3): 111-119. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.0013

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针对室内定位研究中指纹库构建需要耗费大量人力及时间进行信号采集的问题,提出了一种基于双信标机制和径向基神经网络的指纹库扩展算法。基于双信标机制和径向基神经网络的指纹库扩展算法能够根据场景需求灵活调整信标点采样比例,兼顾随机性与均匀性的基础上,调控各维度抽样区间内均能获取一个样本值,在保证预测准确度的前提下,取得最低采样开销;采用径向基神经网络挖掘信标点位置与信号之间的深层联系,以场景特征扩充小尺度指纹库,预测待估计位置信号强度,达到扩张指纹库的目的。通过主次信标的协同,选择具备平衡指纹精度和扩张效率的最优信标点,减少采样信标数量的同时,确保定位精度。经实测场景测试,在保障预测准确率的前提下,基于双信标机制和径向基神经网络的指纹库扩展算法受益于消除信标集合的偶然性的能力,能将指纹库扩展至140%,在差值误差控制在3.1%左右的情况下,平均预测误差较现有算法降低12%以上。

一种改进粒子滤波算法实现的多径参数估计

国强,刘雪萌,周凯

2022, 49(3): 120-128. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.014

摘要 ( 276 )

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在静态环境下针对粒子滤波算法在参数估计过程中存在的粒子退化、粒子多样性降低的问题,提出一种无迹卡尔曼滤波算法与改进差分进化算法联合优化粒子滤波的新算法。该算法首先在粒子滤波重要性采样阶段引入无迹卡尔曼滤波为每个粒子计算其均值和协方差,并利用该均值和协方差“指导”采样,得到合理的采样分布以避免粒子退化现象。其次,传统的差分进化算法虽结构简单、容易使用,但其差分变异算子一般为固定常数,自适应性较差,因此在差分进化的变异与交叉过程中采用一种自适应策略,避免其出现过早收敛、造成局部最优的现象。同时,采用改进后的差分进化算法代替粒子滤波的重采样过程,克服了粒子多样性降低的问题。最后,利用新算法实现多径参数估计,并将估计的多径信号从导航信号中减去,得到直达信号,以达到提高定位精度的目的。仿真结果表明,新算法在满足实时性要求的情况下,可大大提高粒子多样性进而降低参数估计结果的波动幅度并减小其均方根误差。

一种结合GAN的定向口令猜测方案

杜李旭弘,陈杰,杨小雪

2022, 49(3): 129-136. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.015

摘要 ( 213 )

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为提高定向口令猜测的成功率,提出一种基于概率上下文无关文法并结合生成式对抗网络的定向口令猜测方案。首先,将用户的真实口令与其个人信息进行匹配,在TarGuess-I模型的基础上对标签进一步划分,利用划分后的标签对真实口令进行解析;其次,将解析后的口令输入生成对抗网络,经过训练得到遵循真实口令分布的扩充规则集;最后,根据训练生成的扩充规则集,由用户个人信息以及在口令解析过程得到的L(Letters)、D(Digits)、S(Symbols)字段频次表,生成目标用户的猜测口令集。根据数据统计结果,提出设想并通过实验验证的论证方式,对提出的基于类型的个人可标识信息匹配的优化方式,即“数字+字母”“字母+特殊字符”“数字+特殊字符”(普遍应该为“字母”“数字”)进行一系列研究。通过在含有用户个人信息的铁路12306数据集上进行猜测攻击实验,对比于其他定向口令猜测方案,提出的方案具有更高的口令猜测成功率。

融合显著性信息的水下图像清晰化算法

王朝宇,郭继昌,王天保,郑司达,张怡

2022, 49(3): 137-146. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.016

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由于水对光的选择性吸收和水中微粒的散射效应,水下光学图像通常存在颜色失真、对比度低和细节模糊等缺陷。为解决水下图像存在的颜色失真和低对比度问题,提出了一种融合显著性信息的水下图像清晰化算法。首先,使用基于四叉树分割的分层搜索算法估计背景光,结合水下成像模型对水下图像进行初步清晰化;同时,进行简单线性迭代聚类超像素分割,并根据各超像素与边界背景聚类的特征相似度构建全局距离矩阵,再由多层元胞自动机整合生成显著图;最后,在Lab 颜色空间依据图像的显著性信息,对水下图像分区域进行颜色校正。选取UFO-120数据集中的1 500张水下图像进行实验,该算法在局部块对比度、熵、清晰度测量指标、对比度测量指标及主观颜色上有显著提升。实验结果表明,这种算法在水下图像颜色校正和对比度增强方面存在明显优势。

融合项目属性偏好的矩阵分解推荐模型

韩立锋,陈莉,史晓龙

2022, 49(3): 147-159. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.017

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为了解决传统协同过滤算法针对数据稀疏,特别是冷启动等一系列问题时,无法准确地计算出用户与用户、物品与物品之间的相似度,进而无法精准地为用户推荐相应物品的难题,结合基于近邻的协同过滤算法及基于模型协同过滤算法的优势,提出了一种基于矩阵分解的推荐模型。该模型使用基于模型的协同过滤,以矩阵分解为基础,同时融入其他辅助信息,以期优化矩阵分解的效果,从而进行更精准的评分预测。基于传统矩阵分解算法,在已有的推荐模型中,首先基于用户属性与项目属性信息进行相似度计算,构建评分矩阵,进行用户的初始评分预测;然后融合用户对项目属性的喜好构建用户兴趣矩阵,同时以用户属性信息、项目属性信息作为辅助,融入到新的矩阵分解模型中,进行冷启动用户的评分预测。与传统的个性化推荐模型相比,新模型有着更好的推荐准确性。通过仿真实验,也证实了这个推荐模型对于冷启动问题有一定程度的缓解,准确性也有所提升。同时,在模型可扩展性等方面,也取得了较好的效果。

特征增强的单阶段遥感图像目标检测模型

汪西莉,梁敏,刘涛

2022, 49(3): 160-170. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.018

摘要 ( 288 )

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随着卷积神经网络的发展,遥感图像目标检测性能提升明显,但场景的复杂性和目标大小、形态的多样性依然对目标检测带来挑战。针对复杂情况下不同大小目标的检测问题进行研究。特征金字塔结构是解决不同大小目标检测的有效方法,但其逐层传递特征的方式可能产生特征丢失问题,故提出跳跃连接特征金字塔模块来增强特征金字塔结构中各层特征的语义和细节信息。同时,使用位置注意力强化目标区域特征是提升目标检出率的有效方法,并有助于复杂场景下目标的检测,但现有的位置注意力往往同时强化了不精确的预测结果,对最终预测结果产生干扰。为此提出基于锚框的位置注意力模块,强化更可能产生精确预测结果的特征区域。将跳跃连接特征金字塔模块和基于锚框的位置注意力模块嵌入到RetinaNet模型中,形成端到端的特征增强的单阶段遥感图像目标检测模型FENet(Feature Enhanced Network)。针对复杂的遥感影像目标检测进行实验,在UCAS-AOD数据集上FENet模型mAP比FAN(Face Attention Network)高1.78%,在RSOD数据集上比FAN模型提升了1.48%,且超越了其他先进模型。此外,FENet在单块Titan X GPU上对800×800图像的测试时间是0.058 s。实验结果表明,与同类模型相比,所提模型增强了目标的特征提取能力,进而提升了检测性能。

新型深度矩阵分解及其在推荐系统中的应用

史加荣,李金红

2022, 49(3): 171-182. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.019

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个性化推荐在网络消费平台上发挥着越来越重要的角色。低秩和深度矩阵分解已广泛应用于推荐系统,并使推荐性能得以优化。为了克服传统矩阵分解的双线性性,深度矩阵分解基于用户和项目的特征向量,建立深度神经网络模型。现有方法在数据规模较大且稀疏性较高时,表现出性能不佳及运行时间较长。为此,提出了一种新型深度矩阵分解模型。该模型的输入为用户和项目的隐特征向量,网络结构由两个并行的多层感知机和一个用于预测的加权内积算子组成。对于所建立的模型,设计了两阶段求解方法。先利用低秩矩阵拟合算法对缺失数据进行补全,从而确定了两个隐特征矩阵。再将所构建的特征工程作为深度神经网络的输入,建立输出为预测评分的非线性映射。在公开的推荐数据集上验证了所提模型的有效性。实验结果表明:与传统矩阵分解方法相比,所提方法极大地提高了推荐性能;与现有的深度矩阵分解方法相比,运行时间得到显著降低。

一种用于实时语音增强的卷积准循环网络

时云龙,袁文浩,胡少东,娄迎曦

2022, 49(3): 183-190. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.020

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为了在保证实时性的前提下,进一步提高深度神经网络的语音增强性能,提出一种用于实时语音增强的卷积准循环网络。该网络采用因果形式的输入,只利用含噪语音当前帧及过去帧的时频域特征,以满足实时语音增强方法的输入要求;基于准循环神经网络对含噪语音时间维度上的相关性进行建模,利用其对含噪语音序列的并行处理能力,提高网络模型的计算效率;同时使用卷积层改进准循环神经网络在隐层对含噪语音频率维度特征的计算方式,使网络模型能够更好地利用含噪语音相邻频带之间的局部相关性,提高网络模型的语音增强性能。实验结果表明,与基于准循环神经网络的语音增强方法相比,基于卷积准循环网络的语音增强方法不仅提高了语音增强性能,还降低了网络模型的参数量;与其他语音增强方法相比,卷积准循环网络在保证因果形式输入的前提下,有效地抑制了背景噪声对目标语音的干扰、降低了目标语音的失真程度,拥有更好的语音增强性能。最后,在不同计算平台上验证了基于卷积准循环网络的语音增强方法的实时性。

结合3D-CNN和频-空注意力机制的EEG情感识别

张静,张雪英,陈桂军,闫超

2022, 49(3): 191-198. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.021

摘要 ( 350 )

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目前,将深度学习用于脑电情感识别的研究已提出很多方法,但大多数方法并没有同时考虑脑电信号在时间、空间以及频率三个维度上的信息。基于此,提出一种结合频率-空间注意力机制的三维卷积神经网络(FSA-3D-CNN),同时考虑脑电信号在时间、空间和频率三个维度的信息,从而提高情感识别的准确性。首先,根据脑电信号的特性设计了一种新颖的四维特征结构,对时域分段后的脑电信号分别提取微分熵特征,并将其转换为四维矩阵用于训练深度模型。然后,针对四维特征矩阵结构改进现有的3D-CNN情感识别模型,同时利用脑电信号中的时间、空间和频率的信息。最后,设计一种频率-空间注意力机制自适应地分配脑电信号的频率和空间通道的权值,挖掘脑电信号中更能显著反映情感状态变化的空间和频率信息。FSA-3D-CNN模型在DEAP公共情感数据集的效价维和唤醒维二分类准确率分别达到了约95.87%和95.23%,在效价-唤醒维的四分类准确率达到约94.53%,比现有的卷积神经网络和LSTM情感识别模型均取得了显著的提升。

一种Petri网最优控制序列的高效设计方法

邹岷强,马子玥

2022, 49(3): 199-205. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.022

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提出了一种基于基本标识分析的Petri网最优控制序列设计算法,根据给定的源标识和目标标识集合,生成一个成本最低的控制序列,使得源标识在执行该控制序列后到达指定的目标标识集合。该算法在Petri网的基本标识空间进行Dijkstra搜索,在减少无望分支的同时将搜索范围缩小为可达集的一个较小子集,从而很大程度上缓解了状态爆炸问题。由于搜索过程中全图未知,结点将随着计算动态增加。笔者给出了该算法的最优性证明,证明该算法每次迭代所选取的松弛结点与全局Dijkstra搜索保持一致,故最终得到的最优序列相同。进一步地提出了一种变迁选取规则,通过选择符合特定要求的显式变迁集合,将目标集合隐式可达性的判定问题转换为一个简单代数不等式的逻辑判定,使得无须求解整数规划即可快速确定目标集合的隐式可达性。实验结果表明,与基于整数规划的方法相比,该方法具有在线计算量小、求解速度快的优点,适用于受控系统需要对控制需求作出快速响应的场合。

氮钝化对SiC MOS电容栅介质可靠性的影响

白志强,张艺蒙,汤晓燕,宋庆文,张玉明,戴小平,高秀秀,齐放

2022, 49(3): 206-212. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.023

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一氧化氮退火是目前业内界面钝化的主流工艺,而钝化效果与一氧化氮退火的条件密切相关,因此选取合适的退火条件提高界面质量显得尤为重要。利用n型和p型碳化硅MOS电容研究了不同一氧化氮钝化时间对栅氧界面附近陷阱和栅介质可靠性的影响。通过平行电导峰测试、电容-电压回滞测试、栅偏应力测试和栅漏电测试,分别对界面陷阱、近界面陷阱、氧化层陷阱和栅介质可靠性进行了表征。结果显示,增加一氧化氮退火时间能够减少n型MOS电容的界面电子陷阱密度,提高界面质量。同时,增加一氧化氮退火时间可以减少影响阈值电压正向漂移的近界面电子陷阱,但会引入多余的近界面空穴陷阱,从而在改善器件阈值电压正向稳定性的同时会恶化阈值电压的负向稳定性。类似地,增加一氧化氮退火时间会减小氧化层中显负电性的有效固定电荷密度,但会增加氧化层中显正电性的有效固定电荷密度。栅漏电特性测试结果表明,一氧化氮退火时间对器件开态和关态工作条件下栅氧可靠性会产生不同的影响。研究结果为改善碳化硅MOSFET器件性能提供了有益的退火工艺参考。

一种采用互连线电容耦合的线计算电路设计

李林,张会红,张跃军

2022, 49(3): 213-221. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.024

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随着集成电路工艺节点的不断推进,互连线间的寄生效应越来越明显。互连线已经成为制约提高芯片计算能力的关键因素之一,考虑将互连线作为逻辑计算的设计方法引起设计者的广泛关注。通过对互连线间电容耦合效应的研究,提出一种采用金属互连线间的确定性信号干扰来进行逻辑计算的电路设计方案。该方案首先分析金属互连线间电容耦合关系,构建电容耦合模型。然后利用纳米金属线构成耦合电容,调节干扰线与受扰线之间的耦合强度以及调整反相器阈值,设计与非、或非、异或、同或逻辑,在此基础上实现互连线电容耦合的3线-8线译码器。最后,采用台积电65 nm互补金属氧化物半导体工艺,Cadence Spectre环境下仿真验证,结果表明所设计的线计算电路功能正确。与台积电65 nm工艺库的标准单元相比,二输入线计算与非门使用的晶体管数量减少25%,二输入线计算同或门的功耗减少29.1%,四输入线计算与非门的面积和功耗延时积分别减少46.4%和55%。因此,线计算逻辑门具有低硬件开销特性,提供了密集实现数字集成电路的新途径,有利于芯片向小型化发展。

一种高精度紧凑型X波段6位数控移相器

陈宁,梁煜,张为

2022, 49(3): 222-229. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.025

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X波段有源相控阵雷达广泛应用于导弹防御、气象监控等领域。其中,移相器在有源相控阵的接收、发射组件中为核心功能电路,普遍存在于整个有源相控阵列中。它通过数字系统控制实现对接收或发射信号的相位调制,以准确控制目标信号,精准反馈相控雷达的扫描信息,是影响相控阵系统性能和成本的关键单元。针对移相器中大移相单元宽带下高集成度与高移相精度难以同时满足的问题,基于0.18 μm SiGe BiCMOS工艺设计了一款应用于X波段的紧凑型6位数控移相器。通过级联6级不同的移相单元,移相器可在360°移相范围内实现最小5.625°的移相步进。此外,为了减小芯片占用面积,针对90°移相单元提出一种内嵌开关式的结构,相对于传统大单元通过开关来选择路径的结构,芯片的面积大大地降低了。电路开关选用深阱NMOS场效应管,应用浮体技术降低了晶体管对地寄生电容,从而提高了开关的性能。仿真结果表明,在8.3~12.0 GHz频带内,移相器移相均方根误差小于等于2.5°,插入损耗小于等于-16.7 dB,幅度均方根误差小于等于1.25 dB,核心电路版图面积为1.68 mm×0.64 mm。

空间细长杆-梁结构热致振动分析

冯雨晴,马小飞,王辉,范超,王晶

2022, 49(3): 230-237. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.026

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针对截面无温差柔性细长杆-梁结构在温度载荷下引发的热致振动机理不明问题,以“L”形直角梁为研究对象,建立了热致振动数学模型,并提出了等效轴力法。该方法基于有限元思想,将不同单元的节点温度变化等效为热轴力进行加载,并进行动力学分析,验证了即使杆-梁结构截面内不存在温差,只要温度变化可使结构发生变形且温度场快速动态变化,就会产生热振动现象,补充完善了“只有横截面内存在温度梯度,才会引起热致振动”理论,为研究复杂结构的热致振动响应提供了新的思路。随后在“L”形直角梁算例中,将提出的等效轴力法计算结果与等效位移法计算结果进行对比。结果表明:两种方法计算误差在0.002 2%内,但等效轴力法相比等效位移法时间减少了79%,验证了这种方法的正确性与高效性;空间杆件之间的相互作用会引起结构弯曲变形,在特定温度条件下,会发生热致振动。最后利用等效轴力法对环形可展开天线刚性支撑的周边桁架结构进行了热致振动数值分析。

多针对板式负离子发生器中臭氧释放的量子效应

郝嘉雪,刘波,黄旭楠,徐文华,张宏亮,王国华,苗启广,李檀平,贾广

2022, 49(3): 238-244. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.027

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臭氧是一种高效广谱无残留污染的气体消毒剂。新冠肺炎在全世界的大流行显著地影响了公共安全和健康。低浓度的臭氧能够灭活新冠病毒。负离子发生器是产生臭氧的一种安全高效的方法,通过多针对板电晕放电,在针板电极之间会形成离子流,释放出一定浓度的臭氧。在负离子发生器中电极板间距与臭氧释放的关系研究中,不同的实验观察出现矛盾的结果,使得理论解释变得非常困难和复杂。本实验室系统地研究臭氧释放速率与针板电极间距离和板电极材料的变化关系。随着针板电极间距离的缩短,臭氧释放速率呈现不连续的台阶式跳跃上升,呈现臭氧释放量子效应。在以4种材料(铝,不锈钢,黄铜和红铜)为板电极的负离子发生器中,都观测到了类似的臭氧释放量子效应,并对实验结果进行了解释。实验中首次发现的臭氧释放量子效应,是微观电子世界量子行为在宏观世界的一种体现。臭氧释放量子效应提供了一种全新的技术方法,可用于测量材料的微观特性和电晕放电特征。

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